<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <genre>sci_biology</genre>
   <genre>adv_animal</genre>
   <author>
    <first-name>Карстен</first-name>
    <last-name>Бренсинг</last-name>
   </author>
   <book-title>Скрытая цивилизация. О сексе, культуре, чувствах и зависимостях животных в дикой природе</book-title>
   <annotation>
    <p>В головы всех представителей рода человеческого глубоко вбито убеждение, что homo sapiens — венец творения и царь природы.</p>
    <p>Но эта, несомненно, приятная мысль в корне неверна: ведь горбатые киты сочиняют песни, орангутаны мастерят игрушки, культура косаток насчитывает более 700 000 лет, а собаки обижаются на ложь, но могут простить, если перед ними извинятся.</p>
    <p>Карстен Бренсинг, доктор наук и морской биолог, раскрывает удивительные тайны мира животных, рассказывая, что же творится в их головах.</p>
    <p>Эта книга изменит ваш взгляд на природу.</p>
   </annotation>
   <keywords>занимательная биология, дикая природа, зоопсихология, психология животных, разум и чувства, эмоции, этология, интересные факты, научные открытия</keywords>
   <date>2017</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>de</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Маргарита</first-name>
    <middle-name>А.</middle-name>
    <last-name>Силаева</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>sci_biology</genre>
   <author>
    <first-name>Karsten</first-name>
    <last-name>Brensing</last-name>
   </author>
   <book-title>Das Mysterium der Tiere. Was sie denken, was sie fühlen</book-title>
   <date>2017</date>
   <lang>de</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Sergius</nickname>
   </author>
   <program-used>ePub_to_FB2, FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2023-05-09">09.05.2023</date>
   <src-url>https://www.litres.ru/book/karsten-brensing-325/skrytaya-civilizaciya-o-sekse-kulture-chuvstvah-i-zav-69186706/</src-url>
   <id>3EE21319-582E-47EC-8874-3F35EC112EBA</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>ver 1.1 — создание fb2 из epub, скрипты (Sergius).</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Бренсинг, Карстен. Скрытая цивилизация. О сексе, культуре, чувствах и зависимостях животных в дикой природе</book-name>
   <publisher>Эксмо</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2023</year>
   <isbn>978-5-04-186056-1</isbn>
   <sequence name="Анималия: научные факты о животных, которые удивляют"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="udc">59</custom-info>
  <custom-info info-type="bbk">28.6</custom-info>
  <custom-info info-type="target-audience age-min">18</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Карстен Бренсинг</p>
   <p>Скрытая цивилизация. О сексе, культуре, чувствах и зависимостях животных в дикой природе</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>В детстве я общался с животными, следуя простому правилу моих родителей:</p>
   <p>«Поступай с другими так, как хочешь, чтобы они поступали с тобой».</p>
  </epigraph>
  <section>
   <empty-line/>
   <p><strong>Karsten Brensing</strong></p>
   <p><strong>Das Mysterium der Tiere. Was sie denken, was sie fühlen</strong></p>
   <empty-line/>
   <p>© Aufbau Verlag GmbH &amp; Co. KG, Berlin 2017</p>
   <empty-line/>
   <p>© Силаева М. А., перевод на русский язык, 2023</p>
   <p>© ООО «Издательство «Эксмо"», 2023</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава I</p>
    <p>Что меня изумляет… (или просто: введение)</p>
   </title>
   <image l:href="#i_001.png"/>
   <p>Дельфины обращаются друг к другу по именам, а культура косаток насчитывает больше 700 000 лет. Шимпанзе ведут стратегические войны, а карликовые шимпанзе бонобо любят «грязные разговорчики».</p>
   <p>Что только не происходит с животными! Каждую неделю в прессе появляются сообщения о поразительных способностях животных. Мы удивляемся и хотим узнать, о чем думают животные и что у них происходит, но это остается для нас загадкой.</p>
   <p>Моим лучшим другом до сих пор остается собака. Ох, как это печально, подумаете вы, и, конечно, это звучит жалко, ибо что это говорит о моей социальной жизни? К счастью, последнее не является темой этой книги, потому что речь пойдет о животных и, по большей части, об их зачастую невероятной социальной жизни с коллегами, друзьями, родственниками, врагами и стратегически спланированными территориальными войнами. Тайна, которая нас волнует, касается исключительно животных и того, что происходит в их нервных тканях, и не касается нас, людей.</p>
   <cite>
    <p>Мы, конечно, можем запросто наблюдать за поведением животных и делать из этого поведения выводы, но мы не можем спросить их, правильно ли мы все поняли.</p>
   </cite>
   <p>В моем экспериментальном исследовании, которое каждый разумный ученый проводит заранее, чтобы не ошибиться, я отмечал в соответствии со своими наблюдениями, что дельфины в программах плавания явно ищут близости к людям в воде. На этом тезисе также спекулирует реклама дельфинотерапии. Но после года видеонаблюдения и подробного анализа выяснилось как раз обратное: дельфины пытались увернуться от людей, что довольно трудно осуществить в крошечном бассейне. Так были разрушены не только мои детские мечты, но и карьерные планы. Как же я мог так сильно ошибаться?</p>
   <p>Несколько десятков лет назад для дельфинария в Британской Колумбии поймали группу косаток. Всех животных кормили рыбой, но три особи отказывались от еды. У работников был выбор: посмотреть, что будет дальше, или выпустить их на волю? Они ждали, пока одна из косаток не умрет от голода, а остальные начнут есть рыбу. Животные отказывались от еды, протестуя против неволи, или просто не любили рыбу? В том же районе авария танкера Exxon Valdez почти привела к вымиранию нескольких популяций косаток — они отказывались спариваться с косатками проплывающих мимо стай. Это поведение противоречит логике теории эволюции, согласно которой они должны были фактически набрасываться на «гостей», чтобы увеличить свой генофонд.</p>
   <p>Сегодня мы знаем больше: животные существуют в более чем 700 000-летней культуре со своим кодексом поведения, который запрещает одним бороться с косатками-убийцами, пожирающими млекопитающих, а другим — есть рыбу. Финансовый кризис и поведение трейдеров потрясли мир, а их поступки привели в упадок целые экономики. Как ни странно, причина кризиса кроется не в жадности отдельных людей, а, как нам кажется, в иррациональных моделях поведения, существующих 30 миллионов лет и общих для нас и других приматов.</p>
   <p>Насекомые, которые пользуются инструментами; рыбы со своей собственной культурой; дельфины, дающие себе имена, или слоны, которые хоронят своих мертвых сородичей. Животные, которые живут честно или намеренно обманывают. Животные, которые лечат себя антибиотиками или позволяют нам, людям, работать на себя. Но что это значит, когда один ворон мысленно превращается в другого ворона, чтобы предугадать его поведение, или когда сорока узнает себя в зеркале, или если животные успешно проходят когнитивные тесты так же, как и мы, люди? Как мы должны классифицировать эти способности, где животные становятся с нами на один уровень? И при каких обстоятельствах мы сами приобрели эти способности?</p>
   <p>Я постараюсь ответить на эти и многие другие вопросы, исходя из бесчисленных наблюдений. В конце концов вы, наверное, зададитесь вопросом: чем же мы все же отличаемся от животных? Ответ: немногим, но я могу сказать, что у людей есть одна маленькая особенность, которая привела нас к успеху как вид, и это не язык. Это не пошатнет трон, на котором восседает человек, но после прочтения этой книги вы, возможно, больше не будете одиноки, но будете жить в одном мире с сознательными и испытывающими эмоции существами и, может быть, начнете по утрам вежливо здороваться с воронами и голубями по соседству.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава II</p>
    <p>Хороший животный секс</p>
   </title>
   <image l:href="#i_002.png"/>
   <section>
    <p>Некоторое время назад я интересовался всем, что касалось расширения сознания, и в поисках своего философского камня наткнулся на одну тантру.</p>
    <p>Несмотря на то что автор стремился раскрыть тантру в правильном свете и ограничить западное секс-ориентированное восприятие, тема секса волшебным образом привлекла меня: <emphasis>Sex sells</emphasis><a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>! И неважно, будь то журнал «Телегид» или капот внедорожника, — голая кожа соблазняет, вызывает желание смотреть и даже больше. Секс — невероятно мощный источник внутренней мотивации и удовольствия. И это хорошо, потому что в противном случае наши предки сидели на деревьях и любовались бы небом, а нас бы и вовсе не было.</p>
    <p>Однако перед тем, как мы перейдем к грязным разговорчикам у животных и сексуальным игрушкам приматов, невероятным секс-практикам в немецких палисадниках и когнитивным достижениям дельфинов для получения удовольствия, мы должны прояснить некоторые принципиальные аспекты.</p>
    <cite>
     <p>Секс — одно из самых древних и, наверное, самых важных изобретений матери-природы, оно древнее гендерного разделения и имеет только один изъян: оно приводит к смерти.</p>
    </cite>
    <p>Многоклеточные организмы довольно скоро поняли, что имеет смысл обмениваться генетическим материалом с другими «особями». Так и первые многоклеточные в то время, пока еще даже нельзя было отличить животных от растений, удвоили свою наследственную информацию и отправили ее в путешествие. Эти одноклеточные гаметы имели четкую задачу объединяться с другими одноклеточными гаметами, чтобы смешать их гены. Секс был изобретен. Но со смешением генетического материала цепь бессмертия была прервана, потому что каждый новый организм отличался от обоих родителей. Получается, секс — единственный настоящий смертный грех.</p>
    <p>Тем не менее эта стратегия имела огромные преимущества, так как благодаря комбинированию разных наследственных свойств приводила к учащению мутаций, то есть к изменению изначального наследственного материала. Был изобретен ключ к расцвету земной жизни во всем ее великолепии и биологическом разнообразии. Но для реабилитации бактерий нужно добавить, что у них есть кое-что похожее на секс, что называется конъюгацией. С помощью так называемых половых нитей они обмениваются небольшими фрагментами своего генетического материала. Если закодированная информация имеет какой-то смысл, то при последующем делении эта несущая определенную способность информация передается дочерним клонам. Если нет, то она либо не мешает, либо приводит к гибели бактерии. Кто не рискует, тот не пьет шампанского.</p>
    <p>Но первые миллионы лет секс еще не был таким сложным. Можно легко допустить, что семенные клетки одного организма скрещивались между собой и тем самым сводили на нет все усилия. В принципе даже сегодня все вращается вокруг этой темы и спектр принятых мер крайне разнообразен: изобретение полов, стыдливое сокрытие семян у растений, каверзные социальные правила, определяющие, кому и с кем можно заниматься сексом. Последнее является не только составляющей частью нашей человеческой культуры, но и движущей силой для возникновения самых сложных социальных систем, которые наблюдаются в животном царстве. Поэтому формирование союзов третьего порядка еще недавно считалось присуще лишь людям, пока мы не изучили поведение дельфинов в Западной Австралии, но об этом позже.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Секс инопланетян</p>
    </title>
    <p>Я смотрю из окна своего кабинета в сад и уверяю вас — вы даже представить себе не можете, какие диковинные сексуальные практики там в ходу у самого, пожалуй, невероятного существа нашей планеты: прямо у вас на глазах, в вашем саду или цветочном ящике. Я говорю о тихоходке — очень милом животном около 0,5 миллиметра размером, которое есть практически везде: на земле, в воде, да и на околоземных орбитах. Как и хордовые, к которым относятся люди, рыбы, птицы и рептилии, тихоходки образуют отдельный тип с примерно 1000 различающимися видами.</p>
    <p>Вооружившись микроскопом, вы бы могли наблюдать в своем саду следующее: любовник крадется к самке, чтобы соблазнить ее. После некоторого времени, потраченного на ухаживания, наконец, наступает время для нежного поцелуя. Этот поцелуй — не просто прототип французского поцелуя, нет, он выходит далеко за его рамки, потому что сам поцелуй — это совокупление. Исследователи предполагают, что при этом происходит передача семенных клеток. Возможно, самки сохраняют их до следующей линьки, а затем помещают вместе с яйцами в свой бывший экзоскелет, который теперь защищает выводок. А может быть, они просто проглатывают семенные клетки. Существуют даже настоящие двуполые (гермафродитные) виды, особи которых являются и мужскими, и женскими одновременно. К сожалению, никто не знает, как им удается поцеловаться самим с собой. Но наряду с нежностями есть и брутальные способы.</p>
    <p>В этом варианте сексуальной игры жених не срывает с тела невесты одежду, а вспарывает ей живот и просто набивает его своим семенем<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. Может быть, это какая-то форма внутреннего оплодотворения. Теперь вы наверняка думаете, что уж в вашей-то постели такого точно никогда не случится. Но именно так поступает классический паразит человека — постельный клоп.</p>
    <p>Самец вонзает заостренный, похожий на полую иглу, половой орган в брюхо самки и закачивает сперму в ее кровоток<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
    <p>При таком многообразии сексуальных игр уже не удивительно, что некоторые виды тихоходок способны к девственному размножению, так называемому партеногенезу, и отказываются от секса в любой форме. В этом случае самки оплодотворяют себя сами, не будучи при этом гермафродитами. Для того чтобы это сработало, его собственные гормоны заставляют организм поверить в то, что у него есть оплодотворенное яйцо. Тот же трюк работает и у некоторых рептилий и червей. Это проблемно с точки зрения эволюции и, конечно, печально для самцов, но если бы я был самкой, оказавшейся в глухом углу без самцов, этот способ стал бы огромным биологическим преимуществом, так как позволил бы мне в одиночку создать новую популяцию. Если популяция достигает достаточно большого размера, то в ней все чаще происходит зачатие самцов и снова может начаться половое веселье.</p>
    <p>Теперь мне, конечно, предстоит разгадать загадку, как настоящий многоклеточный организм с нервной системой, мышцами и пищеварительным аппаратом попадает на околоземную орбиту и выживает там.</p>
    <cite>
     <p>Тихоходки — настоящие специалисты по выживанию: их можно нагревать до более чем 250 градусов по Цельсию, подвергать глубоководному давлению и даже отправлять в космос, и они при этом останутся в живых.</p>
    </cite>
    <p>Но и другим видам тоже есть чем удивить нас в плане сексуальной жизни. Вы же все это знаете — в самый важный момент у действующих лиц вырываются приятные стоны.</p>
    <p>К счастью, не предсмертные, как у бедняг самцов пчел. Общеизвестный факт — самцы пчел, трутни, умирают после полового акта. Но знаете ли вы, как именно это происходит? Они взрываются, и их самоубийство имеет сигнальное значение. Трутни беззаветно подчиняются аттрактивному воздействию запаха феромонов королевы. Как вы их ни разворачивайте, они все равно устремятся к соблазнительно благоухающей, готовой к зачатию пчелиной матке. Они набрасываются на матку в полете и вставляют в нее свой совокупительный орган. В этот момент он напряжен, и королева притягивает его к себе, сокращая мышцы низа брюшка. Делает она это с таким пылом, что бедный трутень лопается, часто с весьма звучным хлопком<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>. Все, что от него осталось, — это его орган совокупления, застрявший в брюшке королевы. Кстати, некоторые виды, например, кроты и некоторые другие грызуны, оставляют своего рода пояс верности, закрывая липкой пробкой женское половое отверстие. У трутней иначе: ткань мужского внутреннего полового органа, которая воспринимается нами как оранжевая, еще и светится в невидимом для нас ультрафиолетовом спектре, в прямом смысле слова являясь маяком для других стремящихся к спариванию трутней. За время этих спариваний пчелиная королева набирает себе сперму на всю оставшуюся жизнь.</p>
    <p>Но существует и миролюбивое исключение: капские медоносные южноафриканские пчелы <emphasis>Apis mellifera capensis</emphasis>, живущие только в Южной Африке, вполне обходятся без самцов. Рабочие особи этих пчел откладывают яйца, и из них снова вылупляются рабочие пчелы. Эта загадка явно противоречит логике полового размножения и вызывает у биологов большую головную боль<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>. С другой стороны, это логично — самцы не имеют желания взрываться при оплодотворении и не собираются к этому возвращаться.</p>
    <p>Другое удивительно странное поведение я наблюдал в детстве в своем аквариуме.</p>
    <p>Когда мне в очередной раз запретили смотреть телевизор, я часами сидел перед резервуаром с нашей парой красочных цихлид вида Pseudocrenilabrus nicholsi и завороженно наблюдал, как при малейшей опасности маленькие детеныши исчезают во рту своих родителей. Для меня это всегда было сущим кошмаром, потому что я ужасно боялся, что маленьких рыбок попросту съедят. Но через несколько секунд они выскальзывали изо рта родителя и бодро плыли дальше. Так называемое инкубирование икры во рту самками, самцами или обоими полами (в зависимости от вида) может быть реальной проблемой. Как я узнал позднее, в период инкубации рыбки должны поститься, чтобы мой детский страх не претворился в жизнь. Но, как это и случается в жизни, такую преданность и любовь легко эксплуатировать, поэтому перистоусый сомик-кукушка подбрасывает свою икру в кладки рыб, инкубирующих икру во рту.</p>
    <p>Но не только самцы цихлид трогательно заботятся о своих детенышах. Другая рыба, больше похожая на маленькую лошадку, полностью лишила самок звания матерей. Самцы морских коньков оплодотворяют свои семена яйцами самок. Оплодотворенные зиготы затем вылупляются в брюшном мешке, а самец позже рожает живых маленьких коньков.</p>
    <p>После того как мы рассмотрели широкий спектр сексуальных практик, таких как половое и бесполое размножение, партеногенез и гермафродитизм, мы приближаемся к знакомым берегам и начинаем с секс-игрушек.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Секс-игрушки</p>
    </title>
    <p>Тем не менее тереться о лиану — это мастурбация, и она широко распространена в животном мире. Бесчисленное множество животных это делают и не без серьезных оснований. Многие животные размножаются только в определенные сезоны. Они могли бы уже вымереть, если бы не удовлетворяли сами себя.</p>
    <p>Мужские семенные клетки, в отличие от женских яйцеклеток, постоянно воспроизводятся в организме. В этом и кроется главный недостаток — они быстро стареют и живут недолго. Большим преимуществом мастурбации является постоянная доступность свежей и молодой спермы, чтобы добиться успеха при использовании редких реальных возможностей спаривания. К тому же мастурбация расслабляет и снижает агрессивность<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>. Существует ряд интересных наблюдений подобного рода. Так, засняли обезьяну капуцина, которая насиловала утку<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>, или, например, шимпанзе, занимавшегося оральным сексом с лягушкой<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Некоторым пловцам также приходилось выступать в роли секс-кукол в уже упомянутой программе плавания с дельфинами. После такой любовной атаки одна дрессировщица дельфинов неделю проходила с синим бедром. Мой совет всем в такой ситуации: пожалуйста, не принимайте первые прикосновения как проявление симпатии. Человек и животные слишком разные, поэтому вы можете быть им совсем и несимпатичны. Если животное, будь то в неволе или на свободе, приближается к вам с подобными намерениями, это потому, что оно в состоянии это сделать, а вы находитесь в его власти в воде. Такое поведение должно быть немедленно пресечено четкой жестикуляцией и тактическим отступлением. Мои дорогие читатели-мужчины, от этого страдают не только женщины, дельфины-самцы весьма непривередливы.</p>
    <p>Теперь, когда вы знаете об истинных предпосылках мастурбации, вы можете лучше понять недалеких собак, которые удовлетворяют себя с помощью подушек. Однако есть выход из положения: в отличие от человеческих секс-кукол в воде, существуют и настоящие секс-куклы для скучающих домашних питомцев, например, у компании Hotdoll<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
    <cite>
     <p>Однако здесь я должен развеять широко распространенное заблуждение, которым мы обязаны биологам поведения прошлого века. Секс рассматривался как инстинкт, предназначенный исключительно для продолжения рода. Это в значительной мере так, но делать вывод о том, что животные делают это только для воспроизводства и не получают от этого удовольствия, было бы слишком недальновидно.</p>
    </cite>
    <p>Но ощущения — это только один из аспектов. Чем сложнее мозг и чем больше различных стимулов и информации он может обработать, тем активнее и влиятельнее он может вмешиваться в процессы, управляемые гормонами. У наших бедных трутней нет такого выбора. Даже если внешний вид пчелиной королевы не оказывает на них никакого влияния, ее запах всесилен. Для нас, людей, запахи тоже важны, но благодаря сложному мозгу мы можем с этим справиться. Например, нас интересует внешняя красота партнера. Но это продукт нашей культуры. У красоток Рубенса, вероятно, не было бы шансов на сегодняшнем модельном рынке. Сейчас мы знаем, что лишь у нескольких видов культура влияет на половую жизнь. В главе «Неизведанные культуры» мы, например, узнаем, что у косаток есть 100 000-летняя культура, запрещающая им спариваться с другой определенной группой косаток, а горбатые киты, так же как и мы, полностью подчиняются диктату моды.</p>
    <p>С фаллоимитаторами мы далеко не продвинулись, но, может быть, есть другие примеры секс-игрушек в царстве животных? Ответ: да. Профессор Уильям МакГрю упомянул совершенно особый тип инструмента для секса в обзорной статье об использовании технологий у приматов<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>. В интервью для New York Times<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a> в качестве примера он привел открытие 1980 года<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>. Там описывалась вот такая ситуация: самцы шимпанзе сидят с широко расставленными ногами и шуршат листьями, используя свои эрегированные пенисы…</p>
    <p>Ну и, думаете вы, когда уже начнется секс и появятся игрушки? Это как посмотреть. Сначала нужно уточнить, что именно мы понимаем под инструментом. Инструментом считается объект, не являющийся частью тела и который служит для достижения определенной цели<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>. Для начала рассмотрим внимательнее сам лист. Разрывание листьев<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>, а также треск и шуршание сухой листвой — это жест, которым шимпанзе стараются привлечь внимание. Это схоже с тем, что в лесу мы по шелесту листьев обращаем внимание на птицу в кустах. Мы навостряем уши и смотрим на кустарник. Упомянутая самка реагирует так же. То, что она видит, заставляет ее реагировать. Демонстрация готового инструмента удовольствия между ног самца — очевидный намек. Но не завидуйте, это редко срабатывает сразу. Чаще всего возбужденным самцам нужно долго и упорно шуршать листьями, пока самка наконец не приблизится и не предложит ему себя. На данный момент у нас есть все необходимое, чтобы говорить об инструменте — объекте, не являющемся частью тела и служащем для достижения цели.</p>
    <p>В национальном парке Таи в Кот-д'Ивуар самцы шимпанзе заявляют о своих потребностях, щелкая костяшками пальцев (хрусть-хрусть)<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>.</p>
    <p>Однако этот жест в разных группах шимпанзе будет иметь разное значение. Так, у шимпанзе в Босу молодые животные тоже щелкают костяшками. Но они просто хотят поиграть.</p>
    <p>Увы, щелкающие суставы нельзя считать секс-инструментами, потому что пальцы — это части тела. Но шимпанзе из парка Таи тоже шуршат листьями. Они делают это для привлечения внимания. Обычно за шумом следует важное сообщение.</p>
    <p>Щелчки, столь широко распространенные в языке Африки, похожи по звучанию на шелест листьев, и можно сделать предположение, что этот звук был элементом первого языка<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Мысль о том, что треск и шуршание листьев были, пожалуй, первым действительно символичным элементом нашего языкового развития, представляется очень увлекательной. Думаю, теперь вкусные хрустящие чипсы приобретают совершенно новый смысл. Испытайте свою удачу на следующей вечеринке и смело хватайте коробку Pringles. И посмотрите, что произойдет, когда вы будете громко хрустеть, глядя на свой объект вожделения. Возможно, оживут древние, глубоко укоренившиеся животные инстинкты, что подводит нас к следующей теме.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сексуальное насилие</p>
    </title>
    <p>Давайте не будем концентрироваться на плюсах и минусах этой очевидно противоречивой книги. Но, возможно, вы оцените следующий пример, показывающий, что у эволюции тоже есть средства и пути для обуздания слишком экстремальных мужских потребностей. Речь пойдет о животном, которое мы чаще всего ассоциируем с окровавленной мордой и поеданием падали. К сожалению, подобное изображение пятнистых гиен не способствовало симпатии к ним. И это совершенно несправедливо, потому что у них абсолютно невероятная социальная жизнь (подробнее об этом в главе «Коллективизм») и они изобрели, пожалуй, самый поразительный половой акт среди млекопитающих.</p>
    <cite>
     <p>Самцы гиен занимают в иерархии подчиненное положение, они мельче самок, и даже самая низшая по рангу самка может послать любого из них куда подальше.</p>
    </cite>
    <p>Но сила не спасает от сексуального насилия, потому что самцы могут объединиться (смотрите главу «Групповой секс») и вместе насиловать, что является очень необычной стратегией.</p>
    <p>Однако с самками гиен этот способ не работает, потому что у них есть своего рода пояс верности. Отличная шутка природы — между ног у самок болтаются пенис и мошонка. На самом деле это клитор, так называемый псевдопенис, способный к эрекции, а половые губы, состоящие из жировой ткани, формируют мешковидную складку, похожую на мошонку.<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a> Всю эту конструкцию вполне можно сравнить с мужскими половыми органами. У самок нет внешнего входа во влагалище. Единственный способ для пениса доставить свой ценный груз — это проникновение эрегированного пениса в полый внутри эрегированный клитор. Для этого самцу нужно фактически заползти под самку, и оба партнера должны четко координировать работу своих половых органов. В этой идеальной защите от изнасилования есть только один недостаток: рождение потомства тоже возможно только через клитор. Рождение гиены — чрезвычайно болезненный процесс, нередко клитор разрывается и заживает неделями после родов.</p>
    <p>Пенис или псевдопенис выполняет еще одну важную функцию. Взаимные приветствия — это в некотором смысле ритуал. Особи становятся рядом, голова к попе, и низший по рангу зверь должен поднять ногу, чтобы доминант мог его понюхать. Еще одним выражением ущербности данной конструкции является то, что в этот момент пенис и псевдопенис находятся в эрегированном состоянии<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>. Импотенция может стать настоящей проблемой.</p>
    <p>Проще дела обстоят у краснопятнистой подвязочной змеи, которая живет в Северной Америке. Ее пояс целомудрия — очень сильная мышца перед клоакой, которая предотвращает любое проникновение внутрь<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Но использует она эту мышцу только с молодыми самцами. Хотя для меня загадка, как ей это удается, потому что на одну самку набрасываются сразу несколько самцов, чтобы совокупиться в так называемом брачном змеином клубке. В отличие от большинства рептилий, откладывающих яйца, они в конечном итоге рожают живых детенышей. Еще встречаются самодельные пояса целомудрия из соломы и других материалов. Они выглядят очаровательно и красиво оформлены. Впрочем, кто бы мог подумать, что их себе делают самцы. Подробнее об этом в главе «Архитектура животных».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Групповой секс</p>
    </title>
    <p>Вообще групповой секс не должен быть сам по себе неприятным, как нам показывает половая жизнь бонобо. Бонобо на первый взгляд — вылитые шимпанзе. По правде говоря, они тоже шимпанзе, потому что к этому роду относят два вида: обыкновенный шимпанзе и бонобо. Их еще называют карликовыми шимпанзе, но это весьма несправедливо, так как они почти такого же размера, как и обычные. Кстати, шимпанзе ближе к нам, чем орангутаны, которые также относятся к человекообразным обезьянам. У них есть одна простая отличительная черта — лоб. У бонобо он выпуклый и чаще всего лысый. По сравнению с часто агрессивными шимпанзе они считаются миролюбивыми хиппи среди человекообразных обезьян. Многие считают их вегетарианцами, но есть и исключения<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>. Многообразие вариантов их сексуального поведения трудно обозримо. Самки занимаются этим с самками, самцы с самцами, самки с самцами, молодые со старыми. Кроме того, их техники секса тоже разнообразны: наряду со стандартным вариантом (догги-стайл), у них есть миссионерская поза, а также другие позы, с трудом поддающиеся описанию, при которых они висят на деревьях.</p>
    <p>Они целуются с языками и любят оральный секс.<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a> Но все же их наиболее впечатляющей отличительно чертой считается миролюбие, которому они, вне всяких сомнений, обязаны интенсивной сексуальной жизни.</p>
    <p>Представьте себе, что отправились в поход с друзьями. Дорога утомительная, кроме того, друзья порядком раздражают вас своими бессмысленными эмоциями. Теперь еще и в животе бурчит, но вам повезло — вот уже виднеется горная хижина. К сожалению, из-за постоянного нытья в дороге вы опоздали — буфет уже почти пуст. Настроение падает до нуля. У бонобо все было бы иначе. У наших ближайших родственников первым делом возникла бы эрекция, а у их самок первой мыслью был бы секс. Началась бы всеобщая расслабляющая игра. Раздраженный человек, осознавая свое негативное влияние на группу и видя ваше неприязненное отношение, подошел бы и выразил явный интерес к вашим внешним половым органам с помощью четких жестов. Флирт сводит агрессию на нет, и все становится проще.</p>
    <p>В отличие от обыкновенного шимпанзе, у которых все ясно с источниками питания, бонобо среди своих делят пищу мирно. Такие взаимоотношения наблюдаются и в естественной среде обитания, и в зоопарках.<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a> Кроме того, следует заметить, что самцы бонобо первым делом выстраивают дружеские отношения с избранницей.<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a> Самцы строят эти отношения перед тем, как приступить к тяжкому труду размножения. Поэтому у бонобо гендерное равноправие. Нет доминирующего пола, как это бывает у нас и других видов человекообразных обезьян.</p>
    <p>Нам всем понятно, насколько может быть сильной сексуальная мотивация. Даже люди, несмотря на все их высокоразвитое сознание, способность мыслить стратегически и предвидеть последствия собственных поступков, без какой-либо материальной или социальной выгоды идут на риск изнасилования другого человека. Они делают это в одиночку, группой или в собственных фантазиях.</p>
    <cite>
     <p>Ну и, конечно же, любимые многими дельфины не брезгуют ничем в вопросах секса. С человеческой точки зрения их поведение аморально, потому что несколько самцов похищают самку, чтобы дни напролет наслаждаться близостью с ней.</p>
    </cite>
    <p>Нам нужно ненадолго вернуться назад, и я расскажу вам кое-что о жизни дельфинов. В отличие от зоопарков и дельфинариев, где самец всегда доминирует над группой самок, в естественной среде обитания дельфины живут отдельно друг от друга и встречаются сезонно раз в несколько лет для совокупления.</p>
    <p>В большинстве популяций секс с дельфинами противоположного пола скорее исключение, чем правило. Обычно девочки ласкают девочек, а мальчики мальчиков. Тем не менее раз в год стремление к спариванию с особью другого пола становится непреодолимым, и ребята, которые обычно бороздят океан устоявшейся группой из пары или тройки геев, собираются в большие группы. С помощью численного превосходства им удается отбить готовую к размножению самку у ее группы, похитить ее на несколько дней, а затем, сменяя друг друга, спариваться с ней. Но давайте вкратце поясним, как вообще возникает такая ситуация, особенно часто наблюдаемая в популяции дельфинов у побережья Западной Австралии.</p>
    <p>Детеныши дельфинов появляются на свет довольно беспомощными, как и мы, люди. В общем-то, им нужно научиться почти всему, кроме плавания и дыхания. Потому малыши в течение многих лет зависят от своих матерей. Следует упомянуть, что у дельфинов рождается поровну самцов и самок. Но если самки несколько лет заняты воспитанием потомства, то они выпадают из категории партнеров по размножению. Итого: потенциальные сексуальные партнеры-самки либо слишком молоды, либо слишком стары. Таким образом, на одну потенциально пригодную к размножению самку приходится пять и более ретивых молодых самцов. Другими словами: конфликт неизбежен. Теперь, в отличие от нашей жизни на суше, свободный океан представляет собой трехмерное пространство без углов, краев и границ. Весьма сложно умыкнуть самку из группы, когда у нее столько возможностей сбежать. А если выходить «на охоту», когда вас восемь, а лучше пятнадцать, шансы выглядят существенно выше. Поэтому похотливым самцам сначала нужно собрать себе команду, на которую они могут положиться. В конце концов суть тут не только в том, чтобы успешно выкрасть самку, еще нужна уверенность, что тебя не оттеснят, когда придет твоя очередь. Вообще-то реальный половой акт менее брутален, чем мы можем себе представить в сложившихся обстоятельствах. Никто никого не удерживает, а вода вообще-то весьма упругая среда. В трехмерном пространстве секс — это акт, в котором должны участвовать оба партнера и при котором любая помеха может привести к неудаче. Поэтому хаотичная давка обуреваемых похотью «баранов», каждый из которых боится, что его оттеснят, совершенно неуместна. Я не хочу и не буду говорить о вовлеченной в процесс самке ничего, кроме того, что природа не следует нашим представлениям о моральном поведении. А вот группы самцов очень хорошо изучены за последнее десятилетие, и опубликованные результаты даже больше, чем сенсация, потому что речь идет о первом свидетельстве альянса третьего порядка.<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a> Что же это такое на самом деле, вы узнаете в главе «Другой Фейсбук».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гормоны у руля</p>
    </title>
    <p>Гормональный контроль становится особенно очевидным в поведении представителей разных полов. Все мы построены в соответствии с генетическим планом, согласно которому поначалу проявляются в основном женские черты. Лишь на более поздних этапах эмбрионального развития появляются черты мужского пола.</p>
    <p>Бывает и наоборот, как у рыбы-клоуна (<emphasis>Amphiprion percula</emphasis>), которую мы нежно храним в наших сердцах благодаря герою мультфильма Немо. У рыб-анемон все дети рождаются самцами и живут в так называемой полиандрии. Ими управляет самка, властительница симбиотических анемонов. Но, подождите, тут что-то не так. Если рождаются только самцы, откуда берутся самки? Если правящая самка умирает, покидает легкомысленно родной дом или ее съедают, самый сильный самец начинает процедуру по смене пола. И уже через неделю среди анемон появится новая правительница, и, хотя речь идет о том же животном, поведенческий репертуар полностью меняется.<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a> Условия окружающей среды и механизмы так называемой эпигенетики, впрочем, могут сделать так, что самки снова превратятся в самцов, как это бывает, например, у тропической рыбки талассомы синеголовой и местного пятнистого губана, который обитает у острова Гельголанд.</p>
    <cite>
     <p>Изменение поведения посредством подавления или стимуляции гормонами происходит самыми разнообразными способами как у животных, так и у людей.</p>
    </cite>
    <p>С эволюционной точки зрения кастрация, конечно, нежелательна, но при определенных отношения или в определенных общественных системах такое серьезное изменение личности может оказаться полезным даже людям. Евнухи, то есть кастрированные мужчины, были важны во многих культурах, например, в Китае или Османской империи. Нам в западной культуре воображение сразу рисует великолепный гарем и пышный, окутанный разноцветными шелками надсмотрщик. Исторически реальность была иной. Евнухи были не особо амбициозны и не могли подложить кукушкино яйцо в царское гнездо. И поэтому не представляли опасности для трона. Наоборот, за ними закрепилась слава выдающихся чиновников и военных со стратегическим мышлением.</p>
    <p>У наших ближайших родственников — орангутанов, одного из четырех видов человекообразных обезьян из Юго-Восточной Азии, это работает аналогично, но является лишь маскировкой. У них два вида самцов. Более мелкие самцы выглядят как самки, они останавливаются в своем развитии. Часто они остаются на этом этапе развития всю жизнь. Когда более высокое в иерархии место оказывается свободным, они меняют себя с помощью гормонов и превращаются в доминантных самцов с явными гендерными отличиями: горловыми мешками и характерными лицевыми наростами<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
    <p>На этом маскировка и кончается, потому что, в отличие от наших евнухов, это половозрелые особи, которые только и ждут удачного момента. Они, правда, не столь популярны у самок, но это не мешает им, не замеченным боссом, распространять свои гены.<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a></p>
    <p>Кастрация самца млекопитающего в зависимости от возраста, то есть до или после периода полового созревания, может сильно повлиять на развитие личности. Удаление только яичек уменьшает количество вырабатываемого тестостерона. В результате мужчина не становится женщиной.</p>
    <p>С одной стороны, тестостерон вырабатывается и надпочечниками, а с другой стороны, тонкие поведенческие различия между млекопитающими мужского и женского пола основаны на сложном взаимодействии многих гормонов. Сегодня тезис, что половое поведение полностью зависит от воспитания, представляется совершенно абсурдным. Бесчисленные исследования людей и других млекопитающих выявляют беспрерывное развитие гендерных ролей, и многие из якобы связанных с ним паттернов поведения относятся и к нашим ближайшим родственникам. Простой эксперимент, который кажется мне очень убедительным, заключается в следующем: представьте себе, что вы шестимесячный ребенок. Вы лежите весь день на спине и не можете передвигаться. Ваши голова и тело просто слишком тяжелые для ваших маленьких мышц. Единственное, что вы можете делать, это немного шевелить руками, и вы с удовольствием делаете это впрок на всю оставшуюся жизнь. Если что-то попадает в поле вашего зрения, вы попробуете схватить его ручками, и вряд ли существует что-то более красивое, чем большой красный воздушный шар. К сожалению, вы участвуете в научном эксперименте. Воздушный шарик вдруг отдаляется, и вы смотрите в два монитора. На одном взрослый человек нежно держит воздушный шар обеими руками, а на другом воздушный шар смешно прыгает туда-сюда, потому что взрослый человек дергает его. Через некоторое время мониторы гаснут, и вы получаете свой воздушный шар обратно. Будь вы мальчиком, вы бы с большей вероятностью гораздо дольше смотрели на монитор, где воздушный шар двигался туда-сюда, и, получив шарик обратно, вы бы попытались тоже его подвигать. Будь вы девочкой, вы бы не могли сделать выбор и повторяли бы то один, то другой паттерн поведения.<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a> Учитывая это принципиальное различие, неудивительно, что мальчики выбирают игру с движущимися игрушками, например, машинками, а девочки предпочитают играть с куклами.</p>
    <p>Возможно, вас удивит, что маленькие макаки-резусы покажут точно такие же результаты, если дать им кукол и машинки для игры.<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a> Разумеется, исследования проводились на пойманных животных, и справедливым будет спросить, насколько это естественно, когда обезьяны играют с человеческими игрушками. Поэтому были проведены исследования, существуют ли какие-либо признаки различных по половому признаку игр в естественной среде обитания. И действительно, оказалось, что самцы шимпанзе играли с палками как с оружием, а самки представляли палки в роли партнеров по социальному взаимодействию.<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a> Всем, кто интересуется подобными научными фактами, я рекомендую книгу «Чистый лист»<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a> Стивена Пинкера, одного из самых влиятельных ученых нашего времени. Еще один исследователь, который для меня тесно связан с темой гормонов, — это Алан Тьюринг. Он был гомосексуалистом в то время, когда это считалось преступлением, и стоял перед выбором — сесть в тюрьму или подвергнуться обработке женскими половыми гормонами. Он выбрал, как ему казалось, меньшее зло — эстроген. Под влиянием эстрогена у него началась депрессия, которая привела его к самоубийству через отравление.</p>
    <p>Господину Тьюрингу мы обязаны не только некоторыми основополагающими идеями для создания первых компьютеров и прорывным экспериментом по взаимодействию человека и машины — тестом Тьюринга, он также спас сотни тысяч жизней, расшифровав секретный код немецкой машины Enigma, и, как никто другой, персонально повлиял на исход Второй мировой войны. Только из-за эстрогена один из самых креативных мыслителей прошлого столетия превратился в сломленного самоубийцу.</p>
    <p>Еще один человек, который помог нам лучше понять власть гормонов, — Дэвид Реймер. Он и его идентичный брат-близнец Брайан Реймер родились в Канаде в 1962 году, он лишился пениса в результате врачебной ошибки. По совету очень известного в то время сексолога Джона Мани семья решилась на радикальное вмешательство в жизнь Дэвида. Двухлетнему ребенку удалили тестикулы, а мошонку хирургическим путем превратили во влагалище. Отныне его воспитывали как девочку и переименовали в Бренду. Этот случай был должным способом научно задокументирован и считался новаторским — он должен был проиллюстрировать, что воспитание определяет гендерное поведение. Элис Шварцер в своей книге «Маленькая разница — огромные последствия» в 1975 году использовала этот случай как доказательство тезиса, что кроме способности к деторождению мужчину и женщину ничего не отличает. Как было показано выше, биологическая реальность выглядит иначе, поэтому эксперимент над братьями-близнецами и не мог закончиться хорошо. В 1980 году Бренда узнала, что родилась мальчиком и решила сменить пол. Он женился, усыновил троих детей своей жены, развелся с ней и в конце концов покончил жизнь самоубийством.<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a></p>
    <p>Но существуют не только гормоны, специфичные для определенного пола. У некоторых видов млекопитающих, в том числе и у человека, связь между отдельными особями контролируется гормонально. Это может показаться не романтичным, но даже такие чувства, как любовь<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>, объясняются действием гормонов, таких как окситоцин.</p>
    <p>Когда я писал свою докторскую диссертацию, я интенсивно занимался так называемой дельфинотерапией, и этот гормон обязан был нести ответственность за предполагаемый успех этой формы терапии животными. Именно окситоцин отвечает за привязанность и чувство доверия.<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a></p>
    <cite>
     <p>Сейчас я ненадолго перенесу вас в Северную Америку. Там живет ненавистный вредитель, прерийная или желтобрюхая полевка Microtus ochrogaster. Эти забавные маленькие зверьки получили определенную известность из-за полового акта, длящегося более двух дней.</p>
    </cite>
    <p>У птиц это выглядит совсем по-другому, так как они должны одновременно высиживать птенцов и добывать корм для своего потомства. Поэтому прочная связь между партнерами широко распространена, по крайней мере, на время сезона размножения. Таким образом, исследователям было не так уж и просто найти среди многих млекопитающих моногамный вид, который мог бы послужить моделью для сюжета типа «и жили они долго и счастливо». Вот желтобрюхие полевки, в отличие от горных полевок, моногамны.</p>
    <p>Если вы, как исследователь, интересуетесь действием какого-то вещества, то вы его ингибируете химически и смотрите, что произойдет. Бинго, с инактивированным окситоцином наши полевки стали вести себя, как их горные родственники, и забыли про пожизненное партнерство.</p>
    <p>Недавнее исследование даже показало, что окситоцин отвечает не только за долгие моногамные отношения. Он также инициирует поведение, которое приводит впоследствии к такому партнерству, при котором, если одному из партнеров плохо, то второй грызун сможет его утешить.<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a></p>
    <p>Может, вы думаете: ну, хорошо, что мы-то, разумные люди, не так беспомощны перед этими чувствами. И вот тут ваша радость была бы преждевременной, потому что даже самые холодные дилеры на финансовом рынке управляются окситоцином. Таким образом испытуемые, которые вдыхали распыленный окситоцин, с большей вероятностью выдавали кредиты, чем те, кому досталось плацебо.<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a> Выдача кредитов, конечно, не имеет ничего общего с любовью. Но, пожалуйста, спросите себя: что превращает любовь в ненависть? Правильно, ревность, она лишает любовь основы. Без доверия любые отношения обречены. Небольшое количество распыленного окситоцина помогло бы и в этом случае. Окситоцин создает чувство доверия, и это самый настоящий социальный клей. Это относится даже к рыбам, которые подвержены действию изотоцина — производного окситоцина.<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a></p>
    <p>Окситоцин работает даже в случае межвидовых связей: если вы дадите собакам немного назального спрея, они будут более послушными и менее агрессивными.<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a> Может быть, военным стратегам стоит изобрести из него химическое оружие, и тогда фраза «Занимайтесь любовью, а не войной!” заиграет по-новому.</p>
    <p>Кстати, окситоцин был обнаружен еще в 1906 году благодаря связи родов и грудного вскармливания, и уже много лет существует практика давать окситоцин после кесарева сечения, чтобы он попал в молоко. Кстати, это также запускает материнскую любовь» потому что без фактического процесса рождения не происходит чрезвычайно сильного выброса окситоцина и, следовательно, не возникает болезненно прочная связь между матерью и ребенком. Эволюционно эта сильная связь имеет большое преимущество, потому благодаря ей мать склонна ставить благополучие ребенка и, следовательно, продолжение рода выше собственного блага.</p>
    <p>Кстати, так же это работает и у наших молочных коров. Производство их молока должно быть стимулировано родами и сильными выбросами окситоцина каждые 12 месяцев. Что могут чувствовать четыре миллиона немецких молочных коров, когда через несколько часов или дней у них отнимают телят?</p>
    <p>Но, может быть, не стоит сравнить коровьи эмоции с человеческими, может быть, коровы чувствуют совсем по-другому? К сожалению, велика вероятность, что все млекопитающие испытывают схожие эмоции (см. раздел «Сентиментальность»). Между прочим, это удача для фармацевтической промышленности, потому что все психотропные препараты и чудодейственные таблетки, которые должны вернуть наш мир чувств в нужное русло, полагаются на испытания, проведенные на животных.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Феромонные вечеринки</p>
    </title>
    <p>Такой чувствительностью на может похвастаться обычная подвязочная змея или садовый уж. Они обитают в Северной Америке и являются, пожалуй, самым изученным видом змей. Их самцы следуют по запаху феромонов самки. Но у опытных мальчиков есть свои хитрости. Самцы тоже могут производить женские феромоны, тем самым оставляя ложный след, по которому их зачарованные сородичи должны непременно последовать.<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a></p>
    <p>Этот вид феромонов является аттракантом, то есть может воздействать на реципиентов даже на большом расстоянии. И совершенно неважно, кто будет приходить на запах, главное, чтобы в конце концов пришел половозрелый самец. Большинству млекопитающих вообще не важна эмоциональная составляющая, поскольку они живут в социальных сообществах. Там важны другие механизмы управления. Так называемый орган Якобсона помогает многим позвоночным распознавать весьма специфические сигнальные вещества. В зависимости от вида это могут быть: метки на территории, сигналы тревоги, оставленные следы или демонстрация ранга.</p>
    <p>У людей нет органа Якобсона, и все же наш нос помогает в супермаркете выбрать правильный дезодорант. Большинство людей используют дезодорант, чтобы не начать испускать неприятный запах во время напряженного совещания или после долгого дня.</p>
    <p>Такие решения мы принимаем вполне осознанно и планомерно, потому что анализируем и думаем наперед. Однако решение, какой именно дезодорант поможет достигнуть цели, принимает совсем другая инстанция. Для нашего органа обоняния пахнут лучше те дезодоранты, которые поддерживают наш собственный запах. Если так, то не должны ли мы вонять еще сильнее? Конечно, нет, потому что плохой запах провоцируют продукты метаболизма бесчисленных микроорганизмов, которые счастливо живут в нашем поту и омертвевших клетках кожи. Дезодоранты содержат антибактериальные ингредиенты, которые препятствуют размножению микробов и поэтому блокируют запах. Но независимо от этого такие средства тоже имеют свой аромат, который может нам нравиться, а может и не нравиться. Тот факт, что запах контролирует наше поведение, на удивление глубоко уходит своими корнями в вечную борьбу между одноклеточными и многоклеточными организмами, а также паразитами и их хозяевами.</p>
    <p>Я изучал морскую биологию в городе Киль, и однажды моя однокурсница спросила, могу ли я дать ей немного своих волос из подмышки, но ни в коем случае не после душа. Среди биологов и медиков странные разговоры и причудливые вопросы не редкость, поэтому я сделал вид, что нисколько не смущен. Моя знакомая участвовала в эксперименте, в ходе которого выяснялось, влияет ли запах на выбор партнера. Я так и не узнал результаты тестирования, но она счастливо вышла замуж не за меня.</p>
    <p>Но что делает один запах более привлекательным, чем другой, и почему мы просто не чувствуем запаха некоторых людей?</p>
    <cite>
     <p>Возможно, вы иногда замечали, что вам неприятен запах близких родственников. И это здорово, потому что так предотвращается инбридинг и, как следствие, вспышка наследственных заболеваний.</p>
    </cite>
    <p>Чтобы наша иммунная система не атаковала свои собственные клетки в организме, каждая клетка помечена. Эта метка — специально разработанный для нас самих белок, похожий на белок близких родственников. Такие специальные белки располагаются на внешней поверхности клеточной мембраны и выставляются на особых возвышениях молекулами ГКГ или ГКГС (главным комплексом гистосовместимости). Нам известны 9 генов ГКГС человека, и каждый из них насчитывает 100 аллелей (вариантов генов). Природа словно играет с большим количеством вариантов, и у каждого человека есть по крайней мере 12 разных аллелей. Согласно этим инструкциям по сборке, далее клетка мастерит молекулы ГКГС. Антигены, антитела, клетки памяти и многие другие компоненты также играют важную роль в каждом иммунном ответе, но давайте пока не будем их касаться, потому что количество и вариабельность молекул ГКГС являются вполне достаточными для демонстрации возможностей нашей иммунной системы. При выборе партнера теперь нужно найти кого-то, кто дополнит вашу собственную иммунную систему и привнесет в отношения новые защитные механизмы. Это гарантирует, что способности и опыт индивидуальной иммунной системы распространится во всей популяции.<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a> Как будто этого было недостаточно, наш нос должен не только вынюхивать, кто дополняет нашу иммунную систему, но и кто слишком отличается, потому что в этом случае мы рискуем, что наше потомство получит иммунную систему, которая слишком остро реагирует и атакует собственное тело.<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a></p>
    <p>Зачем я вам это все рассказываю? Адаптивная иммунная система, то есть та часть нашей иммунной системы, которая настраивается на новые патогены и которой мы обязаны клеточной памяти, у нас общая со всеми позвоночными. И у всех позвоночных, включая людей, одна общая проблема. Мы ищем партнера, который дополнит нашу иммунную систему, чтобы наше потомство стало более совершенным. Основные знания о механизмах выбора партнера были получены не в тестах со студентами, которые нюхают чьи-то волосы из подмышек и ношеные футболки, а благодаря трехиглым колюшкам.</p>
    <p>Эти маленькие рыбки плавали в проточной воде, где были растворены различные ГКГ-молекулы. Самки с небольшим количеством аллелей ГКГ плыли в направлении самцов с большим количеством ГКГ-аллелей, и наоборот.<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a> Таким образом, данный эксперимент показал, что пятисантиметровые колюшки ведут себя точно так же, как человеческие участники феромонных вечеринок.<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a> Жизненно важное решение о выборе партнера у них, как и у людей, обосновано биохимией. Если мы не последуем этой инстинктивной рекомендации, то вполне возможно, что мы не сможем почувствовать запах нашего партнера в прямом смысле этого слова. В этом смысле феромонная вечеринка, где вы нюхаете десятки потных футболок, — это неплохой первый шаг.</p>
    <p>С этим новым знанием давайте перенесемся в мир суки, которую должен покрыть кобель. Самка, находящаяся в состоянии течки, на большом расстоянии воспринимается как «горячая» благодаря феромонам. Когда мимо проходит притягательный самец, у нее есть мотивация завлечь его запахом. Если ей понравится его запах, она с радостью поддастся сексуальному возбуждению. Если запах не понравится, она постарается укусить кобеля. Последнее приведет к тому, что он не сможет приступить к действиям. Изнурительные подкаты в какой-то момент вымотают его, и он уберется восвояси, может быть, даже с запахом в носу, который ему все равно не понравился. А самка ждала бы следующего. Со случками, о которых так любят договариваться разводчики породистых собак, так случается нередко. Когда породистая собака совокупляется с другой породистой собакой, кроме забавных ушей и милых мордашек, потомству йоркширских терьеров, например, так же передается наследственное заболевание глаз, при котором происходит помутнение хрусталика. В конечном счете произвольный выбор партнера, заданный природой, возможно, и расстраивает чьи-то планы, но у нас есть объяснение, почему породистые собаки более подвержены инфекциям, чем дворняги, которые сбежали от своего хозяина и взяли выбор партнера в свои лапы и носы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>БДСМ</p>
    </title>
    <p>Тот, кто впервые попробовал чипсы с васаби, точно знает, какие телесные реакции может вызывать острая пища: сначала боль обжигает язык, затем скользит вниз по пищеводу, затем пульсирующей судорогой поднимается вверх по спинному мозгу, чтобы наконец добраться до шеи и поставить дыбом волосы.</p>
    <p>Поэтому неудивительно, что вышеупомянутые исследователи в своем эксперименте сделали ставку на перец чили. Он, правда, не вызывает желания сбежать, но делает пищу совершенно непригодной к употреблению и вызывает отвращение. По крайней мере, пока не распробуете и не подсядете на него.</p>
    <p>Они решили попытать счастья с нашими классическими лабораторными животными — крысами. Исследователи сделали все возможное, чтобы приучить крыс употреблять чили в пищу. Медленно увеличивали концентрацию чили в еде, кормили им детенышей, подмешивали чили в любимую еду, но ничего не помогало. Крыс смогли заставить потреблять еду с чили только после того, как химически разрушили их вкусовые рецепторы.<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a> Самое удивительное, что в чили нет ничего вредного, он просто очень острый.</p>
    <cite>
     <p>В отличие от крыс и других протестированных видов животных, людям нравится этот вкус именно из-за его экстремальной остроты.</p>
    </cite>
    <p>Я бы с удовольствием предоставил вам список животных, которые, подобно нам, людям, вопреки рефлексу бегства позволяют мучить себя, эксплуатировать, извращать, унижать и оскорблять, но таких животных не существует. Животные не допускают таких игр. Я бы с удовольствием изучил подобный феномен, но к настоящему моменту мы уже обнаружили первый и единственный вид животных, увлекающихся БДСМ, и это люди.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава III</p>
    <p>Неизведанные культуры</p>
   </title>
   <image l:href="#i_003.png"/>
   <section>
    <p>Я признаю, что около четырех лет был затворником. Я хорошо помню, как некоторые друзья советовали нам с женой перед рождением наших близнецов: «Выйдите в свет еще раз, сделайте что-нибудь хорошее для себя, сходите в театр, оторвитесь напоследок».</p>
    <p>И они были правы. В первый год ничего не вышло, на второй год мы потихоньку возвращались к самим себе, а на третьем году мы смогли хотя бы теоретически подумать о том, что будем делать, если бабушки и дедушки уложат малышей спать. И хотя я чувствовал себя оторванным от культурной жизни, даже телевизор некогда было посмотреть, на самом деле я был культурно активен, потому что культура — это гораздо больше, чем просто сходить в театр. В конце концов, всех нас сформировала наша культура, и по этому образу я формировал и культуру своих детей. Думаю, это сделало меня более культурно активным, чем когда-либо прежде.</p>
    <p>Я намеренно поставил главу про культуру после главы про секс, ибо оба эти механизма ответственны за формирование живого мира таким, каким мы его знаем. Секс, безусловно, классная вещь и был, возможно, самым важным изобретением биологии на самом старте эволюции. Но у секса есть существенный недостаток: он длится вечно! Конечно, сам половой акт довольно короткий, но смысл всего этого открывается только через поколения. Поэтому, если наша тихоходка захочет отклониться от своих сексуальных практик, то это изменение поведения должно развиваться из поколения в поколение и отражаться в генетическом коде.</p>
    <p>Гораздо быстрее изменения достигаются с помощью культуры.</p>
    <p>Культура у животных?! Вот теперь-то он точно преувеличивает! Ни в коем случае, сами увидите.</p>
    <p>Генетический отбор — это процесс, при котором приспособление к определенным условиям окружающей среды и обстоятельствам длится на протяжении нескольких поколений. Культурные же изменения, которые, кстати, тоже могут повлиять на эволюцию, происходят гораздо быстрее и являются причиной демографического взрыва. Если обратиться к словарям, то культура описывается как нечто противоположное природе. Это потому, что они исходят из определения антрополога Э. Б. Тайлора 200-летней давности.<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a> Понятие того, что мы называем культурой, менялось со временем и было разным в разных «культурах», и тем не менее чаще всего сохранялся общий признак: культура — это то, что делают люди. Мы ходим в театр, слушаем радио с классикой или гуглим информацию в интернете. Так мы чувствуем себя культурно активными и продолжаем культурно формироваться. Именно последнее — повышение уровня знаний, ну или просто способность учиться у других, является ядром культурной традиции. Определенная манера поведения, как, впрочем, и просто традиция, могут существовать только в том случае, если соответствующая информация передается от одного индивида другому.</p>
    <p>Из-за этого в последние годы многие биологи задумались о том, не существует ли культура также в другом, не связанном с людьми, формате. В одной из первых статей, посвященных теме «Культура китов и дельфинов», исследователи перечисляют аж 16 различных определений культуры.<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a></p>
    <cite>
     <p>На данный момент, пожалуй, лучшим определением культуры будет следующее: информация или поведение, приобретенное через социальное обучение у других сородичей.<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a></p>
    </cite>
    <p>Поэтому лишь в немногих случаях и с большой осторожностью мы можем называть определенные поведенческие формы культурой. Единственная проблема: по поведению нельзя сказать, является ли это культурным достоянием или нет. Если объяснять простым языком, то поведение животных в любом случае обусловлено инстинктами. Под этим мы понимаем какую-то внутреннюю (неотъемлемую) мотивацию, которая заставляет животное делать то или иное. Но, честно говоря, мы в действительности не знаем, что имеем в виду. С этой точки зрения мы несправедливо поступаем с животными и не позволяем себе лучше понимать окружающую среду. Поэтому мы должны наблюдать и анализировать жизнь животных, вооружившись детективными методами. И кто мог бы лучше помочь нам в поисках настоящей культуры животных, чем всемирно известный детектив Шерлок Холмс?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Метод шерлока холмса</p>
    </title>
    <p>Во введении своей книги <emphasis>The Question of Animal Culture</emphasis><a l:href="#n_48" type="note">[48]</a> известные ученые Кэвин Лаланд и Беннетт Галеф приводят ряд невероятных примеров поведения животных. Они рассказывают о шимпанзе, которые едят с помощью палочек или используют камни для приготовления пищи, об орангутанах, которые орудуют секс-игрушками и самодельными куклами, о капуцинах, целующих друг другу руки.<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a> Но являются ли эти примеры признаком культурного развития? Тут мнения несколько расходятся, и некоторые исследователи справедливо критикуют поспешные выводы про культуру, не исключая, конечно, других причин.<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a> Критики несколько провокационно отзываются об этнографической трактовке и предполагают у заинтересованных исследователей наличие некоторой предвзятости и очеловечивание наблюдаемых отношений.</p>
    <p>Исследователи от этой критики открещиваются, заявляя в духе Шерлока Холмса о правильном применении «метода исключения».<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a> Критики обосновывают свой скептицизм тем, что никогда нельзя быть уверенным, что учтены все, возможно, ранее неизвестные факторы влияния. В каком-то смысле они, конечно, правы. То, что научно решенный вопрос часто вызывает множество дополнительных вопросов, кажется системной проблемой. Мы можем делать выводы о мире только в той мере, в какой мы его понимаем, и все, что может нам в этом помочь, мы обязаны использовать, даже если мы никогда не сможем быть полностью уверены в том, что сделали правильный вывод. Поэтому оставим пока споры исследователей и прольем свет на некоторые общие принципы, прежде чем переходить к реальным наблюдениям.</p>
    <p>Наше культурное наследие отличает нас от остальных. Например, в моем родном городе есть разница между людьми, выросшими на севере города, и людьми с юга. Наши соседи, французы, вроде как не похожи на нас, не говоря уже о мусульманах. Хоть мы и социализировались по-разному, все мы принадлежим к одному биологическому виду и можем называть себя людьми. Так культура существует в основном только внутри одного вида, что, однако, не исключает и межвидового культурного переноса. В данный момент сконцентрируемся на спектре возможных поведенческих механизмов внутри одного вида. Представители одного вида могут иногда выглядеть по-разному, но вести себя одинаково, или могут вести себя по-разному, но выглядеть одинаково. Точно ответит только генетический анализ, и, следовательно, можно различать отдельные популяции в пределах одного вида. Различия внутри одного вида часто приводят к разделению на два вида. Это основа эволюции. Существует аллопатрическое видообразование, когда один вид делится на два из-за меняющихся условий окружающей среды. То есть влияние приходит извне. Напротив, о симпатическом видообразовании говорят, когда разделение спровоцировано изнутри<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>.</p>
    <p>Один из примеров — средний земляной вьюрок<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>, открытый среди 14 видов вьюрков Чарльзом Дарвином на Галапагосских островах. Среди самцов обнаружили две морфы с разной величиной клюва. В зависимости от размера клюва самцы звучат по-разному, и некоторые самки предпочитают один звук другому. Если бы вы не знали про клювы, у вас бы легко возник соблазн рассматривать поведение двух разных групп как две разных культуры. Можно предположить, что каждая отдельная группа следует определенной культурной традиции. Такое поведение может быть определенным видом пения, который передается только в рамках определенной культурной группы. Но на самом деле мы наблюдаем разделение одного вида на два разных из-за небольшого морфологического различия. Это наблюдение очень важно для исследователей эволюции, потому что оно позволяет нам непосредственно наблюдать за возникновением видов. Но тут нет ничего общего с культурной дифференциацией.</p>
    <p>Но какие же еще встречаются типы поведения, кроме разных криков? Да вот есть еще, например, рефлексы — очень простое, генетически обусловленное поведение, например, сосательный рефлекс у новорожденного млекопитающего. Характерной чертой является тот факт, что поведение остается неизменным в течение очень длительного промежутка времени и часто свойственно многим видам.</p>
    <cite>
     <p>Мало кто знает, что даже вынашивание младенцев вызывает рефлекс у малышей. Некоторые могут подумать, что это сугубо человеческое поведение, порожденное любовью и симпатией, но мышиные детеныши ведут себя так же.</p>
    </cite>
    <p>В нормальном состоянии, то есть без медикаментозного воздействия, животные впадают в так называемый ступор (оцепенение) при транспортировке. Этот рефлекс проявляется у большинства млекопитающих и позволяет животным-родителям быстро перенести своих детей в безопасное место. Всем мамам и папам, разочарованным тем, что их спокойный ребенок начинает кричать сразу, как его кладут в кровать, обычно говорят: это нормально, потому что перестал работать рефлекс замирания при транспортировке. На самом деле этот рефлекс может не работать если ребенок голоден, хочет пить или у него полный подгузник. Мы на самом деле всего лишь зверушки.</p>
    <p>Существует еще и генетически обусловленное поведение. Это усвоенное, часто специфическое для вида поведение. Типично тут то, что это поведение достается индивиду без особого труда. Отличный пример — музыкальная одаренность: если наблюдать, как двое детей учатся играть на гитаре, то не удивительно, что ребенок из семьи, в которой музыка играет важную роль для нескольких поколений, научится играть на инструменте проще и быстрее, чем ребенок, для предков которого музыка не играла существенной роли. Но если обоим этим детям не придется сталкиваться с музыкальными инструментами, разная генетическая предрасположенность может и вовсе не проявиться. Для наблюдения за поведенческими особенностями животных это значит, что определенное поведение возможно только в определенных условиях.</p>
    <p>Другой момент — это то, как происходит познание и приобретение поведенческих навыков. Если только одно животное демонстрирует новое поведение, вполне возможно, что оно само научилось этому поведению или приобрело его опытным путем. И это не считается влиянием культуры. Но если это самообучение, а не генетическая предрасположенность и другие животные перенимают и имитируют подобное поведение, тогда на самом деле мы имеем дело с культурной передачей информации.</p>
    <p>Итак, вы видите, насколько сложно бывает определенно доказать, что поведение — следствие культуры. Исследования в естественной среде исключительно редки, а эксперименты крайне сложны в реализации.</p>
    <p>Биологи поведения ищут максимально простые схемы экспериментов. Конечно, они так делают не потому, что им лень, а потому, что простую систему легче протестировать и снизить вероятность возникновения ошибок. В ходе такого относительно простого эксперимента удалось обнаружить культуру у коралловых рыбок.<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a></p>
    <p>Спаривание требует от животных максимального сосредоточения. Поэтому у них не остается ни сил, ни времени, чтобы обращать внимание, например, еще и на врагов. Поэтому биологи предполагают, что места для спаривания должны отвечать определенным стандартам. Например, горбатые киты из северной части Тихого океана на время спаривания и выращивания потомства перемещаются в неглубокие безопасные воды у Гавайских островов. Следовательно, в принципе должна существовать возможность описать необходимые условия в зоне спаривания. Таким образом, для каждой территории возникает возможность предсказать, годится ли она для спаривания. Чтобы доказать это экспериментально, нужно взять определенную популяцию и поселить в другую среду. После этого можно было бы увидеть, действительно ли места, которые мы определили как подходящие, пользуются популярностью. Но перевозить популяцию горбатых китов из Тихого океана в Атлантику, чтобы узнать, будут ли они искать подобные гавайским бухты в Карибском бассейне, было этически неверно и сложно реализуемо практически. Напротив, при экспериментировании с рыбой помельче возникает относительно немного проблем. Так, вся местная популяция небольшой коралловой рыбки под названием талассома синеголовая (Thalassoma bifasciatum) была выловлена и перемещена в другой ареал обитания. Важно отметить, что за этой популяцией многие поколения исследователей уже наблюдали в течение многих лет. Таким образом, исследователи выяснили, что животные постоянно посещают для спаривания одну определенную территорию. Если бы условия окружающей среды были решающими для выбора территории, то животным пришлось бы искать аналогичное место для спаривания в новом ареале.</p>
    <p>Синеголовые талассомы не особенно заботятся о взращивании потомства. В целом от них требуется только одно: оказаться в нужное время в нужном месте. Затем самцы и самки должны совместно выпустить икру и сперматозоиды в воду. Вот и все. Об остальном позаботится мать-природа. Поэтому очень важно, чтобы межполовая скоординированность сработала на сто процентов. После переселения популяции они выбрали новую зону спаривания, которую потом стабильно стали использовать и последующие поколения. Однако исследователи пришли к выводу, что выбор территории и стабильность ее использования не имеют ничего общего с условиями окружающей среды. Это оказалось скорее чем-то вроде конвенции между рыбами. Затем ее передавали как информацию от одного поколения к следующему. Этот пример демонстрирует, что очень простая культурная информация может передаваться даже между относительно низкоразвитыми животными. В этом случае мальки просто плавали со своими старшими сородичами, а их потомки — со своими, и их потомки снова ориентировались на них. Очень просто и эффективно! Так что культура как таковая ни в коем случае не является выдающимся когнитивным достижением.</p>
    <p>Обучение других — довольно практичный механизм. Но то, что передается от одного поколения к другому, может очень сильно различаться по сложности. Поэтому некоторые исследователи считают, что обучение наших рыб нельзя считать культурой. Они говорят об «актерах одной роли» и требуют, чтобы рассматриваемые животные не только обладали особенными свойствами, но и имели предпосылку к культуре, то есть могли улавливать и передавать другим новые поведенческие особенности.<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a> Получается, что рыбки живут в некой полукультуре. Как и многое в природе, способность к культурному образу жизни организмы развивали постепенно, при этом даже, возможно, находясь в полубессознательном состоянии (см. главу «Самосознание»). Таким образом, от простого совместного плавания до написания и чтения книг или работы в интернете — долгий путь как в эволюционном, так и в когнитивном плане.</p>
    <p>Чтобы разобраться в этом, два первопроходца в культурных вопросах, Уайт и ван Шайк, предложили ступенчатую модель.<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a></p>
    <p>СОЦИАЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ через подражание встречается среди животных весьма часто. Но тут нужно различать генетически запрограммированное обучение и обучение новому. Птенец, который учится летать у родителей, учится социально и через подражание в широком смысле, он осваивает генетически запрограммированное поведение. Однако, если животные способны имитировать новое поведение, они попадают в эту категорию.</p>
    <p>ТРАДИЦИЯ — это передача социально усвоенного поведения (часто на протяжении нескольких поколений) внутри группы или популяции. Примерами этого являются диалекты у косаток, скворцов и мышей (см. главу «Тайный язык»).</p>
    <p>КУЛЬТУРА рассматривается как конгломерат различных традиций или, лучше сказать, способность в любое время дополнять свою культуру новыми традициями. Это различие позволяет понять, что одна традиция, которую мы встретили у рыб, в принципе не значит, что животные способны развивать сложную динамическую культуру.</p>
    <p>НАКОПЛЕННАЯ КУЛЬТУРА признается только за людьми и несколькими другими видами. Накопленная культура представляет собой, кроме всего прочего, способность разделяться на группы и специализироваться. Хороший пример — стратегия охоты у шимпанзе, которая предполагает разные роли (глава «Стратегическое мышление и творчество»).</p>
    <p>Эта модель недавно была дополнена междисциплинарной рабочей группой и опубликована в книге The Nature of Culture.<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a> Термин «культура» переименовали в базовую культуру, а накопленную культуру разделили на три части:</p>
    <p>• Модульная культура: инструменты изготовляют с помощью инструментов.</p>
    <p>• Композиционная культура: различные объекты объединяются в один инструмент.</p>
    <p>• Коллективная культура: результирующее действие основано на слиянии индивидуальных действий разных членов группы.</p>
    <p>Мой бывший коллега Майк Боссли уже много лет исследует местную популяцию дельфинов в Аделаиде, на юге Австралии, и несколько лет назад он сделал наблюдение, которое мы смогли правильно интерпретировать только сейчас. В восьмидесятых самке дельфина Билли не повезло, и она застряла в шлюзе портового бассейна. Ее отловили и держали в дельфинарии в течение нескольких недель. К счастью, через некоторое время ее решили выпустить на свободу. К удивлению всех участников, она кое-что усвоила в дельфинарии. Речь идет о совершенно неестественном поведении. Если вы когда-нибудь были на шоу дельфинов, то наверняка видели, что дельфины могут танцевать на воде на своем хвостовом плавнике. Это довольно популярный элемент любого шоу, потому что тело животных почти полностью оказывается над водой и зрителям их хорошо видно. К естественному репертуару это не относится, поэтому в дикой природе нет ни одного дельфина, танцующего на хвосте, кроме Билли из дельфинария. Она подглядела этот трюк, пока была там.</p>
    <p>Примечательно тут то, что ее не учили ни этому трюку, ни какому бы то ни было вообще. И, наверное, ей это поведение показалось настолько эффектным, что в какой-то момент по возвращении в море она решила его попробовать. Получается, что это явное социальное обучение через подражание, при котором она освоила совершенно новую манеру поведения.</p>
    <p>Интересно еще и то, что, находясь в дельфинарии, она не демонстрировала подобное поведение, очевидно, ей хотелось вспомнить время, проведенное в дельфинарии.</p>
    <p>Похожий пример можно найти у орангутанов на Борнео. Некоторые животные, которых держали в неволе, имитируют человеческое поведение, стирая носки или любую другую ткань.<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a> В этом случае речь идет о социальном обучении через подражание, которое относится к человеческому поведению.</p>
    <cite>
     <p>Но история нашего дельфина из Австралии еще не окончена, потому что примерно 15 лет спустя мой коллега заметил, что другие дельфины тоже начали танцевать на хвостах.<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a> Так мы можем наблюдать, как имитация стала традицией.</p>
    </cite>
    <p>После стольких теоретических рассуждений вы заслужили несколько интересных примеров, так что давайте начнем с того, что большинство людей доверяет только себе подобным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Музыка и мода</p>
    </title>
    <cite>
     <p>Много десятков лет мы уже знаем, что песни горбатых китов меняются с годами. Например, горбатые киты в Северной Атлантике обновляют около трети песен каждый год. Исследователи выяснили, что их репертуар полностью обновляется за 15 лет.<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a> А у горбатых китов на восточном побережье Австралии на это уходит два года.<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a></p>
    </cite>
    <p>Этот промежуток времени слишком короткий, чтобы допустить какие-либо спекуляции на генетических причинах. Тот факт, что все животные в популяции каждый год пытаются вносить одни и те же новые изменения в свой репертуар, явно говорит в пользу поведения, которому научились в социальном контексте. Итого, тут мы имеем классический случай подлинных культурных ценностей.</p>
    <p>Ученые, воодушевленные результатами исследований на восточном побережье Австралии, изучили и другие популяции китов в Тихом океане. После этого они заговорили о регулярных культурных «волнах», которые движутся по Тихому океану в течение нескольких лет.<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a></p>
    <p>Исследователи предполагают, что новые элементы в репертуаре «певцов» делают его более привлекательным, а точнее, чем скорее обновляется песня, тем лучше — своего рода биологический фитнес. Это очень похоже на диктатуру человеческой моды, потому что и мы хотим демонстрировать, что идем в ногу со временем и следуем моде. Наш мозг считает, что новая поп-песня, воротник рубашки или новая цветовая комбинация более привлекательны и современны. Какой-то внутренний, непонятный порыв заставляет нас считать современные вещи лучше, и мы значительно вкладываемся в проект «Будь в теме».</p>
    <p>Наверное, это особенная биологическая хитрость, потому что только те, кто в хорошей форме, могут позволить себе подобное расточительство совершенно бесплатно. Объективно говоря, песни китов или мода двадцатилетней давности ничем не хуже сегодняшних. Но это здорово и в экономике, и прекрасно там работает. Подумайте только, сколько рабочих мест помогла создать эта биологическая уловка.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дело вкуса</p>
    </title>
    <p>На западном побережье Канады существует три группы косаток: резидентные, транзитные и офшорные. Все три группы, ну, по крайней мере, время от времени имеют общую среду обитания, но, вот сюрприз, не спариваются друг с другом. Строго говоря, спаривание было бы очень важно с генетической точки зрения — генофонд бы увеличивался, а инбридинга не было бы вовсе.</p>
    <p>Но генетические исследования показали, что транзитные косатки, вероятно, отделились от резидентных и офшорных косаток 700 000 лет назад, а резидентные и офшорные косатки разделились на отдельные популяции только 150 000 лет назад.<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a> Для сравнения: развитие человеческого мозга завершилось 200 000 лет назад, и с тех пор его строение не изменилось.</p>
    <p>Офшорные косатки, похоже, до сих пор иногда спариваются с резидентными, хотя и встречаются сейчас реже транзитных и резидентных. Интересно то, что резидентные и офшорные косатки также имеют схожие привычки: они питаются только рыбой, а не млекопитающими, обе группы «разговорчивы» касательно охоты, то есть акустически активны. Транзитные косатки во время охоты почти безмолвны, потому что не хотят быть услышанными добычей.</p>
    <p>После всего, что мы уже узнали о культуре, хорошо задокументированная коммуникационная способность косаток может быть объяснена только культурой. Поэтому и после исключения других известных возможных влияющих факторов на поведение животных разные группы исследователей в итоге пришли к выводу, что популяции косаток на самом деле должны рассматриваться как имеющие разные культуры.<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a> Современные исследования шагнули еще дальше вперед и рассматривают этот пример как один из немногих до сих пор изученных случаев, когда разница культур влияет на генетическую эволюцию.<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a> Подходящим примером из нашего мира людей является непереносимость лактозы многими народами.<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a> Как вы, наверное, знаете и по собственному опыту, мы, люди, — единственный вид животных, которые, будучи взрослыми, едят детскую еду. Те народы, которые активно занимаются скотоводством и у которых взрослые тоже употребляют в пищу молоко, за последние 10–15 тысяч лет развили толерантность к молочному сахару. Напротив, большинство людей на юге Азии, в Южной Америке и в Африке сохранили непереносимость лактозы и плохо усваивают молоко, что соответствует естественному питанию людей.</p>
    <cite>
     <p>Типичный случай, когда культурное достижение — земледелие — повлияло на генетическую эволюцию. До сих пор считалось, что только у нас, людей, роль культуры достаточно сильна, чтобы повлиять на эволюцию.</p>
    </cite>
    <p>Как известно, в человеческой культуре широко распространена склонность к определенной пище. Мусульманин не будет есть свинину, индиец не прикоснется к говядине, а у представителей западной культуры все внутри переворачивается, когда китаец с наслаждением ест собачью ножку. Но как далеко мы можем зайти? Будем ли мы голодать из-за этих предпочтений? Группа из трех транзитных косаток, пойманных в 1970 году для дельфинария в Британской Колумбии, возможно, задавалась аналогичным вопросом: они целых 75 дней отказывались есть рыбу, пока одна из косаток не умерла с голоду. После этого оставшиеся особи решили есть предложенное. Интересно то, что обеих косаток выпустили в дикую природу. И чем они там питались? Правильно, своей привычной, традиционной едой: млекопитающими.<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a></p>
    <p>Вот другой пример: после крушения на Аляске нефтяного танкера «Эксон Валдис» произошла одна из самых крупных техногенных экологических катастроф. Помимо всего прочего, в заливе Принца Уильяма погибли девять косаток из популяции АТ1. Потеря этих девяти животных составила 41 % местной популяции. Через двадцать лет после трагедии в заливе остались всего две половозрелые самки. К сожалению, мы не наблюдаем, чтобы эти животные спаривались с другими косатками, и ученые предполагают, что эта популяция вымрет из-за крушения «Эксон Валдис»<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>.</p>
    <p>Оба этих примера показывают, насколько глубоко должна была укорениться их культурная традиция. Даже в ситуации, опасной для жизни или для всей популяции, животные не решаются на то, что теоретически не было бы для них проблемой. Вопрос только в том, что именно заставляет их вести себя подобным образом? Возможно, существует что-то вроде китовой этики с девизом: «Мы не едим эту вонючую рыбу» или «Мы не связываемся с резидентными косатками!»</p>
    <p>Культуру косаток наблюдали и у пойманных особей. В дельфинарии <emphasis>Marine Land</emphasis> у Ниагарского водопада одной косатке пришла в голову идея — ловить чаек на приманку.<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a> Она выплевывала несколько кусочков рыбы из своей последней трапезы и ложилась на землю, поджидая, когда жадная чайка набросится на находку. Очень быстро младший сводный брат этой косатки разгадал трюк и тоже отправился на охоту за чайками. Две взрослые самки тоже последовали его примеру. Это явный случай культурной передачи информации — интерпретировать это поведение иначе ну никак нельзя.</p>
    <p>Возможно, следующая мысль позволяет нам немного самокритично переосмыслить нашу собственную культуру: как человеческий вид, мы, <emphasis>Homo sapiens</emphasis>, и некоторые вымершие представители нашего вида, например, <emphasis>Homo habilis, Homo rudolfensis, Homo erectus</emphasis> и <emphasis>Homo neanderthalensis</emphasis>, около двух миллионов лет использовали камни в качестве инструментов.<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a> Это замечательное достижение, и мы имеем право им гордиться, но это ничто по сравнению с культурой косаток. Почему? Потому что на самом деле довольно сложно получить две разные культуры в одном и том же жизненном пространстве. Мы, люди, в какой-то момент начали устанавливать границы. Мы весьма увлеченно двигали их туда-сюда, и поэтому в той или иной области доминировала то одна, то другая культура. В нашей истории мало примеров культур, которые смогли бы, независимо от территории или в рамках другой культуры, сохраниться в течение долгого времени.</p>
    <p>В качестве заключения главы позволю себе небольшое отступление в виде истории о хорошем вкусе. Если вы до сих пор думали, что мы, люди, — единственные, кто умеет готовить вкусные блюда или смешивать коктейли, то вы ошибались! 21-летний самец-орангутан Наонг разбирается во вкусных смесях так же хорошо, как и студенты, участвовавшие в сравнительном исследовании.<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a> Это невероятное достижение мы поймем еще лучше, когда в главе про мысли и чувства займемся памятью, абстрактным мышлением и творчеством.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Патентование или открытый доступ</p>
    </title>
    <p>Этот простой пример показывает, как важно сотрудничать друг с другом и делиться информацией. Мы, люди, достигли мастерства в этой дисциплине. Вот всем известный пример. Вы листаете страницы в интернете, хотите оформить заказ или войти в систему, а вам предлагают ввести капчу (CAPTCHA). Это те самые трудночитаемые, часто искаженные, последовательности букв и чисел.</p>
    <p>Эти маленькие картинки не может считать компьютер, но человеческий мозг справляется с этой задачей с легкостью. В среднем вам понадобится 10 секунд. Во всем мире это происходит два миллиона раз в день. Если сложить все это время, то получится, что за год человечество тратит на введение таких кодов 240 лет жизни. Все эти годы отправляются на счет Луиса фон Ана, изобретателя этого метода. Луис фон Ан — умнейший человек, поэтому он изящно усовершенствовал свое изобретение.<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a> И вот появилось множество сайтов, где нужно вводить уже два слова.</p>
    <p>Вероятно, вы, как и я, были крайне раздосадованы подобным развитием событий и задавались вопросом: а не настанет ли время, когда нужно будет вписывать целое предложение? Но и это не все. Ввод второго слова отнимет у вас не так уж и много времени, но вся эта история не имеет ничего общего с безопасностью. Второе слово взято из старинной книги, которую оцифровали, но компьютер не смог распознать текст.</p>
    <cite>
     <p>Иными словами, когда вы вводите двойную капчу, вы принимаете участие в одном из самых важных проектов человечества. Вы помогаете сохранить старые знания в век компьютеров.</p>
    </cite>
    <p>Этот проект зиждется на информационном менеджменте. До осознания того, что знания и информация являются силой, мы жили в обществе с открытым исходным кодом, где знаниями мы постоянно делились. В каменном веке обмен информацией между сообществами создал ситуацию, когда можно было накапливать культурные достижения, отсюда и появился термин «накопленная культура».</p>
    <p>Получается, что изобретение патентных бюро и безумная идея сохранить информацию в тайне — полная противоположность тому, что позволило нам развиваться как обществу. Википедия, Wikileaks и революционное предоставление открытого доступа к источникам в последние годы, к счастью, задают противоположный тренд. К сожалению, наши ближайшие родственники, три вида человекообразных обезьян: шимпанзе, гориллы и орангутаны — больше не имеют возможности развивать накопленную культуру. Мы изолировали их на охраняемых территориях и этим лишили возможности развиваться дальше. А насколько они приблизились к этому важному этапу развития, покажет следующий пример материальной культуры, которой уже не менее 4000 лет.</p>
    <subtitle>КАМЕННЫЙ ВЕК ШИМПАНЗЕ</subtitle>
    <p>Теперь можно задаться вопросом: а не смотрели ли наши африканские родственники видеоролики или, может, подсмотрели этот способ у людей? У ученых появилась грандиозная возможность ответить на этот вопрос, потому что наконец-то они смогли исследовать культуру животных с помощью методов археологии. Итак, был огорожен небольшой район, где начали раскопки в поисках старых каменных молотков. Результат: налипшим на каменные молоты остаткам растений оказалось более 4300 лет, а в то время в районе Тай в Кот-д'Ивуаре еще даже людей не было. Неудивительно, что с тех пор ученые говорят о «каменном веке шимпанзе».<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a> Кроме того, существуют и экспериментальные исследования распространения различных стратегий питания на пойманных животных, которые однозначно говорят о том, что шимпанзе способны к культурным достижениям.<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a></p>
    <p>Но будьте бдительны, один из самых известных примеров материальной культуры оказался ложным и теперь служит напоминанием о том, как легко мы готовы ошибаться. Речь пойдет о так называемой ловле муравьев на «удочку».<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a> Шимпанзе ковыряются в муравейниках специально приготовленными палками-«удочками». Напуганные насекомые бросаются на предполагаемого нарушителя и кусают палочку. В этот момент палочку резко достают из муравейника, и наш сообразительный шимпанзе тут же ее облизывает и съедает муравьев. Съеденные муравьи, вероятно, являются важным, но лишь дополнительным источником питательных веществ, так как не все шимпанзе в Африке едят муравьев.<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a> Потом исследователи заметили, что разные группы животных используют палочки разной длины. Поэтому они тут же предположили, что это связано именно с культурными традициями.</p>
    <p>Но более тщательное изучение показало, что длина палочек зависела от агрессивности и быстроты муравьев. Длинные палочки использовали для ловли агрессивных муравьев, а короткие — наоборот, для менее агрессивных.<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a> Вот так предполагаемая культура обернулась лишь адаптацией к данным обстоятельствам.</p>
    <p>Тем не менее наши близкие родственники перенимают от других меньше, чем можно было ожидать. Скорее всего, большинство из них учится пользоваться инструментами на собственном опыте, а не друг у друга. Однако они мастера экспериментирования, и исследование показало, что они ведут себя как человеческие дети.</p>
    <cite>
     <p>Исследователи поставили двух-четырехлетних детей и человекообразных обезьян перед непростыми задачами, которые можно было решить только спонтанным использованием инструментов. И оказалось, что их способы решения проблем мало отличались между собой.</p>
    </cite>
    <subtitle>ТЯЖЕЛЫЕ КОЧЕВНИКИ И ЛЕГКИЕ ЩЕЛКУНЧИКИ</subtitle>
    <p>Их перемещения не имеют ничего общего с бродяжничеством хищников или сезонной миграцией птиц и китов. Их миграции следуют своим собственным схемам, которые нельзя объяснить внешними факторами, такими как качество или наличие пищи, присутствие хищников и т. д.</p>
    <p>Они даже окультуривают ландшафт, сооружая в некоторых местах так называемые слоновьи запруды. Это небольшие лужи с водой, пространство вокруг которых слоны держат свободным.</p>
    <p>Они узнали характеристики своей территории от родителей, бабушек и дедушек и теперь бродят по местности. Это очень похоже на то, как делали наши предки или как кочевые народы все еще поступают сегодня. Но при такой кочевой жизни возникает досадная проблема. Даже толстокожие слоны не застрахованы от атак кровососов и поэтому делают из зеленых веток деревьев различные «мухобойки».<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a> Но подобная форма «изготовления» инструментов не позволяет говорить о культуре, потому что уж очень велика вероятность того, что животные придумают этот способ сами по себе. Ведь их способ добывания пищи и состоит как раз в обрывании листьев и веток. Забавно, что когда они не пользуются своими «мухобойками», то кладут их за ухо, как ремесленник свой карандаш.</p>
    <p>Проблемы некоторых видов птиц, которые, как и шимпанзе, хотят добраться до вкусной сердцевины орехов, носят совершенно другой характер.</p>
    <p>Они используют инструменты, а именно автомобили<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>, и проворачивают такой же умный трюк, какой придумал Луис фон Ан для оцифровки старинных книг.</p>
    <p>Разные виды ворон взлетают высоко вверх, чтобы бросить вниз орехи или моллюсков, надеясь, что они разобьются и явят на свет свое вкусное нутро. Конечно, каждый полет связан с затратой энергии, и бывает досадно, если твердая оболочка не разбилась. Некоторые вороны, наверное, заметили, что дороги довольно твердые и что даже самые твердые орехи расколются, если по ним проедет машина. Дороги довольно опасны, поэтому есть риск расплатиться жизнью за желанный кусочек. В какой-то момент вороне, видимо, пришла в голову идея опробовать этот способ на перекрестке. И о чудо! Словно по волшебству, тяжелые вонючие штуковины останавливаются, когда загорается маленький красный огонек. Если горит желтый, нужно срочно убираться с дороги. Преимуществом было и то, что отпала необходимость подниматься высоко в воздух. Несомненно, впечатляющее достижение, даже если оно случайно, а не родилось в результате стратегических размышлений. А вот то, что случилось потом, действительно поражает. Животные копировали трюк друг у друга, и вот, спустя почти 30 лет с первых наблюдений, этот метод широко используется воронами в Японии. Генетически объяснить распространение этой техники за столь короткий временной промежуток нельзя, и маловероятно, что вороны пришли к такому решению только в Японии, а в остальном мире остались невеждами. Получается, что единственным объяснением остается только возникновение традиции и культурная передача информации.</p>
    <p>Не так давно исследовательнице из Оксфорда Люси Эплин даже удалось предоставить эмпирические доказательства существования у птиц культуры. Она обучила нескольких пойманных в дикой природе синиц управляться с простым механизмом.</p>
    <p>Речь шла о маленькой коробочке, выдававшей корм после короткого удара клювом. Потом эти кормушки установили на воле, куда выпустили и птиц. Спустя всего неделю большинство птиц освоили новое поведение. Это однозначное доказательство существования у птиц культурных механизмов было настолько впечатляющим, что его опубликовали в одном из самых значимых научных журналов Nature.<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a></p>
    <p>Видео с анализом социальной сети этой популяции можно найти в интернете.<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a></p>
    <subtitle>ГУБКА НА НОСУ КАК ОБРАЗ ЖИЗНИ</subtitle>
    <p>Представить себе такое в природе сложно, хотя основания есть (см. главу «Кто я, а кто, собственно, ты?») — например, разнообразный образ жизни косаток, о котором мы поговорили выше. Но их образ жизни обусловлен культурой, так что какое-либо осознанное решение с их стороны не представляется возможным. А вот в группе дельфинов можно найти примечательный пример. Представьте, что вам нужно отмыть кухню, принести дрова для камина или поменять покрышку у машины. К какой группе вы относитесь: к тем, кто сделает все это в перчатках, или к тем, кто не станет брезговать и быстро расправится с работой, пусть и голыми руками? По моему опыту, вряд ли получится заставить любителей перчаток выполнить эту работу голыми руками. Они, конечно, могут крайне неохотно это сделать, но это вообще не в их стиле. То же самое с дельфинами.</p>
    <p>В любой точке мира у дельфинов, живущих на мелководье, наблюдается типичное поведение. Они встают хвостом вверх и взрывают носами песок или ил. И с помощью эхолокации пытаются найти мелкую рыбешку, которая там прячется.</p>
    <cite>
     <p>А вот на побережье Западной Австралии есть дельфины, которые носят «перчатки». Конечно, не в буквальном смысле этого слова — у дельфинов же нет рук. Но они надевают на носы морские губки, чтобы не поранить морды о камни и острые ракушки моллюсков.<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a></p>
    </cite>
    <p>Это особенно интересно, потому что, в отличие от широко распространенного свободного обмена информацией в сообществе с открытым исходным кодом, эти животные, похоже, хотят сохранить все в секрете.</p>
    <p>Тут нужно пояснить два момента. Во-первых, с губками охотятся в основном одинокие особи, лишь в 6 % случаев рядом с ними находились не-«губочники». И хотя хватило бы пары секунд, чтобы подсмотреть технику, вся эта стратегия охоты кажется довольно сложной. Детеныши учатся ей очень поздно, после того как уже стали довольно успешными маленькими хищникам. Очень похоже на то, что животные хранят тайну и передают секрет только своим родственникам. Теперь вы понимаете всю ценность этой техники? Это могло бы быть правдоподобным объяснением, почему эта стратегия не получила более широкого распространения в популяции.</p>
    <p>Судя по всему, эта манера использования инструмента не приносит никакой пользы. «Губочники» они или нет — это никак не влияет на их физическую форму, продолжительность жизни или успех при размножении. Похоже, это действительно просто образ жизни.</p>
    <p>Такое поведение остается загадкой для исследователей. В любом случае это пример материальной культуры,<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a> так как детеныши учатся у старших особей, а количество «губочников» растет. К тому же другого возможного объяснения нет.</p>
    <p>Однако «губочники» не единственные дельфины, которые используют инструменты. Среди них есть еще и «ракушечники». «Ракушечники» используют раковины, другими словами, домики улиток, чтобы выковыривать из них мелкую рыбешку.<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a> Пока не ясно, действительно ли раковины используются как инструмент или в них просто прячется рыба. Чтобы раковина считалась настоящим инструментом, ее должны использовать для ловли рыбы. Вот лежит на дне морском ракушка: может, дельфин ее положил туда как ловушку, а может, она просто так там лежит — вопрос использования ее в качестве инструмента пока открыт.</p>
    <subtitle>АРХИТЕКТУРА ЖИВОТНЫХ</subtitle>
    <p>Теперь представьте, что размер камней изменился. Дорога ведет туда же, куда и раньше, но теперь вблизи более мелкие камни, а вдали — большие.</p>
    <p>Переводя взгляд с одного объекта на другой, оптическая иллюзия будет меняться, а отдаленные объекты вроде дерева будут казаться немного больше. Этот эффект помогает беседковым птицам, или шалашникам, казаться больше.<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a> Но этим изобретательность маленьких птичек не ограничивается.</p>
    <p>В конце дороги нас встречает не просто одинокая птичка. Нет, наш шалашник стоит перед величественным зданием.</p>
    <p>Беседочники являются близкими родственниками райских птиц, но, увы, в противоположность им лишь небольшое число видов столь роскошно окрашены. Большинство из них неказисты, по скромному оперению и телосложению они больше похожи на дроздов и напоминают этаких аскетичных интеллектуалов. Но, как это уже понятно по названию, беседочники строят беседки, ну, или шалаши. Хотя, если сравнивать с другими архитектурными творениями животных, уместнее называть эти строения дворцами. Эти птицы — настоящие мастера архитектуры. Эта конструкция имеет так же мало общего с обычными гнездами, как зефир с салатом из огурцов. Это любовные гнездышки, которые подобно пестрому оперению или красному кабриолету демонстрируют прекрасную физическую форму и привлекательность самца. И дело тут не в самой беседке, большое значение играет и декор. Поэтому самцы подвержены почти маниакальной страсти к коллекционированию. Тысячи мелочей, аккуратно распределенных по цветам, раскладываются перед домиком, а некоторые виды даже выкрашивают стены соком ягод.<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a> Якобы есть наблюдения, что они используют кусочки коры в качестве кистей.<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a> Готовые апартаменты великолепны, но совершенно бесполезны. Они призваны выполнить только одну роль — убедить самок в креативности архитектора.</p>
    <p>Тут возникает соблазн наделить шалашик только эстетической ценностью, но некоторые исследователи, внимательно изучавшие процесс спаривания, предполагают, что есть и другая функция.</p>
    <cite>
     <p>По их мнению, беседки препятствуют потенциальному изнасилованию. На первый взгляд это удивительно, ведь ожидаешь, что беседка — своего рода ловушка, из которой самка уже не вырвется. Но все наоборот.</p>
    </cite>
    <p>Жених, пытаясь как-то впихнуть свою заднюю часть между крыльев, вынужден отказаться от своей позиции у входа, а наша непохотливая самка получает свободный проход наружу. Это явно противоречит наблюдениям, что изнасилование — успешная репродуктивная стратегия. Исследователи объясняют появление механизма антиизнасилований эволюцией, потому что в конечном итоге самки предпочитали самцов, менее склонных к насилию. Получается, что гены строителей безопасных беседок с защитой от изнасилования будут преобладать. Некоторые домики еще более безопасны — на тропинке к ним помещается только самка. Если самец захочет приблизиться — он будет вынужден оставаться снаружи своего строения. За это время самка успеет сбежать.</p>
    <p>Эти невзрачные птички преподнесли еще много сюрпризов. Хотя трудолюбивые шалашники любят поворовать и побуянить на территории соседа, они берут молодых самцов в ученики. Конечно, обучение резко прекращается, стоит появиться потенциальной невесте, но до этого момента они являются прилежными учителями. Они учат принципам статики, приемам оптической иллюзии и несут учение о цвете и дизайне. С точки зрения человека, кстати, все это не походило бы на организованный урок, а скорее напоминало бы хаос. Вот несколько молодых шалашников организуют налет на беседку и частично ее разламывают, а взволнованный учитель быстро все ремонтирует. Вы никогда не задумывались, почему детям так нравится все ломать? Правильно, они получают возможность наблюдать за ремонтом. Точно так же и у беседковых птиц. А когда молодежь усвоила основы, они мастерят пробные домики, пусть даже они не привлекут ни одну посетительницу даже ночью и в туман, — все ради практики и углубления полученных знаний.</p>
    <p>У птицеловов есть интересная история про Билли. Билли был пятнистым беседочником, и он, как и все в его роду, больше всего любил украшать свои сооружения элементами белого, зеленого и красного цветов. Однажды он попал в долину, где обитали только атласные шалашники. Тут украшали домики только синими иголками. И совсем скоро Билли начал копировать синий декор.<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a> Это удивительно, потому что обычно животные не отклоняются от однажды освоенного поведения, и это доказывает, что процесс социального обучения длится у животных всю жизнь.</p>
    <p>Еще одним примером передачи культурной информации являются крики шалашников. Наверное, это весьма сексуально — включать в своей репертуар призывных криков новые штучки, поэтому птички вдруг могут начать звучать как табун ржущих лошадей. Это весьма забавно, но вызывает вопросы, если в ареале этих птиц лошадей вообще нет. Исследования показали, что лошади обитали в тех местах в приличных количествах лет пятьдесят назад. Получается, звук лошадиного ржания передавался из поколения в поколение. Как нам уже понятно после знакомства с материальной культурой, различное поведение в разных популяциях в условиях одинаковой среды обитания является сильным свидетельством культурной передачи информации. В отсутствие какого-либо другого возможного объяснения наличие культуры у шалашников считается весьма вероятным.<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a></p>
    <p>Кстати, постройки порой оказываются настолько привлекательными, что при определенных обстоятельствах появляется самка другого вида шалашников и позволяет увести себя на место свидания. Репродуктивные гибриды, конечно, перехитрили эволюцию, потому что на самом деле благодаря этому механизму виды должны были слиться, но этого не происходит. Думаю, эти птицы еще преподнесут нам не один сюрприз.</p>
    <p>В конце стоит упомянуть, что романтическая история любви заканчивается так же, как в реальной жизни.</p>
    <p>После успешного совокупления наш шалашник тут же выгоняет барышню на улицу. У этого господина есть дела поважнее. Его творение слишком прекрасно, чтобы растрачивать его потенциал на одну-единственную самку, если можно соблазнить десятки. Однако, чтобы спасти честь птиц, необходимо отметить, что большинство птиц-отцов, в отличие от большинства отцов-млекопитающих, являются верными и заботливыми.</p>
    <subtitle>ИНСТРУМЕНТЫ ВНЕ КУЛЬТУРЫ</subtitle>
    <p>Принципиально другой способ использования камней придумали роющие осы из рода <emphasis>Ammophila</emphasis>. Подобно нашим грунтоуплотняющим машинам, которыми прокладывают тропинки, дорожки и террасы, они усиленно утрамбовывают землю вокруг своих убежищ камнями размером с собственную голову.<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a></p>
    <p>Все знают Гензеля и Гретель из сказок братьев Гримм. В этой страшной сказке двое детей оказываются в лесу. Они мудро отмечают свой путь крошками последнего кусочка хлеба.</p>
    <p>Точно так же отмечают дорогу различные виды муравьев, например, <emphasis>Aphaenogaster rudis</emphasis>. Другие их сородичи идут по оставленному следу и находят путь к еде. Ученые называют это мусорением, и это, несомненно, является формой использования инструментов.<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a></p>
    <p>Помните косаток, которые охотятся с помощью приманок? Одно животное придумало трюк, а остальные особи за ним повторяют.</p>
    <p>А тут основная идея придумана не муравьями, но, может быть, динозаврами 200 миллионов лет назад. Динозавры — общие предки птиц и рептилий. И в обеих группах наблюдалась рыбалка на приманку. Например, некоторые чайки<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>, цапли<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a> и даже, возможно, вороны<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a> приманивают рыбу ягодами, перышками или хлебными крошками, а обычный для Америки кроличий сыч приманивает жуков коровьим навозом.<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a> Некоторые виды крокодилов<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a> кладут себе на морду палочки для приманивания птиц. Для легкомысленной пташки, которая сочтет эти палочки пригодными для строительства гнезда, это будут последние мгновения.</p>
    <p>Являются ли все эти примеры культурой — большой вопрос. Изобретены ли эти способы и передавались ли они другим через обучение или это эволюционные способы, возникшие в результате отбора? В разделе «От мышления» мы еще познакомимся поближе со стратегическим мышлением и тем, как здорово некоторые птицы умеют решать сложные задачи. Возможно, Орен Хассон, ученый и кинолюбитель из Израиля, случайно стал свидетелем момента, когда ранее упомянутая ворона ловила рыбу на приманку.</p>
    <p>Кто знает, может, через несколько лет все вороны Рамат-Гана около Тель-Авива будут ловить рыбу с помощью приманки. Тогда мы бы получили убедительное доказательство существования культуры, как в случае с японскими воронами и их автомобильным решением проблем с орехами.</p>
    <p>И хотя мы уверены, что уже хорошо понимаем окружающий нас мир, относительно поведения животных мы все еще блуждаем в глубокой тьме. Кто знает, быть может, вы обнаружите еще один интересный образец поведения в собственном саду, за углом или во время следующего отпуска. Нужно просто держать глаза открытыми.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тайный язык животных</p>
    </title>
    <p>Вы уже, конечно, обратили внимание, что я люблю подкреплять свои слова видео животных на YouTube. В большинстве случаев смотреть видео не обязательно. Но тут я хочу попросить вас сначала посмотреть видео, а потом продолжать чтение.<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a> Посмотрите, как орангутан в заповеднике разговаривает по скайпу с глухонемой девушкой на языке жестов.</p>
    <p>Вы видели это видео? Это фальшивка, но хорошая, потому что подобные разговоры с человекоподобными обезьянами на самом деле уже вели. Это было вдвойне здорово, потому что это была образовательная и гениальная реклама организации по охране окружающей среды Rainforest Action Network.</p>
    <cite>
     <p>Для людей общение и язык едины, но когда речь идет об обмене информацией в животном мире, нужно быть более точными в определениях. Даже одноклеточные общаются друг с другом, ведь благодаря их общению и существуют многоклеточные организмы вроде нас.</p>
    </cite>
    <p>Человеческий язык — величайшее культурное достояние нашего вида, и мы по праву можем гордиться тем, что умеем говорить. Но что нужно для развития языка? Чтобы ответить на этот вопрос, сперва нужно прояснить два важных аспекта. После этого вы поймете, почему очень умная собака Бетси породы бордер-колли из ток-шоу с ее запасом в 340 слов никогда не сможет освоить речь. И почему летучие мыши могут быть на это способны.</p>
    <subtitle>УСТНАЯ РЕЧЬ</subtitle>
    <p>Но большинство животных и этого не может. Получается, что большинству животных не хватает способности понимать дифференцированные языковые элементы и производить их самостоятельно. Несмотря на этот недостаток, большая часть животных прекрасно общаются.</p>
    <p>Вы наверняка видели сусликов в документальных фильмах о животных. Они могут различать друг друга по голосу. Вопрос только, зачем им это. У них существует разделение труда. Одна из самых ответственных и важных задач, которой только может заниматься суслик, — это быть часовым. Они вытягиваются в струнку и зорко осматривают местность. Когда в воздухе появляется хищная птица, раздается крик «Всем в укрытие!”, а при приближении змеи раздается возглас «Всем на деревья!»<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a> У часового высокий социальный статус, и он освобожден от необходимости добывать еду, ведь его работа — следить за местностью. За это его обслуживают остальные. А что будет, если кто-нибудь решит притвориться часовым и кормиться за чужой счет? Он был бы в плюсе — получил бы много пищи, приложив минимум усилий. Однако у животных с преимуществом над другими больше шансов на успешное размножение, а это поведение будет генетически консолидировано и станет частью эволюционного развития вида. Глупо то, что тогда вся группа останется без охраны, а выгода одного станет угрозой для всех. Получается, что социальное общество не должно верить, что одна особь поступает правильно.</p>
    <p>Но какие механизмы помешали такому развитию событий? Наш маленький лгунишка вполне убедителен, потому что тоже время от времени сообщает об опасности и имитирует прилежного часового. Получается, членам общества действительно сложно распознать обманщика. И единственный способ обеспечить себе выживание — это вывести лжеца на чистую воду.</p>
    <cite>
     <p>Получается, что важно не только понять звуковой сигнал, но и определить, кто именно кричал. Эта способность в сочетании с хорошей памяти гарантирует, что наши суслики не кормят, а игнорируют часовых, которые часто поднимают ложную тревогу.</p>
    </cite>
    <p>Но собаки, как и суслики, не особо способны включать новые элементы в свой акустический репертуар. Животные, которым не нужно учиться «говорить», воспроизводят сигналы своего вида, даже если никогда их не слышали, потому что это предопределено генетически. Мы, люди, например, уже с рождения умеем кричать. И даже глухие дети в какой-то момент могут издавать смеющиеся звуки. Животные, которым нужно учиться издавать правильные звуки, которые они никогда раньше не слышали, потому что они либо глухие, либо живут в изоляции, никогда не будут «говорить». Им не хватает как слышания, так и обратной связи. Люди, как и некоторые птицы, при воспроизведении звуков полагаются на аудирование. Только так мы сможем произносить звуки, как слышали. Но это же логично, правда? Исключением тут будут глухонемые люди, которые с большим трудом и поддержкой пытаются правильно произносить человеческую речь.</p>
    <p>И некоторые птицы настоящие гуру в обучении, а я даже не упоминаю тут попугаев. Существуют доказательства культурной передачи определенных сигналов у воронов.<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a> Интересно, что большинство звуков передается ими по-разному в зависимости от пола, благодаря чему определенная часть этих звуков используется только самцами или только самками.</p>
    <p>Мы знаем, что у соек 14 разных видов сигналов, а их предупреждающие сигналы о приближении соколов и сов, например, разные.<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a> Оба хищника по-своему опасны, поэтому и реагировать нужно по ситуации. На Шри-Ланке выяснилось, что сороки имитируют звуки своих естественных врагов и так предупреждают об опасности не только своих сородичей, но и других животных.<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a></p>
    <p>В принципе если я не могу выучить новые звуки, то не смогу выучить язык. Так называемое голосовое обучение — необходимое условие развития языка, поэтому мы можем на 100 % предположить, что животные, которые не могут разнообразить свой репертуар новыми сигналами, точно не смогут говорить. Язык определенно является культурным достоянием, потому что его изучает другая особь. А есть ли вообще животные, которые теоретически смогли бы говорить, потому что обладают способностью к вокальному обучению?</p>
    <p>На самом деле они существуют. И кроме попугаев есть целых три животных, которые могут звучать, как мы. Одно животное для этого засовывает свой нос в рот, второе даже рот не открывает, а третье говорит так же, как и люди. Под номером один у нас азиатский слон по имени Кошик, который может сказать целых четыре корейских слова.<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a> Под вторым номером скрывается кит-белуха Нок, который стал известным после того, как попросил водолаза всплыть.<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a> Его голос<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a> хоть и похож на детский лепет, но ему удалось снизить частоту своей речи. А третье животное — это тюлень Гувер, который приветствовал посетителей зоопарка словами «Hey, you! Get outta there!” («Эй ты, пошел вон отсюда!”).<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a></p>
    <p>Всех троих объединяет общая судьба — они рано лишились матерей и были воспитаны людьми. Гувера нашли брошенным, Нока и Кошика забрали из дикой природы будущие хозяева. В принципе неважно, может ли животное подражать человеческой речи, важно лишь умение расширять свой репертуар всю жизнь. Большинство птиц может научиться петь только в юном возрасте.</p>
    <p>И это катастрофа для развития языка, потому что взрослые особи не могут передавать свой опыт. Еще один важный момент — у разных полов могут быть разные способности. У многих птиц только самцы акустически активны. Можно предположить, что среди людей много особей обоих полов, которые были бы рады, если бы их партнер не мог говорить. Однако у некоторых видов птиц, слонов, китов и дельфинов оба пола способны к пожизненному вокальному обучению.<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a></p>
    <p>Совершенными мастерами в этом являются, конечно же, попугаи. В первую очередь серый попугай Алекс (<emphasis>Alex</emphasis>), которого его владелец, Ирен Пепперберг, назвал в честь эксперимента с птичьим языком — <emphasis>Avian-Language-Experiment</emphasis>. Алекс не только умел добавлять новые слова и звуки в свой репертуар, но и понимал их смысл. Он умел считать и применял наречия в правильном контексте.<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a> Он знал семь цветов и мог досчитать до шести. На вопрос «Сколько колец ты видишь?» сразу бы ответил: «Четыре!» А если спросить его, какое из этих колец отличается от других, так бы и ответил, что красное!<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a> Удалось бы ему развить эти способности в естественной среде обитания — не ясно. Но дело тут в том, что серые попугаи крайне социальные существа, которые, если отделить их от группы, способны установить с человеком близкие отношения. Было ли ему хорошо в человеческих руках, что, кстати, запрещено в Германии<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>, и доставляла ли ему удовольствие близость с людьми — остается неизвестным. Умер он от болезни сердца, прожив половину отведенного ему природой времени.</p>
    <p>Есть еще один известный попугай Снежок (Snowball) — танцующая рок-звезда. У его видео в интернете<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a> почти 2 миллиона просмотров. Нам это кажется весьма забавным, и мы не задумываемся, почему так мало животных, которые могут танцевать. Вокальное обучение и танцы возможны лишь благодаря взаимодействию двух разных областей мозга.</p>
    <p>Так же как и со звуками, воспроизведение движений тоже должно синхронизироваться с тем, что вы слышите. Поэтому нет ничего удивительного в том, что танцевать могут только те виды животных, которые способны к вокальному обучению.<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a> Танцующий медведь не относится к этой категории, так как его танцевальные движения — заслуга горячих пластин, которыми жгли его чувствительные стопы.</p>
    <p>Человекообразные обезьяны, наши ближайшие родственники, не могут воспроизводить речь, как мы, из-за строения гортани.<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a> Наша гортань опустилась вниз в горло, оставив больше места для языка. Наш язык, в отличие от языков собак и обезьян, может двигаться по всем осям (трехмерно). Образовавшаяся полость и наши голосовые связки анатомически поспособствовали нашей способности говорить. Человекообразным обезьянам такого счастья не привалило, поэтому они, как и большинство животных, полагаются на те звуки, которые достались им генетически.</p>
    <p>Большие афалины, то есть вид дельфинов, которых мы знаем по дельфинариям и из фильма «Флиппер», — настоящие мастера в пожизненном вокальном обучении. Тем не менее некоторые исследователи, например, Джон Лилли<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>, годами пытаются выудить из дельфинов хоть одно человеческое слово. С другой стороны, так же безуспешно предпринимаются попытки научить людей свистеть по-дельфиньи. Ни один человек не может свистеть так же быстро, как дельфин. Поэтому исследовательница Дениз Герцинг использует специальную подводную клавиатуру, на которой можно сыграть свист дельфинов.<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a> Это устройство оснащено небольшим компьютером, который работает с программным обеспечением для распознавания музыки, похожим на приложение Shazam.<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a> Это ПО обучено распознавать свист дельфинов и, если таковые данные имеются, сопоставлять его с предметами. В своем блоге Дениз Герцинг пишет, что не могла поверить, когда устройство шепнуло ей: «Саргассум».<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a></p>
    <p>Саргассовая, трава или Гольфтанг, — это вид бурых водорослей, широко распространенных у Багамских островов. В честь этих водорослей даже названа часть Северной Атлантики — Саргассово море. Водоросли там плавают кусками такой плотности, что образуют целые леса. Якобы даже лодки могут увязнуть в этой массе, а многие считают их единственным объяснением мифа о Бермудском треугольнике.</p>
    <p>Допустим, некто прыгает с лодки и пытается пообщаться со свободными дельфинами. А теперь этот же человек идет в лес и пытается войти в контакт с животными с помощью некоего технического устройства. Полный абсурд, об этом человеке сразу бы доложили в сумасшедший дом. Если бы, конечно, это не была Дениз Герцинг, автор бесчисленных научных статей и признанный эксперт среди исследователей дельфинов.<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a> На самом деле для существования ее проекта есть веские причины, потому что удалось доказать, что дельфины могут понимать язык. Это был адаптированный язык жестов, разработанный на Гавайях. Исследователь Луис Герман смог экспериментально доказать, что дельфины могут не только без проблем применять и обобщать новые термины, но и способны понимать короткие предложения с заранее определенной грамматикой и даже вести себя соответствующим образом.<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a> Разработанный им специальный язык жестов в ходе экспериментов становился все более абстрактным. Сначала дельфины видели людей у бассейна, которые показывали жесты. Потом дельфины увидели только монитор за подводным окном, и, наконец, жесты превратились в две белые перчатки на мониторе. Дрессировщики к тому же носили черную одежду и на черном фоне были видны только движущиеся белые перчатки.<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a> Вне всяких сомнений, это высокая степень абстракции.</p>
    <p>А вдруг это просто результат дрессировки, как проверить? Для этого нужно доказать, что изученные термины на самом деле попали в их систему понятий.</p>
    <p>Чтобы выяснить это, Луис Герман использовал метод, который применяют для проверки внимания или понимания других. Вот вам простой пример: дельфины могли положить определенный предмет в определенное место. Допустим, положить красный мяч в квадратную корзину. Затем дельфины выбирали именно красный, а не синий, например, мяч и клали его именно в квадратную, а не круглую корзину. Получается, что они знали и названия других предметов из своего окружения. Можно было давать другие команды: принеси круглую корзину к синему мячику. Или: принеси синий мяч к подводному динамику. Но что произойдет, если попросить поднести подводный динамик к квадратной корзине? Животные, выдрессированные только выполнять команды, попытаются физически воздействовать на динамик. Но дельфины в этом эксперименте реагировали по-другому. Они понимали, что демонтировать динамик не получится, поэтому даже пытаться не стали, а только вопросительно смотрели на своих тренеров в надежде, что им дадут более разумную команду.</p>
    <p>Но эксперименты по пониманию концепции языка шагнули еще дальше.<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a></p>
    <cite>
     <p>Особо одаренной самке дельфина Акеакамаи задавали вопросы, на которые она могла ответить «да» или «нет» с помощью двух кнопок. Осознание концепции «да или нет», помогло ей отвечать на вопрос типа: «В бассейне есть синий мяч?» Если мяча не было, она отвечала: «Нет».</p>
    </cite>
    <p>Исследователь Дениз Герцинг, о которой мы говорили выше, пытается доказать, что лингвистические способности, которые мы наблюдаем в неволе, есть и в дикой природе. Вы наверняка спросите, почему тогда мы не видим этого при взаимодействии дельфинов друг с другом. Это было бы воплощением мечты всех ученых, но тут есть маленькая проблема. Как и нашей белухе, подражающей человеческой речи, дельфинам не нужно открывать рот, чтобы говорить. То есть, если я записываю подводное видео и наблюдаю там группу дельфинов, я никак не смогу понять, какой из дельфинов что говорит.<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a> Тут еще нужно добавить, что дельфины могут издавать разные звуки. Лучше всего изучен свист, о котором мы говорим в главе «Кто я, а кто, собственно, ты?». Кроме того, дельфины общаются с помощью скрипов и щелчков, основная энергия которых находится в неслышном для нас ультразвуковом диапазоне. Прибавьте к этому еще общую проблему биоакустики. При анализе данных сложно понять, где фактический сигнал, а где сопутствующие звуки. Записи анализировали и люди, и компьютеры. То, что кажется на первый взгляд очень простым, часто оказывается невероятно сложным.</p>
    <p>Интересно, что эту проблему пытаются решать совместно с астрономами, которые занимаются поисками внеземной жизни. Исследователи в этой области тоже сталкиваются с этой проблемой: нельзя точно различить сигналы и шумы.<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a></p>
    <p>И нужно помнить, что группа дельфинов находится в постоянном движении в трехмерном пространстве. Это в равной мере относится и к исследованиям попугаев<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>. Обе группы, в которых наиболее вероятно развитие подобия языка, сложно хорошо изучить в естественной среде обитания. Гораздо проще исследовать группу человекообразных обезьян, сравнительно спокойно сидящих на одном месте, чем группу дельфинов или птиц.</p>
    <p>Вероятно, пройдет еще некоторое время, прежде чем мы сможем с ними пообщаться.</p>
    <p>Но есть и птицы, которых гораздо проще исследовать на воле. Каждый вечер перед сном я пою своим детям песенку: «Маленькая синичка, маленькая синичка, скажи, откуда ты прилетела». Эта песня про голодную синицу зимой, и я пою ее скрепя сердце, потому являюсь ярым противником подкармливания диких животных. Очень часто кормление негативно влияет на окружающую среду или поведение животных. Самый простой пример — любой городской пруд. Подкармливание уток усиливает их агрессивное поведение друг по отношению к другу до совершенно неестественной степени, а летом многие водоемы начинают вонять, потому что несъеденные кусочки хлеба гниют на дне. Но местных певчих птиц, остающихся зимовать, можно и нужно подкармливать, если погодные условия особенно суровы, поэтому я немножко смирился с этой песней. Но с сегодняшнего дня я буду петь ее с другими мыслями, потому что в своих исследованиях наткнулся на статью, которая, несмотря на свою чудовищность, не получила освещения ни в прессе, ни в соцсетях.</p>
    <cite>
     <p>В Японии, в смешанном лесу около города Каруидзава, удалось экспериментально доказать в условиях дикой природы, что животные способны использовать синтаксис, то есть могут строить предложение по грамматическим правилам.</p>
    </cite>
    <p>Эта фраза просто бессмысленна для маленьких 15-граммовых птичек.</p>
    <p>Невероятно простой эксперимент с невероятно далеко идущими последствиями. Мы сейчас говорим о первом доказательстве перехода животных к реальному языку, которое мы получили в дикой природе, и говорим мы тут «только» о синицах. Хотя почему я вообще удивляюсь? Мы же с вами недавно выяснили, что животные существуют в определенной культуре.</p>
    <p>В такие моменты понимаешь, насколько ограничены наши представления о жизни, мышлении и действиях животных. Однако мы начинаем понемногу понимать, как вообще может развиваться язык, почему животные начали расширять свой сигнальный репертуар и как началось вокальное обучение. Вы удивитесь, но даже наши маленькие домовые мышки идут по пути языкового развития, потому что все начинается с диалекта.</p>
    <subtitle>ДИАЛЕКТЫ В ЖИВОТНОМ ЦАРСТВЕ</subtitle>
    <p>Под диалектом мы подразумеваем небольшие нюансы нашего языка, которые идентифицируют нас как членов определенной группы. Например, мы живем в определенной области, и в этой области говорят именно по-платтски или по-баварски. Тоже самое со сленгом, на котором общаются в конкретном социальном сообществе. Эта языковая окраска и объединяет, и разъединяет нас. Как часть сообщества, вы чувствуете себя сильным и защищенным. С большой вероятностью именно потребность в силе и защите привела к изменению врожденных звуков.</p>
    <p>Так вы легко можете узнать «своего», и ключевая технология вокального обучения открыла дверь для приобретения языка.</p>
    <p><strong>Косатки.</strong> Когда я начал учиться, публикация о диалекте косаток произвела эффект взорвавшейся бомбы. До того момента подобное считали ерундой, и я до сих пор помню, как критиковали первые публикации. Чтобы лучше понять это открытие, давайте взглянем на социальную жизнь косаток. Наиболее хорошо изучены обитатели Британской Колумбии на западном побережье Канады, потому что они живут небольшими матрилинейными семейными группами до 8 особей. Во главе каждой семейной группы стоит матриарх — опытная самка. Две-три таких семейных группы образуют так называемый стручок. Несколько стручков образуют клан, и в каждом клане свой диалект.<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a> Это сопоставимо с небольшой деревенской общиной, которая отличается от соседней деревни небольшими языковыми нюансами. При этом многие сигналы остаются неизменными на протяжении поколений, тогда как другие подвергаются изменениям.<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a> После обнаружения диалектов на канадском побережье были изучены и сигналы на русском тихоокеанском побережье. При этом выяснилось, что у животных не только есть диалекты, но еще у них есть принципиально отличающиеся особенности.<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a> Исследователи сравнили это с нашими фонемами. Например, в английском нет звука «kn», а у японцев нет «st». Не только люди замечают эти различия, но и местные тюлени. Косатки, питающиеся рыбой, для них абсолютно не опасны, и их можно игнорировать, а вот транзитные косатки — повод для паники.<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a></p>
    <p>Мы пока не можем сказать, для чего нужны диалекты. Если бы животные спаривались только с особями с другим диалектом, можно было бы предположить, что так они избегают инбридинга. С другой стороны, я не сомневаюсь, что и без всякого диалекта они могут распознать семейную принадлежность.</p>
    <p>Удивительны и наблюдения того, как животные имитируют диалекты других групп. Они также могут имитировать звуки других животных. Было замечено, что пойманные и изолированные от своих сородичей косатки имитируют звуки морских львов<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a> и дельфинов<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a>.</p>
    <p>Если подытожить, то мы столкнулись с загадкой. Мы не знаем причину возникновения их культуры и диалектов. Все, что мы знаем, это то, что мы не можем это объяснить. И наоборот, можно даже сказать, что их социальная жизнь слишком сложна для нашего ума.</p>
    <p><strong>Птицы:</strong> Многие виды птиц, как известно, прекрасно умеют подражать и являются истинными природными талантами в вокальном обучении. Поэтому неудивительно, что мы также находим диалекты в этой богатой видами группе. В случае перелетных птиц есть убедительное объяснение образования диалектов. Например, возможно, что при перемещении на свои зимние или летние территории птицы узнают друг друга по диалекту, а затем совместно используют ресурсы и защищаются. Было замечено, что скворцы делят свой ночлег со скворцами с тем же диалектом.<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a> Кроме того, крики воспринимают и во́роны. Для наблюдения за этим использовалась пара воронов в неволе. Затем с этой парой столкнулись дикие сородичи, и элементы сигналов пойманной пары включились в репертуар диких животных.<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a></p>
    <p><strong>Летучие мыши.</strong> Давайте сразу проясним. Летучие мыши — не грызуны и никак не связаны с обычными мышами. На самом деле у них больше общего с китами и хищниками.</p>
    <p>Но их филогенетическое развитие здесь не имеет значения. Тут важна их социальная жизнь, при которой разные виды летучих мышей часто живут вместе. Это редкость, и мне приходит на ум только один похожий пример. Дельфины и киты тоже часто плавают группами с другими видами. Если постараться представить подобное у людей, это как если бы мы жили и путешествовали вместе с другими человекообразными обезьянами, то есть гориллами, орангутанами и шимпанзе. Группы, в которых животные живут вместе, часто многочисленны и насчитывают больше 1000 особей. Например, в пещере Калькберхоле в Бад-Зегеберге или в Цитадели Шпандау в Берлине. В пещере Брэкен у Остина, штат Техас, вместе живут даже около 20 миллионов особей. Там летучих мышей столько же, сколько людей в Нью-Йорке. Для такой толпы крайне важно наличие небольших и управляемых социальных сетей. Может быть, поэтому у животных и появились разные диалекты. Совершенно новым является тот факт, что они даже способны понимать диалект другой группы.<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a> Если кто-нибудь до этого момента сомневался, что животные способны к вокальному обучению, то теперь сомнений быть не должно.</p>
    <cite>
     <p>Чрезвычайно захватывающим является и тот факт, что животные, как ранее упомянутые суслики, тоже могут распознавать друг друга по голосам.<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a> Но я искренне надеюсь, что никто и никогда не докажет, что все эти 20 миллионов особей в Техасе знают и способны узнавать друг друга. В таком случае мы, люди, были бы смещены со своего трона.</p>
    </cite>
    <p><strong>Человекообразные обезьяны.</strong> Как мы с вами уже знаем, остальные три вида человекообразных обезьян не так хороши в вокальном обучении, потому что их речевой аппарат просто не столь совершенен.</p>
    <p>Поэтому представьте, как удивились ученые, когда при анализе различных групп шимпанзе удалось обнаружить групповые сигналы.<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a> Так как разница в сигналах не была обусловлена генетически, оставалось только одно объяснение: животные выучили новые звуки и поэтому способны к голосовому обучению, хотя и в ограниченной степени.</p>
    <p><strong>Слоны.</strong> Пример с говорящим слоном подтвердил, что слоны способны к вокальному обучению. К тому же эти животные обладают хорошим чувством ритма. В Лампанге на северо-востоке Таиланда даже есть свой оркестр слонов.<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a> В отличие от рисующих слонов, что является лишь шоу, потому что слоны дальтоники, в таком оркестре есть смысл. Хотя я ничего не могу сказать об условиях в Лапманге, музыка у слонов — хороший пример сложных когнитивных достижений у животных.</p>
    <p><strong>Домовые мыши.</strong> Без сомнений, группа вокально обучающихся — это маленький, почти закрытый круг когнитивно развитых животных. Но могли ли мы подумать, что к ним относится и привычная нам домовая мышь?<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a> Более того, их механизмы нейронной обратной связи гарантируют, что они могут слышать шорохи, которые сами производят. Благодаря этому они могут воспроизводить новые сигналы так, как их услышали и освоили. Эту способность они используют в групповых диалектах, а самцы так работают над своими певческими навыками, чтобы впечатлить самок.</p>
    <p>Но сигналами увлекаются не только самцы. В 2016 году небольшая группа исследователей из Института эволюционной биологии Макса Планка в Плене опубликовала статью под названием «Беседа у садовой ограды».<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a> Конечно, имеется в виду не бессмысленная беседа на дачном участке, а обусловленная контекстом беседа самок мышей, в которой используется разнообразная лексика. Так самки развлекаются и наслаждаются ведением социальной жизни.</p>
    <p>Но почему мы так поздно узнали об этом? Часто мы просто не смотрим и не слушаем должным образом. Коммуникация мышей чаще всего проходит мимо наших глаз. Слоны и гренландские киты могут общаться в инфразвуковом диапазоне, который ниже нашего слухового диапазона, а дельфины и летучие мыши могут общаться в ультразвуковом диапазоне, которых выше нашего слухового диапазона. Мыши относятся к последней группе, их сигналы передаются в слишком высоком диапазоне. Ученые из Плена, которые содержат две большие группы мышей на территории примерно в 20 квадратных метров, что симулирует относительно естественную среду обитания, завершают свою статью утверждением, что коммуникации мышей недооценивают. В конечном итоге это значит, что от мышей стоит ожидать еще больше сюрпризов.</p>
    <p>В настоящее время исследователи пытаются получить более глубокое представление о социальной сети, в которой живут животные.<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a> (Подробнее об этом в главе «Другой Фейсбук».)</p>
    <p><strong>Люди.</strong> Не может быть никаких сомнений в том, что люди — мастера вокального обучения. Но до недавнего времени считалось, что способность к подражанию у нас врожденная, то есть заложена в нас с колыбели. Но, скорее всего, это не так — похоже, что мы учимся этому навыку именно в первые недели или месяцы жизни.<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a></p>
    <subtitle>"ГРЯЗНЫЕ" РАЗГОВОРЧИКИ</subtitle>
    <p>Представьте себе, что находитесь в чужой стране и не знаете местного языка. Вы сейчас на экзотическом рынке и хотите попробовать один из желтоватых фруктов размером со сливу, которые подвешены к полке у одного из продавцов. Вы, конечно, человек любопытный и открытый, поэтому не стесняетесь показать голой рукой на объект своего желания. И следующим жестом подносите пальцы к раскрытому рту. Продавец, конечно, все понимает и подает вам лонган. Вы убираете кожуру и «м-м-м-м», на вкус как личи, только сердцевина предательски горчит. В этой ситуации вы задали вопрос, были поняты и достигли своей цели. Не зная того, вы применили тысячелетнюю проверенную модель поведения и, чисто теоретически, смогли бы таким образом пообщаться с нашими ближайшими человекообразными родственниками.</p>
    <p>Все гориллы, шимпанзе и орангутаны совместно используют около трети всех возможных ужимок и жестов<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>, которые они наследуют генетически. Мы, люди, точно так же наследуем и понимаем эти жесты, даже если перестали ими активно пользоваться.<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a> С большой вероятностью именно жесты в сочетании с небольшими пантомимами стояли у истоков нашего языкового развития.</p>
    <p>Некоторые исследователи предполагают, что общение на языке тела для завязывания интимных отношений является источником нашего языка. Было замечено, что самки бонобо, человекообразных обезьян, делают предложения друг другу именно таким образом. Определенный жест, исключающее двойное толкование движение бедер, которое предвосхищает действие, и понеслось.</p>
    <p>Если учесть рассмотренное ранее шуршание листьями, вполне возможно рассматривать грязные разговоры как источник нашего языка. И повторю: секс стоит во главе нашей внутренней мотивации, поэтому у нас есть веская причина подробнее остановиться на языке тела.</p>
    <subtitle>ЖЕСТЫ И ЗНАКИ</subtitle>
    <p>По другому пути пошла Сью Сэведж-Рамбо, которая изобрела язык йеркиш, основанный на символах-лексиграммах.<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a> Символы при этом не знаковые, а совершенно абстрактные, поэтому их смысл нельзя угадать из их образа.</p>
    <p>Самое известное существо, которое говорит на этом языке, а вернее сказать, использует его, — это самец бонобо Канзи. Он может использовать почти 400 символов.<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a> Его поведение описывается почти в 5000 научных публикациях.</p>
    <p>В итоге можно сказать, что и дельфины, и человекоподобные обезьяны способны понимать и применять простые предложениях из трех слов. А вот используют ли они эти способности в дикой природе, до сих пор неясно. Однако в естественной среде синтаксис (построение предложений) обнаружили у гиббонов<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a>, так называемых «маленьких человекообразных обезьян». Помимо людей, они единственные приматы с большим запасом звуковых сигналов. Их общение даже называют пением.<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a></p>
    <subtitle>ЯЗЫК ТЕЛА И ЖЕСТЫ</subtitle>
    <p>После учебы я вместе с женой на несколько недель отправился за границу. Мы не хотели утруждать свою собаку Капитана Флинта несколькими изнурительными перелетами, поэтому решили оставить его в Киле у наших хороших друзей. После нашего счастливого возвращения друзья, разумеется, рассказали в мельчайших подробностях о жизни с Флинтом и обо всем, что он пережил.</p>
    <p>Мы стояли на кухне, а Флинт смотрел в угол с подвесной корзинкой, в которой лежали овощи. Я, конечно, сразу понял глубокую потребность своего пса и спросил хозяйку дома, могу ли я дать ему морковь. Она уставилась на меня, широко открыв глаза, а потом засмеялась. На мой вопросительный взгляд она ответила, задыхаясь от смеха: «Не могу поверить. Флинт каждый день стоял в углу кухни и смотрел вверх, но я никогда в жизни бы не догадалась, что он хочет морковку». А мне вот стало не до смеха, потому что я перед отъездом забыл сказать, что наш 75-килограммовый друг каждый день грызет морковь в нашей кровати, прежде чем отправиться к себе в корзину.</p>
    <p>Тогда нам еще было невдомек, какую невероятную способность проявил Флинт. Указывание взглядом или рукой на какой-либо объект — это первый шаг к абстракции. Представьте, что гуляете по городу с друзьями. К сожалению, все проходят мимо вашего любимого кафе-мороженого, потому что только что поужинали. Но вам еда не понравилась, поэтому из ресторана вы ушли голодным. В жаркую пору кафе-мороженое обещает поистине вожделенное спасение и прохладу, и вы буквально чувствуете, какое блаженство вкуса вас ждет. Самый простой способ добраться до цели — поднять руку и указать на кафе. До недавнего времени эта способность была животным недоступна.<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a> Тот факт, что собаки понимают жесты людей, приписывают приспособленности к жизни с людьми<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a>, так как подобной способности не наблюдалось у волков.</p>
    <p>Не так давно меня попросили написать главу про общение с дельфинами. В соответствующей книжной публикации университета Фрайбург была глава про общение людей с лошадьми под авторством исследователя Марион Мангельсдорф.<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a></p>
    <p>Мои познания о лошадях носят исключительно теоретический характер, поэтому я был глубоко впечатлен детальным описанием взаимодействия с ними. Тем не менее мне никогда бы не пришло в голову приписать лошадям способность указывать. Меня удивила недавняя публикация, в которой лошади вели себя так же, как наш Флинт.</p>
    <cite>
     <p>Больше того, лошади пытались добиться понимания от своих хозяев: как только им удавалось установить зрительный контакт, они быстро переводили взгляд на ведро с кормом, которое стояло вне их досягаемости.<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a></p>
    </cite>
    <p>До недавнего времени все было просто, но я не буду скрывать от вас, что за последние годы разгорелась яростная дискуссия об указательных жестах и наличии человеческого языка у человекообразных обезьян. Из всех кандидатов среди животных, которые могут иметь язык, человекообразные обезьяны изучены лучше всего. Они подвергались бесчисленным экспериментам в неволе и наблюдались в естественной среде обитания. Исследования человекообразных обезьян относительно просты технически, а их генетическая близость к людям особенно привлекает, если вы интересуетесь происхождением нашего языка. При этом не удивительно, что появляются и противоречивые результаты, ибо чем больше ты знаешь, тем больше возникает новых вопросов. Поэтому давайте окунемся в эти дебаты чуть глубже.</p>
    <p>Сама суть этих споров сложно уловима для меня — человека, далекого от философии. Но давайте вспомним пример с кафе-мороженым. Вы привлекли внимание группы и направили его на желаемый объект.</p>
    <p>Но что именно произошло между вами и членами вашей группы? Есть два варианта. Вы привлекли внимание своей группы, указали на кафе-мороженое и остались в своем собственном мире. Вы почувствовали необходимость оставаться со своей группой, привлекли их внимание и наконец отправились в кафе-мороженое. Но осознали ли остальные вашу потребность съесть мороженое? Ведь они могли не знать, что вы хотите есть. В данном случае речь идет о намерении.<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a> Это преднамеренное или запланированное, а может быть, и умышленное действие. Но это происходит без понимания того, осознают ли другие люди ваши желания и разделяют ли их. В противовес к этому есть остенсивно-инференциальное поведение. Оно основано на принципе сотрудничества, и его часто называют коммуникацией Грайса в честь лингвиста Пола Грайса. Он предполагает, что общение людей эквивалентно сотрудничеству всех заинтересованных сторон для того, чтобы разобраться в определенной проблеме. Другими словами, ваши спутники понимают, что вы хотите мороженое, — это ваша общая реальность. В ином случае они могут просто понять, что вы что-то хотите, но кафе-мороженое в вашу общую реальность не войдет. К тому же есть разница между императивным (повелительным) жестом и декларативным (указательным). Последний сообщает определенное отношение к объекту. Например, когда мы указываем на красивый закат, мы не выражаем своего аппетита по отношению к солнцу, то есть речь идет об указательном, а не повелительном жесте. Флинт же очень хотел морковку, поэтому указывал на нее именно императивно.</p>
    <p>Далее мнения разделились. Одни считают жесты преднамеренными, другие — остенсивно-инференциальными. Одни говорят: мы не знаем точно, могут ли животные общаться в границах общей реальности.<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a> Другие задаются вопросом, насколько развита у животных способность к метапознанию, то есть способность думать о собственных мыслях (см. «Тест липкого медведя»). Или же они рассматривают общение животных с точки зрения теории разума, то есть изучают их способности распознавать других как существ и испытывать к ним эмпатию и сочувствие. В конце концов, некоторые думают, что отношения сотрудничества у животных устанавливаются через зрительный контакт и последующая ситуация следует принципам сотрудничества.<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a></p>
    <p>Важно также знать, был ли конкретный жест выучен или передался по наследству. Раньше я уже говорил, что абстрактное шуршание листьями по-разному применяется в разных популяциях и что это выученное поведение сопоставимо с традициями или культурным наследием. Теорию разума и метасознание мы подробнее рассмотрим в разделах «От мышления» и «Сентиментальность». Они помогут вам составить свое собственное мнение.</p>
    <p>Все эти дебаты не мешают животным прекрасно общаться друг с другом. У многих животных, как у наших сусликов, сигналы имеют разное значение Форму общения, то есть культурное наследие, некоторых животных нам удалось изучить — мы видели это на примере синиц, которые строят предложения по определенным правилам. Среди всей этой неопределенности есть островки ясности: если смотреть внимательно, то мы увидим больше примеров культуры у животных, чем могли себе представить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как быть культуре с охраной окружающей среды?</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, в культурном обществе передача информации и знаний очень важна и даже может иметь решающее значение для выживания. Давайте возьмем в качестве примера слонов. Доказано, что если группу африканских слонов возглавляет пожилая самка, то у них больше способность к адаптации, ведь их групповое поведение основано на длительном опыте.<a l:href="#n_153" type="note">[153]</a> Очевидно, что браконьеры предпочитают большие бивни, потому что изделия из них получатся более внушительными. У африканских слонов, в отличие от азиатских, как раз большие бивни. Самое печальное то, что убивают как раз самых старых, крупных и опытных слонов. Ученые предполагают, что в мире нет ни одного слона, который в детстве бы не был свидетелем убийства члена своей семьи. Кроме того, исследователи считают, что разные культуры у слонов были просто уничтожены, а у большинства живых особей есть ментальные травмы и поведенческие расстройства. Вам может показаться, что это голословные утверждения. Но эти выводы были опубликованы в Nature ведущими мировыми экспертами.<a l:href="#n_154" type="note">[154]</a></p>
    <p>Сегодня количество слонов все еще достаточно, чтобы поддерживать генетически стабильную популяцию, которая, однако, лишена культуры и социального поведения. С точки зрения традиционного сохранения и управления популяцией это не является проблемой, потому что при принятии определенных мер численность может быть снова увеличена. Мы, как человечество, сейчас находимся на стадии осознания, что меры по охране окружающей среды на популяционном уровне являются недостаточными для многих видов. Нужно учитывать, что отдельные животные как носители важной информации могут отвечать за выживание целой популяции. Поэтому я считаю вышеупомянутую резолюцию первым шагом по смене парадигмы — нужно учитывать отдельные особи и их роль в системе до нашего вмешательства в природу. И тут неважно, убиваем мы животных, чтобы съесть, ловим, чтобы показывать в зоопарках, или, как в следующем примере, убиваем их случайно в ходе военных учений.</p>
    <p>Основываясь на знаниях в области общения, социального поведения и пространственного распределения, канадское правительство присвоило группе из ста животных «южных резидентных косаток» статус отдельной охраняяемой группы и поместило их под особую защиту. Теперь у «южных резидентных косаток» есть своя охраняемая область распространения, но косатки понятия не имеют о границе между Канадой и Соединенными Штатами, поэтому спокойно себе плавают туда-сюда. National Marine Fisheries Service (Национальная служба морского рыболовства Америки), подразделение Министерства экономики, в отличие от канадских коллег, не знала о разделении на группы.<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a> И для американцев это было удобно: таким образом все косатки, в том числе и канадские резидентные косатки, рассматривались в качестве одной популяции. Американцы продолжали использовать свои устоявшиеся компьютерные модели управления популяцией и в какой-то момент решили, что гибель некоторого числа косаток во время военно-морских учений не повлечет за собой юридическую ответственность. Все было просто. К счастью, в 2005 году из-за массовых протестов эта схема была отменена, а «южные резидентные косатки» так же были объявлены официально защищаемой популяцией в Соединенных Штатах. Получается, что американские власти не учли сразу два культурных аспекта. Они не признали канадских косаток отдельной группой и не приняли во внимание, что даже небольшой процент животных, гибнущих во время учений, может быть важным для всей популяции в целом.</p>
    <p>Сейчас в охране окружающей среды различают эволюционно (<emphasis>Evolutionarily Significant Units</emphasis> (ESUs)) и культурно (<emphasis>Culturally Significant Units</emphasis> (CSUs)) обусловленные группы.<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a> К сожалению, при этом не учитывается значение отдельных особей, поэтому я надеюсь, что на ситуацию повлияет резолюция.</p>
    <p>Но есть и другие последствия наших действий. Как вы знаете, многие зоопарки пытаются заниматься разведением и реинтродукцией вымирающих видов животных. К сожалению, в прошлом это приводило к проблемам охраны окружающей среды, потому что реинтродукция возможна только для животных, которые не живут в социальном обществе и не имеют культуры.<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a> Животные, выпущенные в дикую природу, не имеют культурного наследия, и интеграция их в уже устоявшуюся социальную сеть часто невозможна.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава IV</p>
    <p>Чувство солидарности</p>
   </title>
   <image l:href="#i_004.png"/>
   <section>
    <p>Обычно социальная жизнь у нас ассоциируется с людьми или животными. Но это не всегда так, и об этом написал в своей книге «Тайная жизнь деревьев» Петер Вольлебен.</p>
    <p>А вы знали, что бактерии выбирают массовое самоубийство по заветам демократии? Нет? Похоже, вы принадлежите к 99,9999 процента людей в мире, которые и не подозревают о секретной деятельности бактерий, просто потому, что не являются микробиологами.</p>
    <p>Миксобактерии обитают в почве и питаются мертвым органическим материалом. В отличие от животных, бактерии не могут есть и переваривать пищу. У них нет ртов, и они даже не могут наполнять свое тело частицами пищи, как делают многие одноклеточные. Вместо этого у них есть слизь, которая окружает их и в которую они выделяют свои пищеварительные ферменты. Пища, разложенная на молекулы, затем всасывается всей поверхностью, подобно тому как это происходит в нашем кишечнике. Эта слизь не только внешний «пищеварительный орган», она защищает бактерию от обезвоживания и является средой общения. Когда еды становится мало, бактерии посылают молекулярный сигнал «голод», и именно так начинается один из самых замечательных процессов на нашей планете.</p>
    <cite>
     <p>Жизнь у бактерий нелегкая, они всегда существуют на грани прожиточного минимума, и их общий девиз гласит: разделиться или умереть.</p>
    </cite>
    <p>Но для выживания бактерий важное значение имеет необузданное мощное размножение. И хотя некоторые бактерии благодаря своему природному «мотору» и «пропеллеру»<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a> считаются самыми быстрыми организмами (относительно размера их тела, разумеется), без подходящей пищи скорость эта для них абсолютно бесполезна.</p>
    <p>Но если им удастся создать своего рода лужайку из бактерий и вместе произвести слой слизи, то они смогут расщепить самые сложные химические соединения и превратить в пищу практически все. Но даже самый богатый источник пищи истощается, и тогда наступает Великая Смерть. Природа должна поддерживать баланс, иначе жизни на планете придет конец.</p>
    <p>Миксобактерии изобрели уникальную стратегию. У них «демократически организованная социальная жизнь».<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a> Они тоже следуют девизу: едим — делимся, едим — делимся и едим — делимся. Но если еды недостаточно, они объединяются и предупреждают друг друга об этом с помощью сигналов. Обогатив слой слизи до определенного уровня, они запускают особый цикл развития, невообразимый для других бактерий. Они начинают спариваться и примерно за сутки образуют плодовое тело, состоящее примерно из 100 000 бактериальных клеток. Это в 100 раз больше, чем у круглого червя Caenorhabditis elegans, у него, между прочим, есть рот, кишечник, анальное отверстие, половые органы и простая нервная система, состоящая примерно из 300 клеток. Плодовые тела в высоту около 0,1 миллиметра — вы сможете увидеть их даже невооруженным взглядом. Теперь большинство клеток отмирает, снабжая клетки внутри плодового тела питательными веществами. Те, в свою очередь, образуют споры, которые ветер или животные несут навстречу более благоприятным условиям жизни.</p>
    <p>Я так подробно об этом рассказываю, потому что хочу заострить внимание на том, что изобретение общественной жизни было абсолютно необходимо для развития жизни на Земле. Социальная жизнь одноклеточных сделала возможным появление многоклеточных, а социальная жизнь многоклеточных с большой вероятностью отвечала за развитие нашего сложного мозга (см. главу «Мыслительный аппарат»).</p>
    <p>И этому сложному мозгу как воздух нужны повторения и тренировки. Подобно поднятию тяжестей в тренажерном зале, наши нервы должны повторять одно и то же снова и снова, чтобы сформировать прочную память, способности или знания. Вопрос в том, что может заставить кого-то делать что-то снова и снова? Правильно, удовольствие — возможно, самая главная потребность человека и любого другого животного.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Общество удовольствия</p>
    </title>
    <p>Если мы сыты, сексуально удовлетворены, не обязаны тяжело трудиться, мы спокойно наслаждаемся жизнью, радуемся своим потомкам, своему положению в иерархии, да и просто любуемся видами, как мой дрозд. Все это дает место приятным эмоциям и веселью. Наше общество — общество удовольствия. Мы даже можем найти братьев по духу среди многих видов животных. Но сперва заглянем на секунду в обычный общественный туалет.</p>
    <p>Мужчина сидит в сортире. Неожиданно из соседней кабинки он слышит голос: «Как дела?»</p>
    <p>Мужчина отвечает: «Нормально».</p>
    <p>Голос: «Чем сейчас занят?»</p>
    <p>Мужчина (слегка раздражен): «Как и Вы, сижу в туалете».</p>
    <p>Голос: «Чем еще сегодня займешься?»</p>
    <p>Мужчина (раздраженно): «Схожу в туалет и продолжу ходить по магазинам».</p>
    <p>Голос: «Я могу подойти?»</p>
    <p>Мужчина (сердито): «Да боже мой! Прекратите, иначе я вызову полицию».</p>
    <p>Голос: «Давай я тебе перезвоню. Тут в соседней кабинке какой-то идиот все время со мной разговаривает, а теперь еще и полицию хочет вызвать».<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a></p>
    <p>Конечно, о юморе можно дискутировать, но во всех шутках есть общий знаменатель. Вы слушаете короткий или длинный анекдот и происходит следующее: вы узнаете что-то, что якобы является частью истории, но через долю секунды обнаруживаете несоответствие и смеетесь. Удивление из-за изменения сюжета или переворачивания основной мысли и создает шутку.</p>
    <cite>
     <p>В прошлом я часто спрашивал друзей и знакомых, в чем, по их мнению, основное отличие людей от животных. С большинством ответов я легко справлялся, потому что у меня были контраргументы. Однако иногда моему собеседнику удавалось победить мою биологическую логику ответом, что у животных нет юмора.</p>
    </cite>
    <p>Получается, что должны быть механизмы, которые заставляют нас тратить много времени и энергии на это поведение. Идее веселья животных посвящен специальный выпуск престижного научного журнала Current Biology в 2015 году.<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a> Так что я рад, что кроме играющих обезьян и собак вы можете узнать еще и о веселых пауках, забавных птицах и игривых рыбах.</p>
    <subtitle>ХИМИЯ СЧАСТЬЯ</subtitle>
    <p>Ответить на этот вопрос просто, если речь идет о детенышах. Животные, по крайней мере, обладающие сложным мозгом и интенсивно ухаживающие за потомством, играют, чтобы приспособиться к будущей жизни. Они усердно тренируются, чтобы преуспеть в охоте или занять наиболее выгодную позицию в социальной иерархии. Но откуда берется эта внутренняя мотивация? Ни один волчонок не подумает, что сейчас он возится со своими братишками и сестренками, чтобы лучше сражаться и получить возможность стать вожаком стаи. И вся эта история с обучением не кажется правдоподобной — зачем многие взрослые особи с энтузиазмом играют, если они уже освоили все необходимые виды поведения? Похожей загадкой считается пение птиц. Зачем они поют целый сезон, если для спаривания достаточно пары весенних дней?</p>
    <p>Вы еще помните главу «Гормоны у руля»? В ней я пытался объяснить, как на наше поведение влияют гормоны. У нашего мозга много неврологических механизмов, с помощью которых он управляет нашим поведением, используя различные сигнальные вещества и их рецепторы. Наша встроенная система вознаграждения — хороший пример. Я расскажу об этом в разделе «Сентиментальность». Тут нейромедиатор дофамин вместе с опиатами делает наше настроение хорошим. Наш центр вознаграждений прыгает от счастья, когда мы справляемся с биологически значимой задачей. Возбуждение, которое может испытывать хищник, когда он охотится, не имеет ничего общего с удовлетворением чувства голода, для чего придется сначала поесть. Ощущение, что вы добились чего-то, что было трудно, а может, даже было связано с риском, просто потрясает.</p>
    <p>Как работает мотивация? В неврологии и исследованиях обучения принято говорить о «нравится», «хочу», «учусь». Гормоны, которые отвечают за наше хорошее самочувствие, счастье и чувство удовлетворенности, создают симпатию («нравится»). Мы хотим испытывать это чувство («хочу») снова и снова, поэтому мы раз за разом повторяем действия, пока не изучим их («учусь»).</p>
    <p>Во время сравнительных нейрофизиологических исследований выяснили, что эта система вознаграждения работает не только у людей, но и у животных.<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a> Согласно Эмери и Клейтону, для игрового поведения и пения птиц имеет большое значение система вознаграждений. Самое замечательное в этой теории то, что благодаря ей можно довольно правдоподобно ответить на многие вопросы. Пожалуй, это можно отнести и к абсолютно абсурдному поведению полевых мышей, которым нравится бегать в беличьем колесе. Эти спортзалы в дикой природе казались бредом, пока не было доказано, что, если установить беличье колесо в дикой природе, дикие мыши проводят в нем такое же количество времени, что и мыши в лабораториях.<a l:href="#n_163" type="note">[163]</a></p>
    <p>Что до пения птиц, то и тут нас ждет очевидное объяснение. Они поют, чтобы впечатлить самок и пометить свою территорию.</p>
    <p>Как вы уже знаете, большинство птиц моногамны, поэтому им нужно найти себе территорию и партнера в какой-то момент в начале сезона. Через пару шумных весенних дней все веселье бы закончилось и мир погрузился бы в тишину. Следуя этой логике, и животные бы перестали играть по достижении взрослого возраста и полного овладения поведенческим репертуаром. Но многие животные продолжают играть, даже будучи взрослыми, а птицы поют весь сезон.</p>
    <p>Механизмы работы дофамина и других нейромедиаторов были хорошо изучены на людях и других млекопитающих, в основном на крысах и мышах. Но к птицам нельзя применять то, что работает у млекопитающих. Поэтому ученые придумали, как медикаментозно ингибировать дофамин у певчих птиц. Если теория о системе вознаграждения верна, то после короткой песни птицы не должны получать внутреннее вознаграждение и будут петь меньше, чем те птицы, которые не подверглись медикаментозному воздействию. И наоборот, дофамин должен был заставить их петь больше. И это было доказано.<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a> Другими словами, если вы с удовольствием поете в душе, в хоре или в группе, то вы чувствуете то же самое, что и дрозд в моем саду, потому что неврологические механизмы одинаковы. Зачем матери-природе придумывать что-то новое, если передовые разработки и так работают?</p>
    <subtitle>ЧТО ТАКОЕ ИГРА?</subtitle>
    <p>Какие виды игр существуют?</p>
    <p>• Подвижные игры: тренировка движений, как в примерах про лебедей и слоненка.<a l:href="#n_165" type="note">[165]</a></p>
    <p>• Игры с предметами: манипулирование объектами, как это делает Кеа, прокусывая автомобильные покрышки.<a l:href="#n_166" type="note">[166]</a></p>
    <p>• Групповые игры: обучение социальному поведению, например, когда собаки резвятся для снятия напряжения и постижения гармоничной социальной жизни.</p>
    <p>Что такое игра и какие условия при этом должны выполняться?</p>
    <empty-line/>
    <p>Характеристики игры:</p>
    <p>• не несет функциональной нагрузки (нет борьбы за какой бы то ни было социальный статус);</p>
    <p>• выполняется добровольно, спонтанно и приносит удовольствие;</p>
    <p>• четко отличается от реального поведения и наблюдается в той фазе жизни, в которой не имеет функционального значения;</p>
    <p>• повторяется, но не является стереотипным поведением;</p>
    <p>• не вызывает видимого напряжения или стресса.</p>
    <p>Если вас не возмущают эти биологические определения, которые, кстати, также применимы к игровому поведению человека, то мы вместе повеселимся в следующих абзацах.</p>
    <p>Животные по-разному ведут себя перед зеркалом. О так называемом зеркальном эксперименте мы еще поговорим в главе «Кто я, а кто, собственно, ты?». Большинство животных игнорируют отражение, но другие даже осознают в отражении себя. Однако многие животные считают отражение социальным партнером. Может быть, когда-то ваш учитель биологии проводил такой эксперимент. Вы ставите зеркало в аквариум к цихлиде. Рыбка тут же начинает защищать свою территорию и бросается на предполагаемого противника. Она будет делать это до изнеможения, поэтому этот эксперимент не рекомендуется проводить продолжительное время. Некоторые биологи заметили, что рыбы ведут себя агрессивно не только по отношению к зеркалу, но и к термометру. Как вы знаете, декоративным рыбкам для комфортной жизни нужна определенная температура воды, поэтому многие аквариумисты помещают в аквариум термометр.</p>
    <p>У него снизу небольшой грузик, а сверху воздушный пузырь, поэтому термометр занимает в воде вертикальное положение.</p>
    <p>Потом стало известно, что некоторые звездчатые трофеусы с удовольствием нападают на эти термометры. Находчивые исследователи даже назвали это поведение АНТ (атака на термометр). Но эти нападения были не всерьез, если сравнивать с атаками на зеркальное отражение. Исследователи ранее уже пытались вызывать агрессивную реакцию с помощью рыбы-манекена, поэтому точно знают, в какой момент предмет расценивается как настоящий противник. Согласно вышеобозначенной терминологии, псевдоатаки — это игра с предметами.<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a> Если обратиться к критериям игрового поведения, то, несомненно, это поведение нефункциональное, добровольное и ненапрягающее, не имеет ничего общего с реальным нападением и часто повторяется, не будучи стереотипным. Получается, рыбки играют. И хотя у нас нет неврологического подтверждения этому, уверен, оно скоро появится.</p>
    <p>Пресноводная черепаха Trionyx triunguis тоже с удовольствием играет с яркими кольцами<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a>, а вараны комодо (их еще называют драконами) играют с разными штуками вроде лошадиных шкур.<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a></p>
    <p>Гордон Бургхарт, профессор Университета Теннесси, рекомендует смотреть видео с варанами на ускоренной перемотке, потому что так, по его мнению, их поведение очень похоже на игривое поведение собак. Я нашел на YouTube видео, где кубинская циклура явно приветствует своего хозяина, и я бы не удивился, если бы она лаяла и виляла хвостом.<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a> Но мне все равно интересно, почему почему вымирающее животное содержится в качестве домашнего питомца.</p>
    <p>На исследовательской станции Чарльза Дарвина на Галапагосах своего опекуна также приветствовала галапагосская гигантская черепаха подвида Chelonoidis nigra abingdonii. Одинокий Джордж, названный Би-би-си самым одиноким животным на планете, был последним в своем роде и умер в возрасте менее 100 лет и весом в 90 килограмм в 2012 году. Галапагосские гигантские черепахи растут на протяжении всей жизни и могут достигать веса в 400 килограмм. Жаль, что нам пришлось распрощаться с этим видом — они оказались слишком популярными у любителей вкусно покушать.</p>
    <p>Но отринем грусть, ведь речь идет о веселье. Наверное, теперь не прозвучит удивительным то, что даже некоторые моллюски, в том числе некоторые виды осьминогов, склонны к игровому поведению. Они сначала с интересом изучают новые объекты, а потом долго с ними играют.<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a> Это все та же игра с предметами, что не удивительно, ведь они не живут в социальных сообществах и не занимаются уходом за потомством.</p>
    <p>А вот совершенно невероятными мне кажутся два следующих примера: европейские бумажные осы Polistes dominulus за пару месяцев до настоящих ранговых боев тренируются сражаться<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a>, а американский вид пауков Anelosimus studiosus практикуются в спаривании со своим партнером, но не допускают оплодотворения, так как они еще недостаточно развиты для обзаведения потомством.<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a></p>
    <p>Но список невероятного еще не окончен. Вы, конечно, помните эксперимент с беличьим колесом.</p>
    <p>Такие колеса просто установили на природе, и ими могли пользоваться кто угодно. К огромному изумлению исследователей, крутили колеса даже лягушки и улитки (если получалось хорошо зацепиться).<a l:href="#n_174" type="note">[174]</a></p>
    <p>Если предположить, что игровое обучение повышает общую приспособленность особи, то нет ничего удивительного, что подобные поведенческие стратегии развивались независимо друг от друга у разных видов и систематических групп. Согласно «теории избыточных ресурсов», для случайного возникновения игрового поведения должно быть достаточно пищи, времени и защиты. Конечно, до сих пор совершенно неясно, подкрепляется ли это поведение самоподдерживающимися механизмами вроде системы вознаграждения млекопитающих и птиц.</p>
    <subtitle>НАРУШИЛ ПРАВИЛА — ПРОИГРАЛ!</subtitle>
    <p>Несложно понять собачий язык тела, если вы внимательно наблюдаете.</p>
    <p>Есть такой Марк Бекофф — почтенный профессор из Университета Колорадо. Он, возможно, самый значимый исследователь поведения собак. Он оценивал и «переводил» бесчисленные взамодействия между собаками и койотами. Он переводит их язык тела и позы вроде «Я сейчас тебя укушу, но это просто шутки ради» или «Извините, я вышел из себя, я вовсе не это имел в виду». Он считает, что выявил четыре четких правила во время игры с собакми:<a l:href="#n_175" type="note">[175]</a></p>
    <p>• Спрашивайте о готовности поиграть.</p>
    <p>• Будьте честны.</p>
    <p>• Соблюдайте правила.</p>
    <p>• Извиняйтесь за проступки.</p>
    <p>Дальнейшие исследования показали, что эти правила почти всегда соблюдаются. Нарушения отмечены всего в 2–5 % взаимодействий. Из своего личного опыта я могу лишь подтвердить это, но относится это лишь к социализированным собакам. Даже собакам нужно учиться социальному взаимодействию друг с другом. И пусть это не культура, а предопределенное, генетически заложенное поведение, ему можно научиться в соответствующих ситуациях. Если этот навык не приобретен, то животные ведут себя не нормально или не соблюдают правила. В случае койотов, близких родственников собак и волков, было обнаружено, например, что животные, не соблюдающие правила, с большей вероятностью покинут стаю и что такое социальное отклонение приводит к ухудшению физической формы и преждевременной смерти.<a l:href="#n_176" type="note">[176]</a></p>
    <p>Наши домашние собаки, конечно, не рискуют, потому что обеспечены пищей и укрытием. Если они не будут вести себя хорошо, их посадят на поводок, чтобы избежать проблем и травм. Конечно, можно придерживаться разных мнений относительно поводка, и я уважаю страхи других людей. Тем не менее мы должны понимать, что за последние 10 лет принуждение к хождению на поводке сильно изменило поведение наших четвероногих друзей.</p>
    <p>Собаки, которых всегда держат на поводке, не могут развить адекватное социальное поведение по отношению к другим собакам. У них никогда не было возможности изучать правила мирного общения, и они асоциальны в прямом смысле этого слова. Несмотря на то что большинство хозяев берут собаку на поводок, чтобы защитить ее, и ожидают такого же поведения от других владельцев собак, это в корне неправильно с точки зрения поведенческой биологии. Тут поменялись местами причина и следствие: собаки ведут себя асоциально, потому что мы держим их на поводке. Вдобавок печальным последствием этого является обедненная социальная жизнь хозяев собак. Раньше все останавливались и болтали, а теперь как можно быстрее стараются растащить сцепившихся друг с другом, задыхающихся в ошейниках собак.</p>
    <p>Если не сажать своих мохнатых друзей на поводок, можно наблюдать социальный шедевр. Одичавшие домашние собаки и волки обычно живут в относительно стабильных социумах — стаях.</p>
    <p>Отношение к чужим стаям обычно недружественное. Стая домашней собаки состоит из семьи ее хозяина. И когда собака сталкивается с другой собакой на улице — это проблема с эволюционной точки зрения. Это почти чудо, что подобные встречи чаще всего проходят в формате игры и, следовательно, дружелюбно. Этим мы обязаны описанному выше языку тела, а если серьезно, то общинному образу жизни<a l:href="#n_177" type="note">[177]</a>, который насчитывает уже больше 20 000 лет. У наших собак очень развито чутье на контекст встречи. Если люди ведут себя мирно при встрече, и наши собаки тоже будут вести себя спокойно. Можно даже сказать, что речь идет о реальном межвидовом договоре, основывающемся на взаимности. Конечно, мирно встречи проходят только у социализированных собак, и следующий пример поможет понять, насколько важна социализация в раннем возрасте.</p>
    <p>Наиболее изученная группа социальных животных — это желтобрюхие сурки (Marmota flaviventris) в Колорадо, которые живут очень близко к биологической лаборатории Rocky Mountain Калифорнийского университета. Эту группу изучают с 1962 года. За этими забавными зверьками приятно наблюдать, поэтому неудивительно, что ученые изучили почти 30 000 социальных взаимодействий этих животных за последние 10 лет. Это одно из самых важных доказательств важности игровых боев у млекопитающих.<a l:href="#n_178" type="note">[178]</a></p>
    <cite>
     <p>Удалось доказать, что те детеныши, которые побеждали в играх, позже занимали доминирующее положение в группе.</p>
    </cite>
    <p>Мы, люди, тоже тренируем свое социальное поведение в игровой форме и таким образом разрабатываем стратегии поведения, чтобы дело никогда не доходило до потасовок. Например, мы отправляем своих альфа-мужчин, политиков, менеджеров и руководителей в лагеря на свежем воздухе, где они должны научиться разумному социальному поведению. Развитие доверия тут — важный элемент. Начальники должны узнать, что могут доверять своим сотрудникам и им не нужно взваливать на себя всю работу. Например, в одном из упражнений испытуемому завязывают глаза, а лодыжки обвязывают веревкой, которая намотана на лебедку. Нашего альфа-самца подвешивают в воздухе вниз головой, и он болтается на веревке туда-сюда. Все это время его коллеги держат веревку, и он должен верить, что на них не нападет коллективный чих и они не отпустят веревку, а он не воткнется головой в землю.</p>
    <p>Так же как наши представители элиты, тренируются и детеныши бонобо. В так называемой игре «вниз головой» одно сильное животное держит другое за лодыжки и заставляет его болтаться вниз головой. Эта мера укрепления доверия, несомненно, является невероятно мощной социальной силой и, предположительно, срабатывает так хорошо, потому что превращается в отличное развлечение.</p>
    <p>Наблюдений подобного толка много, и я благодарен исследователю Изабель Бенке, которая активно занимается изучением социального поведения и, в частности, игрового поведения бонобо<a l:href="#n_179" type="note">[179]</a>, за публикацию видео на YouTube.<a l:href="#n_180" type="note">[180]</a></p>
    <p>Игры бонобо отличаются особой креативностью. Известный исследователь Франц де Вааль назвал одну из таких игр «слепая корова».<a l:href="#n_181" type="note">[181]</a> Одно животное прикрывает себе глаза банановым листом и бегает, намеренно врезаясь в других животных, которые начинают смеяться.</p>
    <p>Если кто-то еще считает, что юмор — это прерогатива человека, то рекомендую посмотреть видео американского новостного канала CBS News.</p>
    <p>В этом видео рассказывается о маленьком орангутане из Барселонского зоопарка. Молодой человек показывает перед стеклом клетки простой фокус со шляпой, а удивление малыша просто ошеломляет.<a l:href="#n_182" type="note">[182]</a> Хоть я и против содержания человекообразных обезьян в зоопарках, это видео меня тронуло, потому что маленькая обезьянка явно доказала существование у животных юмора. И спорить тут больше не о чем. Генетические исследования показали, что человеческий смех изобрели от 10 до 16 миллионов лет назад.<a l:href="#n_183" type="note">[183]</a> Но если послушать смех русской сороки<a l:href="#n_184" type="note">[184]</a>, то можно подумать, что нашим общим предкам, динозаврам, уже было над чем смеяться.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Эдипов комплекс</p>
    </title>
    <p>Примечательно, что женщины 22 лет в среднем более самостоятельны, чем 26-летние мужчины. Такое поведение может иметь глубокие корни в нашей культуре, так как оно очень похоже на поведение наших ближайших родственников — человекообразных обезьян. Молодые самки покидают группу и ищут себе новую социальную сеть. Для них это непросто, потому что, конечно, ресурсы ограничены и никто не хочет делиться ими с чужаками. Единственный аргумент этих самок — сексуальная привлекательность и способность заморочить самцу голову. Если это удастся провернуть, то самец сам будет настаивать на том, чтобы объект его желания остался.</p>
    <p>В таком историческом контексте неудивительно, что главы человеческих племен оставались на своей территории, а жене, будь то принцесса или крестьянская девушка, приходлось переезжать в новый дом.</p>
    <p>Если самке удалось попасть в группу, то в зависимости от ее структуры самка может пользоваться вниманием одного или нескольких доминирующих самцов. У бонобо встречаются менее доминантные самцы. И поддержку они получают от своих матерей. Не «каждый мужчина» будет заниматься любовью при матери, но если это поможет, то пусть.</p>
    <p>У самок бонобо высокий социальный ранг в группе, и они могут отсекать агрессивных самцов, не подвергая себя опасности. Подобное уважение проявляют и доминантные самцы, когда юный хулиган развлекается с симпатичной самочкой в присутствии матери.<a l:href="#n_185" type="note">[185]</a> А вот если матери рядом нет, то его ждет взбучка. Так что в жизни под крылом матери есть свои плюсы.</p>
    <p>Есть и другие преимущества жизни под опекой родителей. Большая часть знаний приобретается в детстве. Неудивительно, что более высокоразвитые социальные животные отдают много сил длительному уходу за своим потомством. Есть несколько видов животных, которые долго живут после наступления менопаузы. Большинство же умирает после окончания срока размножения. Мы, люди, и особенно женщины — большое исключение, потому что после менопаузы можем жить еще десятки лет. И для этого есть очевидная причина: они играют важную роль в передаче знаний следующим поколениям.</p>
    <p>Нам известно только одно позвоночное со сравнительно долгой менопаузой. Это самки косаток. В среднем они прекращают размножение примерно в 40 лет, а дожить могут даже до 90.</p>
    <p>Недавние исследования, в ходе которых были проанализированы данные за 36 лет наблюдений, приводят к совершенно удивительным результатам.</p>
    <cite>
     <p>Оказалось, что самцы косаток — настоящие «маменькины сынки». Даже тридцатилетний самец-косатка все еще зависит от своей матери.</p>
    </cite>
    <p>Эти результаты выразительно показывают, как долго даже взрослые животные зависят от своих матерей. Если соединить эти знания с нашими знаниями о культуре косаток, то нам, людям, остается только почтительно снять шляпу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Монархия с местечком для демократии</p>
    </title>
    <p>Мы уже знаем, что у наших ближайших родственников принято, чтобы молодые самки покидали свои социальные группы и отправлялись на поиски новой группы. Но в этом примере все наоборот. У пятнистых гиен исчезнуть должны молодые самцы. Тут нужно пояснить, что социальные узы в клане гиен сильнее, чем в волчьей стае.<a l:href="#n_186" type="note">[186]</a> И отвечают за это не самцы, потому что «законодателями» в группах, каждая из которых состоит примерно из 80 особей, являются самки. Даже самая низшая по рангу самка превосходит самого доминантного самца. Но и самкам нелегко, они должны постоянно подтверждать свое положение в иерархии агрессивным поведением. Некоторым особям легче, потому что социальное положение матери передается по наследству.<a l:href="#n_187" type="note">[187]</a> Настоящая монархия.</p>
    <p>Но нет, социальное положение передается по наследству не только в монархии. Кроме того, в нашем социальном обществе существует четкая связь между социальным положением родителей и социальным положением детей. Образование лучше, денег больше, хороший круг общения — все это гарантирует, что у некоторых детей без усилий шансы на высокий ранг выше. Это, конечно, несправедливо, но естественно. Животные с длительным периодом заботы о потомстве получают большую поддержку от родительских животных. Это гарантирует, что собственные гены будут успешно переданы потомству.</p>
    <p>Это называется непотизм или кумовство.</p>
    <p>У пятнистых гиен социальное положение отражается даже в генах. Было обнаружено, что высокопоставленные животные имеют более длинные теломеры.<a l:href="#n_188" type="note">[188]</a> Теломеры — это концевые участки наших хромосом, которые укорачиваются при каждом делении клеток. Когда они заканчиваются, клетки больше не могут делиться и умирают. Этот механизм определяет (в том числе и у людей) продолжительность жизни и косвенно влияет на физическую форму и размножение. Трюк с теломерами — это один из многих механизмов, придуманных природой, чтобы убить нас. Она не заинтересована в том, чтобы мы жили долго. Наоборот, если мы успешно размножаемся, то должны умирать как можно скорее. С эволюционной точки зрения это имеет смысл, потому что наше потомство немного изменилось или мутировало. Эти изменения делают их либо лучше, либо хуже, а механизм отбора гарантирует, что выживут только лучшие. Без генетически запрограммированной смерти родителей и этого механизма не было бы развития. Но люди должны быть благодарны теломерам, потому что, ограничивая деление клеток, они защищают нас от рака.</p>
    <p>Но вернемся к пятнистым гиенам и уточним несколько деталей, чтобы вы не думали плохого об этих замечательных зверях. В отличие от своих родственников, полосатых и бурых гиен, пятнистые гиены не падальщики, как это утверждалось во многих старых документальных фильмах. Напротив, они искусные охотники, которые могут развивать скорость до 60 километров в час. И, как правило, они охотятся на добычу, которая гораздо больше их самих. И все это благодаря хорошо развитому групповому поведению.</p>
    <cite>
     <p>То, что они крадут добычу львов, — очередной миф. Все наоборот. Своим тонким слухом царь зверей отлично слышит коммуникационные звуки пятнистых гиен. И слышит он их на большом расстоянии. Он неторопливо направляется к сервированному столу и устало пожирает добычу гиен.</p>
    </cite>
    <p>Павианы живут группами, поэтому кто-то должен принимать решения, как долго спать, куда идти сегодня, как долго отдыхать, где безопасно и где будет ночевка. Получается, что если узнать, почему организовывают нападения и кто принимает это решение, то, возможно, удастся повлиять на решение извне. Это лучше, чем ходить с оружием или травить животных. Теоретически это возможно, потому что павианы не стоят перед угрозой исчезновения и не находятся под защитой международных конвенций.</p>
    <p>Один исследовательский проект выявил сразу несколько важных моментов при принятии решений социальными группами. Результаты опубликовали в научном журнале Science.<a l:href="#n_189" type="note">[189]</a> В принципе существует только три способа принятия решений в социальной группе.</p>
    <p>A: деспотический</p>
    <p>Б: иерархический</p>
    <p>В: демократический</p>
    <empty-line/>
    <p>Как принимаются решения у павианов: существует ли деспотичный лидер, вроде владельца компании, который не хочет делегировать принятие решений, иерархические структуры, как в наших администрациях и армии, или решения принимают демократически?</p>
    <p>И хотя одновременно есть несколько доминирующих самцов, один из них — босс. Но есть и самки, которые в иерархии стоят очень высоко. Получается, что выяснение, кто, когда и почему принимает решения, осложняется. Исследователи повесили на каждое животное маячки, чтобы иметь возможность определять его конкретное местоположение в течение определенного периода времени. Так удалось довольно точно определить, кто и когда с кем был и кто за кем следовал.</p>
    <p>Стало ясно, что многие животные следовали за животными № 10, 17 и 20. Получается, что эти животные стоят высоко в иерархии, а другие животные следуют за ними. И напротив, были животные вроде № 3, за которым никто не следовал. Самым большим сюрпризом для наблюдателей стало животное под номером 17. Согласно исследованиям, за ним следовало много животных, следовательно, это должен был быть старый, опытный и сильный зверь. А на самом деле это оказался детеныш, который возвращает нас к теме наследования престола. Детеныш, конечно, всегда был подле матери, номер 20, поэтому все животные, которые следовали за № 17, фактически следовали за № 20. Тем не менее это наблюдение показало, какое сильное влияние оказывает социальное положение родителей.</p>
    <p>Но это было не единственным открытием. Только что описанная ситуация относилась к средним значениям за все время наблюдений. Важные решения принимаются в любое время, но не ежеминутно, поэтому важно смотреть на поведение именно в те моменты, когда что-то происходит. Очень быстро выяснилось, что животные не следуют за «деспотом», который своей властью руководит судьбой всей группы. Значит, тут имеет место и иерархическое или демократическое принятие решений. И вот тут становится интересно. Вероятно, большинство людей (и я тоже) решили бы, что решения принимаются иерархически. Но все оказалось наоборот. Если смотреть на конкретный момент, когда решения принимаются всей группой, можно наблюдать динамический процесс, в котором одни животные делают одно, а другие — другое.</p>
    <p>Третьи следуют за вторыми, а первые меняют свое мнение и присоединяются к другой группе особей. В конечном счете принятие решения относится к демократическим. Конечно, сейчас много рассуждений о том, в какой степени полезна демократически организованная социальная жизнь в эволюционном контексте. Конечно, к людям это не относится, потому что даже если павианы и живут при демократии, они, скорее всего, даже названия этому явлению не знают.</p>
    <p>Что демократия — разумный инструмент для принятия решений, знают на самом деле все. Но знаете ли вы, что передача культурных ценностей тоже подчиняется демократическим механизмам? Одно исследование изучало, по каким критериям люди, шимпанзе и орангутаны учатся у других и перенимают элементы культуры. Выяснилось, что действие, если его совершают многие, будет изучено быстрее, чем если его совершают только отдельные особи. В рамках эксперимента один индивид выполнял одно и то же действие три раза, либо одно и то же действие выполняли три индивида, но один раз. Этот чисто поведенческий биологический эксперимент показал, что шимпанзе ведут себя так же демократично, как и люди, а орангутаны вообще ничего не делают.<a l:href="#n_190" type="note">[190]</a> У последних это обусловлено их социальным поведением, о котором мы поговорим позже.</p>
    <p>Такие эксперименты важны не сами по себе, они помогают лучше объяснить человеческое поведение. Вы когда-нибудь задумывались, почему у нас так много известного дурного искусства с дорогостоящими рекламными кампаниями и так мало действительно прекрасного искусства, которое просто не рекламируют? Или почему большинство считает неправильное правильным? Или почему луг в Мюнхене, открытый круглый год, за две недели посещает более шести миллионов человек? Ведь если бы 1 человек 1000 лет ходил по лугу каждый час, невелика вероятность, что нашелся бы кто-то, кто решил бы ходить вместе с ним.</p>
    <p>Логика этого поведения проста: безопаснее делать то, что делает большинство, чем повторять за одним человеком, который делает одно и то же. Если вы посмотрите на статистику несчастных случаев в Мюнхене, луг Терезы, конечно, окажется исключением.</p>
    <p>Но давайте вернемся к унаследованному социальному положению. Вы можете родиться удачно или не очень, иногда достаточно быть не того пола. Матери обезьян-резусов относятся к своим сыновьям так плохо, что между ними не строятся социальные взаимоотношения, а молодые самцы очень рано покидают свое сообщество.<a l:href="#n_191" type="note">[191]</a> Это тяжело для самцов, но хорошо для генетического разнообразия.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Звериная биография</p>
    </title>
    <p>Я помню одно из своих первых посещений зоопарка — из закрытого вольера выводили маленького слоненка. Он подошел прямо ко мне, а родители объяснили, что это слон. Для маленького меня, которому повезло увидеть слона так близко, слово «слон» крепко врезалось в память. Потом родители рассказали мне историю про слона из бродячего цирка. Когда слон был еще молод, в одном из городов пекарь вышел из своей лавки и подарил слону хлеб. Много лет спустя, когда тот пекарь уже умер, цирк снова прибыл в этот город. Слон остановился перед пекарской лавкой как вкопанный. Тогда сын пекаря вспомнил историю отца и тоже угостил слона хлебом. К всеобщему облегчению, слон счастливо пошел дальше. Я не могу сказать, насколько эта история правдива, но многие знакомые мне люди тоже когда-то слышали о подобном.</p>
    <p>Впечатлительные скептики приписывают слону хорошую память и считают, что он вспомнил про источник пищи. Неужели это возможно? Существуют ли на самом деле животные, которые могут помнить события десятилетней давности и, основываясь на этом опыте, принимать решения в настоящем?</p>
    <p>Даже для людей это сложная задача. Когда я говорю с женой про отпуск в Греции времен нашего студенчества, мы рассказываем друг другу совершенно разные истории. Это связано с тем, что у нас нет фотографической памяти, мы храним все в энграммах — следах памяти в нейронных сетях. Чтобы найти эти энграммы, нужен ключевой стимул. Это может быть запах, похожее место или даже просто абстрактная информация, как, например, отпуск в Греции. Неврологический эквивалент этого стимула мчится через мозг в поисках сопоставимой картины. Если найти получилось, то наш мозг пытается восстановить информацию, хранящуюся в виде энграммы. Но даже если два человека пережили одно и то же, их энграммы не идентичны. Каждая энграмма встраивается в существующую нейронную сеть, которая, в свою очередь, соединена с другими сетями. Сложности начинаются, когда два человека пытаются сопоставить свои воспоминания.</p>
    <p>Но как так получается, что наши воспоминания сильно отличаются? Конечно же, исследователи озаботились этим вопросом и поставили ловушки для нашей памяти. Самая известная ловушка называется «Потерянный в магазине». Подопытный получает подборку забавных историй, написанных его близкими родственниками. В одной из этих историй наш подопытный в детстве потерялся в магазине, а родителям его вернул незнакомец.</p>
    <p>Потом подопытному предлагают дополнить эти истории своими собственными воспоминаниями. Четверть подопытных могли очень точно описать ситуацию: человека, который помог, торговый центр и даже определенные магазины. Но загвоздка в том, что эта история была просто выдумана. Получается, что четверти испытуемых удалось внедрить ложные воспоминания — у них появились реальные воспоминания о том, чего никогда не было.<a l:href="#n_192" type="note">[192]</a></p>
    <p>Такая манипуляция памятью происходит и в обычной жизни — наш мозг постоянно совершает ошибки такого рода. Поэтому неудивительно, что у двух людей совершенно разные воспоминания о той или иной истории. В повседневной жизни в кругу друзей это только добавляет веселья. Но что, если девушка вспомнит, что ее изнасиловал отец? Или преступник, на которого указали при опознании, будет невинно осужден? Профессор психологии Элизабет Лофтус<a l:href="#n_193" type="note">[193]</a> считается первооткрывателем этого явления, она даже подвергалась нападкам и публичному осуждению за свои публикации.</p>
    <p>Считается, что память искажена у большинства людей. Более того, через память мы определяем собственное Я. Мы рассматриваем себя как продукт своего опыта и задаемся вопросом, кем бы мы были, лишившись памяти. Кем бы я был без школьных переживаний, без воспоминаний о своем первом разочаровании в любви или о своей неописуемой радости, которую я испытывал при рождении своих детей? Наша эпизодическая память и есть мы. И вот теперь кто-то приходит и говорит, что большую часть своих воспоминаний я придумал сам!</p>
    <p>Вы, наверное, сейчас думаете, что это касается только мелочей — уж действительно важные вещи вы-то помните. К сожалению, все как раз наоборот. Особенно небезупречно наш мозг работает с тем, что может оказать на нас наибольшее влияние или даже травмировать нашу психику. Сейчас об этом известно каждому юристу, работающему со свидетельскими показаниями, — каким бы надежным и правдивым ни был свидетель, принципы неврологии его подведут.</p>
    <p>А можно повлиять на память в положительном ключе? Ответ: да. Элизабет Лофтус придумала небольшой эксперимент и для этого тоже.</p>
    <cite>
     <p>Подопытным сказали, что в детстве у них был нарушен обмен веществ. И что его вызвало, например, неумеренное потребление шоколада, мороженого, конфет и других сладостей. Во время следующего приема пищи анализировали пищевое поведение людей с ложной памятью и без нее. Теперь вы не удивитесь, что те, у кого были ложные воспоминания, выбирали более здоровую пищу.<a l:href="#n_194" type="note">[194]</a></p>
    </cite>
    <p>Более того, недавно мы узнали, что на гиппокамп (область мозга, отвечающая за наше обучение) отрицательно влияет избыточный вес и что те, кто им страдает, учатся хуже и, следовательно, не могут хранить в памяти большой объем воспоминаний. Маленькое ложное воспоминание против множества настоящих! Элизабет Лофтус любит сравнивать это с историей про Санта-Клауса, которые мы легко рассказываем своим детям, потому что она обогащает детство, и у всех нас есть прекрасные воспоминания об этом времени. Честно говоря, я не могу ничего сказать о моральном аспекте этого.</p>
    <p>Но какое отношение все это имеет к памяти нашего циркового слона? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте посмотрим на оба типа долговременной памяти, которыми мы располагаем. Не каждую из этих двух можно так легко обмануть. Практически невозможно изменить нашу процедурную долговременную память. Если вы когда-то научились ездить на велосипеде, бегать или плавать, вы можете рассчитывать, что во время ходьбы не начнете вдруг делать плавательные движения. Вероятно, вам будет несложно приписать эту форму долговременной памяти и животным тоже. Остается декларативная или описательная долговременная память. Она делится на эпизодическую и семантическую память.</p>
    <p>Последняя хранит в себе наши знания о мире и позволяет понять, что подразумевается под понятиями, например, «Греция» или «отпуск».</p>
    <p>Все вы знаете фильмы и книги, в которых с героем приключается амнезия. Бедняжки не могут вспомнить ничего личного, но они прекрасно справляются с компьютерами или имеют другие навыки из своей прежней профессиональной жизни. При такой форме амнезии не затрагивается семантическая память. Архитектор все еще может проектировать дома, врач может оперировать, а учитель учить. Как мы видим, затрагивается всегда самая чувствительная эпизодическая долговременная память. Именно она хранит наше прошлое и наше видение будущего, все то, что делает нас самими собой. И тем трагичнее, что она так чувствительна и легко поддается манипуляциям.</p>
    <p>Теперь вопрос: есть ли такая память у животных? Если бы она была, мы могли бы влиять на поведение животных, манипулируя памятью.</p>
    <p>Самыми популярными подопытными в такого рода исследованиях являются мыши, а вовсе не наши человекообразные родственники. Мыши не так близки нам генетически, но они дешевые и живут недолго. Кроме того, одобрение подобных испытаний на животных не вызовет проблем с комиссией по этике и не станет причиной общественных протестов. Конечно, эксперименты, чтобы выяснить, как работает память мыши, не проводятся. Ни один исследователь не получит на это финансирования. Но если эксперименты на мышах помогут больше узнать о нашем мозге, то появляются неограниченные финансовые возможности. Ведь речь идет ни много ни мало, а о потере человеческой идентичности и попытках сохранить эпизодическую память у пациентов с Альцгеймером.<a l:href="#n_195" type="note">[195]</a> Кто знает, может удастся найти и волшебную таблетку для более успешного обучения. Другими словами, речь идет об очень, очень больших деньгах.</p>
    <p>В одном из этих экспериментов мыши внедрили ложное воспоминание в эпизодическую память. Это воспоминание в определенном контексте показало поведение мыши, которая неожиданно панически отреагировала в знакомой и не опасной ситуации и замерла.<a l:href="#n_196" type="note">[196]</a></p>
    <p>Чтобы объяснить вам этот эксперимент, постараюсь упростить нечто чрезвычайно сложное и провести аналогию. Вы все хоть раз слышали про форматирование жесткого диска. В принципе вряд ли в этот момент что-то действительно стирается. Стерта лишь информация о том, где что-то лежало. Так что исчезли только путевые указатели, а информация все еще на месте. В нашем организме эту функцию берет на себя гиппокамп. Он является чем-то вроде указателя для отдельных фрагментов памяти, потому что он знает, где что хранится.</p>
    <p>Поскольку гиппокамп участвует в развитии эпилепсии, хирург Генри Густав Молисон в 1953 году в Хартфорде, штат Коннектикут, удалил у пациента большую часть гиппокампа. Операция прошла успешно, потому что была вылечена эпилепсия, но человек не мог больше ничего запомнить и имел ограниченный доступ к своим воспоминаниям. Гиппокамп — чрезвычайно важная, изобретенная природой давным-давно область мозга.</p>
    <p>В нашем эксперименте с мышью исследователи достигли методического шедевра. Они просверлили 0,5-миллиметровым сверлом голову мыши и заразили ее вирусом, который контрабандно ввел новые гены для синтеза белка в определенные клетки гиппокампа. Эти новые белки вмешивались в работу клеток и управлялись светом. В центре наших мозгов темно, поэтому в операционное отверстие имплантировали световод. Так можно было включать и выключать функцию манипулирования клетками гиппокампа. Именно так ученым удалось активировать энграмм, который вызывал страх в ситуациях, когда не было причин для беспокойства.</p>
    <p>Субъективно мыши могли помнить ситуацию, которая была опасной, и вели себя соответственно. После эксперимента мозг извлекли для продолжения исследований.<a l:href="#n_197" type="note">[197]</a></p>
    <p>Вы, наверное, задаетесь вопросом, почему я так подробно об этом рассказываю? Я просто хотел показать, что и другие животные обладают эпизодической долговременной памятью и также могут помнить эпизоды своей жизни, которые оказывают влияние на их поведение. Если бы это было не так, подобные эксперименты, вроде манипулирования памятью мыши, вообще бы не проводились.</p>
    <p>Но, как я уже говорил раньше, к этой проблеме можно подойти и по-другому. Поведенческие биологи обычно наблюдают за поведением животных и делают выводы о лежащих в их основе когнитивных способностях. Мы уже узнали, что слоны живут в культуре. Поскольку в культуре особи учатся друг у друга и, соответственно, меняется поведение, логично предположить, что у животных есть пожизненная память. Я хочу еще раз это подчеркнуть. Было доказано, что группы слонов, возглавляемых опытной самкой, имеют большие шансы на выживание во время засухи.<a l:href="#n_198" type="note">[198]</a> И напротив, в сообществах, которым не управляли опытные животные, особенно высока смертность детенышей.<a l:href="#n_199" type="note">[199]</a> Во времена засухи немногие еще живые опытные животные могли пользоваться другими источниками еды и питья, потому что помнили о них. Очень похоже на историю про слона и пекаря, которая может оказаться вполне правдивой.</p>
    <p>Еще один прекрасный пример — дельфины. Они в ранней юности изобретают свой индивидуальный свист. У каждого дельфина он свой, что можно сравнить с человеческими именами (см. главу «Личность»). Очевидно, что можно помнить имена других десятилетиями.</p>
    <p>Исследователи озвучили посредством подводных громкоговорителей записанные ранее имена дельфинов. Если они знали имя, потому что этот дельфин когда-то был в том же дельфинарии, то они реагировали однозначно. Это позволило доказать, что длительность памяти животных не менее 20 лет.<a l:href="#n_200" type="note">[200]</a> Это заметно, потому что многие животные стареют в дельфинариях. Но я не могу и не хочу представлять, что почувствовала мать-дельфиниха, когда услышала голос своего ребенка, исчезнувшего 10 лет назад. Кстати, против подобных экспериментов выступает WDC, я работал научным руководителем немецкого департамента этой крупнейшей международной организации по защите китов и дельфинов. Невозможно предсказать, какие психологические последствия повлекут за собой такие переживания. Это особенно касается тех животных, чья личность формируется собственной биографией.</p>
    <p>Память хорошая не только у млекопитающих. Как и белки, вороны прячут припасы на зиму. К сожалению, у белок, хотя они и млекопитающие, не очень хорошая память — они часто теряют свои запасы. Хорошо, что многие белки делают припасы, поэтому вооружаемся нюхом и спасаемся заначкой сородича.</p>
    <p>С воронами наоборот: они запоминают свои заначки с помощью последовательностей. Мой научный руководитель, профессор Тодт, называл это серийным обучением. Это древнее и очень эффективное изобретение природы. Очень похоже на наши упражнения для памяти, где составляется последовательность и совершенно немыслимые аспекты или термины становятся связями, которые гораздо легче запомнить. Вороны не только запоминают места, но и имеют представление о времени. Они даже знают, когда их запасы портятся или дозревают.<a l:href="#n_201" type="note">[201]</a></p>
    <p>Но настоящее удивление даже на фоне других мастеров запоминания вызывают медоносные пчелы. Исследования показывают, что они обладают крайне простой эпизодической памятью или чем-то подобным.</p>
    <p>Они могут запомнить, где и в какое время находился источник пищи. Поэтому вы не просто куда-то летите, а именно туда, где он располагался в прошлом при определенных обстоятельствах, вроде времени суток.<a l:href="#n_202" type="note">[202]</a> Подобное достижение сложно ожидать от примитивной нервной системы лестничного типа, свойственной медоносным пчелам.</p>
    <p>Кроме способности хорошо запоминать схроны и источники пищи, эпизодическая память дает невероятные преимущества в социальной жизни. Я могу мысленно совершить путешествие во времени в свое собственное прошлое и вспомнить, раздражал ли меня кто-нибудь или был моим другом. Таким образом, эпизодическая память — основное требование для социальной жизни, в которой она зависит от отдельных особей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Другой фейсбук</p>
    </title>
    <p>Как биолог, вы получаете преимущества, недоступные другим людям. Вы гуляете на природе и в городских парках, плаваете по морю и путешествуете по миру, который не воспринимает большинство людей. Воображаемым рентгеновским зрением вы видите деревья насквозь, смотрите, как течет вода, и можете себе представить, как она испаряется с поверхности листьев. А как поведенческий биолог, вы увидите гораздо больше, чем любой обыватель в зоопарке. Даже гуляя по мелководью, вы словно прохаживаетесь по Лувру. Подобно искусствоведу, который смотрит на картину и видит не только красоту, но и генезис, художника и его время, биолог может смотреть на море и знать, что в нем происходит.</p>
    <p>Примерно так я чувствовал себя несколько лет назад, когда стоял на пляже Monkey Mia в Акульем Заливе и смотрел на воду. И пусть я не видел ни одного дельфина, я точно знал, что скрывается под сверкающей поверхностью воды: самая впечатляющая социальная сеть, которая была обнаружена у животных, о чем мы уже говорили в главе «Групповой секс».</p>
    <p>Главный вопрос — как распознать у животных наличие социальной сети. Большинство людей считают, что у животных тоже есть социальная жизнь. Мы знаем, что волки живут стаями, а коровы — стадом. Кроме того, у рыб есть косяк или стая, а у насекомых — рой. Но действительно ли мы этими словами описываем социальную жизнь? Строго говоря, эти слова описывают только одно ее проявление.</p>
    <p>Если вам действительно интересна социальная жизнь, то стоит сосредоточиться на отдельных животных. Эти особи встречаются иногда с одним, а иногда с другим животным. Если долго и внимательно вести наблюдения, кто с кем «общается», то вы обнаружите союзы, которые делятся на три порядка.</p>
    <p>Представьте себе, что сидите со своей семьей за воскресным завтраком. Вы беседуете о прошедшей неделе и строите планы на следующую. В этот момент вы находитесь в союзе первого порядка, как и все животные, живущие в семейных союзах. Эта форма совместной жизни легко объяснима с точки зрения поведенческой биологии. Каждый отдельный индивид, который инвестирует в сообщество, также инвестирует в свои собственные гены. Но у человекообразных обезьян, включая людей, а также у слонов и дельфинов существуют однополые группы, которые также образуют союз первого порядка. Самцы-дельфины часто на всю жизнь остаются с одним или двумя самцами-партнерами. Было замечено, что их идентификационные свистки, которые имена, сливаются (см. главу «Личность»). Это невероятно похоже на наши фамилии, которые относятся к двум особям сразу.</p>
    <p>Семейные узы и интенсивное сотрудничество неизбежно вознаграждаются в ходе эволюции, потому что они обеспечивают передачу собственных генов. В принципе в таких союзах живут все животные, которые ухаживают за потомством.</p>
    <p>Но что насчет больших групп вроде стаи, стада и роя? Стая — это относительно прочная социальная группа, в которой отдельные особи знают друг друга. Как правило, в зависимости от социальной стратегии выживания либо самки, либо самцы связаны друг с другом. Так что это явно союз первого порядка. Стадо — скопление животных, иногда даже разного вида, которые собираются вместе, но не знают друг друга. Они живут и мигрируют вместе, потому что это может обезопасить их от хищников. Поведение стаи может показаться стратегически спланированным. Когда стаду угрожает опасность, животные встают в круг, а в центре прячут своих детенышей. Все стоят вместе, сильные животные готовы жертвовать собой ради более слабых.</p>
    <p>Но то, что тут кажется сложным и этически важным, на самом деле можно объяснить весьма прозаически. Речь идет об эгоизме стада.<a l:href="#n_203" type="note">[203]</a> Если бы животные себя так не вели, то их детенышей сожрали бы первыми, что привело бы рано или поздно к вымиранию из-за отсутствия потомства. А если родители будут готовы пожертвовать собой, детеныши смогут выжить. В этих детенышах дремлют жертвенные гены родителей, а значит, что однажды они тоже будут защищать свое потомство. Функционально рой — это тоже стадо. Но термин «стадо» обычно применяют к млекопитающим, а рой состит из насекомых. Он аналогичен косяку или стае у рыб и стае у птиц. Чаще всего это союзы первого порядка. А вот почему это так, нам станет понятнее, если мы познакомимся с союзами второго порядка.</p>
    <p>На следующий день, в понедельник утром начинается новая неделя. Вы идете на работу, чтобы заработать на хлеб. В этот момент вы живете в союзе второго порядка. Это друзья и коллеги, с которыми вы сотрудничаете длительное время ради достижения определенных целей. Если они достигнуты, вы возвращаетесь домой, к своему союзу первого порядка. Небольшая деревня работает по этому принципу: у каждого свой дом, но все вместе работают в поле, потому что так легче. В биологии есть понятие fission-fusion-society — сообщество деления-слияния. Вы собираетесь вместе, а потом расходитесь. Живущие так животные — настоящий кошмар для зоопарков и их обитателей, так как невозможно удовлетворить их социальные потребности. Территория слишком мала, а особей недостаточно для естественного образа жизни. Я из собственной работы знаю, что у дельфинов и человекообразных обезьян проблемы, связанные с социальным дефицитом, приводят к агрессии. Поэтому работники могут только отделить животных, что часто приводит к изоляции особей. С другой возможностью мы познакомились, когда говорили о евнухах: животное мужского пола получает женские гормоны или психотропные препараты.</p>
    <p>Известно, что в сообществах деления-слияния живут человекообразные обезьяны,<a l:href="#n_204" type="note">[204]</a> некоторые виды китов и дельфинов, африканские слоны<a l:href="#n_205" type="note">[205]</a> и некоторые хищники, например, львы<a l:href="#n_206" type="note">[206]</a> и гиены,<a l:href="#n_207" type="note">[207]</a> а также косули,<a l:href="#n_208" type="note">[208]</a> жирафы,<a l:href="#n_209" type="note">[209]</a> зебры<a l:href="#n_210" type="note">[210]</a> и летучие мыши<a l:href="#n_211" type="note">[211]</a>. Есть даже предположения, что у рыб тоже могут быть сообщества деления-слияния.<a l:href="#n_212" type="note">[212]</a> Вы, наверное, не ожидали, но это гуппи, столь популярные у аквариумистов.</p>
    <p>Общий знаменатель у всех этих животных — интенсивная социальная жизнь и способность к сотрудничеству. Чем сложнее ваш мозг, тем сложнее форма сотрудничества. Они варьируются от совместного сбора пищи и защиты, достижения или укрепления положения в социальной иерархии до обмена информацией о ресурсах.</p>
    <p>В последние годы примеров такого рода стало огромное количество. Но один пример меня особенно поразил, поэтому я приглашаю вас в путешествие на крайний север Шотландии, к побережью Северного моря.</p>
    <p>Там живет последняя группа североморских афалин. Чтобы было яснее, Флиппер и большинство дельфинов в дельфинариях — афалины. Этот вид распространен в мире, но если вы, как и я, работали с карибскими или черноморскими афалинами, то афалины Северного моря все равно будут для вас сюрпризом. Они огромные, почти четыре метра в длину и почти вдвое больше черноморских родичей. Их последнее убежище в Северном море — большая бухта Мори-Ферт. Там в сообществе деления-слияния живут около 130 дельфинов.</p>
    <p>Исследователи из университета Сент-Эндрюс знают каждое животное и знают, кто кому приходится родственником. В этой бухте живут две группы. Часть популяции живет внутри залива, другая — снаружи.</p>
    <p>Можно подумать, что группы поделили территорию для охоты. Но исследователи были очень удивлены. Было несколько особей, у которых были хорошие связи в обеих группах.<a l:href="#n_213" type="note">[213]</a> Это крайне необычно, потому что люди и другие животные склонны защищать свою территорию и делать для этого все, чтобы однажды не пришлось делиться своими ресурсами. И неважно, защищает ли лиса или лев свой участок, или мы строим забор вокруг Европы — с биологической точки зрения это один и тот же механизм. И отклонение от этой нормы — захватывающее открытие. Если попытаться нарисовать картину взаимоотношений, то мы увидим две независимые сети, которые связаны друг с другом в нескольких точках. Эти точки и есть те особи, которые общаются с обеими группами. Это похоже на то, что у этих животных есть близкие отношения со своей семьей, но еще есть и друзья в другой семье.</p>
    <p>Чтобы понять, нужно вникнуть в их жизнь. Вы когда-нибудь ныряли в Балтийском или Северном море или просто в каком-нибудь озере? Характерная часть подобного опыта — вы почти ничего не видели, потому что, скорее всего, вода была очень мутная. У дельфинов дела не лучше. Но у них есть эхолокация, которая позволяет отлично ориентироваться в пространстве. Они посылают сигналы, широкополосные шумы, которые находятся в неслышимом для нас ультразвуковом диапазоне, вроде лазерного луча. Эту звуковую волну отражают объекты, например, плавательные пузыри рыб, и с помощью этого дельфины могут узнать расстояние, направление и даже вид рыбы. Увы, идеально это работает только на расстоянии в 50–100 метров.</p>
    <p>Звуковой луч, хоть и несопоставим с лазером, но все равно довольно узкий. Иначе говоря, вкусный ужин может проплыть мимо дельфина и остаться незамеченным.</p>
    <p>Таким образом, поиск пищи — дело нелегкое и часто случайное. Как бы было удобно, если бы кто-нибудь подошел вплотную и крикнул: «Эй, у небольшой горы справа от выхода из бухты стая рыб!»</p>
    <p>На самом деле ученые считают, что это именно так работает. Ну или почти так. Но это значит, что у животных должен быть механизм, предотвращающий мошенничество. Животные, которые примут приглашение, но будут держать такое открытие в секрете, имеют долгосрочное преимущество, потому что им не придется делиться источником пищи с другими. В ходе эволюции их будет все больше, а животные с повышенной потребностью разглашать информацию вымрут. В конце концов каждый опять будет сам за себя, а выгода от совместных действий исчезнет.</p>
    <p>Но если бы у меня была хорошая память и я понимал, кто и как себя ведет, то я бы сообщал об источнике пищи только тем, кто в свою очередь делится информацией со мной. Иначе говоря, такое поведение предполагает высокую степень когнитивных способностей.</p>
    <cite>
     <p>Это позволяет нам предположить, что дельфины действительно знают каждое отдельное животное в своей сети и так же, как и мы, различают родственников, друзей, дальних знакомых и тех, кого мы не любим.</p>
    </cite>
    <p>Этот пример, без всякого сомнения, весьма впечатляющий, но я бы не удивился, если бы в других сообществах провели сопоставимые наблюдения. В конце концов всего несколько лет назад сообщества деления-слияния приписывали только человекообразным обезьянам. Собаки и волки, которые очевидно очень социальны, не живут в подобном сообществе. Их стабильное сообщество не потерпит индивидов, которые будут чувствовать себя частью другой стаи тоже. И это хорошо для нас, людей, потому что кто бы обрадовался, если бы «его» четвероногий пушистый друг вдруг исчез на несколько недель и искал себе нового «хозяина».</p>
    <p>Вы еще помните? Мы позавтракали в воскресенье утром в союзе первого порядка, а в понедельник поработали в союзе второго порядка. А что такое союз третьего порядка? Союз третьего порядка формируется независимо от рутины и предполагает наличие хорошей пожизненной памяти. Например, в союзе третьего порядка я вспоминаю бывшего коллегу, который после учебы специализировался на тихоходках, и просто звоню ему, когда хочу написать про них книгу. Более того, партии и государства являются союзами третьего порядка, потому что они тоже зиждутся на прочной общей основе, закрепленной в памяти всех участников.</p>
    <p>Примерно так же это происходит у дельфинов Западной Австралии: молодые особи строят собственную социальную сеть довольно рано. В нее могут входить 30 или даже 50 особей.<a l:href="#n_214" type="note">[214]</a> Особенно хорошо изученная популяция дельфинов Акульего Залива у Западной Австралии насчитывает около 2000 особей. И все они более-менее хорошо знакомы друг с другом. В любом случае, из этого пула формируется собственная сеть. Как я уже упоминал, самцы на всю жизнь сбиваются в очень тесные группы из двух или трех особей — это союзы первого порядка. Если эти группы собираются на брачное шоу, то они объединяются с другими группами, с которыми, скорее всего, знакомы с юности, и образуют союз второго порядка. Эти выводы были сделаны на основании 20-летних исследований в естественной среде. После десятилетия исследований биологи расширили поле своего наблюдения и ожидали, что их сетевые модели также будут предсказывать поведение гораздо большей группы дельфинов. И, наверное, когда ожидания не оправдались, это было шоком. Я прекрасно представляю себе, сколько головной боли и ночных обсуждений вызвали противоречивые данные.</p>
    <p>Как можно было объяснить, например, что большая группа, которая, возможно, состоит из трех или четырех групп-троек, распадается, когда к ней присоединяется небольшая группа? Как объяснить, что новая группа идет против части первоначальной группы? Как друг превратился во врага так быстро?</p>
    <p>Исследователи решили статистически проверить смелую гипотезу и задались вопросом, можно ли объяснить наблюдаемое ими поведение, если допустить существование союзов третьего порядка. Подобная сложность социальной жизни до этого момента существовала только у людей. И внезапно все обрело смысл и такое положение вещей правдоподобно объясняется союзами третьего порядка, а эти исследования сейчас рассматриваются как своего рода веха в исследованиях сложных социальных сетей.<a l:href="#n_215" type="note">[215]</a></p>
    <p>В нашей демократии при аналогичных обстоятельствах мы говорим о партийной дисциплине и коалиционных соглашениях. Лично для меня этот пример является, пожалуй, самым впечатляющим когнитивным достижением, потому что подобное может быть объяснено, только если предполагается существование пожизненной памяти, самосознания и представления об окружающих.</p>
    <p>Тут открывается новый мир возможностей для объяснения поведения животных. Высокая динамика, а также большая гибкость при образовании групп, наблюдаемая в Шотландии, хорошо ложится в модели, описывающие человеческое общество («Модель триадического замыкания», или «Друзья друзей»<a l:href="#n_216" type="note">[216]</a>, или «Принцип предпочтительного присоединения Барабаши-Альберт»<a l:href="#n_217" type="note">[217]</a>). В главе «Кто я, а кто, собственно, ты?» мы узнаем, что дельфины обладают самосознанием, именем и представлением о других. Да, они тоже могут использовать имена в качестве ссылок, чтобы обсудить с кем-то кого-то еще. Если рассматривать описанную способность через вышеупомянутые модели, то диалог между дельфинами может звучать примерно так: «Эй, я Вилли, друг Фреда, вы его тоже знаете. Могу я поплавать с вами?» А в ответ получить: «А, ты Вилли, да, Фред нам про тебя рассказывал. Ты можешь с нами поплавать».</p>
    <p>Вы можете решить, что я сошел с ума. И все же примерно так это должно происходить у животных, чтобы можно было правдоподобно объяснить те наблюдения.</p>
    <p>Наверное, дельфины не исключения. Африканские слоны могут распознавать по голосам около 100 животных.<a l:href="#n_218" type="note">[218]</a> И они могут это делать даже на расстоянии нескольких километров друг от друга. Одаренными кажутся и вороны, потому что они удивленно реагируют, если человек звучит не так, как они от него ожидают.<a l:href="#n_219" type="note">[219]</a> Это похоже на то, как если бы ваш друг А вдруг заговорил голосом друга Б. Если бы индивиды не отличались друг от друга, эта способность бы не развилась в ходе эволюции. Я очень оптимистично настроен, думаю, мы обнаружим у животных еще много сложных социальных сообществ.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Изобретение морали</p>
    </title>
    <p>Родители получают крохотную инструкцию о том, как себя вести, чтобы не оказывать давления на детей и чтобы они не отвлекались. В конце эксперимента я удивил студентку вопросом, не является ли он по сути экспериментом на false believe, то есть на ложное убеждение. Такого рода эксперименты, конечно же, не касаются религии. В этом эксперименте исследуется то, как человек может ошибочно считать свое суждение верным и может ли он предположить, что суждения других не верны. Это очень важно, если мы хотим, например, прогнозировать поведение других социальных партнеров. Если их поведение основано на ложных убеждениях, я могу сильно ошибаться в своих прогнозах, даже если все мои предположения верны. В сложной социальной жизни приходится постоянно принимать такие решения, но на самом деле речь идет о справедливом распределении.</p>
    <p>Давайте вернемся в Шотландию, к дельфинам. Если, например, дельфин думает: «Нет, я не буду ему говорить, где сейчас находится стая рыбы, он же мне никогда не говорил, это, наверное, правильно».</p>
    <p>Но может случиться так, что он просто думает, что он прав, потому что на самом деле дельфин часто рассказывал об этом другим. Вы видите, как трудно принимать правильные решения в социальном обществе, основанном на взаимности. Как можно проверить такие вещи экспериментом? В первом таком эксперименте не было ни цветов, ни рыбок. Это были пираты.</p>
    <p>Подопытным детям рассказывали вот такую историю: давным-давно, когда по Карибскому морю еще ходили отважные пираты, измученный пират сел за стол и положил перед собой бутерброд. Потом он решил, что хочет пить, и ушел за напитком. В Карибском море часто дул сильный ветер, поэтому его бутерброд просто сдуло со стола. Вскоре пришел второй пират, который тоже оставил свой бутерброд на столе. Но тоже хотел пить и тоже пошел за напитком. Как только он ушел, вернулся первый пират и сел за стол, чтобы неторопливо съесть «свой» бутерброд. В этот момент детей вскользь спрашивают: чей бутерброд собирается съесть пират?</p>
    <p>Для нас, взрослых, все понятно. Первый пират возвращается, ничего не зная о том, что его бутерброд упал со стола и что бутерброд, который сейчас лежит перед ним, на самом деле принадлежит другому пирату. Мы бы ответили на вопрос, что он берет бутерброд со стола. Но для трехлетних детей мир выглядит иначе, и они отвечают, что пират возьмет свой бутерброд с пола. История продолжается, но пират берет бутерброд со стола. Детей спрашивают: как вы думаете, почему пират взял бутерброд со стола? Дети начинают додумывать: бутерброд на полу, вероятно, испачкался, и пират не захотел его есть. Это объясняет загадку, которая знакома всем родителям. Наши дети живут в мире, где Санта-Клаус может быть одновременно со всеми детьми в мире.</p>
    <p>В глазах детей пятилетнего возраста это уже выглядит по-другому. У них есть четкое представление, что пират не может знать, что на столе лежит не его бутерброд. Но если спросить, правильно ли поступил пират, когда взял бутерброд со стола или это было подло и пирата нужно наказать, то ответ будет: да, его нужно наказать, потому что он взял чужой бутерброд. В их мире он поступил неправильно. Они понимают ситуацию, но не могут классифицировать ситуацию с точки зрения морали или признать вину. Примечательно, что дети, когда они живут в своем представлении о мире, замечают несправедливость и выступают против нее. Они делают это даже тогда, когда для них это сложно и невыгодно.<a l:href="#n_220" type="note">[220]</a> Получается, что они вступаются не только за себя, но и за других. Может быть, у нас есть внутреннее чувство справедливости?</p>
    <p>Нам, взрослым, совершенно очевидно, что пират не виноват. И хотя его могут повесить за то, что он купил бутерброд на украденные деньги, его не нужно наказывать за «неправильный» бутерброд. Тем, кто хочет разобраться подробнее, я рекомендую посмотреть TED Talk Ребекки Сакс, исследователя, которая придумала этот эксперимент.<a l:href="#n_221" type="note">[221]</a></p>
    <p>Так же как наш пират, тот, кто чистит пистолет друга и случайно стреляет в него, — не виноват. Юристы всех культур этого мира сходятся во мнении, что это несчастный случай, а не убийство. За решения такого рода отвечает область мозга, которая по своему расположению называется RTPJ-Areal (правый височно-теменной узел). Узел размером с кончик пальца и расположен в мозге немного выше уха. Он активируется, когда мы думаем о том, что думают другие. Пока эта область еще не развилась, мы не способны к приведенным выше оценкам ситуации. Дети младше семи лет пока не могут воспринимать подобные формы моральных решений.</p>
    <p>Сильные магнитные поля позволяют временно парализовать определенные области мозга. Один мой хороший друг, Бас Каст, испытал это на себе в рамках исследования для своей книги «Как живот помогает голове думать». Он был творческим человеком, и на самом деле его мозг был более креативным, когда были отключены определенные его области. Но что случится если заблокировать RTPJ-Areal? Правильно, мы не сможем принимать моральные решения, потому что наш орган морали отключен, а способности вникать в чужую реальность временно исчезают.</p>
    <p>Перед тем как мы перейдем к нравственности у животных, я хочу еще раз уточнить — основа нашей морали не Кант или любой другой философ. В основе нашей морали — способность мозга принимать моральные решения. Эта способность развивается с первого года жизни, а дети в этом возрасте вряд ли слышали о Канте. Получается, что мы вполне законно можем искать эту способность и у других животных. Но что именно мы ищем? Каков общий знаменатель всех моральных вопросов?</p>
    <p>Для большинства людей — это религия. Но что будет, если применить к религии наши свежие познания о ложных убеждениях? Для христиан — мусульмане верят в ложного Бога. Христианин считает Мухаммеда шарлатаном и верит, что все мусульмане ошибаются, когда видят в нем пророка Божьего. А для мусульманина все наоборот, для него все христиане — безбожники, потому что игнорируют последнего Пророка. Обе стороны знают, что у каждой из них ложные убеждения. Вопрос только в том, как сказывается моральное осуждение на другой стороне? Наказывать ли другую сторону за ее ложное убеждение? С нейтральной нерелигиозной точки зрения, разумеется, нет, потому что обе стороны ничего не могут сделать для своего мнимого ложного убеждения.</p>
    <p>И вот о чем я думаю: если одна из сторон убивает представителей другой стороны или если Турция высылает из страны голландских коров,<a l:href="#n_222" type="note">[222]</a> потому что их президенту не разрешили выступать в Голландии с предвыборными речами, то у меня есть две версии, почему это так. Я предполагаю, что либо соответствующие представители морально находятся на уровне развития шестилетнего ребенка, либо соответствующая мораль настолько недоразвита, что не подходит для прояснения ситуации согласно принципу общественного соглашения. Итак, если мы стремимся к нравственному поведению, мы ни в коем случае не должны ориентироваться на мораль, которую мы изобрели в рамках нашей культуры, а должны искать исходные механизмы в простых социальных системах.</p>
    <p>Я снова возвращаюсь в Шотландию к дельфинам. В их социальном обществе нужно, чтобы ни у одного животного не было чрезмерного преимущества, если оно не делится информацией, но, с другой стороны, участвует во взаимодействии. После многолетних дискуссий среди поведенческих биологов принято считать, что в качестве основного механизма выступает справедливость, которую также называют инверсией неравенства. Если дельфин не делится информацией, то он поступает несправедливо по отношению к другим членам своего социального сообщества. Если один верующий отнимает жизнь или территорию у другого верующего — это несправедливость.</p>
    <p>К сожалению, очень сложно наблюдать за справедливым поведением в дикой природе. Но существуют эксперименты, с помощью которых можно проверить справедливость. Нам просто нужно отнестись несправедливо к двум животным.</p>
    <p>Франс де Вааль был первым исследователем, кто отважился на такой эксперимент. Студенты кормили двух обезьян-капуцинов. Они получали еду, только если что-то делали. В этом случае они должны были отдавать маленький камешек из клетки. За каждый камешек давали кусочек огурца. Но спустя какое-то время одна из обезьян была вознаграждена виноградинкой. У обезьян совершенно разное отношение к огурцам и винограду, поэтому обезьяна с огурцом тут же почувствовала, что с ней несправедливо обращаются.</p>
    <p>Поэтому следующий кусок огурца она негодующе швырнула в студента. Когда смотришь видео<a l:href="#n_223" type="note">[223]</a>, кажется, что малыш в ярости и тянется к горлу экспериментатора. Именно так Франс де Вааль смог доказать, что капуцины могут чувствовать несправедливость.<a l:href="#n_224" type="note">[224]</a></p>
    <cite>
     <p>При воспитании детей справедливость играет большую роль.</p>
    </cite>
    <p>После успешного эксперимента над капуцинами отлично прошли тестирование и шимпанзе.<a l:href="#n_225" type="note">[225]</a> Исследования застопорились, когда орангутаны тест не прошли.<a l:href="#n_226" type="note">[226]</a> Как вы знаете, орангутаны — один из четырех видов человекообразных обезьян (люди, шимпанзе, гориллы и орангутаны), и им можно доверять. Исследователи также не нашли отклик у обезьян саймири.<a l:href="#n_227" type="note">[227]</a> Это особенно удивительно, потому что саймири относятся к родственникам капуцинов, а с капуцинами у Франса де Вааля все сложилось отлично. Все вы знаете обезьянку Пеппи-Длинный-Чулок, она, как и орангутаны, не очень общительная и живет в основном одна или в паре мать-ребенок. В стремлении к одиночеству никто не переплюнет самца орангутана — он вечером кидает клич в ту сторону, куда направится утром, и все остальные самцы исчезают с его пути.<a l:href="#n_228" type="note">[228]</a> Кстати, свои пышные щеки он использует в качестве рупора.</p>
    <p>Чтобы у вас не сложилось превратного мнения, скажу, что у орангутанов есть примеры культуры<a l:href="#n_229" type="note">[229]</a> и орудия труда. Кроме того, клич накануне — явный признак планирования своих действий.</p>
    <p>Так что орангутаны не паршивые овцы в группе человекообразных, просто они не общительны, и у них нет необходимости в механизмах честного общения.</p>
    <p>Иной, социальной жизнью живут макаки — и что удивительно — они прекрасно прошли тест на инверсию неравенства.<a l:href="#n_230" type="note">[230]</a> Это укрепило подозрения, что не уровень развития, а скорее образ жизни, социальный или не социальный, приводит к инверсии неравенства. Примечательно, что подобные когнитивные достижения предполагают и различные духовные достижения. Например, я должен понимать, что кроме меня существуют другие. Об этом мы поговорим в главе «Кто я, а кто, собственно, ты?», но для большинства животных остальные животные не больше чем звено взаимодействия с окружающей средой. У вас не получится поставить себя на их место и представить, что эти животные — независимые личности. Кроме того, чтобы выявить несправедливость, необходимо иметь предствление о количестве или теории множеств. Также нужно помнить, что вы только что с кем-то сотрудничали и что он теперь претендует на справедливую долю. Список, конечно, можно было бы и увеличить.</p>
    <p>Несмотря на высокие когнитивные требования, многие исследователи решили протестировать и других млекопитающих и птиц, например, собак<a l:href="#n_231" type="note">[231]</a> или ворон и воронов<a l:href="#n_232" type="note">[232]</a>. Все эксперименты прошли успешно. Даже крыс тестировали.<a l:href="#n_233" type="note">[233]</a> Поэтому я убежден, что краеугольный камень морали мы обнаружим и во многих других видах животных. Но только при условии, что они ведут социальную жизнь, в которой полагаются на сотрудничество и справедливость.</p>
    <p>Конечно, справедливость не тождественна морали. Но это — первый шаг к ней. Если я могу делать сравнения в своем социальном сообществе, то я могу судить что справедливо, а что нет. Бонобо, например, громко протестуют, когда к ним относятся не соответствующе общепринятым социальным правилам.<a l:href="#n_234" type="note">[234]</a></p>
    <p>Разве наша мораль не зиждется на этом? Тем не менее животное не мыслит в моральных категориях, оно думает в первую очередь о себе.</p>
    <p>Поэтому поведение обезьяны-капуцина, которая получила виноград, гораздо интереснее. Существует ли солидарность? У людей дети развивают это поведение в возрасте от шести до восьми лет.<a l:href="#n_235" type="note">[235]</a> Если животное способно вести себя солидарно, то во время подобного эксперимента оно должно было бы из солидарности отказаться от винограда. Трудно поверить, но именно это и наблюдалось у шимпанзе.<a l:href="#n_236" type="note">[236]</a></p>
    <p>Теперь вопрос: как поступать с тем, кто ведет себя несправедливо? Социальное сообщество работает в том случае, если антисоциальное поведение каким-либо образом приводит к неблагоприятным последствиям. Как мы узнали, суслики игнорируют мошенников, и те не получают вознаграждения за охрану. И если судить по человеческому отношению к преступникам — это очень мягкий подход. Совсем недавно за воровство без церемоний отрубали руку. В наши дни общество не рубит рук, но пожизненно запирает людей в тюрьме. Мы, люди, живем в сообществе, где антисоциальное поведение наказывается силовыми методами. Кстати, это похоже на обезьян-капуцинов, пусть они и не отрубают лапы и не изобрели тюрем.<a l:href="#n_237" type="note">[237]</a> Они наказывают за антисоциальное некооперативное поведение агрессивными реакциями. Тут исследователи говорят уже не об агрессивном поведении, а о наказании. Оно дает понять, что тут нарушаются правила сотрудничества. Это важно, потому что наказание сопряжено с расходами, которые не окупаются напрямую. Когда собака кусает другую собаку, чтобы получить еду, у нее есть преимущество, потому что она может есть в одиночку. Как правило, в случае наказания этого не происходит, и можно надеяться, что в будущем поведение общества станет лучше благодаря применению дисциплинарных мер.</p>
    <p>И это важный момент, потому что эта ситуация предполагает представление у животных о будущем.</p>
    <cite>
     <p>Но люди пошли еще дальше, потому что только у нашего вида возможна ситуация, когда в наказании участвует посторонний.<a l:href="#n_238" type="note">[238]</a></p>
    </cite>
    <p>Тут человек, который не связан с конфликтом, идет на риск, чтобы обеспечить соблюдение правил сообщества. Даже в этом случае наказывающий не имеет сиюминутной выгоды и даже в долгосрочной перспективе приносит пользу всему сообществу, а не себе. Исследования на эту тему меня волновали, и я уже давно задаюсь вопросом, можно ли объяснить постоянную готовность людей к насилию и жестокости. Может быть, вы знаете фильм «Стэнфордский тюремный эксперимент» или немецкую его версию «Эксперимент» с Морицем Бляйбтроем.</p>
    <p>В основу обоих фильмов легла настоящая история 1971 года. Профессор психологии Филип Зимбардо из Стэнфордского университета провел эксперимент, в ходе которого одна группа подростков-добровольцев стала заключенными, а другая группа — надзирателями. Уже через несколько дней резко возрос уровень насилия между группами, и эксперимент пришлось отменить.<a l:href="#n_239" type="note">[239]</a></p>
    <p>И хотя многое говорит о том, что именно благодаря насилию мы те, кто мы есть, сегодня мы знаем, что индивидами, неважно, человек это или животное, и даже целыми обществами легче управлять с помощью положительного подкрепления, чем с помощью насилия. Техника положительного подкрепления применяется почти каждым профессиональным дрессировщиком, и почти все педагогические концепции основаны на этом механизме. Я обязан был это сказать, чтобы меня не обвинили в оправдании насилия.</p>
    <p>Однако с точки зрения поведенческой биологии мы только поверхность царапаем, а не копаем. Есть исследователи, которые считают, что в социальных сообществах также существуют нормы и, как следствие, нормированное поведение.<a l:href="#n_240" type="note">[240]</a> И тут неважно, кто и кого и на каких условиях наказывает. Я знаю, например, историю про группу дельфинов, которые таранят лбами одну особь. Зная, что столкновение лоб в лоб считается чрезвычайно грубым и агрессивным, вы можете представить, как себя должен чувствовать один дельфин, когда целая группа «идет на таран». У зрителя складывается ощущение, что тут общество наказывает одну особь. Например, моя бывшая коллега из Dolphin Reef в Израиле, Эльке Бояновски, обнаружила, что мамы-дельфины используют специальный свист, чтобы «ругать» своих детенышей.<a l:href="#n_241" type="note">[241]</a></p>
    <p>Многие исследователи знают такие примеры и истории, но только в редких случаях эти наблюдения публикуются. Поэтому я очень обрадовался вот этому примеру из Лейпцигского зоопарка.<a l:href="#n_242" type="note">[242]</a> В статье описывается следующее: три взрослых шимпанзе X, Y и Z и три молодых шимпанзе 1, 2 и 3 сидят в своем вольере. Младшие 1, 2 и 3 играют с одеялом шимпанзе Z. Взрослый шимпанзе X отгоняет шимпанзе 1, забирает одеяло и кидает его на ближайшее дерево. Взрослый шимпанзе Y берет одеяло, на котором только что сидел шимпанзе Х, и бросает его взрослому шимпанзе Z. Вскоре молодые шимпанзе снова играют с одеялом, только в этот раз это одеяло Х, которое шимпанзе Z опять отдал им поиграть, точно так же, как поступил со своим одеялом до этого. Очевидно, что шимпанзе X — «асоциальный эгоист». У него уже есть одеяло, но он обязательно должен был продемонстрировать свое доминирующее положение по отношению к молодым особям воровством их игрушки.</p>
    <p>Интересно ведет себя шимпанзе Y, который взял одеяло X и отдает его Z. Трудно не приписать шимпанзе Y милосердное, благородное поведение и понимание ситуации. Авторы призывают внимательно изучать подобные виды взаимодействия в зоопарках или в живой природе.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культ смерти и война</p>
    </title>
    <p>То было славное утро. Малыши весело играли и не заметили, что зашли слишком далеко на юг. Они хорошо знали этот район, и у них были свои любимые места для игр, но в последнее время часто случались набеги. Оба товарища по играм уже потеряли друзей здесь, в этом районе, но это быстро забылось, потому что они были увлечены игрой. Один малыш уже поднял подходящую для шутливой борьбы палку и с нетерпением ждал, когда его приятель нанесет игривый удар. Внезапно из зарослей выскочило что-то большое и темное. Его друг видел, как его окружают пятеро здоровенных мужчин, но с криком убежал еще до того, как они набросились на маленькое тельце его товарища.</p>
    <p>От этой партизанской тактики пострадали не люди, так клан шимпанзе Нгого расширял свою территорию в национальном парке Кибале в Уганде. Но это не норма, можно даже сказать, что война не нормальна, потому что противоречит широко распространенному в природе механизму, который называется эффектом владения.</p>
    <p>Без этого эффекта наш мир стал бы хаосом, адом, в котором никто не хочет жить. Этот фундаментальный биологический механизм был обнаружен экономистами, а не поведенческими биологами.<a l:href="#n_243" type="note">[243]</a> Они были поражены, что люди оценивали то, чем они владеют, гораздо выше, чем то, чем владеют другие. На самом деле это значит, что один готов вкладывать больше средств в сохранение своего имущества или бороться за него отчаяннее, чем тот, кто готов ему противостоять. Представьте, что вы бабочка, летящая к цветку. Но счастье длится недолго, потому что появляется другая бабочка и претендует на ваш цветок. Вы генетически запрограммированы бороться за свое имущество и будете делать это в 10 раз интенсивнее, чем ваш противник — нападать. Как нападающий, вы об этом знаете, поэтому уважаете захваченное и обычно не нападаете вообще. Другими словами, в вас генетически укоренилось уважение к чужому имуществу. В отличие от большинства видов животных, которые разрывают этот миротворческий цикл только в случае крайней необходимости, мы, люди, и другие когнитивно высокоразвитые животные, например, шимпанзе, можем преодолевать этот механизм.</p>
    <p>И пусть на меня косятся, я считаю этот механизм таким же прекрасным, как цветы, тигрят и закаты. Пример с бабочкой я, конечно же, не выдумал.<a l:href="#n_244" type="note">[244]</a> В защиту поведенческих биологов стоит упомянуть, что публикация о бабочках на два года старше, чем работа экономистов, но она не сразу привлекла к себе внимание ученой общественности.</p>
    <p>Давайте вернемся к нашим шимпанзе Нгого в национальном парке Кибале в Уганде. На YouTube можно найти видеохронику этого поведения.<a l:href="#n_245" type="note">[245]</a> Там мы увидим маршруты патрулирования шимпанзе и их жертв с 1999 по 2008 год.</p>
    <p>За эти годы они увеличили свою территорию на 22 % и изгнали коренных жителей. Власть закрепилась в 2009 году, когда на новой территории были замечены самки и детеныши Нгого.</p>
    <cite>
     <p>Шимпанзе Нгого удалось изгнать коренных жителей с помощью тактики тайного продвижения на чужой территории и убийства детенышей.</p>
    </cite>
    <p>Независимо от морали эта стратегическая составляющая поведения просто фантастическая. Партизанские отряды вели себя совершенно иначе, чем животные ведут себя в повседневной жизни. Обычно шимпанзе движутся как рассеянная группа и ведут себя отнюдь не тихо. А тут они шли бесшумно, передвигались строем, не останавливались у источников пищи и не искали самок. Речь шла явно о целенаправленных смертоносных атаках, а временной масштаб дает нам пищу для размышлений.</p>
    <p>В упомянутых выше видео профессор Йельского университета Дэвид Уоттс поясняет результаты своего исследования войны шимпанзе. Возможно, вы заметили, что интервью он дает на фоне солдатского кладбища. Война и культ смерти, напоминание выжившим о близости смерти, но существует ли культ смерти в животном мире?</p>
    <p>Со времен первой экранизации Тарзана кладбища слонов считаются большой загадкой, почти ставшей реальностью благодаря Голливуду. Но это не то, что вы думаете. Существуют естественные причины и настоящие исключения, вы их увидите на следующей фотографии. К сожалению, животные не пришли туда умирать сами, их застрелили браконьеры.</p>
    <p>Жажда обладания красивыми изделиями с резьбой и пианино с дорогими клавишами поставила этих невероятно высокоразвитых животных на грань истребления. Выжившие животные лишились своей культуры в результате утраты крупных, опытных, доминантных особей и, с большой вероятностью, уже никогда не смогут жить как раньше, до совершенного нами геноцида, пишет журнал Nature.<a l:href="#n_246" type="note">[246]</a> В статье уделено особое внимание тому, что спасти слонов можно, только сохранив их культуру. Как и люди, слоны вряд ли смогут выжить без культуры, потому что важные знания и поведение больше недоступны.</p>
    <p>Несмотря на это, настоящие кладбища слонов существуют, были даже обнаружены «кладбища» мамонтов. Вероятно, это открытие и послужило началом мифа. Но с большой вероятностью можно сказать, что животные не специально приходили умирать именно туда. У пожилых слонов изнашиваются зубы, поэтому они предпочитают есть мягкую пищу. А мягкую пищу можно найти во влажных районах, которые обычно не очень большие, именно так можно объяснить большое количество скелетов в определенных районах.</p>
    <p>Но даже если эти «кладбища» — случайные скопления останков, у животных все же существует культ смерти. Они, например, накрывают своих мертвецов ветками и таким образом буквально хоронят их. Кроме того, слоны часто задерживаются у скелетов известных им животных.<a l:href="#n_247" type="note">[247]</a> Получается, они понимают, что вот эта гора костей — мертвый слон. Поэтому, если учитывать их когнитивные способности, у них есть представление о смерти и они точно знают, перед чьими останками стоят. Во время исследования произошел почти невероятный случай, который удалось хорошо задокументировать. Этот случай связан со смертью доминирующей самки.</p>
    <p>Собранные данные говорят о том, что не только члены клана оплакивали ее смерть в течение нескольких дней, но и что животные из их обширного окружения тоже пришли «попрощаться».<a l:href="#n_248" type="note">[248]</a></p>
    <p>Наверное, нужно упомянуть, что в такие моменты слоны плачут.<a l:href="#n_249" type="note">[249]</a> Также наблюдаются значительные изменения в общении между слонами после утраты близкого животного. Косвенные признаки, которые сложно трактовать иначе, говорят об осознанном горе, которое может длиться определенное время.</p>
    <p>Но что собой представляют горе и культ смерти на самом деле? Скорбит ли собака, лежащая на могиле своего хозяина? Я, как существо сострадательное, вижу эту боль и с пониманием отнесусь к тому, что это могут назвать горем. Но с точки зрения поведенческой биологии все не так просто. В этот момент собака теряет не только лидера, но и, возможно, всю свою социальную сеть. Она неизбежно страдает в данной ситуации, но действительно ли она испытывает скорбь? Горе ли заставляет ее отказываться от еды или же потеря социальной среды?</p>
    <p>Если перенести ситуацию на человека, то сможет ли он ответить, горюет он о близком человеке или отчаянно боится остаться в одиночестве после его потери. Тем не менее есть два существенных косвенных признака, которые говорят нам о реальном горе.</p>
    <p>Первый: как обращаются с мертвым телом? К этой ситуации применим огромный спектр поведенческих реакций. В природе мертвое тело — это источник энергии. Поэтому каннибализм является вполне здоровой стратегией. И для многих животных, которые питаются мясом, это поведение будет нормальным. Иное было бы расточительством. Иначе обстоит дело с травоядными животными, они в основном игнорируют мертвые тела. Разлагающиеся тела могут вызывать отвращение. Но при этом мертвое тело также может оставаться частью социального общества. И неважно, скелет ли это, как у слонов, или кучка пепла в урне, как у нас.</p>
    <p>Второй: чтобы по-настоящему оценить, скорбит ли животное, нужно понаблюдать за его нормальной социальной жизнью. Пострадавшее от изменения ситуации животное (смерть социального партнера), которое не скорбит, будет демонстрировать поведенческие проблемы, которые проходят через все повседневные ситуации. В то время как скорбящее животное будет вести себя относительно нормально в своей социальной среде и особое отношение будет только к мертвецу. У людей все по-другому. В случае траура мы можем позволить себе роскошь — отказаться от социальных взаимодействий, потому что нам не нужно беспокоиться о собственном выживании. У нас есть кредитки, и мы можем получить в супермаркете все, что необходимо. А животные должны немедленно вернуться к нормальной жизни. Нужно следить за хищниками, искать безопасный ночлег или ближайший водопой. И, несмотря ни на что, они могут скорбеть, исследователи зафиксировали несколько таких случаев.</p>
    <p>Еще полвека назад было замечено, что шимпанзе часто странно себя ведут по отношению к умершим сородичам.<a l:href="#n_250" type="note">[250]</a> Особенно часто это происходит в первые часы после смерти. Например, члены группы и мать интенсивно изучают мертвого детеныша.<a l:href="#n_251" type="note">[251]</a></p>
    <cite>
     <p>Некоторые матери носят с собой своих мертвых и мумифицированных детей в течение нескольких недели или месяцев, хотя это стоит им огромных усилий. В этом случае можно говорить о скорби.<a l:href="#n_252" type="note">[252]</a> Но это единичные случаи, поэтому мы можем говорить о горе, но не культе смерти.</p>
    </cite>
    <p>Чтобы это считалось культом, культ должен быть частью общей культурной жизни. Но именно это и наблюдалось несколько лет назад.<a l:href="#n_253" type="note">[253]</a> В популяции шимпанзе из Гвинеи не наблюдалось ни отвращения, ни каннибализма — искусственная мумификация и ношение с собой мертвых детенышей были, видимо, частью культуры. Тела млекопитающих мумифицируются редко: либо это случайность, либо животные должны активно мумификацию поддерживать. В основном это возможно благодаря непрерывному отпугиванию мух и удалению из мертвого тела личинок насекомых.</p>
    <p>Именно такое поведение наблюдалось у всей популяции как общее культурное достояние, поэтому, как и у слонов, мы можем и должны говорить о существовании культа смерти.<a l:href="#n_254" type="note">[254]</a> Исследователи завершили свою работу словами: «Однако мы надеемся, что подробности об этой, и без того находящейся под угрозой, общине шимпанзе не будут быстро преданы огласке».<a l:href="#n_255" type="note">[255]</a></p>
    <p>Но шимпанзе не единственные животные, которые носят с собой мертвых детей. Подобное наблюдалось минимум у двух видов дельфинов<a l:href="#n_256" type="note">[256]</a><sup>+</sup><a l:href="#n_257" type="note">[257]</a>, а интернет выдает множество видео по запросу «дельфин несет мертвого детеныша».</p>
    <p>Теперь, после морали, войны и культа смерти, мы обратимся к своей финансовой системе, и я обещаю, что это повод не только посмеяться, но и задуматься.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Брокеры</p>
    </title>
    <p>Не буду вдаваться дальше в физиологию и причудливые способы передвижения этих созданий, потому что их социальная жизнь куда интереснее.</p>
    <p>В ходе эволюции изоляция породила различные виды, в поведении которых можно найти большое сходство с нашими профессиями. Все различные виды Rhinogradentia, за некоторыми исключениями, живут в социальной сети, где поделены работа и ресурсы. Это пока что уникальное явление в животном царстве может функционировать только посредством единой условной расчетной единицы.</p>
    <p>В главах «Разуму вопреки» и «Математика» мы еще поговорим про использование денег в мире животных, но тут я хочу привести необычайный пример: у Rhinogradentia, конечно, нет денег, но они, подобно первым людям-аборигенам в Тихом океане, используют в качестве денег редкие раковины моллюсков.</p>
    <p>Кажется, существует вид, который только лишь одалживает эти редкие ракушки. После одной фазы Луны ракушки возвращают, причем даже на пару штук больше, чем заимствовали. Это говорит о том, что у них есть понимание теории множества и добавленной стоимости.</p>
    <p>Это, конечно, привлекло к виду особое внимание. Некоторые виды носоходок в шутку называют «брокерами», и они ведут очень рисковую жизнь. Возможно, чтобы лучше защитить свои «богатства», они живут на редких скальных выступах, откуда открываются красивые виды, что помогает носоходкам быстрее заметить погодные изменения или нашествия врагов. Но эти условия окажутся для них роковыми из-за рода их деятельности — они дают в долг ракушки. Места в скалах мало, а животные копят там свои ракушки. Груды ракушек становятся все больше и больше, даже без участия хозяев, потому что другие виды отдают чуть больше, чем брали, а свободного пространства на выступах скал становится все меньше и меньше. Удивительно, но это часто приводит к тому, что животные поскальзываются на своих ракушках, падают с уступов вниз и разбиваются. Из-за этого необычного образа жизни они оказались на грани исчезновения и были внесены в Красную книгу МСОП (Международного Союза по охране природы)<a l:href="#n_258" type="note">[258]</a>. Благодаря этому стало возможным профинансировать защитные меры, а именно установить под скальными выходами защитные экраны.</p>
    <p>Надеюсь, вы не чувствуете себя одураченными. Разумеется, все это — чистой воды выдумка, которая описывает необычное поведение очень хорошо знакомой нам человекообразной обезьяны. Идею носоходок позаимствовали из старой шутки биолога Герольфа Штайнера (Технический университет Карлсруэ), который, в свою очередь, вдохновился стихотворением Кристиана Моргенштерна.</p>
    <p>С момента появления этой монографии в 1961 году, которую он опубликовал под псевдонимом «профессор Штюмпке», его работы неоднократно упоминались в авторитетной научной литературе и до сих пор имеют определенный культовый статус. Поскольку в литературе сложная социальная жизнь животных почти не обсуждалась, я мог просто продолжать рассказывать вам небылицы. Но погодите смеяться, реальная жизнь животных недалека от этого. В главе «Разуму вопреки» мы увидим, что меры по спасению для наших банков, а также причины финансового кризиса спокойно встраиваются в поведенческие модели, которым уже 30 миллионов лет. И что добавленная стоимость условной расчетной единицы могла быть также изобретена животными (см. главу «Математика»).</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава V</p>
    <p>От мышления</p>
   </title>
   <image l:href="#i_005.png"/>
   <section>
    <p>В детстве я был поклонником греческой истории, и особенно мне нравились Атлантида, Платон и Дельфийский оракул. Когда у входа в оракул я спросил, где найти надпись «Gnothi seauton», то получил неутешительный ответ: на колонне храма Аполлона, если она еще там.</p>
    <p>В отличие от вопросов пола, социальной жизни и культуры, о которых мы говорили до этого и которые существуют только в сообществе, теперь мы обращаемся к личности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Когда ты думаешь, что ты думаешь, то ты просто думаешь, что ты думаешь</p>
    </title>
    <p>С этими словами проснулся воскресным утром я, гордый школьник. Играла музыка, родители были в прекрасном настроении, чемодан для пикника был собран, а «Траби» полностью заправлен. И хотя я не понимал песню Джулианы Вердинг, потому что она была о парне, который приставал к девушкам, игра слов показалась мне смешной.<a l:href="#n_259" type="note">[259]</a> И это не удивительно, потому что в этом возрасте вы уже можете размышлять о своих мыслях (см. главу «Самосознание»). Но вы не волнуйтесь, я не посажу вас в «Траби» и не увезу в деревню, нет, я посажу вас в самолет, и мы полетим на Майорку, чтобы посетить набережную Эль-Ареналь. Именно там через каждые пару метров установлены стенды с тестами на интеллект. Место вполне располагающее, посетители расслаблены, и вряд ли кто-то из тех, что прошли тест, вернутся обратно. Получается, что на небольшом участке можно протестировать большое количество людей. Проверяется так называемая перманентность (постоянство) объекта. Для этого небольшой предмет помещают под один из трех наперстков, а наблюдатель должен запомнить, под какой именно. Затем экспериментатор перемещает наперстки, и испытуемый, наконец, должен сказать, под каким наперстком лежит предмет. Если у него получится, то он выиграет 50 евро и пройдет тест на перманентность объекта.</p>
    <p>Люди начиная с двухлетнего возраста обычно легко справляются с такими заданиями. Но на набережной Эль-Ареналь никто этот тест так и не прошел, поэтому я подозреваю, что на самом деле исследования касаются устойчивости к разочарованиям.</p>
    <p>Возможно, мошенничество местных жителей в Эль-Ареналь и не имеет ничего общего с научными экспериментами, но навыки, в которых мы уверены (а именно это заставляет людей участвовать в подобных аферах), — неотъемлемая часть нашего мозга. Мы способны хранить мысли, изображения или объекты в мозгу, даже если их больше нет. Без постоянства объекта возможны только самые простые мысли</p>
    <subtitle>МЫСЛЕННЫЕ ОБРАЗЫ</subtitle>
    <p>На <strong>ступени А</strong> (стимул-ответ) животные способны воспринимать стимулы и реагировать на них. Например, если вы потыкаете улитку, она спрячет усики, а может быть, и все тело в раковину. Улитка не может повлиять на такую реакцию. И хотя частые раздражения приведут к адаптации и снижению силы реакции, смысл останется прежним. Существует внешний стимул, который ведет к последующей реакции. Даже если это кажется простым, этот механизм может контролировать многое. Это может быть поиск еды или сексуального партнера, защита от врагов или вредных воздействий извне.</p>
    <p>На <strong>ступени В</strong> (протопредставление) впервые создается образ окружающей среды. Это уже не просто стимул, повлекший за собой реакцию. Скорее, со стимула начинается процесс обработки. Объект, вызвавший стимул, представляется мысленно. Это называется протопредставлением (или первичным представлением). Термин, возможно, не идеален — все-таки мысленно мы либо что-то представляем, либо нет. Как можно представить что-то заранее? Но это слово показывает, что именно от внешнего стимула зависит представление и оно, получается, не чисто умственное.</p>
    <p>В принципе при протопредставлении нужна проверка еще одним надежным органом чувств. Если мысленные представления от двух сенсорных систем совпадают, вероятность неверной интерпретации ниже. Взгляд на шуршащие кусты определит, дрозд там или пантера. Так что это своего рода механизм контроля. Так как это представление фиксируется мысленно, объект, вызвавший стимул, приобретает определенную мысленную перманентность. Тут кроется еще одно преимущество, для хищников это довольно практичная штука. Представьте, что ваша добыча исчезла за деревом. Если бы не перманентность объекта, хищник в эту же секунду забыл бы, на кого охотился. Но благодаря мысленному образу хищник знает, что добыча не могла исчезнуть, и пойдет ее пугать. Именно поэтому многие животные не так уж и плохо играют в наперстки.</p>
    <p><strong>Ступень С</strong> (формирование категорий) немного более сложна. Тут животным нужна способность формировать категории. Может быть, вы еще помните про беседочников? То, что птичка собирает только предметы синего цвета, возможно, только если у нее есть отдельная категория для синего. Нужно помнить про собирание синих объектов без внешних стимулов. С точки зрения постоянства объекта это огромное достижение, потому что птица должна все время мысленно сохранять категорию для синих объектов. Когда вы думаете о синих предметах, вы думаете прямо сейчас о том же самом. Нет никакой разницы ни в модели, ни, вероятно, в реальности. Если животные, такие как наши синицы, могут различать сигнал тревоги и сигнал приманки, то эти звуки также имеют постоянство объекта и упорядочены по категориям.</p>
    <cite>
     <p>Это относится и к голубям, которые различают изображения мужчин и женщин<a l:href="#n_260" type="note">[260]</a>. Они также способны отличить одну виноградину от другой, но при этом понимают, что две одноцентовые монеты являются идентичными объектами.<a l:href="#n_261" type="note">[261]</a></p>
    </cite>
    <p>Есть даже животные, которые могут отличить Моне от Пикассо. Вы можете подумать, что это не так уж и сложно, но вы удивитесь, насколько мало то животное, которое может это сделать.<a l:href="#n_262" type="note">[262]</a> Категории очень полезны, потому что помогают сократить усилия на сравнения и вычисления в уме и помогают быстро принимать решения.</p>
    <p><strong>Ступень D</strong> — это полное ментальное представление. Тут уже мысленные образы не связаны с первоначальным стимулом. С ментальными представлениями можно обращаться как угодно. На этом этапе мне доступно так называемое метасознание. Так что я могу размышлять о своих собственных мыслях и, например, изменить принятые решения или выяснить, что я чего-то не понимаю и где мне нужна дополнительная информация. Это здорово, что у меня в руках есть стратегия, позволяющая достичь целей, к которым я не могу прийти напрямую. Кто хоть раз слышал от своего оппонента возглас «Шах!”, поймет, что я хочу сказать, потому что благодаря метасознанию он может сразу понять, что где-то допустил ошибку.</p>
    <p>Этой ступенчатой моделью можно описать и экспериментально проверить все мысли на нашей планете. Постоянство объекта можно проверить той же игрой в наперстки. При этом часто используется классификация уровней (этапов) развития известного швейцарского возрастного психолога Пиаже, который изучал психологию детей. Чтобы не слишком вам надоедать, я сконцентрируюсь только на четвертом, пятом и шестом уровнях его классификации.<a l:href="#n_263" type="note">[263]</a></p>
    <p>На четвертом уровне по Пиаже животные могут найти кусок еды, который положили под один из наперстков.</p>
    <p>Вы берете в руку кусочек еды, поднимаете один из наперстков и кладете под него еду, затем разрешаете животному решить, под каким наперстком ее искать. Звучит просто, но для этого животному нужно хотя бы одно протопредставление, потому что без мысленного образа стимул просто исчезает, когда еда скрывается под наперстком. Без протопредставления животное будет искать под каждым наперстком. Человеческие детеныши овладевают этой способностью примерно к одному году.</p>
    <p>Насколько хорошо развито протопредставление, становится заметно, когда наперстки перемещают, как это делают наперсточники. Если животное может уследить за перемещениями, то оно достигло пятого уровня Пиаже. Человеческие дети достигают его к 12–18 месяцам. Среди животных этот тест успешно прошли, например, голуби, сороки<a l:href="#n_264" type="note">[264]</a>, собаки<a l:href="#n_265" type="note">[265]</a>, кошки<a l:href="#n_266" type="note">[266]</a> и некоторые виды приматов<a l:href="#n_267" type="note">[267]</a>, например, капуцины и резусы.</p>
    <p>На шестом уровне Пиаже награда скрыта, то есть перед одним из наперстков стоит какой-то экранирующий предмет. Вы показываете испытуемому, что поощрение у вас в руке. Далее вы смыкаете руку с угощением и прячете ее за экраном, потом снова показываете испытуемому руку, но уже пустую. После этого вы убираете экран и даете объекту исследования возможность найти угощение под одним из наперстков. Если вы прячете награду под один из наперстков незаметно для объекта и демонстрируете пустую руку, то тот, кто владеет этим уровнем постоянства объекта, сразу начнет искать под тем наперстком, которого не было видно. Насколько известно, этим уровнем овладели только виды человекообразных обезьян, серые попугаи, галки, сороки и попугаи кеа. Мы, люди, достигаем этого уровня примерно к двум годам и поэтому свято верим, что выиграем в такую простую игру, как наперстки. Если у вас есть способность постоянно держать в голове объект в виде мысленного образа, то вы тоже будете так думать. Когда мысли можно разумно сочетать друг с другом, то можно говорить о логическом мышлении.</p>
    <subtitle>ЛОГИКА</subtitle>
    <p>В экспериментах тоже используют шуршащие коробки. Но и здесь испытуемых животных нельзя приучать к шуму. Они должны самостоятельно накопить опыт и исходя из него сделать вывод, что полная коробка шуршит, а пустая не издает шума. Это логическая связь «сначала» — «потом». А теперь внимание: животное, которое может мыслить логически и знает, что одна из двух коробок заполнена, сделает правильный вывод, даже если вы встряхнете только пустую коробку. Нужная коробка — другая. По принципу исключения. Таким образом на логическое мышление успешно протестировали крупных человекообразных обезьян<a l:href="#n_268" type="note">[268]</a>, серых попугаев<a l:href="#n_269" type="note">[269]</a>, какаду<a l:href="#n_270" type="note">[270]</a> и попугаев кеа<a l:href="#n_271" type="note">[271]</a>. Люди проходят этот тест с трех лет.<a l:href="#n_272" type="note">[272]</a> Сначала собаки не прошли этот тест.<a l:href="#n_273" type="note">[273]</a> Но в более позднем исследовании тест прошли три собаки из шести и даже один из шести голубей.<a l:href="#n_274" type="note">[274]</a> В позже опубликованной работе тест прошли все собаки.<a l:href="#n_275" type="note">[275]</a> Конечно, собаки не эволюционировали каким-то волшебным способом, просто исследователи стали умнее. Они мудро изменили свои эксперименты и приспособили их к поведению собак.</p>
    <p>Другой тест исследует способность распознать неизвестную причину. Представьте, что вы в кино.</p>
    <p>На экране вы видите густой лес. Вдалеке виднеется какое-то движение среди деревьев. Ветра нет, но движение направлено к герою на экране. Вы не можете определить причину движения, но явственно слышите треск гигантских деревьев. Вам кажется, что это приближается огромный циклоп, Кинг-Конг или динозавр из Парка Юрского периода. В любом случае, это явная опасность для антагониста. Эти размышления невероятно интересны! Вопрос в том, произвела ли бы эта сцена впечатление на других животных. Мы пугаемся, потому что можем вообразить, что за чудовище может раздвигать и ломать деревья. Мы можем понять причину по наблюдаемому эффекту.</p>
    <p>Точно так же проводится тест сравнительной поведенческой биологии. Вы наблюдаете за воронами в большом вольере с источником питания. Рядом с кормушкой висит занавеска, из-за которой к пище тянется палка. Теперь в вольер заходят два человека. Один стоит спокойно и не двигается, а второй исчезает за занавеской. Невидимый для вороны человек начинает двигать палкой. Это хороший повод не приближаться к еде, чтобы не попасть под удар палки. Если оба человека покинут вольер и палка перестанет двигаться, поведение вороны тут же изменится и она полетит к кормушке.</p>
    <p>Это поведение можно объяснить двумя способами:</p>
    <p>А: У вороны есть ассоциация, что неподвижная палка, в отличие от двигающейся, не представляет опасности (ассоциативное мышление).</p>
    <p>Б: Ворона понимает скрытую причину, а именно, что за занавеской — человек, опасное для нее следствие (причинное мышление).</p>
    <p>В поведенческой биологии более правдоподобным всегда считается самое простое объяснение, и именно так в прошлом интерпретировали соответствующее поведение животных.</p>
    <p>Но что произойдет, если немного изменить эксперимент? В этом эксперименте в вольер заходит только один человек, и его хорошо видно. Но палка все еще магическим образом угрожающе двигается. Если верно утверждение А, то, как только человек покинет вольер, а палка замрет, вороны тут же полетят к кормушке. Ведь, согласно ассоциативному мышлению, недвигающаяся палка не представляет угрозы. Но то, как повели себя испытуемые в реальности, можно объяснить только вариантом Б.<a l:href="#n_276" type="note">[276]</a> Они сильно нервничали, и если и решались вернуться к источнику пищи, то только после тщательного осмотра палки и занавески.</p>
    <p>Это действительно умный эксперимент, потому что ситуация приближена к естественным условиям жизни. Даже в природных условиях ветви деревьев не раздвигаются сами по себе — это может означать опасность, которую нужно исключить. Еще несколько лет назад я верил, что такое могут только люди, и считал, что интерпретировать подобное поведение можно только как ассоциативное мышление. Теперь все по-другому, и этот вопрос стал темой специального выпуска журнала <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis>.<a l:href="#n_277" type="note">[277]</a></p>
    <p>С 1984 года известно, что дельфины могут строить логические связи. Эти доказательства были предоставлены во время исследования их языковых способностей.<a l:href="#n_278" type="note">[278]</a> Чтобы узнать их уровень познания, не обязательно экспериментировать в неволе. Чтобы получить результаты в живой природе, достаточно одного трюка. Изобретательные ученые, например, собирают свежую мочу слонов и добавляют ее в грязь на пути других слонов. Они позаботились о том, чтобы взять биоматериал у известных и неизвестных слонов и других животных, которых могли или не могли знать слоны. Теперь представьте себе озадаченного слона.</p>
    <p>Именно так выглядит слон, когда чувствует впереди себя запах слона, который находится за его спиной. Тут выяснилось и то, что животные знают, где находятся их родственники и знакомые,<a l:href="#n_279" type="note">[279]</a> и то, что у них есть логика, раз они понимают, что животное, идущее сзади, никак не могло пометить землю впереди.</p>
    <subtitle>АБСТРАКТНОЕ МЫШЛЕНИЕ</subtitle>
    <p>Мы с вами уже знаем, что многие способности формируются только в ходе индивидуального развития. А уж как удивились ученые, когда обнаружили абстрактное мышление у утят. Чтобы вы мне поверили, придется объяснить чуть поглубже.</p>
    <p>Вы наверняка слышали имя Конрада Лоренца, сумасшедшего исследователя поведения, который около 80 лет назад настолько сроднился с утками, что они считали его своим лидером. После фильма «Летите домой» почти все знают, что влечет за собой подобный импринтинг. Эксперимент Лоренца повторила не только героиня фильма Эми, но и множество ученых. Это больше похоже на обучающее мероприятие, как, например, когда рыбам проводят тест с зеркалом (см. главу «Самосознание») и наблюдают, как они агрессивно настраиваются по отношению к своему отражению.</p>
    <p>Так или иначе, удивительно, когда ученые снова и снова повторяют этот эксперимент, потому что обычно, воспроизводя старые эксперименты, особо ничего не добьешься.</p>
    <p>Но два ученых из Оксфорда, Мартино и Касельник, похоже, считали иначе. Им в головы пришла безумная идея протестировать утят на абстрактное мышление. Чтобы пройти этот тест, испытуемые, животное или человек, должны понимать, что два шара и две пирамиды образуют категорию, цилиндр относится к конусу, а куб — к прямоугольнику. Если у утенка был импринтинг на двух шарах сразу после вылупления, то он также будет без всяких колебаний ходить за двумя пирамидами, или за двумя конусами, или за цилиндрами. Точно так же если импринтинг утенка был на разных геометрических фигурах, то он следовал бы за любой другой комбинацией разных геометрических фигур. Вам может показаться, что это не особо впечатляющей пример живого существа, способного к абстрактному мышлению. Ведь птенец следует за двумя геометрическими фигурами и считает их своей мамой. Не слишком разумно, да? Может быть, вы и правы, но с потерей гибкости приобретается способность к абсолютному обучению.</p>
    <p>Импринтинг значит, что если однажды увидишь — уже никогда не забудешь. И дело не в эксперименте, это было достижение Конрада Лоренца. Тут важно то, что крошечный утиный мозг способен распознавать узоры на геометрических фигурах. Этот шаблон становится абстрактным, классифицируется и сохраняется. Знание этой категории позволяет утенку идентифицировать новые объекты по категориям и адаптировать свое поведение. Именно этот процесс мы, люди, называем абстрактным мышлением. И то, что утки способны на такую сложную операцию, действительно поразительно. Этому даже посвятили несколько страниц в журнале <emphasis>Science</emphasis>.<a l:href="#n_280" type="note">[280]</a> Получается, что абстрактное мышление не такое сложное, как мы о нем думали. И процесс импринтинга и связанные с ним этапы жизни необходимы для выживания детенышей. Уток на пруду много, а утятам приходится обходиться без гнезда. Таким образом, распознавание мамы-утки создает экстремальное эволюционное давление и имеет большой потенциал для изобретения умных эволюционных решений.</p>
    <p>Подобно большинству певчих птиц, которые могут выучить новые элементы песен только в юности, утята могут так абстрактно мыслить только в первые часы жизни. Способность проявляется, только когда она нужна, затем она выключается. Это работает примерно так же, как у детей, которые запоминают абсолютно всех взрослых. Взрослым такая фотографическая память уже не нужна.</p>
    <p>Теперь вас, конечно, интересует, способны ли другие животные проявлять подобные когнитивные способности в своей повседневной жизни. Внимание: тут речь пойдет не только об обладании этой способностью на определенном этапе жизни.</p>
    <p>Певчие птицы учат песни в юности, но они никогда не смогут общаться на одном языке, потому что во взрослом возрасте они не могут выучить больше ни ноты. Поэтому мы будем говорить об универсальной и пожизненной способности к абстрактному мышлению в различных контекстах. Чтобы прояснить еще раз: мы говорим об абстрактном мышлении как о способности принимать решения на основании аналогий. О том, что приписываем только людям.</p>
    <p>Чтобы выяснить это, нам нужно просто поиграть с животными в карты. Игра «квартет» — самая простая проверка на то, может ли животное формировать категории. Моим сыновьям по четыре года, и они медленно начинают познавать радость этой игры. Но мне потребовалась масса терпения, чтобы вообще научить их правилам.</p>
    <p>Аналогично поступают, если хотят провести такое исследование с участием животных. Если подопытный вычленяет пару, то ему дают награду, и он понимает, что от него хотят. Но что, если нужно распознать не одну и ту же пару? Что делать, если нужно сформировать аналогию и принять решение на ее основе?</p>
    <p>Представьте, что вам досталась карта с синим и красным квадратом. На столе лежат две другие карты — с красным и синим кругом; с красным квадратом и синим крестом. Какая карта с ней совпадает? Обе, потому что на них красные и синие символы — это было бы разумной аналогией, которая относится ко всем трем картам, а вам нужно выбрать только одну. Ладно, думаете вы, выберу карту хотя бы с одним квадратом. Но это было бы неправильно, потому что вы должны понимать, что нужно выбрать карту, на которой изображены две идентичные фигуры. Форма и цвет не важны, нужно видеть только аналогию одинаковости вещей. Если вы это понимаете и знаете пример, то это до нелепого просто. Во время учебы я помогал в центрах подбора персонала и видел кандидатов, которые раз за разом ошибались, потому что не были готовы к такому тесту и просто не понимали, что от них хотят.</p>
    <p>Возможно, вам стоит попробовать и посмотреть видео<a l:href="#n_281" type="note">[281]</a>, снятое учеными. Только четвертый пример я сумел решить так же быстро, как ворона. До недавнего времени такие достижения приписывали только людям и человекообразным обезьянам.<a l:href="#n_282" type="note">[282]</a> Позже к ним присоединились павианы<a l:href="#n_283" type="note">[283]</a>, а теперь вот и вороны. Вполне возможно, что и другие животные способны к абстрактному мышлению.</p>
    <p>И вот вишенка на торте: вороны формировали аналогии спонтанно во время теста. То есть раньше они не умели использовать решения по аналогии<a l:href="#n_284" type="note">[284]</a> и, в отличие от кандидатов в моем центре по подбору персонала, смогли бы пройти интервью.</p>
    <p>Особенно примечательно, что птиц угощали, даже если они ошибались. И они, несмотря ни на что, отвечали правильно.</p>
    <subtitle>СТРАТЕГИЧЕСКОЕ МЫШЛЕНИЕ И ТВОРЧЕСТВО</subtitle>
    <p>Как и любой искусный экспериментатор, он упаковал свой тест в историю. Знаете басню «Ворона и кувшин»? Эзоп якобы наблюдал, как ворона, которая хотела пить, никак не могла дотянуться до воды в кувшине. Тогда умное животное набросало камни в кувшин, уровень воды поднялся, а ворона смогла утолить жажду. Действующие герои басен — животные, которые олицетворяют людей, и этот тест на интеллект действительно пользуется популярностью вот уже 2500 лет, помогая отличить более умных людей.</p>
    <p>Дети западного мира проходят этот тест в возрасте 5–7 лет.<a l:href="#n_285" type="note">[285]</a></p>
    <p>Недавно психолог Сара Джелберт из Новой Зеландии решила провести этот тест с воронами.<a l:href="#n_286" type="note">[286]</a> Эзопа результаты, скорее всего, бы не удивили, потому что эти подопытные без труда справились с заданием. Им давали разные предметы, но они игнорировали плавающие или полые предметы и собирали только тяжелые камни, которые смогут повысить уровень воды. Если у них было несколько резервуаров на выбор, они брали тот, где уровень воды выше всего. А если в резервуаре был песок, то сначала они в него камни не бросали, почему? О чем, как вы считаете, могли думать вороны в этот момент?</p>
    <p>Впрочем, у их логики был предел. Они не различали цилиндры разного диаметра. В другом тесте у них было три прозрачных цилиндра с водой. Цилиндр с едой был слишком узким, чтобы туда можно было бросить камень, а вороны не видели смысла кидать камни в другие цилиндры. Они не знали, что два цилиндра соединены друг с другом, что можно было повысить уровень воды в цилиндре с угощением, кидая камни в другой.</p>
    <p>Вам может показаться, что это испытание несправедливое, но человеческие дети справляются с ним примерно в восьмилетнем возрасте. В нашем западном мире в этом возрасте дети уже бесчисленное количество раз сталкивались с возможностью косвенного манипулирования вещами. Свет включается, если нажать на пластиковый объект на стене, а маленькие машинки начинают двигаться, если крутить колесики на пульте. Держу пари, что в ближайшее время мы увидим публикацию о птицах, которые получают похожие результаты на тестированиях.</p>
    <p>Не могу не упомянуть, что эксперименты эти подвергаются критике. В конечном счете важно то, каким способом птицы пришли к решению, творчески или благодаря полученным через попытки знаниям.</p>
    <p>Поэтому исследователи предлагают несколько измененный эксперимент.<a l:href="#n_287" type="note">[287]</a> К сожалению, я не могу порадовать вас результатами, потому что статья вышла совсем недавно, и наверняка пройдет год или два, пока кто-нибудь не реализует это предположение в эксперименте.</p>
    <p>Испытания, которые касались повышения уровня воды, были успешно пройдены воронами<a l:href="#n_288" type="note">[288]</a> и человекообразными обезьянами<a l:href="#n_289" type="note">[289]</a>. Аналогичный тест есть для дельфинов, только он работает с точностью до наоборот.</p>
    <p>При экспериментах с дельфинами нет смысла заставлять их бросать камни в наполненные водой цилиндры. Поэтому исследователи придумали установить поплавок в прозрачном цилиндре, который под воздействием груза тонет и в качестве награды выпускает рыбу. Как-то раз водолаз показал дельфинам принцип работы. Он подплыл к грузу, поднял его и бросил в цилиндр. Животные быстро поняли, что нужно четыре груза, чтобы опустить поплавок и получить рыбу. Это ожидается от всех животных, которые могут учиться с помощью имитации. Это само по себе подвиг, на который способны лишь немногие виды животных. Настоящая хитрость заключалась в следующем: грузы отнесли на расстояние около 40 метров от цилиндров. Теперь дельфинам нужно было проплыть по 40 метров четыре раза туда и обратно, чтобы получить награду. Стратегически мыслящий ум прихватил бы сразу все грузы и проплыл бы только один раз. Наверное, многие строители подтвердят, что это не так просто. Многие рабочие, по крайней мере те, кому платят по часам, как правило, бегают туда-сюда несколько раз, чтобы забрать материалы и инструменты. Они это делают, хотя и одной или двух перебежек было бы достаточно.</p>
    <p>Владелец здания может задаться законным вопросом, а не дурачки ли рабочие или, может, обманывают его; негодования не миновать. Хотя дельфины никогда не видели, чтобы другой дельфин или человек брал по два веса одновременно, они быстро пришли к идее облегчить себе работу и стали переносить по несколько весов одновременно.<a l:href="#n_290" type="note">[290]</a></p>
    <p>Без сомнений, это творческое решение и явное стратегическое мышление. Но у всех этих сравнительных экспериментов есть проблема. Сравнивать производительность животных и детей определенного возраста — проблематично, потому что вы проверяете не только когнитивные способности, но и сложный опыт ребенка в нашем непростом мире. Иначе говоря, чем старше ребенок, тем критичнее нужно относиться к сравнению, потому что ни одно животное не сможет приблизиться к опыту шестилетнего ребенка. У животных нет подобного опыта, поэтому они не могут так же хорошо справляться со сложными тестами. Но подробнее мы поговорим об этом в главе «Исследовательские ошибки».</p>
    <p>Поэтому для меня важнее вести правильные наблюдения в живой природе и как можно больше узнавать о естественном повседневном поведении. Поэтому мы обращаемся к относительно легко наблюдаемому поведению во время охоты, то есть к стратегии охоты. Тут мы говорим о стратегическом мышлении и творчестве, поэтому обычное охотничье поведение нас не интересует. Скорее, мы ищем поведение, которое произошло благодаря адаптации к определенным условиям окружающей среды. Строго говоря, мы даже не говорим о краткосрочной адаптации, которую нельзя объяснить эволюционными механизмами. Возможно, вы уже знаете из документальных фильмов, что у косаток существуют разные стратегии охоты. Они загоняют рыбные косяки в ограниченное пространство,<a l:href="#n_291" type="note">[291]</a> или заставляют их приближаться к поверхности воды,<a l:href="#n_292" type="note">[292]</a> или плавают на мелководье, чтобы поймать морских львов,<a l:href="#n_293" type="note">[293]</a> или раскачиваются, создавая волны, которые смоют тюленей и пингвинов со льдины.<a l:href="#n_294" type="note">[294]</a></p>
    <cite>
     <p>Дельфины тоже очень изобретательны, они загоняют рыбу на мелководье, а потом, лежа на дне, легко ее ловят,<a l:href="#n_295" type="note">[295]</a> или делают завесу из пузырьков воздуха,<a l:href="#n_296" type="note">[296]</a> или мутят ил,<a l:href="#n_297" type="note">[297]</a> чтобы рыба не смогла сбежать, или надевают себе на нос губку, чтобы добывать пищу из грунта.<a l:href="#n_298" type="note">[298]</a> Ради успешной охоты они даже сотрудничают с людьми, загоняя рыбу в сети рыбаков Южной Америки<a l:href="#n_299" type="note">[299]</a> и Азии<a l:href="#n_300" type="note">[300]</a>, и позволяют платить им за это рыбой.</p>
    </cite>
    <p>Впрочем, вы, возможно, и не удивились, потому что ожидаете такого поведения от дельфинов. Следующий пример заставит вас призадуматься. Совсем недавно французские ученые заметили сомов, которые необычно себя ведут. Сомы — крупнейшие пресноводные европейские рыбы, они могут без проблем вырасти более двух метров в длину. Европейский сом (Silurus glanis) распространен в Восточной Европе, и лишь в последние годы их стали замечать во Франции. К всеобщему удивлению, сом продемонстрировал охотничье поведение, которого нет ни на родине, ни во Франции. Они выскакивают из воды, как дельфины, и приземляются на пляже, чтобы наброситься на чаек. Всего через четыре секунды они возвращаются в свою стихию, оставляя человеческих наблюдателей с открытыми ртами. Эта техника дала им прозвище «пресноводный кит-убийца» (Freshwater Killer Whales).</p>
    <p>Кроме того, их поведение, как и поведение дельфинов, сложно объяснить естественным отбором или эволюционными механизмами.</p>
    <p>В своей публикации исследователи не вдаются в когнитивные аспекты и ограничиваются экологическими последствиями.</p>
    <p>В исследовании особое внимание уделено тому, что сом является иммигрировавшим видом, и, пока не будет доказано обратное<a l:href="#n_301" type="note">[301]</a>, рыбаки будут обвинять их в истощении запасов рыбы.</p>
    <p>Такое поведение почти невозможно с когнитивной точки зрения, и, если бы оно не было тщательно задокументировано, я бы посчитал это рыбацкой байкой. Да, существуют рыбы, которые ищут кратковременное спасение от врагов на суше, но это врожденное поведение. Конечно, заселение земли позвоночными объясняют рыбами, которые начали охотиться на пляже. Но это заняло сотни тысяч лет. Также можно предположить, что это поведение уже было генетически заложено, но было заблокировано механизмами эпигенетики.<a l:href="#n_302" type="note">[302]</a> Но почему этот блок был снят именно во Франции?</p>
    <p>Невероятно предположить, что простой рыбий мозг может отклониться от своего врожденного поведения, практически за одну ночь изобрести что-то новое, попробовать на личном опыте, и как вообще это поведение распространилось в популяции? Внезапно все сомы во Франции стали маленькими гениями и придумали этот трюк сами или они учились друг у друга? Честно говоря, я не знаю, что еще можно придумать настолько же неправдоподобное. Более простого объяснения я придумать не могу, поэтому должен признать, что мы, возможно, сильно их недооцениваем. Тут я могу сказать, что в главе «Самосознание» мы опять столкнемся с рыбами.</p>
    <p>Давайте выйдем из воды и посмотрим на некоторые стратегии на суше. Шимпанзе — не вегетарианцы и любят мясо. Наши родственники тоже не являются идеально сконструированными хищниками, поэтому они многое придумали, чтобы заполучить вожделенный животный белок.</p>
    <cite>
     <p>Для большинства людей изобретение копья ограничивается лишь нашими предками, и почти никто не знает, что шимпанзе тоже делают копья для охоты. Исследователи говорят о планируемых пятиступенчатых действиях при производстве этих копий.<a l:href="#n_303" type="note">[303]</a></p>
    </cite>
    <p>Кроме этого умного способа охоты, которым животное может пользоваться без необходимости применять силу, существует и сложная в реализации совместная охота с распределением ролей. В отличие от стаи, в которой каждое животное может выполнять разные функции и роли, шимпанзе умеют планировать настоящие облавы. Для этого нужны четыре роли.<a l:href="#n_304" type="note">[304]</a> Тот, кто пугает добычу, группа ведущих, группа блокирующих и ловцы. Жертвы такой охоты — маленькие обезьяны с причудливым названием красный колобус.</p>
    <p>После того как обезьян спугнули и подтолкнули в нужном направлении, внезапно появляются блокировщики.</p>
    <p>Они преграждают путь, а в единственном месте, где можно сбежать, их уже молча ждут ловцы. Все, ловушка захлопнулась. Учитывая, что облава ведется не только по земле, но и в третьем измерении, и то, что ловушку нужно делать тихо и незаметно, становится понятно, что такое поведение ничем не уступает человеческим облавам. Впечатляет и то, как они делят добычу после успешной охоты. Если бы при распределении ролей не было механизмов справедливого вознаграждения зверей, не участвующих непосредственно в ловле добычи (то есть пугающих, ведущих, блокирующих), мы не смогли бы наблюдать такое поведение. Добычу, конечно же, справедливо делят между всеми охотниками.</p>
    <subtitle>МАТЕМАТИКА</subtitle>
    <p>Кроме того, многие животные могут считать по крайней мере до четырех. Этому посвящена отличная статья в Википедии,<a l:href="#n_305" type="note">[305]</a> поэтому я, пожалуй, не буду перечислять бесчисленные примеры и эксперименты. Но вам может понравиться следующая история.<a l:href="#n_306" type="note">[306]</a></p>
    <p>В Миссиссипи, в институте морских исследований Маммала, в американском дельфинарии, дельфиниха Келли продемонстрировала совершенно невероятное поведение. Дельфины там обучены собирать мусор из бассейна, за это их награждают небольшим количеством рыбы. Однажды Келли, наверное, не была голодна, поэтому она не принесла тренеру обрывок бумаги, а припрятала его. Это уже само по себе невероятное достижение. С одной стороны, это доказывало, что она обладает большим самоконтролем. В науке говорят об ингибирующем контроле, но на самом деле приписывают его только людям (см. главу «Теория разума»). Кроме того, Келли продемонстрировала понимание времени и дала понять, что усвоила концепцию торговли, потому что эта бумажка стала для нее в конечном итоге валютой, которую она при необходимости может выменять на рыбу. Но на этом ее творческие идеи не ограничились. Никто не определил, какого размера должен быть кусочек бумаги, поэтому ей пришла в голову идея разорвать бумагу на несколько частей и получить награду несколько раз. Невероятно, не правда ли? Но самое интересное еще впереди.</p>
    <p>Однажды она поймала чайку и отнесла ее тренеру. Тот был в восторге и наградил ее сразу несколькими рыбешками.</p>
    <cite>
     <p>И тут у Келли родилась гениальная идея. Она положила одну рыбу так, чтобы до нее могли добраться чайки. После этого, находясь в засаде, она смогла поймать очередную чайку, чтобы снова выменять ее на несколько рыбин.</p>
    </cite>
    <subtitle>ЗЕФИРНЫЙ ТЕСТ — МЫСЛИ О СОБСТВЕННОМ МЫШЛЕНИИ</subtitle>
    <p>Этот тест довольно простой, и для нас он проходил следующим образом: каждому из моих сыновей дали две тарелки, на каждой из которых было по два мармеладных медведя. После этого они сели за стол, а я сказал, что, когда вернусь через несколько минут, они снова получат по две мармеладки. Загвоздка была только в том, что им нельзя было есть этих прекрасных медведей, которые заманчиво лежали прямо перед ними. Со стульев вставать тоже нельзя. Для детей, которым только исполнилось четыре года, это довольно сложно. Их мышление и действия еще довольно сильно завязаны на «здесь и сейчас», а самоконтроль развит недостаточно хорошо.</p>
    <p>Этот ингибирующий или импульсный контроль, иначе говоря, самодисциплина, заставляет нас принять отсрочку вознаграждения и является важной формой выражения метасознания. Только когда я смогу судить о собственных знаниях, мышлении и действиях, я могу принимать решения, которые не зависят непосредственно от ситуации. Пациенты с повреждением мозга в области медиальной орбитофронтальной коры (mOFC) теряют способность к пониманию отсрочки вознаграждения.<a l:href="#n_307" type="note">[307]</a></p>
    <p>Но зефирный тест показывает не только уровень когнитивного развития, но и допускает далеко идущие гипотезы о будущем. Так, например, установили, что дети, которые справляются с этим тестом в возрасте четырех лет, будут более успешны в жизни.</p>
    <p>Даже показывалось, что этот успех не зависит от других факторов вроде интеллекта или социальной среды.<a l:href="#n_308" type="note">[308]</a></p>
    <p>К моей радости, сыновья справились с испытанием. Хотя я жульничал — оставил их мариноваться в этой ситуации на целых 15 минут. Но было и еще одно важное отклонение от первоначального теста. Обычно дети должны справляться с искушением в одиночку. Мне же было интересно посмотреть на то, как они будут справляться вместе, потому что, возможно, ни один из сыновей не хотел сдаваться первым. Оба эти аспекта имеют много общего с метасознанием.</p>
    <p>Но что это такое и как можно протестировать метасознание? Нельзя проводить тесты на животных с языковой базой. Метасознание — это мышление о собственном мышлении, или знание о собственных знаниях, или мышление о собственных знаниях, или знания о собственных мыслях. В основном все это основано на способности играть мысленными образами и наблюдать за собой в процессе.</p>
    <p>Но давайте сократим эту сложную мысленную конструкцию до абсолютного минимума и проведем простой эксперимент: у меня есть три непрозрачных цилиндра, и я кладу в один из цилиндров награду так, чтобы испытуемые это заметили. Животные, начиная с четвертого уровня Пиаже, конечно же, сразу бегут к этому цилиндру и получают свое вознаграждение. Теперь я скрываю от испытуемых все цилиндры. После этого кладу награду так, чтобы ее не было видно. Животные с метасознанием знают, что они не знают, в каком из цилиндров награда, поэтому будут проверять их все, даже если их много. Животные без метапознания обычно выбирают тот цилиндр, в котором они уже находили еду. Если тестировать, например, шимпанзе и двухлетних детей, то разницу вы не найдете. Они все успешно пройдут тест.<a l:href="#n_309" type="note">[309]</a></p>
    <p>Пример кажется вам простым, и вы не думаете, что это — метасознание? Ну, у меня есть еще один пример: завтра вам нужно выступить с презентацией. Это не совсем ваша тема, и вы знаете, что одной ночи для подготовки недостаточно. Кроме того, утром вы будете слишком уставшим, чтобы успешно выступить. Ваш босс, к счастью, отличный парень, поэтому предлагает выбор:</p>
    <p><strong>Вариант А:</strong> Вы принимаете вызов и получаете долгожданное повышение и 40 % к зарплате. Единственный нюанс: если провалите презентацию, вас уволят.</p>
    <p><strong>Вариант Б:</strong> Вы честны с собой и с начальством и отказываетесь. Остаетесь в своей должности, но получаете символическую прибавку к зарплате в 2 % за честность.</p>
    <p>Это будет сложное решение. На чаше весов находится действительно большая награда, но также и связанный с ней риск, поэтому вы должны максимально точно оценить свою нынешнюю жизненную ситуацию. Вы можете спросить себя: как быстро я смогу найти новую работу, смогу ли я обеспечивать семью в это время, могу ли я позволить себе карьерный рывок? Вы думаете обо всех аспектах жизни и проверяете, хватит ли вам навыков и знаний, чтобы отлично выступить.</p>
    <p>Теперь представьте, что вы лабораторная крыса. Сегодня вас ждет тест, который вы уже неоднократно проходили. Задача простая, нужно решить, одинаковой ли длины два сигнала. Это легко, если эти сигналы разной длины. Но все становится сложнее, если разница между ними около секунды. Теперь вы идете в экспериментальную камеру и должны принять решение. В этом эксперименте хорошо то, что вы можете решить, хотите ли вы вообще пройти его. Однако вы понимаете — если пройти тест, вкусняшек будет много, если провалить его — не дадут вообще ничего.</p>
    <p>Крысы выбирают эксперимент, только если уверены, что смогут различить сигналы, потому что риск слишком высок.<a l:href="#n_310" type="note">[310]</a> Животные без метасознания не смогли бы думать о своих знаниях или способностях, поэтому не смогли бы принять решение, связанное с рисками. Это прекрасный чистый эксперимент, которым гордятся поведенческие биологи. По этой схеме протестировали все крупные виды человекообразных обезьян<a l:href="#n_311" type="note">[311]</a>, дельфинов<a l:href="#n_312" type="note">[312]</a>, обезьян-резусов<a l:href="#n_313" type="note">[313]</a>, капуцинов<a l:href="#n_314" type="note">[314]</a>, голубей<a l:href="#n_315" type="note">[315]</a> и даже пчел<a l:href="#n_316" type="note">[316]</a>.</p>
    <p>Наверное, вы теперь думаете: а как же философское мышление, а как же созерцание? Разве метасознание — не высшая дисциплина? Я думаю, что да, но, к сожалению, созерцание касается не внешней деятельности, а только внутреннего диалога. Как поведенческий биолог, я не могу проверить эту способность, потому что момент, когда мышление превращается в действие, — уже не созерцание. Но позвольте поразмышлять: кто скажет, что метасознание/созерцание не древнее изобретение природы для борьбы против скуки? Как только появляется эпизодическая память, становится возможным получить доступ к ее содержанию и мысленно поиграть с ним. Пожалуйста, спросите себя, когда именно вы размышляете о своих собственных мыслях или в какие моменты вы занимаетесь созерцанием. У меня это часто происходит, когда мне нечего делать и меня одолевает скука. Возможно, сторожевой пес за месяц использует метасознание больше, чем иной человек за всю жизнь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Кто я, а кто, собственно, ты?</p>
    </title>
    <subtitle>САМОСОЗНАНИЕ</subtitle>
    <p>Реакции на зеркало очень разные, но их можно разделить на пять категорий. В первой категории животные просто игнорируют зеркало. Им не важно собственное отражение, что, впрочем, не значит, что у них нет самосознания. Может быть, для этого вида животных оптические ощущения не имеют такого важного значения. Возможно, они бы скорее познали себя, если бы почувствовали запах своего тела. Может быть, они бы познали себя, если бы услышали собственный голос. Как вы видите, этот тест не работает одинаково для всех животных.</p>
    <p>Во второй категории животные реагируют на отражение социальным поведением. Так, например, территориальные рыбы нападают на установленное на их территории зеркало. Часто они продолжают атаку до полного изнеможения, и, поскольку, нам известен эффект владения (см. главы «Культ смерти и война» и «Разуму вопреки»), мы понимаем причину. Но животное может отреагировать на отражение привязанностью. За этим следуют безуспешные попытки сближения, которые мы можем наблюдать у волнистых попугайчиков.</p>
    <p>В третьей категории нас ждет кое-что примечательное. Животные понимают, что это отражение. Например, если положить пищу так, чтобы ее было видно только в зеркале, то будет две возможных реакции. Первая — животное бежит к зеркалу и понимает, что там нет еды, растерянно оглядывается, находит настоящую пищу и бежит к ней. При втором варианте животные видят пищу в зеркале, но идут сразу к еде, минуя отражение. В этой категории у животных есть понимание, что такое зеркало, или при необходимости они могут его получить. Так ведут себя, например, свиньи<a l:href="#n_317" type="note">[317]</a>, макаки<a l:href="#n_318" type="note">[318]</a>, серые попугаи<a l:href="#n_319" type="note">[319]</a>, вороны<a l:href="#n_320" type="note">[320]</a> и некоторые породы собак<a l:href="#n_321" type="note">[321]</a>.</p>
    <p>В четвертой категории все еще интереснее. Опять же, сначала животные реагируют социальным поведением. Но в какой-то момент понимают, что тут что-то не так. Часто с явным недоумением они понимают, что могут управлять своим отражением, и начинается так называемый анализ внештатной ситуации. То есть человеческий малыш или человекообразная обезьяна двухлетнего возраста<a l:href="#n_322" type="note">[322]</a> шевелят руками, ногами и головой, пока не станет больно. Достичь эффекта на расстоянии — это весело. Поэтому нам так нравится бросать камни или стрелять ракетами.</p>
    <p>В последней, пятой категории присутствует так называемое самонаправленное поведение, когда животные ведут себя непривычным образом. Например, если пометить краской лоб шимпанзе, то он сразу схватится за голову, когда увидит отражение в зеркале. Ожидается, что он потянется к пятну на лбу отражения, потому что видит его именно там. И тот факт, что он касается своего лба, показывает, что он знает, на кого смотрит в зеркало и где на самом деле пятно краски.</p>
    <cite>
     <p>Сначала тест прошли только шимпанзе.<a l:href="#n_323" type="note">[323]</a> Конечно, тогда эксперимент критиковали, потому что результаты были невероятными: у животных есть самосознание.</p>
    </cite>
    <p>Многие критические замечания, конечно, были оправданными, поэтому эксперимент совершенствовался с годами. Птице или дельфину, разумеется, довольно сложно схватиться рукой за лоб. Это напоминает мне карикатуры, которые изначально призывали обратить внимание на разные условия обучения учащихся. Рисунок был настолько гениален, что его начали применять в очень разных областях.<a l:href="#n_324" type="note">[324]</a></p>
    <p>Для решения этой проблемы метки наносились на другие части тела, и этого было достаточно, если животное пыталось рассмотреть именно эту часть своего тела.</p>
    <p>Неожиданно с испытанием справились и другие животные, например, афалины<a l:href="#n_325" type="note">[325]</a>, косатки<a l:href="#n_326" type="note">[326]</a>, слоны<a l:href="#n_327" type="note">[327]</a>, сороки<a l:href="#n_328" type="note">[328]</a> и упомянутые уже попугаи-кеа<a l:href="#n_329" type="note">[329]</a>. На YouTube можно найти видео про такое тестирование.<a l:href="#n_330" type="note">[330]</a></p>
    <p>Еще один спорный момент касался нанесения метки, потому что он всегда связан с прикосновением, поэтому последующее поведение может быть просто реакцией на касание. Чтобы это изменить, животных часто трогали, не нанося метки. Затем сравнивали их поведение с меткой и без нее. Если обнаруживалось, что животные занимались меткой дольше и интенсивнее, чем просто при прикосновении, то предполагалось, что это именно метка спровоцировала реакцию.</p>
    <p>Воодушевленные вышеизложенными результатами, исследователи снова протестировали тех животных, кто в прошлый раз тест провалил. Тут интересен пример обезьян-резусов. Они не входят в группу человекообразных обезьян и не так хорошо развиты когнитивно. Они не проходят официальный зеркальный тест, потому что легко могут унюхать краску на лбу. Тем не менее они используют зеркало для тщательного изучения себя. Есть одна часть тела, которую рассмотреть непросто, — ягодицы и половые органы. А вместе с зеркалом вам открываются новые заманчивые перспективы.</p>
    <p>А интересно тут следующее: животные в любой момент могут рассматривать половые органы своих сородичей. Поэтому энтузиазм в видео<a l:href="#n_331" type="note">[331]</a> нельзя объяснить ничем другим, кроме как тем, что они впервые смотрят на свои собственные гениталии. Но для этого нужно понимать, что это их собственные органы. То есть с небольшой натяжкой можно считать, что резусы тоже прошли зеркальный тест<a l:href="#n_332" type="note">[332]</a>, даже если их не волнуют отметины на лбу.</p>
    <p>Бывали случаи, когда результаты зеркального теста приходилось пересматривать. В 90-х годах прошлого века такой тест прошли голуби.<a l:href="#n_333" type="note">[333]</a></p>
    <p>Оказалось, что их заранее обучили клевать отметины, поэтому тест не может считаться пройденным.</p>
    <p>Теперь будет действительно интересно: представьте, что у вас нет самосознания. Это не так, скажете вы, и вы в своем праве, потому что я тоже не смог. Но подумайте вот о чем: как часто вы думаете, что осознаете себя? Думаете об этом, когда ударяетесь и вам больно, или когда смеетесь над шуткой, или когда счастливы, или когда сосредоточены на работе? Нет, даже если сами этого не отслеживаете. Это доступно только тогда, когда вы включаете в себе эту способность. В повседневной жизни вам и без нее неплохо. Более того, кто знает, сколько мы могли бы просидеть за кассой в супермаркете, если бы включили самооценку. Кто знает, может через несколько часов или дней мы бы сошли с ума. Это относится к любой монотонной работе, которая встречается в нашей повседневной жизни слишком часто.</p>
    <p>Но меня в первую очередь интересуют два аспекта: с одной стороны, мы спокойно живем своей жизнью, не осознавая себя в каждый момент времени, а с другой стороны, есть что-то вроде «маленького» самосознания. Мы не можем себе это представить, но зато можем это наблюдать. Что касается упомянутых слонов и сорок, которых проверяли на наличие самосознания с помощью зеркального теста, не все животные прошли тест. Получается, что эта способность у кого-то развивается, а у кого-то нет. То же самое происходит с младенцами 18–24 месяцев.<a l:href="#n_334" type="note">[334]</a> Некоторые проходят зеркальный тест, некоторые нет. Дети западного мира, где много зеркал, с большей вероятностью пройдут испытание, чем дети, которые живут в трущобах или тропических лесах, потому что они редко сталкиваются с зеркалами.<a l:href="#n_335" type="note">[335]</a> Если вы будете тестировать детей, которые уже умеют играть с куклами, они с большей вероятностью пройдут этот тест, чем те, кто этого не делал.<a l:href="#n_336" type="note">[336]</a></p>
    <p>Этот эксперимент можно сравнить с тестированием голубей. Мы оспорили наличие самосознания у голубей, но свято верим, что у наших детей, которые не имели опыта с куклой, самосознание есть.</p>
    <p>Позже, в главе про «Исследовательские ошибки», мы более подробно поговорим об этой проблеме. Мы должны крайне осторожно отказывать животным в наличии самосознания. Может быть, правильный эксперимент просто еще не придуман? Двое французских исследователей, должно быть, тоже так думали, потому что недавно они предложили учитывать не только зрительное восприятие, но также слух и обоняние, особенно у птиц.<a l:href="#n_337" type="note">[337]</a></p>
    <p>О том, что самосознание стоит искать у животных, которые вроде бы не должны его иметь, свидетельствуют следующие два примера, в которые я и сам верю с трудом. Звучит правдоподобно, что у млекопитающих и даже птиц есть самосознание. Но что насчет рыб?</p>
    <p>Буду честен, хоть я и изучал морскую биологию и много знаю о рыбах, я бы не стал смеяться над этим экспериментом. Когда много лет назад я плавал с мантами у берегов Западной Австралии, я и представить себе не мог, что эти величественно скользящие по воде создания обладают самосознанием. Но у этих скатов самый большой мозг среди всех рыб, поэтому тесты с ними не кажутся бессмысленными. Они не прошли зеркальный тест, но, как и резусы, увлеченно себя рассматривали.<a l:href="#n_338" type="note">[338]</a></p>
    <p>Если этой информации вам хватает и ваши толерантность и воображение ограничиваются самосознанием рыб, пожалуйста, не читайте следующий раздел, а сразу переходите к следующей главе.</p>
    <p>Если исследования верны и ученые не сжульничали, то это наблюдение превосходит самые смелые ожидания того, на что может быть способна нервная система лестничного типа. Может, вы еще помните школьные уроки биологии. Существует большая разница между диффузной нервной системой медузы, нервной системой лестничного типа насекомых, червей и пауков и центральной нервной системой млекопитающих. Если сказать проще, то диффузная нервная система и нервная система лестничного типа могут только управлять телом, а вот центральная нервная система позволяет думать. Только высокая плотность и пространственная близость отдельных нервных клеток центральной нервной системы делают возможными сложные связи и простые мыслительные процессы.</p>
    <p>Но как мне заставить вас поверить в то, что муравьи узнают себя в зеркале и стирают с себя метки, как и шимпанзе?<a l:href="#n_339" type="note">[339]</a> В отличие от большинства других протестированных видов, когда не все особи прошли зеркальный тест, практически все муравьи убрали с себя метки и, таким образом, виртуозно справились с испытанием.</p>
    <p>Кроме того, у молодых муравьев эта способность так же слабо развита, как и у человеческих детей в возрасте до 18 месяцев. Я считаю, что комментарии исследователей в какой-то мере демонстрируют их собственное удивление, и они не устают подчеркивать, что самопознание не равно самосознанию.</p>
    <p>Чтобы оправдать развитие этой способности, ученые говорят, что муравьи ведут себя крайне агрессивно по отношению к муравьям из другого муравейника. Получается, что муравей, который не очень похож на всех остальных, рискует быть изгнанным из своей социальной сети. Это объяснение не кажется мне правдоподобным — у какого муравья может быть зеркало, в которое он может посмотреться перед возвращением в муравейник?</p>
    <p>Эти наблюдения становится более понятными, когда вы имеете дело с роботами. Для меня эта тема всегда была тайной за семью печатями, до тех пор пока меня не пригласили написать для книги<a l:href="#n_340" type="note">[340]</a> главу о взаимодействии людей и дельфинов. В той книге также была глава «Значение тела и формы при взаимодействии с социальными роботами». Роботу удобно знать себя. Например, с пониманием своей формы и размера ему легко ориентироваться и манипулировать самим собой. В робототехнике можно многого ожидать от самоорганизации, что возможно только благодаря пониманию себя. Конечно, можно запрограммировать в компьютере распознавание своего внешнего вида. Но это не цель. Нужно, чтобы компьютер осознал себя сам.</p>
    <cite>
     <p>В тесте, который работает чуть-чуть иначе, чем зеркальный, потому что основан на словесной конструкции, дать правильный ответ сможет только тот, кто осознает себя.</p>
    </cite>
    <p>В это может быть трудно поверить, но игрушечный робот Nao за 700 евро от французского производителя роботов Aldebaran Robotics, прошел этот тест. Особенность этих маленьких роботов в том, что они могут говорить и понимают человеческую речь. Их можно легко запрограммировать.</p>
    <p>Трем роботам сказали, что двое из них получили «таблетку молчания», которая не позволяет им разговаривать. Потом спросили, кто их них может говорить. На самом деле у двух из них просто отключили функцию речи. Третий ответил правильно: «Я не знаю!» Потом он изменил свое мнение и сказал: «Извините, теперь знаю. Я смог доказать, что мне не дали «таблетку молчания».<a l:href="#n_341" type="note">[341]</a> В конце концов, он единственный мог говорить.</p>
    <p>Благодаря вычислительной мощности компьютера или нервной системе лестничного типа оба эти случая впечатляющие. Но ни муравей, ни робот не обладают самосознанием на самом деле. Подлинное самосознание — это часть «теории разума», то есть представление о том, что у вас есть собственное «я» и существуют другие «я». Но об этом мы поговорим подробнее в следующей главе.</p>
    <subtitle>ЛИЧНОСТЬ</subtitle>
    <p>Около 60 лет назад пара исследователей Дэвид и Мелба Колдуэлл считали, что сделали невероятное открытие. Они изучали отловленных для дельфинариев дельфинов и обнаружили, что животные явно звали свистом других дельфинов. В то время это стало сенсацией, потому что считалось, что животные не могут этого делать. Оказалось, что каждый раз, когда животные отдалялись от своей группы, дельфины начинали свистеть как сумасшедшие. Было очевидно, что они привлекают внимание других, возможно, с надеждой на спасение. Наука называет это «контактный или призывный зов», сигнал, которые помогает сплотить группу. Но когда исследователи прислушались к свисту, то обнаружили, что каждое животное свистит по-своему. Это было загадкой — если каждый дельфин свистит по-разному, невозможно запомнить сигнал каждого животного. Идея контактного зова как раз в том и состоит, что есть определенный сигнал, который обозначает для всех одно и то же. После некоторых размышлений пара пришла к выводу, что это могут быть сигналы для самоидентификации.<a l:href="#n_342" type="note">[342]</a> Это была смелая гипотеза. Еще более неправдоподобная, чем контактный зов. Возник вопрос, зачем такой сигнал нужен?</p>
    <p>Мы уже знаем, что некоторые животные, как и люди, могут распознавать сигнализирующих по голосу. Получается, что иметь идентификационный сигнал вообще бессмысленно, раз тебя узнают по голосу. Но у людей есть идентификационные сигналы — наши имена. Это очень удобно, если вы спрашиваете о ком-то или хотите поговорить о ком-то, кого сейчас нет. «Эй, Тобиас, подойди!» «Ты знаешь, где Константин?» «Вчера я ужинал с Лизой». Если бы у Лизы не было имени, нам бы пришлось имитировать ее голос.</p>
    <p>У дельфинов считается крайне невежливым, даже почти жестом агрессии, когда кто-то плывет к кому-то лоб в лоб.</p>
    <p>Много лет назад я, совершенно не знакомый с этим правилом и считающий, что люди могут делать, что захотят, столкнулся лоб в лоб с группой дельфинов, плавающих у поверхности воды. С точки зрения дельфинов, я бросал им вызов, поэтому было всего два способа среагировать: повернуться и сдаться или продолжить свой курс. Я думаю, вы догадываетесь, что случилось. Дельфины не считали меня доминантом, поэтому я не осмелился отплыть в сторону и повернуться к ним задом. Так что я втянул живот и притворился плоским. Но уже через мгновение спинной плавник среднего дельфина протаранил мою грудную клетку так, что у меня перехватило дыхание. Вы можете подумать, что это случайность и что дельфин не нарочно не проплыл ниже подо мной. Это не так. У дельфинов есть крошечные подкожные сосочки, которые помогают им справляться с завихрениями воды с помощью повышения упругости кожи. За счет этого они быстро плавают, потому что могут менять сопротивление водных потоков. Эта способность также защищает их от травм и прикосновений. Так что коснуться дельфина под водой почти невозможно без его на то желания. Каждое прикосновение намеренное, поэтому я расплачивался за свою грубость.</p>
    <p>В человеческой культуре приветствия совсем другие. Мы ищем зрительный контакт, подходим прямо к человеку, которого хотим поприветствовать, протягиваем руку и представляемся. Вежливый дельфин, напротив, дружелюбно подойдет со спины, издаст пару раз свой идентификационный свист и будет ждать ответа. Если другие дельфины ответят своими идентификационными свистками, то приглашение получено и вы можете поплавать бок о бок.<a l:href="#n_343" type="note">[343]</a> Таким образом, люди и дельфины приветствуют друг друга вполне схожим образом: с помощью языка тела и имен.</p>
    <p>Для второго примера представьте себе такую ситуацию: вы в походе по заснеженной равнине, и вдруг поднимается туман. Видимость всего пара метров, и вы теряете своих друзей из виду.</p>
    <p>Вы выкрикиваете имена друзей. Эти условия схожи с условиями под водой. Видимость не очень хорошая, а вот слышимость отличная, потому что вода распространяет звук даже лучше, чем воздух. Например, если вы подожжете новогодний фейерверк в нескольких сотнях метров под водой, то, в зависимости от положения, звук снова можно будет услышать примерно через три часа, когда он совершит полный круг по всей водной массе Земли.<a l:href="#n_344" type="note">[344]</a></p>
    <p>Но вернемся к именам. Друг, которого позвали в тумане, обычно отвечает: «Я здесь». У дельфинов похожая ситуация. Если дельфин ищет другое животное, он зовет его по имени. В ответ слышится не «Я здесь», но названное имя. Мой сын, например, может ответить «Витус здесь», а дельфин повторит свой идентификационный сигнал.<a l:href="#n_345" type="note">[345]</a> Насколько мне известно, это уникальный прецедент в мире животных. Есть даже наблюдения, когда опознавательный свист используется в отсутствие соответствующего животного рядом.<a l:href="#n_346" type="note">[346]</a> Если учесть, что животные экспериментально доказали, что легко могут выучить и использовать определенные сигналы для определенных предметов<a l:href="#n_347" type="note">[347]</a> и освоить грамматические правила<a l:href="#n_348" type="note">[348]</a>, то есть подозрение, что животные беседуют об отсутствующем дельфине. Но это пока только предположения.<a l:href="#n_349" type="note">[349]</a></p>
    <p>У идентификационного свиста есть еще один очаровательный аспект использования — это «брак» между самцами дельфинов. Да, вы все правильно прочитали, геи-дельфины женятся. Обычно после полового созревания они живут устоявшимися парами или тройками. И подобно тому, как человеческие пары берут общую фамилию, так и у дельфинов идентификационные сигналы переплетаются и становятся похожими.<a l:href="#n_350" type="note">[350]</a> Едва ли не лучший способ дать понять, что они ведут совместную жизнь.</p>
    <p>Возможно, в скором будущем мы увидим подобное и у попугаев. Недавно мы узнали, что у них есть индивидуальные свистки и что они, как дельфины, зовут друг друга и представляются.<a l:href="#n_351" type="note">[351]</a></p>
    <p>Одна журналистка как-то спросила меня, работает ли это у свиней. Она рассказала, что в современных свинарниках животных вызывают к кормушке индивидуальным сигналом. Только затем свинья получает еду. Этот простой трюк позволил сократить количество драк и снизить агрессию. Так что можно было бы подумать, что свиньи считают эти сигналы своими именами. Но для них этот сигнал лишь условность. У них есть опыт, что индивидуальный сигнал обозначает, что эта еда только для них. В конечном итоге это не что иное, как то, как собака или морская свинка реагируют на имена, которые мы им дали.</p>
    <p>У дельфинов все совсем иначе. Будучи детенышами, они имитируют свист матери, а потом меняют его на свой собственный в течение первых месяцев жизни.<a l:href="#n_352" type="note">[352]</a> Они сами придумывают себе имя. Несколько лет назад стало известно, что воробьиные попугайчики приобретают свои индивидуальные сигналы похожим образом, только в детстве они ориентируются на сигналы родителей.<a l:href="#n_353" type="note">[353]</a> Это впечатляет, особенно если учитывать, что человеческие дети так делать не могут. Они получают имена от своих родителей и используют их такими, какими выучили. Но у нас есть некоторые преимущества, мы можем в любой момент свои имена поменять. В один момент я могу назвать себя Германом Гессе, а не следующий день назваться Франком Шэтцингом. Никто так, конечно, не поступает, а то неразбериха была бы страшная, но животные так точно не могут. За исключением «женатых» дельфинов.</p>
    <p>А вот тут будет посложнее, потому что наше словообразование немного отстает от результатов исследований. На данный момент существует много ученых, которые считают, что некоторые виды животных уже эволюционировали до уровня личностей. В англоговорящем мире уже появился термин «<emphasis>personhood</emphasis>» а в немецком языке для него еще даже перевод не придумали<a l:href="#n_354" type="note">[354]</a>.</p>
    <p>Как правило, под этим термином подразумевают животное, которое по важным когнитивным способностям ничем не отличается от человека. То есть животное, обладающее самосознанием и умением сопереживать, пожизненной памятью, а точнее, биографией и пониманием времени и пространства, способностью к стратегическому и логическому мышлению, планированию, имеющее простой язык с грамматическими правилами, культуру и понимание последствий своих действий.<a l:href="#n_355" type="note">[355]</a></p>
    <p>Тут нужно поговорить о понятии «личность». Всего несколько лет назад считалось, что личностью обладают только люди, и большинство не понимало разницу между терминами «человек» и «личность».</p>
    <p>В биологии о личности говорят <emphasis>Consistent Individual Differences</emphasis> (CIDs), то есть о в значительной степени неизменных индивидуальных различиях. Тут подразумевают что-то вроде «темперамента», «ума», «характера» и даже «индивидуальности». Чтобы лучше разобраться, нам нужно совершить короткий экскурс в человеческую психику. В относительно молодой области психологии, исследовании личности, речь идет о характеристиках человеческого поведения, которые отличаются от человека к человеку, даже если люди находятся в аналогичных ситуациях. Некоторые реагируют флегматично, другие агрессивно. Такое поведение обычно остается неизменным в течение долгого времени, даже, возможно, всю жизнь. Это как если бы нашу личность готовили как блюдо, по определенному рецепту.</p>
    <p>Возможно, одно не очень удачное сравнение прояснит, как исследователи подошли к этому вопросу. За жизнь мы все потребляем бесчисленное количество блюд. В принципе каждое блюдо немного отличается от других. Это может быть прекрасный простой жареный картофель или картофель, жаренный на итальянском или греческом оливковом масле, с солью или тимьяном, или и с тем и с другим.</p>
    <p>Натуральные продукты питания славятся разнообразием, и мы с удовольствием наблюдаем за отличными поварами, которые, как художники, играют с ингредиентами и создают новые вкусовые сочетания. Все вкусовые ощущения сводятся к пяти основным типам вкуса, которые мы можем воспринимать: сладкий, соленый, кислый, горький и умами.<a l:href="#n_356" type="note">[356]</a> Других вкусов мы различить не в состоянии, а разнообразие вкусов возникает благодаря сочетаниям этих вариантов. Именно так и происходит с личностью. В каждой личности намешаны сотни индивидуальных человеческих черт. Были сформулированы пять основных свойств (Big Five — Большая пятерка), с которыми связаны все другие варианты личного выражения. Следующая таблица за последние 20 лет отлично себя зарекомендовала и была подтверждена тысячами исследований.<a l:href="#n_357" type="note">[357]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <empty-line/>
    <p>В качестве примера рассмотрим любопытство как аспект открытости. В нашей теперешней культуре любопытство считается чем-то желательным. Но так было не всегда, в немецком языке слово «любопытство» имеет отрицательное значение — буквально оно переводится как «жадность до нового». Последние 2000 лет существования нашей цивилизации человеческое поведение было в основном консервативным, сформированным прежде всего религией. С биологической точки зрения это очень разумно. Если вы будете вести себя консервативно и сдержанно, то вы будете осторожны во время изменений и, скорее, сохраните очевидно успешные условия существования. Новые же горизонты сулят большие риски. Если вы перемещаетесь в новое место, то, возможно, вы не найдете там достаточно пищи. Если измените устоявшуюся стратегию охоты, то рискуете вернуться без добычи или даже можете получить травму. Но зачем тогда вообще нужно любопытство?</p>
    <cite>
     <p>Любопытство — двигатель изменений, а следовательно, и развития. Если бы не любопытство, не было бы каменного века и овладения огнем и, вероятно, даже человечества.</p>
    </cite>
    <p>Для вас теперь не станет сюрпризом, что эволюция придумала этот трюк до появления человеческого вида.<a l:href="#n_358" type="note">[358]</a> На самом деле за последнее десятилетие личность обнаружили у бесчисленных видов животных. Личность не ограничивается когнитивно развитыми животными. Есть раки-отшельники, которые чаще других выходят из своих раковин, или пауки-тенетники, которые выбирают себе профессию в зависимости от темперамента. «Какая может быть профессия у пауков?» — подумаете вы. Но существует социально живущий вид пауков, у которых более агрессивные особи заботятся о пропитании и защите, а более спокойные занимаются потомством.<a l:href="#n_359" type="note">[359]</a></p>
    <p>Из-за предполагаемого большого значения индивидуальности для понимания поведения людей и животных, в 2015 году группа Общества экспериментальной биологии встретилась в Праге, чтобы обсудить личности раков-отшельников, радужной форели, рыбы-зебры, морских звезд, рогатых акул и кенгуровых прыгунов.<a l:href="#n_360" type="note">[360]</a></p>
    <p>Неудивительно, если мы воспринимаем двух собак по-разному — у них просто разные личности.<a l:href="#n_361" type="note">[361]</a></p>
    <p>Владельцы собак, которых обвиняли в наивности и очеловечивании питомцев, когда описывали их как дружелюбных или любопытных, теперь реабилитированы. Они догадывались о том, что наука смогла подтвердить только недавно с помощью обширных экспериментов и генетических исследований.<a l:href="#n_362" type="note">[362]</a></p>
    <p>Давайте перейдем к следующему аспекту. Как формируется наша личность? Через наш опыт или это заложено в нас с колыбели? Этот процесс не универсален для всех видов. Согласно современным исследованиям близнецов, в нас генетически заложенного от половины до двух третей.<a l:href="#n_363" type="note">[363]</a> Так что от половины до трети вашей личности в ваших руках.</p>
    <p>Но давайте еще раз вернемся к аспекту открытости, любопытству и жажде исследований. Доказано, что у синиц желание исследовать новое связано с рецепторами дофамина в мозгу.<a l:href="#n_364" type="note">[364]</a> Тут я обычно ссылаюсь на раздел «Сентиментальность», где мы еще рассмотрим воздействие дофамина. Теперь в наших генах закодировано строение этих рецепторов, как и всех остальных компонентов нашего тела. Природа ловко влияет на количество антенн-приемников (рецепторов) дофамина. Для этого маленькие метиловые группы (СН3)<a l:href="#n_365" type="note">[365]</a> с помощью ферментов прикрепляются к белковой упаковке молекул ДНК. Это, в свою очередь, гарантирует, что наша ДНК настолько плотно связана, что информация с нее больше не может быть считана.</p>
    <p>У людей в одном наборе хромосом около двух метров нитей ДНК. ДНК не просто так болтается в ядрах наших клеток, она обвернута вокруг маленьких шариков ядерных белков, гистонов. Если к ним прикрепляется метиловый остаток, то они притягиваются друг к другу и препятствуют считыванию ДНК. Так называемое метилирование настолько важно для нашей жизни, что изучение этих молекул и других связанных с этим процессом механизмов даже выделено в отдельную научную дисциплину.</p>
    <p>Мы говорим об эпигенетике, довольно молодом направлении генетики, которая, например, объясняет, почему из семян лесной сосны (Pinus sylvestris) в Германии вырастает совсем другое дерево, чем на Средиземном море.<a l:href="#n_366" type="note">[366]</a> Эпигенетика объясняет, как будет влиять окружающая среда на гены, как и в каких условиях гены будут считываться. Она объясняет, почему обыкновенная сосна в Средиземноморье выглядит совсем не так, как у нас. Тем не менее это один и тот же вид с одинаковыми генами, а все дело в том, где эти семена посажены.</p>
    <p>Таким образом формируется не только внешний вид, но и внутренние процессы, и поведение, например, наш характер, подчиняются этим механизмам. Если я, например, чувствую, что любопытство благоприятно сказывается на моей жизни, тогда гистоновые узлы вокруг генов, ответственных за формирование дофаминовых рецепторов, ослабляются в ядрах клеток моего мозга. Рецепторов дофамина становится больше, а я становлюсь еще более любопытным. И наоборот, если любопытство приведет к негативному опыту, то ДНК снова свяжется в тугой узел. Исследования на эту тему только начались, а я сильно упростил сложные процессы, но вероятно, что по сути у людей это работает так же, как у синиц и других животных.</p>
    <p>К счастью, мы не подчиняемся всему этому. Воздействие подобных механизмов мы воспринимаем как ощущения, и, как уже говорилось неоднократно, чем выше развитие мозга, тем больше он сопротивляется силе чувств, то есть воздействию гормонов и нейромедиаторов. Тут важную, можно сказать, доминирующую роль играют наши детские воспоминания, переживания и состояния. Но эпигенетика существует и, возможно, даже в значительной степени влияет на нашу личность через метилирование и другие генетические механизмы регулирования. Звучит невероятно?</p>
    <p>Если сравнивать метилирование хромосом у двух однояйцевых близнецов в возрасте от 3 до 50 лет, то быстро становится понятно, насколько сильно эпигенетика на нас влияет.<a l:href="#n_367" type="note">[367]</a> В трехлетнем возрасте хромосомы почти идентичны, а вот в 50-летнем возрасте уже выглядят совершенно по-разному. Окружающая среда и опыт изменили хромосомы, а следовательно, и нас, и наше поведение.</p>
    <cite>
     <p>Небольшой совет: тот, кто ест много бананов, снабжает свой организм большим числом метиловых групп, поэтому позволяет себе и своим потомкам лучше адаптироваться к окружающей среде и жить более здоровой жизнью.</p>
    </cite>
    <p>Но где тогда место человека, если простейшие живые существа имеют личность, а наше обожаемое Я по большей части объясняется генетически запрограммированным поведением? Как на нас влияет тот факт, что для пауков выбор профессии так же важен? Какие мысли у нас вызывает то, что у нас с синицами общие механизмы формирования личности? Что чувствует рыба или муравей, глядя на свое отражение? Так ли мы высоко развиты, если даже не можем себе представить, как ощущается самопознание без самосознания?</p>
    <p>Это отрезвляет и кажется неприятным, но, если мы действительно хотим понять себя, нам нужно перестать зацикливаться на себе. Духовный подвиг — это занятие не самим собой, а другими. Сейчас мы находимся между «теорией разума» и способностью поставить себя на место других.</p>
    <p>Мы обладаем невероятной способностью представлять мысли и чувства других людей в нашем собственном сознании и использовать это в качестве основы для прогнозирования их поведения. Эта способность дает нам возможность решать, обмануть другого или помочь ему, выбрав путь сострадания.</p>
    <subtitle>Я ЗНАЮ, ЧТО ТЫ ЕСТЬ</subtitle>
    <p>Прошлым летом я обнаружил ловушку пустой — ни мышки, ни нуги. Как так вышло? Ловушку я спрятал под лестницей, в перегородке, где хранятся стройматериалы — настоящий мышиный рай. Вечером, проверяя ловушку, я нашел камешки, которые были засунуты под заслонку снаружи. И сначала я даже не понял, что именно увидел. Разве я плохо установил ловушку и под ней оказались камешки? Да нет. Но на что тогда я смотрю? Одна мышка попалась, а ее освободила другая мышь? Поняла ли вторая мышь, что первая попала в беду, надавив на заслонку и закрыв себя в ловушке? Решил ли мышонок подпереть заслонку камнями, чтобы ловушка уже не смогла захлопнуться?</p>
    <p>Или хитрая мышка сумела освободить своего друга? Я пытался размышлять дедуктивно, как Шерлок Холмс, но поверить в эту версию не мог. Невозможно, совершенно исключено, чтобы мыши были способны на такое сложное поведение, поэтому я начал свои исследования.</p>
    <p>В престижном журнале Science я нашел короткое исследование о просоциальном поведении и эмпатии, то есть о сочувствии и добровольном, поддерживающем других поведении. В ходе эксперимента крысы действительно освободили своих сородичей из ловушки. Они поступали так, даже если пойманных крыс никогда не выпускали в общий загон. Последний фактор имеет особое значение, потому что он объясняет, что это поведение абсолютно альтруистическое, то есть совершенно бескорыстное. Спасители действительно ничего не получали от спасенных. И более того: крысы могли выбрать и вторую клетку. В ней не было пойманных сородичей, только соблазнительный хрустящий шоколад. И то, что я прочел, заставило меня иначе взглянуть на свою пустую ловушку.</p>
    <cite>
     <p>Сначала крысы открыли клетку с сородичем, чтобы потом всем вместе добраться до шоколада во второй клетке.<a l:href="#n_368" type="note">[368]</a> Я получил доказательство, что грызуны, по крайней мере крысы, способны усвоить строение сложных механизмов и могут ими манипулировать. И не только. Они поступали так из сострадания, не получая никакой награды.</p>
    </cite>
    <p>Я готов поспорить, что такой тест пройдут и мыши, как минимум те умные мышки из моего сада.</p>
    <subtitle>УМНЫЙ ГАНС</subtitle>
    <p>Этому социальному настрою отлично соответствовала бы способность лошадей считать и писать, поэтому культовый статус получил учитель математики Вильгельм фон Остин со своим конем Гансом. Умный Ганс умел читать и считать. Можно было даже спросить его, сколько в помещении мужчин в соломенных шляпах. Получается, он умел считать и отличать мужчин от женщин и понимал, кто из них в шляпе, а кто нет. Он мог запоминать имена людей и узнавал их по фотографиям много лет спустя.<a l:href="#n_369" type="note">[369]</a> Тут же возникли подозрения, что животному с помощью незаметных команд давали подсказки. Но даже посторонние люди могли заставить его считать или писать, так что предполагаемое влияние дрессировщика можно было исключить.</p>
    <p>Критики даже предположили, что умный Ганс, возможно, был одарен телепатически!</p>
    <p>Им было проще поверить в магические способности, чем в разумность животного. Никто тогда и не подозревал, но скептики были близки к истине, и мы об этом чуть позже поговорим. В 1904 году даже собрали научную комиссию во главе с известным в то время берлинским ученым Карлом Штумпфом. Комиссия должна была либо подтвердить сенсацию, либо обвинить Умного Ганса и его хозяина в мошенничестве. Источники немного расходятся в показаниях, но якобы после того, как комиссия уже была готова поверить в лошадиную смекалку, студенту Оскару Пфунгсту после проведения некоторых самостоятельных научных экспериментов пришло в голову завязать лошади глаза. И Умный Ганс не отвечал, если не мог видеть своего собеседника.<a l:href="#n_370" type="note">[370]</a></p>
    <p>Несмотря на эти результаты, карьера Умного Ганса продолжалась, и после смерти учителя математики его взял к себе купец Карл Кралль. Кралль основал настоящую школу для животных и опубликовал свой опыт в книге «Мыслящие животные. Факты и мысли по поводу умственных способностей животных».<a l:href="#n_371" type="note">[371]</a></p>
    <p>Даже сегодня эксперименты студента Оскара Пфунгста считаются прорывом в науке, а тогда ученые вроде «немецкого Индианы Джонса» Карла Георга Шиллингса<a l:href="#n_372" type="note">[372]</a> публично признали свою ошибку и подчеркнули важность правильной научной работы. И все равно, вердикт комиссии стал катастрофой для поведенческой биологии. Прошли десятилетия, прежде чем ученые, не рискуя быть осмеянными, смогли снова заняться умственными способностями животных. Доказательства интеллекта животных считались обманом, поэтому исследователю приматов Вольфгангу Келеру пришлось ждать больше 30 лет, чтобы его исследования об использовании инструментов у шимпанзе оценили должным образом.</p>
    <p>Причина этому — неспособность правильно объяснить способности Умного Ганса. Мы изобрели колесо, но не придумали телегу.</p>
    <p>Но что, собственно говоря, было такого особенного в том, что он делал? Умный Ганс умел распознавать внутреннее состояние спрашивающего по его мимике и телодвижениям. Может быть, он даже умел это делать лучше, чем мы с вами, иначе нам не приходилось бы посылать наших менеджеров, дипломатов и психологов на семинары по невербальному общению.</p>
    <cite>
     <p>Просто наблюдая за собеседником, даже если тот пытался быть абсолютно нейтральным, Умный Ганс узнавал ответы как настоящий детектор лжи.</p>
    </cite>
    <p>Эту способность можно объяснить двумя способами:</p>
    <p>• телепатией (чтение мыслей);</p>
    <p>• умением читать язык тела (бихевиористика).</p>
    <p>Не так давно меня попросили написать главу про общение с дельфинами. В соответствующей книжной публикации Университета Фрайбург была глава про общение людей с лошадьми под авторством исследователя Марион Мангельсдоф.<a l:href="#n_373" type="note">[373]</a> Мои познания о лошадях носят исключительно теоретический характер, поэтому я был глубоко впечатлен детальным описанием взаимодействия с ними. Тем не менее мне никогда бы не пришло в голову приписать лошадям способности к указанию. Вы, наверное, помните это из главы «Язык тела и жесты». Я тогда еще удивился, что лошади ведут себя так же, как моя собака. Больше того, они пытались добиться понимания от своих хозяев: как только им удавалось установить зрительный контакт, они быстро переводили взгляд на ведро с кормом, которое находилось вне их досягаемости.<a l:href="#n_374" type="note">[374]</a> Значит, лошади понимают, что существуют в едином с нами мире, и способны взаимодействовать с теми же объектами, что и мы. Но можно ли предположить, что Умный Ганс достиг ментального уровня (см. главы «Мысленные образы», «Логика» и «Абстрактное мышление»), превосходящего человеческие способности?</p>
    <p>Неужели он считывал язык тела и затем просто отстукивал копытом нужную цифру? Или он все-таки мог проникать в мысли и чувства людей?</p>
    <subtitle>ТЕОРИЯ РАЗУМА</subtitle>
    <p>Но давайте по порядку. Что такое теория разума, как ее проверить и какие животные ей соответствуют? У теории разума до сих пор нет однозначной формулировки. Но ее можно описать так: если у меня есть представление о психических процессах и состояниях, таких как знания, желания, потребности или вера, то у меня есть модель психического состояния. В философии этот термин применяют совместно или даже как аналог метасознания. Так что к крысам из главы «Зефирный тест» вполне применима теория разума, потому что у них есть знание о собственном знании.</p>
    <p>Точно так же можно утверждать, что лошадь, ждущая, когда человек на нее посмотрит, чтобы только после этого посмотреть на кормушку, должна иметь представление о внутреннем состоянии человека. Лошадь, возможно, понимает, что человек не будет внимателен, пока не установлен зрительный контакт. Внимание — это внутреннее состояние. Но один умный коллега заметил, что может быть и другое объяснение. Лошади могут просто реагировать на поведение, то есть на направление взгляда.</p>
    <p>Значит, нужно проверить, будут ли реагировать лошади на кого-то с завязанными глазами. Когда они понимают, что глаза человека завязаны и он не реагирует на сигналы, вряд ли они будут кивать на кормушку, а значит, у них появляется представление о внутреннем состоянии человека.</p>
    <p>Зоолог Марта Кили-Уортингтон, родившаяся в Англии и выросшая в Кении, сейчас возглавляет <emphasis>Eco Etho Research &amp; Education Centre</emphasis><a l:href="#n_375" type="note">[375]</a> во Франции и занимается благосостоянием животных. Она считает, что все млекопитающие, от крошечной мышки до слона, развили свою теорию разума. Она считает, что они могут ставить себя на место других и делать из этого знания собственные выводы.<a l:href="#n_376" type="note">[376]</a> Например, мыши реагируют паническим бегством, когда слышат другую мышь, которая посылает пугающие сигналы из-за электрошокера. Поскольку генетически разные мышиные линии реагируют сильно по-разному, ученые смогли исключить возможность усвоенного поведения.<a l:href="#n_377" type="note">[377]</a> Но как можно объяснить разное поведение генетически разных линий мышей? Учитывая результаты тестов на метасознание, вполне можно было бы заявить, что животные по-разному реагируют на стресс и панику других. Мне очень интересно, что еще принесут нам исследования в этой области. Но когда я об этом думаю, мне всегда вспоминается роман Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». В нем мыши позволяют ставить на себе эксперименты, чтобы проверить интеллект и сочувствие своих экспериментаторов. Совершенно очевидно, какие выводы они сделают об исследователях. Особенно о тех, что били их электрошокером.</p>
    <subtitle>ЛОЖНЫЕ УБЕЖДЕНИЯ</subtitle>
    <p>Но перед тем, как спрятать еду, ее нужно собрать. Что можно сделать, чтобы облегчить себе задачу? Правильно, чтобы это сделали другие. Это, кстати, называется клептопаразитизмом. Хитрые птицы, в данном случае это вид врановых, который называется калифорнийская кустарниковая сойка, буквально выслеживают, где другие прячут пищу. Если им это удается, они нападают на хозяев, забирают еду и уносят ее в новое укрытие. Эти умные животные, конечно, знают, что не они одни тут такие ленивые, поэтому чрезвычайно осторожничают при перепрятывании запасов. Они внимательно следят, не наблюдает ли за ними кто-нибудь, и стараются не шуршать громко листвой. Если они чувствуют, что за ними следят, то тут же забирают добычу и улетают.</p>
    <p>А вот теперь будет интересно. Не все ведут себя так осторожно. Молодые птицы, которые сами еще ни разу не воровали, не прячут свою пищу.<a l:href="#n_378" type="note">[378]</a> Другими словами, взрослые особи знают, что если они сами воруют из чужого тайника, то кто-то другой может украсть пищу из их тайника. Молодые птицы не осознают этой опасности. Они не знают, что будет делать наблюдатель с их тайником, так как не могут поставить себя на его место, чтобы предсказать его будущее поведение.</p>
    <p>Самое важное в «умении поставить себя на место другого» — это осознание того, что у других может быть ошибочное убеждение (см. «Изобретение морали»). Как мы уже знаем, проверить на ошибочное убеждение довольно просто. В отличие от французского исследователя Марты Кили-Уортингон, которую мы упомянули раньше, лейпцигский исследователь Майкл Томаселло считает такой тест единственным верным доказательством теории разума.</p>
    <p>Пример: мы наблюдаем за ребенком по имени Макси, который только что получил шоколадку и кладет ее в зеленый шкаф.</p>
    <p>Ребенок выходит из комнаты, и туда заходит мама. Она вынимает плитку шоколада из зеленого шкафа, съедает кусочек и кладет шоколад в красный шкаф. После этого вы спрашиваете детей, которым с помощью кукол рассказали эту историю, в каком шкафу Макси будет искать свою шоколадку, когда вернется? Четырех-пятилетние дети правильно ответят, что Макси будет искать шоколад в зеленом шкафу, потому что именно туда он ее положил. А дети младше этого возраста не могут себе представить, что Макси не знает того, что известно им, поэтому отвечают, что он будет искать шоколад в красном шкафу.</p>
    <p>Не напоминает ли вам этот эксперимент наших пиратов из главы «Изобретение морали»? Все верно, Ребекка Сакс<a l:href="#n_379" type="note">[379]</a> расширила этот эксперимент аспектами вины и морали. В общем-то, и в тесте про пиратов суть была в том, чтобы поставить себя на место другого человека и узнать, есть ли у кого-то ложные убеждения. Точно так же проходят и эксперименты с животными, но им не расскажешь про пиратов и шоколад в шкафу. Испытания на животных провалились. Но является ли это доказательством, что у них нет теории разума? Конечно, нет, потому в науке всегда нужно признавать возможность существования ложноотрицательных результатов (см. главу «Исследовательские ошибки»). Многие животные ведут себя не так, как мы, поэтому сложно проводить сравнительные исследования людей и животных, что часто становится поводом для жарких дискуссий.</p>
    <p>Тем не менее сравнительные тесты очень популярны в поведенческой биологии. В основном потому, что они объективны, если все корректно продумано. Эти тесты правомерны, только если подходят для животных. Очевидно, в прошлом они были некорректны, поэтому испытание животных провалилось.<a l:href="#n_380" type="note">[380]</a> Но поведенческие биологи не сдаются, поэтому продолжают выдумывать новые эксперименты.</p>
    <p>В отличие от более старых тестов, теперь от животных не требуется подтверждающее действие, достаточно однозначного движения глаз.</p>
    <p>Более того, сцена стала эмоционально заряженной из-за агрессивного поведения. Давайте снова представим игру в наперстки, только теперь у нас будут ведра и пять толстых пачек из купюр по 100 евро. Еще там есть парень, который пытается спрятать стопки денег так, чтобы вы их не видели, да еще и физически нападает на вас. Ведро с деньгами, разумеется, привлекло ваше внимание? Вот и эксперимент должен быть таким же привлекательным и эмоционально заряженным. Иначе, даже если у животных есть способности для прохождения теста, эксперимент провалится. Подобные эксперименты можно найти на YouTube.<a l:href="#n_381" type="note">[381]</a> На видео очень хорошо можно отследить движения глаз подопытных.</p>
    <p>Тестируемым животным по телевизору показали сюжет: животное видит человека и человека в костюме обезьяны. Человек в костюме обезьяны, назовем его Кинг-Конг, крадет у второго какой-то предмет и прячет его под коробкой. Потом Кинг-Конг отгоняет человека и и прячет предмет под другой коробкой. И это разумно, потому что так Кинг-Конг мешает вернувшемуся человеку просто заглянуть под коробку и вернуть свою вещь. Но тут происходит кое-что еще, и в этом вся суть эксперимента. Кинг-Конг, которого не видит человек, достает предмет из второго тайника и вместе с вещью покидает место действия. Теперь интересно, куда направлен взгляд обезьяны, которая посмотрела эту сценку по телевизору. Вы, конечно, знаете, что Кинг-Конг сначала перепрятал предмет, а потом унес его с собой. Человек на экране возвращается, и мы хотим узнать, знает ли тестируемый шимпанзе, что человек думает об этой ситуации. Если он имеет представление об уровне знаний человека и знает, что его убеждение неверно, то он посмотрит на первую коробку, в которой человек подозревает наличие камня. Но из-за того, что предмет полностью исчез с экрана, исключено, что его взгляд будет обращен на второй тайник.</p>
    <p>В 2016 году этот тест в таких же условиях прошли шимпанзе, бонобо и орангутаны.<a l:href="#n_382" type="note">[382]</a></p>
    <p>Удивительно, но даже двухлетние дети могут успешно пройти тест на ложные убеждения, если упростить эксперимент аналогичным образом.<a l:href="#n_383" type="note">[383]</a> Но тут я должен признаться, что этот эксперимент придумали не поведенческие биологи. Этот тест создала возрастной психолог из Лондона 10 лет назад. Она хотела доказать, что даже у маленьких детей есть модель психического поведения и понимание «ложных убеждений». Очень отрезвляет понимание, что поведенческие психологи 10 лет публиковали ложные выводы только потому, что эксперименты были некорректны (см. главу «Исследовательские ошибки»).</p>
    <cite>
     <p>Именно это заставило меня задуматься о том, почему многие животные справляются с тестами так же хорошо, как и дети в подобном возрасте. В науке есть золотое правило. Если что-то можно объяснить просто, не нужно придумывать сложные, хоть и, возможно, более интересные объяснения.</p>
    </cite>
    <p>Этим можно относительно просто объяснить разные формы поведения. Так, например, несколько лет назад один дельфин попросил водолаза освободить его от рыболовных сетей. В своей социальной сети он не мог получить помощь, поэтому подплыл к группе водолазов и позволил им разрезать леску. Фотографии, где аквалангист размахивает ножом над дельфином, облетели весь мир в наших социальных сетях.<a l:href="#n_384" type="note">[384]</a></p>
    <p>Более поздний анализ показал, что это был совершенно свободный дельфин, которого никогда не ловили и он не контактировал с людьми. С моей точки зрения, подобное поведение может объяснить только теория разума, потому что мы тут говорим не о дикой кошке, которую прикормили люди и она в случае нужды обратилась за помощью к своим большим друзьям. И речь не о прикормленном диком животном, вроде акулы, которая запуталась в веревке и ее спасли рабочие аттракциона по подводному кормлению акул.<a l:href="#n_385" type="note">[385]</a> И даже не о детеныше, который по необходимости или по неопытности прибивается к чужому сообществу. Мы говорим о взрослом животном, которое, очевидно, самостоятельно приняло решение.</p>
    <p>Несколько лет назад моя жена, а она научный журналист, писала заметку о ламантинах, которые попали в рыболовные сети. Вы даже представить себе не можете, какое сопротивление пришлось преодолеть спасателям, чтобы их освободить. Это нормальная реакция дикого животного. Примечательно, что, учитывая выводы зеркальных тестов, решение дельфина было настолько же осознанным, как если бы я пошел ко врачу, заболи у меня зуб. Кроме того, дельфины поддерживают друг друга<a l:href="#n_386" type="note">[386]</a> и даже животных других видов.<a l:href="#n_387" type="note">[387]</a></p>
    <p>Точно так же вели себя горбатые киты, пытаясь спасти серого кита, окруженного косатками. К счастью, это невероятное событие засняла Би-би-си.<a l:href="#n_388" type="note">[388]</a> Это очень похоже на то, как мы аккуратно возвращаем на место птенца, выпавшего из гнезда. В поведенческой биологии мы говорим о взаимном альтруизме<a l:href="#n_389" type="note">[389]</a>, то есть о бескорыстном поведении по отношению к другим в надежде получить помощь, когда это будет нужно. Интересно то, что подобное поведение должно со временем исчезнуть. Ведь лжецы и эксплуататоры никогда не инвестируют своих усилий в сообщество. То есть они получают эволюционное преимущество и впоследствии передают свои эгоистичные гены потомству. Теоретически взаимный альтруизм может существовать, но в этом случае мы вынуждены принять, что у животных есть пожизненная память и что они все лично друг друга знают. Следуя этой логике, тем, кто никогда не помогает сам, тоже никто не поможет.</p>
    <p>Но есть и другие наблюдения за свободноживущими животными, которые сложно объяснить без теории разума. Например, мама-слон, которая вытащила изо рта своего детеныша полиэтиленовый пакет, прежде чем он успел его проглотить. Она некоторое время его подержала, а потом незаметно выкинула.<a l:href="#n_390" type="note">[390]</a> Инстинктом этого не объяснить, потому что как он бы вообще развился? Полиэтиленовые пакеты появились не так давно.</p>
    <p>Пока еще рано делать выводы. Ведь мы имеем дело с мозгом и чувствами. Тем не менее в прошлых главах я рассказал про основные критерии и эксперименты, которые позволяют нам объяснить функционирование нашего разума. Я показал вам, что грызуны рефлексируют, а рыбы, возможно, узнают себя в зеркале. Мы узнали про пауков, обладающих личностью, и, наконец, увидели, что птицы могут ставить себя на место других. Признаться, как представитель вида Homo sapiens, я ничего больше не могу сделать, кроме как писать об этом.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Разуму вопреки</p>
    </title>
    <cite>
     <p>Финансовый кризис и поведение трейдеров потрясли мир, а их поступки привели в упадок целые экономики. Как ни странно, причина кризиса кроется не в жадности отдельных людей, а, как нам кажется, в общих моделях поведения, которые мы делим с другими приматами.</p>
    </cite>
    <p>«Веди себя хорошо и слушайся бабушку» — этими словами в детстве меня провожали на каникулы. Когда я подрос, то говорили: «Будь умницей и не делай глупостей».</p>
    <p>Прошло несколько лет, и мой мозг развивался. Видимо, мои родители посчитали, что теперь пришло время взывать к моему разуму, а не повиновению. Мы, не задумываясь, отказываем малышам в разумности, передаем их воспитателям детских садов, тетям, бабушкам и прочим доверенным лицам. Они в свою очередь должны вести себя разумно и осмотрительно руководить малышами с помощью авторитета взрослых. Очевидно, мы исходим из того, что разум развивается только в период детства. Для великого немецкого философа Иммануила Канта разум даже был главным критерием различия человека и животного. Для него люди обладали разумом, а животные — нет.</p>
    <p>От этой мысли у меня холодеет в желудке. А не является ли иррациональное поведение причиной почти всех глобальных проблем человечества? Мы продолжаем жечь ископаемое топливо, хотя точно знаем, какое влияние это оказывает на климат и вытекающие из этого катастрофические последствия для наших потомков. Мы продолжаем потреблять тонны красного и переработанного мяса, хотя с 2015 года мы знаем, что Всемирная организация здравоохранения рекомендует сильно сократить их потребление, чтобы уменьшить вероятность развития рака кишечника, третьего по частоте распространения в мире. Мы верим в разных богов, а некоторые даже считают себя инструментом божественной воли, когда позволяют себе и другим надевать шахидские пояса. Поэтому понимание основных механизмов иррационального поведения и в настоящее время является предметом бесчисленных исследовательских проектов в психологии, антропологии, маркетинге и сравнительной бихевиористике.</p>
    <p>А теперь, как я вам обещал раньше, попробуем объяснить финансовый кризис с помощью моделей поведения, которым уже 30 миллионов лет. Сразу на ум приходит шутка: что общего у российского рубля и Windows 95? Ответ: они постоянно падают.* Те, кто, как и я, набирали дипломную работу в Windows 95, знают, сколько боли скрывается за этими словами.</p>
    <p>Но говорить мы будем не о сбоящих компьютерах, а о том, что вещи, которые вроде бы не похожи, могут иметь что-то общее. Именно эту общность пытаются заново обнаружить в каждом новом эксперименте исследователи, работающие с методами сравнительной биологии поведения. Вот следующий пример. Обычно нет ничего общего между виноградом и домом мечты. А для поведенческого биолога или исследователя рынка — это не так, потому что оба этих предмета побуждают желание их заполучить.</p>
    <p>Вы наверняка знаете поговорку: «Лучше синица в руке, чем журавль в небе». Именно на ней будет основан наш следующий эксперимент. Представьте, что вы покупатель, представитель малого бизнеса, и вам известно, что от ваших покупок в конечном счете зависит процветание вашей маленькой компании, которая за столько лет вам уже как семья. Вы можете закупиться у двух разных продавцов на выбор. Первый продавец демонстрирует товар, например, мяч, и, к вашему удивлению, после покупки дарит вам еще один мяч. Какой хороший продавец, думаете вы, и, возможно, в следующий раз вы вернетесь к нему. Для большего счастья повторите этот опыт: заплатите за один мяч и получите еще один бесплатно. Вы чувствуете себя великолепно. И вот почему: идет воздействие на ваш нейронный центр вознаграждения, гипоталамус одаривает дофамином, который еще называют «гормон счастья», и все, вы находитесь в покупательском экстазе. Спустя какое-то время вы думаете, а может ли другой продавец предложить сделку получше. И вот, вы вознаграждены! Второй продавец тоже демонстрирует вам мяч и после покупки дарит еще два. А вот вторая сделка с этим продавцом уже не так радует: продавец снова показывает вам мяч, но ничего после покупки не дарит.</p>
    <p>Опыт повторяется: вам показывают мяч, после покупки дарят еще два мяча, а в следующий раз вы получаете только один мяч, без подарков. По статистике вы получаете от второго продавца в среднем по два мяча за сделку, но угадайте, кого из продавцов предпочтет большинство? Правильно, первого продавца.<a l:href="#n_391" type="note">[391]</a> Первый продавец не даст вам три мяча по цене одного, но два мяча вы получите совершенно точно, а вот второй продавец вас регулярно разочаровывает.</p>
    <p>Капуцины ведут себя точно так же.<a l:href="#n_392" type="note">[392]</a> Хотя эти обезьяны обычно никогда не отдают то, что уже попало им в руки, их удалось научить совершать настоящие финансовые операции. После нескольких месяцев обучения они поняли, что за игровые деньги можно купить еду, и с точки зрения покупательского поведения стали вести себя очень по-человечески. Вопреки своему естественному поведению, которое можно описать как «попало в руки — кладу себе в рот», они развили в себе концепцию ценности несъедобных средств обмена.</p>
    <p>Так они стали жертвами специальных предложений вроде «виноград за полцены», воровали деньги у других, и, разумеется, самцы стали платить игровыми деньгами за любовь. Что интересно во всех этих исследованиях, которые проводили разные институты по всему миру, так это то, что сравнивать поведение было бы невозможно без сопоставимой условной денежной единицы. Эти эксперименты также помогли обнаружить истоки справедливости (глава «Изобретение морали»).</p>
    <p>Вернемся к нашему эксперименту и финансовому кризису. Мы узнали, что капуцины, как и люди, предпочитают синицу в руке, а не журавля в небе, потому что безопасность есть безопасность. Что будет, если мы немного изменим эксперимент и продавцы будут демонстрировать три мяча вместо одного. Вы снова покупатель, приходите к первому продавцу, который показывает три мяча. Вы платите свою цену и получаете два мяча. Вы, должно быть, злитесь и надеетесь в следующий раз получить все три мяча.</p>
    <cite>
     <p>Каждый раз, когда вы заключаете сделку с этим продавцом, ничего не меняется, он показывает вам три мяча, но получаете вы только два. Разочаровавшись, вы идете ко второму продавцу. Он показывает три мяча и действительно дает вам все три мяча за ваши деньги.</p>
    </cite>
    <p>Мысленно вы уже владеете этими тремя мячами, поэтому, даже если шанс получить всего один мяч очень велик, вы выбираете второго продавца, потому что он может пообещать вам возможность заполучить три мяча.</p>
    <p>С математической точки зрения все эти четыре примера одинаковые, потому что по итогу вы в среднем получаете два мяча. И, хотя у первого продавца вы точно получите два подарка, вы выбираете его только в первом эксперименте. Если бы наш мозг был логичным, то и во втором эксперименте мы выбрали бы первого продавца, потому что у него мы точно получим два мяча.</p>
    <p>Почему во втором эксперименте мы выбираем второго продавца, хотя рискуем получить только один мяч? Исследователи называют это «неприятие потери». Если мы чем-то владеем, ну или уже почти владеем, то мы не захотим с этим расставаться. В этом случае исследователи поставили эксперимент, в котором не важны ваши предпочтения. Рациональный ум выбрал бы других продавцов. В действительности, однако, совершенно не имеет значения, как мы выберем, потому что, если мы пойдем на риск из-за неприятия потерь, этот риск может быть намного выше, чем возможная прибыль.</p>
    <p>Именно такое поведение в конечном счете и привело к финансовому кризису в США. С одной стороны, фантазии, маркетинг и потребности поднимали цены на различные товары, а с другой стороны, биржевые маклеры не могли быстро расставаться с прибыльными ценными бумагами. Но не только биржевых маклеров затронул этот эффект. Когда первая волна последствий кризиса ударила по рынку труда, тысячи людей оказались не в состоянии гасить задолженности по ипотечным кредитам.</p>
    <p>Они слишком поздно решили отказаться от своих домов. Страх потери «собственного» дома был так силен, что большинство из них выжидали так долго, что рухнул рынок недвижимости. Дома продавали с молотка за малую часть первоначальной стоимости. Бывшие владельцы остались не только без дома, но и с большими долгами перед банками. И многие должники их не погашали, потому что у них уже не было денег — так и получился порочный круг.</p>
    <p>Этими знаниями пользуются даже на самых банальных тренингах для продавцов. Сознательно внушается ощущение, будто вы уже владеете объектом желания. Если продавцу удается погрузить вас в подобное состояние, то у вас, как покупателя, почти нет шанса устоять, ибо сама мысль о том, чтобы потерять вожделенный предмет, невыносима. Счастливчики те, кто в такие моменты думает, что лучше спокойно дома поискать более удачное предложение в интернете. Если повезет, дома боль утраты утихнет и можно будет не тратить время на поиски.</p>
    <p>Как разумное существо, вы открыли еще одну тайну животных и теперь можете справиться с неприятием потери, которому уже 30 миллионов лет. Вы больше не попадетесь на уловки продавцов, потребляете меньше мяса и не сжигаете ископаемое топливо.</p>
    <p>Теперь давайте рассмотрим другой тип иррационального поведения — эффект приманки. Его легко использовать в маркетинговых целях. Например, если компании нужно продать мобильный телефон и предоставить вам две альтернативы на выбор, то вы будете при выборе руководствоваться критерием, который для вас особенно значим. Это может быть цена. Мобильный телефон А стоит 399 евро и имеет 64 Гб памяти. Мобильный телефон В стоит 299 евро и имеет 16 Гб памяти. Скорее всего, вы выберете более дешевый вариант, потому что 16 Гб — это много, а если будет мало, то купите еще и SD-карту памяти.</p>
    <p>Тем не менее наибольшую прибыль компания получит, если маркетологам удастся соблазнить вас более дорогим телефоном. Несколько евро за больший объем памяти телефона не сильно повлияют на покупку. Поэтому продавцы, зная про эффект приманки, делают дополнительное предложение. И теперь у вас есть три варианта:</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>ПРЕДЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ТРЕХ МОБИЛЬНЫХ ТЕЛЕФОНОВ С РАЗНЫМ ОБЪЕМОМ ПАМЯТИ</subtitle>
    <image l:href="#i_007.png"/>
    <empty-line/>
    <p>И вот предложение А теперь уже не выглядит таким уж непривлекательным в глазах покупателя. И действительно, многие выбирают вариант А, а гуру маркетинга радостно закрывает кассу.</p>
    <p>Кстати, биологи из Университета Сиднея Таня Латти и Мадлен Бикман считают, что такая форма экономически иррационального поведения глубо эволюционна и не бессмысленна. Свою гипотезу они обосновывают тем, что и другие животные, например, пчелы или птицы, тоже совершают подобные ошибки. Также они провели эксперименты по приманке слизевиков Physarum polycephalum.<a l:href="#n_393" type="note">[393]</a> И эксперименты были успешными. Кажется невероятным, но это чистая правда: слизевики выбрали бы телефон А. Будь он съедобным, конечно же. Им дали на выбор два источника пищи, со своими плюсами и минусами. Слизевик не мог определиться и просто рос в обе стороны. А когда ему предложили третий, непривлекательный вариант, то он не принял рациональное решение, которое должен был сделать механически, как любой одноклеточный организм. Нет, он запустил процесс принятия решений, сравнил варианты, как это делаем мы, и выбрал один из двух исходных вариантов.</p>
    <cite>
     <p>Просто при сравнении с непривлекательным третьим вариантом один из двух первых вариантов стал выглядеть более привлекательным. И это вовсе не комплимент качеству человеческих решений, ведь в итоге мы принимаем решения не лучше, чем слизевики.</p>
    </cite>
    <p>Исследователи грибов<a l:href="#n_394" type="note">[394]</a> считают, что наше иррациональное поведение вовсе не иррационально, по крайней мере с точки зрения эволюционного развития. Так как в большинстве случаев имеет смысл принимать решения «на глазок», как часто говорит уважаемая канцлер Германии. Гриб, недолго думая, устремляется к двум источникам пищи одновременно, но животные, которые не могут разделить свое тело пополам, в любом случае вынуждены делать выбор. Но если в сложных задачах с тремя вариантами рациональное решение можно принять только с помощью высших когнитивных процессов, то решения, основанные на простом сопоставлении, — логичный и успешный путь с точки зрения эволюции. Добавлю напоследок — слизевики на самом деле даже не грибы, а самые настоящие одноклеточные животные<a l:href="#n_395" type="note">[395]</a>.</p>
    <p>Кроме того, сравнительно иррациональное принятие решений имеет свои преимущества в социальном контексте среди более когнитивно развитых животных. Профессор Йельского университета Лори Сантос, которая придумала описанные выше эксперименты с финансовым кризисом, считает, что отказ от неприятия потери — эффективный способ не потерять доступ к социальным услугам вроде ухода за мехом у приматов.</p>
    <p>Животные постоянно отслеживают, не занимаются ли они уходом за мехом остальных чаще, чем ухаживают за ними самими. При этом абсолютная мера затраченного времени не важна, значение имеет только справедливое распределение. И животным это удается. В конце концов это не ошибка, а всего лишь эффективный способ удачно и справедливо справиться с такой сложной штукой, как обмен услугами в сообществе.</p>
    <p>Что мы имеем в итоге — у нашего иррационального поведения вполне рациональные причины. Однако это ни в коем случае не освобождает нас от ответственности за решение глобальных проблем, к которым привело наше иррациональное поведение. Но, если возложить ответственность на каждого человека в отдельности, сможет ли он перешагнуть эту тень эволюции? Может, политики и лидеры нашего общества должны предвидеть в массах иррациональное поведение индивидов и манипулировать<a l:href="#n_396" type="note">[396]</a> ими с помощью маркетинговых инструментов так же ловко, как это делают стратеги торговли, чтобы всучить свои товары? Герд Гигеренцер, директор Института человеческого развития Общества Макса Планка в Берлине, считает, что манипулировать кем-то вполне законно, если это делается в его интересах.<a l:href="#n_397" type="note">[397]</a> Здесь круг замыкается. Ведь в конечном итоге мы все манипулируем нашими детьми без каких-либо угрызений совести, так как они еще не развили разумный образ мышления.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Мыслительный аппарат</p>
    </title>
    <p>Молодой человек был довольно бодр и, наверное, даже не заметил, что у него отсутствует большая часть мозга. Но как это возможно? Так называемая префронтальная кора мозга отвечает за решение проблем мышления, планирование, целенаправленные действия и даже за свойства личности. Другими словами, за все, что можно делать без сомнений. Юноша этого, возможно, даже не заметит, пока несколько недель спустя он не начнет делать то, чего не делал в прошлом. Он будет меньше хотеть делать что-либо вообще и, вероятно, лишится внутренней мотивации, чтобы опять попытаться покончить с собой, потому что в префронтальной коре головного мозга принимаются и такие решения.</p>
    <p>Это даже иронично, что он отстрелил себе именно тот участок мозга, который подтолкнул его к самоубийству.</p>
    <p>Наш мозг поделен на множество разных областей. И хотя они связаны друг с другом в той или иной степени, задачи у них разные. Если какой-то участок мозга однажды был поврежден, то восстановить определенные способности будет не то что трудно, а почти невозможно. Мы с вами уже знаем, что небольшие области мозга, например, rTPJ<a l:href="#n_398" type="note">[398]</a>, берут на себя определенные задачи и формируют некоторые черты наших личностей. Вы, может быть, еще помните про торможение (или угнетение) rTPJ с помощью магнитов. При таком воздействии люди лишаются возможности принимать морально верные решения. А то, что размер этой области примерно с горошину, дает нам понять, насколько важна каждая отдельная часть нашего мозга. И пусть мы можем обойтись большой частью нашего мозга и жить без особых проблем, мы уже не будем теми, кем были раньше, определенные способности или частички нашей личности исчезли — такая вот маленькая смерть.</p>
    <p>Благодаря экспериментам и таким вот несчастным случаям мы получили очень хорошее представление о том, как работает наш мозг. Например, есть повреждение мозга, когда вы не узнаете свою собственную мать, даже если она будет стоять прямо перед вами. Но стоит ей заговорить, ее тут же узнают. То же самое может произойти, если вы посмотрите в зеркало. Вы, конечно, прошли бы зеркальный тест, но себя в отражении не узнаете. Такие экстремальные примеры, которые могут быть связаны с повреждением определенных областей мозга, дают нам понять, насколько сильно наш мозг специализирован.</p>
    <p>Кроме того, сознательно или вербально мы подходим только к части своих мыслей. Мы бессознательно принимаем самые важные и трудные решения в нашей жизни — именно те, о которых говорится в поговорке «утро вечера мудренее».</p>
    <p>Эти важные мысли иногда настолько сложные, что в нашем языке нет для них языкового эквивалента, поэтому представление о том, что мышление возможно только вербально, считается устаревшим.</p>
    <p>Осторожно, сейчас станет неуютно: обычно мы думаем, что мыслим сознательно, и считаем себя совершенно свободными в том, что мы думаем. Вот сейчас, прямо на этой фразе в книге я думаю, что совершенно свободен в принятии своего решения о том, достаточно ли быстро я зашел на сайт Amazon и заказываю себе футболку или новый Blu-Ray из своей онлайн-видеотеки. Но это не так! Известный нейробиолог Майкл Газзанига по своей воле рассказывает о сказке, которую сам себе рассказывает наш мозг.<a l:href="#n_399" type="note">[399]</a></p>
    <p>Не верите? Представьте, что сидите в аппарате, который может измерить активность вашего мозга. Вам нужно только решить, нажмете вы на кнопку в правой руке или в левой руке. Только от вас зависит, какую кнопку нажимать, ничего особенного. На все ваша свободная воля. Единственное условие: нужно действительно нажимать на кнопку сразу, то есть в тот момент, когда вы решили нажать на ту или иную кнопку. Мысль и поступок должны быть синхронными.</p>
    <cite>
     <p>Как думаете, сколько времени ушло у вашего подсознания на то, чтобы принять решение нажать на левую кнопку? Одну миллисекунду, или десять, или даже полсекунды? А экспериментатор, основываясь на данных компьютера, может предсказать, какую кнопку вы нажмете, еще за 10 секунд до этого события.<a l:href="#n_400" type="note">[400]</a></p>
    </cite>
    <p>Для поведенческих биологов мозг — что-то вроде черного ящика. Нам не обязательно знать, что внутри, потому что нас в основном интересует поведение, которое можно прекрасно наблюдать и без понимания того, что творится в мозге. Тем не менее в наши дни обсуждение интеллекта у животных не обходится без аспектов анатомии мозга, поэтому мне нужно тут кое-что прояснить.</p>
    <p>Прежде всего нужно сказать, что изобретение нервной клетки, то есть структуры, с помощью которой мы думаем, дело давно минувших дней. В тот момент, когда одноклеточные животные начали вести социальную жизнь, что привело к появлению многоклеточных животных, возникла проблема передачи раздражения. Спустя несколько миллионов лет появилась первая нервная клетка, и, строго говоря, в ее основной конструкции с тех пор ничего не изменилось. Сейчас мы различаем две группы нервов. Вокруг тела одних обмотано что-то вроде жирового блинчика, у других его нет.</p>
    <p>Одна группа животных называется первичноротые. К ним относятся, например, черви, насекомые, моллюски, пауки, раки, и у них нет таких блинчиков. Другая группа называется вторичноротые. Среди них, например, есть морские ежи и все позвоночные: рыбы, рептилии, птицы и млекопитающие, то есть мы. Характерным для этой группы является то, что на ранней стадии эволюции они начали питаться через анус. Да, вы прочитали правильно — вилку несли не ко рту, а к попе. Но не будем об этих тонкостях нашего развития. Давайте сосредоточимся на нервах. Преимуществом вышеупомянутых блинных клеток является так называемая миелиновая оболочка, которая изолирует асконы. Это отростки нервных клеток. Они могут быть больше метра в длину и отвечают за передачу нервного импульса. Так как наши нервные клетки передают электрические импульсы, то изоляция — это преимущество. Это не только экономия энергии, но и скорость.</p>
    <p>Если бы у жирафа не было такого изоляционного слоя, то при ранении в ногу, например, ему бы потребовалось полсекунды, чтобы отдернуть конечность.</p>
    <p>А нам требуется лишь одна десятая секунды, чтобы решить, достаточно ли серьезно мы ранены.</p>
    <p>Еще одним крупным шагом эволюции стало появление ганглиев. Это скопления нервных клеток, из которых осуществлялись первые вычислительные процессы. Эти процессы на самом деле очень похожи на вычисления на компьютере, потому что наши нервы обращаются друг к другу в цифровом виде, то есть с помощью нулей и единиц. Много единиц подряд означают высокую интенсивность раздражения. В отличие от компьютеров, в которых отдельные транзисторы могут обрабатывать только один сигнал за раз, нервные клетки могут одновременно получать бесчисленные импульсы от других нервных клеток. Но самое грандиозное изобретение — это синапс. Это место контакта между двумя клетками. Даже если проведение раздражения в наших нервах происходит электрическим способом, то передача сигнала между отдельными нервными клетками происходит химическим образом. Вот зачем на конце каждой нервной клетки есть синапс, который превращает сигнал из электрического в химический. Электрический импульс вызывает высвобождение нейромедиаторов, которые поступают на другую сторону синапса — в постсинапс. Когда вещества-переносчики обнаружены в клетке за синапсом, там возникает новый электрический сигнал.</p>
    <p>Вы, наверное, слышали, что усилитель вкуса глутамат натрия очень вредный, поэтому избегаете есть супы из концентратов в пакетиках и другие готовые блюда. На самом деле это не так, потому что глутамат натрия — это нейромедиатор, свойственный организму. Он абсолютно безвреден и нетоксичен. Наоборот, без него мы бы не чувствовали вкусы. У супов из пакетов и у готовой еды нет вкуса. А если добавить глутамат натрия к тому, что и едой-то назвать грешно, наши постсинапсы заполнят нейромедиаторы. М-м-м, вкусно. Точно так же действуют наркотики: нашим постсинапсам кажется, что есть что-то, чего не существует. Об этом мы поговорим подробнее в главе «Сентиментальность».</p>
    <p>Проще говоря, существует два типа синапсов: один передает входящий сигнал дальше, другой делает прямо противоположное — создает отрицательный потенциал, который может нейтрализовать положительный сигнал от другого синапса. Один невролог во время своего выступления говорил о войне синапсов. Каждый нейрон получает бесчисленное количество положительных и отрицательных импульсов и должен их обрабатывать. Количество обработанных сигналов определяет активность принимающего нейрона. Он посылает сигнал, только если положительных импульсов больше. Они работают одинаково — и когда вы сгибаете-разгибаете локти и колени, и когда читаете или думаете. Когда вы читаете слово «читать», то сначала загораются все нервные клетки, которые объединены для буквы «ч». Затем буква «и» и так далее. Остальные буквы, которые также представлены соединенными нервными клетками, молчат, потому что их отрицательные потенциалы преобладают. В это трудно поверить, но да, вот так все просто. У пяти областей мозга всех позвоночных (большие полушария, промежуточный мозг, средний мозг, задний мозг и продолговатый мозг) схожие функции.</p>
    <p>В природе почти все начинается с пузырьков, поверхность становится слоем, а затем, возможно, тканью или органом. В случае с нашим мозгом возникла структура с несколькими слоями. Возможно, вы когда-нибудь слышали, что в мозге есть белое и серое вещества. Серое вещество — это нервные клетки, белое вещество — асконы нейронов. То есть думаем мы только с помощью серого вещества поверхностного слоя, потому что именно тут обрабатываются индивидуальные потенциалы действия. К сожалению, размер поверхностного слоя не может превышать то, что его окружает. Чтобы решить эту проблему, кора всех млекопитающих, то есть поверхностный слой головного мозга, складчатая. Раньше считалось, что глубина извилин является мерой развитости мозга и способности мыслить.</p>
    <p>Но вот, около 50 лет назад, обнаружили, что у дельфинов глубина извилин больше, чем у людей. Потом считали, что плотность нервов — основа всего, а потом обнаружили, что у мышей плотность нервов на поверхностном слое выше, чем у нас. Почти 20 лет назад открытие зеркальных нейронов гремело во всех средствах массовой информации.</p>
    <cite>
     <p>Тут-то и появилось то, что имеется только у людей и обезьян. Предположительно, зеркальные нейроны обладают невероятным свойством: имитируют внутри нас мысли и чувства других людей. Это, как мы уже знаем, огромное социальное преимущество. С помощью этого я могу встать на место другого человека и предугадать его поведение.</p>
    </cite>
    <p>Возможно, самым известным примером действия зеркальных нейронов является зевота. Когда мы видим социального партнера зевающим, то чувствуем себя такими же усталыми и тоже зеваем из солидарности. Таким образом социальное сообщество гарантирует, что даже истощенные члены группы все еще воспринимаются как ее часть и что вы, как группа, не выйдете за пределы возможностей отдельных ее членов. Глубоко социальное и внимательное поведение.</p>
    <p>Но если смотреть внимательно, то из солидарности зевают не только обезьяны. Для меня было полнейшей неожиданностью, что заразная зевота наблюдается даже у волков<a l:href="#n_401" type="note">[401]</a> и волнистых попугайчиков<a l:href="#n_402" type="note">[402]</a>. Наши любимые четвероногие друзья, собаки, тоже зевают вместе с нами.<a l:href="#n_403" type="note">[403]</a> Один из исследователей зеркальных нейронов, Кристиан Кейсерс, предлагает проводить эксперименты с грызунами, так как они близки нам по эмоциональному поведению.<a l:href="#n_404" type="note">[404]</a> На сегодняшний день существует почти 30 000 публикаций о зеркальных нейронах, но мы до сих пор не знаем точно, что они делают и у кого они есть.<a l:href="#n_405" type="note">[405]</a> Поэтому сейчас все чаще говорят об общей нейронной активности, подразумевая диффузно распределенную нервную сеть, которая работает для нас как имитационный аппарат.</p>
    <p>Менее спорным типом нейронов являются веретенообразные нейроны, которые еще называют нейронами фон Экономо в честь их первооткрывателя. Эти клетки решают проблему, которая существует только для большого мозга. В отличие от большинства нервных клеток, веретенообразные нейроны имеют только один вход и один выход. Поэтому в реальном мышлении они не участвуют. Их задача — соединять отдаленные области мозга друг с другом и создавать цепи, которые без них не могли бы образоваться. Это кажется особенно важным, когда речь идет о социальных проблемах,<a l:href="#n_406" type="note">[406]</a> потому что разные области мозга должны активно друг с другом взаимодействовать.</p>
    <p>Долгое время считалось, что эти клетки встречаются только у людей и человекообразных обезьян.<a l:href="#n_407" type="note">[407]</a> Однако дальнейшие исследования показали, что этот тип клеток есть и у китов и дельфинов<a l:href="#n_408" type="note">[408]</a>, и даже у слонов<a l:href="#n_409" type="note">[409]</a>. Но вывод, что мышь хуже мыслит или хуже взаимодействует, социально опасен, потому что у мышей этого типа клеток может и не быть — их мозг не настолько велик, чтобы его зоны нужно было соединять специальными нейронами.</p>
    <p>Но умный мозг развивался не только у млекопитающих. Например, у птичьего мозга нет коры с извилинами. Если подходить к проблеме со своими мерками, то мы должны были бы считать птиц очень глупыми, потому как у их мозга нет поверхностного увеличения площади, и, соответственно, их мышление не развито. Видимо, как раз поэтому недавно ученые называли свою статью «<emphasis>Denken ohne Cortex</emphasis>».<a l:href="#n_410" type="note">[410]</a> И действительно, птицы пошли другим путем. Их мозг — это не полый пузырь, где мыслительный процесс идет на поверхности. В отличие от нашего мозга, то есть мозга млекопитающих, у птиц весь головной мозг работает как одна масса. Наверное, так они экономят на весе. В любом случае, это объясняет, почему мозг весом всего в несколько граммов может быть настолько мощным и так невероятно хорошо работать в бесчисленных экспериментах.</p>
    <p>Несколько месяцев назад была опубликована статья, в которой предлагалось сравнить навыки приобретения языка человеческими малышами с изучением пения птиц.<a l:href="#n_411" type="note">[411]</a> В статье говорится, что это позволит нам лучше понять происхождение языка, так как можно сравнить эти две эквивалентные, но независимо развивавшиеся системы. Тем, кто в это не верит, возможно, поможет следующее наблюдение: мы все знаем о разрушительной способности алкоголя влиять на нашу способность говорить. Глубинный нейробиохимический механизм еще не изучен, но есть надежда, что исследование пьяных зябликов даст нам больше информации. Потому что зяблики под воздействием алкоголя, так же как и мы, начинают невнятно бормотать свои песни.<a l:href="#n_412" type="note">[412]</a></p>
    <p>Тут мы плавно подошли к следующей теме: принимают ли животные наркотики и лечат ли они себя лекарствами?</p>
    <p>Но прежде, чем мы перейдем к этой захватывающей теме, я не могу обойти вниманием важную тенденцию в исследованиях мозга. Как вы знаете, исследования мозга животных очень важны, потому что мы хотим понимать свой мозг. В конце концов продажи лекарств от заболеваний мозга вроде болезни Альцгеймера, Паркинсона, рассеянного склероза, эпилепсии, головных болей, мигреней, депрессии и шизофрении принесут много денег. Из-за высокой анатомической и физиологической схожести последние несколько лет исследования проводят и на рыбах.<a l:href="#n_413" type="note">[413]</a> Дурак тот рыбак, что верит в миф, будто рыбы не чувствуют боли и не могут страдать.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шаманы</p>
    </title>
    <p>Но история забавная. На обложке этой книги — медведица гризли с Аляски со своим детенышем. Гризли (<emphasis>Ursus arctos horribilis</emphasis>) — подвид бурых медведей (<emphasis>Ursus arctos</emphasis>) — живут через Берингов пролив со своими близкими родственниками с Камчатки. Они одиночки, не кочевники, но имеют четко обозначенную территорию. Они метят пограничные деревья. Животные ищут хорошо видимые горные хребты с отдельно стоящими деревьями, которые они метят царапинами и укусами примерно на уровне груди. Самцы-соперники могут лично оценить размер и силу хозяина территории по высоте отметки, а самки по меткам могут унюхать либидо землевладельца.<a l:href="#n_414" type="note">[414]</a></p>
    <p>Из-за этого территориального ограничения на самом деле нелогично, чтобы медведи, как пишет Die Welt, мигрировали на большие расстояния, чтобы насладиться керосином, а затем заснуть от опьянения. Вероятность быть пойманным на чужой территории и получить взбучку, на мой взгляд, слишком велика. Я немного покопался в научных публикациях. На самом деле была только одна публикация, в которой это поведение было описано в пяти строчках. Исследователи говорили о том, что керосин предпочитают вне зависимости от возраста и пола. Далее они рассказывали о матери и детеныше, которые, в отличие от других наблюдаемых животных, наведывались на керосиновый склад ежедневно. После того как мать по каким-то причинам умерла, молодой медведь, видимо, сохранил этот стиль поведения.<a l:href="#n_415" type="note">[415]</a> Поэтому значение этих отдельных случаев наркомании у медведей на Камчатке несколько преувеличено. Но какую тайну в себе хранят пьяные животные?</p>
    <subtitle>НАРКОТИЧЕСКОЕ ОПЬЯНЕНИЕ</subtitle>
    <cite>
     <p>К счастью, люди в своих пороках не одиноки. Несколько лет назад появилось сообщение, что даже плодовые мухи (Drosophila), которые слишком мало занимались сексом, искали утешения в алкоголе.<a l:href="#n_416" type="note">[416]</a></p>
    </cite>
    <p>Тема связи сексуального разочарования и употребления алкоголя широко освещалась в средствах массовой информации. Аналогия с людьми была слишком хороша, потому что мы наконец были не единственными, кто топит свое разочарование в алкоголе. Но это не совсем то, что интересовало авторов публикации. Их исследование было направлено на молекулярный механизм, поэтому два года спустя в научном журнале исследователей плодовых мух (да, это издание действительно существует) эту информацию опровергли: мухи предпочитают алкоголь по другим причинам.<a l:href="#n_417" type="note">[417]</a></p>
    <p>Алкоголь так же энергетически выгоден, как сахар<a l:href="#n_418" type="note">[418]</a>, поэтому мухи просто видят в нем отличный источник пищи. Особенно это касается мух, которые не смогли реализовать свое стремление к размножению. Эти особи просто не нравились самкам — слишком маленькие и хрупкие. В конце концов они еще просто не отъелись для того, чтобы стать привлекательными самцами. В отличие от нас, мухи не могут просто укусить яблоко. Им приходится ждать, пока плод не упадет на землю, а целлюлоза в стенках клеток растений не распадется под воздействием микроорганизмов. И хотя свежие яблоки для нас очень привлекательны, целлюлозу самостоятельно мы переварить не можем. Это делают бактерии в нашей толстой кишке. Нас гнилые фрукты не привлекают, а вот для мух это лакомство, потому что только гнилую склизкую массу можно всасывать хоботком.</p>
    <p>Побочным эффектом процесса гниения является образование алкоголя. Так как мухи не хотят постоянно быть под кайфом, они вырабатывают ферменты, которые помогают разрушать алкоголь и превращать его в энергию. То есть мухи не пытаются утопить горе в пьянстве, они питаются алкоголем, растут и становятся более привлекательными для своих самок. В результате они больше не испытывают сексуального разочарования, и, раз им больше не нужно расти, они снижают потребление алкоголя.</p>
    <p>Но животные, которым нравится опьянение, все равно есть. Так, в старом документальном фильме Би-би-си<a l:href="#n_419" type="note">[419]</a> свиньи, бабуины, суслики, жирафы, слоны и другие животные собираются все вместе под деревом марула, которое еще называют слоновьим деревом, чтобы насладиться забродившими фруктами.</p>
    <p>Несколько лет назад, когда в Германии еще не слышали про ликер «Амарула», я летел из Южной Африки обратно домой, в Германию. Ликер из плодов марулы был божественным на вкус и очень скрасил мне перелет. Кто знает, может, южноафриканская пивоварня вдохновилась фильмом Би-би-си. В любом случае, благодаря финансовой поддержке пивоваренного завода в Университете Квазулу-Наталя<a l:href="#n_420" type="note">[420]</a> запустили программу исследования и сохранения слонов Амарула<a l:href="#n_421" type="note">[421]</a>.</p>
    <p>Но вот что странно, ученые подсчитали, что слоны не могут опьянеть от фруктов. Даже если учесть максимально возможную концентрацию алкоголя, то слону придется съесть более 5000 фруктов, чтобы захмелеть. Но максимальная суточная доза слона — всего около 700 штук.<a l:href="#n_422" type="note">[422]</a></p>
    <p>Мой старый друг, Солвин Занкл, работает фотографом в журнале Geo. Он рассказал, что среди фотографов-натуралистов существует строгая этика и что ни один редактор не примет фотографии, которые кажутся срежиссированными. Однако в прошлом кинопродюсеры позволяли себе нас обманывать. Флиппер, герой моего детства, был не одним дельфином, а несколькими. Из-за плохих условий содержания животные быстро умирали и их просто заменили другими животными. Зрители не замечали. В документальных фильмах часто использовали коз как приманку для хищников, и я не удивлюсь, что пьяные животные из того фильма получили выпивку от Би-би-си.</p>
    <p>Однако дело в том, что образы пьяных животных врезались в память целого поколения.</p>
    <p>Мысль о том, что мы в своем пороке не одиноки, кажется слишком привлекательной. И что же, все это дело рук средств массовой информации?</p>
    <p>В Индии произошло несколько случаев, когда опьяневшие слоны<a l:href="#n_423" type="note">[423]</a> травмировали себя и людей<a l:href="#n_424" type="note">[424]</a>. Но во всех случаях источник алкоголя не был природным. Искать его было бы, наверное, слишком утомительно для умных толстокожих животных, поэтому они предпочитали рисовое пиво — дешевый популярный напиток отдаленных деревень северо-восточной Индии. В Тасмании кенгуру пристрастились к опиумному маку<a l:href="#n_425" type="note">[425]</a>. Фермеры Северной Америки тоже знакомы с опьяненными животными. Коровы и лошади, похоже, без ума от астрагала, растения из семейства бобовых. Термин происходит от испанского loco = безумный. Вокруг этих пастбищных животных также возникли различные мифы. Но в ходе научных изысканий выяснилось, что астрагал оказался единственным зеленым растением, и животные предпочитали его сухой траве. Будь у них выбор, они бы знать ничего об астрагале не знали, и получается, поедали они его случайно.<a l:href="#n_426" type="note">[426]</a></p>
    <p>Если вы покопаетесь в интернете, то сможете пополнить список животных-наркоманов. Тут и олени, которые подсели на мухоморы, и кошки, которые обожают кошачью мяту, пьяные пчелы, которым запрещают летать, и дельфины, которые увлекаются высокотоксичными фугу, и многие другие.</p>
    <p>Без сомнения, есть множество историй и наблюдений, связанных с пьяными или находящимися под воздействием других наркотических веществ животными. Но эволюция безжалостна, опьяненное животное беззащитно перед врагами или хищниками. И тут большой вопрос: а добровольно ли животные подвергают себя воздействию подобных веществ? Сознательно ли они решают есть забродившие фрукты или нюхать бочки с керосином? Или это все-таки случайность?</p>
    <p>Кто-то скажет, что животные не будут повторять то, что для них неприятно или опасно. Звучит логично, но это не всегда так. Так, например, собака без колебания пошла бы на охоту через заросли терновника, если бы учуяла там след. Даже если она поранится о шипы, она будет делать так снова и снова, если стимул достаточно силен. Это так же относится и к медведям, которые узнали, что в багаже у людей прячутся вкусняшки. Может, они поэтому и нюхают бочки, потому что керосин маслянист, а значит, похож для них на еду.</p>
    <p>Если бы мне нужно было здесь и сейчас ответить, употребляют ли животные наркотические вещества ради опьянения, я бы ответил нет. И хотя я бы с удовольствием предоставил животным эту радость, стоит признать, что сейчас не существует веских аргументов в пользу добровольного употребления наркотиков животными. С другой стороны, большое количество наблюдений можно объяснить по-другому и даже более правдоподобно. В частности, это касается повторного употребления алкоголя.</p>
    <p>Даже существует теория, согласно которой практические все фруктоядные животные имеют алкогольные пристрастия. Тут нужно понять следующую взаимосвязь: на большей части нашей планеты сменяются сезоны, на которые настраиваются все живые существа. Пережить холодное время года большая проблема для животных. Всегда сладкие фрукты гарантируют высокие шансы на выживание во время зимы, потому что сахар, содержащийся в них, является отличным источником энергии. Сахар состоит наполовину из глюкозы, которая не хранится долго и перерабатывается в течение дня<a l:href="#n_427" type="note">[427]</a>, и наполовину из фруктозы, часть которой превращается в печени в жир. Жир хранить легко, а если он станет подкожным, то еще и обеспечит изоляцию от холода.</p>
    <p>Таким образом, в конце летнего сезона наше тело, с одной стороны, получает правильное вещество для создания жира, а с другой стороны — сладкий сигнал есть побольше. Диетологи считают, что этот факт даже связан с избыточным весом.</p>
    <cite>
     <p>Последние миллионы лет сладкое потребляли только раз в год, да и то в виде фруктов. Наши тела запрограммированы на получение как можно большего количества жира и последующего хранения этого жира в течение следующего холодного сезона. Но в нашем западном мире сладости существуют круглый год, поэтому наше тело постоянно получает сигнал, что нужно запасаться жиром.</p>
    </cite>
    <p>Но сахар привлекает не только животных, поэтому любой упавший с дерева плод, даже если он разбился, мгновенно заселяют и разлагают микроорганизмы. Уже в нескольких миллиметрах под кожурой, где не хватает кислорода, начинается алкогольная ферментация. Алкоголь — очень летучее вещество, и все, кто ест фрукты, хорошо его чуют. Животным этот запах доставляет такое же удовольствие, как нам, когда мы вращаем бокал с вином и наслаждаемся ароматом. Неважно, кто я, 700-килограммовый гризли или маленькая мошка. Алкоголь волшебным образом притягивает нас, потому что где алкоголь, там и сахар. А сахар — значит жир. Изоляционный слой жира в качестве запаса энергии позволяет пережить грядущую зиму. Но эта мысль не моя, а Роберта Дадли<a l:href="#n_428" type="note">[428]</a>, профессора биологии из Техаса.</p>
    <p>Зависимости в животном мире существуют. Например, акация живет в симбиозе с муравьями, которые защищают ее от хищников, и та, в свою очередь, снабжает их пищей. Но эти взаимоотношения не совсем честные, потому что акация сделала муравьев зависимыми от нее. Дерево производит токсин, который подавляет пищеварительный фермент муравьев, инвертазу. Без этого вещества муравьи не могут переваривать сахар. Единственный доступный им источник пищи — это нектар акации, который просто-напросто отравлен. Так дерево держит при себе гарнизон зависимых защитников.<a l:href="#n_429" type="note">[429]</a></p>
    <subtitle>"ВЕТРЯНОЧНЫЕ ВЕЧЕРИНКИ" И ДРУГИЕ ФОРМЫ МЕДИЦИНЫ</subtitle>
    <p>В отличие от употребления наркотиков, самолечение, как терапия и профилактика у животных, не такая спорная тема. Существует бесчисленное множество примеров того, как животные лечат себя с помощью растений или даже животных или профилактически оберегают себя от болезней.</p>
    <p>Поедание травы помогает пищеварению, обеспечивая микроорганизмы в кишечнике собак пищей — клетчаткой. Еще оно помогает в борьбе с нежелательными микробами. Например, исследование по улучшению собачьего корма показало, что растительные компоненты уменьшают количество патогенных бактерий в кишечнике.<a l:href="#n_430" type="note">[430]</a> Это подтвердили и наблюдения за енотовидными собаками.<a l:href="#n_431" type="note">[431]</a> Исследование показало, что у больных енотовидных собак в пищеварительном тракте больше травы, чем у здоровых. Вам, наверное, интересно, как ученые проверяют содержимое желудков здоровых и больных енотовидных собак? Милые животные, похожие на помесь енота и собаки, не принадлежат к европейской флоре, и на них можно охотиться. Поэтому наткнуться на мертвых енотовидных собак несложно. Только в Германии с 2003 по 2013 год было убито<a l:href="#n_432" type="note">[432]</a> в общей сложности 250 000 животных<a l:href="#n_433" type="note">[433]</a>. А это больше, чем население моего родного города Эрфурта.</p>
    <p>Это поведение, несомненно, не случайное. Но что происходит в головах животных, когда они едят траву? Для большинства людей это будет обычным случаем проявления животного инстинкта. Как вы уже, наверное, поняли из главы про культуру, я очень скептически отношусь к понятию «инстинкт». Для меня он мало значим, потому что вообще ничего не объясняет. Наши предки объясняли грозы существованием бога грома. Потом мы разобрались в атмосферных механизмах и узнали, как возникает гроза. Это очень похоже на историю с инстинктами, они описывают наблюдения, которые нельзя было объяснить иначе. Например, для Дарвина инстинкт был врожденным поведением, которое сформировалось в ходе эволюции путем отбора. Тинберген, голландский исследователь-бихевиорист и лауреат Нобелевской премии, более четко обозначил границу между унаследованными (врожденными) моделями поведения и актуальными триггерами (приобретенными моделями поведения).</p>
    <p>Но в понимании общественности почти ничего не изменилось. Инстинктивному поведению противопоставляют разумное поведение. Это укореняет явное различие между человеком, наделенным разумом, и всеми другими животными, наделенными инстинктами. Но на протяжении всей этой книги мы только и делаем, что доказываем неверность такой классификации. И все же, как это происходит? Как вы можете думать, если действуете «инстинктивно»?</p>
    <p>Просто представьте, что хотите пить. Осморецепторы в гипоталамусе, важной части нашего мозга, открывают ионные каналы и вызывают небольшое электрическое короткое замыкание. Это короткое замыкание в виде потенциала действия передается нейрогипофизу, который производит антидиуретический гормон (АДГ). Он, в свою очередь, через кровь поступает в почку и сигнализирует ей, что нужно забрать назад больше воды из первичной мочи. В это время мы ощущаем то, что называем жаждой, то, что заставляет нас добавить в организм воду. Согласно Тинбергену, это было бы внутренней или ультимативной причиной. Если наблюдать за нами извне, то ничего не заметно. Только когда появляется кран — проксимативная причина<a l:href="#n_434" type="note">[434]</a>, можно наблюдать, как мы открываем кран и пьем.</p>
    <p>Если собака чувствует дискомфорт из-за того, что она переела или съела что-то не то, скорее всего, она испытывает «жажду» по отношению к траве. Но она не начинает тут же грызть зеленый ковер, а ждет следующей прогулки, на которой, возможно, подвергнется проксимативному раздражителю в виде травы. И тогда мы увидим, как она ест траву — так же как и мы, когда выбираем пищу для удовлетворения голода. Многие животные, которые лечат себя, с большой вероятностью обладают схожим механизмом. Так что нам не так уж и сложно себе это представить.</p>
    <p>Мой пес Дарвин родился на ферме в Мекленбурге и, пока мы его не купили, видел только несколько квадратных метров своего двора. Он попал к нам щенком, поэтому я смело исключаю, что он мог узнать от какой-нибудь другой собаки, что, если болеешь, нужно есть траву. Но он ест. Точно так же как мы не знаем, почему хотим съесть то или это, Дарвин не знает, что трава ему помогает. Его поведение обусловлено генетикой. Раздражитель вызывает каскад биохимических и неврологических процессов, в итоге возникает потребность есть траву. Если ему плохо, теоретически у него есть бесчисленное количество вариантов: грызть кору дерева, есть землю, но в момент недомогания ему просто проще есть траву.</p>
    <p>Возможно, следующий пример генетической предрасположенности будет более понятным. Например, если у ребенка музыкально одаренная семья, то ему будет гораздо проще научиться играть на инструменте, чем ребенку, чьи предки никогда этим не занимались. И конечно, музыкально одаренный ребенок не знает, почему ему музыка нравится больше, чем футбол.</p>
    <p>Муравьи лечат себя на когнитивно сопоставимой основе. Муравьи и другие насекомые по всему миру страдают от гриба Боверия Басси (Beauveria bassiana), который пожирает их изнутри. Этот гриб даже используют в качестве биологического способа борьбы с вредителями. Некоторых насекомых-вредителей избирательно заманивают феромонами в ловушку (смотрите главу «Феромонные вечеринки»), где они заражаются грибом. Драма неизбежна, если эти насекомые социальны, потому что они заражают всех остальных. Это, конечно, сильное эволюционное давление, поэтому неудивительно, что сформировались механизмы защиты. Недавнее исследование показало, что инфицированные муравьи употребляют в пищу больше еды, содержащей свободные радикалы. Например, туши мертвых животных или сок тлей, которым питаются муравьи. И тут, опять же, загадка. На самом деле муравьи живут в симбиозе с тлей, защищают ее от нападения и даже переносят на другие растения. В благодарность муравьи получают от тли сладкий сок.</p>
    <p>Этот сок содержит в себе не только сахар, но и высокий процент свободных радикалов, которыми изначально растения защищались от хищников. Тля поглощает растительный сок вместе с этими защитными веществами. Муравьи используют свободные радикалы как фумигатор от вышеупомянутого гриба. Но препаратов без побочных эффектов не существует. Для свободных радикалов нет друзей и врагов, поэтому такая терапия влияет и на здоровье зараженных муравьев. Но, даже если муравьи такое самолечение не переживут, они по крайней мере могут быть уверены, что грибы умирают вместе с ними и их колония в безопасности. Недуг, который настигает муравьев, напоминает сюжеты научной фантастики — грибки растут по всему телу муравья. Пока он жив, гриб растет из отверстий в теле, а когда муравей умирает, белый грибковый пушок вырывается через суставы и глаза.</p>
    <p>Свободные радикалы, кстати, опасны не только для грибов, но и мы, люди, страдаем от них. Многие заболевания вроде рака, болезни Паркинсона и сосудистых заболеваний на их счету. Удивительно, но мы и сами производим их — в значительной степени они являются побочными продуктами нашего обмена веществ.</p>
    <p>Но что на самом деле делают эти свободные радикалы? Проще говоря, это химические молекулы без электрона<a l:href="#n_435" type="note">[435]</a>. Чтобы заполучить его<a l:href="#n_436" type="note">[436]</a>, они вступают в реакцию с важными для нас органическими соединениями, которые после этой реакции часто не могут выполнять свои функции. Они разрушают стенки наших клеток, меняют обменные процессы, влияют на ферменты и даже повреждают генетический материал. К счастью, существуют антиоксиданты, которые, образно говоря, сами бросаются на радикалы и вступают с ними в реакцию. Их молекулярная жертвенность — наше спасение. Благодаря их высокой концентрации во фруктах и орехах мы хорошо вооружены нашей матушкой-природой.</p>
    <cite>
     <p>Но вернемся к муравьям. Во время эксперимента им предложили разные диеты: одну нормальную, а другую с повышенной концентрацией свободных радикалов. Как вы уже догадались, только зараженные муравьи набросились на вредную еду. Здоровые животные избегали нездоровую пищу.<a l:href="#n_437" type="note">[437]</a></p>
    </cite>
    <p>Еще я помню визит на ферму, когда тетя рассказала мне, что ее куры едят землю, потому что камешки помогают им измельчать пищу. И действительно, более крупные птицы едят камни покрупнее, а маленькие птицы — мелкие камешки.</p>
    <p>Но моя глина была в форме мелкодисперсного порошка и не была похожа на камешки. После некоторых изысканий я нашел захватывающую статью 1999 года, в которой говорилось об исследованиях попугаев.<a l:href="#n_438" type="note">[438]</a> Среди любителей птиц не секрет, что попугаи и другие птицы время от времени едят глину, поэтому исследователи задались тем же вопросом, что мучал меня: зачем? Ответ гениален и объясняет мое замешательство относительно диеты и поедания глины.</p>
    <p>Исследователи обнаружили, что изученные попугаи относительно часто едят токсичные для них растения. Это всего лишь старый трюк природы.</p>
    <p>Исследователи узнали, что употребление в пищу мелкодисперсной глины детоксифирует пищевую массу в желудочно-кишечном тракте. Микроскопические пористые комки земли отлично впитывают яды. Так что идея с целебной глиной вовсе не такая странная, потому что большая поверхность твердых частиц пыли способна связывать с собой множество веществ, в том числе ядовитых. То есть попугаи проводят своего рода профилактику отравления съеденными растениями.</p>
    <p>Многие птицы и млекопитающие используют других животных, чтобы спасти себя от паразитов или активно бороться с ними.</p>
    <p>Энтинг, оно же муравление (от английского слова «ant» — муравей), — широко распространенное поведение птиц, когда они садятся на муравейник и хватают клювом отдельных муравьев. Те, конечно, не в восторге от такого и распыляют метановую, или муравьиную, кислоту. На немецком языке это поведение называется «Einemsen». Однако терапевтическое воздействие этого довольно распространенного поведения птиц спорное, потому что концентрация кислоты, получаемой от муравьев, вряд ли может оказать должный эффект.<a l:href="#n_439" type="note">[439]</a></p>
    <p>О черных лемурах, семейство лемуровых, которые встречаются только на Мадагаскаре, сообщалось, что они надкусывают ядовитых многоножек и затем натираются их токсичным секретом, чтобы защититься от паразитов.<a l:href="#n_440" type="note">[440]</a> На Youtube вы можете посмотреть на такое поведение в документальном фильме Би-би-Си (с 1:40<a l:href="#n_441" type="note">[441]</a>). Малыш, видимо, укусил многоножку слишком сильно, поэтому оказался под воздействием токсина. Подобные наблюдения подстегнули бесчисленные дискуссии об употреблении наркотиков животными — слишком уж забавным выглядел развалившийся на ветках детеныш, пускающий слюни и закатывающий глаза.</p>
    <p>Тут я могу привести еще множество примеров. Есть байка от Холли Т. Дублина, известного исследователя слонов, про то, как он наблюдал за странным поведением одной самки. Беременная слониха ушла от своего стада на расстояние больше 20 километров, чтобы съесть совершенно определенное растение, не входившее в ее меню.</p>
    <p>Самка родила детеныша вскоре после необычной трапезы. Предположительно это растение позволяет местным жителям стимулировать родовую деятельность.<a l:href="#n_442" type="note">[442]</a> В другом примере самка паукообразных обезьян лечит себя фитогормонами, чтобы регулировать свою способность к зачатию.<a l:href="#n_443" type="note">[443]</a></p>
    <p>Я могу бесконечно приводить фантастические примеры. Но что меня особенно интересует, как поведенческого биолога, так это то, следуют ли эти животные за внутренними потребностями, как собаки, или они осознанно научились использовать эти вещества. К сожалению, такие эксперименты сложно произвести и этот вопрос сейчас остается без ответа. Возможно, нам стоит опубликовать работу о том, почему воробьи (с их-то воробьиными мозгами!) используют окурки для своих гнезд!<a l:href="#n_444" type="note">[444]</a> Они делают это для защиты от паразитов. Звучит не очень, правда? Вопрос только в том, с каких пор на наших улицах появились сигаретные окурки и сколько нужно поколений воробьев, чтобы эволюционно возникло такое поведение?</p>
    <p>Принимая во внимание впечатляющие когнитивные способности птиц, я склонен верить, что воробьи именно самостоятельно научились использовать окурки.</p>
    <p>Почетный ветеринар Бенджамин Харт из Калифорнийского университета в Дэвисе считается первопроходцем в области «медицины животных». В своей статье 1990 года он определяет критерии, которые, по его мнению, должны быть соблюдены, если мы говорим о медицине животных.<a l:href="#n_445" type="note">[445]</a> Один из критериев — прием активных ингредиентов. Я думаю, что все согласятся — примеров, которые мы тут привели, достаточно, чтобы это доказать. Еще один критерий — физическое лечение. Обезьяна, которая ищет вшей у другой обезьяны, попадает в эту категорию, в этом случае речь идет не только о том, чтобы избавить партнера от вшей, но и о том, чтобы не допустить передачу болезни.</p>
    <p>Следующие два критерия более спорны, но если посмотреть на них под правильным углом, то и они имеют место быть. Речь идет о карантине и прививках. В своей недавней публикации от 2011 года Харт частично анализирует очень старые публикации исследований приматов в естественной среде.<a l:href="#n_446" type="note">[446]</a> В них говорилось, что больных животных исключают из социального общества. Примечательно, что делается это даже без физического контакта. Поэтому Харт считает, что критерий карантина присутствует. Но что насчет прививок?</p>
    <p>Каждый родитель задумывается над тем, делать ли прививки своему ребенку. Моя докторская работа посвящена дельфинотерапии. По словам родителей, многие привитые дети становятся инвалидами именно из-за вакцин. Если вам нужно сделать выбор и вы тут же внутренне представляете себе этих тяжелобольных детей, то это будет действительно трудное решение. Тем не менее я проанализировал статистику и убедился в крайне малом риске тяжелой инвалидности по сравнению с высокой вероятностью успешной защиты от серьезных, иногда даже смертельных заболеваний.</p>
    <p>Но не все родители принимают такое решение. Среди них, например, очень популярны «ветряночные вечеринки». Они специально навещают семью, в которой кто-то являтся переносчиком этого заболевания. Хозяева щедро раздают гостям свои микробы, и, в идеале, дети заражаются мягкой формой ветрянки. Точно так же, согласно тем старым исследованиям приматов, сразу после рождения обезьяны добровольно обнимаются с каждым членом группы по очереди. Харт видит в этом естественную форму иммунизации, потому что так детеныш сталкивается с различными микробами. Поэтому и последний критерий выполнен.<a l:href="#n_447" type="note">[447]</a></p>
    <p>Мудрая мысль в качестве окончания главы: для Харта стратегии борьбы с болезнями так же важны, как поведенческие стратегии, которые позволяют не быть съеденными. Это важный момент, который позволяет понять, что, прежде чем успешно разработать поведенческие стратегии защиты от патогенов, животные столкнулись с действительно сильным эволюционным давлением.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава VI</p>
    <p>Сентиментальность</p>
   </title>
   <image l:href="#i_008.png"/>
   <section>
    <p>В нашем рациональном, закаленном экономикой мире понятие «сентиментальность» воспринимается негативно. Оно символизирует для нас слабость, неспособность справиться с постоянно возникающими отрицательными эмоциями.</p>
    <p><emphasis>Cogito ergo sum</emphasis> = я мыслю, следовательно, я существую — первый принцип философа Рене Декарта. А можно так переиначить: я чувствую, следовательно, я существую? Имеют ли чувства отношение к мышлению?</p>
    <p>Как-то так: если нам нужно принять действительно важное решение, мы прислушиваемся к своему «внутреннему голосу». Как я чувствую себя в квартире, о покупке которой раздумываю? Оправдывают ли высокую цену вид и связанное с ним чувство превосходства или же для меня это не играет роли? Решусь ли я на отношения на расстоянии ради прекрасной работы или останусь со своей любовью и откажусь от карьерного взлета? Что сделает меня счастливым? И вообще, можно ли считать счастье хорошим мерилом?</p>
    <p>Сотни, если не тысячи философов и психологов исследовали эмоции, но для них до сих пор нет общепризнанного определения. Я далек от этой темы, но хочу попытаться представить вам некоторые свои размышления с точки зрения биологической эволюции. Одно можно сказать наверняка: без того, что мы называем эмоциями, едва ли можно представить себе полноценную жизнь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Связующее звено</p>
    </title>
    <p>В отличие от того, как действуют нервы, гормонам предоставлена определенная свобода. Как по волшебству, жирорастворимые гормоны могут проходить через стенки клетки, действовать непосредственно в ее ядре и обеспечивать считываемость определенных участков ДНК. Другие гормоны двигаются по крови и нуждаются в рецепторных молекулах на поверхности каждой отдельной клетки, с которыми они должны вступить в реакцию. Третья группа работает непосредственно в нервной системе. Именно тут вступают в игру гениальные синапсы. Как мы уже говорили, сигналы в нервных клетках передаются электрически. Гормонам туда ходу нет. Когда сигнал передается от одной клетки к другой, пробивает час гормонов и лекарств. В синапсе между двумя нейронами есть зазор, поэтому гормоны берут на себя функцию нейромедиаторов. Там они включаются непосредственно в процесс нашего мышления, и в зависимости от типа синапса вмешательство их может быть очень специфичным. Самое классное в этой системе — автономность. То есть мы не задумываемся о том, как протекают процессы в нашем мозге, но именно они создают все наши мысли.</p>
    <p>Действуя в синапсах, гормоны вмешиваются в наше мышление и помогают определиться с тем, что мы чувствуем.</p>
    <p>Я мог бы привести множество примеров действия разных гормонов, но мы бы лишь беспомощно плескались на поверхности целого океана информации о них. Поэтому я хочу более подробно остановиться на гормоне/нейромедиаторе, который мы с вами уже часто упоминали ранее: дофамине.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дофамин — свинцовая нога на педали счастья?</p>
    </title>
    <p>В 50-е годы прошлого столетия среди поведенческих биологов, психологов и неврологов было очень популярно помещать в мозг животных электроды и смотреть, что происходит при раздражении соседних нервов электрическими импульсами. Американские исследователи обучения Джеймс Олдс и Питер Милнер из Калифорнийского технологического университета в ходе эксперимента случайно вставили электрод не в ту область мозга, куда сначала намеревались, и сделали необычайное открытие: от каждого удара током крыса приходила в восторг. Нескольких крыс также снабдили электродами в том же месте. Оснащенных таким образом животных поместили в клетку, где они могли сами бить себя током с помощью кнопки. Через некоторое время крысы разобрались, что это за кнопка, и стали нажимать на нее каждые 5 секунд. Нажимать на кнопку было так приятно, что еда и питье ушли на второй план. В результате животные падали, полностью обезвоженные и истощенные. Так и был обнаружен центр удовольствия.<a l:href="#n_448" type="note">[448]</a></p>
    <p>Но какое отношение к дофамину имеют электрические импульсы? Правильный вопрос, потому что нервная система работает электрически, а гормоны химически. Ответ таков — обе системы гениально сплетены в синапсах. Например, осморецепторы, описанные в главе «Наркотическое опьянение», сигнализируют о недостатке воды. Поэтому, когда я хочу пить, активизируется очень древняя область в среднем мозге.</p>
    <p>Речь идет о вентральной области покрышки мозга, вентральном тегментуме. Эта область состоит из нейронов, которые выделяют дофамин в качестве нейромедиатора в конце нервных нитей, то есть в синапсах аксонов. Другие концы находятся в других областях мозга, и действуют там. Получается, что такие области мозга как прилежащее ядро, фронтальная кора и гиппокамп стимулируются поступающим из тегментума и буквально затопляющим их дофамином.</p>
    <cite>
     <p>Почти 40 лет считалось, что дофамин вызывает удовольствие. Затем у одного исследователя возникла идея пресечь нервные пути между вентральным тегментумом и «приемниками». У животных внезапно пропал аппетит. Но если им в рот положить еду, они ее с удовольствием ели. Им просто не хватало мотивации искать себе пищу или даже просто идти к кормушке.<a l:href="#n_449" type="note">[449]</a></p>
    </cite>
    <p>Именно они вызывают приятные чувства. Если мозг понимает эту связь, то происходит нечто удивительное. Он учится приравнивать работу по достижению цели к самому достижению. Трудоголики работают больше не ради рабочих успехов или денег, нет, — для того чтобы чувствовать себя хорошо, им достаточно самого процесса работы.</p>
    <p>Так же и птицы — они поют, даже если не ищут себе партнера. А любые взрослые особи, как правило, продолжают играть, хотя и выучили уже все, что нужно. Удовлетворение приносит не сама цель — размножение или социальное положение, а действия, которые привели к цели. Вот, опять же, механизм, лучше которого уже не придумаешь. Конфуций уже 2500 лет назад выразил эту взаимосвязь словами: «Путь есть цель».</p>
    <p>Теперь мы можем выделить три основных аспекта системы вознаграждения («хочу», «нравится», «учусь»):</p>
    <p>• Система мотивации («хочу») — дофамин выступает в качестве медиатора, вырабатывается желание, которое обеспечивает мотивацию, а нарушение процессов вызывает бездействие и депрессию.</p>
    <p>• Система удовольствия («нравится») — вырабатывается удовлетворение, которое вызывают эндорфины и окситоцин.</p>
    <p>• Система обучения («учусь») — закрепляется связь между желанием и удовлетворением, мы осознаем, что приложенные усилия стоят полученного удовольствия.</p>
    <p>Эти процессы в основном протекают бессознательно, и наркоманы явно демонстрируют, насколько наша власть над собственной системой вознаграждения ограничена. Это связано с тем, что наркотики действуют непосредственно в синапсах областей мозга системы вознаграждения (героин и никотин в вентральном тегментуме, а кокаин в прилежащем ядре). Особенно от этого страдают подростки в период полового созревания. Их генетическая архитектура предусматривает большое количество дофаминовых рецепторов.</p>
    <p>В итоге подростки нацелены на исследование окружающего мира и социума, они более открыты для новых и даже экстремальных задач. В этом есть смысл с биологической точки зрения — они должны уйти из безопасной семьи и приобрести свой собственный жизненный опыт.</p>
    <p>Тут нам не придется проводить аналогии с животными, потому что информацию об этих взаимосвязях мы получили как раз из экспериментов с ними. Поэтому мы справедливо сравниваем свои чувства с чувствами животных. Когда мы хотим пить или едим что-то вкусное, мы ощущаем это точно так же. Если нам нравится петь, мы знаем, как чувствует себя поющий дрозд. Если мы постоянно играем в видеоигры, мы знаем, почему молодые волки возятся друг с другом до изнеможения.</p>
    <p>Если систему вознаграждения не стимулировать, начнется депрессия.<a l:href="#n_450" type="note">[450]</a> Основываясь на вышеупомянутых экспериментах с животными, в ходе которых исследовались дофамин и другие медиаторы типа серотонина и норадреналина, фармакологи делают лекарства, которые влияют на наши чувства. Ингибиторы обратного захвата дофамина, которые гарантированно запирают большую часть дофамина в синапсах, являются очень эффективными антидепрессантами, но хорошо себя не зарекомендовали. Они быстро приводят к сильной зависимости уже через короткое время, и пациенты в конечном счете ведут себя, как те крысы с электрическими разрядами в голове. А вот ингибиторы обратного захвата серотонина и норадреналина работают отлично, так как не вызывают сильной зависимости и не работают непосредственно в системе вознаграждения.</p>
    <p>Приведу также интересный факт для женщин. Из опытов с крысами мы знаем, что грудное вскармливание потомства стимулирует систему вознаграждения сильнее, чем кокаин!<a l:href="#n_451" type="note">[451]</a> Кокаин действует в 1000 раз сильнее алкоголя, и только в Германии от кокаиновой зависимости ежегодно умирает около 40 000 человек.<a l:href="#n_452" type="note">[452]</a> Учитывая, каким приятным должно быть кормление грудью, даже странно, что во многих странах нет проблем с перенаселением.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Рыбья кровь</p>
    </title>
    <p>Я бы мог подробно рассказать вам о текущих исследованиях боли у рыб, но об этом уже написали отличную статью в Spiegel.<a l:href="#n_453" type="note">[453]</a> Идея, что рыбы не испытывают боль, кажется мне совершенно абсурдной. Вряд ли сегодня есть независимые исследователи, кроме Брайана Ки, кто все еще сомневается в способности рыб чувствовать боль. Научная литература не оставляет места для дискуссий. В этой книге я хочу сделать шаг вперед. В главе «Мыслительный аппарат» мы узнали, что для исследования процессов в мозге все чаще и чаще используют рыб. Мы используем мозги рыб, чтобы лучше понять наш мозг и разработать лекарства для самих себя. И не вызывает вопросов тот факт, что человеческая психика — очень сложное и до сих пор не до конца понятное творение. Вне всяких сомнений, психотропные препараты оказывают на эту структуру значительное влияние. Они могут превратить подавленного, обессилевшего и замкнутого человека в дружелюбное, энергичное и активное существо. Фантастика, но даже тяжелые психические заболевания можно взять под контроль с помощью нескольких молекул.</p>
    <p>В Германии каждый двадцатый, а в Исландии каждый десятый отваживается на небольшое вмешательство в биохимию своего мозга.<a l:href="#n_454" type="note">[454]</a></p>
    <p>Дело не в том, хорошо это или плохо, вопрос вот в чем: как вы думаете, действуют ли на рыб психотропные препараты? Если да, то значит ли это, что у рыб есть психика и разум? Ведь мы уже знаем, что у рыб есть производное гормона любви окситоцин, которое обеспечивает им стабильное партнерство.</p>
    <p>Помните зеркальный эксперимент и узнавание самого себя в отражении? Я уже говорил, что многие животные реагируют на зеркало социальным поведением. В основном агрессией, потому что считают отражение своим соперником.</p>
    <p>Самый известный пример — бойцовая рыбка Betta splendens, которая до изнеможения борется со своим соперником в отражении. Но под воздействием психотропного препарата хлорпромазина, который открыли еще в 1950 году, она держит свою агрессию в узде и становится вполне дружелюбным соседом.<a l:href="#n_455" type="note">[455]</a> Этот эксперимент, который, кстати, провели больше 30 лет назад, как по мне, доказывает, что нельзя сомневаться в том, что рыбы способны чувствовать.</p>
    <cite>
     <p>Чтобы успокоить рыбу, не нужно прибегать к психотропным препаратам. В природе с этим справляются поглаживания. Я не шучу! У некоторых рыбок, которых гладят, более низкий уровень кортизола<a l:href="#n_456" type="note">[456]</a>, а значит, они испытывают меньше стресса.<a l:href="#n_457" type="note">[457]</a></p>
    </cite>
    <p>Можете представить себе ситуацию, когда рыбы сотрудничают — одна сторожит, пока ест другая?</p>
    <p>Кооперативное поведение у рыб, основанное на взаимности, — возможно ли такое? Трудно поверить, но недавно мы узнали, что сиганы или пестряки (Siganus), разноцветные обитатели коралловых рифов, сотрудничают друг с другом. Преимущество в том, что поодиночке сиганы быстро становятся чьим-то вкусным обедом, если заплывают слишком глубоко между ветвями кораллов и не замечают хищников. Этот риск сводится к минимуму при сотрудничестве. Один сторожит, а другой заплывает поглубже, чтобы открыть новый источник пищи.<a l:href="#n_458" type="note">[458]</a> В поведенческой биологии это называется бдительностью, и до этого момента ее приписывали только птицам и млекопитающим. Влияет ли окситоцин на такое поведение у рыб (как при уходе за детенышами), еще предстоит узнать. Я не удивлюсь, что это так, потому что это, без сомнений, социальное поведение, основанное на доверии.</p>
    <p>Не знаю, есть ли у них свои сигналы тревоги, как у сусликов, но я бы не удивился.</p>
    <p>А учитывая, что поведение человека при выборе партнера исследуется с помощью трехиглой колюшки (глава «Гормоны у руля»), нам остается только признать, что рыбы к нам гораздо ближе, чем мы до сих пор думали.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Крысы любят веселиться</p>
    </title>
    <p>Почему я не рассказывал об этом в главе «Общество удовольствия»? Сейчас речь пойдет о чувствах, но не о том, что является причиной этих чувств или какое поведение или обстоятельства, например, вызывают радость. Тут мы поговорим о биохимических взаимосвязях, которые заставляют нас чувствовать радость. На самом деле не имеет значения, есть ли у нас повод радоваться. Напротив, достаточно знать, какие молекулы доставляют нам удовольствие. Именно поэтому смеющиеся крысы так важны для фармацевтической промышленности. Основные биохимические процессы у крыс и людей настолько похожи, что исследователи весьма оптимистично относятся к разработке лекарства от депрессии. Для этого разводят самых смешливых крыс, то есть тех, кто по сравнению с остальными смеется чаще всего.<a l:href="#n_459" type="note">[459]</a> Затем над ними ставят эксперименты, ищут вещества, которые заставляют животных смеяться, или разрывают нервные связи, которые могут на это влиять. В конце концов, если вам известны причина и следствие, можно разработать препараты, которые будут запускать эти процессы снова и снова.</p>
    <p>Но это еще не все возможности. Самый большой потенциал у идеи борьбы с насилием. Мы уже с 50-х годов прошлого века знаем, что у насилия много общего с потерей эмпатии и сострадания. Если я не могу почувствовать себя на месте жертвы, не могу и представить себе ее боль, ничто не удержит меня от акта насилия. Я просто не могу вообразить, насколько плохи мои действия по отношению к другим. Эту связь обнаружили вскоре после Второй мировой войны, когда заметили, что многие сироты, выросшие в приютах, были очевидно бесчувственнее по отношению к своим жертвам, а уровень насилия среди этих детей увеличивался. Так появилась теория привязанности<a l:href="#n_460" type="note">[460]</a> и понятие так называемого базового доверия.</p>
    <p>Около четырех лет назад тема базового доверия стала главной в моей жизни. Каждый крик наших сыновей-близнецов означал мгновенную активность родителей практически на грани их болевого порога. Наши родители лишь качали головой и говорили, что не нужно преувеличивать, крик укрепляет голос, а маленькие дети должны учиться справляться в одиночку. Согласно идее базового доверия, эмоциональная безопасность обеспечивается постоянным вниманием со стороны опекунов. Позже она превращается в доверительные отношения с другими людьми и окружающей средой. Если такое внимание не уделяется, а доверие ведет к разочарованию, то появляется базовое недоверие, а взаимодействие с другими и окружающей средой управляется страхом. Ты доверяешь только себе и сам пробиваешь себе дорогу. Это часто сопровождается агрессией и насилием среди детей, особенно в послевоенный период, как было описано выше. Из-за недостатка внимания к себе человек теряет эмпатию и сопереживание, а насилие выходит на первый план. Пострадавшие живут в древнем мире по принципу «Око за око»… будто Махатма Ганди не дополнил эту фразу словами «и тогда весь мир ослепнет!»</p>
    <p>Несмотря на то что за последние годы уровень насилия в Германии снизился, насилие по-прежнему остается одной из самых значимых проблем человеческого мира, поэтому понимание его биохимических основ является привлекательной и прибыльной областью исследований.</p>
    <cite>
     <p>Но в чем разница между разумным насилием и опасной эскалацией? Без сомнения, большинство людей способны на насилие, и по собственному опыту я знаю, как быстро я сам могу превратиться из мирного прохожего в фурию. Все благодаря адреналину.</p>
    </cite>
    <p>Теперь можно заниматься исследованиями сострадания у животных, если у них оно, конечно же, есть. В поведенческой биологии говорят о просоциальном поведении. Помните эксперимент, когда шимпанзе отказался от винограда из солидарности со своим товарищем? Или о мыши, которая освободила своего друга из ловушки? Оба случая не имели отношения к обычному поведению. Наоборот, они даже шли вразрез с ним. Шимпанзе с виноградом и мышь-спасатель действовали самоотверженно из чувства сострадания. Поскольку эксперименты на человекообразных обезьянах не очень этичны, а мыши и крысы тоже проявляют сострадание, сейчас исследования сосредоточены на последних.<a l:href="#n_461" type="note">[461]</a> В центре внимания амигдала, также называемая миндалевидным телом, — область мозга, которая играет важную роль в социальных взаимодействиях.</p>
    <p>Когда смотришь на результаты некоторых современных экспериментов над животными, особенно над грызунами вроде лабораторных крыс и мышей, не возникает вопроса, есть ли у животных сострадание. Скорее, хочется спросить, если ли сострадание у экспериментаторов.</p>
    <p>Но с научной точки зрения у человеческой жестокости тоже есть убедительные объяснения. Чем выше когнитивное развитие, тем сильнее когнитивные процессы влияют на действия. Это, разумеется, относится не только к поведению людей в экспериментах над животными и в животноводстве, но и к нашему отношению к самим себе. Иначе невозможно объяснить, например, военные преступления и организованную преступность.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава VII</p>
    <p>Венец творения</p>
   </title>
   <image l:href="#i_009.png"/>
   <section>
    <p>В начале этой книги я обещал, что не буду низвергать человека с его престола. И не делаю этого, хотя мы и рассмотрели с вами множество примеров того, что животные не уступают нам ни в мышлении, ни в чувствах. Однако существует очень разумное объяснение успешности и доминирования человеческого вида.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Наша особенность</p>
    </title>
    <p>У нас, тем не менее, есть пределы. Пусть я могу довольно надолго задерживать дыхание, я не смогу задержать дыхание так, чтобы задохнуться.</p>
    <cite>
     <p>Мы действительно способны совершить суицид, и, конечно, в этот момент мы выходим далеко за рамки глубоко сидящего в нас чувства самосохранения, но мы не можем себя задушить.</p>
     <p>А дельфины могут. Например, бывший тренер дельфинов Ричард О’Барри рассказывал, что один из пяти дельфинов, снимавшихся в серии фильмов про Флиппера, убил себя у него на руках.</p>
    </cite>
    <p>Они предлагают провести испытания на животных, чтобы лучше изучить феномен самоубийства. Здесь не ставится вопрос, могут ли животные убивать себя — речь идет о понимании человеческих самоубийств, которые, между прочим, занимают 15-е место среди всех причин смерти. Особенно этому подвержены люди, которые сочетают в себе ценные когнитивные навыки. У самоубийц высокие способности к самоанализу, а их эмоции абстракты и сложны. За эти способности отвечают разные структуры в мозге (такие как вентролатеральная префронтальная кора, дорсомедиальная префронтальная кора, прегенуальная передняя поясная кора, субгенуальная передняя поясная кора, амигдала и островковая доля головного мозга), поэтому хочется более подробно изучить взаимодействие этих областей мозга, используя животных в качестве моделей.<a l:href="#n_462" type="note">[462]</a></p>
    <p>Самоубийство — это поведение, при котором высокое когнитивное развитие позволяет полностью подавить другие внутренние механизмы управления.</p>
    <p>Но у людей есть еще одна удивительная странность. Ни одно другое животное не подвержено так влиянию толпы. Иначе говоря, только мы, люди, игнорируем собственные потребности, чтобы продолжать играть вместе. Это поведение начинается с детского сада и заканчивается в высших дипломатических кругах, когда, например, наш канцлер встречается с господином Путиным, хотя она от этого никакого удовольствия не испытывает.<a l:href="#n_463" type="note">[463]</a> Наука в таком случае говорит о нормативном конформизме. Под этим подразумевается подчинение и отказ от своих потребностей в пользу принадлежности к группе с ее правилами. Как бы это ни было интересно, ни Ангела Меркель, ни Владимир Путин, увы, не доступны для поведенческих экспериментов, поэтому ученые довольствуются другими подопытными: шимпанзе, орангутанами и детьми в детских садах.</p>
    <p>Вот в чем вопрос: будет ли орангутан общаться с господином Путиным, если это будет необходимо в рамках общей социальной конвенции? Ответ — нет. В отличие от детей в садах, которые пренебрегают своими собственными интересами, орангутаны и шимпанзе не будут общаться с кем-то, кто им не нравится. Давайте разберем этот эксперимент подробнее.</p>
    <p>Представьте, что перед вами три коробки с отверстиями. После нескольких попыток вы выяснили, что, если бросить в отверстие мяч, из одной коробки выскакивает небольшая награда. Вы единственный ребенок из группы детей, кто додумался до этого. Теперь к вам присоединяются трое ваших друзей, которые тоже могут попытать счастья в этой забаве. Конечно, только вы знаете, в чем смысл, и хотите им помочь, но вместо этого вам нужно отойти и подождать своей очереди. Как бы вы поступили, если бы каждый из ваших друзей бросил мяч не в то отверстие?</p>
    <p>Шимпанзе и орангутаны выберут правильное отверстие в ожидании награды. С другой стороны, человеческие дети поступят так, только если чувствуют, что друзья за ними не наблюдают. Если вы считаете себя частью группы, то вы намеренно сделаете неправильный выбор и не получите награду.<a l:href="#n_464" type="note">[464]</a> Преимущество такого поведения в том, что вы не одиноки и остаетесь в группе. Ваше поведение не станет причиной зависти или жадности, а вы остаетесь частью социума и при этом сохраняете награду.</p>
    <p>Госпожа Меркель во время беседы с господином Путиным ведет себя похожим образом. И хотя оказание дипломатической поддержки с помощью визитов противоречит немецким и европейским интересам, такое дипломатическое поведение обеспечивает сохранение связи и создает у сторон ощущение, что они принадлежат одной общей сети.</p>
    <p>Ерунда какая, думаете вы. Конформизм и приспособляемость — спасители человечества. Разве не наоборот? Разве успеха добиваются не те, кто много рискует и выделяется чем-то особенным? Это замечание вполне логично, потому что, как мы узнали из главы «Личность», всегда есть люди, которые открывают новые горизонты и получают преимущество. В конечном итоге такое поведение приносит пользу всему обществу. Неважно, сколько индивидов зашли в тупик, важно, чтобы хоть один преуспел, а все остальные могли следовать за ним.</p>
    <p>Получается, эксперимент по человеческому конформизму не опровергает ценность индивидуальности. Но, если бы наше общество состояло только из своенравных индивидуалистов, оно бы быстро распалось, потому что все бы стали двигаться в разном направлении.</p>
    <p>В реальности все наоборот, и большинство людей подчиняются стадному чувству: и футбольные болельщики, и коллеги по работе, и даже члены «Талибана» (запрещенной в России террористической организации). Мы сильны как сообщество и ради этого готовы отказаться от своих маленьких эгоистичных потребностей.</p>
    <p>Не исключено, что именно эта тенденция к самоотдаче и подчинению так развила нашу готовность к сотрудничеству. Например, известный Лейпцигский исследователь поведения Майкл Томазелло говорит, что человек — единственное животное, которое говорит «Мы». Разумеется, многие животные также сотрудничают, но ни один вид не достиг в этом нашего уровня или хотя бы сопоставимого с ним по интенсивности. Если пытаться найти единственную отличительную черту людей, мы найдем ее именно тут. Независимо от того, строим ли мы ракеты для полета на Луну или изобретаем мобильную операционную систему Android, мы делаем это сообща. Как мы уже знаем из примера про КАПЧУ (см. главу «Патентование или открытый доступ?»), мы можем сотрудничать с миллионами людей и даже использовать знания давно умерших. Даже наш язык возник в процессе взаимодействия, и он, скорее всего, является побочным продуктом нашего образа жизни. Ни один даже самый умный человек не смог бы в одиночку изобрести язык, хотя он способен в одиночку создать теорию относительности.</p>
    <p>Как мне кажется, высокая степень готовности человека к сотрудничеству — это единственно значимое, что отличает человека от других животных. Человечество живет в мире, формировавшемся на протяжении многих поколений.</p>
    <cite>
     <p>Наши города, инфраструктура, наука и культура — ничто по сравнению с нашими знаниями. Удивительно то, что это построили «мы». Как отдельные личности мы даже фен починить не можем. На самом деле мы поодиночке, наверное, даже и не выживем, ведь кто его знает, откуда берется еда.</p>
    </cite>
    <p>Помимо бесчисленного количества уже описанных экспериментов и открытий, я бы хотел рассмотреть эту тему еще с двух сторон: с точки зрения развития мозга во времени и неврологических исследований психических заболеваний.</p>
    <subtitle>РАЗВИТИЕ МОЗГА</subtitle>
    <p>Получается, что мы, люди, с примерно 86 миллиардами нервных клеток в мозге<a l:href="#n_465" type="note">[465]</a> носим в себе орган, который большую часть времени работает как обогреватель. Многоклеточный организм не может избежать передачи нервного импульса, но почему мозг с его бесчисленными нервными клетками вообще появился? Конечно, такой центр управления имеет свои преимущества. Я могу сравнивать отдельные сенсорные данные, хранить важную информацию и, возможно, даже выполнять простые мыслительные задачи.</p>
    <p>Но для выполнения таких простых задач не нужен большой и сложный мозг. Наиболее правдоподобным этому объяснением, на мой взгляд, служит теория «социального мозга» (social brain hypothesis). Она восходит к идее, появившейся около 40 лет назад.<a l:href="#n_466" type="note">[466]</a> Согласно этой теории, большой мозг эволюционировал не для того, чтобы обеспечить особо сложное мышление, а для того, чтобы справиться с нашей сложной социальной жизнью. Объединение в группы и сотрудничество несут в себе массу преимуществ для отдельных индивидов. Но эта форма совместной жизни принесла и новые проблемы.</p>
    <p>Как, например, можно гарантировать, что отдельные индивиды не получат каких-либо преимуществ для себя за счет остальной группы? Это возможно, только если вы знаете мошенника как индивидума, можете запомнить его поведение и вести себя по отношению к нему соответствующим образом. Эти вроде бы простые преимущества, как мы с вами видим на протяжении всей этой книги, становятся возможными благодаря самым разным и зачастую совсем нетривиальным когнитивным свойствам. Получается, что с необходимой вычислительной мощностью может справиться только большой, сложно сконструированный мозг.<a l:href="#n_467" type="note">[467]</a></p>
    <p>Тут я должен упомянуть, что у гипотезы «социального мозга» есть и критики. Так, например, одинокие медведи отлично справлялись с тестами на решение задач<a l:href="#n_468" type="note">[468]</a>, а в тестах на самоконтроль выяснилось, что корреляция между размером мозга и диетой выше, чем между размером мозга и социальной жизнью.<a l:href="#n_469" type="note">[469]</a> Но мне кажется, что эти результаты не опровергают теорию социального мозга.</p>
    <p>С одной стороны, мы не знаем, как развивались изученные животные — возможно, их предки были очень социальны. С другой стороны, использовалось всего несколько методик тестирования, и логично предположить, что некоторые виды животных могут справиться с какими-то тестами лучше других. Но, кто знает, возможно, способы добычи пищи и социальная жизнь в равной степени повлияли на появление большого мозга.</p>
    <p>Однако, когда я, как человек, думаю о том, что кто-то отнесся ко мне несправедливо, я думаю о том же, о чем думают крысы. Они тоже с помощью метапознания ставят себя на место другого существа и имеют представление о справедливом или несправедливом поведении. Учитывая существование диалектов у грызунов, вполне возможно, что крысы тоже могут различать отдельных индивидов. Это, конечно, смелое заявление, но с дельфинами я точно могу провести подобную аналогию. Поясню, почему интересно рассмотреть именно грызунов — причины для этого достаточно весомы.</p>
    <subtitle>ПСИХИЧЕСКИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ И ПСИХОТРОПНЫЕ ПРЕПАРАТЫ</subtitle>
    <p>До этого момента мы подвергали тестам животных, чтобы узнать, помогает ли конкретный препарат при заболеваниях сердца, циррозе печени или сыпи. Речь шла о теле, а не разуме. Еще несколько лет назад исследования психических заболеваний на животных казались невообразимыми. О чем тут говорить, если считалось, что только человек имеет разум и психику?</p>
    <p>А сегодня ни один серьезный ученый не сомневается, что у животных есть психика и они подвержены соответствующим заболеваниям. Животные могут быть счастливыми или грустными так же, как и мы. Велика вероятность, что широта нашего эмоционального спектра возникла в ходе эволюции. Волне возможно, что мы, люди, добавили некоторые чувства к уже существующему длинному списку. Я вполне могу предположить, что чувство стыда за окружающих (нем. Fremdschämen, также рус. испанский стыд) — чисто человеческая эмоция. Эта эмоция сложная, и немцы должны бы гордиться тем, что придумали для нее специальное обозначение. В англосаксонских языках для объяснения этого термина потребуется примерно один абзац.</p>
    <p>В принципе можно предположить, что психика мыши ничем не отличается от психики человека. В противном случае вновь разработанные препараты на нас бы просто не действовали. Мы с вами уже знаем, что психотропные препараты помогают снизить агрессию даже у рыб. Но что нам делать с этим знанием?</p>
    <p>Давайте рассмотрим историю одного из самых важных научных журналов поведенческой биологии. Ethology основали в 1937 году, в нем публиковались такие известные бихевиористы, как Конрад Лоренц и Николас Тинберген. Примечательно, что сначала он назывался «Журнал психологии животных». Да-да, вы верно прочитали, о психологии. Поведение животных тогда объяснялось психикой. В 1985 году это название показалось уже не таким научным, поэтому его переименовали в Ethology (этология, поведенческая биология). Так как душевное состояние животных нельзя было исследовать, его перестали учитывать. Вместо этого все сосредоточились на наблюдениях поведения, чисто формальных и не имеющих никакого отношения к разуму в «черном ящике» мозга.</p>
    <p>Каждый искал простое и логичное объяснение тому или иному поведению и рассматривал животных лишь как биологических роботов.</p>
    <p>На этом в значительной степени и основано отношение человеческого общества к животным. Законы о защите животных разрабатывали эксперты, которые гордо называли себя поведенческими биологами и подчеркивали, что они, дескать, рационально мыслящие ученые, не руководствуются неуместными эмоциями и не очеловечивают животных. И раз сегодня ни один серьезный ученый не может опровергнуть существование у животных разума или психики, то журналу Ethology давно пора бы вернуть свое изначальное название.</p>
    <p>Но мне кажется, что требуется нечто большее. Наше отношение к животным необходимо переосмыслить и привести в соответствие с нынешними результатами исследований. Что конкретно это будет означать и каковы будут морально-этические последствия — трудно предсказать. Все дело в нашем нынешнем обращении с животными, будь то в естественной среде обитания или в руках человека — оно неподобающее и развивается на основе неверных предположений и упрощений. Может, в конце концов мы найдем верный путь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Исследовательские ошибки</p>
    </title>
    <subtitle>НЕПРАВИЛЬНАЯ ИНТЕРПРЕТАЦИЯ</subtitle>
    <p>Некоторые обстоятельства просто ускользают от нашего внимания, и мы можем открыть для себя реальность только благодаря статистике.</p>
    <cite>
     <p>К счастью, я не единственный, кто неправильно интерпретирует ситуацию. Дарвин, например, считал, что шимпанзе смеются, когда растягивают губы и показывают зубы. На самом деле так животные низших рангов заявляют о своем страхе и неполноценности по отношению к доминантной особи.</p>
    </cite>
    <p>Становится действительно смешно, когда наблюдатели наделяют роботов чувствами только потому, что они двигаются, как собаки, и «радостно» виляют хвостом.<a l:href="#n_470" type="note">[470]</a> Возьмем, например, тест Тьюринга. Его придумал компьютерный гений Алан Тьюринг, о котором мы уже упоминали.<a l:href="#n_471" type="note">[471]</a> В этом тесте испытуемые общаются с собеседником через экран компьютера. Они отвечают на вопросы о своих жалобах. На основании такой истории болезни испытуемым ставят диагноз. После этого общения им нужно решить, говорили ли они с компьютером или живым врачом. Большинство людей были удивлены, когда узнали, что их врач — компьютер. Еще есть забавное видео<a l:href="#n_472" type="note">[472]</a> 1950 года, где испытуемые смотрят на преследующие друг друга геометрические фигуры.<a l:href="#n_473" type="note">[473]</a> В этих причудливых примерах, кстати, большая финансовая ценность — в конце концов так развивались роботы, которых впоследствии множество людей захочет купить и даже будет рассматривать как социальных партнеров. Это доказывает, как быстро мы очеловечиваем предметы и попадаемся на маленькие уловки.</p>
    <p>Но хочу заметить, что нам стоит быть осторожными с переносом своих стандартов и ожиданий. Пожалуйста, имейте это в виду, если хотите последовать моему совету и собираетесь немного очеловечить поведение животных. Это как балансирование на канате — любое очеловечивание должно происходить на основе фактов. На мой взгляд, будет вполне уместным перенести человеческое восприятие чувств на животных, раз у них такая же биохимическая основа.</p>
    <p>Кроме того, логично допускать сравнения с людьми, если животные показывают сопоставимые результаты в сравнительных экспериментах.</p>
    <subtitle>ЛОЖНООТРИЦАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ</subtitle>
    <p>Исследователь поведения из Лейпцига, Майкл Томаселло, десятилетиями занимается сравнительными исследованиями человеческих детей и детенышей человекообразных обезьян. Одним из важнейших направлений его исследований является теория психики животных (см. главы Я знаю, что ты есть — Теория разума). Он изучает, могут ли животные ставить себя на место кого-то другого. Чтобы ответить на этот вопрос, он десятилетиями проводит бесчисленные эксперименты. Его вывод таков: только у нас, людей, есть высшая форма модели психического состояния, понимание ложных убеждений. То есть, по его мнению, только люди способны понимать, что другие люди могут судить об одной и той же ситуации по-разному. Мы активно занимались этим вопросом. Ведь многие из наших моральных решений основаны на способности определять, действует ли другой человек намеренно, умышленно или же на основе непонимания или ошибки.</p>
    <p>Например, в параграфе 20 нашего Уголовного кодекса говорится: «Без вины действует тот, кто, совершая деяние вследствие болезненного психического расстройства, глубокого расстройства сознания или слабоумия или другого тяжелого психического отклонения, не способен осознавать неправомерность деяния или действовать согласно этому осознанию». Без способности распознавать ложные убеждения мы не смогли бы не то что следовать этому закону, но даже и сформулировать его.</p>
    <p>Сегодня мы уже понимаем — оценка Томаселло была ошибочной, он десятилетиями публиковал ложноотрицательные результаты. Он, конечно, делал это не по злой воле, а потому что его результаты не позволяли сделать иных выводов. Он просто использовал неправильные методы. Тот факт, что он был соавтором новой публикации, в которой говорилось, что другие виды человекообразных обезьян тоже продемонстрировали наличие модели психического поведения, ясно показывает, как должна работать наука. Суть не в том, чтобы быть правым, а в том, чтобы иметь возможность поменять свое мнение, основываясь на новых знаниях.</p>
    <p>Это становится проблемой, когда политические решения относительно животных принимаются на основе нынешнего уровня знаний. Например, мы на законодательном уровне постановим, что позвоночных можно убивать только безболезненным способом, а рыб из этого закона исключим. Законодатель руководствуется тем, что рыбы не чувствуют боли. В итоге живые существа ежедневно испытывают убийственную боль, которая возникает в результате работы нервной системы и выделения гормонов, а главное — в результате наших человеческих решений.</p>
    <p>Похожая ситуация была и с логическим мышлением. Собаки постоянно проваливали тесты, пока их не адаптировали под собак и животных не удалось успешно протестировать (см. главу «Логика»). Другой пример — зеркальный тест на самосознание, который в начале эксперимента смогли пройти только те животные, которые могли дотянуться до лба.</p>
    <p>Существует бесчисленное количество причин, почему животные не проявляют определенные способности в экспериментах. Иногда это отсутствие эмоциональной вовлеченности или определенный уровень агрессии, иногда вознаграждение недостаточно привлекательно, а иногда неправильным оказывается тестируемое сенсорное впечатление. Зеркальный эксперимент основан на оптическом восприятии, но что, если для познания себя свинье нужно чувствовать свой запах или для того, чтобы обеспечить реакцию, ей нужно поставить метку с чужим запахом?</p>
    <p>Конечно, все это непросто, и я тоже могу получить ложноотрицательные результаты. Едва ли существует такая научная публикация, которую не подвергали критике. Совсем недавно воронам отказали в наличии абстрактного мышления<a l:href="#n_474" type="note">[474]</a>, а дельфинам не разрешили иметь самосознание<a l:href="#n_475" type="note">[475]</a>. Критиков тоже будут критиковать.</p>
    <p>Я думаю, что в ближайшие годы мы узнаем много нового, прежде всего о сознании животных. Мы узнаем, что наше обращение с ними в значительной степени основано на ошибках и ложноотрицательных результатах. Выводы о когнитивных способностях животных в этой книге относительно свежие, но существует множество удивительных выводов 20-летней давности и даже старше. Но даже в современных учебниках по биологии вы этих сведений, увы, не найдете. Так, на сегодняшний день в 2000-страничной фундаментальной работе по биологии «Первс» лишь одна глава из 59 посвящена поведению животных. И там совсем нет примеров, которые я приводил в настоящей книге. Это меня весьма удивило, поэтому весной 2017 года я разослал предложение провести междисциплинарные семинары почти в 300 немецкоязычных университетов, колледжей и педагогических учреждений. И только некоторые из них выразили желание осуществить эту идею в последующие год-два.</p>
    <p>Из педагогических колледжей обычно поступали отказы вроде: «Так как учебная программа является юридически зафиксированной, по закону мы не можем пересмотреть содержание учебных курсов». То есть это политика ответственна за то, что мы так мало знаем о мышлении и чувствах животных?</p>
    <subtitle>СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subtitle>
    <p>Например, двое подопытных животных, которых сравнивают, могут получать разную еду в качестве награды. А награда может быть не одинаково привлекательной. Так, в тесте соответствия Томаселло двухлетние дети получили в качестве вознаграждения шоколад (см. главу «Наша особенность»), а обезьяны — орехи. Кроме того, важно знать, голодное животное или нет, потому что от этого напрямую будет зависеть результат эксперимента. Если не учитывать все это, мы сделаем ошибочный вывод о том, что голодные животные умнее. В текущем эксперименте по теории разума у человекообразных обезьян обстановка была эмоционально накалена элементами агрессивного поведения, и, как следствие, вознаграждение стало более привлекательным. Но что, если это эмоциональное вовлечение для видов, которые сравнивают, неодинаково?</p>
    <p>У сравнительных исследований поведения есть еще один серьезный недостаток — они зависят от экспериментов над пойманными животными. Поэтому при изучении когнитивных способностей вы быстро упираетесь в методологические границы.</p>
    <p>Не позднее двухлетнего возраста у человеческих детей появляется «общность взглядов», то есть общее самосознание, основанное на сотрудничестве при общении с другими людьми. Критики сравнительных поведенческих исследований убедительно доказывают, что у человеческих детей есть явное преимущество в тестах, которые проводят люди. Они социализированы и могут взаимодействовать с незнакомыми людьми.</p>
    <cite>
     <p>Критики считают, что животные в неволе, скорее всего, не имеют с исследователями или другим персоналом «общности взглядов», ну или имеют, но совсем в незначительной степени.<a l:href="#n_476" type="note">[476]</a></p>
    </cite>
    <p>Его лейпцигский коллега, Кристоф Беш, придерживается иного мнения: «Томаселло и его коллеги не принимают во внимание большую часть научных выводов о диких шимпанзе. Поэтому их утверждение о том, что общие цели и намерения возникают только у людей, представляется ложным убеждением»<a l:href="#n_477" type="note">[477]</a>.</p>
    <subtitle>О ЛЮДЯХ И ЖИВОТНЫХ. КИТЫ: ОБЪЕКТЫ ЛЮБОВАНИЯ И ОХОТЫ</subtitle>
    <p>Для меня две этих противоположности соединились в такси в Кейптауне. Я ехал в отель из аэропорта, когда от раздумий меня оторвал вопрос: «Откуда вы?» — голос таксиста заглушил шум мотора. «Из Германии». «А что вы делаете в Кейптауне? Отдыхаете?» Хороший, кстати, вопрос, зачем я приехал в Кейптаун? Изначально я должен был сказать пару слов на пресс-конференции по поводу нового фильма с участием Вероники Феррес, Марио Адорфа и кумира моей юности Кристофера Ламберта, который играл главного героя в фильме «Горец» 1986 года. Я должен был подтвердить, что экологический триллер «Тайна китов» хоть и является вымыслом, но все же основан на реальных событиях. Тем не менее мои несколько минут на пресс-конференции превратились в целую беседу с небольшой группой журналистов, которые интересовались не только фильмом, но и проблемой шумового загрязнения морей.</p>
    <p>«Нет, я не в отпуске. Я и сам не очень понимаю, что я тут делаю. Но вообще я приехал в Южную Африку из-за китов», — ответил я. Следующие слова были для меня как удар: «Да я и сам 35 лет назад приехал в Кейптаун из-за китов. Раньше это был отличный бизнес, пока киты не ушли. Нам тогда запретили охотиться даже на тех немногих, кто остался. Ну да что уж, маленького человека никогда не спрашивают». И тут я совсем проснулся. Передо мной был очевидец эпохи китобойного промысла! Мне представилась уникальная возможность лично пообщаться с бывшим китобоем, а до отеля оставалось не более 15 минут. Когда я думаю об этом сейчас, в моей голове крутятся десятки вопросов: Как быстро киты умирали от травм? Охотились ли они на детенышей? Был ли хоть кто-то, кто считал этот промысел этичным? Но тогда я только хотел узнать, чем он занимался с тех пор. «Ой, да не о чем рассказывать. Я подрабатывал то тут, то там, и вот уже 7 лет таксую тут, в Кейптауне. Хотя мог бы озолотиться на своих знаниях. Некоторые мои бывшие коллеги занимаются сейчас экскурсиями по наблюдению за китами. К ним большой успех пришел. Киты не дураки, знаете ли. Когда мы перестали за ними охотиться, они вернулись. А те, кому заняться нечем, стали возить туристов в бухты, рэндов<a l:href="#n_478" type="note">[478]</a> этак за 240».</p>
    <p>В замешательстве я расплатился и поблагодарил за интересный разговор. Что еще я мог сказать? Что киты не просто уплыли? Что китобойный промысел их почти полностью истребил? Что сейчас Южная Африка — один из немногих примеров, когда популяция китов увеличивается с репродуктивной скоростью — максимальной с биологической точки зрения? Что бы он сказал, если бы узнал, что такие экскурсии теперь есть в 60 странах, а Южная Африка занимает 5-е место в списке? Он бы, наверное, слегка улыбнулся и покачал головой.</p>
    <p>На самом деле Южная Африка — особый случай, потому что далеко не везде в мире можно наблюдать китов прямо с суши.</p>
    <p>Наблюдение за китами — пока еще довольно молодая отрасль экономики. Первые целенаправленные экскурсии по наблюдению за китами состоялись только в 1955 году в Южной Калифорнии. В Европе, начиная с Гибралтара, эта отрасль туризма начала развиваться только с 1983 года. Сегодня китовый туризм вырос в отрасль экономики с оборотом в несколько сотен миллионов долларов. Она создает множество рабочих мест, но может существовать только при условии, что экскурсии идут без перебоев. К тому же наблюдение за китами может быть невероятно эффективным мероприятием экологического просвещения.</p>
    <p>Интересен также пример Исландии. В начале XX века китобои уничтожили почти всех китов в исландских водах, поэтому в 1915 году исландское правительство ввело 20-летний мораторий на охоту. Впоследствии в 1986 году на международном уровне запретили коммерческий китобойный промысел, но охота продолжалась, и в период с 1986 по 1989 год исландские китобои ежегодно убивали в среднем по 100 финвалов и сейвалов под предлогом «научных исследований». Когда в 1991 году первая компания предложила экскурсии по наблюдению за китами на остров горячих источников и ледников, за год они собрали около сотни туристов. Никто и не думал, что скоро это число вырастет до 100 000 человек. Наблюдение за китами стало реальной экономической альтернативой китобойному промыслу. К тому же никому из туристов не понравится, если из соседней лодки начнут стрелять по китам.</p>
    <p>Обратной стороной коммерциализации является, конечно, сильное конкурентное давление. Поэтому, к сожалению, некоторые капитаны пытаются подойти к китам ближе, чем следует. Это чисто человеческое поведение компаний-экскурсоводов требует контроля извне и самоконтроля в первую очередь. Туристы в данном случае имеют особое значение, потому что легко оказывают давление на капитанов судов. Именно поэтому все подобные мероприятия должны быть связаны еще и с образованием.</p>
    <p>Совместное наблюдение за китами будет возможно в долгосрочной перспективе только тогда, когда туристы поймут, почему нужно держаться от китов на расстоянии.</p>
    <p>Наблюдение за китами и программы дельфинариев становятся причиной настоящего проклятия для животных, ведь все больше людей хотят не только посмотреть на них, но и покормить и пообниматься.</p>
    <cite>
     <p>После «Флиппера» мы считаем дельфинов «морскими людьми» и хотим приблизиться к животным как можно ближе. Их необычность, интеллект, грация и кажущаяся жизнерадостность рисуют для нас определенный образ, и многие люди не воспринимают их как диких животных и потенциально опасных хищников.</p>
    </cite>
    <p>Исторический образ дельфинов и мифологические представления о них в разных культурах, как мы сегодня предполагаем, основаны на недостаточных или неверно интепретированных наблюдениях за одиночными дельфинами в прибрежных водах. Эти одиночки фигурируют и в исторических, и в современных примерах. Но это исключительное поведении, которое больше похоже на поведение отшельников. Выводы о поведении целого вида, основанные на поведение одиночных особей, неизбежно оказываются ошибочными. За некоторым исключением эти одинокие дельфины — проблемные создания, к тому же очень немногие животные выживают вблизи от людей.<a l:href="#n_479" type="note">[479]</a></p>
    <p>Дельфины хоть и любопытны, но при этом довольно застенчивы, поэтому близкая встреча с ними в воде, особенно с физическим контактом, так же маловероятна, как выигрыш в лотерею. Образ, который приписывается дельфинам в наших средствах массовой информации, абсолютно не соответствует действительности.</p>
    <p>В конце я хочу познакомить вас еще с одним необычным примером человеческого поведения. Смотрели оскароносный документальный фильм «Бухта»?</p>
    <p>В фильме мы следуем за Риком О’Бэрри, бывшим тренером телевизионного «Флиппера», в идиллическую бухту на юге Японии. Но то, что там происходит, далеко от идиллии. Каждый год с началом сезона охоты начинается бойня дельфинов, и воды залива Тайджи, как и в других бухтах, окрашиваются в красный цвет от крови. Рик О’Бэрри взывает к зрителям — если мы не сможем остановить это, то как нам изменить мир к лучшему?</p>
    <p>По всему миру начались протесты, многие люди поняли, что эта кровавая бойня закончилась бы, если бы не дельфинарии, которые заказывают отлов молодых здоровых самок. Но Япония далеко, а что у нас тут, в Европе? У нас такого нет или все-таки есть? Неожиданный ответ — есть. Похожая ежегодная практика есть в Дании. На Фарерских островах, европейском архипелаге в Северной Атлантике, регулярная охота на гринд и другие виды дельфинов вполне реальна. Хотя Фареры и являются частью Датского королевства, они не соблюдают многие европейские стандарты защиты животных. Они и не обязаны это делать, потому что, в отличие от Дании, не являются членом Евросоюза.</p>
    <p>Но, как всегда, ситуация не так проста, а конфронтация в прошлом не принесла результатов. Разберемся по порядку. Фареры охотятся на гринд (их еще называют круглоголовыми китами). Строго говоря, это не киты, а дельфины, как и большие афалины. Если объяснять ненаучно, то гринды — помесь дельфинов с китами. У них явно сложная социальная жизнь, схожая с жизнью дельфинов, но они больше по размеру и, соответственно, более спокойны. Массивные, хорошо адаптированные к суровым погодным условиям, гринды живут группами с социальной структурой, похожей на структуру общества у косаток. Однако их группы больше — от 20 до 90 особей. Группы состоят из самцов, самок, молодняка и детенышей, причем у старших самок главная социальная роль — они управляют группой. Нередко можно увидеть группы, состоящие из сотен особей.</p>
    <p>Кроме того, их часто видят плавающими с другими видами китов и дельфинов.<a l:href="#n_480" type="note">[480]</a></p>
    <p>О когнитивных способностях гринд мало что известно — их среда обитания в высоких северных и южных широтах не особенно располагает к тому, чтобы ученые там задерживались. Из-за их размера, образа жизни и, возможно, банальной внешности по сравнению с теми же косатками они редко попадают в дельфинарии, поэтому нет возможности проводить исследования в неволе. Их родство с большими афалинами и косатками, их социальное поведение и длительное вскармливание потомства молоком (более 3 лет) указывают на то, что они достигли сопоставимого с дельфинами и косатками высокого уровня когнитивного развития. Это предположение также подтверждают анатомические исследования мозга гринд, где только в неокортексе насчитали около 37 миллиардов нервных клеток.<a l:href="#n_481" type="note">[481]</a> Для сравнения: во всем мозге человека их около 86 миллиардов.</p>
    <p>Общая история людей и гринд, как и во многих случаях отношений между людьми и животными, противоречива. Например, на Канарских островах гринды являются главной достопримечательностью, и тысячи туристов приезжают на них посмотреть. А Фареры используют сильную эмоциональную связь между членами семьи и дружественными животными, чтобы загонять их в неглубокие бухты и закалывать одного за одним. В прошлом животное убивали даже не сразу, а резали снова и снова в течение нескольких минут. В это время другие гринды наблюдали, как члены их семьи, братья, сестры, родители и все, с кем они всю свою жизнь имели близкую эмоциональную связь, погибали. Только в Ньюфаундленде в период с 1947 по 1971 год было убито 50 000 животных. На Фарерских островах эта практика началась 1200 лет назад, после колонизации. В то время в море выходили на гребных лодках. Эта бойня нередко гарантировала выживание целых общин. Если гринды не приходили, людей ждала суровая голодная зима.</p>
    <p>Современные фарерцы являются потомками викингов и по праву могут гордиться своей историей, потому что вот уже 1000 лет у них функционирует один из старейших парламентов в мире. На сегодняшний день Фарерские острова — развитое социальное государство, которое находится на одном уровне с такими процветающими странами, как Швейцария и Норвегия.</p>
    <p>Последние 50 лет охота на гринд больше спорт, нежели охота ради выживания.<a l:href="#n_482" type="note">[482]</a> Но эта традиция считается важной для местных жителей, потому что она усиливает сплоченность общин. Охота стала своего рода народным праздником, где у команд друзей и родственников есть общая цель, которую легко достигнуть с современными лодками и сложной техникой.</p>
    <p>Раньше приходилось стучать по дну лодки и сильно шуметь. А чтобы гнать животных вперед, в воду опускали веревки с привязанными к ним камнями. Сегодня же проще включить эхолот. Неприятный звук сам загонит животных в одну из 23 бухт, где разрешена охота. Успешную охоту празднуют все вместе, а мясо раздают бесплатно и справедливо. Поэтому для жителей Фарерских островов охота — культурное достояние, по их мнению, достойное защиты.</p>
    <p>На YouTube<a l:href="#n_483" type="note">[483]</a> достаточно кровавых роликов, поэтому обойдемся лишь несколькими строками: после того как гринд загоняют на мелководье, несколько сотен мужчин, вооруженных металлическими крюками, бросаются на животных. Чтобы вытащить гринд на берег, крюки всаживают в их корпус или чувствительные дыхала. Наша трахея очень чувствительна, это знают все, кто хоть раз в жизни чем-то подавился. Поэтому вы легко можете себе представить, каково это — быть вытащенным за дыхательное отверстие. Правда, так будет меньше крови. Само убийство животного происходит с помощью специального копья, которым наносится огромный разрез в области затылка.</p>
    <p>Для опытного охотника это дело нескольких секунд.</p>
    <cite>
     <p>Но охота и связанные с ней стресс и страх смерти у гринд длятся гораздо дольше. Мой друг журналист-эколог Ханс Петер Рот говорит, что в это время детеныши лишаются родителей, родители — потомства, а многие самки рожают преждевременно из-за потрясения. Картину на берегу в это время он описывает следующими словами: «Дети и подростки от 4 до 14 лет скакали по трупам китов в грязной обуви. Ужасающее, гротескное, чуждое нам зрелище».</p>
    </cite>
    <p>При этом рядом с массовыми убийствами гринд на Фарерах существует почти естественное животноводство. Основным источником мяса на островах считаются овцы, которые свободно повсюду разгуливают. Стоит честно себе признаться — по сравнению с этим наше промышленное животноводство и скотобойни, вероятно, представляются сущим адом.</p>
    <p>Для всех, кто хоть в какой-то мере допускает, что гринды — сознательные, способные к состраданию и планированию индивиды, имеющие представление о пространстве и времени, кровавая культура охоты является омерзительным зверством. И на мой взгляд, это ключевой момент: пока вы не осознаете, что и с кем делаете, даже такая жестокость будет спокойно укладываться в нормы вашей этики и морали.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава VIII</p>
    <p>Эпилог</p>
   </title>
   <image l:href="#i_010.png"/>
   <p>Я вырос на тюрингских колбасках, как и Лютер. В моем детстве не было кебаба или суши, зато колбаски можно было учуять в любой точке центра Эрфурта — ароматные грили стояли через каждые пару сотен метров. Те времена давно прошли, а тюрингские колбаски для меня все еще на вершине кулинарного олимпа.</p>
   <p>Несколько лет назад я вернулся в родной Эрфурт после 20-летнего отсутствия. Я все еще каждый раз поражаюсь, когда прихожу в крупный тюрингский супермаркет. Мясной и колбасный прилавок может быть 20 метров в длину! При этом сырный прилавок обычно составляет скромные 2 метра. Несколько продавцов мясного отдела обслуживают покупателей в страшной суете, а пока продавец сыра соизволит выйти к своему прилавку, можно спокойно успеть сделать пару звонков. В Берлине все совсем иначе.</p>
   <p>Мы знаем о воздействии мясного производства на окружающую среду, слышим предупреждения ВОЗ о вреде чрезмерного потребления мяса и, кажется, все больше заботимся о благосостоянии животных. И все же, за последние 20 лет Германия увеличила производство свинины на 50 %, а куриного мяса — на 200 %. Это тем более странно, потому что численность населения по-прежнему составляет около 80 миллионов. Мясокомбинатов стало меньше, но оставшиеся все разрастаются и разрастаются. Одно такое предприятие находится на северном берегу Шверинского озера, в идиллической коммуне Бад-Кляйн. Согласно данным Fleischatlas<a l:href="#n_484" type="note">[484]</a> от 2016<a l:href="#n_485" type="note">[485]</a> года, на свиноферме Tierzucht Gut Losten GmbH &amp; Co. KG проживает около 34 000 свиней. На Google-картах можно посмотреть размер их хлева. По моим оценкам, это около 100 000 квадратных метров. На каждую свинью получается около 3 квадратных метров. Свиньи могут весить до 200 килограмм, но убивают их по достижении половины этого значения. Средний европеец весит 80 килограмм, меньше чем свинья на убой, и имеет жилую площадь около 47 квадратных метров в среднем по Германии. Я не знаю, как бы поступил, если бы был вынужден всю мою жизнь оставаться на отведенных мне 47 квадратах.</p>
   <p>А теперь представьте, что вам запрещено покидать 3 квадратных метра. Согласно немецкому закону «О защите животных», подобное отношение не наносит свиньям вреда. Иначе завод не получил бы разрешения и был бы немедленно закрыт соответствующими государственными органами. В нашем случае условия даже более чем хорошие — по требованиям немецких законов, свинье достаточно двух квадратных метров.<a l:href="#n_486" type="note">[486]</a></p>
   <p>Отношение к свиньям изучается с научной точки зрения, потому что даже фермеры знают, что животные в стрессе хуже плодятся. Получается, им самим выгодно, чтобы свиньям было хорошо. В Лейбницком институте сельскохозяйственной биологии в Думмершторфе, около Ростока, разработали один из способов определения уровня стресса у свиней.</p>
   <p>Они изобрели устройство, которое определяет, испытывают ли животные стресс, по их крикам.<a l:href="#n_487" type="note">[487]</a> Признаюсь, я не фермер и ничего не смыслю в промышленном животноводстве, но мне очень интересно, что делают работники Gut Losten, когда одна или несколько свиней испытывают стресс? Ходят в хлев и утешают животных? Хватает ли им места, чтобы временно развести животных по разным загонам? Достаточно ли у них времени, чтобы животные воссоединились потом без стресса? Я не знаю. Но, как биолог, я могу с помощью детектора стресса идентифицировать не только животных в стрессе. Я могу также узнать, какие животные стрессу не подвергаются. Как заводчику, мне проще принять коммерчески выгодное решение и выбирать для разведения только тех свиней, которые лучше справляются с моими условиями содержания животных. Законно ли это? Сомневаюсь, потому что, согласно немецким законам, условия содержания должны быть адаптированы для животных, а не наоборот. Но кто же станет это контролировать?</p>
   <p>Что же происходит у свиньи в голове? Давайте для начала представим себе свиноматку. Мы видим грязную морду, а может быть, и грязную попу. В общем, животное, к которому лучше подходить строго в резиновых сапогах. В 1965 году по всему миру разлетелась новость о поведенческом наблюдении из Японии. Исследователи обнаружили, что местные обезьяны моют грязный батат в ближайшей реке.<a l:href="#n_488" type="note">[488]</a> Даже сегодня этот пример фигурирует в списках примечательного поведения животных.</p>
   <p>Это поведение интересно тем, что для его появления требуются различные когнитивные способности. Во-первых, нужно быть в состоянии определить, что еда грязная. Во-вторых, нужно знать, что вода очистит ее. В-третьих, еду нужно переносить с места на место.</p>
   <p>Ну и конечно, требуется определенная степень самоконтроля, чтобы отложить радость употребления пищи на потом.</p>
   <p>Подобные примеры мы уже рассматривали и определенным образом классифицировали их по ходу повествования. Но можете ли вы себе представить, чтобы свиньи мыли свою еду, появись у них такая возможность? Наверное, нет, и я, если честно, даже поспорил бы, что такого быть не может. И проиграл бы спор. Ведь подобное поведение изредка наблюдалось в естественной среде обитания. Исследователи так впечатлились этим открытием, что провели соответствующие эксперименты в Базельском зоопарке.</p>
   <cite>
    <p>Местным свиньям давали половинки яблок, либо чистые, либо испачканные в песке. Свиньи мыли грязные яблоки!<a l:href="#n_489" type="note">[489]</a> Так что фраза «Ты грязная свинья» в корне неверна.</p>
   </cite>
   <p>• обладают долговременной памятью;</p>
   <p>• имеют представление о пространстве;</p>
   <p>• понимают символическую информацию;</p>
   <p>• умеют играть;</p>
   <p>• живут в социальных сообществах и имеют представление о других индивидах;</p>
   <p>• имеют способности к обучению и сотрудничеству;</p>
   <p>• управляют джойстиком не хуже приматов;</p>
   <p>• могут использовать зеркальное отражение для поиска пищи;</p>
   <p>• демонстрируют эмпатию.</p>
   <p>Нейробиолог Лори Марино из Университета Эмори сказал: «Мы смогли доказать, что свиньи демонстрируют ряд когнитивных способностей, свойственных другим высокоинтеллектуальным животным вроде собак, шимпанзе, дельфинов и даже людей».<a l:href="#n_490" type="note">[490]</a> Если не хотите углубляться в теорию, посмотрите занимательное видео на YouTube, в котором в ходе эксперимента сравнивают 6-недельных свиней и 18-месячных детей.<a l:href="#n_491" type="note">[491]</a> В животноводстве, кстати, именно в этом возрасте поросят забирают у матерей, хотя в естественных условиях они остаются с мамами до 18 месяцев.</p>
   <p>На сегодняшний день когнитивные исследования свиней, можно сказать, только начались. В научно-исследовательском центре Мессерли при Венском ветеринарном университете недавно стартовал проект по изучению поведения свиней кун-кун (новозеландская порода домашних свиней). В отличие от обычных исследований сельскохозяйственных животных, направленных на увеличение прибыли, эти исследования обширны и сконцентрированы на естественном поведении. Возможно, из результатов этих исследований мы узнаем, как правильно содержать этих животных. Три квадратных метра, гарантированные немецким законодательством — это абсурд. Каждый чиновник в соответствующих ведомствах обязан знать, что в подобных условиях животные получают физический и психологический ущерб, что, разумеется, незаконно.</p>
   <p>И что нам делать с этими знаниями? Да ничего! Для этого даже есть научный термин: когнитивный диссонанс. Вспомним нашего старого доброго Эзопа. В басне «Лисица и виноград» лиса воротит носом и говорит: «Еще не зрел он — не хочу я кислый брать».<a l:href="#n_492" type="note">[492]</a> Она так сказала только потому, что не смогла добраться до винограда. Моя хорошая подруга сделала басню Эзопа своим жизненным кредо и каждый день задается вопросом, где она сегодня себе польстила — и это работает.</p>
   <p>Проблема в том, что наше восприятие, мысли, чувства и желания часто противоречат друг другу.</p>
   <p>Повышение зарплаты не соответствует ожиданиям, а избранная партия не выполняет своих обещаний. Диссонанс заставляет нас чувствовать себя неуютно, и мы хотим как-то разрешить ситуацию.</p>
   <p>Вот вам два примера: вы знаете про эффект Бенджамина Франклина? Умный политик понял, что люди, которым мы помогаем, нам нравятся. Мы просто вынуждены относиться к ним с долей сочувствия, потому что только так наша помощь будет адекватным действием. Это работает и в обратную сторону. При обесценивании жертв люди, совершающие страшные поступки, лишаются своей человечности и теряют право на всякое уважение. Жертвы домашнего насилия становятся «шлюхами» и «бабами», жертвы расизма — «канаками» и «фиджи», жертвы дискриминации — традиционно рабами, а жертвы насилия над животными — «скотом». Это же просто скот на убой — мы всегда это делали, это часть нашей культуры и наше законное право.</p>
   <p>Мы трактуем все в свою пользу. Сотни социальных психологов изучают эту тему, ведь это одна из основных причин, почему мы, люди, так часто действуем нерационально и неразумно.</p>
   <p>Рассмотрим подробнее. В отраслевой литературе говорится о благополучии животных. На практике это означает предотвращение боли, стресса и страданий. Во втором параграфе немецкого закона «О защите животных» говорится: перемещение животных должно проходить таким образом, чтобы не причинять им боль, страдания и повреждения, которых можно избежать. Но, даже если бы это работало в реальности и свинья могла двигаться на двух квадратных метрах, это ли благополучие? Известный поведенческий биолог Джонатан Бэлкомб выступает за то, чтобы сосредоточиться на вознаграждении, радости, позитивных эмоциях, потому что именно эти механизмы запускают развитие в ходе эволюции. Более того, они запускают большинство типов поведения, которых мы касались в главах этой книги.</p>
   <p>По мнению Бэлкомба, любое живое существо имеет естественное право на позитивные стимулы.<a l:href="#n_493" type="note">[493]</a></p>
   <p>В нашем правосознании права имеют только те индивиды, которые могут осознанно следовать правилам. Согласно этой идее, если я претендую на право, то должен уметь придерживаться этого права и сам.</p>
   <p>Так что, если я не хочу, чтобы мой дом или банан кто-нибудь украл, я и сам не должен воровать чужие дома и бананы. Но могу ли я красть у того, кто не имеет понятия о собственности? Из глав «Культ смерти и войны» и «Самосознание» мы знаем о существовании эффекта владения. Американский экономист Герберт Гинтис считает, что понятие частной собственности должно обязательно относиться и к животным, поскольку защитное поведение по отношению к собственности развилось самостоятельно и полностью независимо от нашей правовой системы.<a l:href="#n_494" type="note">[494]</a></p>
   <cite>
    <p>У животных тоже есть права. Но их нет в нашей правовой системе. Им не нужны права — скажут некоторые, ведь у нас есть законы об их защите.</p>
   </cite>
   <p>В своей докторской диссертации юрист Каролин Распе заявляет, что наряду с физическими и юридическими лицами, то есть людьми и компаниями, нужно вводить третий тип — так называемое «животное лицо».<a l:href="#n_495" type="note">[495]</a></p>
   <p>Такое «животное лицо» мог бы представлять любой адвокат. По мнению Распе, неважно, является ли это животное улиткой или высокоразвитым шимпанзе. Ведь в итоге адвокат будет представлять права животного во время судебного разбирательства, и решение будет основываться на реальных потребностях, психике, когнитивных способностях животного и на требованиях законодательства.</p>
   <p>Эта точка зрения стала для меня путеводной звездой. В моей книге Persönlichkeitsrechte für Tiere: Die nächste Stufe der moralischen Evolution<a l:href="#n_496" type="note">[496]</a><a l:href="#n_497" type="note">[497]</a> я высказался за присвоение дельфинам, человекообразным обезьянам и слонам человеческого статуса. Это оправданное мнение, потому что «за» высказываются многие известные ученые.<a l:href="#n_498" type="note">[498]</a> К сожалению, я не могу отделаться от мысли, что требую разделить животных на два класса. Расширить нашу правовую систему третьим, «животным лицом» — более элегантное решение. Это позволило бы пересмотреть наши отношения с животными и получить в распоряжение уже проверенные и гибкие механизмы нашей правовой системы.</p>
   <p>Недавно группа свободных ученых взялась за осуществление этой идеи. Преимущественно в немецкоязычной группе, которая называет себя Individual Rights Initiative (инициатива по индивидуальным правам), собрались почти все, кто научно занимается проблемой защиты животных. Просто зайдите на сайт <a l:href="http://www.iri.world/">www.iri.world</a>, чтобы поддержать их.</p>
   <p>И хотя многие когнитивно высокоразвитые животные на индивидуальном уровне, скорее всего, думают и чувствуют так же, как мы, они все равно не могут противостоять нашему стратегически спланированному совместному насилию.</p>
   <p>Но найдется тот, кто так же стратегически планирует свое поведение. И хотя руководство шведского зоопарка Фурувик прилаглает кучу усилий — даже регулярно осматривают вольер на предмет наличия камней, ни один посетитель зоопарка не будет рядом с ним в безопасности. Он годами совершенствует свою технику метания камней и строит себе укрытия и тайники.</p>
   <p>Он даже научился стучать по бетонной стене так, чтобы понимать, где в ней образовались пустоты из-за постепенного разрушения бетона. А значит, стены — отличный «возобновляемый ресурс» для новых запасов боеприпасов. Рано или поздно запасы иссякнут, а стена исчезнет, и он вырвется на свободу<a l:href="#n_499" type="note">[499]</a>.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарность</p>
   </title>
   <p>Еще я хочу поблагодарить бабушку Бине и дедушку Ханса, которые всегда нас спасали, если у нас не хватало времени на мальчишек.</p>
   <p>И, конечно, я хочу сказать спасибо моему редактору Франциске Гюнтер, которой мой текст почему-то понравился, и она избавила его от всего лишнего. За поиск изображений я благодарю Петра Верба и Филиппа Кауфмана. И особенную благодарность я хочу выразить доктору Уве Неймару из Agence Hoffman, без идеи которого эта книга вообще бы не существовала.</p>
   <p>Кроме того, я благодарен господину Иммануилу Канту и его категорическому императиву, который сделал правило, представленное на первой странице этой книги, частью нашей философской культуры. Я испытываю противоречивые чувства, думая о животных из описанных экспериментов. Надеюсь, что осознанность поможет нам бережнее обходиться с ними.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>~ ~ ~</p>
   </title>
   <image l:href="#i_011.jpg"/>
   <empty-line/>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Прим. переводчика: sex sells — устойчивое выражение, используется, чтобы указать на то, что сексуализированные образы увеличивают продажи. Чаще всего применяется по отношению к рекламе.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Hebert, P. D. N.: Tardigrada. Encyclopedia of Earth 2008, <a l:href="http://www.eoearth.org/view/article/156414">http://www.eoearth.org/view/article/156414</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Reinhardt, K., Siva-Jothy, M. T.: Biology of the Bed Bugs, Annual Review of Entomology (2007) 52, pp. 351–374.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Tautz, J., Heilman, H. R.: Phänomen Honigbiene, Wiesbaden 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Wallberg, A., Pirk, C. W., Allsopp, M. H., Webster, M. T.: Identification of Multiple Loci Associated with Social Parasitism in Honeybees. PLoS Genet (2016) 12 (6).</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Thomsen, R., Sommer, V.: Masturbation (nonhuman primates). The International Encyclopedia of Human Sexuality 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=Gn64WPzw6_I">https://www.youtube.com/watch?v=Gn64WPzw6_I</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=qVE60zwXx1k">https://www.youtube.com/watch?v=qVE60zwXx1k</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.hotdollfordog.com/">www.hotdollfordog.com</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>McGrew, W. C.: Chimpanzee technology. Science (2010) 328, pp. 579–580.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.nytimes.com/2010/05/04/science/04tier.html?_r=1">http://www.nytimes.com/2010/05/04/science/04tier.html?_r=1</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Nishida, T.: The leaf-clipping display: a newly-discovered expressive gesture in wild chimpanzees. Journal of Human Evolution (1980) 9, pp. 117–128.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Bentley-Condit, V. K., Smith, E. O.: Animal tool use: current definitions and an updated comprehensive catalog. Behaviour (2010) vol. 147, № 2.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=cZU2YYYxEsw">http://www.youtube.com/watch?v=cZU2YYYxEsw</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Boesch, C.: From material to symbolic cultures: Culture in primates. The Oxford Handbook of Culture and Psychology. Oxford Library of Psychology 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Cissewski, J., Boesch, C.: Communication without language — How great apes may cover crucial advantages of language without creating a system of symbolic communication. Gesture (2016) 15:2, pp. 224–249.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Schmotzer, B., Zimmerman, A.: Über die weiblichen Begattungsorgane der gefleckten Hyäne. Anatomischer Anzeiger (1922) 55, pp. 257–264.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Glickman, S. E., Zabel, C. J., Yoerg, S. I., Weldele, M. L., Drea, C. M., Frank, L. G.: Social facilitation, affiliation, and dominance in the social life of spotted hyenas. Annals of the New York Academy of Sciences (1997) 807, pp. 175–184.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.spiegel.de/spiegel/print/d-122760764.html">http://www.spiegel.de/spiegel/print/d-122760764.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Oelze, V. M., Fuller, B. T., Richards, M. P., Fruth, B., Surbeck, M., Hublin, J. J., Hohmann, G.: Exploring the contribution and significance of animal protein in the diet of bonobos by stable isotope ratio analysis of hair. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2011) 108 (24), pp. 9792–9797.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Manson, J. H., Perry, S., Parish, A. R.: Nonconceptive Sexual Behavior in Bonobos and Capuchins. International Journal of Primatology (1997) 18 (5), pp. 767–786.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>De Waal, F. B. M.: Bonobo Sex and Society, Scientific American Special Edition (2006) vol. 16, № 2, pp. 14–21.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Surbeck, M., Deschner, T., Schubert, G., Weltring, A., Hohmann, G.: Mate competition, testosterone and intersexual relationships in bonobos (Pan paniscus). Animal Behaviour (2012) vol. 83, № 3, pp. 659–669.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Connor, R. C., Watson-Capps, J. J., Sherwin, W. B., Krützen, M.: A new level of complexity in the male alliance networks of Indian Ocean bottlenose dolphins (Tursiops sp.), Biology Letters (2011) vol. 7, № 4, pp. 623–626.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Buston, P.: Social hierarchies: Size and growth modification in clownfish. Nature (2003) 424, S. 145 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Есть данные очень серьезного исследования Graham L. Banes, Birute M. F. Galdikas, Linda Vigilant. Male orang-utan bimaturism and reproductive success at Camp Leakey in Tanjung Putting National Park, Indonesia // Behavioral Ecology and Sociobiology. 2015. V. 69. P. 1795–1807), согласно которому субординанты не меняют своего внешнего облика даже в случае участия в размножении.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Dunkel, L. P. et al.: Variation in developmental arrest among male orangutans: a comparison between Sumatran and a Bornean population. Frontiers in Zoology (2013) 10.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Benensona, J. F., Tennysona, R., Wranghama, R. W.: Male more than female infants imitate propulsive motion. Cognition (2011) vol. 121, № 2, pp. 262–267.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Hassett, J. M., Siebert, E. R., Wallen, K.: Sex differences in rhesus monkey toy preferences parallel those of children. Hormones and Behavior (2008) 54 (3), pp. 359–364.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Kahlenberg, S. M., Wrangham, R. W.: Sex differences in chimpanzees’ use of sticks as play objects resemble those of children. Current Biology (2010) 20, pp. 1067 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Pinker, S.: Das unbeschriebene Blatt. Berlin 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Colapinto, J.: Der Junge, der als Mädchen aufwuchs. München 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Bartels, A., Zeki, S.: The neural correlates of maternal and romantic love. Neuro-Image (2004) vol. 21, № 3, pp. 1155–1166.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Damasio, A.: Human Behavior — Brain trust. Nature (2005) 435, pp. 571 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Burkett, J. P. et al.: Oxytocin-dependent consolation behavior in rodents. Science (2016) vol. 351, № 6271, pp. 375–378.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Kosfeld, M., Heinrichs, M., Zak, P. J., Fischbacher, U., Fehr, E.: Oxytocin increases trust in humans. Nature (2005) 435, pp. 673–676.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Reddon, A. R., O’Connor, C. M., Marsh-Rollo, S. E., Balshine, S.: Effects of isotocin on social responses in a cooperatively breeding fish. Animal Behaviour (2012) vol. 84, № 4, pp. 753–760.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Oliva, J. L., Rault, J. L., Appleton, B., Lill, A.: Oxytocin enhances the appropriate use of human social cues by the domestic dog (Canis familiaris) in an object choice task. Animal Cognition (2015) vol. 18, № 3, pp. 767–775.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Crews, D., Garstka, W.: The Ecological Physiology of a Garter Snake. Scientific American (1982) 247, pp. 159–168.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Piertney, S., Oliver, M.: The evolutionary ecology of the major histocompatibility complex. Heredity (2006) № 96, pp. 7–21.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Woelfing, B., Traulsen, A., Milinski, M., Boehm, T.: Does intra-individual major histocompatibility complex diversity keep a golden mean? Philosophical Transactions of the Royal Society A (2009) vol. 364, № 1513.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Sommerfeld, R. D., Boehm, T., Milinski, M.: Desynchronising male and female reproductive seasonality: dynamics of male MHC-independent olfactory attractiveness in sticklebacks. Ethology Ecology &amp; Evolution (2008) 20 (4), pp. 325–336.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Bei Pheromon-Partys handelt es sich um eine Datingmode, bei der an anonymisierter Kleidung geschnüffelt wird. Gefällt der Geruch, ist der erste Schritt getan.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Rozin, P., Gruss, L., Berk, G.: The reversal of innate aversions: Attempts to induce a preference for chili peppers in rats. Journal of Comparative and Physiological Psychology (1993) 79, pp. 1001–1014.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Tylor, E. B.: Anthropology, London 1881.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Rendell, L., Whitehead, H.: Culture in whales and dolphins. Behavioral and Brain Sciences (2001) 24, pp. 309–382.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Culture is information or behaviour acquired from conspecifics through some form of social learning. Boyd, R., Richerson, P. J.: Why culture is common, but cultural evolution is rare. Proceedings of the British Academy (1996) 88, pp. 77–93.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Прим. переводчика: «Вопросы культуры животных».</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Laland, K. N., Galef, B. G.: The question of animal culture, Cambridge 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Laland, K. N., Janik, V. M.: The animal cultures debate. Trends in Ecology and Evolution (2006) vol. 21, № 10.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Krützen, M., van Schaik, C., Whiten, A.: Response to Laland and Janik: The animal cultures debate. Trends in Ecology and Evolution (2006) vol. 22, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Современная концепция аллопатрии и симпатрии видит основную разницу между ними в том, обитают ли разделенные виды на разных территориях или оба дочерних вида продолжают сосуществовать на одной территории.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Huber, S. K.: Reproductive isolation of sympatric morphs in a population of Darwin’s finches. Proceedings of the Royal Society (2007) vol. 274, № 709–1714.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Warner, R. R. Traditionality of mating-site preferences in a coral reef fish. Nature (1988) 335, pp. 719–721.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>McGrew, W. C.: The cultured chimpanzee. Cambridge 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Whiten, A., Schaik, C. P.: The evolution of animal 'cultures' and social intelligence. Philosophical Transactions of the Royal Society (2007) vol. 362, pp. 603–620.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Haidle, M. N., Conard, N. J., Bolus, M. (Hg.): The Nature of Culture. Book publication based on an Interdisciplinary Symposium The Nature of Culture, Tübingen. Vertebrate Paleobiology and Paleoanthropology, 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=RxFCIXEAf8c">www.youtube.com/watch?v=RxFCIXEAf8c</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://au.youtube.com/watch?v=OlB7oVP8MPY">http://au.youtube.com/watch?v=OlB7oVP8MPY</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Payne, K., Payne, R.: Large-scale changes over 19 years in songs of humpback whales in Bermuda. Zeitschrift für Tierpsychologie (1985) 68, pp. 89–114.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Noad, M. J. et al.: Cultural revolution in whale song. Nature (2001) 408, pp. 537.</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Garland, E. C. et al.: Dynamic horizontal cultural transmission of humpback whale song at the ocean basin scale. Current Biology (2011) 21(8), pp. 687–691.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Riesch, R., Barrett-Lennard, L. G., Ellis, G. M., Ford, J. B., Deecke, V. B.: Cultural traditions and the evolution of reproductive isolation: ecological speciation in killer whales? Biological Journal of the Linnean Society (2012) 106, pp. 1–17.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Rendell, L. E., Whitehead, H.: Culture in whales and dolphins. Behavioral and Brain-Sciences (2001) 24, pp. 309–324, а также Lennard, L. G., Deecke, V. B., Yurk, H., Ford J. K. B.: A sound approach to the study of culture. Behavioral and Brain Sciences (2001) 24, pp. 325–326.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Riesch, R., Barrett-Lennard, L. G., Ellis, G. M., Ford, J. B., Deecke, V. B.: Cultural traditions and the evolution of reproductive isolation: ecological speciation in killer whales? Biological Journal of the Linnean Society (2012) 106, pp. 1–17.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Richerson, P. J., Boyd, R.: Not by genes alone: how culture transformed human evolution. Chicago 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Ford, J. K. B., Ellis, G. M.: Transients — mammal-hunting killer whales. Vancouver 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Matkin, C. O., Saulitis, E. L., Ellis, G. M., Olesiuk, P., Rice, S. D.: Ongoing population-level impacts on killer whales Orcinus orca following the 'Exxon Valdez' oil spill in Prince William Sound, Alaska. Marine Ecology Progress Series (2008) 356, pp. 269–281.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Milius, S.: Getting the gull: Baiting trick spreads among killer whales. (Orcinus orca). Science News (2005) 168(8), pp. 118.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Semaw, S.: The World’s Oldest Stone Artefacts from Gona, Ethiopia: Their Implications for Understanding Stone Technology and Patterns of Human Evolution Between 2·6–1·5 Million Years Ago. Journal of Archaeological Science (2000) vol. 27, pp. 1197–1214.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Sauciuc, G. A., Persson, T., Bååth, R., Bobrowicz, K., Osvath, M.: Affective forecasting in an orang-utan: predicting the hedonic outcome of novel juice mixes. Animal Cognition (2016) vol. 19, № 6, pp. 1081–1092.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.ted.com/talks/luis_von_ahn_massive_scale_online_collaboration#t-128360">www.ted.com/talks/luis_von_ahn_massive_scale_online_collaboration#t-128360</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Mercader, J., Barton, H., Gillespie, J., Harris, J., Kuhn, S., Tyler, R., Boesch, C.: 4,300-Year-old chimpanzee sites and the origins of percussive stone technology. Proceedings of the National Academy of Sciences (2007) 104 (9) pp. 3043–3048.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Whiten, A., Spiteri, A., Horner, V., Bonnie, K. E., Lambeth, S. P., Schapiro, S. J., de Waal, F. B. M.: Transmission of Multiple Traditions within and between Chimpanzee Groups. Current Biology (2007) 17(12), pp. 1038–1043.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=ScqG54B4KtE">www.youtube.com/watch?v=ScqG54B4KtE</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Sommer, V., Buba, U., Jesus, G., Pascual-Garrido, A.: Sustained myrmecophagy in Nigerian chimpanzees: Preferred or fallback food? American Journal of Physical Anthropology (2017) vol. 162, № 2, pp. 328–336.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Humle, T., Matsuzawa, T.: Ant-dipping among the chimpanzees of Bossou, Guinea, and some comparisons with other sites. American Journal of Primatology (2002) 58, pp. 133–148.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Hart, B. L., Hart, L. A., McCoy, M., Sarath, C. R.: Cognitive behaviour in Asian elephants: use and modification of branches for fly switching. Animal Behaviour (2001) 62, pp. 839–847.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Nihei, Y., Higuchi, H.: When and where did crows learn to use automobiles as nutcrackers? Tohoku Psychologica Folia (2001) 60, pp. 93–97.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Aplin, M. L., Farine, D. R., Morand-Ferron, J., Cockburn, A., Thornton, A., Sheldon, B. C.: Experimentally induced innovations lead to persistent culture via conformity in wild birds. Nature (2015) 518 (7540), pp. 538–541.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4344839/bin/NIHMS60796-supplement-video3.mp4">https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4344839/bin/NIHMS60796-supplement-video3.mp4</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Smolker, R. A.: Sponge carrying: A puzzle in the behavior of bottlenose dolphins. In: Seventh Biennial Conference on the Biology of Marine Mammals (1987) 5. bis 9. December, Miami, Florida, pp. 65.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Krützen, M., Mann, J., Heithaus, M. R., Connor, C., Bejder, L., Sherwin, W. B.: Cultural transmission of tool use in bottlenose dolphins. Proceedings of the National Academy of Sciences (2005) 102, pp. 8939–8943.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Allen, S. J., Bejder, L., Krützen, M.: Why do Indo-Pacific bottlenose dolphins (Tursiops sp.) carry conch shells (Turbinella sp.) in Shark Bay, Western Australia? Marine Mammal Science (2011) 27, pp. 449–454.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Endler, J. A., Endler, L. C., Doerr, N. R.: Great Bowerbirds create theaters with forced perspective when seen by their audience. Current Biology (2010) 20, pp. 1679–1684.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Bravery, B. D., Nicholls, J. A., Goldize, A. W.: Patterns of painting in satin bowerbirds Ptilonorhynchus violaceus and males’ responses to changes in their paint. Journal of Avian Biology (2006) 37, pp. 77–83.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Chisholm, A. H.: The use by birds of «tools» or «instruments». Ibis (1954) vol. 96, № 3, pp. 380–383.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Neville, B.: The strange case of Billy the bowerbird, Geo (1988) 10, pp. 73–79.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Madden, J. R.: Do bowerbirds exhibit cultures? Animal Cognition (2008) 11, pp. 1–12.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Brockmann, H. J.: Tool use in digger wasps (Hymenoptera: Sphecinae). Psyche (1985) 92, pp. 309–330.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Banschbach, V. S., Brunelle, A., Bartlett, K. M., Grivetti, J. Y., Yeamans, R. L.: Tool use by the forest ant Aphaenogaster rudis: Ecology and task allocation. Insectes Sociaux (2006) vol. 53, № 4, pp. 463–471.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Henry, P. Y., Aznar, C.: Tool-use in Charadrii: Active Bait-Fishing by a Herring Gull. Waterbirds (2006) 29 (2), pp. 233 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>Robinson, S. K.: Use of Bait and Lures by Green-Backed Herons in Amazonian Peru. The Wilson Bulletin (1994) vol. 106, № 3, pp. 567 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=y_8hPcnGeCI">www.youtube.com/watch?v=y_8hPcnGeCI</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Levey, D. J., Duncan RS, Levins CF: Use of dung as a tool by burrowing owls. Nature (2004) 431, pp. 39.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Marshall, M.: Alligators use tools to lure in bird prey. New Scientist (2013) vol. 220, № 2948–2949, pp. 16.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=wsVphW7jVgc">www.youtube.com/watch?v=wsVphW7jVgc</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Matrosova, V. A., Schneiderová, I., Volodin, I. A., Volodina, E. V.: Species-specific and shared features in vocal repertoires of three Eurasian ground squirrels (genus Spermophilus) Acta Theriologica (2012) vol. 57, № 1, pp. 65–78, а также Slobodchikoff, C. N., Kiriazis, J., Fischer, C., Creef, E.: Semantic information distinguishing individual predators in the alarm calls of Gunnison’s prairie dogs, Animal Behaviour (1991) 42, pp. 713–719.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Enggist-Dueblin, P., Pfister, U.: Cultural transmission of vocalizations in ravens, Corvus corax. Animal Behaviour (2002) 64, pp. 831–841.</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Griesser, M.: Mobbing calls signal predator category in a kin group-living bird species. Proceedings. Biological Sciences (2009) 276 (1669), pp. 2887–2892.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Ratnayake, C. P., Goodale, E., Kotagama, S.W.: Two sympatric species of passerine birds imitate the same raptor calls in alarm contexts. Naturwissenschaften (2010) 97, pp. 103–108.</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Stoeger, A. S., Mietchen, D., Oh, S., de Silva, S., Herbst, C. T., Kwon, S., Fitch, W. T.: An Asian Elephant Imitates Human Speech. Current Biology (2012) vol. 22, № 22, pp. 2144–2148.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Ridgway, S., Carder, D., Jeffries, M., Todd, M.: Spontaneous human speech mimicry by a cetacean. Current Biology (2012) vol. 22, № 20, pp. 860–861.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=K4Uy_QOQfbs">https://www.youtube.com/watch?v=K4Uy_QOQfbs</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.spiegel.de/wissenschaft/natur/verschwinde-da-hoover-der-sprechende-seehund-a-308758.html">http://www.spiegel.de/wissenschaft/natur/verschwinde-da-hoover-der-sprechende-seehund-a-308758.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Fitch, W. T., Jarvis, E. D.: Birdsong and other animal models for human speech, song, and vocal learning. Language, music and the brain, Cambridge 2012, pp. 499–540.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Pepperberg, I. M.: Evolution of Communication from an Avian Perspective. D. Kimbrough Oller and Ulrike Griebel, editors, Evolution of Communication Systems: A Comparative Approach, Cambridge 2004, pp. 171–192.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Pepperberg, I. M., Gordon, J. D.: Numerical comprehension by a Grey Parrot (Psittacus erithacus), including a zero-like concept. Journal of Comparative Psychology (2005) 119, pp. 197–209.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.bmel.de/SharedDocs/Downloads/Tier/Tierschutz/GutachtenLeitlinien/HaltungPapageien.pdf?_blob=publicationFile">http://www.bmel.de/SharedDocs/Downloads/Tier/Tierschutz/GutachtenLeitlinien/HaltungPapageien.pdf?_blob=publicationFile</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=utkb1nOJnD4">www.youtube.com/watch?v=utkb1nOJnD4</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Laland, K., Wilkins, C., Clayton, N.: The evolution of dance. Current Biology (2016) vol. 26, № 1, pp. 5–9.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>Falk, D.: Comparative Anatomy of the Larynx in Man and the Chimpanzee: Implications for Language in Neanderthal. American Journal of Physical Anthropology (1975) 43, pp. 123–132.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.johnclilly.com/">www.johnclilly.com</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Herzing, D. L., Delfour, F., Pack, A. A.: Responses of Human-Habituated Wild Atlantic Spotted Dolphins to Play Behaviors Using a Two-Way Human/Dolphin Interface. International Journal of Comparative Psychology (2012) 25, pp. 137–165.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.shazam.android&amp;hl=de">https://play.google.com/store/apps/details?id=com.shazam.android&amp;hl=de</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.wilddolphinproject.org/chat-is-it-a-dolphin-translator-or-an-interface">http://www.wilddolphinproject.org/chat-is-it-a-dolphin-translator-or-an-interface</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.ted.com/talks/denise_herzing_could_we_speak_the_language_of_dolphins">http://www.ted.com/talks/denise_herzing_could_we_speak_the_language_of_dolphins</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Herman, L. M., Richards, D. G., Wolz, J. P.: Comprehension of sentences by bottlenosed dolphins. Cognition (1984) 16, pp. 129–219.</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>Herman, L. M., Morrel-Samuels, P., Pack, A.: Bottlenosed dolphin and human recognition of veridical and degraded video displays of an artificial gestural language. Journal of Experimental Psychology: General (1990) 119, pp. 215–230.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Herman, L. M., Kuczaj, S., Holder, M. D.: Responses to anomalous gestural sequences by a language-trained dolphin: Evidence for processing of semantic relations and syntactic information. Journal of Experimental Psychology: General (1993) 122, pp. 184–194.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Brensing, K., Linke, K., Todt, D.: Sound source location by phase differences of signals. Journal of the Acoustical Society of America (2001) 109, pp. 430–433.</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Herzing, D. L.: Clicks, whistles and pulses: Passive and active signal use in dolphin communication. Acta Astronautica (2014) vol. 105, № 2, pp. 534–537.</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Bradbury, J. W., Balsby, T. J. S.: The functions of vocal learning in parrots. Journal Behavioral Ecology and Sociobiology (2016) vol. 70, № 3, pp. 293–312.</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>Ford, J. K. B.: Vocal traditions among resident killer whales (Orcinus orca) in coastal waters of British Columbia. Canadian Journal of Zoology (1991) 69, pp. 1454–1483.</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>Deeke, V. B.: Stability and change of killer whale (Orcinus orca) dialects. Thesis University of British Columbia Library 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Filatova, O. A., Fedutin, I. D., Burdin, A. M., Hoyt, E.: The structure of the discrete call repertoire of killer whales Orcinus orca from Southeast Kamchatka. Bioacoustics (2007) 16, pp. 261–280.</p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Deecke, V. B., Slater, Ü. J. B., Ford, J. K. B.: Selective habituation shapes acoustic predator recognition in harbour seals. Nature (2002) 420, pp. 171 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Foote, A. D., Griffin, R. M., Howitt, D., Larsson, L., Miller, P. J. O., Hoelzel, A. R.: Killer whales are capable of vocal learning. Biology Letters (2006) vol. 2, № 4, pp. 509–512.</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Musser, W. B., Bowles, A. E., Grebner, D. M., Crance, J. L.: Differences in acoustic features of vocalizations produced by killer whales cross-socialized with bottlenose dolphins. The Journal of the Acoustical Society of America (2014) vol. 136, № 4.</p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>Hausberger, M., Bigot, E., Clergeau, P.: Dialect use in large assemblies: a study in European starling Sturnus vulgaris roosts. Journal of Avian Biology (2008) vol. 39, № 6, pp. 672–682.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Enggist-Dueblin, P., Pfister, U.: Cultural transmission of vocalizations in ravens, Corvus corax. Animal Behaviour (2002) 64, pp. 831–841.</p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Chen, Y. et al.: 'Compromise' in Echolocation Calls between Different Colonies of the Intermediate Leaf-Nosed Bat (Hipposideros larvatus). Public Library of Science One (2016) 11(3).</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>Melendez, K. V., Feng, A. S.: Communication calls of little brown bats display individual-specific characteristics. Journal of the Acoustical Society of America (2010) 128(2), pp. 919–923.</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Crockford, C., Herbinger, I., Vigilant, L., Boesch, C.: Wild chimpanzees produce group-specific calls: a case for vocal learning? Ethology (2004) 10, pp. 221–243.</p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=3KJzDhMfWW8">https://www.youtube.com/watch?v=3KJzDhMfWW8</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>Arriaga, G., Zhou, E. P., Jarvis, E. D.: Of Mice, Birds, and Men: The Mouse Ultrasonic Song System Has Some Features Similar to Humans and Song-Learning Birds. Public Library of Science One (2012) 7(10).</p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Hoier, S., Pfeifle, C., von Merten, S., Linnenbrink, M.: Communication at the Garden Fence — Context Dependent Vocalization in Female House Mice. Public Library of Science One (2016) 11(3).</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>Persönliche Korrespondenz mit Frau Christine Pfeifle, MPI Plön Leitung Maushaltung.</p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Oostenbroek, J. et al.: Comprehensive Longitudinal Study Challenges the Existence of Neonatal Imitation in Humans, Current Biology (2016) 26(10), pp. 1334–1338.</p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Hobaiter, C., Byrne, R. W.: The gestural repertoire of the wild chimpanzee. Animal Cognition (2011) 14, pp. 745–767.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>Byrne, R. W., Cochet, H.: Where have all the (ape) gestures gone? Psychonomic Bulletin &amp; Review (2016) vol. 24, № 1, pp. 68–71.</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Savage-Rumbaugh, E. S., McDonald, E., Sevcik, R. A., Hopkins, W. D., Rupert, E.: Spontaneous symbol acquisition and communicative use by pygmy chimpanzees [Pan paniscus], Journal of Experimental Psychology (1986) 112, pp. 211–235.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>Savage-Rumbaugh, S., Lewin, R.: Kanzi. The Ape at the Brink of the Human Mind. Hoboken 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Clarke, E., Reichard, U. H., Zuberbühler, K.: The Syntax and Meaning of Wild Gibbon Songs. Public Library of Science One (2006).</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=JLOn8F0p96s">https://www.youtube.com/watch?v=JLOn8F0p96s</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Brandt, R.: Können Tiere denken? Ein Beitrag zur Tierphilosophie. Frankfurt/M. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Hare, B., Tomasello, M.: Domestic dogs (Canis familiaris) use human and conspecific social cues to locate hidden food. Journal of Comparative Psychology (1999) 113, pp. 173–177.</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Mangelsdorf, M.: Interaktion zwischen Menschen und Pferden — im Vergleich zu Wölfen und Hunden in Interspezies-Kommunikation. Voraussetzungen und Grenzen. PeriLog Freiburger Beiträge zur Kultur- und Sozialforschung (2014) vol. 7, pp. 42–64.</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Malavasi, R., Huber, L.: Evidence of heterospecific referential communication from domestic horses (Equus caballus) to humans. Animal Cognition (2016) 19 (5).</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>Tomasello, M.: Why don’t apes point? Endfield, N., Levinson, S.: Roots of Human Sociality. Oxford 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>Scott-Phillips, T. C.: Meaning in animal and human communication. Animal Cognition (2015) 18 (3), pp. 801–805.</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>Moore, R.: Meaning and ostension in great ape gestural communication. Animal Cognition (2015) 19(1).</p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>McComb, K., Moss, C., Durant, S. M., Baker, L., Sayialel, S.: Matriarchs as repositories of social knowledge in African elephants. Science (2001) 292, pp. 491–494.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Bradshaw, G. A., Schore, A. N., Brown, J. L., Poole, J. H., Moss, C. J.: Elephant breakdown Social trauma: early disruption of attachment can affect the physiology, behaviour and culture of animals and humans over generations. Nature (2005) vol. 433</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Teaney, D. O.: The insignificant killer whale: A case study of inherent flaws in the wildlife services’ distinct population segment policy and a proposed solution. Environmental Law (2004) 34, pp. 647–702.</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Ryan, S. J.: The role of culture in conservation planning for small or endangered populations. Conservation Biology (2006) 20, pp. 1321–1324.</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Owen-Smith, N.: Foraging behavior, habitat suitability, and translocation success, with special reference to large mammalian herbivores. Festa-Bianchet, M., Apollonio, M.: Animal behavior and wildlife conservation. Washington 2003, pp. 93–109.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Жгутики-пропеллеры бактерии — это филаменты, которые представляют собой белковую нить толщиной 15–20 миллимикрон. Частота вращения жгутика около 40–50 Гц и больше. Самые быстрые — два вида архей (Methanocaldococcus jannaschii und Methanocaldococcus villosus), их скорость составляет от 400 до 500 бит/с (оборот в секунду). Например, спортивная машина с 400 бит/с смогла бы развивать скорость в 6000 км/ч. <a l:href="https://idw-online.de/de/news465303">https://idw-online.de/de/news465303</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Mikrobiologischer Lehrpfad Max Plank Institut für terrestrische Mikrobiologie, Lehrtafel: Bakterien mit Gemeinschaftssinn.</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.aberwitzig.com/">www.aberwitzig.com</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>North, G.: The Biology of Fun and the Fun of Biology. Current Biology (2015) vol. 25, № 1, с. R 1–R 2.</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>Berridge, K. C., Kringelbach, M. L.: Affective neuroscience of pleasure: reward in humans and animals. Psychopharmacology (2008) 199, pp. 457–480.</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>Meijer, J. H., Robbers, Y.: Wheel running in the wild. Proceedings of the Royal Society B (2014) vol. 281, № 1786.</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>Riters, L. V.: Pleasure seeking and birdsong. Neuroscience &amp; Biobehavioral (2011) 35, pp. 1837–1845.</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=mOyzDCC8ww">https://www.youtube.com/watch?v=mOyzDCC8ww</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=xHHIABb_qP4">www.youtube.com/watch?v=xHHIABb_qP4</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Burghardt, G. M., Dinets, V., Murphy, J. B.: Highly Repetitive Object Play in a Cichlid Fish (Tropheus duboisi). Ethology (2015) vol. 121, № 1, pp. 38–44.</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>Burghardt, G. M.: Play in fishes, frogs and reptiles. Current Biology (2015) vol. 25, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=0GvMAg25sVA">https://www.youtube.com/watch?v=0GvMAg25sVA</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=p-zGIS-WWZQ">https://www.youtube.com/watch?v=p-zGIS-WWZQ</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>Zylinski, S.: Fun and play in invertebrates. Current Biology 2015, vol. 25, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>Dapporto, L., Turillazzi, S., Palagi, E.: Dominance interactions in young adult paper wasp (Polistes dominulus) foundresses: A playlike behavior? Journal of Comparative Psychology (2006) 120, pp. 394–400.</p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>Pruitt, J. N., Burghardt, G. M., Riechert, S. E.: Non-conceptive sexual behavior in spiders: a form of play associated with body condition, personality type, and male intrasexual selection. Ethology (2012) 118, pp. 33–40.</p>
  </section>
  <section id="n_174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>Meijer, J. H., Robbers, Y.: Wheel running in the wild. Proceedings of the Royal Society B (2014) vol. 281, № 1786.</p>
  </section>
  <section id="n_175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>Bekoff, M.: Play signals as punctuation: The structure of social play in canids. Behaviour (1995) 132, pp. 419–429.</p>
  </section>
  <section id="n_176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Bekoff, M.: Playful fun in dogs. Current Biology (2015) vol. 25, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>Thalmann, O. et al.: Complete Mitochondrial Genomes of Ancient Canids Suggest a European Origin of Domestic Dogs. Science (2013) vol. 342, № 6160, pp. 871–874.</p>
  </section>
  <section id="n_178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>Blumstein, D. T., Chung, L. K., Smith, J. E.: Early play may predict later dominance relationships in yellow-bellied marmots (Marmota flaviventris). Proceedings of the Royal Society B (2013) vol. 280, № 1759.</p>
  </section>
  <section id="n_179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>Behncke, I.: Play in the Peter Pan ape. Current Biology (2015) vol. 25, № 1, с. R 24.</p>
  </section>
  <section id="n_180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/playlist?list=PLipu9sylv7l75dT3sFJXQa174M7bwfEvg">www.youtube.com/playlist?list=PLipu9sylv7l75dT3sFJXQa174M7bwfEvg</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>De Waal, F. B. M.: Bonobo Sex and Society. Scientific American Special Edition (2006) vol. 16, № 2, pp. 14–21.</p>
  </section>
  <section id="n_182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=rNWPqfCJDnc">https://www.youtube.com/watch?v=rNWPqfCJDnc</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>Ross, M. D., Owren, M. J., Zimmermann, E.: Reconstructing the Evolution of Laughter in Great Apes and Humans. Current Biology (2009) vol. 19, № 13, pp. 1106–1111.</p>
  </section>
  <section id="n_184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=jdzi8JFx0ys">https://www.youtube.com/watch?v=jdzi8JFx0ys</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>Surbeck, M., Mundry, R., Hohmann, G.: Mothers matter! Maternal support, dominance status and mating success in male bonobos (Pan paniscus). Proceedings of the Royal Society B (2011) vol. 278, № 1705.</p>
  </section>
  <section id="n_186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <p>Kruuk, H: The Spotted Hyena: A Study of Predation and Social Behaviour. Berkeley 1972.</p>
  </section>
  <section id="n_187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>Macdonald, D.: The Velvet Claw: A Natural History of the Carnivores. New York 1992.</p>
  </section>
  <section id="n_188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p>Lewin, N., Treidel, L. A., Holekamp, K. E., Place, N. J., Haussmann, M. F.: Socioecological variables predict telomere length in wild spotted hyenas. Biology Letters (2015) vol. 11, №. 2.</p>
  </section>
  <section id="n_189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>Strandburg-Peshkin, A., Farine, D., Couzin, I., Crofoot, M. C.: Shared decisionmaking drives collective movement in wild baboons. Science (2015) 348 (6241), pp. 1358–1361.</p>
  </section>
  <section id="n_190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>Haun, D. B. M., Rekers, Y., Tomasello, M.: Majority-Biased Transmission in Chimpanzees and Human Children, but not Orangutans. Current Biology (2012) 22(8).</p>
  </section>
  <section id="n_191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>Kulik, L., Langos, D., Widdig, A.: Mothers Make a Difference: Mothers Develop Weaker Bonds with Immature Sons than Daughters. Public Library of Science One (2016) 11(5).</p>
  </section>
  <section id="n_192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>Loftus, E.: Creating False Memories. Scientific American (1997) vol. 277, № 3, pp. 70–75.</p>
  </section>
  <section id="n_193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://faculty.washington.edu/eloftus/">http://faculty.washington.edu/eloftus/</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.ted.com/talks/elizabeth_loftus_the_fiction_of_memory#t-1034451">http://www.ted.com/talks/elizabeth_loftus_the_fiction_of_memory#t-1034451</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Roy, D. S. et al.: Memory retrieval by activating engram cells in mouse models of early Alzheimer’s disease. Nature (2016) 531, pp. 508–512.</p>
  </section>
  <section id="n_196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>Ramirez, S. et al.: Creating a False Memory in the Hippocampus. Science (2013) vol. 341, № 6144, pp. 387–391.</p>
  </section>
  <section id="n_197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://science.sciencemag.org/highwire/filestream/594601/field_highwire_adjunct_files/0/Ramirez-SM.pdf">http://science.sciencemag.org/highwire/filestream/594601/field_highwire_adjunct_files/0/Ramirez-SM.pdf</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>Byrne, R. W., Bates, L. A., Moss, C. J.: Elephant cognition in primate perspective. Comparative Cognition &amp; Behavior Reviews (2009) 4, pp. 1–15.</p>
  </section>
  <section id="n_199">
   <title>
    <p>199</p>
   </title>
   <p>Foley, C. A. H., Pettorelli, N., Foley, L.: Severe drought and calf survival in elephants. Biology Letters (2008) 4, pp. 541–544.</p>
  </section>
  <section id="n_200">
   <title>
    <p>200</p>
   </title>
   <p>Bruck, J. N.: Decades-long social memory in bottlenose dolphins. Proceedings of the Royal Society (2013) vol. 280, № 1768.</p>
  </section>
  <section id="n_201">
   <title>
    <p>201</p>
   </title>
   <p>Clayton, N. S., Russell, J., Dickinson, A.: Are Animals Stuck in Time or Are They Chronesthetic Creatures? Topics in Cognitive Science (2009) 1, pp. 59–71.</p>
  </section>
  <section id="n_202">
   <title>
    <p>202</p>
   </title>
   <p>Zhang, S., Schwarz, S., Pahl, M., Zhu, H., Tautz, J.: Honeybee memory: A honeybee knows what to do and when. Journal of Experimental Biology (2006) 209(22) pp. 4420–4428.</p>
  </section>
  <section id="n_203">
   <title>
    <p>203</p>
   </title>
   <p>Hamilton, W. D.: Geometry of the selfish herd. Journal of Theoretical Biology (1971) 31(2), pp. 295–311.</p>
  </section>
  <section id="n_204">
   <title>
    <p>204</p>
   </title>
   <p>van Schaik, C. P.: The socioecology of fission-fusion sociality in Orangutans. Biomedical and Life Sciences (1999) 40 (1), pp. 69–86.</p>
  </section>
  <section id="n_205">
   <title>
    <p>205</p>
   </title>
   <p>Archie, E. A., Moss, C. J., Alberts, S. C.: The ties that bind: genetic relatedness predicts the fission and fusion of social groups in wild African elephants. Proceedings of the Royal Society B. (2005) 273, pp. 513–522.</p>
  </section>
  <section id="n_206">
   <title>
    <p>206</p>
   </title>
   <p>Meggan, E. C., Volz, E., Packer, C., Ancel Meyers, L.: Disease transmission in territorial populations: the small-world network of Serengeti lions. Journal of The Royal Society Interface (2011) 8, pp. 776–786.</p>
  </section>
  <section id="n_207">
   <title>
    <p>207</p>
   </title>
   <p>Smith, J. E., Sandra, K. M., Kay, E. H.: Rank-related partner choice in the fission-fusion society of the spotted hyena (Crocuta crocuta). Behavioral Ecology and Sociobiology (2007) 61 (5), pp. 753–765.</p>
  </section>
  <section id="n_208">
   <title>
    <p>208</p>
   </title>
   <p>Albon, S. D., Staines, H. J., Guinness, F. E., Clutton-Brock, T. H.: Density dependent changes in the spacing behaviour of female kin in red deer. Journal of Animal Ecology (1992) 61, pp. 131–137.</p>
  </section>
  <section id="n_209">
   <title>
    <p>209</p>
   </title>
   <p>Bercovitch, F. B., Berry, P. S. M.: Herd composition, kinship and fission-fusion social dynamics among wild giraffe. African Journal of Ecology (2013) 51, pp. 206–216.</p>
  </section>
  <section id="n_210">
   <title>
    <p>210</p>
   </title>
   <p>Sundaresan, S. R., Fischhoff, I. R., Dushoff, J., Rubenstein, D. I.: Network metrics reveal differences in social organization between two fission-fusion species, Grevy’s zebra and onager. Oecologia (2007) 151(1), pp. 140–149.</p>
  </section>
  <section id="n_211">
   <title>
    <p>211</p>
   </title>
   <p>Popa-Lisseanu, A. G., Bontadina, F., Mora, O., Ibáñez, C.: Highly structured fission-fusion societies in an aerial-hawking, carnivorous bat. Animal Behaviour (2008) vol. 75, № 2, pp. 471–482.</p>
  </section>
  <section id="n_212">
   <title>
    <p>212</p>
   </title>
   <p>Croft, D. P., Krause, J., James, R.: Social networks in the guppy (Poecilia reticulate). Biology Letters (2004) 271, pp. 516–519.</p>
  </section>
  <section id="n_213">
   <title>
    <p>213</p>
   </title>
   <p>Lusseau, D. et al.: Quantifying the influence of sociality on population structure in bottlenose dolphins. Journal of Animal Ecology (2006) vol. 75, № 1, pp. 14–24.</p>
  </section>
  <section id="n_214">
   <title>
    <p>214</p>
   </title>
   <p>Stanton, M. A., Gibson, Q. A., Mann, J.: When mum’s away: a study of mother and calf ego networks during separations in wild bottlenose dolphins (Tursiops sp.). Animal Behaviour (2011) 82, pp. 405–412.</p>
  </section>
  <section id="n_215">
   <title>
    <p>215</p>
   </title>
   <p>Connor, R. C., Watson-Capps, J. J., Sherwin, W. B., Krützen, M.: A new level of complexity in the male alliance networks of Indian Ocean bottlenose dolphins (Tursiops sp.) Biology Letters (2011) vol. 7, № 4, pp. 623–626.</p>
  </section>
  <section id="n_216">
   <title>
    <p>216</p>
   </title>
   <p>Davidsen, J., Ebel, H., Bornholdt, S.: Emergence of a small world from local interactions: modeling acquaintance networks. Physical Review Letters (2002) 88, статья 128701.</p>
  </section>
  <section id="n_217">
   <title>
    <p>217</p>
   </title>
   <p>Barabasi, A. L., Albert, R.: Emergence of scaling in random networks. Science (1999) 286, pp. 509–512.</p>
  </section>
  <section id="n_218">
   <title>
    <p>218</p>
   </title>
   <p>McComb, K., Moss, C., Sayailel, S., Baker, L.: Unusually extensive networks of vocal recognition in African elephants. Animal Behavior (2000) 59, pp. 1103–1109.</p>
  </section>
  <section id="n_219">
   <title>
    <p>219</p>
   </title>
   <p>Kondo, N., Izawa, E. I., Watanabe, S.: Crows cross-modally recognize group members but not non-group members. Proceedings of the Royal Society B (2012) 279 (1735), pp. 1937–1942.</p>
  </section>
  <section id="n_220">
   <title>
    <p>220</p>
   </title>
   <p>McAuliffea, K., Jordan, J. J., Warneken, F.: Costly third-party punishment in young children. Cognition (2015) vol. 134, pp. 1–10.</p>
  </section>
  <section id="n_221">
   <title>
    <p>221</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.ted.com/talks/rebecca_saxe_how_brains_make_moral_judgments">www.ted.com/talks/rebecca_saxe_how_brains_make_moral_judgments</a> (ab Minute 3:50).</p>
  </section>
  <section id="n_222">
   <title>
    <p>222</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.spiegel.de/wirtschaft/tuerkei-weist-hollaendische-kuehe-aus-a-1138952.html">http://www.spiegel.de/wirtschaft/tuerkei-weist-hollaendische-kuehe-aus-a-1138952.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_223">
   <title>
    <p>223</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=meiU6TxysCg">https://www.youtube.com/watch?v=meiU6TxysCg</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_224">
   <title>
    <p>224</p>
   </title>
   <p>Brosnan, S. F., de Waal, F. B. M.: Monkeys reject unequal pay. Nature (2003) 425, pp. 297 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_225">
   <title>
    <p>225</p>
   </title>
   <p>Brosnan, S. F., Schiff, H. C., de Waal, F. B. M.: Tolerance for inequity may increase with social closeness in chimpanzees. Proceedings of the Royal Society B (2005) 272, pp. 253–258.</p>
  </section>
  <section id="n_226">
   <title>
    <p>226</p>
   </title>
   <p>Brosnan, S. F., Flemming, T., Talbot, C. F., Mayo, L., Stoinski, T.: Orangutans (Pongo pygmaeus) do not form expectations based on their partner’s outcomes. Folia Primatologica (2010) 82, pp. 56–70.</p>
  </section>
  <section id="n_227">
   <title>
    <p>227</p>
   </title>
   <p>Talbot, C. F., Freeman, H. D., Williams, L. E., Brosnan, S. F.: Squirrel monkeys’ response to inequitable outcomes indicates a behavioural convergence within the primates. Biology Letters (2011) 7, pp. 680 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_228">
   <title>
    <p>228</p>
   </title>
   <p>Van Schaik, C. P., Damerius, L., Isler, K.: Wild Orangutan Males Plan and Communicate Their Travel Direction One Day in Advance. Public Library of Science One (2013) 8 (9).</p>
  </section>
  <section id="n_229">
   <title>
    <p>229</p>
   </title>
   <p>Krützen, M., Willems, E. P., van Schaik, C. P.: Culture and Geographic Variation in Orangutan Behaviour. Current Biology (2011) vol. 21, № 21.</p>
  </section>
  <section id="n_230">
   <title>
    <p>230</p>
   </title>
   <p>Massen, J. J. M., van den Berg, L. M., Spruijt, B. M., Sterck, E. H. M.: Inequity aversion in relation to effort and relationship quality in long-tailed macaques (Macaca fascicularis). American Journal of Primatology (2012) 74, pp. 145–156.</p>
  </section>
  <section id="n_231">
   <title>
    <p>231</p>
   </title>
   <p>Range, F., Leitner, K., Viranyi, Z.: The influence of the relationship and motivation on inequity aversion in dogs. Social Justice Research (2012) 25, pp. 170–194.</p>
  </section>
  <section id="n_232">
   <title>
    <p>232</p>
   </title>
   <p>Wascher, C. A. F., Bugnyar, T.: Behavioral responses to inequity in reward distribution and working effort in crows and ravens. Public Library of Science One (2013) 8(2), с. e56885. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0056885">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0056885</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_233">
   <title>
    <p>233</p>
   </title>
   <p>Oberliessen, L. et al.: Inequity aversion in rats, Rattus norvegicus. Animal Behaviour (2016) 115, pp. 157–166.</p>
  </section>
  <section id="n_234">
   <title>
    <p>234</p>
   </title>
   <p>Clay, Z., Ravaux, L., de Waal, F. B. M., Zuberbühler, K.: (2016) Bonobos (Pan paniscus) vocally protest against violations of social expectations. Journal of Comparative Psychology, vol. 130, № 1, pp. 44–54.</p>
  </section>
  <section id="n_235">
   <title>
    <p>235</p>
   </title>
   <p>Shaw, A., Olson, K. R.: Children discard a resource to avoid inequity. Journal of Experimental Psychology: General (2012) vol. 141, № 2, pp. 382–395.</p>
  </section>
  <section id="n_236">
   <title>
    <p>236</p>
   </title>
   <p>Brosnan, S. F., Talbot, C., Ahlgren, M., Lambeth, S. P., Schapiro, S. J.: Mechanisms underlying responses to inequitable outcomes in chimpanzees, Pan troglodytes. Animal Behaviour (2010) 79 (6), pp. 1229–1237.</p>
  </section>
  <section id="n_237">
   <title>
    <p>237</p>
   </title>
   <p>Leimgruber, K. L., Rosati, A. G., Santos, L. R.: Capuchin monkeys punish those who have more, Evolution and Human Behavior (2016) vol. 37, № 3, pp. 236–244.</p>
  </section>
  <section id="n_238">
   <title>
    <p>238</p>
   </title>
   <p>Riedl, K., Jensen, K., Call, J., Tomasello, M.: No third-party punishment in chimpanzees. Proceedings of the National Academy of Sciences (2012) 109, pp. 14824–14829.</p>
  </section>
  <section id="n_239">
   <title>
    <p>239</p>
   </title>
   <p>Haney, C., Banks, C., Zimbardo, P. G.: Interpersonal Dynamics in a Simulated Prison. International Journal of Criminology and Penology (1973) 1, pp. 69–97 или <a l:href="https://de.wikipedia.org/wiki/Stanford-Prison-Experiment">https://de.wikipedia.org/wiki/Stanford-Prison-Experiment</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_240">
   <title>
    <p>240</p>
   </title>
   <p>Andrews, K: Understanding norms without a theory of mind. Inquiry (2009) 52(5), pp. 433–448.</p>
  </section>
  <section id="n_241">
   <title>
    <p>241</p>
   </title>
   <p>Bojanowski, E.: Vocal behaviour in bottlenose dolphins (Tursiops truncatus): Ontogeny and contextual use in specific interactions. Doctoral dissertation, Free University of Berlin, Germany 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_242">
   <title>
    <p>242</p>
   </title>
   <p>Gonçalves, A.: Blanket stealing in captive chimpanzees (Pan troglodytes verus): An observed case of spontaneous fairness related behavior. Cadernos do GEEvH (2015) 4 (1), pp. 25–40.</p>
  </section>
  <section id="n_243">
   <title>
    <p>243</p>
   </title>
   <p>Thaler, R. H.: Toward a Positive Theory of Consumer Choice. Journal of Economic Behavior and Organization (1980) 1 (1), pp. 39–60.</p>
  </section>
  <section id="n_244">
   <title>
    <p>244</p>
   </title>
   <p>Davies, N. B.: Territorial defence in the speckled wood butterfly (Pararge aegeria): the resident always wins. Animal Behaviour (1978) 26, pp. 138–147.</p>
  </section>
  <section id="n_245">
   <title>
    <p>245</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=CPznMbNcfO8">https://www.youtube.com/watch?v=CPznMbNcfO8</a>, c 3:30 мин.</p>
  </section>
  <section id="n_246">
   <title>
    <p>246</p>
   </title>
   <p>Bradshaw, G. A. et al.: Elephant breakdown Social trauma: early disruption of attachment can affect the physiology, behaviour and culture of animals and humans over generations. Nature (2005) vol. 433.</p>
  </section>
  <section id="n_247">
   <title>
    <p>247</p>
   </title>
   <p>McComb, K., Baker, L., Moss, C.: African elephants show high levels of interest in the skulls and ivory of their own species. Biology Letters (2006) 2, pp. 26 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_248">
   <title>
    <p>248</p>
   </title>
   <p>Douglas-Hamilton, I., Bhalla, S., Wittemyer, G., Vollrath, F.: Behavioural reactions of elephants towards a dying and deceased matriarch. Applied Animal Behaviour Science (2006) 100 (1–2), pp. 87–102.</p>
  </section>
  <section id="n_249">
   <title>
    <p>249</p>
   </title>
   <p>Ritesh, J: Social behaviour of Asian elephants. How Social are Asian Elephants Elephas maximus? New York Science Journal (2010) 3 (1), pp. 27–31.</p>
  </section>
  <section id="n_250">
   <title>
    <p>250</p>
   </title>
   <p>Goodall, J.: The behaviour of free-living chimpanzees in the Gombe Stream Reserve. Animal Behaviour Monographs (1968) 1, pp. 163–311.</p>
  </section>
  <section id="n_251">
   <title>
    <p>251</p>
   </title>
   <p>Cronin, K. A., van Leeuwen, E. J. C., Mulenga, I. C., Bodamerm, M. D.: Behavioral response of a chimpanzee mother toward her dead infant. American Journal of Primatology (2011), vol. 73, № 5, pp. 415–421.</p>
  </section>
  <section id="n_252">
   <title>
    <p>252</p>
   </title>
   <p>Kooriyama, T.: The death of a newborn chimpanzee at Mahale: reactions of its mother and other individuals to the body. Pan Africa News (2009) 16 (2).</p>
  </section>
  <section id="n_253">
   <title>
    <p>253</p>
   </title>
   <p>Link zum Artikel und einigen Videos: <a l:href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982210002186">http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982210002186</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_254">
   <title>
    <p>254</p>
   </title>
   <p>Biro, D. et al.: Chimpanzee mothers at Bossou, Guinea carry the mummified remains of their dead infants. Current Biology (2010) vol. 20, № 8, с. R 351–R 352.</p>
  </section>
  <section id="n_255">
   <title>
    <p>255</p>
   </title>
   <p>Nonetheless we hope that further data from this already threatened community will not be quick in coming.</p>
  </section>
  <section id="n_256">
   <title>
    <p>256</p>
   </title>
   <p>Dudzinski, K. M., Sakai, M., Masaki, K., Kogi, K., Hishii, T., Kurimoto, M.: Behavioural observations of bottlenose dolphins towards two dead conspecifics. Aquatic Mammals 2003 29(1), pp. 108–116.</p>
  </section>
  <section id="n_257">
   <title>
    <p>257</p>
   </title>
   <p>Ritter, F.: Behavioural responses of rough-toothed dolphins to a dead newborn calf. Marine Mammal Science (2007) 23 (2), pp. 429–433.</p>
  </section>
  <section id="n_258">
   <title>
    <p>258</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.iucnredlist.org/">www.iucnredlist.org</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_259">
   <title>
    <p>259</p>
   </title>
   <p>Прим. переводчика: автор имеет в виду название песни Джулианы Вердинг «Wenn du denkst du denkst dann denkst du nur du denkst», которое послужило названием главы.</p>
  </section>
  <section id="n_260">
   <title>
    <p>260</p>
   </title>
   <p>Troje, N. F., Huber, L., Loidolt, M., Aust, U., Fieder, M.: Categorical learning in pigeons: the role of texture and shape in complex static stimuli. Vision Research (1999) 39, pp. 353–366.</p>
  </section>
  <section id="n_261">
   <title>
    <p>261</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.sciencedaily.com/releases/2009/02/090212141143.html">www.sciencedaily.com/releases/2009/02/090212141143.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_262">
   <title>
    <p>262</p>
   </title>
   <p>Wu, W., Moreno, A. M., Tangen, J. M., Reinhard, J.: Honeybees can discriminate between Monet and Picasso paintings. Journal of Comparative Physiology A (2013) 199 (1), pp. 45–55.</p>
  </section>
  <section id="n_263">
   <title>
    <p>263</p>
   </title>
   <p>Piaget, J.: Die Entwicklung des Objektbegriffs. In: Piaget, J.: Der Aufbau der Wirklichkeit beim Kinde. Stuttgart 1969, pp. 14–99.</p>
  </section>
  <section id="n_264">
   <title>
    <p>264</p>
   </title>
   <p>Pollok, B., Prior, H., Guentuerkuen, O.: Development of object permanence in food-storing magpies (Pica pica). Journal of Comparative Psychology (2000) 114, pp. 148–157.</p>
  </section>
  <section id="n_265">
   <title>
    <p>265</p>
   </title>
   <p>Miller, H. C., Gipson, C. D., Vaughan, A., Rayburn-Reeves, R., Zentall, T. R.: Object permanence in dogs: Invisible displacement in a rotation task. Psychonomic Bulletin &amp; Review (2009) 16, pp. 150–155.</p>
  </section>
  <section id="n_266">
   <title>
    <p>266</p>
   </title>
   <p>Triana, E., Pasnak, R.: Object permanence in cats and dogs. Animal Learning &amp; Behavior (1981) 9, pp. 135–139.</p>
  </section>
  <section id="n_267">
   <title>
    <p>267</p>
   </title>
   <p>Gomez, J.: Species comparative studies and cognitive development. Trends in Cognitive Sciences (2005) 9, pp. 118–125.</p>
  </section>
  <section id="n_268">
   <title>
    <p>268</p>
   </title>
   <p>Call, J.: Inferences about the location of food in the great apes (Pan paniscus, Pan troglodytes, Gorilla gorilla, and Pongo pygmaeus). Journal of Comparative Psychology (2004) 118, pp. 232–241.</p>
  </section>
  <section id="n_269">
   <title>
    <p>269</p>
   </title>
   <p>Schloegl, C., Schmidt, J., Boeckle, M., Weiß, B. M., Kotrschal, K.: Grey parrots use inferential reasoning based on acoustic cues alone. Proceedings of the Royal Society B (2012) vol. 279, № 1745.</p>
  </section>
  <section id="n_270">
   <title>
    <p>270</p>
   </title>
   <p>O’Hara, M., Auersperg, A. M. I., Bugnyar, T., Huber, L.: Inference by Exclusion in Goffin Cockatoos (Cacatua goffini). Public Library of Science One (2015) 10 (8).</p>
  </section>
  <section id="n_271">
   <title>
    <p>271</p>
   </title>
   <p>O’Hara, M. et al.: Reasoning by exclusion in the kea (Nestor notabilis). Animal Cognition (2016) 19, pp. 965.</p>
  </section>
  <section id="n_272">
   <title>
    <p>272</p>
   </title>
   <p>Hill, A., Collier-Baker, E., Suddendorf, T.: Inferential reasoning by exclusion in children (Homo sapiens). Journal of Comparative Psychology (2012), vol. 126 (3), pp. 243–254.</p>
  </section>
  <section id="n_273">
   <title>
    <p>273</p>
   </title>
   <p>Bräuer, J., Kaminski, J., Riedel, J., Call, J., Tomasello, M.: Making inferences about the location of hidden food: social dog, causal ape. Journal of Comparative Psychology (2006) 120, pp. 38–47.</p>
  </section>
  <section id="n_274">
   <title>
    <p>274</p>
   </title>
   <p>Aust, U., Range, F., Steurer, M., Huber, L.: Inferential reasoning by exclusion in pigeons, dogs, and humans. Animal Cognition (2008) 11(4), pp. 587–597.</p>
  </section>
  <section id="n_275">
   <title>
    <p>275</p>
   </title>
   <p>Zaine, I., Domeniconi, C., de Rose, J. C.: Exclusion performance and learning by exclusion in dogs. Journal of the Experimental Analysis of Behavior (2016) vol. 105, № 3.</p>
  </section>
  <section id="n_276">
   <title>
    <p>276</p>
   </title>
   <p>Taylora, A. H., Miller, R., Gray, R. D.: New Caledonian crows reason about hidden causal agents. Proceedings of the National Academy of Sciences (2012) vol. 109, № 40, pp. 16389–16391.</p>
  </section>
  <section id="n_277">
   <title>
    <p>277</p>
   </title>
   <p>Special Section: Reasoning Versus Association in Animal Cognition: Current Controversies and Possible Ways Forward. Journal of Comparative Psychology (2016) vol. 130, № 3.</p>
  </section>
  <section id="n_278">
   <title>
    <p>278</p>
   </title>
   <p>Herman, L. M., Richards, D. G., Wolz, J. P.: Comprehension of sentences by bottlenosed dolphins. Cognition (1984) 16, pp. 129–219.</p>
  </section>
  <section id="n_279">
   <title>
    <p>279</p>
   </title>
   <p>Bates, L. A., Sayialel, K. N., Njiraini, N., Poole, J. H., Moss, C., Byrne, R. W.: African elephants have expectations about the locations of out-of-sight family members. Biology Letters (2008) 4, pp. 34 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_280">
   <title>
    <p>280</p>
   </title>
   <p>Martinho. I., Kacelnik, A: Ducklings imprint on the relational concept of «same or different». Science (2016) 353, pp. 286.</p>
  </section>
  <section id="n_281">
   <title>
    <p>281</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.cell.com/cms/attachment/2050817622/2059082563/mmc2.mp4">http://www.cell.com/cms/attachment/2050817622/2059082563/mmc2.mp4</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_282">
   <title>
    <p>282</p>
   </title>
   <p>Vonk, J.: Gorilla (Gorilla gorilla gorilla) and orangutan (Pongo abelii) understanding of first- and second-order relations. Animal Cognition (2003) 6, pp. 77–86.</p>
  </section>
  <section id="n_283">
   <title>
    <p>283</p>
   </title>
   <p>Flemming, T. M., Thompson, R. K. R., Fagot, J.: Baboons, like humans, solve analogy by categorical abstraction of relations. Animal Cognition. (2013) 16, pp. 519–524.</p>
  </section>
  <section id="n_284">
   <title>
    <p>284</p>
   </title>
   <p>Smirnova, A., Zorina, Z., Obozova, T., Wasserman, E.: Crows Spontaneously Exhibit Analogical Reasoning (2015) vol. 25, № 2, pp. 256–260.</p>
  </section>
  <section id="n_285">
   <title>
    <p>285</p>
   </title>
   <p>Cheke, L. G., Loissel, E., Clayton, N. S.: How Do Children Solve Aesop’s Fable? Public Library of Science One (2012) 7(7), с. e40574. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0040574">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0040574</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_286">
   <title>
    <p>286</p>
   </title>
   <p>Jelbert, S. A., Taylor, A. H., Cheke, L. G., Clayton, N. S., Gray, R. D.: Using the Aesop’s fable paradigm to investigate causal understanding of water displacement by new caledonian crows. Public Library of Science One (2014) 9(3), с. e92895. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0092895">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0092895</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_287">
   <title>
    <p>287</p>
   </title>
   <p>Ghirlandaa, S., Lindd, J.: 'Aesop’s fable' experiments demonstrate trial-and-error learning in birds, but no causal understanding. Animal Behaviour (2017) vol. 123, pp. 239–247.</p>
  </section>
  <section id="n_288">
   <title>
    <p>288</p>
   </title>
   <p>Bird, C. D., Emery, N. J.: Rooks use stones to raise the water level to reach a floating worm. Current Biology (2009) 19, pp. 1410–1414.</p>
  </section>
  <section id="n_289">
   <title>
    <p>289</p>
   </title>
   <p>Hanus, D., Mendes, N., Tennie, C., Call, J.: Comparing the performances of apes (Gorilla gorilla, Pan troglodytes, Pongo pygmaeus) and human children (Homo sapiens) in the floating peanut task. Public Library of Science One (2011) 6(6), с. e19555. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019555">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0019555</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_290">
   <title>
    <p>290</p>
   </title>
   <p>Kuczaj, S. A., Gory, J. D., Xitco Jr., M. J.: How intelligent are dolphins? A partial answer based on their ability to plan their behavior when confronted with novel problems. The Japanese Journal of Animal Psychology (2009) vol. 59, № 1, pp. 99–115.</p>
  </section>
  <section id="n_291">
   <title>
    <p>291</p>
   </title>
   <p>Simila, T., Fugarte, F.: Surface and underwater observations of cooperatively feeding killer whales in Northern Norway. Canadian Journal of Zoology (1993), 71, pp. 1494–1499.</p>
  </section>
  <section id="n_292">
   <title>
    <p>292</p>
   </title>
   <p>Nottestad, L., Ferno, A., Axelsen, B. E.: Digging in the deep: killer whales’ advanced hunting tactic. Polar Biology (2002) 25, pp. 939–941.</p>
  </section>
  <section id="n_293">
   <title>
    <p>293</p>
   </title>
   <p>Guinet, C., Bouvier, J.: Development of intentional stranding hunting techniques in killer whale (Orcinus orca) calves at Crozet Archipelago. Canadian Journal of Psychology (1995) 73, pp. 27–33.</p>
  </section>
  <section id="n_294">
   <title>
    <p>294</p>
   </title>
   <p>Visser, I. N., Smith, T. G., Bullock, I. D., Green, G. D., Carlsson, O. G., Imberti, с.: Antartic peninsula killer whales (Orcinus orca) hunt seals and a penguin on floating ice. Marine Mammal Science (2008) 24, pp. 225–234.</p>
  </section>
  <section id="n_295">
   <title>
    <p>295</p>
   </title>
   <p>Duffy-Echevarria, E. E., Connor, R. C., St. Aubin, D. J.: Observations of strandfeeding behavior by bottlenose dolphins (Tursiops truncatus) in Bull Creek, South Carolina. Marine Mammal Science (2008) vol. 24, № 1, pp. 202–206.</p>
  </section>
  <section id="n_296">
   <title>
    <p>296</p>
   </title>
   <p>Fertl, D., Wilson, B.: Bubble use during prey capture by a lone bottlenose dolphin (Tursiops truncatus). Aquatic Mammals (1997) 23 (2), pp. 113 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_297">
   <title>
    <p>297</p>
   </title>
   <p>Lewis, J. S., Schroeder, W.: Mud plume feeding, a unique foraging behavior of the bottlenose dolphin (Tursiops truncatus) in the Florida Keys. Gulf of Mexico. Science (2003) vol. 21, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_298">
   <title>
    <p>298</p>
   </title>
   <p>Smolker, R. A., Richards, A. F., Connor, R. C., Mann, J., Berrgren, P.: Sponge carrying by Indian Ocean bottlenose dolphins: possible tool use by a delphinid. Ethology (1997) 103, pp. 454–465.</p>
  </section>
  <section id="n_299">
   <title>
    <p>299</p>
   </title>
   <p>Pryor, K., Lindbergh, J., Lindbergh, S., Milano, R.: A dolphin-human fishing cooperative in Brazil. Marine Mammal Science (1990) 6, pp. 77–82.</p>
  </section>
  <section id="n_300">
   <title>
    <p>300</p>
   </title>
   <p>Onishi, S.: Mutualistic fishing between fisherman and Irrawaddy dolphins in Myanmar. Tigerpaper (2008) 35, pp. 1–8.</p>
  </section>
  <section id="n_301">
   <title>
    <p>301</p>
   </title>
   <p>Guillerault, N. et al.: Does the non-native European catfish Silurus glanis threaten French river fish populations? Freshwater Biology (2015) vol. 60, № 5, pp. 922–928.</p>
  </section>
  <section id="n_302">
   <title>
    <p>302</p>
   </title>
   <p>Die Epigenetik beschäftigt sich mit der umweltbedingten Aktivierung und Deaktivierung von Genen, ohne dass dabei der genetische Code verändert wird.</p>
  </section>
  <section id="n_303">
   <title>
    <p>303</p>
   </title>
   <p>Pruetz, J. D., Bertolani, P.: Savanna Chimpanzees, Pan troglodytes verus, Hunt with Tools. Current Biology (2007) vol. 17, № 5, pp. 412–417.</p>
  </section>
  <section id="n_304">
   <title>
    <p>304</p>
   </title>
   <p>Boesch, C.: Joint cooperative hunting among wild chimpanzees: Taking natural observations seriously. Commentary/Tomasello et al.: Understanding and sharing intentions. Behavioral and Brain Sciences (2005) vol. 28, № 5.</p>
  </section>
  <section id="n_305">
   <title>
    <p>305</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://de.wikipedia.org/wiki/Mengenunterscheidung_bei_Tieren">https://de.wikipedia.org/wiki/Mengenunterscheidung_bei_Tieren</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_306">
   <title>
    <p>306</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.guardian.co.uk/science/2003/jul/03/research.science/print">http://www.guardian.co.uk/science/2003/jul/03/research.science/print</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_307">
   <title>
    <p>307</p>
   </title>
   <p>Sellitto, M., Ciaramelli, E., di Pellegrino, G.: The neurobiology of intertemporal choice: insight from imaging and lesion studies. Reviews in the Neurosciences (2011) vol. 22, № 5.</p>
  </section>
  <section id="n_308">
   <title>
    <p>308</p>
   </title>
   <p>Mischel, W.: Der Marshmallow-Test: Willensstärke, Belohnungsaufschub und die Entwicklung der Persönlichkeit, München 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_309">
   <title>
    <p>309</p>
   </title>
   <p>Call, J., Carpenter, M.: Do apes and children know what they have seen? Animal Cognition (2001) 3(4), pp. 207–220.</p>
  </section>
  <section id="n_310">
   <title>
    <p>310</p>
   </title>
   <p>Foote, A. L., Crystal, J. D.: Metacognition in the rat. Current Biology (2007) 17(6), pp. 551–555.</p>
  </section>
  <section id="n_311">
   <title>
    <p>311</p>
   </title>
   <p>Haun, D. B. M., Nawroth, C., Call, J.: Great Apes’ Risk-Taking Strategies in a Decicion Making Task. Public Library of Science One (2011) 6 (12), с. e28801. Doi:10.1371/journal.pone.0028801</p>
  </section>
  <section id="n_312">
   <title>
    <p>312</p>
   </title>
   <p>Smith, J. D., Schull, J., Strote, J., McGee, K., Egnor, R., Erb, L.: The uncertain response in the bottlenosed dolphin (Tursiops truncatus). Journal of Experimental Psychology: General (1995) 124 (4), pp. 391–408.</p>
  </section>
  <section id="n_313">
   <title>
    <p>313</p>
   </title>
   <p>Rosati, A. G., Santos, L. R.: Spontaneous Metacognition in Rhesus Monkeys. Psychological Science (2016) vol. 27, № 9.</p>
  </section>
  <section id="n_314">
   <title>
    <p>314</p>
   </title>
   <p>Vining, A. Q., Marsh, H. L.: Information seeking in capuchins (Cebus apella): A rudimentary form of metacognition? Animal Cognition (2015) vol. 18, № 3, pp. 667–681.</p>
  </section>
  <section id="n_315">
   <title>
    <p>315</p>
   </title>
   <p>Castro, L., Wasserman, E. A.: Information-seeking behavior: Exploring metacognitive control in pigeons. Animal Cognition (2013) 16, pp. 241–254.</p>
  </section>
  <section id="n_316">
   <title>
    <p>316</p>
   </title>
   <p>Perry, C. J., Barron, A. B.: Honey bees selectively avoid difficult choices. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2013) 110 (47), pp. 19155–19159.</p>
  </section>
  <section id="n_317">
   <title>
    <p>317</p>
   </title>
   <p>Broom, D. M., Sena, H., Moynihan, K. L.: Pigs learn what a mirror image represents and use it to obtain information. Animal Behaviour (2009) vol. 78, № 5, pp. 1037–1041.</p>
  </section>
  <section id="n_318">
   <title>
    <p>318</p>
   </title>
   <p>Itakura, S.: Mirror guided behavior in Japanese monkeys (Macaca fuscata fuscata). Primates (1987) 28, pp. 149–161.</p>
  </section>
  <section id="n_319">
   <title>
    <p>319</p>
   </title>
   <p>Pepperberg, I. M., Garcia, S. E., Jackson, E. C., Marconi, S.: Mirror use by African Grey Parrots (Psittacus erithacus). Journal of Comparative Psychology (1995) 109, pp. 182–195.</p>
  </section>
  <section id="n_320">
   <title>
    <p>320</p>
   </title>
   <p>Medina, F. S., Taylor, A. H., Hunt, G. R., Gray, R. D.: New Caledonian crows responses to mirrors. Animal Behaviour (2011) 82, pp. 981–993.</p>
  </section>
  <section id="n_321">
   <title>
    <p>321</p>
   </title>
   <p>Howella, T. J., Bennett, P. C.: Can dogs (Canis familiaris) use a mirror to solve a problem? Journal of Veterinary Behavior: Clinical Applications and Research (2011) vol. 6, № 6, pp. 306–312.</p>
  </section>
  <section id="n_322">
   <title>
    <p>322</p>
   </title>
   <p>Parker, S. T.: A developmental approach to the origins of self-recognition in great apes and human infants. Journal of Human Evolution (1991) 6, pp. 435–449.</p>
  </section>
  <section id="n_323">
   <title>
    <p>323</p>
   </title>
   <p>Gallup Jr., G. G.: Chimpanzees: Self recognition. Science (1970) 167 (3914), pp. 86 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_324">
   <title>
    <p>324</p>
   </title>
   <p>Речь идет о карикатуре Ганса Тракслера, где экзаменатор предлагает птице, обезьяне, пингвину, слону, рыбе, тюленю и собаке выполнить одну и ту же (для «справедливого отбора») задачу — залезть на дерево.</p>
  </section>
  <section id="n_325">
   <title>
    <p>325</p>
   </title>
   <p>Reiss, D., Marino, L.: Mirror self-recognition in the bottlenose dolphin: A case of cognitive convergence. Proceedings of the National Academy of Sciences (2001) vol. 98, № 10, pp. 5937–5942.</p>
  </section>
  <section id="n_326">
   <title>
    <p>326</p>
   </title>
   <p>Delfoura, F., Marten, K.: Mirror image processing in three marine mammal species: killer whales (Orcinus orca), false killer whales (Pseudorca crassidens) and California sea lions (Zalophus californianus). Behavioural Processes (2001) vol. 53, № 3, pp. 181–190.</p>
  </section>
  <section id="n_327">
   <title>
    <p>327</p>
   </title>
   <p>Plotnik, J. M. P., de Waal, F. B. M., Reiss, D.: Self-recognition in an Asian elephant. Proceedings of the National Academy of Sciences (2006) 103 (45), pp. 17053–17057.</p>
  </section>
  <section id="n_328">
   <title>
    <p>328</p>
   </title>
   <p>Prior, H., Schwarz, A., Güntürkün, O., de Waal, F. B. M.: Mirror-Induced Behavior in the Magpie (Pica pica): Evidence of Self-Recognition. PLoS Biology (2008) 6 (8).</p>
  </section>
  <section id="n_329">
   <title>
    <p>329</p>
   </title>
   <p>Rahde, T.: Stufen der mentalen Repräsentation bei Keas (Nestor notabilis). Dissertation im Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie der Freien Universität Berlin (2014) <a l:href="http://www.diss.fu-berlin.de/diss/receive/FUDISS_thesis_000000096348">www.diss.fu-berlin.de/diss/receive/FUDISS_thesis_000000096348</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_330">
   <title>
    <p>330</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=M2I0kwSua44">https://www.youtube.com/watch?v=M2I0kwSua44</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_331">
   <title>
    <p>331</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.wired.com/wiredscience/2010/09/monkey-self-awareness/">http://www.wired.com/wiredscience/2010/09/monkey-self-awareness/</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_332">
   <title>
    <p>332</p>
   </title>
   <p>Rajala, A. Z., Reininger, K. R., Lancaster, K. M., Populin, L. C.: Rhesus monkeys (Macaca mulatta) do recognize themselves in the mirror: implications for the evolution of self-recognition. Public Library of Science One (2010) 5(9), с. e12865. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0012865">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0012865</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_333">
   <title>
    <p>333</p>
   </title>
   <p>Epstein, L., Skinner, R. P., Skinner, B. F.: Self-awareness in the pigeon. Science (1981) 212 (4495), pp. 695 и др.</p>
  </section>
  <section id="n_334">
   <title>
    <p>334</p>
   </title>
   <p>Lewis, M.: The origins and uses of self-awarenesss or the mental representation of me. Consciousness and Cognition (2011) 20, pp. 120–129.</p>
  </section>
  <section id="n_335">
   <title>
    <p>335</p>
   </title>
   <p>Broesch, T., Callaghan, T., Henrich, J., Murphy, C., Rochat, P.: Cultural Variations in Children’s Mirror Self-Recognition. Journal of Cross-Cultural Psychology (2011) vol. 42, № 6, pp. 1018–1029.</p>
  </section>
  <section id="n_336">
   <title>
    <p>336</p>
   </title>
   <p>Asendorpf, J. B., Warkentin, V., Baudonniere, P. M.: Self-Awareness and Other Awareness II: Mirror Self-Recognition, Social Contigency Awareness, and Synchronic Imitation. Developmental Psychology (1996) 32 (2), pp. 313–321.</p>
  </section>
  <section id="n_337">
   <title>
    <p>337</p>
   </title>
   <p>Derégnaucourt, S., Bovet, D.: The perception of self in birds. Neuroscience and Biobehavioral Reviews (2016) 69, pp. 1–14.</p>
  </section>
  <section id="n_338">
   <title>
    <p>338</p>
   </title>
   <p>Ari, C., D’Agostino, D. P.: Contingency checking and self-directed behaviors in giant manta rays: Do elasmobranchs have self-awareness? Journal of Ethology (2016) vol. 34, № 2, pp. 167–174.</p>
  </section>
  <section id="n_339">
   <title>
    <p>339</p>
   </title>
   <p>Cammaerts, M. C., Cammaerts, R.: Are Ants (Hymenoptera, Formicidae) Capable of Self Recognition? Journal of Science (2015) 5, pp. 521–532.</p>
  </section>
  <section id="n_340">
   <title>
    <p>340</p>
   </title>
   <p>Schetsche, M.: Interspezies-Kommunikation. Voraussetzungen und Grenzen. PeriLog — Freiburger Beiträge zur Kultur- und Sozialforschung. Berlin 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_341">
   <title>
    <p>341</p>
   </title>
   <p>Hodson, H.: I know it’s me talking. New Scientist (2015) 18.</p>
  </section>
  <section id="n_342">
   <title>
    <p>342</p>
   </title>
   <p>Caldwell, M. C., Caldwell, D. K.: Individualized whistle contours in bottlenose dolphins (Tursiops truncatus). Science (1965) 207, pp. 434 и далее, а также Caldwell, M. C., Caldwell, D. K., Tyack, P. L.: Review of the signature-whistle hypothesis for the Atlantic bottlenose dolphin. In: Leatherwood, S., Reeves, R. R.: The Bottlenose Dolphin, New York 1990, pp. 199–233.</p>
  </section>
  <section id="n_343">
   <title>
    <p>343</p>
   </title>
   <p>Quick, N. J., Janik, V. M.: Bottlenose dolphins exchange signature whistles when meeting at sea. Proceedings of the Royal Society (2012) vol. 279, № 1738, pp. 2539–2545.</p>
  </section>
  <section id="n_344">
   <title>
    <p>344</p>
   </title>
   <p><strong>В так</strong> называемом канале SOFAR (SOund Fixing And Ranging) на глубине от 500 до 1000 метров у звука из-за температуры, давления и солености воды ниже сопротивляемость, поэтому его легко направлять. Известно, что кашалоты используют этот канал для ориентации на тысячи километров вокруг себя.</p>
  </section>
  <section id="n_345">
   <title>
    <p>345</p>
   </title>
   <p>King, S. L., Janik, V.: Bottlenose dolphins can use learned vocal labels to address each other. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. (2013) vol. 110, № 32, pp. 13216–13221.</p>
  </section>
  <section id="n_346">
   <title>
    <p>346</p>
   </title>
   <p>Watwood, S. L., Owen, E. C. G., Tyack, P. L., Wells, R. S.: Signature whistle use by temporarily restrained and free-swimming bottlenose dolphins, Tursiops truncatus. Animal Behaviour (2005) 69, pp. 1373–1386.</p>
  </section>
  <section id="n_347">
   <title>
    <p>347</p>
   </title>
   <p>Richards, D. G., Wolz, J. P., Herman, L. M.: Vocal mimicry of computer-generated sounds and vocal labeling of objects by a bottlenosed dolphin, Tursiops truncatus. Journal of Comparative Psychology (1984) 98, pp. 10–28.</p>
  </section>
  <section id="n_348">
   <title>
    <p>348</p>
   </title>
   <p>Herman, L. M., Richards, D. G., Wolz, J. P.: Comprehension of sentences by bottlenosed dolphins. Cognition (1984) 16, pp. 129–219.</p>
  </section>
  <section id="n_349">
   <title>
    <p>349</p>
   </title>
   <p>Janik, V.: Cetacean vocal learning and communication. Current Opinion in Neurobiology (2014) 28, pp. 60–65.</p>
  </section>
  <section id="n_350">
   <title>
    <p>350</p>
   </title>
   <p><strong>Watwood,</strong> S. L., Tyack, P. L., Wells, R. S.: Whistle sharing in paired male bottlenose dolphins, Tursiops truncatus. Behavioral Ecology and Sociobiology (2004) 55, pp. 531–543.</p>
  </section>
  <section id="n_351">
   <title>
    <p>351</p>
   </title>
   <p>Berg, K. S., Delgado, S., Okawa, R., Beissinger, S. R., Bradbury, J. W.: Contact calls are used for individual mate recognition in free-ranging green-rumped parrotlets, Forpus passerinus. Animal Behaviour (2011) 81, pp. 241–248.</p>
  </section>
  <section id="n_352">
   <title>
    <p>352</p>
   </title>
   <p>Janik, V., Sayigh, L. S.: Communication in bottlenose dolphins: 50 years of signature whistle research. Journal of Comparative Physiology A (2013) 199, pp. 479–489.</p>
  </section>
  <section id="n_353">
   <title>
    <p>353</p>
   </title>
   <p>Berg, K. S., Delgado, S., Cortopassi, K. A., Beissinger, S. R., Bradbury, J. W.: Vertical transmission of learned signatures in a wild parrot. Proceedings of the Royal Society B (2012) 279, pp. 585–591.</p>
  </section>
  <section id="n_354">
   <title>
    <p>354</p>
   </title>
   <p>В русском языке для перевода может использоваться термин личностность.</p>
  </section>
  <section id="n_355">
   <title>
    <p>355</p>
   </title>
   <p>Brensing, K: Persönlichkeitsrechte für Tiere: Die nächste Stufe der moralischen Evolution. Freiburg 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_356">
   <title>
    <p>356</p>
   </title>
   <p>Умами часто называют «услада сердца». Наши вкусовые рецепторы реагируют на глутаминовую кислоту, аминокислоту, которая является маркером белка в богатой белками пище.</p>
  </section>
  <section id="n_357">
   <title>
    <p>357</p>
   </title>
   <p>John, O. P., Naumann, L. P., Soto, C. J.: Paradigm Shift to the Integrative Big Five Trait Taxonomy. In: Handbook of Personality Theory and Research, third Edition 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_358">
   <title>
    <p>358</p>
   </title>
   <p>Dingemanse, N. J., Réale, D.: Natural selection and animal personality. Behaviour (2005) vol. 142, № 9–10, pp. 1159–1168.</p>
  </section>
  <section id="n_359">
   <title>
    <p>359</p>
   </title>
   <p>Holbrook, C. T., Wright, C. M., Pruitt, J. N.: Individual differences in personality and behavioural plasticity facilitate division of labour in social spider colonies. Animal Behaviour (2014) vol. 97, pp. 177–183.</p>
  </section>
  <section id="n_360">
   <title>
    <p>360</p>
   </title>
   <p>Briffa, M., Sneddon, L. U.: Proximate mechanisms of animal personality among-individual behavioural variation in animals. Behaviour (2016) vol. 153, № 13–14, pp. 1509–1515.</p>
  </section>
  <section id="n_361">
   <title>
    <p>361</p>
   </title>
   <p>Jones, A. C., Gosling, S. D.: Temperament and personality in dogs (Canis familiaris): A review and evaluation of past research. Applied Animal Behaviour Science (2005) vol. 95, № 1, pp. 1–53.</p>
  </section>
  <section id="n_362">
   <title>
    <p>362</p>
   </title>
   <p>Briffa, M., Weiss, A.: Animal Personality. Current Biology (2010) 20, с. R 912–R 914.</p>
  </section>
  <section id="n_363">
   <title>
    <p>363</p>
   </title>
   <p>Kandler, C., Riemann, R., Spinath, F. M., Angleitner, A.: Sources of Variance in Personality Facets: A Multiple-Rater Twin Study of Self-Peer, Peer-Peer, and Self-Self (Dis)Agreement. Journal of Personality (2010) vol. 78, № 5, pp. 1565–1594.</p>
  </section>
  <section id="n_364">
   <title>
    <p>364</p>
   </title>
   <p>Verhulst, C. E., Mateman, A. C., Zwier, M. V., Caro, S. P., Verhoeven, K. J. F., van Oers, K.: Evidence from pyrosequencing indicates that natural variation in animal personality is associated with DRD 4 DNA methylation. Molecular Ecology (2016) 25, pp. 1801–1811.</p>
  </section>
  <section id="n_365">
   <title>
    <p>365</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду, конечно, не сама молекула метана (СН4), а лишь метиловый остаток.</p>
  </section>
  <section id="n_366">
   <title>
    <p>366</p>
   </title>
   <p>Brennecke, A. et al.: Biosphäre Sekundarstufe II — Themenbände: Ökologie. Schülerbuch Berlin 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_367">
   <title>
    <p>367</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www2.klett.de/sixcms/media.php/82/biomax_epigenetik.pdf">http://www2.klett.de/sixcms/media.php/82/biomax_epigenetik.pdf</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_368">
   <title>
    <p>368</p>
   </title>
   <p>Bartal, I. B. A., Decety, J., Mason, P.: Empathy and pro-social behavior in rats. Science (2011) vol. 334, № 6061, pp. 1427–1430.</p>
  </section>
  <section id="n_369">
   <title>
    <p>369</p>
   </title>
   <p>Heinzen, T. E., Lilienfeld, S. O., Nolan, S. A.: Clever Hans. What a horse can teach us about self deception. Skeptic (2015) 20 (1), pp. 10–18.</p>
  </section>
  <section id="n_370">
   <title>
    <p>370</p>
   </title>
   <p>Heinzen, T. E., Lilienfeld, S. O., Nolan, S. A.: Clever Hans. What a horse can teach us about self deception. Skeptic (2015) 20 (1), pp. 10–18.</p>
  </section>
  <section id="n_371">
   <title>
    <p>371</p>
   </title>
   <p>Krall, K.: Denkende Tiere. Beiträge zur Tierseelenkunde auf Grund eigener Versuche. Der kluge Hans und meine Pferde Muhamed und Zarif. Leipzig 1912.</p>
  </section>
  <section id="n_372">
   <title>
    <p>372</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://de.wikipedia.org/wiki/Carl_Georg_Schillings">https://de.wikipedia.org/wiki/Carl_Georg_Schillings</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_373">
   <title>
    <p>373</p>
   </title>
   <p>Mangelsdorf, M.: Interaktion zwischen Menschen und Pferden — im Vergleich zu Wölfen und Hunden in Interspezies-Kommunikation. Voraussetzungen und Grenzen. PeriLog Freiburger Beiträge zur Kultur- und Sozialforschung (2014) vol. 7, pp. 42–64.</p>
  </section>
  <section id="n_374">
   <title>
    <p>374</p>
   </title>
   <p>Malavasi, R., Huber, L.: Evidence of heterospecific referential communication from domestic horses (Equus caballus) to humans. Animal Cognition (2016) 19 (5).</p>
  </section>
  <section id="n_375">
   <title>
    <p>375</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.eco-etho-recherche.com/">www.eco-etho-recherche.com</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_376">
   <title>
    <p>376</p>
   </title>
   <p>Kiley-Worthington, M.: Nonhuman mind-reading ability Commentary on Harnad on Other Minds. Animal Sentience (2016) 2016.070.</p>
  </section>
  <section id="n_377">
   <title>
    <p>377</p>
   </title>
   <p>Chen, Q., Panksepp, J. B., Lahvis, G. P.: Empathy Is Moderated by Genetic Background in Mice. Public Library of Science One (2009) 4 (2).</p>
  </section>
  <section id="n_378">
   <title>
    <p>378</p>
   </title>
   <p>Dallya, J. M., Emery, N. J., Claytona, N. S.: Avian Theory of Mind and counter espionage by food-caching western scrub-jays (Aphelocoma californica). In Special Issue: Theory of Mind: Specialized capacity or emergent property? European Journal of Developmental Psychology (2010) vol. 7, № 1, pp. 17–37.</p>
  </section>
  <section id="n_379">
   <title>
    <p>379</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://saxelab.mit.edu/index.php">http://saxelab.mit.edu/index.php</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_380">
   <title>
    <p>380</p>
   </title>
   <p>Call, J., Tomasello, M.: Does the chimpanzee have a theory of mind? 30 years later. Trends in Cognitive Sciences (2008) vol. 12, № 5.</p>
  </section>
  <section id="n_381">
   <title>
    <p>381</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=dawfSPx3yPM">https://www.youtube.com/watch?v=dawfSPx3yPM</a> и <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=M0l29ghH2GE">https://www.youtube.com/watch?v=M0l29ghH2GE</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_382">
   <title>
    <p>382</p>
   </title>
   <p>Krupenye, C., Kano, F., Hirata, S., Call, J. Tomasello, M.: Great apes anticipate that other individuals will act according to false beliefs. Science (2016) 354 (6308), pp. 110–114.</p>
  </section>
  <section id="n_383">
   <title>
    <p>383</p>
   </title>
   <p>Southgate, V., Senju, A., Csibra, G.: Action Anticipation Through Attribution of False Belief by 2-Year-Olds. Psychological Science (2007) 18, pp. 587–592.</p>
  </section>
  <section id="n_384">
   <title>
    <p>384</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&amp;v=CCXx2bNk6UA">www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&amp;v=CCXx2bNk6UA</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_385">
   <title>
    <p>385</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=h7XjOMUpa1I">https://www.youtube.com/watch?v=h7XjOMUpa1I</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_386">
   <title>
    <p>386</p>
   </title>
   <p>Caldwell, M. C., Caldwell, D. K.: Epimeletic (Care-giving) behavior in cetacea. Chapter 33, pp. 755–788. In: Norris, K. S. (ed.). Whales, Dolphins and Porpoises. Berkeley 1966.</p>
  </section>
  <section id="n_387">
   <title>
    <p>387</p>
   </title>
   <p>Pilleri, G.: Epimeletic behavior in cetacea: Intelligent or instinctive? In: Pilleri, G.: Investigations on Cetacea. Sastamala 1984, pp. 30–48.</p>
  </section>
  <section id="n_388">
   <title>
    <p>388</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=-lw8_SAtX8o">https://www.youtube.com/watch?v=-lw8_SAtX8o</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_389">
   <title>
    <p>389</p>
   </title>
   <p>Connor, R. C., Norris, K. S.: Are dolphins reciprocal altruists? The American Naturalist (1982) 119 (3), pp. 372–385.</p>
  </section>
  <section id="n_390">
   <title>
    <p>390</p>
   </title>
   <p>Bates, L. A. et al.: Do Elephants Show Empathy? Journal of Consciousness Studies (2008) vol. 15, № 10–11, pp. 204–225.</p>
  </section>
  <section id="n_391">
   <title>
    <p>391</p>
   </title>
   <p>Kahneman, D., Tversky, A.: Prospect theory: an analysis of decision under risk. Econometrica (1979) 47, pp. 263–292.</p>
  </section>
  <section id="n_392">
   <title>
    <p>392</p>
   </title>
   <p>Chen, M. K., Lakshminarayanan, V., Santos, L. R.: The evolution of our preferences: evidence from capuchin monkey trading behavior. Journal of Political Economy (2006) 114, pp. 517–537.</p>
  </section>
  <section id="n_393">
   <title>
    <p>393</p>
   </title>
   <p>Latty, T., Beekman, M.: Irrational decision-making in an amoeboid organism: transitivity and context-dependent preferences. Proceedings of the Royal Society B (2010) vol. 278, № 1703.</p>
  </section>
  <section id="n_394">
   <title>
    <p>394</p>
   </title>
   <p>Долгое время ученые считали, что слизевики, или, если говорить научным языком, миксомицеты (от древнегреческого μύκης — гриб), относятся к царству грибов. Внутри царства грибов миксомицеты выделялись или в особое подцарство или в отдел — таксон еще более низкой категории. Но описанные здесь свойства слизевиков наряду с массой других их особенностей склонили большинство исследователей к идее выделить их из царства грибов в ранге отдела. Но пока достойного места в биологической классификации им найти не смогли.</p>
  </section>
  <section id="n_395">
   <title>
    <p>395</p>
   </title>
   <p>Это не просто фигура речи. Многие исследователи вполне серьезно склонны помещать слизевиков среди животных.</p>
  </section>
  <section id="n_396">
   <title>
    <p>396</p>
   </title>
   <p>Может быть, и бессознательно, но они очень часто именно так и поступают.</p>
  </section>
  <section id="n_397">
   <title>
    <p>397</p>
   </title>
   <p>Если я спасаю вас от поворота не туда, когда вы заблудились, разве имеет значение, что я вами управляю? <a l:href="https://www.mondora.com/#!/post/410b0d1b157ffa2dd33f43e504841b66">https://www.mondora.com/#!/post/410b0d1b157ffa2dd33f43e504841b66</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_398">
   <title>
    <p>398</p>
   </title>
   <p>Правое височно-теменное соединение.</p>
  </section>
  <section id="n_399">
   <title>
    <p>399</p>
   </title>
   <p>Gazzaniga, M.: Die Ich-Illusion. Wie Bewusstsein und freier Wille entstehen. München 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_400">
   <title>
    <p>400</p>
   </title>
   <p>Soon, C. S., Brass, M., Heinze, H. J., Haynes, J. D.: Unconscious determinants of free decisions in the human brain. Nature Neuroscience (2008) 11(5), pp. 543 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_401">
   <title>
    <p>401</p>
   </title>
   <p>Romero, T., Ito, M., Saito, A., Hasegawa, T.: Social Modulation of Contagious Yawning in Wolves. Public Library of Science One (2014) 9(8) с. e105963. <a l:href="https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105963">https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105963</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_402">
   <title>
    <p>402</p>
   </title>
   <p>Miller, M. L., Gallup, A. C., Vogel, A. R., Vicario, S. M., Clark, A. B.: Evidence for contagious behaviors in budgerigars (Melopsittacus undulatus): an observational study of yawning and stretching. Behavioural Processes (2012) 89, pp. 264–270.</p>
  </section>
  <section id="n_403">
   <title>
    <p>403</p>
   </title>
   <p>Joly-Mascheroni, R. M., Senju, A., Shepherd, A. J.: Dogs catch human yawns. Biology Letters (2008) 4, pp. 446 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_404">
   <title>
    <p>404</p>
   </title>
   <p>Keysers, C., Gazzola, V.: A Plea for Cross-species Social Neuroscience. Current Topics in Behavioral Neurosciences (2017) 30, pp. 179–191.</p>
  </section>
  <section id="n_405">
   <title>
    <p>405</p>
   </title>
   <p>Lamma, C., Majdandžića, J.: The role of shared neural activations, mirror neurons, and morality in empathy — A critical comment. Neuroscience Research (2015) vol. 90, pp. 15–24.</p>
  </section>
  <section id="n_406">
   <title>
    <p>406</p>
   </title>
   <p>Allman, J. M., Watson, K. K., Tetrault, N. A., Hakeem, A. Y.: Intuition and autism: a possible role for von Economo neurons. Trends in Cognitive Science (2005) 9, pp. 367–373.</p>
  </section>
  <section id="n_407">
   <title>
    <p>407</p>
   </title>
   <p>Nimchinsky, E. A., Gilissen, E., Allman, J. M., Perl, D. P., Erwin, J. M., Hof, P. R.: A neuronal morphologic type unique to humans and great apes. Proceedings of the National Academy of Sciences (1999) 96, pp. 5268–5273.</p>
  </section>
  <section id="n_408">
   <title>
    <p>408</p>
   </title>
   <p>Butti, C., Sherwood, C. C., Hakeem, A. Y., Allman, J. M., Hof, P. R.: Total number and volume of von Economo neurons in the cerebral cortex of cetaceans. Journal of Comparative Neurology (2009) 515 (2), pp. 243–259.</p>
  </section>
  <section id="n_409">
   <title>
    <p>409</p>
   </title>
   <p>Hakeem, A. Y., Sherwood, C. C., Bonar, C. J., Butti, C., Hof, P. R., Allman, J. M.: Von Economo neurons in the elephant brain. Anatomical Record: Advances in Integrative Anatomy and Evolutionary Biology (2008) 292 (2), pp. 242–248.</p>
  </section>
  <section id="n_410">
   <title>
    <p>410</p>
   </title>
   <p>Güntürkün, O., Bugnyar, T.: Cognition without Cortex. Trends in Cognitive Sciences (2016) vol. 20, № 4, pp. 291–303.</p>
  </section>
  <section id="n_411">
   <title>
    <p>411</p>
   </title>
   <p>Prathera, J., Okanoyab, K., Bolhuis, J. J.: Brains for birds and babies: Neural parallels between birdsong and speech acquisition. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews (2017) accepted manuscript in press <a l:href="https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.12.035">https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.12.035</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_412">
   <title>
    <p>412</p>
   </title>
   <p>Olson, C. R., Owen, D. C., Ryabinin, A. E., Mello, C. V.: Drinking Songs: Alcohol Effects on Learned Song of Zebra Finches. Public Library of Science One (2014) <a l:href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0115427">http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0115427</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_413">
   <title>
    <p>413</p>
   </title>
   <p>Bshary, R., Gingins, S., Vail, A. L.: Social cognition in fishes. Trends in Cognitive Sciences (2014) vol. 18, № 9, pp. 465–471.</p>
  </section>
  <section id="n_414">
   <title>
    <p>414</p>
   </title>
   <p>Nikolaenko, V. A.: Kamchatka Bear. Moskau 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_415">
   <title>
    <p>415</p>
   </title>
   <p>Seryodkin, I. V.: Marking activity of the Kamchatka brown bear (Ursus arctos piscator). Achievements in the Life Sciences (2014) vol. 8, № 2, pp. 153–161.</p>
  </section>
  <section id="n_416">
   <title>
    <p>416</p>
   </title>
   <p>Shohat-Ophir, G., Kaun, K. R., Azanchi, R., Mohammed, H., Heberlein, U.: Sexual deprivation increases ethanol intake in Drosophila. Science (2012) 335, pp. 1351–1355.</p>
  </section>
  <section id="n_417">
   <title>
    <p>417</p>
   </title>
   <p>Guevara-Fiore, P., Endler, J. A.: Male sexual behaviour and ethanol consumption from an evolutionary perspective: A comment on «Sexual Deprivation Increases Ethanol Intake in Drosophila». Fly (2014) vol. 8, № 4, pp. 234 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_418">
   <title>
    <p>418</p>
   </title>
   <p>На самом деле окисление этанола в клетке в 4 раза энергетически более эффективно, чем окисление глюкозы.</p>
  </section>
  <section id="n_419">
   <title>
    <p>419</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=50tlF3kGbT4">https://www.youtube.com/watch?v=50tlF3kGbT4</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_420">
   <title>
    <p>420</p>
   </title>
   <p>Дурбан, ЮАР.</p>
  </section>
  <section id="n_421">
   <title>
    <p>421</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://drinksint.com/news/fullstory.php/aid/4679/Amarula_Trust_funds_elephant_protection_project__.html">http://drinksint.com/news/fullstory.php/aid/4679/Amarula_Trust_funds_elephant_protection_project__.html</a> </p>
  </section>
  <section id="n_422">
   <title>
    <p>422</p>
   </title>
   <p>Morris, S., Humphreys, D., Reynolds, D.: Myth, Marula, and Elephant: An Assessment of Voluntary Ethanol Intoxication of the African Elephant (Loxodonta africana) Following Feeding on the Fruit of the Marula Tree (Sclerocarya birrea). Physiological and Biochemical Zoology (2016) vol. 79, № 2.</p>
  </section>
  <section id="n_423">
   <title>
    <p>423</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/3423881.stm">http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/3423881.stm</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_424">
   <title>
    <p>424</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/2583891.stm">http://news.bbc.co.uk/2/hi/south_asia/2583891.stm</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_425">
   <title>
    <p>425</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://news.bbc.co.uk/2/hi/asia-pacific/8118257.stm">http://news.bbc.co.uk/2/hi/asia-pacific/8118257.stm</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_426">
   <title>
    <p>426</p>
   </title>
   <p>Pfister, J. A., Stegelmeier, B. L., Gardner, D. R., James, L. F.: Grazing of spotted locoweed (Astragalus lentiginosus) by cattle and horses in Arizona. Journal of Animal Science (2003) vol. 81, № 9, pp. 2285–2293.</p>
  </section>
  <section id="n_427">
   <title>
    <p>427</p>
   </title>
   <p>В ходе гликолиза (расщепления углеводов), происходящего практически во всех клетках, глюкоза обязательно изомеризуется, превращаясь во фруктозу. Так что у глюкозы нет другой возможности превратиться в организме в воду и углекислый газ, кроме как превратившись во фруктозу. Таким образом, нельзя разделить судьбу этих сахаров в организме ни по скорости, ни по результирующим метаболитам. Просто для достижения той же цели глюкозе, по сравнению с фруктозой, приходится пройти одну дополнительную стадию. Таким образом, она энергетически немного менее эффективна по сравнению с фруктозой.</p>
  </section>
  <section id="n_428">
   <title>
    <p>428</p>
   </title>
   <p>Dudley, R.: Fermenting fruit and the historical ecology of ethanol ingestion: Is alcoholism in modern humans an evolutionary hangover? Addiction (2002) 97, pp. 381–388.</p>
  </section>
  <section id="n_429">
   <title>
    <p>429</p>
   </title>
   <p>Heil, M. et al.: Partner manipulation stabilises a horizontally transmitted mutualism. Ecology Letters (2014) vol. 17, № 2, pp. 185–192.</p>
  </section>
  <section id="n_430">
   <title>
    <p>430</p>
   </title>
   <p>Strompfová, V. et al.: Experimental application of Lactobacillus fermentum CCM 7421 in combination with chlorophyllin in dogs. Applied Microbiology and Biotechnology (2015) vol. 99, pp. 8681–8690.</p>
  </section>
  <section id="n_431">
   <title>
    <p>431</p>
   </title>
   <p>Laurimaa, L. et al.: Alien species and their zoonotic parasites in native and introduced ranges: The raccoon dog example. Veterinary Parasitology (2016) vol. 219, pp. 24–33.</p>
  </section>
  <section id="n_432">
   <title>
    <p>432</p>
   </title>
   <p>Охотничий маршрут подразумевает количество всех убитых или притащенных на «маршрут» хищника животных в определенном ареале за определенное время.</p>
  </section>
  <section id="n_433">
   <title>
    <p>433</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.jagdverband.de/sites/default/files/2015_Jahresjagdstrecke%20Marderhund_13_14.pdf">https://www.jagdverband.de/sites/default/files/2015_Jahresjagdstrecke%20Marderhund_13_14.pdf</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_434">
   <title>
    <p>434</p>
   </title>
   <p>Актуальный триггер.</p>
  </section>
  <section id="n_435">
   <title>
    <p>435</p>
   </title>
   <p>Строго говоря, не просто без электрона (тогда такая молекула стала бы положительно заряженным ионом и перестала бы быть электронейтральной), а с одним или несколькими неспаренными электронами.</p>
  </section>
  <section id="n_436">
   <title>
    <p>436</p>
   </title>
   <p>Итак, это не просто электрон, а электрон, который может образовать пару с алчущим этого электроном свободного радикала.</p>
  </section>
  <section id="n_437">
   <title>
    <p>437</p>
   </title>
   <p>Bos, N., Sundstrom, L., Fuchs, S., Freitak, D.: Ants medicate to fight disease. Evolution (2015) vol. 69, № 11, pp. 2979–2984.</p>
  </section>
  <section id="n_438">
   <title>
    <p>438</p>
   </title>
   <p>Gilardi, J. D. et al.: Biochemical Functions of Geophagy in Parrots: Detoxification of Dietary Toxins and Cytoprotective Effects. Journal of Chemical Ecology (1999) vol. 25, № 4, pp. 897–922.</p>
  </section>
  <section id="n_439">
   <title>
    <p>439</p>
   </title>
   <p>Revis, H. C., Waller, D. A.: Bactericidal and fungicidal activity of ant chemicals on feather parasites: An evaluation of anting behavior as a method of selfmedication in songbirds. The Auk (2004) 121 (4), pp. 1262–1268.</p>
  </section>
  <section id="n_440">
   <title>
    <p>440</p>
   </title>
   <p>Birkinshaw, C. R.: Use of Millipedes by Black Lemurs to Anoint Their Bodies. Folia Primatologica (1999) vol. 70, pp. 170 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_441">
   <title>
    <p>441</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=JoYlRH1Xdo">https://www.youtube.com/watch?v=JoYlRH1Xdo</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_442">
   <title>
    <p>442</p>
   </title>
   <p>Shuker, K. P. N.: The Hidden Powers of Animals: Uncovering the Secrets of Nature. London 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_443">
   <title>
    <p>443</p>
   </title>
   <p>Shurkin, J.: News Feature: Animals that self-medicate. Proceedings of the National Academy of Sciences (2014) vol. 111, № 49, pp. 17339–17341.</p>
  </section>
  <section id="n_444">
   <title>
    <p>444</p>
   </title>
   <p>Suárez-Rodríguez, M., López-Rull, I., Garcia, C. M.: Incorporation of cigarette butts into nests reduces nest ectoparasite load in urban birds: new ingredients for an old recipe? Biology Letters (2013) vol. 9, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_445">
   <title>
    <p>445</p>
   </title>
   <p>Hart, B. L.: Behavioral adaptations to pathogens and parasites: five strategies. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews (1990) 14, pp. 273–294.</p>
  </section>
  <section id="n_446">
   <title>
    <p>446</p>
   </title>
   <p>Freeland, W. J.: Pathogens and the evolution of primate sociality. Biotropica (1976) 8, pp. 12–24.</p>
  </section>
  <section id="n_447">
   <title>
    <p>447</p>
   </title>
   <p>Hart, B. L.: Behavioral defenses in animals against pathogens and parasites: parallels with the pillars of medicine in humans. Philosophical Transaction of the Royal Society B (2011) 366, pp. 3406–3417.</p>
  </section>
  <section id="n_448">
   <title>
    <p>448</p>
   </title>
   <p>Olds, J., Milner, P.: Positive reinforcement produced by electrical stimulation of septal area and other regions of rat brain. Journal of Comparative and Physiological Psychology (1954) vol. 47, № 6, pp. 419–427.</p>
  </section>
  <section id="n_449">
   <title>
    <p>449</p>
   </title>
   <p>Berridge, K. C.: Food reward: Brain substrates of wanting and liking. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews (1996) vol. 20, № 1, pp. 1–25.</p>
  </section>
  <section id="n_450">
   <title>
    <p>450</p>
   </title>
   <p>Tye, K. M. et al.: Dopamine neurons modulate neural encoding and expression of depression-related behavior. Nature (2013) 493, pp. 537–541.</p>
  </section>
  <section id="n_451">
   <title>
    <p>451</p>
   </title>
   <p>Ferris, C. F., Kulkarni, P., Sullivan, J. M., Harder, J. A., Messenger, T. L., Febo, M.: Pup suckling is more rewarding than cocaine: evidence from functional magnetic resonance imaging and three-dimensional computational analysis. The Journal of Neuroscience (2005) 25, pp. 149–156.</p>
  </section>
  <section id="n_452">
   <title>
    <p>452</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.joergo.de/int_heinz_kurz/">http://www.joergo.de/int_heinz_kurz/</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_453">
   <title>
    <p>453</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.spiegel.de/spiegel/a-749108.html">http://www.spiegel.de/spiegel/a-749108.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_454">
   <title>
    <p>454</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://de.statista.com/statistik/daten/studie/153178/umfrage/konsum-vonantidepressiva-in-ausgwaehlten-laendern/">https://de.statista.com/statistik/daten/studie/153178/umfrage/konsum-vonantidepressiva-in-ausgwaehlten-laendern/</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_455">
   <title>
    <p>455</p>
   </title>
   <p>Beeinflussung des Kampfverhaltens von Betta splendens durch Psychopharmaka. Advances in Ethology (1984) vol. 66, № S 26, pp. 42–77. Doi:10.1111/j.1439–0310.1984.tb00238.x.</p>
  </section>
  <section id="n_456">
   <title>
    <p>456</p>
   </title>
   <p>Гормон стресса, называемый еще гидрокортизоном.</p>
  </section>
  <section id="n_457">
   <title>
    <p>457</p>
   </title>
   <p>Soares, M. C., Oliveira, R. F., Ros, A. F., Grutter, A. S., Bshary, R.: Tactile stimulation lowers stress in fish. Nature Communications (2011) 2, pp. 534.</p>
  </section>
  <section id="n_458">
   <title>
    <p>458</p>
   </title>
   <p>Brandl, S. J., Bellwood, D. R.: Coordinated vigilance provides evidence for direct reciprocity in coral reef fishes. Scientific Reports (2015) 5, статья 14556.</p>
  </section>
  <section id="n_459">
   <title>
    <p>459</p>
   </title>
   <p>Panksepp, J.: Beyond a Joke: From Animal Laughter to Human Joy? Science (2005) vol. 308, № 5718, pp. 62 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_460">
   <title>
    <p>460</p>
   </title>
   <p>Bowlby, J.: Child care and the growth of love. London 1953.</p>
  </section>
  <section id="n_461">
   <title>
    <p>461</p>
   </title>
   <p>Hernandez-Lallement, J., van Wingerden, M., Kalenscher, T.: Towards an animal model of callousness. Neuroscience and Biobehavioral Reviews (2016) pii: S 0149–7634(16)30124–5.</p>
  </section>
  <section id="n_462">
   <title>
    <p>462</p>
   </title>
   <p>Ching, E: The Complexity of Suicide: Review of Recent Neuroscientific Evidence. Journal of Cognition and Neuroethics (2016) 3 (4), c. 27–40.</p>
  </section>
  <section id="n_463">
   <title>
    <p>463</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://presse-nachrichten.com/2017/05/03/merkel-und-putin-in-sotschiwaehrend-der-pressekonferenz-wird-der-ton-saeuerlich-video">https://presse-nachrichten.com/2017/05/03/merkel-und-putin-in-sotschiwaehrend-der-pressekonferenz-wird-der-ton-saeuerlich-video</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_464">
   <title>
    <p>464</p>
   </title>
   <p>Haun, D. B. M., Rekers, Y., Tomasello, M.: Children Conform to the Behavior of Peers; Other Great Apes Stick With What They Know. Psychological Science (2014) 25 (12), c. 2160–2167.</p>
  </section>
  <section id="n_465">
   <title>
    <p>465</p>
   </title>
   <p>Herculano-Houzel, S.: The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain. Frontiers in Human Neuroscience (2009) <a l:href="https://doi.org/10.3389/neuro.09.031.2009">https://doi.org/10.3389/neuro.09.031.2009</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_466">
   <title>
    <p>466</p>
   </title>
   <p>Humphrey, N. K.: The social function of intellect. In: Bateson, Hinde (Eds.) Growing points in ethology, Cambridge University Press (1976), c. 303–317.</p>
  </section>
  <section id="n_467">
   <title>
    <p>467</p>
   </title>
   <p>Seyfarth, R. M., Cheney, D. L.: What are big brains for? Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2002) 99, pp. 4141 и далее.</p>
  </section>
  <section id="n_468">
   <title>
    <p>468</p>
   </title>
   <p>Benson-Amram, S. et al.: Brain size predicts problem-solving ability in mammalian carnivores. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2016) vol. 113, № 9, pp. 2532–2537.</p>
  </section>
  <section id="n_469">
   <title>
    <p>469</p>
   </title>
   <p>Evan, L., MacLean, E. L. et al.: The evolution of self-control. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (2014) 111 (20), с. E 2140–E 2148.</p>
  </section>
  <section id="n_470">
   <title>
    <p>470</p>
   </title>
   <p>Gácsi, M. et al.: Humans attribute emotions to a robot that shows simple behavioural patterns borrowed from dog behavior. Computers in Human Behavior (2016) vol. 59, pp. 411–419.</p>
  </section>
  <section id="n_471">
   <title>
    <p>471</p>
   </title>
   <p>Turing, A. M.: Computing Machinery and Intelligence. Mind (1950) vol. 59, № 236, pp. 433–460.</p>
  </section>
  <section id="n_472">
   <title>
    <p>472</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=VTNmLt7QX8E">https://www.youtube.com/watch?v=VTNmLt7QX8E</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_473">
   <title>
    <p>473</p>
   </title>
   <p>Heider, F., Simmel, M.: An Experimental Study of Apparent Behavior, The American Journal of Psychology (1944) 57 (2), pp. 243.</p>
  </section>
  <section id="n_474">
   <title>
    <p>474</p>
   </title>
   <p>Dymond, S., Stewart, I.: Relational and Analogical Reasoning in Comparative Cognition. International Journal of Comparative Psychology (2016) vol. 29.</p>
  </section>
  <section id="n_475">
   <title>
    <p>475</p>
   </title>
   <p>Harley, H. E.: Consciousness in dolphins? A review of recent evidence. Journal of Comparative Physiology A (2013) vol. 199, № 6, pp. 565–582.</p>
  </section>
  <section id="n_476">
   <title>
    <p>476</p>
   </title>
   <p>Leavens, D. A. et al.: Distal Communication by Chimpanzees (Pan troglodytes): Evidence for Common Ground? Child Development (2015) vol. 86, № 5, pp. 1623–1638.</p>
  </section>
  <section id="n_477">
   <title>
    <p>477</p>
   </title>
   <p>Boesch, C.: Joint cooperative hunting among wild chimpanzees: Taking natural observations seriously. Commentary/Tomasello et al.: Understanding and sharing intentions. Behavioral and Brain Sciences (2005) 28.</p>
  </section>
  <section id="n_478">
   <title>
    <p>478</p>
   </title>
   <p>Рэнд — южноафриканская валюта.</p>
  </section>
  <section id="n_479">
   <title>
    <p>479</p>
   </title>
   <p>Eisfeld, S. M., Simmonds, M. S., Stansfield, L. R.: Behavior of a Solitary Sociable Female Bottlenose Dolphin (Tursiops truncatus) off the Coast of Kent, Southeast England. Journal of Applied Animal Welfare Science (2010) vol. 13, № 1.</p>
  </section>
  <section id="n_480">
   <title>
    <p>480</p>
   </title>
   <p>Encyclopedia of Marine Mammals, Second Edition, Oxford 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_481">
   <title>
    <p>481</p>
   </title>
   <p>Mortensen, H. et al.: Quantitative relationships in delphinid neocortex. Frontiers in Neuroanatomy (2014) 8, № 132.</p>
  </section>
  <section id="n_482">
   <title>
    <p>482</p>
   </title>
   <p>Exkursionsbericht des Geographischen Instituts der Uni Bern (1959).</p>
  </section>
  <section id="n_483">
   <title>
    <p>483</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=ep2-_ofP19Q">https://www.youtube.com/watch?v=ep2-_ofP19Q</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_484">
   <title>
    <p>484</p>
   </title>
   <p>Прим. переводчика: немецкое экологическое издание «Мясной атлас».</p>
  </section>
  <section id="n_485">
   <title>
    <p>485</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.boell.de/sites/default/files/fleischatlas_regional_2016_aufl_3.pdf">https://www.boell.de/sites/default/files/fleischatlas_regional_2016_aufl_3.pdf</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_486">
   <title>
    <p>486</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.gesetze-im-internet.de/tierschnutztv/BJNR275800001.html#BJNR275800001BJNG000502308">http://www.gesetze-im-internet.de/tierschnutztv/BJNR275800001.html#BJNR275800001BJNG000502308</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_487">
   <title>
    <p>487</p>
   </title>
   <p>Manteuffel, G., Schön, P. C.: Measuring welfare of pigs by automatic monitoring of stress sounds. Measurement Systems for Animal Data. Bornimer Agrartechnische Berichte (2002) (29), pp. 110–118.</p>
  </section>
  <section id="n_488">
   <title>
    <p>488</p>
   </title>
   <p>Kawai, M.: Newly-acquired pre-cultural behavior of the natural troop of Japanese monkeys on Koshima Islet. Primates (1965) 6, pp. 1–30.</p>
  </section>
  <section id="n_489">
   <title>
    <p>489</p>
   </title>
   <p>Sommer, V., Lowe, A., Dietrich, T.: Not eating like a pig: European wild boar wash their food. Animal Cognition (2016) 19, pp. 245.</p>
  </section>
  <section id="n_490">
   <title>
    <p>490</p>
   </title>
   <p><a l:href="http://www.seeker.com/iq-tests-suggest-pigs-are-smart-as-dogs-chimps-1769934406.html">www.seeker.com/iq-tests-suggest-pigs-are-smart-as-dogs-chimps-1769934406.html</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_491">
   <title>
    <p>491</p>
   </title>
   <p><a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=mza1EQ6aLdg">https://www.youtube.com/watch?v=mza1EQ6aLdg</a>. </p>
  </section>
  <section id="n_492">
   <title>
    <p>492</p>
   </title>
   <p>Перевод Н. И. Шатерникова.</p>
  </section>
  <section id="n_493">
   <title>
    <p>493</p>
   </title>
   <p>Balcombe, J.: Animal pleasure and its moral significance. Applied Animal Behaviour Science (2009) 118, pp. 208–216.</p>
  </section>
  <section id="n_494">
   <title>
    <p>494</p>
   </title>
   <p>Gintis, H.: The evolution of private property. Journal of Economic Behavior and Organization (2007) 64, pp. 1–16.</p>
  </section>
  <section id="n_495">
   <title>
    <p>495</p>
   </title>
   <p>Raspé, C.: Die tierliche Person. Vorschlag einer auf der Analyse der Tier-Mensch-Beziehung in Gesellschaft, Ethik und Recht basierenden Neupositionierung des Tieres im deutschen Rechtssystem. Berlin 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_496">
   <title>
    <p>496</p>
   </title>
   <p>Прим. редактора: название можно перевести как Личные права животным — следующий шаг нравственной эволюции.</p>
  </section>
  <section id="n_497">
   <title>
    <p>497</p>
   </title>
   <p>Brensing, K.: Persönlichkeitsrechte für Tiere: Die nächste Stufe der moralischen Evolution. Freiburg 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_498">
   <title>
    <p>498</p>
   </title>
   <p>Sommer, V.: Are Apes Persons? Demanding Legal Rights for Our Next of Kin. Folia Primatologica (2016) vol. 87, № 3.</p>
  </section>
  <section id="n_499">
   <title>
    <p>499</p>
   </title>
   <p>Прим. редактора — речь идет о шимпанзе Сантино, который в 1997 году был пойман за сбором камней, которые потом использовал в качестве боеприпасов для преднамеренных нападений на туристов.</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">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAp4AAAE7CAMAAABDkXFhAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi4AAAELCAMAAADJHf31AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe8AAAFOCAAAAACKospaAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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==</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlIAAAFsCAMAAAAwmacBAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAABgFBMVEX////i4uO6
u73Iycr5+fru7u7b3N2rrK+jpaf09PSTlZjo6OnPz9DT1NWztLbj5OXBwsPV1tfk5eWbnZ/d
3t/X2Nnj4+Woqqy2t7n09PXu7vDLzM6Ympzq6uqnqKrp6eq/wMG+v8Gdn6HR0tTGx8nFxsex
srTf3+CgoqTFxcfOz9CkpajU1NW2uLqqq666u7y3ubvBwsTMzM3p6emtr7HDw8XQ0NHV1dbC
w8StrrDk5Oarra+anJ/CxMXV1devsLLa2tvKy8zMzM62uLmipKbP0NG+vsCam565uryXmZvQ
0dK6vL2oqazFxcapq628vb7LzM20tba8vb/v7++4ubva2tze3t+lpqmsrbC+wMHIyMqsra+y
tLabnJ+ipKeztbbk5OXNztCVl5rZ2tu1trieoKPExcanqauur7LExcfAwcO3uLq/wMLJycqy
tLXIycvR0tKwsbO0tbjCw8WrrK7Oz9HMzs+9vsHCw8a9vr/JycvFxsjg4OGztberra7Ozs9v
YI/uAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAALEgAACxIB0t1+/AAAAAd0SU1FB+cEHggZMt8X
rtYAAGznSURBVHja7b0LY1XXkSa61/vJ0losRCTUBBQhCdPE5uFgcm0MxIYQEhtsAWnTPTPM
0OnO9PT03L65r565c+9fv1VrP84+L+kIPQ7GuxIL6Zx99tmP2lVf1ar6qqoGOYQQyvg7fVAs
+8gHeT9FKk40OfznDLXKLPvgB3kPxSle+TPh0BaHWBC97KMf5D0UhcqkVuIhfR8DhQo8yGUf
/iDvnSSPP4U+Gw7zKR5AoyI4P7Xs4x/kvRNdrBPP6hw7xKeULhpVVd4v+wQGec9EgiI5+Jfl
GN3Cn4rRWlp+44OZGmRcIGbjiIectatqUTiVfLbtxuwdYsVBPmBBLJTOI4xiNp/92WIfIpHa
3KqfoMs+h0HeK5EJoTbioQTgaM0u8hmjvLUj2xSG3NQgPWEOfR6iKK5sXl/I9YWUbS88RK0c
ZJBWUId05NxwDjqV5ALxG4nK2p5lMoPnG6QnGrPnYKEi9+aC1tUCySnFmvyBIKIEiwuj+kF+
AuLAwjhhlHKV9GnDOnKgmZIsW1tWb1zQBJ2eHDLog3RSUucme9CnKkj7V6GKB4HtAEYKbJlI
iazSkiflh8q7D/JhS8TADddWqHHmYvq5JfyAHLqUYKRKTlSA/6uzo3SI+QZpBRMAAryeI/SS
V5fR/oj9kZGRbd68EsFuugo2J4dZyhnkwxZcTZEOtMgBKPI6/wIMENsPGhERGyMFH/Q5sArR
1OD5BmkFU5uEKIBTxXdtWQvoKO5jdAKta6S4Q2MmzzpxBRSMDeWdgzSCVopEWvmMxoZv72Qb
XbRz0wIJy+5StXsVFMsXYP7RFfjkwXHiID8VwVrOAMrhrxVnRv76F9Ze3y62apZwjVCeu19+
/MkNi6BcipsOVWvIdg7SSABN8taD46uVIv4VGiFwbrN9n/QKEbyMMfs6yjPXHQaNhy0JHeSD
FVSpc6BSlVYle8AVapOxYysuI9HO4vs0aq8b+FRD9SHbOUgjqFK3MqiUzeL2p9vcnCno23dR
3Zg4hS0MslrPzZJMJ4PnG6SR4ER19pe0cqAolbWeR11WW5T1M4I46j1CqYrbUblUkzsfOmUG
qSU4WbFbn4A6gVUyQRqRiue7bEma6tHj1tOyGAMaN1I4h5auWqjQapCfgDDpK5eiqOIKKEcy
qDfo+cSv8qoNE5ibWBdq4K566J1kVDI7rMkMUsR7QiopUmW2cCUY00uqrjOId7KNxuke7o5W
a4RSlemnoWJRvSF/Pkgt3mNaSeDSHfxVbA+t1/C4ZNYqTa0TgkjjJTo9W6BUhfmodg+izqYP
KjVILY4SUmI7ycH2rF5AVQK1UVg+HLJlKml2J7CPAlZy2q5jPSbJG0sFMSD8Rgd4PkgtJqSq
i//BLDnT2CKM/Gwy3BDMZAJQ+qzRKTRHnhKmartkFAZ/Qg9YapBGgpeubXZB9WhVqtWeVrho
3skCTRr8ftk0nykJeDbkOgepJYdMEBeJypEL/q4wutOoPGF4TKpfR52yiv66eD6nEYBp6+Ky
z2SQ90NwgaWoRqqi/l+8r3hu9Iml6WU7E/EthWt95nNb7BKPVb1KOICpQYogow9F3QnqC3vP
ISgq0rHi1fnOzquJbOvMlAm6wHoDsJ7nbMwApgYpUjSINtw+O1VZMIaobtRKrIoNi93fPNau
r0pfNnrmLC3rzkMV3iBVSSqhuIp8auvqA2vHClucp6gqWYzQd2xcJV2vFU/nsuA3rMgMgsKU
wzjOyXjf5jXLK2nHawzcl/Vyi/MjZCVUJphBbxJaDWIfShEGQcmp4PGLMsecHoBmXFDjRcJm
w0dnquAe7l4YeUNa1K6mQojoMjP3q8s+l0HeC0HzggnOaNdN0REzGehFTpysXLqZenYKLBP8
bFSsBIEX2aBSg1TIpog/nTG583ZmhLJrxNT8wl0aWSkZQlehZ0p/Q7P1ID91cW1+PFk7nf2W
qF74cp1IcL8ZFXr60da+EAsPKjVIEd/ybPKSwJwQbmq75JruYjnaJOV+JUJZjBng+SAVGqdi
f5L3Tpg5qUpc29PCgbnioxUaB2aKBFmV9vca0A/VLYNUiIOQu1Xqr762lmr6aAaRa0qyhHQX
AJ2z8RYHbtUFv9GsJFdhcTriQT5g0Rnt1CaqRQ5sVjOe575kQx//xlduLEEu/KYlJVlaVnTU
oFKDVKU0JRCI96x64GczboqKlIXkcD5WExrnwiYTCM/LirEdFmQGQQGnlqK1f8UfzuVwFcXx
MTHVf2ziKtg1notKuWFBZpAiJFoFCvPbL+bw4RNR0WAjMptN42/OMP25mxXBuqlln8og74U4
rP7NT363M89rKX/FBnsRf52xiShNECXkk3HZ5zLI+yC+LraLczcwLIeQ7ca8zxdGRRNtqsIw
9mOQqpJYhfBFyMTFeX7vqQ3a2q15e+Clxjje5Sku+2QGeR9EQiC3G2y2eS42p/qX1sq5wVyz
Imjs2rAeMwhqVHDYFJM3d+duwx5cynNiuUITy+qEOovD0I9BKmGlSdobbtU+KSVTkTlLLVal
8j6II6sDZdkgHAI1Gy9W4sB5evNwlj3T1iP4+79f9ukMsnTBuVbnnDzKYq9W6+2vQ7w3SEWz
X8kqTr/BF16ri6NBfNQOyfOfukQ2u+wOcNEn2JGesLCAd++D7hA3icCNbV8hcljh+4kLpwEZ
V2YPupZ/yESVDizXFUjFCteWJ1v1yrBR4XG0gxxGfvykRWaF8xztHGaMpoc9VrzjgA2catlv
QkYR3yASiyLwgVD4JyncgaQYWdDZY1XLBCdwb0tsKI4SkFKrUvlbp0xphck9pOXtN2DF4rPP
KHfPh7zUT0kMYaE2PNQHm0Pipaxu7lCPwlkWQbW6Sk37aSkFbhjL6qwDdxuFLYjrnRurPJxd
9lkOcirCJVNWR+kc8SiycmBXHFohJS9Nbt2uqaTcNLN3LK+FI6EwbGBNsECe9MrrnaJS65fz
d5RzPeQ6PzwxyccQQiTg4PD+iqQU/N2hHF7IXcGtJSFYvt2HRaLAcFAXUvzjeVpTBPHWNxZr
VTNyME8ctaTYsl+jxrGnT7Ik4dIQ8n0wgjoAP0rTgWocnLY5qsioUkpHZJ6GuEwQYWRTDWzY
eTAso13UoZ9NlXI1FRAt7Z6kxVJlNmgYES4im5mzYQXfSzsPf71dCT2AqR+9gH6ADWo560Kg
gLy9Z3C7y70vP/X3T1fQeki/4UOknnS5ybTX612gtX/TVtlsg3/4wr4soCm9ahyfQX+JVFR2
N5pSZKXoWrhd9mDs5quI3vCPu4sf/CDvoxAfabY9LQFzJVwAu1Q06g/2r+7ezahzsUKdmGTF
p90LgjXZhEJxl7nLL+3leq5Ht56MTNYejF8klhBAZxAvfrHbmLDCLoWj/Ib6lh+xGF/0Rk8P
6zQAdoKlcvuLe7cCBZ0DF1gTZwgPZqxTkdXu/pvcxn5ixMQZCukU7TqISQSVyg63LOCc22Z0
Ay/cjKiSl6NjAxHej0+Mk54FraiXbt79M4Rjxx1ntmG4Ky9ObDQC5y7b3Jg6QFCbLgQcuRdQ
pUa50PAY3iWswLQCvBrasioKtG7I1uHvDAr1oxLjQJUggPM+uUnTRGbE79yDpiido+EOPCSd
oPiRo8oBtE25QPiK678BJRLOeV9USmGyqYRyCOuJ8Z62EWQzpKHilJtHPxQCGDVk0H80IjwE
ckG62ZkfX8Z3SjfG41MZLF4JaTcJ42Z8sPdKsiPiu3TpfPNqUalCSvbyElLemYrnPt9itz4o
4vnb2F9jEh906kchRkYwNzTt71ScIpIGbwwu4dYGyDz/CEzKApPRQaV0i5lESx1sbhZnhkIa
+mlne/Db2Jft21yws6Bs5CHYq2VfrUEOEp7A1FB5kFpwxm5HybmkcV2G11tsFwG0Q/vkDlYp
ZUO3NNNtzdiLkU0K5eWVsd5P0eoXaDCnhbLsiRqyne+1kKizommBu2RKbptEKvcYPRPDbnjm
XKqIzhD5zf9Um5cKacZin7x0dmRySv9nNV5PPCqeohAEruCIUfosDDr13grBlZVF1KnCtBL3
svISjBS7TuPF+Pl9QFE0a0t7OxCp36pHndCrzZxrota77fbzXOPvydEcWtDNoksmqAvLvnCD
zBJATzEdApUYjoE8hHiEM2Li56pZkrFZmva+m2hjb5dMuXA9Nn9EM3JxQoh3KCIX8OVYhifk
kOx874R/9rdXd+Th1vRrjSri4ne/7oYK6RBFrF9PmfbogCupbocLrbfj3PdKoMzNd9UKQ2/e
jUPI936J8MH+cPvQH6szThjnnfm7L/Jo8pmlJPDSaRdU7Mf3PO5pwF+djvVLfM3Ld6XcFKDQ
fsBS75GsU1CBd/60RxzOY2YqdBoVpeKyVDdpHcYdKRWOdelzMv5efMdDcGAXD2lfBzk5AWT9
xb0j3A6Brstww0txXS2/8ooTAFCTEzxAnKji1jy4Zt71OMRfWTukEd4PITQvkJE8QExkZRGm
lU9sNjzHWRqFWz8Ifl673qHqnvobX/x39t/fO80LN8hMEc9+9+3RQS33GNCx3I60zl9Zb4SP
ZYLjjNYqE1aOp0mqt1aYzm//BzPkz5crRLJg7XFUQxZvZaRJNgStbX5kJY+4PqJjzrPY6/go
vXkkA8lHaD6d29we/N4yhbOcIzHHyuwslKuSCHlXO16yj1JF+8OM+8xDY6TAvNVviwWWbqZE
av20s0uCvr7xzZBFWJ74fIQAb56UiMv79dDksyEStM9mZQVM8+WJusSwFF3nZ88O7wqxZHj0
F5fq4RDyLUuEZqsn5ySKFyy/Sat2ZtnBVC8Bg42k51Iy3iW78U04NBAKdlSdcDExwodFvmWJ
pA/CCTWUlL6XrhzY5st2WqV4HL3o2qassHWdBuncQXaG886aiZ5GVfJOuAPhwKlcv0Emxd+K
4YQ8hMEMZrsuwnO+Y/PUCotTEBK0r+5GpM8I4DKbYLE5sJX1CZvFWgeac9mEELCBPd9N5Ga4
M3BtLEUkRGQPTmznVW9WXrL3IPyj4zolosceq+L5jHGe1CXqmV3MTX96eSddqcYzAqoZos2t
3ZXRVV5X52Kve89FcuPFgyGJcOpimIp6e+voO9pHWufD9SNswGKTZgpzSc240LrKr1lmNpKF
zMrQPSfBSI2rVD02uyy8XMHWUG9JcLljCyJOxgsDB+ypCwmB8M279HTiorBRSlymMp347bJx
Y867qulQDhWJLIHKgJGbUUjaKmq0FqvVo7flY1j4Xio8CfMn5c0HmSdSxz1J1cnTWtbV5+YS
3PNg891ZNzqMTBd/GkKwlO1wgS1apcR8vm7whzbWDRDt0o/HwUUm0zcpDINDT1Wc0ivsULV1
7yqe1XTkpmIp2++34pTJ4Xd6PIjY/8KuKYz/waiRqu78m6dUhllP7Zhgn5Z++Is/hqEQ4TSF
x3xKFY+cyooHUUJ9l+3zG2radqTNvjd0LNhnZUqMx/71GjPhDzNLs6L6YWNcpSzokrDfW7/i
B506NSGZnlIsJIIDjZIP1njhxdhSNQnU+DbMjjJITlO9tbnz7LvCaAdoPpTtrTFx90sue4dd
dzCwSux0ypQ1jgx10WMX/PoAzk9NOD21ub/InmGCuHcV3Bm4vRieTBci8Lhjr+Qm0+A99+fz
rc0/3H2WSobA1lbKUkvfSMN7i3au2FnwbqMSGnhQjBaYX40z4oBBTkgMy/F49iQOtHTYjECo
CX+MwhirUlqD+GwiEONxy9LYNuVhwJZFlfaKGXVt53FNM1VgfqIxIc0nb1v3Us/nZQJ2Ec1i
BSo4pM5PRQw8vse0PC8Wyk0nwummivY/PqGAmj+2Sk1EmGYvhPM9MuGa8acmMItNCNeoVJbJ
t2krq02tUqYzUvXMYyNFRcDtqaGZ4RRESGb1cWHWRZnFhUpK2cv/6WNeqedw36eMhwg8qNud
AvRbPl2tUtwkOy2xVik26sHBQdr13LVgo8kLHNwgRxKkOjw+5gkZq4UQftJOBfsENUquFnqp
SZUyAO7WVb1yLEHt+++5olLJ6hkq1azoqdpAZUoSWDjjC/QS8O5gpU5WuNd5EZKLRUVKThfY
GzLeg0aprFZdJTApQOOszUKmXIgGcfdFo0rRWQrV8G4Unv3AGgVb51UZYyu91W5oDD1B2fMq
HYO/413ykDmhF9AokVXSCjQqP8MuLK2CQt66SZcJdkxdeha51lPONM5XqVg2KLNAkh4lRbiK
Men1nPlgpU5MHD2WIg/ORk3nHHzRAjuNhcAVNOpyKUkQmqoEejbuMUWMUa3TFxw0x0+qAfYB
xtkq9br+CpVtxHHrnT/lsD8rpVvMMQ9yeDE0Hse15b6Hq03NnVmy2ftYP9cGY6+LphCZrCJs
POKUzHsF8dlDJ5HUWk4gLRxWZOcIQ6XW8B0CC/Xas4RY8VcxHmWu3yD7i98vrcnJArkbvFUm
luFlzStlXIImxNM94+cjFp9pDatXa4NSuWR382QLjqDMXlD3PA5byMhENVkXleepVM4Fv2cG
WIxXrk2WarW1iSNmBjkJ4Unvh1H5AkUIJMLdimihTEylgcapJgukk9Nqrk4aiAbqLSPrivCw
xqD+rb+pUM8jV7DxrYhfKPqGb66Nsjh1xoSksCkG4VlzJB5J0C+aoaDzBIRLag9qCSCJ7Qvb
DfU8qVgGvcS3GJaXCULFcqg9Zud3QfggRFP4NIrmQ7T1bJex4WYmvUpcQdCm/G3n1bnL/Tdz
zvvolNLOlZiBNE+HINjPfItVw4rxcYsraeZFFk6Fnx8Z+XjBB8mlMz6thntlRAveYXBogLOp
fjlv0cNRWclaGTCMa+6vua/yShnDOAl1eCAh2we7ANTPX20GotXrPWT3b+arVM41tbkczTCK
LugwZDmPW0wdIi0S5oO9sPMsGYmukob7+Dhxr/7+tw6jM6sxMZC9AGC9Na8e1Ehseynah+Se
Qda81f6CTMxVQgY+sT5IDJEZHKVWl774Yywvcdg5wm7Per4vj+c8Fa0LrWistRYeocghALTD
8t7xifC0vQPBLXBhBcvhaVqf9U4h1uT+6p++3vLqN7/4d7fBGFjNlOdaY1ndHk3zxx8IHWTj
scD9NnR0pvIuIBuQ89N67NR6zvTS1b+yHlRSgCckpXxY6Er2AVXPD2aTSyuo+KxppKGgyZVN
blgxPi7hQo6eYh0Oqr02EsdEffvsnpqB4ROuBe5u2i/sJa9W0y92mM5RK5/BPKkUjBHxdpxr
BgXFnEB751Ps3oAPZkuznVHD62hOJFy1VpqsVcw5gN5JA9+GhzkDUSme6lQGfLJ23sH5dD4T
IQeVOh4RrIDh5uKHMYLVaXGSIqfrbswz81agUCvZXn3Ovf5ok2rV3tLApU4KAioj5ri9wqJf
+U65Mxt1lTvP6z0ZPq6OoN6B7bHAQaN492UEzJsvo2QcHO/ocQnRw5/Ih1Yo0l0IsezFU+9w
yt8i9nmQAwVHJmiHXQrZBq0SPajkwCUHJkCl3RkgHj/KbNiriNrY6XubDNZHZUMNFhBMfkpU
/m0q67Y8dPR3ODWt2yKuq+LEaO/TODtEBUYMRAKA6Z1QXbY8ZGPKcgyWU9lALjyOm/ZK/QT4
xlSBauZ27AcLjO+eeHvGT0Uc0orXfbeeBlmIlvbPIJgUaTIuJhebJhbC61icMwIQP4Bl4CKO
eZwIkSS1KbKqmooTHd0NX4ZNK4kTuo9+YtXSJZrzuu5kib0UOi+ceYl5HF0UTFKy95Vxs4z4
g11wI8jWC35f6ec1G6jGtENxfJY2ChoCrQaCzuMSI7sytgb6yrDPuqkpy8j2+9vcRCt8mRbE
pI9VtUUIBaBEmSRBTSQaI063DhB2zehyieHWzuaNj22ikox9DllZ2uKqkBrvNVnFW/YnVOLB
p74Sf6t+sF02RAgHYMzt1aktT2w9Jq2yuMaHooN/Z3LPQSZFTlCBSTXVc1TMQaETczTyau/J
L8C1UMzuKJpxRKxi/M3Vf6CehBzsbMlKW0qnGVGk2lB3wkOdQZGlHgv1g5Cl4KTCFbuCzaen
rRuJ7V9wxEzEsa/brCdEjrBRl9EK1pWgD37NNVOxMXboBj0+IXk801Mq2XgfoDuG4MpFyVOw
24KNbnvWZZY5QLGP//F3r3/3J233laycnMArJFzbZFvhjbVeCz9eMJdJ6Ng5HYv12NjxO2/S
qJ2YQ9jga7WDA3pr646qVqVMT6U0kgYjCQLOeyS8ijzlAUcdm4iwraZWtbgq/qIYJ17QuhEv
d+zff/q7T8bKRbI9lCiqW7wymiVlODdYnaJcnNw8683RMWFqQSk+FRFAoNZ7DaxZzt7ifGQ9
plKkGz9UYU9yDrhMiREr5VpXp9VJ9lMQTjeneXq5Ki95ej4ZDtAJzNSFJ4fTnnlKVacdXGwX
CMvkPYd3X0+ZOP3xWqMQXDSEwnySzcqk8UGRhHjvNYl79lq9k9H2I5WCJ6Eug8BYwQPkqoaa
u+MTs4llsxPgqaQ6ZTzvy9qxoH798e8+3TmkSZqtUkijIlVMxTCK7b+yjAU2Z9vf2vONQjCO
3SyScGVn3HxB0nq33OjAwsbKsM02A99t1p1jmejORG0oVfi4z6k4yJEFIrHAw6OxJHhE6MqN
0aVGXML9ZDJqrxdWnH0EJ56D/7Pi1U4xS1cnF9/6EnS9ihtBYWQ0clXlGUx4sNPdXmmX8Ii3
ws1mHzPWgUsA4euSFqk3bRhU6vhEKO+VUd/F/ovM5kJ+un6/fdlEneIC+rKYjFs7vZ/xg/jQ
cSNpSZvJDTVjppkPaSX0gwmPSfDKd/udRkmoUtnX2Qedd7UfVOrYxGkZLFM7YwUj0n76M4IA
Sjf3yURKyrSEcByu73DaJ30Ovs48yKQ+3pmRjIRTyP10v6+DjRIfogGcDuUalUJJ1gNQHBrW
j0ukKk0iO9b1Q6avH2OwD2/WjzePUYBCaU3DkbTjXUS5YCFyq5uIHVM3pheAhLZUrs+geg1g
/4paTRdp4knXFYaA0LgjZuixOibxVuk6Hahu9+KibMMjFk37ijQ+Z6Z93A/0nIyJSjJnr2yj
2yJfm1GEsPXrADI9RkYq6qjA8nM99RncuSzZCGpDJXg15KSORwAcxUjVF+AetrqqYBPzd98D
DOk5mJQSj0moxI6qI4cULACl2bbphvByxuTiyngUOQ2YDBbihaD79NO1YH2C585X6a0OQz/M
8YnE8g4Z8hNLX3SrJPzB9yEyNdkaEyWWCpy+48uqVEjUx8tm9z/gcHZnqul5I9jaQBEDTjT/
gWnKrHIqeXsjDjDq+ERaqhwX+QeI1De7XE9yIqkp6oFYL9GcOjhXdX2ccCaKKsk0x0G56GOg
flb+23A0rePWDZ4l8OvRekrJEOwdnySwAPgUfwlw6lcjz2DStYdT29aEKJ6dtkoFVecOQl2o
zio5f9VETBWmNDn1UtgQe69jFt5Tnm0mUgCAH0rujkdi8+i+YSRfY9Wo/c03kVBv25bntWkG
z6elWUqTikQV7u/o0mLKq7lFvC5Ml5fWUJ7X8UdsT7CuVmAMYkEnuGRUDdHesUgsCoU89EYL
LJZrXneF8ceJ2ZXhHLxiOp4c+iKSwZ1F+vXf9YjSZt9+GfwFOflWsVpeyAYBKgmIi7SsZZqE
si7uXWADmDoOiaWIEyETQcjL21IhiRlDHncD5/NcjDw176cpTXHnl1/00phuZnMhf4vjJXNI
pl84w7E33fLIIGacPuaGjigZMFdDKefRRRZswWgMdWnjmE3iATRKxNn1aIadno1SVm2xXEah
i8YGzatAcWA8PdVjYwGZ4bCHipMgrZuMVUMzQctUQrdlnYMcQUpPiLQFZTyqOB9Tn3QRNGpe
haMR5ASt1Hg9aE7EYr0ywaK6kgHn83xUySPsglqNqhSiMArPDnu1ghEj24f/z72EuvYDPj+y
RHu2JUW1v/Alkdh/vMHrza+ZTSdopcaT84EYIZDsw8bQJGLT/KZ6TnxynHfrMqy0Je5E/N1f
8lVHC0StSrHP6ZmGjvUjS7SbsWpoLKxiZW4KuoHG+0nB41xaFuFSr9vgmNVrvJ8G9cjErJML
qSEJVvtUh4OJisG3mQSz7lNUerMweei3rqK01tmcAhKElB2JGk7ZoZ7ziCJt8LsX6tv3nyxT
zNRuroW2EKqLfYk5sblE+WgZfQe12V9Ur6g9Va7wj7vEeT14SiwQ7rdV9IYn6Xdx6c94nFuU
iMZSreh6tYYI9j03dijoPJq4nNcp9d2deybrZfjeSPuK7HuRwR+ZKkZ5/PkppXNrA39+faQe
QrHi8falDCWeBYg32GgjQISXdBVfBh7woFnQiXo8N9H4Tx5hny+ZHIZ7HE1okDE1SyvK5g3a
OLk+SCUHEpIJI7Nk6t21Z6boUa/w1050a3shqQPjfO6m3VdiNMWH+lIdCErOXDxTnQ8d97CA
uA9LwZZ9S37sQpQJ9Dmg1KwuW3VJ8TowN6xp1SvCD+SBc8gWdOzLyBD14z5/a/2F0CYMGI1q
4Q470dM9EVZ1eKbPKvDSheggIa2Qp6KU6DFTUUako3tD/94RJbj4JlAm7eoTnGwhSM1cCHFf
j/niwNnldfuDOl58XsoflP3uT3SPadc0H0Sqthf1TKK/LGPYlg0fhZXCDVrGyhYPL+/ZMi8r
CKNMNKFbOBjkHcWBSnmH05x+ZykPktMtWVMVukMzVAJ8EZU6PlNV1IEHveKVrDg2xFdcKX2l
uL1Fskek/yRwGs6EjWgLuyKomqg7ZMxOXZMXIJIU1lDHhoDvaBJcMBH+zfZPEeebi1eqEgWZ
v6P958fX5VDmwFIpgudgcBDicGW3b2DiTBx+2ggxnp3RVFMPoB/C2qKSWHvxurRYhacpsMxc
4EOm80jiqPN4cYm9n+ppY4HzGqq868Nad3XafGSs3oAnjiokay8c1QqqVnqrF77vpMs0cEOk
pERGZR/EKjkPeNEDYtzO2ODAIujaph1I744qyqjCYB9ybZN45Lyt6OTvCFOxjIpZd0SFCnWr
VCMNDZTHwhpO72WyqMKTcdyF2VKpY7gIjtPzbGzlpGLYLertn87R19rxobblSCIjJmE4M6NR
1y7erH9ZbETeDAErELwUR9OonCOZrdJc3dHx3ZnIOQQRb1kIftcn663jUV5H2CbtzmqIflCo
I4o2CJv66/nxyU59VflCHMIzRASH5SHuSNFfSNLPprTi4UHut00dHIyWT41OEVkXL9kUHlxT
ylsFmJHi3BBB9bdRmjCkzo8kUj9Clu9ebi8+b2idK/auzyvnDgsEaDpq6KfTDO/Gw6URC4IB
H4vfdaBa1eC+FkpWE1MmpF2LjI0Vc5Jj6Q6VdBeg1ZA6P5KEvI6Vst3fXMlnzTq8O0LvUZnA
ApBMvitCz4UeLwZlxYTRgL2GlgWBR+QlRluazP4W1b4c6Rx33ODKiyYuK690dbY5/yi/jkPi
/IjiSkPbKKMplIhgAQiEWHzxBPUMQZ4C/pvvJX/nqC8H5t0dwHMThxEFa48saUZJ7ac4Xd/3
eGZwy1ahMkl/E0KVmofHZ7s5pKSOKApJ47tGEs7CutK+8ugFYpyxfWsLPNJ97bdjNHxy84s/
UvGugAr0Bs0cm8w7ctKUlwIAYsHUrFeV84ewqa1GwvnY3yRufBM9IkH6su/Ij12kxXaq9p6J
kFy2scLpc4UBeHr7FrDH5r99dg2fN9ZexbLM376TlSJOCbbdLeG2dSymqY9w2sXIrapVm26l
8eW8/aRlf4Uf6rrpzasNw2yPIwrXT/pQVOLYqViYX32bSGxK0yq5G6LxHSqO1RgCmyVl5p6J
CIt28hcL2yqNHLKgh4lHejumDlR3hcqN1YKjjN5ku1XSaektRcbixVw1SaPmvzKNoVMpxrNe
aBeDzBH68RhHBc67k5XLwoRykd0IqsY1dT5s1uxxWPvtdy2YiTi+O2tGvZgGo3bMVJqIRLB0
NPJzX8skOUtSK++48K5629Ue9Jj2m5QnaJTkNq/U7AYu3WbxD5vVQhLoy7FK4E6ljHQxD2mp
I4hUN/rxTcoW7BNXohtdzdqp6Ol15PGWtRfxDxzzEzfs1TTRBR4ehK0uW8R8JVsU5CDu89w0
GYX5qqVyNMTHjvaQ1F3ziN/kxHIjHBmRlcWpoU1fi1JhZ7H81IoNYQwyQXiKR8or5lIaioSP
IqvRjs8XRg1JpDcM3dTg2ElRxb2sIsUlGoDvTsUd+7vfxoYXrKxg7P7C2dej/ZFg+GgMstPI
dca01lnP8YEKVPpr+600JLLKjOhbEwUINzFfBuskREXylx2JvrKXd1YXOWkAYPauZX0ObudK
0sqB3uLMmBPIdMKXeh8/fPsH8f0IOCCTarE5XIzYvntAK+2xlI2qYqqkA7cX1r+4av9Ags1M
7P7CQsz0+Z6mfT/Ko0QG8kYXuEftk8njnBk7lgLVWGuiGNWrGzbhXNqYsBowUBqiJDSBsk8m
H+sSAvUoN/MUwA++fvHtQikl/020V2wpkynnjVl+7gJOHw2eBHhgjn/mbKztNaEfemVftL0J
DL71YrxXM+JGv+5RBTeSuQj/uLRqNZE79/+cpatLgzUNgqm18bSkGw/A2j8FS6Pq34w0B8jG
YKOkAOcDUqGhzWK4vscsNSnPWRcSW0y1Qb8/96USC6lU8J/baNWIQh/P2ukQeWUDuOsTSJ3H
9kkT4cPuYhZ5pFHSdawTVIreOIwmz5gqlksRZOKhMt6A84iVcPE6C2BNkFoALFB+6BdtA5BB
dRYK7N6WTf4yZgsgaNPYXF7cKWE45ghh2LwzCMmuNG8Kuq7IIi4r0B1chInt3y5WpFIswBOF
pZ7vXNAzX8w3+LN+Xj9snZJ6t/s15ta3RCn70DVaIyJySYUeao2V2qsLLtPoCgn7G8V7RGAH
3JpmSJ60Xlfxd2eq17GwquNg2tz4B4A7sm1vMTMW+8QNPqpHIFV8IBdxWSEE+Jbe0rAnJHmk
yUbj+NEJXOhSfNqwp/EPuqqdfwaPP8b6AnBx22+SZFJ7vU4mF41al5nzPg24rIj/88++Hdub
o5/huEXTaZloSCvmXEK+fTtmqm9/bVy8t1rnKyQro0Fju4lvZ63zZgEbcU+9wm1KSZ7P52O3
x807i+QQBAsYN8grI1Mc13No6YxOwIiUPhDZTokUH7ROUcXhuSbbYBm6ZxZc2qruYRJhwuUv
LcR4n48zwzGuxFieGbQT4P55wrqquXr5cG4+FK4ttpeDDrZbSIkxQug+YNqLTxp3kc5v/rFm
wHtEsHNd2A7wiio9uruI1/2zpAVG8Q5MmVUzamg9gWgPo16+teLwea2Ko/1ghVvwMzw+0/2V
F7bKxh8j/3hVWS7o55NLaGbKEwW7Gh5t6+71VGqa5pCg/ANHrErcqP8UdggwnU0RBJvYqMp/
vpqfV2WPm//EMJsRWMsgxZmIKzcO0gcPkcV9Uadx25F+AB21H0WftDp2wfN3uy9Lmh5btj9g
VhinAnMvnuyMGZszeqKqNoD7iVW61w1lmL+/fC48+HiEPwWv8RabNh4G7OCWEVpwxVuPwH3F
M06tavZW4cUvJeeNjv7Df7pX/k3pv9yjrwCUGMUb9UBOKL714tZ+hwd2jFSUfVu1Szx1GlX3
O+QB3x07Oseo2SU3qnP+gHWK5reR/fPX93ovcco4H0M/XlQS/vO7Hx0UoUv6hr150U1KMEKy
XMOiGevPCJKwflKQDlEDmnJYyln3zktZcUyBcdaYHnf1t+sc70yU372WEet5z/OomrpyBhoT
n6R5+oC19RTMoWQ0jLW4cjEa7I5p/aSOfdUYv86mbrc4FNwff+brvRAW159vpX/3cuxFXqXp
MNdj0HLg0wtgytztfTjiIGz7VkgwRdMfxkjNe4ipY4e2XeWCpnXtFgAO8IuGOuynMFh98I1a
FzSeZZdXr950ioE5syYq1uB23OpeiHQ2ugYD6GXyzmUSvOu7R65k2yCWlQcjefyp8ytoCvtM
fBAUxeP5FuFOItP/7sJT3FATKR8u9WwwsSCFlwG0XStfiCuKUJpvaTAPs6KcRLfBpfLgghAc
qwv8RUyDkcLmakKVwCWWTJmIHDY8y7jIcYueYeHLj8IqRvxBBviK0QOv3to5lSnMEB8ugrZm
ck30C2Ak56odfRwFBfDnD5ozf1hB48tGSzHYO2gmOAbfTUwMEEb68N5Uoaa4eUd9Uo+Ics25
c6/SnPaQRVnhJGuyWiLbR/qiDXnLv4zVZMKoYKSrO0LZdVAMQrHTzjuBMCdWJoGlioqTQj8E
KuejE+DZ1HmavJJsR20VHQhKOzVqw5D/9arNcerC7/3LQ/A1ai+CxbMsjNtLByi/yR5Qy4MJ
6dhTkQlN7sjvEewjw2WBo30P97RdkyfviRf1r3z4YWdUoYkQMpZatgb4iIll2sVUKkZp6Zt6
B9luBoC7Xt295quJysxittx/CCx/egGcF8sigEo5DI5YBQEB8QCTOQ4olkgpxs6DRnnOBXNO
PX62064NSkpHT4D7pZ2aicbZf7N2D3bow26siOplsWrRMdZp/FAxysIJ9Bmj1Ze9pSKwuAxP
zB9Fp2R/6PL7Uodqzoa7bbE2NkXCvaiXkDnqlFOekH7+my8SCDkFqpDfmLJMJm7Djbpscz7/
jALEGb+AXGBWkj8EpbO7gRIVpQSVwvtpwN1Rh6wX0nMhwHpQjiFS4S7gNL592hXHpDiWcdhB
1unxr4n/9Ed6OwiHAwbRu04Oa3CsLYvYg6PXkRx7DqEpRR0txBP/WWRoo+K7e9i20sfwMj/u
PXF9zN7rDGY0DotFmjhE5KCtjpdkPOQDK/xesGEj4s6ZJ+qRDa8tsz4+vDWJpVLksXTKryqd
d5Vy1gFurg1kFMkom7CbIl7KKcRe0C0NJ7KN+X2M2lTdrPX1P1n7pKQeukr6+F/+DADWuLAS
Mec+7dOdUmWcpNIBUx7kSA0cM4WMQj3pH6RHEsDmS82wW+RdHRYv4MQlzv5X2I0RPL7jjo5X
jHo2OhCZ2AVVBqxfdDEwz7JKiRzaMHOf85V6SDtGUVp/4w1lKhiKzXHjEiNXBDxZOK9UfqRg
M58cJpkI2HEvbYZIW7LbGceX9kM0QjkYloCppKxVFlv2SfvWv7619zEdO0rXB/nXqCQp7rFy
/ybzY97xa4jLczbPba7gkM2xq1RnF01pNCTKKgdP7Wo8sM56npAC7Zkk95+UQair78eyofj2
5xvd0HtRqSQxluc+1KPMeZpcmTv4oFGh4k7cw2vIeSkO/jpUFKdU+93pk46RWIDgSV3SOt+1
PkdqbMT4iFiuMZ8VIJqhxNK+L2OpSlnzJkhTJFy9N4qlmPpq1/QayKL40/dvU8luzG4c5fDs
7GBzV8QZMiSEE5jz4fs9Fo5iWZgCGKB3yeIxT19MnXTxbzYfQ9DiJVbPvg+ZBLn2sye2LriE
WAQgS9Tr+/aqk4NPXoYfboBClQhMBBHBkOQfIHzG5DhJ0/fKR0VtltlugG7sZGqD0wq+yJWZ
nwb8RNjIoimQaLoPmDj/bVYtcz9LGWwqKEbdMeXkDfir6oZ8uHTv2sy+sZ4wexd35KsIuw3p
SJB5tmDxffPsmmC9W3nx11eVwSCwmj8FYJ8bURcbme2b2xdvpdVVdpHTKr0H1aKvNnS81oA6
b//9tYpTdTbMz8jwRYIKQgR7drlcPpKtjFTZDcMa7DiDXkdmmmwGg/OttfeRNihIC+gVU6BU
4RLrGduWoTdxsjdbPwttoRUObNdq+w5RoX7X8Q3CjOjgUKwe+715zy/HRQGDDTZfZQWxB1iq
QN0JVN/5aoThUNv5BZbxnEoIzOnhdJjX3OwSQsZdDKKw6MPEXoPP0oRH/VR1YQL/828/MqBZ
VPo00xiRii1kWTlA6foSvcT6XdCpUAUjm6+c3l7aRBHJvAAleQr/aqdJafD0HqO/yKysswK8
rbzh9GftsDadVdaU/vyGVqRZwDavHEm7rI1OkdRstnHFyUYhOMD54ZsQSaKca+WDe1fmo/0E
73aLwxGpvcnsQqLw+NajJQ5VOSyoERCHJ+Fi7LI6t6/3G5mWJCRv3lh7MbK5ja+f59sMM7pU
kB1opVvAklj4NljHwMd3Jzvjw1JagkXneVXZQC3TQTIH2iQMJR5coKbRhgp0kjVTY8U/5o1e
ux/Ac+zAILqrfYBNcc7sgVegHh+j6Vl3gRAsyiMBvuxELnaxUiO92f1iQ+fMQCFq3M4PkUqA
MLk8mY4q5uHxr28beP209G5Wc1a9HptveMCZIAisk5ALiScyq4+/9bMD8rpctlwNL6Uq46js
irLnsgo2KQ7ARiMyrwSxHmkVAwfYXlRK3P/ftkCRxge15Wj7nAkvZbVArbIvxQf1rMhqVRrr
QaVOxnuUkrGRkS+19jRQL9frw1w4lcARlwP+5X4sYMGc9PIH3gh65hDVi4aWx94vkFHDivSa
qcDaP3w9O21YP1G4bCpFwBxTGbpxW+fXiua8IVUA16eRM4apCCYI8EesCakx4y58mKQXypOJ
/X1Dauzawd58jPPKnUmPghXUs8VZGg8npXRnFJXabaW378VX/kLrZd1iGF3gZhCkC7BuJqXR
PAl2xET88ZylUPZAvO1Srftgovgu5kGrAxPLHGtLIDYUSW1a+2zGpRId0g8e0/TKlIoCuL+7
+VsPyOmiTtpZYxOg1xCo8rCJ0aXgigdO9iid5IFRZgKOHJTtSUGQNHo6HNNfRxLIYnDx8FKm
PjTJKZ7Yengbcxhb6o2L1NOURVJZl6NGhuPlky+U7dWbeTMuT1WiPqAe1vh2obP4elxrNQeQ
anSXEGL7cF3dsnZ3+k0MqeoSTWchztJScZ3LVAh9yW5WIquNV3nPEvB0rgoqS4j9XKwXonkV
VxWd7FRWYjL5sR+/dNnUUMZFV+dnQniWK71+Ygg3gh0xBe3hgsHFZ3WzdX7CjDPiIebMVD7A
yhBbnHlNqZpQn8BRZykxLCGPD6I7ORVhdiEqCYyceoWti9hnI3Cd1+s7ahV7ZaZcEDWM5EsJ
uWbBvggdmQuKldISHDHJ1SaOTQ9ZE4/sdtxrsCC+drmgWiynSSsVJpv39kNS4S7HZkWiy4FJ
jk3Swa9ZIY6/06q72FjWWfJj9pIYNe/njy+vxq2dj6QXnAVRu0FyAROAk8diVGm94HUiEaJa
j8mD+pANPrnxxA5+UXH2oMcCjzUFthriJfQUi15vGSMEfc5aqu8UCp921k/HSuVC8jkGJ+Af
rYXQ2jEGaBWutGFYlRc3eX5qmb0ICB3CvQjYSerCMR1lVNSrUI+6aSE6FZP1QvshKcWUfaRE
qbYA1O9cUanHJ8r/A8ED47x9hrsqd2Xj9WtfffyvZ1GJRL6n00byeqfY4cSk/6zzIzFTVB9R
O3hXjNTlFpH772cnaE5XkJbuACUhLMRXSUFYzyt5/lD0ikSl8hDWOc8OsrXo158Dn7irOL2E
0/WEyHldQQgPxwQ2CoG2jJeC9lmq80jLqn3IpKzbJ5aweZVQC7roo27mXftDwWrA/k/0S1BR
rOXx9hJBRBe2D5lwPJyAieXPKrnaAOrWysJZO3ZuoykG4f4TT3ebylkjiN/N29ssSgOahGeJ
gKIUHTz87q/vP0Zo1rjuLXfQDLLTEHjMDzgGnLNJLhNRLA0lh8spp7o74FbEP7p1RPaorinn
YXVD61UvwNFlE6QAjxcZGLeujQHwlQxRpzMeEB84wRiFgogiCNQoZGDAmNCb5s4cajXfgVGk
T/TGExVDlajF2SSOuZMNwTFL8B2pYokxCAd3roudTeCD98Mf0pOUNuFafvzsS/jTbjRAEOm3
rreHXIaPxZPz2osJOo6DtxI6FJ8OKNkvfMTo5wSAIbxkrqROuQKQUOI1RUummBCmzmQAD1FE
UBEqRTYq4WXv6g1cWM/RnqcMrp7R2SsID6JC2yrAbRKbsyqD3sqgPn2ohLfOgdtNkrhn38BR
+qcHzPM7FmFg9B9X8m7EK8R+/nFpm8g5EbrId3Pj05XdynRZAyGzGmcvPYE+scOdYFjgyebM
1p4b7jVbQAFbkZEnK1XOWVOHhb/wrCWSCsXZ84jJJp9oikHtYrtKAltOpUuyVM6OivS4i5Gx
uJoogCkb4EdQoIk54BI+wCGQqCNolQ82L2xC4UHCBR5arxqm32PB1amkCAmcpeb88hUsOZeb
V6/aTK2OfvFskuwO1OBY+a3xtUhxAiuThxFOD86bi5jb6rvkq0NddqaMsiSDewqBsFg5Q0XE
VBS9oMLuWkpG3YZfqNpIUlR+B5fvzPQKiqHwdErAz5VE4ouQqcuOgvrIIFUEvYgiUOwitW5h
HAFxaxIFyTyUzrM17Cw+HRByDR6eWL1dZ5iqXb33xVcZApJ3SloIv/WrtcksSVqu3wP3sXaQ
UkvpXjUm2Tw4BHB1mGMJyoGFgpse1CsdnYguqnOAhl1Mz+m2ZlSocxuRulRy3N+uVVg5MF3a
XztbCEyNpRQMzMUsIfYDnJUgAMwhJmUCoFa/IK8m7t/A3tRKAWCXz29jPYM8Jcr8ZLhG3mZ6
5o3h8c4dhtxHxh9GqcrCsPAPd6PWX18ef8rjqZzEPBHa3jvoCHiitKMZm7w4++48IkV5jh6H
moPy6BCxEiGy359HMwXh1t2HgUpJU9iTpjADOEawMmNeUUnAgFNngUtwVdQeUJcSmlKK9s+C
/1t02gu7xg33WciIoQPoJtzkkE/r6QbHvollqoRecQAlnmPpH10coZYbATiEJ4ho6Gc3d/QY
FBHLjfeS/tWB1dVzemFKlUHc95Oe8cCIJdoixvH2WrRvLgYTvo4pgQHzz7dp8ErQWFSIle8B
Z+DmrygggU4CBd3SqQrWBaIN/KeR/zDjZLZF70v8s99Le3BbwyOra2Y2yU6NOdhkDpGb55Xe
wQXGsMXdupxx6ON3Zuw2vFwV8Da/HPw9W5b5RsKWWSVs6Iudg2sp+OxSCTcKV0VVzZx1UGmn
LaEam4yzY/YRzcxH5/WaUedd4iqm69lppQqG6Sfo9sVrkm1iiBMCACkPamU91rRA3JftgkbK
+DVGmFceAk0dSLkjPJweqn3uxWXs5ZeX4YDZhgmrG7O83vgBjZ0beYypqE0LtjrrsZEkS513
4+mV/OSgx5r7OYuYmFUydeThp/t8jPAAmLAuUxtbMsTOW7h9cWsv8PydB+xkPHtaxVeZZFon
7xd+ugjm86ogFPEcNBSsU85Rwf9sXmwf3kUbb4ekbYpv2ljgFLvf4usq3LO5Eo+xo+cP4skL
NUulxoyPGc8wyEjIBi0sb/m3W2bOh05ZyG6wf4kHbNTOdhXTa7Hon4pKCQ/2zkx0nFCIxGS0
xFqCk4S04j4oGtNZliQoAfdSsj38dgLvHnbyT9mc4cQXgGSgsJRHkcAYLpIPKR8FPKy1favt
X++1Dww5wsilw4qx0dinEL8Guw1Bh9zc6t7aeMRYl7dkZ0dq5FfHL1K6/FkzMVq1J412/p07
t45BOFzVj9gBhe+i8YtyMntmE97XgLkFvkJwKBo8KX2uCKNBVyLAHgtoKmjEzzmzEP22ody+
xrU0XvcJSnjO3uUESityhXQ+5Vo74gFPLVb2FeuVNYhCQ3f+8TQdxnbglkKo/ZH9HE4jrMf2
DfL6ZRqZbPZadi24//Bs3AKTtyw0bCCxae6IR+1ZPpKIqHIM5+hipc7T/Ec54tJtqVNjKw7w
EB8jHgad8yymjO174PzgpD3mFu8jpKICADmGbsK/LptS+24GgtePbXcGITBNF1KMUE9atlss
8PYWLOgzj0eSrSwy/9+Ey+T6wZ749KuCT125MQSCp/aEpg1ww1qkYgPI2W1TmeUZKcH3Numb
yfkcc8SMwYw6QxTyfYBSYLt5ErxUWY7XrIHWOB2x10AxGg2unNU8hSq4SjBc8nf8Sql3YQfX
/82WSSWAsG8h5eRN7UK+PlpgFae7irEt4Hpx8ICv78beRC559y83CVam0zIdqlplLSpvatJ7
p7xLm+oL/aCw09NdAGZL5VGXQi66eDEGDOvnAGK4nUq+sbx0eWDDysRAxWip8ipj1W/w2iXl
feEACxpzR8a8wV1h1ayUerFqrYPFSBPLDDcez+2XnGlJyVxvvvYxETwtKuSyKdmZHHdoR+IP
Z7BTJzzhmvxL3d3QqRRy6hixPdqFaOpi4q2maB0MhFsqaQun71RdzV3RiEJtIuV8EOQB/wK2
KQ8SsykAcAHbsGMh6Ovgi0M2YI3dMMf0bMXsL2H5F32jHio5d6dtjVK/l/DU8pyNSGvQ3rP4
lbrSsb8J3ZbORvsaXySdXZIr8OPu13/o6QwvJ/FFy1aEgziXaqRSfqeUmIyOGekJLrfiKKCp
DVouFJebAtjiYkq3APxYs9ZvdCpFONOlTSoc13Its1gmHGw+Fzavs3mtra1K9focjjJi953E
7KzhhZKrv883WwMpcaYWpyGo16zuehm5EY4zcj55PJYmKVXS316u/xDwllsiDZAI4WBixBkf
89iuecVSZu3TWFX9Mu8mzWAw3YiUiKP2ulKyCDcQLsBj+NzN2F5BT0CfKFipY6CAq8UkpNdG
lWFi/poZq49sB+m0mjt0+iwC/OM/F51ieQV5llDyZnkeiqyWp+z16PJizuaNzD2G4/WvpdWf
vMVyPLBrOIGeLa+sBcCNoO9gGfB0CXgvUAMVXWV6GQjzWfP8UORY0X0S1Uax0ErB/3c/KgYB
6T49TpuhEPAd28MlVARlKuZxH37BUJvP16/3upz08ZP+HCRmpS4BMeG6ifVLbyXGgnVm4Fx5
bzScAB+6C6byK8x3CJAn65CwJJ0l+ODKamnDQ0SQnB3gdWc+tcXyAEiyd7JyEw+Eg+ivnCrO
EQ02TnbX1SoV4fMGVcqVRGmud3gQ98UhhAdtBaYuFJlvhetj89c2WdXYB376k0FFWLXF4ZNu
VDypg1GNzI7l/sjrYx+B64VF512YaqxWgUuy+gNG1nerVjVPXRKrF1n6i0GTl3/mTeZlZEHc
sXkLwOyESjqv1So+MdEqM3NqI86y+hyfJdw3Iq5QYxrQwWOsfOMQP8J/dtLsGDqa7VDbTU5f
mJZ19fjJ7hY40rgVkLOL321fgYACK+lrBBqbfuKeSIvoqQc8mTMyJsYuxBCemeU1GXOpkJoA
GyxKOq2atknx4/GDq+PZ1Vo1/mLTjDo344NNNiW0ANLOFGr1fWvrsJhiNqJmg6bHOuh19Y7N
UsBNmWw5Dh1xYR0pJfESoqcGlbNlNFOKr5/g2ov/Q/NAm69wYk5oStGV47U5Gj0bqUlEtXN0
qroZwggizsHJ8WUhKRE8d8hWyTF7ZqioHCDatt0Wl4hEzN+e7T/kZe2oilsFC9kpAjuBxYnc
B80s9brXADXL94laQSmuoITmxeO8n/TOjiXgfScGZZMcOrdQRw68YpeIaGLyYws5DyUsS8Kr
b1oVETeL9dRNoJx4Dc5HliqU/Kxtoz6/tRfBJmO1vcDgdmlrMRIUaud2UgYpBVIwJgaBXQTY
nIc/2aWb9vvtPKrq4o5ddFUyWPdI7YxMt3PO/1r5EAFmJbufYCNKvU+PAXKzRnWsJoLrJ1hU
qLToJ0kAYoWub6Q+xjLPtikf5Qt3Jh6niJUXWDxvv3jbvYIuO+dSvZwvuMc1v133gRI569ia
qevfx9XEmXpSn8Sikw+PXcDtff+HVyHyFLgJcd3rt5XQm0ThqhtLXvqdr6PeBqwtTA0b2UUc
Z5zkVsah0noGZaqj/gZAIg8man+VsoBZPFbbY7GVq5oX2bGaCKHvn2Vid3xSrWCads8Ca1RK
kpaBI71T4feRZfMfrdpTV692MOItbydD2PzPVfNyd8Hx6StotkkkmO0tb0z+eFuUaRVxKeeA
KPppyK81ETRVnp736hGVMm9CnOTAJZrAg3+i6HkI6xlxJVVoPEPH59mjHDxzfApG7SYXwoY9
Z5PX+wxTx8vkkdUHEUKdDy12Ph8rOgf79NmL4KK+Y8dct9Kjalo0jlnhvRKNgVwSLQV5uEaq
j/KoegJZhcGVBSpvP/nP7Yt32ysOz15JHLvW85EtcPFh8/ZlA459WdQaBhCeuhPXIzWVMJyt
gE6pEvEjuOHM+N279k0QkiGVSiyXez1ibChxHsusxIP7TZJBXbG72nm7v8TgWHIYl9RKFCJc
Pn3Mc394ePTahp/vfNQ3UxFCg06lMGqyD/Fc0rP6bi4L16ZVIvTMoSTiP3ZZzsvdVacaS+UR
TBlMLAsc1QSe8zITIS+n4JxLqiAcMuCompMg+e4OuLMI/rs0TkMQSzYZeKVkSIo1JZknQhYA
OAdv0A1Jo32uvUzXDlApH4hnHVePEcrYwNS75Fz3PU19mTurNvq8/z7ny93qGOIRVdZfLzTD
Ag7RmXickijEM3NKUeNG+9ur7kSeNoEPPPL5G2Tm8njgL4O3eknIXBBfT8BujhEnGyhp1RbY
irq9vHKSZ+QMcRUzTV1Fm746N9OyeqLgqmgbAZj4M/trVJbMu9CZBOfAhIcUjzubYt4ozO+M
XWVmv+vq0h3qdn1WDTGfXJKV4hRrnGcPkTzb1RyMVir5d8zVza/w88kWF0hlYV7TE6Vw2E9E
zOOxsjHScxlu5+xis9hLOkpnVqUmfG0VcPpZEhXPMSkasLcOOe/2V6ngfWwo9EDctRRBpdyx
phDKUVH1WTVBj/7s57ZTqYRwpE57Nq+dcmFLJ4QpVcmR33MA7VoWolGbSe+emfouFJr3P1yK
1Z+wweaeXco6DCdR65mzlKT0WALWhTztqYgDugvQGTLs/b1IAflulPPO+xupGGQwsWmEEexm
8t6y6vgpMf39nWSu2l4URzDZ0+qNt2XaOtw7otfLJVFL6gAQOA4nr/V0Rn5z5ftQtGrO1U9o
vMhu1Nhp7cI/wl/x55dP+8CdZAosxBxNNtj72vt7UVgRmRFIOB/Y9dygAbO/kbI+Owj4Gk7u
mG9eASzgq+PPpphdJiv6XW/ZDjniulmo2O9ez1mJonYq71T6fgzClVX652NT4gUNZz4a22hi
BvnaleYXDHIiVnm5h6dX4+ycjwHi+nD8az9GJgs4Cul51KptWBXYAX6PWAHAqe4kdv9ob0bn
wesdv4UAd2rgx73RnpMJzzfavBRWAzpJCo1oOfBTr5VqL2J88Re7uXNp7EUid8ZqaNfCE9nn
i+Kve1Y9oOfmNz/iJ0HQPiVJBea9fJeqqAUuxqaitlKr1609B/F5k5fW+6sUeaWlZIVBWFTh
jwpVatGG88OJtlrytX5SljB6q03/IPlBLL8183DlkqprDaN598Xn49rANpvDrK+pvHXzBVxr
HObajgnprflZTOhC3PhDPNw3O3d4FRR6ZsjPj4kfLT6W1nKlXlkaL7WV43J/KGXPPaCJGwwj
OeDyz1n6pE57Hr8kCw5BXumfuLiUW3AFh7JXaxtdKVfWL2sl4/aTzfTd5YkX94pKubvPyjHi
LAsud0recKrrOxT2QsJ2FqkP5u5soWCk1HvyBv49XNWhmWxU4PWgrmPKXxAIHeEOPQJ4vRJM
U5gEKGCf3Hm2nr2tx8ngNJhktd+1JzWXwmwiYa8ZuwOkw+dWNyNbSZM8WM6aMVyGm0muvJ7k
WS5Lk+J1zehtWIToKRqi0MZO3lSKjw6c2QHTjF3yaRMgx+SsMscTCyxK5xawWmr8yyXFFjvu
6fer+3zIpAVHOCr7hJFg9ZYJSo4WEyJVerY2WVyXEqHjQVKJKE/cQoNH30VkeCEnCSulzfXJ
G/CKzZB2EuvDWU7AZxQEwRfXJq55fXP5d4V0cqQGu5tYInJrfAe5JN6Z0vsYHJwus//5CQcB
nD5g4bxtDIPwCtAw0810ktUwr4NB+NsyYL1XveH+Sg9B+GPhkb6m6kMhKadJyFE0GC/Y1pqu
M4bnjGOwTw5RMvvtHj5IY/z0bWLKqdhMRqpUPRx8SbnzlXCZyq3Nme+VzjaTFa/ED9JE4a4/
RR83Yaa8LbbMbN07O+c75EJcjRXec6r2YVwx+O3cd/c3YIEzhH5zWEFN8o889ilyX2ocz3+8
Xs0XuQchJAVlkt5X/QHFxkelZqhUgK+GSEFJ0h6xw0EwJ3Wj6m9QEWFs38untaan2XUlCe5M
rXPLUSnxzd1r3pit+qpYQ/o3FMdfVNQm4UBvso1iDyfxVpOwZQ1h7NbO7/955p2VNBwKLon5
PfzYJyE6HxRXQhmzMgcxSCt5Tbsi6wZ02dWumakJHabiLEC8BPZJiInR5DzEpGeYKRaipYT2
Wswilr+d4M0CH1xYm8ceIX7LfllOM3XNvYnt1eMnT/JY5ou1D+AYrtVLQrvEp57CbKKaq7YY
z5YKqlB3XhWuz0a2/kgAKd36y41pIwA45PChj5vXqqRJ17pjVxkDhUK7Mv2llektszha0n7S
duZPfvxk/AsScQ5AtcZCnml9din48R6GpmuABh05HdklkeNikx3eWSCYqQk8+i/6J3VxlB8x
EMSynrCstJQ+C/fpbYcGwEc8HV/DmDT3VbPIkZ6128W7X/LdK5e/myi0N4lG9k5XmNOZM5yM
bWthbZYEQI9VbJoRlPvUa5wGMAsa5ukzy9om15i/HZ/Jxb62chXCOokoaMYXe6foDJUiXpDI
megYa5Q96YI3Z2dcGN6shPXwX11juhyVEumbr+XYZL4qdQFLnQ4O0ypVF6Pfbyc1XIi3uKMv
xlEQ9/oIRNt21ho0EiW5up2pZA5mQigeXqlx4hzB4kq0Z8D0OfWGPdU5dB3geKZYwgp26LP5
/AVGTqTPsXxKW4GQy6XWrPM/2F+c+P0KMwhc0qP6355K7RY1Xw6PgPy5vfplVV0ac85srz9c
U85RqWpjrdEht5nMyubXY0O95RGJFfmMpWCsVCQm2kZ3zSyNEmo3j1dtCVJd2lGvqTE4KuZM
oLuyDYw4HjIYoK8NC8zOzwvGNK1SYAIKaWLLuYME+BvVCYu4XuffHO3xIqTn9b89larVfDmz
pbn8Q3xQVZ9N8JCN3c7xaAc1H0NUfkE8XmluDU59Ykq/6W6lPHqSzWxP6VTh6OO5BUX98Ryd
2dG31ZSzlU8gWC2cBgaCIN6Vz3KlbhfcfSG99WqfJUpPJ1UqsyqO+Uiudv72FAKs+Hgqp8tV
49/6jq9+YRmZTi6vot3pRhm3Hm/spoyRABQeEETm8n+/3C+v5eztVjPqmcvDhXhzxL+deIFj
0TUPhDRz7vqlE+0XBjHDupFJVor6T6HzRVSoFwxiowv7TrQcj/d0wgdr3KhFejodsf7Z3clX
njYOoadSdcyynIbKu/nXG7aDUgCjylFMHEofSdS0Gytwn67mN71tHNM3btHyyzH1hUz1AxJM
u7BdPYM1bVQqu/j+U1braIDVOew93Hdij+g9U/BUUT5VVM3U6dTk8unMvPeizkeN/Fzj2JdD
oMP/+VkAF9YcSeLPZh7FqGGmdpAuvpVc/X7MW5pb8CgjB87WMay2FYCyO2HrWG0X2GS/HV+E
jLK7EZIKrJh3ysb1cl54I8j+T4EcqVTWEOlNLZ7F0yKz4GF62Ys1A2nrgpbyW322yyHQMXrn
9cXu2Pjl/2O2PsiCp1Qbwl3I9u9e3xwDHyRQ++SfLpKLt+KDY0jNYF2dn7BG9YqVmQyjiXIH
0BcbT0NZlCdYS07vMWFZhqhRYTqglPMe8BSwunsDH6kQNATCExn+U9MovDJ0ch4Mb8BjL2dQ
ag/5kjiZnu18vtY1q1Z3N5vlV6L7Uby4cO6HvPO6ywG5HWv/dfPt2HV08fomhuHGnX+HmpXJ
64Y3bWI5v+EgmcguGOrXJ21GTWxAUlmI5pJa7SPFgRpgY2LcUVvgu6IUQWvK6CIT0xRmeUMp
w6UsTvnIdJoEq/HMFK1dc516xKPlYSRLySFwydK17ghtlW41kE7b/vw34VbO/p+f3b1+ufHW
l+xV+/3HWxOndi1/1pzbYt/d/WambLlgtzcn0yr16vqoQKBmPMb55eNK5oInheuwGFb0Vch6
4ctUV/h159tNqwk2RokttF724G47DDKDyll6bDBzk8kLv8Cw2+MTkrdmZDvLzxGaKzD0ZKoA
D5QU9BcvR4dIrq/X9xER+QihGA/PKa7+NReT6l/Zz78a5zky6vOdC80JugVKLvvGYTqHRa58
5yaInmrut25RpWiCSdGM32ETqBxPzuZeuMa+/duff1zSVpZy98CH4Kk90MS4YBPo6M7sbHQ8
VY2Cgwl88qltLvdIperGq+UU4BF1tZ/iMw3HrinYqeFzlQ0671IDjn4p4s7T8T2JnbW86HqE
Yfcu9h+hGSWQ6eO/F+NP2RiGkmqFJpxRPn47udeUzi/rzfYOxmvNWXi4O8G7gy88DzlFfS+a
WbpzmjiqXLtVfOjHDXhbgjfaCH8sJy0VurxAK/WgQ7HWaBFLrJ+Tqc1J5G/7TC71rl7nvDB3
rZFyLMBdnTbRfOf/MuNGof8X0aujxGvv0upgiLTz5Qc+er4JMpWHhcb9Bi3onTCTQFyeKlE9
StyBC7g3frHqfyayoMfd7LyYCOxawgK17lHldVJqRAIQ48h3aBXBCsB9mH5cuXDoUBYcbTmx
3DKDIde83uTjKtVbgiP6aXNw/Q2IxkoFEeZrlOorhcdSAmoW8Vo+iFV6SZtp/ROLzeE4TtlV
lZk9qmAiTDl1ZS/ClSpzSvpgpg7V21RUYIBa1kn9Zwwl6+lmsVLwsM2qlBYraZSrY9135PyU
93H+4cOxGpdePOPyZu4lXpsXg67/2qed5VocnaRA2qjFGoJ5ThUBOC+nsBTXp49XJMSc6e2s
d8aXlMWScggvP7lvZ48hZjkQ51W2LMLtFzQ51rAtzi6ZEAELDiv31FXpzEFX5dHDW/0idD5d
oiJdJKZvVHoNRMw+Q4tp7ajp3rQKNVU5MZKoRlnYhLA6kLBQyltC8GsYl9PZ6GVwJ/tdy2eT
/IyHeKPM5+nKy68+llO5nuaQIMSqvQhRiUZJg8YiyjynBOp8vlVYaHRJR/O0Hzg0Znc19WvR
Z1whJoV53NukRxgaPKv5njqOyqhHrpPM6WbRpKcSOEsoW75YN25dFJri1BuFDeK0hSZV8Znp
5HErKpfFy+TOgq+aQ89tKr5SL0MwxbSC25hzMHNU5enL+o4x//3jQrGzL/B16y716zOmt8Bu
3Y1e48To7mPNG3VpRC/h+qxWfJ7jI33eVG+4DXoxzv+EW3EqAQFOmKkQT+Se7C8CHu9qZtuH
Gav4Ystq4luJKxW/cnH2mzy+eoKuToEqlfqOb7dnNxtw79+0KdO2DUWv7aNThLjekAExw0pi
x3wPoI+ewJIYFeDqntX2krMxjl0zx0hFuoofE3WO1EuH4WxaAFzzkneC7+KTPCJLMVJwYTfD
nF6fMTeulzZkk3z0ttp8M/s9vncn27WR61i7yiSpuJPJTXE9j3LdvK5K39qI+5yU9PsbqfoL
Rgmr0dJw+7mzdcws9JjtEHm2SmWHe5Do8UpBgz8PYQZbJN5jsTmtKXiQlrQum+Oc6rr+QoBZ
FsUG3Lvzzqe59577hz/74ldXvtq5n9xbcqNc1Jcb8Iy7scVLLuMIqPJ6ft1eekB2F3tSzs54
5urdb7fqMv3M1UNz5XgJp1SzORCzKO0NZVoeWp3gkw0L0Q6a1hRN2+fjZ/tZSIQ9U802r2N1
akvqZQDh26LiM2cagznCqxl/dSvbrx8/iw8pFxW59urmY/9mfMOUJor2cLVl/eZNH+dfdMPO
d7/PWo1qdtjYPrE9eUObWa9jqyGcsZkkKxnrm3CHDC96SNwxCSq1UJqzG+cw7fFPPydVRCJV
y9aDGe/0r+Oy2mNAxAbHgqjpqyu8TLfqsIz59MvN1bM49OL/vv/nJ083Fkk+cZdYyPOcn+iH
5GmuNWtVidyYHHNRrti4RiGHPZuFzhV6KNR6n0tftPR+N9mFsssjvMQn6z6X5lqC5dXLWRrT
7wxaokoV1Razk00iPb0RXAeeL979F/vzb//t+eT9d/MSBu5Tf3d1jvr18udy/nDtV3eb5uzJ
9pUCoCY0qnJSTLRH1VJ6Ccu8IEwwJ+v9A3fHLuS3uiHgZqroe1k3TeCqwcwZGP0jWhYRUIXO
wsPt2ZtdNeTwBv3pX//72bKkt3V5cy3TrQsTGzHyas56sZNzq4b7YMC7uQTh5HFNaewnr2Dp
pp1ep5azVvg0q6sWTEVRpZy96Z7Ll2qR4o+uFIpP00YuS6WcRgMw6+D7R7Sk0pYi4IJYZWY2
BXuflNr8+Nl2OLvCKyPXvt9+NEP10rwMCKHX/KvZgMP0vs/fFXNrGLZX516gWashs6AUKWl9
RNM8BEfAZ8Zd72/aBYo/TKe0M8p1luZaVMjTNa9FelmEuDSVMsn5MlFhVokTL1OvNt8+eE4c
rknIHXZheg9xfk3LZtxyZPad6736X5/dmrvaHOt/+iihlenedTNrMSa2ecEYfcgQ8on4zIX4
kV2g+DSweSUiZIkqlco60iwk1ytvWdpQAzxAreL1fYN9kry5gBOQ6YOLkx3jhu2D1U18OvfE
bo9+3b47n62luXAzjOh0WYnIdmowR86pIRuskMXKgkr5QDn13h6MzmWomlaByTcKDlsS1w7W
b+G604x3Rkf0lV2iSpH49Hu7vw8wcFckuDHPGOdy7EpeLNTafE4aWvywuTdnn7H7zX+2uTVX
pRtLMKOaV08aR0Mt1WVk0kihNLOBNBdXquxrlULDZRYoIlCmmt00HUoNBF205PC4JVBj/Cza
iNHo+bhMlaqqM1nf9muTPHj9YtRzePHcN7raY30c7xirl1Tn+ZBHc4kn+oVVbPfGyrxja+D9
tEGYrjQhOVE0UqzJRVkbjIJL26afBLYJGw/GNmAHTjwwJMJ6mtm6ru0ymVGq4OK6m2Vlu4op
F0+c8mM/Yfbu5pm///1kQ3+/QaWuHn6SZTK8Z49cJR9JF9nclB/9l3n3bewZenRpruOrFwrF
tEpNdjRzmrFwOObSt2BRuSQqXs++ZbtlK2S48zhJ/eDClMSq2eTlJtTKtCwuzN2zSjo7A392
B0SeLuDXT1AczSRO0VlOK8Njlf9bHHtl5bGvLrn5Q9927fXqQEG+gnnvNbG7mwIOZiJRhcWE
2eakZdLg+bSyhco5id4ncaAs2CcvvUGUfqBn0IKbmXonm6SH0MfRqX94IZ5FPiuVOLJSbrkq
BVF1RSf9Hp9ODWS79i9fphFVWUU2H0iyX2GUuL9AhYW8Pn8PTz+ur9DU5Wsxd/unRvJD5cAP
R6uwECfWTWP9WBqQlIYIjnjv+AKJQNxYtRwvY8x4XXEWOYhc9ISEyCDZDNc2MptcL1WlOOCj
qaVt97wrR2pfst9RHr3oLij/77/8fu+c36+3Mlw++Nv5Plm5T57Xh9Co1Kh6oR64wzFFgaPT
vJHGCK4kB42igdpIS2jab0EQK1Y+Q644D0hqgRVjHLLWdmQ5q/yILmv0UHG2lGDdiPxAzADg
PU+8LKfcSOTTXE1yuzEwo5o7e/eJEISMBvy8onL11exdNk9QPLj+A8DN7rz3xFr9r6ub13ur
EPCCAexEE0LyRsl5cEZZJqO3kegSAPQDNnfe+k8g3jOYJVzASqXIdQtYyhSZmR1ATmm5hL4B
Tas8S6XY6NfTP6iRyFmppdRGRKMD9xd/WWg6m5GtIlqdaZydP2geafrNgQ+xk3wuIkmXm2+u
rUXN4l8G71jssIgSsPgolCfG5ewEq+Am60uofv1YonJJsVBF6sic9YwJMSUbEZoBP6hTSfgZ
V0qCZstT9n9izVd0+rEIo2zVclUqYm6aqAihUP3AGXB2ZrsuUTI9lWL/trLaHSk20WSr52Wk
ajXh/s6BX7+PwXjR3Clfg/Ha2W0EXnFMiyc9yd0oAM0TXCCmM3imcJYRPNsyuQWbEJrSqxLe
kTI3mOWZZJFcsoCSw/SogJMRwnarNCMMjl22bqkqZR4i7Y7FcswCtaW/Ht+KeCtUGDXgrODm
MPnaw9UuTpJNnnreBIBGUdiXBzy/3N2d/2b7Zc16TH23AvVl5lOcjrfaKk0i5LTlcz7lVGUe
xaJV2XU+wmaNq1V139nbfT7Lk3/w0lNUrFbi9ZPp+RVezcys0C7QW3AgxckI32rjKeG4MDhz
c4vdfmvvABbHUt2OAYSdY5tY9VxuXD2woIExbhpRtdpwUMYtVVfGJ372/2i/ue7oqy1fRJ5W
qaoY97MHMy6oi85S+L60AFdL+73WlzHOOHcQvpNa61SV5mcOBGFahe9vut2E4pzhJNt4Al5R
2DTDvLPQqdRyKPAaSS+6J8/57U+2IabDboHf7EQbYjI9QrCUNtCnGAjD2wXaZllAXJtacKt1
Sexf+WjBmY27KD/jDxNKkFU0n1kMnuH5j4ufYa0DLjhdANYhXJPXrO3gz4jhOESWdv+1DuPA
8ToKF4h5fOCM1ycxRdy2U3P6pA5J27ZWNi2rQQbl4cQZI68Gv/Lk55+Wlrx+Z3GKoEwKLmny
3Tpa67OvTZqjWP+zPw6Ohk9wXI7REjd/RIc142XUQjMq3tvDNGWW3UhQqcNnkZC4oys3xpoL
oayOkSSIfRfE5IJGe/w6Fda6qzQ6K2Fta/PFkiZl11+eJ2yk92+3sGP06dSFICx7rW09aKMI
a42YHW9F5KIpWdjXJHDMWI4rXf/hauouDUTzpu2sr4kQgjaL3M+G2BI/IT0J70QEzlOvZCYY
T1WzgpgXNT5ehePXKd+pVOV0B5x0vtaiGL2E1EYrZBLmCUwvzxwrzbQtXDs6qm8KvXN2bUQo
vrz8pP8BdfvgYn/hEO2Pm7d+kuej+kaQXjLUxGeoFwFZlsh+A7rLRWZFQ0v3jnI+LED8M1O4
7EZd5ajbIgeAWAsaveDzsbc+mN7J8650zEfTuuWltYaC0Ml0ZDLpo+/ZZ0nImqKlGATO4Czg
wvp7Ja62G1o75WhnXr2wO32dcgswecm9ajpo65nM75vf+6yTrPCCBEuYBSth5tFslrZRXByG
fzCGMJbTII8AWUmrSzWPTf1ALTh/wih2/LUmMXWjRky4f7W+DkZXrMnILotmA2WS9BkvfM1Z
lrEb0jiL0KUhKbTxU1Qp63jUlWC8q9px0v6PG5s9tsS7Bzvz5GZArR77xq9b8uzeAycKcgg0
KJVidNTPnCxZKk0BTmM9MrHg8GSuMjtiFCSapILuUevpuEj8mMMJ1Jqw0E22im9bporeOEC1
nJ4wFDpRqFmnox2TJCtKk7WAHnT9iNKLG+HFVxAIWmYUJVzKUd2TN2L77kg7XRzvAp61kOfd
ZDnA2KD3jthijGiuGHyVg4b/ySCz5qSaXAWuVwCZq1JJKBkKzk9keXRXQNhUM/No9BISfMwr
2TsBk6Fst5hOugYyN6p1TcvrkQnj04rJzYtNES9nXdltPXPVSHnl8bObEsdjQuAFMMr3mvN9
JdJonN/4UrifWdlONlbnxIn1h9ocwpi9K3/U+DgG7MYLYrK1tWhUwpgHLzponuc5OWWOBbDK
OKlVqSqxnwDTKAWfZRu0PQFg8w3NTVPIbm+kDIPnr74aZjmcZSiUXer/mTbW2qviwLD7mvO8
Tmp68tFDnCfossIoHsuGRx90rjdK2/B+B4KsZtRUpUr8ebw9U9Ret90Fa3Yex2o+y46a/jyW
WQzCqXFEVjQqXlC8EHGKDP7RW2OOsQaTTDDM2hxCszLl70zrlLQnQchhAImHJssmR/RuKrZo
YnlNMm57LOT76H88a39FdmZX5r42j0Fqlk1pKHy/EywV/fmt4NF6SeOZRipW6ck3YyrFU3/F
L71t0hB3N6cetzbqojhcGCL0Tqew6wKVzvsgpESkF5VXXIdjTie76XHHsbsKk6JPwu/hfkNg
5Rnsj0HlKjYJFn66XMc9kezT7pZJY+78fnR4JuFqKBsN763td8Ku3Wn0PWbcI+9NVcHagUnx
lwBEb3Ysxc3X9yK4buwkvdufQFR+9v2xld0cJLBLvjy2iXopQsKKYGp3I1Py+FN/cmrgcb+P
Z8Rn6pw6gVRn2XOOTfqgvyKAMKD2CWRZOnXuyk6rDICOzH7msi0M8HplBjPImLHbHduNmIKK
/DV3zNh2di3DFXwq+lF5uwNzs1/0Wj/vY83EuY1tRPAaridoPH3FuNrV8BWgVwy8I48nASyw
ZKsTBSA8sJLTcxthzYdAE4U4IkR/UnfWOHW/wQ69VgGRuY7lN3kSS0EHC2exBU8O4hXx6OBy
cR/t3TsHxBN03NlN6ZR05IGsfGelkKha/my9Z+laneVUm9HAvfqpHDMOTcjFQZ90pi5aRQRo
1Gp+yvUZwnhmhtMTu6uyrjmQWK3AnXOoSmDZT8k+2Jua1qwVo7kVVQSoV18wExWTCww2OGZx
8Unz2y0GARw7ENThCp+5sL9KCX+urperv2Jq8g/YI6y8HXlE9goQ0W+2R7PBRswaOFm8LQjE
qtJqfOwkDYSAAntdkkXY0wAKLMIj/RHFhIORqIVLo4Q7YdHMgpMXE/261o4MO/FR5xN7omaL
aEk+3IbxXNx7c5CLwCGaB1BiyW3Bih+sk+FTxZBm29eDFzvDzOnmS2G6Ge7E9ehWM3xbW5dV
45WxybBKa3guQ5Pdhg1llMz4z3JNtrKcsXSnI4aQ8GlU+sF4QA0h1biPiFafal+fbzyH9JxV
/smBI3HB71nmZ8HdbjVF0HaOLHoysz5h0ngEI0W69+uPMN/VzYnKkxHnCxLR4axO/J3UKxvG
hslO9eZf3w5PkaEBZstLIp+K+J079osXE84t2IknntlTHUxCGkRjCESk32ze3hfSmYp8lmx0
TszyJdu8UZGVltzVObink3tMW7d5k8PqSvUcYYWwp36R9RJUmBEmusy04XkrltciLrbU5bm6
g8f1p90HrkMTYl7dyp8Sn8cSuVxNNDtwdao6NVroh38fM7/vV3sMznTwRMzSvFtrzazPETiH
IJJOkYGa2C69uNZYJS8725yq2BtAlbazwzpdePDMm+ZScdXAA0EjMekEo6r3Xri/E6i0LXV+
cx2kZq4MJGy2EjnHUzwoP+KLrrZmEBf13bCH+21kBdHa9HZC8M06jetHq25PHT8/mZgAv/i6
K5KurwvjfLRi7E3oGW66BmDTFpXioagaJu191ljkfZTqgg9E/LoNQu026c6uR6bNm+UaAUh9
8Ji445PUY+/anTFssq8QeKvh7rtZRQROtm3hRHbrp/IbPrleK9YujFaR26/rG0eSbsfuD345
A0J6BvhNonmrd+pLX2jUStnl5F7eJ3HhrAkQhxedCs+717kTxKssI8YpPJ9qT7tkHWePm8EV
MKlSVTGvkyEE2KhuQxm7fK65uz0RwovLjpHX7V+zurbcpz014eseDJSAmCVWXTeXDFz4S3C5
cP0/fMAx3SICl8KH874Mf6ziZqc5org9bP3AGip6qirlnj5vb6yoFlIpsFST9xEMV+w+MUJP
5u4fJ5DUajRBn+3en5Hg4hNF4iygYSp1vuWycExbcUfjlsV5JcvlUnofxFN2IbG68m00vkuw
siIDOBPfiaeqUryPoKbuT58fvJvBQafqNTyRHbDxXdoAgrUbfzu+YeSuT887IxshXo//LcvQ
wNGaA2YbMCnKt8pR+NNECe+lCIkBdM1TJnu0TgrzUyZXSp2248N29RE2nnyzb0Z8U/Jspktf
mfddlkmQ9vBNNOLR2Ha3Hq6OZU1mjIWcnH1kcOUs9exiFxwqTQHWLzwC98MVQJbIz4CXqHcx
pK0ZIJM1xJ5u/RSXZzujs59Kce3rJJZn4aOxjQCu+15eYZQVT/18CNbIhFdn+Nh3TKe35frE
C1xamUQ/41Sum8F8S8CC9NO8WO+nGAlXQ14cHx7uSt+cdcKqfLr58woLgLoQbeId8rJXcBJi
vXzDfBzvMPbiyzirw0qQnodEnUhv/QReq3uheMffYtzKdBrVaqQNav/itZ6rolNyqaX7743A
A80nSJ1cWU1A+rJ4OlwN4yJH6Gdc2lFPKNZuXCq658XzMcsgIp9FJF1ZLkbFw+jjOKXrccIS
RiSyNndb1fvGT1NhV4WXp9VtnutJILg8w7VaHrnveyU+KuF83xZxWyacgMdbSqMo17M7u929
/lxZv82+QqBDHB+zDPw7J1/PWKJZj2K0cmNeu8r+P6txapAqe8PctY6l/9osEgGhex0fyZIy
4dtp5Eewg0oVMSbnNe17BBsOK5R5lsuqGaavZtbc3/vrvt7fZWGneEZZjY/p2b5VzZii7T6L
r0eONCXu2cUA2Hriobnw6Sa70n67uzXT6cs4ongxWSVE+IZaDBTEoFKNmFUpZFYdcYy1t3yg
ogxLWIIkNmvOwu7f/5d+Eerf34pXHxTesrGZHUhx3vtjRBl57+6VdgpLYqTibx8GOD8++dCE
+3/zoiPAnPNE8TvfjKJSS4qR1AGfRLfYRNmfjAjpiXPEyxT8jejI0lhchJ7Va2fv95sJuJGs
G/5Ul5mUn55X5/rjr7sem4vb3+MaYlltAfy4uqaxTMVN6q779f1OK+YTFL/qGKW8UsUwAbJP
1jL9k10zfs8lz2JyNZNkG9fPtCpV635JaI3nlniXTeBpVF7g3PqTq4mpTKqpKe4+jtj29hvd
3tKU+bbpBICnDgtN1htkCeIJRWqkiVcZH4dYZkIf6gWV2H+prVIYI+E0xLOco2c6T1eECtWr
EN7vGEGpPPGF6yNwl6lfWhfIIAuIAJsSqimGhAkVmiJrLaZNvO1lH4hpzJ0bFV8JRyLgRgEq
dXm6X6Y3JIYf0JhrShmQI9Tq8CmSzCz7sg2yn3D/nZyI4OWBrPNdS0IvY14+NBYBurQWPkle
+rUdN6MUeTRsYaGJw4P8aIT+z8v3JgnMDmguuU3WarsiRt1asgB0k0chZNPyHeWWnDU5QPy/
3a9nf/LlTx+W2O/ubk5gkwOSZCIx1xCyPex9Es0U9/T+Jv5hzqe0htXh0gVi5IyxZde3Rt/3
k69U+bDkn86xUSVTkUsHdcAx3+YMerWhAqvuDMMKVWeqyKi13/7K3379mL3emVE2wP8yWoJJ
BzOlD/LjEZHkm52NMSU6cLXRvxVNkS8bFerE8pPxygmpQjpT3F58kBIJMyO0y/tTcgzyoxUH
SnXvm8OtWXMmG5YHs9q9iHTpHDnSKyokVVZ9tJNZ0LTXBdOXrYej35c1N3GQkxK2dXAHe5FR
nfmD9rce6maiZpVNhgkTclZBrT0kN+bwLXzU0+JBpT408VueHcB/XyELefVaClObnFlZhnPh
ko6Si1WGNNaCKeqwam6OAewX+Q3VdB+akNvEHzBk5eLvNXbaqcu5mTI1o7xLnGNf5h3mz8eH
tyimuvg+uQHf65JxQ83vhydvkcBuP4wc/8HKt0+s/HnWdSnoFHkTkfGsv21Dfn3Xn2V+S+5b
fMK8HGWqBnT+AYr0Pu6Xwk7Pd23cyNblG2o1lpcmdcrFlAm7ra5txVfyoDW4528r/9WXK28b
zsZln/4gJyCe3Vol88M+ltzXd9dyJpERfa5lux/bJCr7YmvLmQWAkUFGcP4skt3i8WZRMA7y
oxdP0ldzV2ON8CvV9v93RRlse2d8xnY8WBvEYkt1JqNZGrXWDFDqgxTB1zf001lmilx6uB04
4+tbYJbE04ZcblILTLY+LpgLYGI8r2BuL/vsBzkZcfr7R9Nmxm/vMMaFqLukXGooosxkMKdV
YguibIrp1eb3sp8hLfWBCk8/hJhqhCTqCQx8Y02xB+joSF0d7lNbpDKhfJJ+tvAX+Up8+boq
efbCEtqyJA3ywYm7lTeelQoo4TymFMSTr2NDlkiKDvFwYU7RQHq6eMmTN/rSK1avFSPxwZmh
DuFDFSf9l69ffg66IS8xzJJfu8XHaXtckMgRYoyZzBKsxMW/h6ZYGV7dw4/or1IccucfrAjD
07MYPfEsmZlUi1J7pAJxLJEJfH4YjkOiC0mLXkmVy9cWHO06yI9V0suv4ktLTQ2/J/Uk2Jix
5yqwifmu5lC+i605ztPPk5FqyB988CJ2P/0zZbYuIZ9kFjM1IbR7DRh9HDrFSwt/Q9mRSTHt
viFDo8tPQbjcIqJhzxibXQhxX9LIevxGsEmyanJ5mePkB/kxSM0qOmZEpJAMkZQj01138rtl
H/Ag77tMp4qMdrQKcXal1J3XP3WWw0EOFOrHloXN9hNPSRXS5FJMbc2WOUx+kB+JOA1RXKco
/FOWt0g1PYWz0LGYPsHZIIPMEV2RbrCM+P2vNr+J1YzpVeUF99MdvDHIIQTUBAvpClF7unVN
F1byyexTPRZHDr3CgywgzhXOXvR9zLPX14o2xcmtUM9iPNyeB/mJikvVX7ZkxRyOXXXNoLyJ
KhTu3w4aNciikjz/H/E28ciaAaGeq18b32br3/b4zg/vsvdBfoICsZwh2rz+YUdUDRswnxwF
dO1BtfLJ1rvsfZCfoGDJnRFml36EBqpMHJqcv4zMiunrIck5yGJC2vFSpcgAG7LkhNvjUVQi
D2RjgywmKY/9iSnNybEvBlSKDWXjgywok0ssbHpxz1nOD1nUMshPV6a6Nf10UkrSiv/lh93F
djjIT12mlljitOOz9yr35M9D5nyQRURO1f2G6QkKG6B2L3Mc1vcGOVD4JIGZ8OgIR2XD9Vwl
wiqjXy/aDzrIT1huh0nD41hAFgNaCFl4SrJg97Om2rjhh7TUIAfKmuCKgGUavZKsLX3mnG5g
LHhv88uqGCk2DN4YZAEhnitW8f6c5WBjeUNEgOi7N76yfzZIf0/y0CY8yALCOFVVpSL82hJO
aXR7AKfOfr0DfnH1f6o/8hID6gFIDbKAeAmmSJYR6k1qvJ6nzgi/98fvTJXMv338tLwuivEa
ZJAD5B8ZAKSAkxMahldXNMqxijz8yKJZevjE1W19fzPMgh1kAfG/8JW7lkF3tCiZqHqeMRa2
1DStF8uYWcmr1WfLPtZBfhyilYtvs0OaFhxvVrMflKRUnZjq8FMckNQgC4nDQYry0sbH+gIo
lih9DJXD8RzjKuSGeG+QxcX4rbM0+9V13+Q9Z8yzHjRqkMMK8W9Ta5jCVJb8cPw/gwwyLn6a
HD8NSGqQdxZOSSUfsZdjShSXfVSD/HilGe2h7OX+OKzB7w3yzkINLysy3wXyvFMkPqjUIO8q
JlUXvsF/A+tRAZGBZXOQd5XECztCVf2mD9GHQqlB3ll8Jer142t9eD6QlQ/yzuKZRotkxpLn
w+zYQd5dvEWHZ+LYi3KAUoO8s5Ay1LMmROhGxsZlH9UgP2IpRQjmj0WlQjueY5gdO8gRRK+C
HtnS32BXa66EgfB1kKNIuvc9Fg0HCSrFi0qxNLTGDHIUoWeqSnHJjLAcRzPSgeZ8kKOJsJF5
Gj1lKbFzQQ5ZzkGOR+rpV6fxTf8/kviroiiBBXUAAAAldEVYdGRhdGU6Y3JlYXRlADIwMjMt
MDQtMzBUMDg6MjU6NTArMDA6MDAjsDJYAAAAJXRFWHRkYXRlOm1vZGlmeQAyMDIzLTA0LTMw
VDA4OjI1OjUwKzAwOjAwUu2K5AAAABl0RVh0U29mdHdhcmUAQWRvYmUgSW1hZ2VSZWFkeXHJ
ZTwAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgUAAAEdCAMAAACrL+RUAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnwAAAJkCAMAAAC8tgySAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnwAAACTCAMAAAAjvjQaAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVkAAAFSCAMAAABv61wqAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArsAAAGGCAMAAABMsbleAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqIAAAF8CAMAAAAjAykDAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+EAGEV4aWYAAElJKgAI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</binary>
</FictionBook>
