<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink"><description><title-info><genre>sci_biology</genre><author><first-name>Марк</first-name><last-name>Солмс</last-name><id>b69d36a4-ea93-11e0-9959-47117d41cf4b</id></author><book-title>Скрытый источник сознания: В поисках природы субъективного опыта</book-title><annotation><p>В своей новой книге Марк Солмс представляет революционную теорию, согласно которой сознание обусловлено чувствами. Его порождает не только кора головного мозга, отвечающая за интеллект и высшие психические функции, но также более древняя часть мозга, где зарождаются эмоции. Кора становится носителем сознания лишь настолько, насколько ее возбуждает ствол мозга. Это и есть тот самый «скрытый источник».</p><p>Автор связывает воедино элементарную физику живого, новейшие достижения вычислительной и аффективной нейробиологии, статистическую физику, термодинамику и принцип свободной энергии К. Фристона, а также тонкости субъективного опыта, которыми традиционно занимался психоанализ. Пристальное внимание он уделяет субъективному опыту сотен пациентов с неврологическими расстройствами, наблюдение за которыми позволило приблизиться к более полному пониманию работы мозга.</p></annotation><keywords>разум и чувства,сознание,эмоции,человеческий мозг</keywords><date value="2021-01-01">2021</date><coverpage><image l:href="#cover"/></coverpage><lang>ru</lang><src-lang>en</src-lang><translator><first-name>Мария</first-name><last-name>Елифёрова</last-name><id>90d25b09-74f6-11ea-a705-0cc47a520474</id></translator></title-info><document-info><author><nickname>On84ly</nickname></author><program-used>FictionBook Editor Release 2.7.6, fb2cut 2.7.3</program-used><date value="2024-11-09">2024-11-09</date><src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=71292160</src-url><id>60ab2b06-9e76-11ef-8ce3-0cc47af30fe4</id><version>1.0</version><publisher><first-name>Литагент</first-name><last-name>Альпина</last-name><id>b799fd4e-c82d-11ea-965b-441ea152441c</id></publisher></document-info><publish-info><book-name>Скрытый источник сознания: В поисках природы субъективного опыта</book-name><publisher>Альпина нон-фикшн</publisher><city>Москва</city><year>2025</year><isbn>9785916716528</isbn></publish-info></description><body><title><p>Марк Солмс</p><p>Скрытый источник сознания: В поисках природы субъективного опыта</p></title><section><p><emphasis>Хотя для установления владельцев авторских прав на иллюстрации были предприняты все усилия, автор и издатели будут признательны за сведения о любых иллюстрациях, авторов которых не удалось установить, и рады внести дополнения в последующие издания.</emphasis></p><empty-line/><p>Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)</p><empty-line/><image l:href="#0"/><empty-line/><p>Переводчик: <emphasis>Мария Елифёрова</emphasis></p><p>Научные редакторы: <emphasis>Даниил Марков, Антон Кузнецов (глава 11)</emphasis></p><p>Редактор: <emphasis>Валентина Бологова</emphasis></p><p>Издатель: <emphasis>Павел Подкосов</emphasis></p><p>Руководитель проекта: <emphasis>Мария Ведюшкина</emphasis></p><p>Арт-директор: <emphasis>Юрий Буга</emphasis></p><p>Корректоры: <emphasis>Юлия Сысоева, Елена Воеводина</emphasis></p><p>Компьютерная верстка: <emphasis>Андрей Ларионов</emphasis></p><empty-line/><p>Иллюстрация на обложке: <emphasis>Getty Images</emphasis></p><empty-line/><p><emphasis>Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.</emphasis></p><p><emphasis>Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.</emphasis></p><empty-line/><p>© Mark Solms, 2021</p><p>This edition published by arrangement with United Agents LLP and The Van Lear Agency LLC</p><p>© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2025</p><subtitle>* * *</subtitle></section><section><empty-line/><image l:href="#1"/></section><section><epigraph><p>Памяти Яака Панксеппа</p><p>(1943–2017)</p><p><emphasis>Он разрешил древнюю загадку</emphasis></p><p><emphasis>и был чрезвычайно мудрым человеком</emphasis></p></epigraph><empty-line/></section><section><title><p>Предисловие</p></title><p>В детстве мне пришел в голову необычный вопрос: как представить себе мир, существовавший до появления сознания? Такой мир, безусловно, существовал, но как его вообразить – мир, каким он был прежде, чем появилась возможность представлять что-либо?</p><p>Чтобы понять, что я имею в виду, попытайтесь вообразить мир, в котором невозможен восход солнца. Земля всегда вращалась вокруг Солнца, но Солнце встает над горизонтом лишь с точки зрения наблюдателя. Это событие, по сути, зависит от того, как мы его воспринимаем. Наблюдая восход, мы будем вечно пребывать в ловушке субъективного восприятия.</p><p>То, что мы неизбежно воспринимаем действительность со своей точки зрения, и затрудняет для нас понимание того, что такое сознание. Если мы собираемся в этом разобраться, нам необходимо избегать субъективности – смотреть на вещи со стороны, видеть их такими, какие они есть на самом деле, а не такими, какими они нам кажутся. Но как нам этого добиться? Как нам выйти за пределы самих себя?</p><p>В юности я наивно представлял собственное сознание как окружающий меня пузырь: внутри него были движущиеся картинки, звуки и другие переживаемые нами явления. За пределами этого пузыря, как мне представлялось, лежала бесконечная тьма. Эта тьма представлялась мне симфонией чистых количеств<a type="note" l:href="#n_1">[1]</a>, взаимодействующих сил, энергий и тому подобного – истинной реальностью за пределами восприятия, которую мое сознание представляет в соответствующих качественных формах.</p><p>Невозможность вообразить подобные явления – невозможность представить реальность без репрезентаций – говорит о масштабе проблемы, которая затрагивается в этой книге. Я снова, много лет спустя, пытаюсь заглянуть за завесу сознания и хотя бы на мгновение увидеть истинный механизм, лежащий в его основе.</p><p>Поэтому книга, которую вы держите в руках, неизбежно субъективна. На самом деле она еще более субъективна, чем подразумевает только что описанный мною парадокс. Чтобы помочь вам взглянуть на мир с моей точки зрения, я решил рассказать кое-что из истории моей собственной жизни. Развитию моих научных идей в отношении сознания часто способствовали события моей личной жизни и случаи из клинической практики, и, хотя я убежден, что мои выводы были сделаны самостоятельно, их будет намного легче понять, если вы будете знать, как я к ним пришел. Некоторые из моих открытий – например, связанных с мозговыми механизмами сновидений, – произошли главным образом по счастливой случайности. Некоторые из моих решений, касающихся научной карьеры, – например, на время отойти от нейробиологии и обучиться психоанализу – принесли мне гораздо больше пользы, чем я мог обоснованно надеяться. Обо всем этом я расскажу позже.</p><p>Однако тому, что моя затея разобраться в природе сознания оказалась в какой-то степени успешной, я обязан своему невероятному везению, благодаря которому мне довелось работать с такими талантливыми коллегами. Большой удачей, выпавшей на мою долю, стало сотрудничество с ныне покойным Яаком Панксеппом, нейробиологом, который лучше всех понимал происхождение и важность чувств. Чуть ли не все мои нынешние представления о мозге сформировались благодаря его блестящим догадкам.</p><p>Позже мне посчастливилось работать с Карлом Фристоном, который, помимо того что обладает множеством выдающихся качеств, известен как самый влиятельный в мире из ныне живущих нейробиологов. Именно Фристон заложил глубинные основы теории, которую я собираюсь изложить. Больше всего он знаменит тем, что свел мозговые функции (всех типов) к базовой физической необходимости минимизировать так называемую свободную энергию. Эта концепция объясняется в главе 7, но пока достаточно сказать, что теория, которую разработали мы с Фристоном, стыкуется с этой идеей – настолько, что ее можно назвать теорией сознания на основе свободной энергии. Именно так ее и надо рассматривать.</p><p>Окончательное объяснение природы сознания – настолько головоломная задача, что в наши дни ее благоговейно называют трудной проблемой. Иногда случается так, что, как только загадка разрешается, сам вопрос и ответ на него перестают быть интересными. Предоставлю вам судить, проливают ли идеи, изложенные мною в этой книге, новый свет на трудную проблему. Как бы то ни было, я уверен, что они помогут и вам увидеть себя в новом свете и в этом отношении будут вызывать интерес, пока не устареют. В конце концов, в глубинном смысле вы и есть ваше сознание. Следовательно, представляется логичным ожидать от теории сознания, что она объяснит фундаментальные причины, по которым вы чувствуете то, что чувствуете. Эта теория должна объяснить, почему вы так устроены. Возможно, она даже должна прояснить, как этим воспользоваться.</p><p>Последняя тема, надо признаться, выходит за намеченные рамки этой книги. Но она не выходит за рамки самой теории. Мое объяснение сознания связывает воедино элементарную физику живого, новейшие достижения как в вычислительной, так и в аффективной нейробиологии, а также тонкости субъективного опыта, которыми традиционно занимался психоанализ. Иными словами, свет, который проливает эта теория, должен быть пригоден для использования.</p><p>Это труд всей моей жизни. Но и после десятилетий исследовательской работы я все еще задаюсь вопросом, как мог выглядеть мир, когда на него некому было смотреть. Теперь у меня больше знаний, и я могу представить себе зарождение жизни в каком-нибудь гидротермальном источнике. Появившиеся там одноклеточные организмы явно не обладали сознанием, но перспективы их выживания зависели от окружающей среды. Несложно представить, как эти простейшие организмы реагировали на благодатную с биологической точки зрения солнечную энергию. Отсюда уже недалеко до представления о более сложных существах, активно борющихся за энергоресурсы и в конце концов развивающих в процессе эволюции способность оценивать шансы альтернативных действий на успех.</p><p>Сознание, по моему мнению, развилось из опыта подобных организмов. Представьте себе дневной жар и ночной холод с точки зрения этих древнейших живых существ. Физиологические показатели, регистрирующие эти переживания, были предшественниками нашего первого восприятия восхода солнца.</p><p>Многие философы и ученые все еще убеждены, что сознание не выполняет никакой физической функции. Моя задача в этой книге – убедить вас в достоверности иного объяснения. Для этого мне требуется убедить вас в том, что чувства – это часть природы, что они принципиально не отличаются от других природных явлений и существуют в причинно-следственной матрице мира вещей. Сознание, как я собираюсь продемонстрировать, обусловлено чувствами, а чувства, в свою очередь, – тем, удачно складывается ваша жизнь или неудачно. Сознание существует для того, чтобы она складывалась удачно.</p><empty-line/><p>Трудная проблема сознания считается величайшей неразрешенной загадкой современной нейробиологии, а может быть, и науки в целом. Решение, которое предлагается в этой книге, предполагает радикальный отказ от традиционных подходов. Поскольку кора головного мозга – средоточие интеллекта, практически все убеждены, что она является и средоточием сознания. Я с этим не согласен; сознание устроено намного примитивнее. Его порождает часть мозга, общая у людей и рыб. Это и есть тот самый «скрытый источник», который я имел в виду, давая название книге.</p><p>Сознание не следует путать с интеллектом. Вполне возможно ощущать боль безо всякой рефлексии на тему, что эта боль значит. Точно так же желание поесть – чувство голода – не обязательно подразумевает какое-либо интеллектуальное осмысление жизненных потребностей. Сознание в его элементарной форме, а именно <emphasis>чувство</emphasis> в чистом виде, – удивительно простая функция.</p><p>Такого же подхода придерживаются еще три выдающихся нейробиолога: Яак Панксепп, Антонио Дамасио и Бьерн Меркер. Направление исследованиям задал Панксепп. Он (как и Меркер) проводил эксперименты на животных, Дамасио (как и я) этого не делал. Многих читателей ужаснут результаты опытов на животных, о которых я рассказываю здесь, именно потому, что они говорят о том, что животные чувствуют так же, как и мы. Все млекопитающие переживают чувства боли, страха, паники, горя и тому подобное. По воле иронии, именно исследования Панксеппа устранили любые разумные сомнения на этот счет. Наше единственное утешение состоит в том, что благодаря его открытиям подобные исследования уже нельзя проводить столь же бездумно, как прежде.</p><p>Я стремился сотрудничать с Панксеппом, Дамасио и Меркером, потому что они, как и я, полагали, что в современной нейробиологии уделяется недостаточно внимания воплощенной природе переживаемого опыта. Нас, можно сказать, объединяет то, что мы возводим свои построения – порой непреднамеренно – на заброшенном фундаменте, заложенном Фрейдом для науки о разуме. Речь идет о приоритете чувств над когнитивными процессами. (Когнитивные процессы в основном бессознательны.) В этом заключается второе принципиальное отличие этой книги; она возвращает нас к работе Фрейда «Набросок научной психологии», вышедшей в 1895 г., в попытке завершить его труд. Но я не закрываю глаза на его многочисленные ошибки. Так, например, Фрейд, подобно всем остальным, считал сознание функцией коры.</p><p>Третье и последнее радикальное отличие этой книги – сделанный нами вывод, что сознание поддается конструированию. Его можно создать искусственно. К этому выводу, со всеми вытекающими из него глубокими метафизическими следствиями, я пришел в ходе совместной работы с Карлом Фристоном. В отличие от Панксеппа, Дамасио и Меркера, Фристон – специалист по вычислительной нейробиологии. Поэтому он убежден, что сознание в конечном итоге можно свести к законам физики (и это убеждение, как ни странно, разделял Фрейд). Но даже Фристон до начала нашего сотрудничества, по сути, приравнивал ментальные функции к функциям коры головного мозга. В этой книге его статистико-механическая концепция углубляется, позволяя добраться до самых примитивных и потаенных мест ствола мозга…</p><p>Три этих принципиально новых подхода делают трудную проблему сознания менее трудной. В книге я расскажу, почему это так.</p><cite><text-author>Марк Солмс</text-author><text-author><emphasis>Чейли, Восточный Сассекс</emphasis></text-author><text-author><emphasis>март 2020 г</emphasis>.</text-author></cite></section><section><title><p>1</p><p>Вещество снов<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p></title><p>Я родился на Берегу Скелетов, на территории бывших немецких колоний в Намибии, где мой отец управлял небольшой южноафриканской компанией Consolidated Diamond Mines. Холдинговая компания De Beers создала фактически государство в государстве – так называемую Sperrgebiet, «запретную зону». Принадлежащие ей россыпные месторождения алмазов простирались от песчаных дюн пустыни Намиб до шельфа Атлантического океана, вдаваясь в море на несколько километров.</p><p>Таков был своеобразный ландшафт, оказавший влияние на мое воображение. В раннем детстве мы с моим старшим братом Ли играли в добычу алмазов и с помощью игрушечных экскаваторов воссоздавали у себя в саду те впечатляющие чудеса инженерии, которые нам доводилось видеть, когда отец брал нас с собой на открытые разработки в пустыне. (Мы, конечно, были слишком малы, чтобы догадываться о не слишком романтичных сторонах его промысла.)</p><p>Это произошло в 1965 г. Мне было тогда четыре года; родители, по своему обыкновению, отправились кататься на яхте, а меня оставили играть в одном из помещений яхт-клуба «Баклан» вместе с шестилетним Ли. Туман раннего утра рассеялся, я вышел из прохлады трехэтажного здания и спустился к кромке воды. Шлепая по воде на солнцепеке, я наблюдал, как из-под ног у меня врассыпную кидаются сверкающие мальки; в это время Ли со своими приятелями полезли на крышу на задворках клуба.</p><p>Все, что у меня осталось в памяти, – это три момента. Сначала звук, похожий на треск разбивающегося арбуза. Потом картинка: Ли лежит на земле и хнычет, что у него болит нога. Наконец, дядя с тетей говорят мне, что присмотрят за мной и сестрой, пока родители отвезут Ли в больницу. Воспоминание про больную ногу, по всей видимости, ложное: в медицинской карте написано, что мой брат потерял сознание при ударе о бетонное покрытие.</p><p>Ли нуждался в специализированном лечении, которое не могла предоставить наша местная больница. Его перевезли вертолетом за 800 км, в больницу Грут-Шёр в Кейптауне. Отделение нейрохирургии в ту пору располагалось в солидном комплексе, построенном в капско-голландском колониальном стиле, – в том самом здании, где я сейчас работаю нейропсихологом. У Ли диагностировали перелом костей черепа и внутричерепное кровоизлияние. В том случае, если такая гематома начинает увеличиваться и создает угрозу для жизни, требуется неотложное хирургическое вмешательство. Моему брату повезло: ушиб рассосался за несколько дней, и его отправили домой.</p><p>Если не считать того, что после несчастного случая Ли пришлось носить шлем для защиты сломанной кости черепа, он выглядел так же, как и прежде. Однако личность его совершенно изменилась. Эта перемена вызывала во мне чувство, которое немцы называют Unheimlichkeit, «неуютность» (в английском языке у него нет подходящего эквивалента). «Неуютность» – это одновременно и чувство, что ты не в своей тарелке, и ощущение чего-то непривычного и жутковатого.</p><p>Самая заметная перемена заключалась в том, что он утратил положенные ему по возрасту навыки. Поначалу он даже не мог толком контролировать кишечные позывы. Еще больше меня смущало то, что он как будто стал по-другому мыслить. Казалось, что Ли одновременно есть и его нет. Он словно забыл многие игры, в которые мы играли. Наша игра в добычу алмазов стала для него просто копанием ямок. Ее символический характер, дающий пищу для воображения, больше ничего для него не значил. Он больше не был тем Ли, которого я знал.</p><p>В тот год он не смог окончить первый класс. Из этого периода вскоре после несчастного случая мне больше всего помнятся мои попытки разрешить противоречие – почему мой вернувшийся братик выглядит так же, как и раньше, но стал совсем другим? Я задавался вопросом, куда подевался прежний Ли.</p><p>Несколько лет после этого я находился в депрессии. Помню, как не мог собраться с силами поутру, чтобы надеть ботинки и пойти в школу. Это было года через три после происшествия. Я не мог найти в себе силы что-то делать, потому что не видел во всем этом смысла. Если само наше существование зависит от функционирования нашего мозга, то что станет со мной, когда мой мозг умрет вместе с остальным телом? Если разум Ли так или иначе сводится к телесному органу, то и мой тоже. А значит, я – как мыслящее существо – проживу относительно недолго. Потом я исчезну.</p><p>Размышления об этой проблеме не оставляли меня на протяжении всей моей научной карьеры. Я хотел понять, что произошло с моим братом и что в назначенный срок произойдет со всеми нами. Мне было необходимо понять, к чему – в биологическом отношении – сводится наше существование в качестве субъектов, переживающих опыт. Короче говоря, понять, что такое сознание. Вот почему я стал нейробиологом.</p><p>Даже оглядываясь назад, я не думаю, что мог бы выбрать более прямой путь к ответам, которые искал.</p><p>Природа сознания, возможно, самая сложная тема в науке. Она важна для нас, так как мы – это и есть наше сознание, но при том неоднозначна, а все из-за двух загадок, веками не дававших покоя мыслителям. Первая – это вопрос о том, как сознание связано с телом, или, с точки зрения тех, кто склоняется к материализму (а таковы почти все нейробиологи), каким образом мозг порождает сознание. Это так называемая проблема «сознание-тело». Каким образом материальный мозг порождает опыт, данный нам в ощущениях? Не менее каверзный вопрос – каким образом нечто нематериальное, именуемое сознанием, управляет физическим телом?</p><p>Философы перевели эту проблему в разряд метафизических, а это, по сути, означает, что, с их точки зрения, ее нельзя решить научными методами. Почему это так? Потому что наука опирается на факты, полученные эмпирическим путем, а «эмпирическое» подразумевает «выводимое из чувственного опыта». Сознание недоступно чувственному наблюдению. Его нельзя рассмотреть или пощупать; оно невидимо и неосязаемо, будучи субъектом, а не объектом.</p><p>Вопрос, что можно узнать о сознании других извне – и как, если уж на то пошло, мы вообще определяем, есть оно или нет, – составляет вторую загадку. Она называется проблемой чужого сознания. Попросту говоря, если сознание субъективно, нашему наблюдению доступно лишь собственное сознание. Откуда нам в таком случае знать, есть ли оно у других людей (существ, машин и т. д.), не говоря уже о том, чтобы установить объективные законы, управляющие работой сознания вообще?</p><p>За последние сто лет наука давала на эти вопросы три основных ответа. Наука опирается на эксперимент. На руку нам играет то, что экспериментальный метод стремится не к абсолютной истине, но скорее к тому, что можно назвать наилучшей догадкой. Отталкиваясь от наблюдений, мы делаем предположения, которые могли бы правдоподобно объяснить наблюдаемые явления. Иными словами, мы формулируем гипотезы. Затем мы выводим из наших гипотез предсказания. Они имеют следующий вид: «Если гипотеза X верна, то, когда я сделаю Y, произойдет Z» (при достаточной вероятности, что Z не произойдет согласно какой-то другой гипотезе). Это и есть эксперимент. Если Z не происходит, то гипотеза X признается ошибочной и корректируется в соответствии с новыми наблюдениями. Тогда экспериментальный процесс начинается заново, пока не появятся опровергаемые предсказания, которые подтверждаются. На этом этапе мы рассматриваем гипотезу как условно верную, если не появятся (и до тех пор, пока не появятся) результаты дальнейших наблюдений, противоречащие ей. В этом отношении мы не ожидаем от науки достижения определенности; мы стремимся лишь уменьшить неопределенность<a type="note" l:href="#c_1">{1}</a>.</p><p>С первой половины XX в. психологическая школа, называемая бихевиоризмом, начала систематически применять экспериментальный метод в отношении психики. Отправной точкой для нее стал отказ от всего, кроме эмпирически наблюдаемых событий. Бихевиористы отбросили все «менталистские» разговоры об убеждениях и идеях, о чувствах и желаниях и ограничили свою область исследований зримыми и осязаемыми реакциями субъекта на объективные стимулы. Они фанатично игнорировали субъективные сообщения о том, что происходит внутри. Психику они рассматривали как черный ящик, о котором можно узнать лишь то, что происходит на входе и на выходе.</p><p>Почему они избрали столь экстремальный подход? Отчасти, конечно, это была попытка обойти проблему чужого сознания. Если они изначально отказывались обсуждать сознание, представлялось логичным, что их теории не подвержены философским сомнениям, характерным для психологии. По сути, они исключили из психологии то, что дало этой науке название, а именно «психо», то есть душу.</p><p>Может показаться, что это слишком дорогая цена. Но бихевиоризм с самого начала был революционной доктриной. Бихевиористы не гнались за эпистемологической чистотой как самоцелью – они также пытались низвести с пьедестала господствовавшую в то время в психологии парадигму. С начала столетия в науках о «душе» преобладал фрейдистский психоанализ. Внимательно изучая любопытные особенности интроспективных свидетельств пациентов, Зигмунд Фрейд стремился разработать модель психики, рассматриваемой, так сказать, изнутри. Сформулированные в итоге идеи задали повестку в терапии и научных исследованиях на полвека вперед, благодаря чему появились институты, признанные специалисты и целая плеяда выдающихся интеллектуальных лидеров. Однако в глазах бихевиористов все теории Фрейда были не более чем скопищем воздушных замков, возведенных на зыбком фундаменте субъективности. Фрейд очертя голову кинулся в проблему чужого сознания и увлек за собой всю остальную психологию. Перед бихевиористами встала задача вернуть ее на прежние позиции.</p><p>Несмотря на строгие рамки своей программы, они действительно сумели установить причинно-следственные связи между определенными видами психических стимулов и реакций. Более того, они смогли, меняя стимулы на входе, получить предсказуемые изменения на выходе. Таким образом они открыли некоторые из фундаментальных законов научения. Например, когда стимул, вызывающий непроизвольное поведение, постоянно повторяется одновременно с искусственным стимулом, то искусственный стимул начинает вызывать ту же непроизвольную реакцию, что и первоначальный. Так, например, когда животным (которым свойственно слюноотделение при виде пищи, например, собакам) показывают еду, одновременно звоня в колокольчик, впоследствии слюноотделение у них будет вызывать уже один только звон колокольчика. Происходит формирование условного рефлекса, или так называемое классическое обусловливание. Аналогичным образом, если произвольное поведение регулярно сопровождается вознаграждением, частота этого поведения увеличится, а если оно же будет сопровождаться наказанием, его частота упадет. Например, если собаку, которая наскакивает на гостей, обнимают, она будет прыгать на них чаще; а если ее шлепать, то реже. Это оперантное обусловливание, известное также как «закон эффекта».</p><p>Подобные открытия стали немалым достижением; они продемонстрировали, что психика, как и все прочее, подчиняется законам природы. Однако психические процессы подразумевают отнюдь не только научение, и даже на научение влияют другие факторы помимо внешних стимулов. Допустим, вы подумали про себя: «Вот дочитаю эту страницу и налью себе чашку чая». Этот тип мышления постоянно влияет на ваше поведение. Однако бихевиористы не рассматривали подобные интроспективные высказывания как достоверную научную информацию, ведь мысли нельзя наблюдать извне. Как следствие, они не могли знать, что побудило вас заварить чай.</p><p>Великий невролог Жан-Мартен Шарко однажды заметил: «Теория – это хорошо, но она не упраздняет реальности вещей»<a type="note" l:href="#c_2">{2}</a>. Поскольку внутренние события психики безусловно реальны и воздействуют на поведение, во второй половине XX в. бихевиоризм постепенно был вытеснен другим подходом. Он получил название «когнитивная психология» и в каком-то смысле был способен учитывать внутренние психические процессы.</p><p>Толчком к когнитивистской революции стало появление компьютеров. Бихевиористы считали внутреннюю работу сознания непостижимым черным ящиком и потому сосредоточились на его входных и выходных данных. Но компьютер отнюдь не непостижим. Мы бы не сумели его изобрести, не разобравшись досконально в принципах его работы. Поэтому подход к сознанию как к компьютеру воодушевил психологов, и они принялись строить модели происходящей в нем <emphasis>обработки информации</emphasis>. Затем модели были протестированы с помощью искусственных симуляций психических процессов в сочетании с поведенческими экспериментами.</p><p>Что такое обработка информации? Я подробно расскажу о ней позже, но на данный момент для наших целей наиболее интересное в ней то, что ее можно осуществлять с помощью самых разных видов материально-технического оборудования. Это проливает новый свет на физическую природу сознания, так как предполагает, что сознание (если понимать его как обработку информации) является скорее функцией, а не структурой. С этой точки зрения «программные» функции сознания осуществляют структуры мозга, играющие роль аппаратного обеспечения, но те же функции точно так же могут выполняться другими субстратами, например компьютером. Таким образом, и мозг, и компьютер выполняют функции памяти (кодируют и хранят информацию) и функции восприятия (классифицируют паттерны входящей информации, сопоставляя их с хранящейся информацией), а также исполнительные функции (принимают решения, что делать в ответ на данную информацию).</p><p>В этом сила подхода, который получил название функционализма, но в этом и его слабость. Если те же функции способны выполнять компьютеры, которые, надо полагать, не обладают сознанием, вправе ли мы тогда сводить сознание к простой обработке информации? Даже ваш телефон обладает функциями памяти, восприятия и управления.</p><p>Третий важнейший научный ответ на метафизическую проблему «тела-сознания» развивался в тандеме с когнитивной психологией, но к концу прошлого столетия перерос и затмил ее. Я имею в виду подход, объединяемый под широким понятием «когнитивная нейробиология». Он сосредоточен на аппаратном обеспечении психики и появился с развитием множества методов физиологических исследований, позволяющих нам непосредственно наблюдать и измерять динамику живого мозга.</p><p>Во времена преобладания идей бихевиоризма нейрофизиологам был доступен лишь один такой метод (ЭЭГ) – запись электрической активности на внешней поверхности кожи головы с помощью электроэнцефалографа. Теперь в нашем распоряжении гораздо больше инструментов, например функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), с помощью которой можно измерить уровень активности кровотока в различных областях мозга при выполнении конкретных умственных заданий, и позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), позволяющая измерять различия в метаболической активности систем отдельно взятого нейромедиатора. Это дает возможность точно установить, какими мозговыми процессами порождаются различные состояния нашей психики. Можно также наглядно изобразить в деталях функционально-анатомические взаимосвязи между различными областями мозга с использованием диффузионно-тензорной трактографии. А благодаря оптогенетике можно наблюдать и активировать нейронные цепочки, составляющие отдельные следы памяти, когда они загораются при выполнении когнитивных задач.</p><p>Эти технологии делают внутреннюю работу органа сознания полностью видимой, воплощая тем самым самые безумные эмпиристские мечты бихевиористов, но не ограничивая при этом психологию стимулами и реакциями.</p><p>Состояние нейропсихологии в 1980-е гг., когда я вступил на это поприще, объясняет, почему переход бихевиористов от теории научения к когнитивной нейробиологии осуществился столь гладко. Нейропсихологию того времени можно было с равным успехом назвать нейробихевиоризмом. Чем больше мне рассказывали о функциях типа кратковременной памяти, которая, как утверждалось, обеспечивала «буфер», удерживающий воспоминания в сознании, тем больше я сознавал, что мои преподаватели говорят о чем-то другом, а не о том, что я хотел услышать. Они рассказывали нам о функциональных инструментах, используемых сознанием, а не о сознании как таковом. Я был разочарован.</p><p>Невролог Оливер Сакс в своей книге «Нога как точка опоры» (A Leg to Stand On, 1984) метко описывает ситуацию, в которой я оказался:</p><cite><p>Нейропсихология, как и классическая неврология, стремится быть совершенно объективной, и именно отсюда исходит ее великая сила, ее достижения. Однако главной особенностью живого существа, и человека в особенности, является активность субъекта, а не объекта, а как раз субъект, живое «я», и оказывается исключен. Нейропсихология достойна восхищения, но она исключает «психо» (душу) – исключает переживающее, активное, живое «я»<a type="note" l:href="#c_3">{3}</a>.</p></cite><p>Эта фраза – «Нейропсихология достойна восхищения, но она исключает душу» – идеально выражала мое разочарование. Прочтя ее, я вступил с Оливером Саксом в переписку, которая продолжалась вплоть до его смерти в 2015 г. Меня привлекало в нем то, насколько серьезно он относился к субъективным отчетам своих пациентов. Это было видно уже по его книге «Мигрень» (Migraine, 1970) и еще более заметно в его выдающемся труде «Пробуждения» (Awakenings, 1973). В нем подробнейшим образом описываются клинические истории группы пациентов с хроническим «акинетическим мутизмом» при летаргическом энцефалите. Это заболевание известно также как «сонная болезнь», хотя пациенты не спят в буквальном смысле слова, а скорее не проявляют спонтанной инициативы или жизненной энергии. Сакс «пробудил» их, назначив леводопу – препарат, повышающий доступность дофамина. Однако после возвращения активности они быстро стали слишком возбудимыми, у них развились мании и в конечном итоге психоз. Вскоре после того, как я прочитал книгу «Нога как точка опоры», где описывался собственный субъективный опыт Сакса, связанный с повреждением нервной системы, вышла в свет еще одна его книга – «Человек, который принял жену за шляпу» (The Man Who Mistook His Wife for a Hat, 1985), в которой он описал серию медицинских случаев, проливавших неожиданный свет на нейропсихологические расстройства с точки зрения самих пациентов невролога. Эта книга прославила Сакса на долгие годы.</p><p>Его книги были совсем не похожи на учебники по нейропсихологии, по которым я занимался и в которых психические функции препарировались, как функции любого телесного органа. Например, меня учили, что речь порождается зоной Брока в левой лобной доле, что восприятие речи происходит в зоне Вернике, отстоящей от нее на несколько сантиментов назад, в височной доле, и что способность повторять услышанное обеспечивает дугообразный пучок – путь нервных волокон, связывающий эти две области. Оттуда же я узнал, что память кодируется в гиппокампе, хранится в новой коре и извлекается с помощью фронтально-лимбических механизмов.</p><p>Неужели мозг и вправду ничем не отличается от желудка и легких? Очевидное свойство, выделяющее его среди других органов, – то, что мозг чувствует, «каково это» – быть мозгом. Ко всем остальным частям тела это не относится. Ощущения, локализованные для нас в разных органах тела, не воспринимаются самими органами; возникающие в них нервные импульсы мы ощущаем лишь тогда, когда импульсы достигают головного мозга. Без сомнения, это весьма характерное свойство мозговой ткани – способность воспринимать, чувствовать и мыслить – возникло не просто так. Оно явно выполняет какую-то задачу. И если все так – если субъективный опыт переживания оказывает каузальное воздействие на поведение, как, видимо, происходит, когда мы спонтанно принимаем решение, например выпить чашку чая, – тогда мы безнадежно собьемся с пути, если не будем учитывать это свойство в наших научных построениях. Однако именно так и происходило в 1980-е гг. Мои преподаватели вообще не говорили о том, каково это – понимать речь или вспоминать что-то, а тем более – почему это вообще как-то ощущается. Тех, кто действительно учитывал субъективное восприятие, «настоящие» нейробиологи всерьез не воспринимали. Не уверен, известен ли большинству тот факт, что над публикациями Сакса его коллеги, как правило, насмехались. Один комментатор дошел до того, что назвал его «человеком, который перепутал работу со своими пациентами и литературную карьеру». Все это причиняло ученому немало огорчений. Как можно описать внутреннюю жизнь людей, не рассказав их истории? Еще столетием раньше Фрейд сетовал по поводу составленных им клинических отчетов:</p><cite><p>…мне самому странно видеть, что истории болезни, которые я пишу, читаются как новеллы и, так сказать, лишены серьезного отпечатка научности. Мне остается утешать себя лишь тем, что, по-видимому, эти результаты объясняются скорее сущностью предмета, чем моими пристрастиями…<a l:href="#c_4" type="note">{4}</a></p></cite><p>Сакс был в восторге, когда я прислал ему эту цитату<a l:href="#c_5" type="note">{5}</a>. Я же, со своей стороны, впервые прочтя эти строки, понял, что не один вступил на поприще нейропсихологии в надежде, что она поможет мне узнать, как мозг порождает субъективный опыт. Однако от этих представлений чаще всего вскоре открещиваются. Вас предостерегают, чтобы вы не увлекались подобными неразрешимыми вопросами: «Они могут отрицательно сказаться на вашей научной карьере». Поэтому многие специалисты по нейробиологии в конце концов забывают причины, по которым занялись этой областью науки, и начинают склоняться к догме когнитивизма, который рассматривает мозг так, как если бы он ничем не отличался от мобильного телефона.</p><p>Единственным аспектом сознания, который в 1980-е гг. считался достойным объектом для научных исследований, был мозговой механизм сна в сравнении с бодрствованием. Иными словами, серьезной темой считалось изучение «уровня» сознания, но не его «содержания». Так что я решил в своей работе на соискание докторской степени сосредоточиться на одном из аспектов сна. Если говорить более конкретно, я занялся субъективным аспектом сна, а именно мозговыми механизмами сновидений. В конце концов, сновидения – не более чем парадоксальное вторжение сознания («бодрствования») в сон. Как ни удивительно, в научной литературе обнаружился огромный пробел по одной конкретной теме: никто прежде не описывал систематически, как повреждения различных участков мозга влияют на сновидения. Этим вопросом я и решил заняться.</p><p>Сновидения особенно трудно изучать именно в силу их субъективной природы. Психические феномены вообще могут наблюдаться лишь интроспективно, одним человеком, который затем сообщает о них другим людям опосредованно, с помощью слов. Но со сновидениями дело обстоит еще проблематичнее: о них можно сообщить только ретроспективно, когда сновидение завершилось и видящий сон человек проснулся. Всем известно, насколько ненадежна наша память в отношении сновидений. Так какого же рода будут эти «данные»?<a type="note" l:href="#c_6">{6}</a> Вот почему с середины XX в. изучение сновидений стало важнейшим шагом при переходе от бихевиоризма к нарождающейся когнитивной нейробиологии.</p><p>Электроэнцефалографию (ЭЭГ) впервые применили для исследований сна в начале 1950-х гг. двое нейрофизиологов, Юджин Асерински и Натаниэль Клейтман. Они предположили, что уровень мозговой активности падает при засыпании и возрастает при пробуждении, и на этом основании предсказали, что амплитуда волн мозговой активности (один из параметров, которые измеряет ЭЭГ) при засыпании будет возрастать, а их частота (другой параметр) снижаться; при пробуждении должна наблюдаться обратная картина (<a l:href="#x11_x_11_i22">рис. 10</a>).</p><p>Когда мозг вступает в фазу сна, ныне получившую название медленной, мы наблюдаем именно то, что предсказывали Асерински и Клейтман. Их гипотеза подтвердилась. Неожиданностью для исследователей оказалось то, что происходит дальше: примерно через 90 минут после засыпания (и в дальнейшем приблизительно каждые 90 минут, т. е. регулярными циклами) волны мозговой активности снова набирают скорость, почти достигая уровня бодрствования, хотя человек, с которого снимают показатели, не просыпается<a type="note" l:href="#c_7">{7}</a>. Асерински и Клейтман назвали эти любопытные состояния активации мозга парадоксальным сном – парадокс состоит в том, что мозг физиологически возбужден, несмотря на глубокий сон.</p><p>В этом специфическом состоянии происходят и другие разнообразные явления. Глазные яблоки быстро двигаются (вот почему парадоксальный сон впоследствии переименовали в фазу быстрых движений глаз, или быстрого сна), однако тело ниже шеи временно парализовано. Происходят также резкие изменения функций вегетативной нервной системы, в частности снижение контроля над температурой тела и набухание гениталий, приводящее у мужчин к заметной эрекции. Уму непостижимо, как науке удавалось не замечать всего этого до 1953 г.</p><p>На основании этих наблюдений Асерински и Клейтман сформулировали вполне обоснованную гипотезу: фаза быстрого сна – это физиологическая основа психологического состояния, именуемого сновидением. Соответственно, они предсказали, что люди, разбуженные в фазе быстрого сна, будут рассказывать о сновидениях, а те, кого разбудили во время медленного сна, – нет. Совместно с еще одним исследователем, которому не повезло носить имя Уильям Демент<a type="note" l:href="#n_3">[3]</a>, они проверили это предсказание и подтвердили его: после пробуждения во время фазы быстрого сна люди рассказывали о своих сновидениях примерно в 80&#xFE6A; случаев, тогда как после пробуждения в фазе медленного сна – менее чем в 10&#xFE6A;. С того момента понятие «быстрый сон» стали считать синонимом сна со сновидениями<a type="note" l:href="#c_8">{8}</a>. Отличные новости! Представителям нашей области науки можно было больше не беспокоиться по поводу сновидений, потому что теперь у нас был объективный признак, позволивший нейробиологам заниматься настоящей наукой, не сталкиваясь с методологическими осложнениями, возникающими из-за ретроспективных, опосредованных словами сообщений одного-единственного свидетеля о своем мимолетном субъективном опыте.</p><p>Была и другая причина радоваться тому, что от темы сновидений удалось избавиться. Речь идет о той неблаговидной роли, которую они сыграли в становлении психоанализа. В отличие от господствующих подходов к метафизике тела и разума, присущих науке о психике второй половины XX в., психоаналитики без особых сомнений воспринимали интроспективные рассказы как полноценные данные. На самом деле основными данными психоаналитических исследований как раз и были рассказы, полученные с помощью метода свободных ассоциаций (неструктурированной выборки потока сознания). Используя этот метод, Зигмунд Фрейд пришел к выводу, что, несмотря на кажущуюся бессмысленность «явных» переживаний во сне, их латентное содержание (лежащий в их основе сюжет, который он выводил из свободных ассоциаций человека, видящего сон) последовательно раскрывало психологическую функцию сновидения. Этой функцией было исполнение желаний.</p><p>Согласно Фрейду, сновидения возникают тогда, когда биологические потребности, формирующие поведение в состоянии бодрствования, освобождаются от подавления во сне. Сновидения – это попытки удовлетворить потребности, которые продолжают одолевать нас даже тогда, когда мы спим. Однако в сновидениях эти попытки принимают галлюцинаторную форму, что позволяет нам спать дальше (а не проснуться, чтобы на самом деле удовлетворить свои побуждения). Поскольку галлюцинации – главный признак психических заболеваний, Фрейд в своей основополагающей книге «Толкование сновидений» (The Interpretation of Dreams, 1900) использовал эту теорию для того, чтобы обрисовать общие контуры модели работы психики в целом, как здоровой, так и больной.</p><p>По Фрейду, «психоанализ основывается на анализе сновидений»<a type="note" l:href="#c_9">{9}</a>. Но сновидения, как мы уже убедились, необычайно трудно изучать эмпирически, поэтому бихевиористы исключили их из сферы науки. Более того, здание теории, которое Фрейд воздвиг на основе сновидений, оказалось не лучше своего фундамента. Крупнейший философ и социолог XX в. Карл Поппер объявил психоаналитическую теорию псевдонаучной, поскольку она не предлагала экспериментально опровергаемых предсказаний<a l:href="#c_10" type="note">{10}</a>. Как можно опровергнуть выдвинутую Фрейдом гипотезу, что сны выражают скрытые желания? Если эти желания не обязательно появляются в буквальном содержании сновидения (рассказе о нем), то любое сновидение может быть истолковано как соответствующее требованиям теории. А потому неудивительно, что, когда открытие фазы быстрого сна позволило нейробиологам перейти от эфемерного «вещества снов», описываемого в отчетах, к их конкретным физиологическим коррелятам, сами сновидения были отброшены из-за их ускользающей природы.</p><p>С открытием фазы быстрого сна в 1950-е гг. ученые устроили настоящую гонку, стремясь первыми выяснить его неврологическую основу, ведь функция быстрого сна могла помочь раскрыть объективный механизм сновидений, что придало бы психиатрии того времени более серьезные научные основания. (Исследования облегчил тот факт, что фаза быстрого сна наблюдается у всех млекопитающих.) Гонку выиграл в 1965 г. Мишель Жуве. В ряде хирургических опытов на кошках он продемонстрировал, что быстрый сон обеспечивается не передним мозгом (к которому относится в том числе и кора – верхняя часть мозга, которая у человека так велика, что по этой причине считается вместилищем сознания), а стволом мозга, существенно более скромной, как считалось ранее, структурой, имеющей чрезвычайно древнее эволюционное происхождение<a l:href="#c_11" type="note">{11}</a>. Благодаря этим опытам Жуве пришел к выводу, что, если срезать мозг послойно сверху вниз, фаза быстрого сна исчезает только тогда, когда он срезан до уровня «низшей» структуры ствола мозга – варолиева моста (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>)<a l:href="#c_12" type="note">{12}</a>.</p><p>Завершить работу Жуве выпало его ученику, Аллену Хобсону. Хобсон точно установил, какие ансамбли нейронов варолиева моста вызывают быстрый сон, а значит, и сновидения. К середине 1970-х гг. стало очевидно, что весь цикл сна/бодрствования, включая все перечисленные выше явления фазы быстрого сна, а также различные стадии медленного сна, регулируется небольшим количеством ядер ствола мозга, взаимодействующих между собой<a type="note" l:href="#c_13">{13}</a>.</p><empty-line/><image l:href="#2"/><p id="x6_x_6_i49"><a l:href="#x24_x_24_i1"><strong>Рис. 1.</strong></a> Слева – вид головного мозга в медиальном разрезе (посредине), справа – вид мозга сбоку. На рисунке показаны кора мозга (черным) и ствол (белым). Отмечены только те ядра ствола, которые считаются важными для управления быстрым сном, а именно покрышка моста, дорсальное ядро шва и комплекс голубого пятна. Показано также местоположение базальных ядер в переднем мозге (под корой) и гипоталамуса, о значении которых мы поговорим позже</p><empty-line/><p>Ядра, контролирующие быстрый сон, напоминают простейший переключатель по типу «вкл/выкл». Нейроны, включающие фазу быстрого сна, находятся в покрышке моста (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Они выделяют в передний мозг нейромедиатор ацетилхолин. Ацетилхолин вызывает возбуждение: он повышает «уровень» сознания (например, его выработке способствует никотин, который таким образом помогает сосредоточиться). Нейроны мозгового ствола, отключающие быстрый сон, расположены глубже внутри моста, в дорсальном ядре шва и комплексе голубого пятна (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Они выделяют серотонин и норадреналин соответственно. Как и ацетилхолин, эти нейромедиаторы управляют различными аспектами уровня сознания.</p><p>Связав эти открытия с тем фактом, что фаза быстрого сна включается и выключается автоматически примерно каждые 90 минут, как часы, Хобсон очень быстро пришел к неизбежному заключению: «Первичная мотивирующая причина сновидений не психологическая, а физиологическая, так как время возникновения и продолжительность сна со сновидениями – достаточно постоянные величины, что предполагает его запрограммированное, неврологически обусловленное происхождение»<a type="note" l:href="#c_14">{14}</a>.</p><p>Поскольку фаза быстрого сна обеспечивается холинергическими системами мозгового ствола, древней и низшей части мозга, вдали от величественной коры, в которой, предположительно, происходит вся психическая деятельность человека, он добавил, что сновидения вряд ли мотивированы желаниями – они «мотивационно нейтральны»<a l:href="#c_15" type="note">{15}</a>. А следовательно, по мнению Хобсона, концепция Фрейда, по которой сновидения вызваны латентными желаниями, должно быть, в корне ошибочна. Значение, которое Фрейд усматривал в сновидениях, было присуще им не больше, чем чернильным кляксам. Оно лишь проецировалось на сновидения, но не содержалось в них самих. С научной точки зрения толкование сновидений было не лучше гадания на кофейной гуще.</p><p>Поскольку психоанализ основывался на методе, применявшемся Фрейдом для исследования сновидений, весь корпус теории, разработанной им на этой почве, можно было отвергнуть. Вслед за Хобсоном, сокрушившим представление о том, что сны вообще что-либо значат, психиатрия смогла наконец отказаться от исторически сложившейся необходимости полагаться на интроспективные отчеты и опереться на объективные нейробиологические (в особенности нейрохимические) методы исследований и терапии. И вот результат: в 1950-е гг. практически невозможно было получить ставку профессора психиатрии в каком-либо из ведущих американских университетов, не будучи психоаналитиком, а в наше время ситуация диаметрально противоположная: если вы психоаналитик, вы вряд ли станете профессором психиатрии.</p><p>Все это меня тогда не особенно занимало. Центральный вопрос моей будущей диссертации казался достаточно ясным и никак не связанным с баталиями по поводу наследия фрейдизма и бихевиоризма. Все, что я хотел знать, – как повреждения различных участков переднего мозга и коры влияют на реальный опыт переживания сновидения. В конце концов, если с психологической точки зрения все происходит в переднем мозге, то он явно должен что-то делать и во время сновидений.</p><p>У кафедры нейрохирургии в Университете Витватерсранда были отделения в двух учебных больницах – больнице Криса Хани Барагваната и Центральной больнице Йоханнесбурга. Больница Барагваната разрослась на базе бывшего военного госпиталя, расположенного в «неевропейском» городском округе Соуэто. Поскольку в ЮАР тогда господствовала политика апартеида, больница представляла собой море человеческих страданий. На контрасте, Центральная больница Йоханнесбурга, предназначенная только для «европейцев», была ультрасовременным научно-исследовательским учреждением – памятником расовой дискриминации. Кафедре нейрохирургии также принадлежали койки в Отделении реабилитации мозга и позвоночника в Центральной больнице Эденвейла, которая располагалась в старом колониальном здании, в пригороде Йоханнесбурга. Начиная с 1985 г. я работал во всех трех местах, ежегодно обследуя сотни пациентов. Свои наблюдения за 361 пациентом я включил в диссертационное исследование, которое продолжалось пять лет.</p><p>Научившись пользоваться электроэнцефалографом и соответствующими технологиями, а также различать характерные волны мозговой активности, связанные с разными стадиями сна, я получил возможность будить пациентов во время быстрого сна, когда им с наибольшей вероятностью что-то снилось. Кроме того, у страдающих неврологическими заболеваниями я спрашивал о переменах в их сновидениях, а затем продолжал наблюдать за ними в течение дней, недель и месяцев. Так я перешел к вопросу о том, оказывают ли локальные повреждения различных областей мозга систематическое влияние на содержание сновидений. Несмотря на сомнительную репутацию отчетов о сновидениях, я предположил, что в том случае, если пациенты с повреждением одного и того же участка мозга заявляют об одном и том же изменении в содержании сновидений, есть все основания им верить. Этот метод называется клинико-анатомической корреляцией: клинически проверяя психологические возможности пациентов, вы наблюдаете, как повреждение части мозга меняет психическую функцию; затем вы увязываете это изменение с локализацией повреждения, получая таким образом сведения о функции поврежденной структуры мозга, и далее можете формулировать проверяемые гипотезы. Этот метод к тому времени уже десятилетиями систематически применялся при изучении всех основных когнитивных функций, таких как восприятие, память и речь, но его еще не применяли к сновидениям.</p><p>Поначалу мне было немного неловко расспрашивать тяжелобольных людей о том, что им снится. Многим из них предстояла опасная для жизни операция на мозге, либо они только что перенесли ее, и я боялся, что в подобных обстоятельствах они сочтут мои вопросы неуместными. Но мои пациенты неожиданно охотно описывали перемены в своей психической жизни, привнесенные неврологическими заболеваниями.</p><p>К тому времени, когда я приступил к своему исследованию, было опубликовано несколько описаний клинических случаев, когда эффект, наблюдавшийся в опытах с животными, был продемонстрирован у людей: а именно что фаза быстрого сна пропадает при повреждении покрышки моста (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Но, как ни удивительно, никто не потрудился расспросить пациентов о переменах в их сновидениях. Вот идеальный пример предубеждения против субъективных данных в нейробиологии<a l:href="#c_16" type="note">{16}</a>.</p><p>В ходе исследования я ожидал очевидных результатов, предполагая, что у пациентов с повреждениями зрительной коры сновидения не будут сопровождаться визуальными образами; что пациенты с повреждениями речевой коры будут переживать невербальные сновидения; что пациентам с повреждениями соматосенсорной и моторной коры будет сниться, что они обездвижены, и так далее. Это азы взаимосвязи между деятельностью мозга и поведением. Я хотел восполнить этот пробел в знаниях, и, к счастью, мне это удалось<a type="note" l:href="#c_17">{17}</a>.</p><p>К моему изумлению, однако, наряду с очевидными результатами, наблюдавшимися мной, я обнаружил также, что пациенты с повреждениями области мозга, которая отвечает за фазу быстрого сна, <emphasis>не прекращают видеть сны</emphasis>. Более того, пациенты, у которых сновидения <emphasis>исчезли</emphasis>, страдали от повреждений совсем другой области мозга. Таким образом, в отношении сновидений и быстрого сна действовал принцип, как у нас принято говорить, «двойной диссоциации»<a type="note" l:href="#c_18">{18}</a>. Они коррелировали друг с другом (т. е. происходили в одно и то же время), но отождествлять их нельзя<a type="note" l:href="#c_19">{19}</a>.</p><p>На протяжении почти 50 лет во всей сфере изучения сна исследователи мозга путали корреляцию и тождество. Как только было установлено, что фазе быстрого сна сопутствуют сновидения, они сделали скоропалительный вывод, что это одно и то же, а затем выбросили за борт неудобный субъективный аспект этой корреляции. С тех пор, за крайне редкими исключениями, изучалась только фаза быстрого сна, в основном на подопытных животных, которые не могут интроспективно рассказать о себе. Эта ошибка выявилась только тогда, когда я заинтересовался опытом сновидений у пациентов с неврологическими заболеваниями с точки зрения нейробиологии.</p><p>Когда я в начале 1990-х гг. впервые сообщил, что сновидения исчезают при повреждении не той области мозга, которая обеспечивает быстрый сон, я постарался подчеркнуть, что критическая область находится не в стволе мозга<a l:href="#c_20" type="note">{20}</a>. Я хотел обратить внимание на психическую природу сновидений, а всем нам было известно, что за психические функции отвечает кора.</p><p>В действительности я обнаружил две области, повреждение которых вызывало утрату сновидений при сохранении фазы быстрого сна. Первая находилась в коре, в нижней теменной дольке (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>). Это открытие не было неожиданным, так как теменная доля играет важную роль в кратковременной памяти. Если пациент неспособен удержать содержание своей памяти в буфере (временном хранилище информации) сознания, как он может видеть сны? Гораздо больший интерес представлял второй участок мозга, а именно белое вещество вентромезиального квадранта лобных долей, соединяющее лобную кору с различными подкорковыми структурами. Это было совершенно неожиданное открытие; никакие функции этой части мозга не несут очевидной связи с непосредственным переживанием сновидений, и тем не менее она явно играет какую-то решающую роль в процессе, поскольку ее повреждения достоверно вызывали полное исчезновение сновидений.</p><p>Я говорю «достоверно», хотя и зафиксировал лишь девять случаев утраты сновидений у своих пациентов с повреждениями лобных долей (и 44 случая при повреждениях теменной коры). Такие травмы в обычной клинической практике крайне редки. И все же корреляция достоверна. В первой половине XX в. тысячи людей подверглись хирургическому удалению вентромезиального белого вещества лобных долей – эта операция получила название модифицированной префронтальной лейкотомии.</p><empty-line/><image l:href="#3"/><p id="x6_x_6_i66"><a l:href="#x24_x_24_i2"><strong>Рис. 2.</strong></a> На этом рисунке выделены две области, повреждение которых приводит к утрате сновидений: вентромезиальное белое вещество лобной доли (слева) и нижняя теменная долька коры (справа). Отмечены также вентральная область покрышки мозгового ствола и отходящие от нее основные волокнистые пучки, а именно мезокортикально-мезолимбические дофаминовые пути. Обратите внимание: место повреждения вентромезиальной лобной доли охватывает эти подкорковые пути, которые проходят под корой, а не внутри нее. Ведут эти пути главным образом в прилежащее ядро (оно также отмечено)</p><empty-line/><p>Излишне рьяные психиатры тех времен обнаружили, что некоторые серьезные психические заболевания можно облегчить путем полного хирургического удаления префронтальных долей (технически это называется фронтальной лоботомией); но вместе с тем они заметили, что у этой радикальной процедуры было много, как деликатно выражались, «побочных эффектов». Поэтому они стали сокращать объем иссечения, пытаясь установить, какую наименьшую часть лобных долей можно отделить от остального мозга, чтобы добиться желаемого результата. Итогом стала модифицированная процедура по Уолтеру Фримену и Джеймсу Уоттсу. Она требовала введения через глазницу миниатюрного сверла, которым иссекали белое вещество в вентромезиальном квадранте лобных долей (префронтальная лейкотомия). Именно это место и было повреждено у девяти из моих пациентов.</p><p>Поэтому я обратился к старой литературе по психохирургии, чтобы проверить, подтверждаются ли мои наблюдения<a type="note" l:href="#c_21">{21}</a>. У меня были основания надеяться, что врачи, обследовавшие пациентов, подвергнутых префронтальной лейкотомии, расспрашивали их после операции о сновидениях; в конце концов, тогда сновидения еще воспринимались психиатрами всерьез. Я оказался прав. Врачи обнаружили, что у префронтальной лейкотомии имелись три основных психологических последствия. Во-первых, эта операция ослабляла продуктивные психопатологические симптомы (галлюцинации и бред). Во-вторых, она ослабляла мотивацию. В-третьих, она вызывала утрату сновидений. Более того, один из ранних исследователей в области психохирургии дошел до того, что посчитал сохранность сновидений после операции плохим прогностическим признаком<a type="note" l:href="#c_22">{22}</a>.</p><p>Этот последний пункт помог мне предположить, какие из множества нервных цепей в вентромезиальном квадранте лобных долей с наибольшей вероятностью отвечают за утрату сновидений. Он также дал первую подсказку, почему «виновник» данного феномена должен отыскаться в этой области мозга, что было весьма неожиданно. Чем же еще являются сны, как не галлюцинациями и бредом? Вот почему их сохранность после лейкотомии была признаком неблагоприятного прогноза.</p><p>Между прочим, от нейрохирургического лечения галлюцинаций и бреда отказались не по этическим причинам; оно вышло из моды, когда стало очевидно, что равноценных терапевтических результатов можно достигнуть менее травматичным и опасным для жизни способом – с помощью лекарств, впервые ставших общедоступными в 1950-е гг., так называемых больших транквилизаторов. Эти препараты, как и современные антипсихотики, блокировали нейромедиатор дофамин на окончаниях нервной цепи, известной как мезокортикально-мезолимбическая дофаминовая система (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>). Поскольку при префронтальной лейкотомии эта цепь перерезается аналогично тому, как произошло у девяти моих пациентов, чьи повреждения имели естественные причины, я предположил, что эта система и порождает сновидения.</p><p>Дальнейшие эксперименты подтвердили мою гипотезу. Было уже известно, что фармакологическая стимуляция этой цепи повышает частоту, продолжительность и яркость сновидений без сопоставимого влияния на фазу быстрого сна<a type="note" l:href="#c_23">{23}</a>. Лекарством, о котором идет речь, была леводопа – та самая, которую Оливер Сакс использовал для «пробуждения» своих пациентов после летаргического энцефалита. Неврологам, применявшим дофаминовые стимуляторы для лечения болезни Паркинсона<a type="note" l:href="#n_4">[4]</a>, было давно известно, что требуется осторожность, чтобы не довести пациентов до психоза, как случилось у Сакса; и первым признаком этого побочного эффекта часто бывает появление непривычно ярких сновидений<a l:href="#c_24" type="note">{24}</a>. Важные результаты последующих наблюдений заключались в том, что нейроны, составляющие эту цепь (их клеточные тела расположены в вентральной области покрышки), с максимальной частотой генерируют импульсы во время сновидений<a l:href="#c_25" type="note">{25}</a>, одновременно доставляя максимальное количество дофамина к своим мишеням в прилежащем ядре (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>)<a type="note" l:href="#c_26">{26}</a>. Поэтому сейчас общепризнано, что сновидения могут возникать независимо от фазы быстрого сна и что в их появлении действительно играет роль мезокортикально-мезолимбическая дофаминовая система<a l:href="#c_27" type="note">{27}</a>.</p><p>Повреждение холинергических путей в вентромезиальном квадранте лобных долей (восходящих от базальных ядер в переднем мозге, см. <a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>) вызывает эффект, противоположный тому, который наблюдается при повреждении дофаминовых путей, – а именно сновидений становится <emphasis>больше</emphasis>, а не меньше. Хобсон утверждал, что ацетилхолин – мотивационно нейтральный генератор сновидений, но при медикаментозной блокировке ацетилхолина происходит то же самое, что и при повреждении его путей. Антихолинергические препараты – блокаторы ацетилхолина – вызывают, как уже хорошо известно, избыточные сновидения<a type="note" l:href="#c_28">{28}</a>. Иными словами, блокировка нейронной системы, которая, по утверждению Хобсона, отвечает за сновидения, дает эффект, противоположный тому, что предсказывала его теория.</p><p>Вскоре стало ясно, что нейробиологии стоит извиниться перед Фрейдом. Если существует участок мозга, который можно назвать ответственным за «желания», это как раз мезокортикально-мезолимбическая дофаминовая цепочка. И она может быть какой угодно, но только не «мотивационно нейтральной». Эдмунд Роллс (наряду со многими другими) называет эту цепочку системой вознаграждения мозга<a type="note" l:href="#c_29">{29}</a>. Кент Берридж – системой хотения. Яак Панксепп ставит на первый план ее роль в <emphasis>добывании пищи</emphasis> и называет системой ПОИСКА<a l:href="#c_30" type="note">{30}</a>. Это нейронная цепь, отвечающая за «самые энергичные виды исследовательского и поискового поведения, которые способно проявлять животное»<a type="note" l:href="#c_31">{31}</a>. И эта же цепь отвечает за сновидения<a type="note" l:href="#c_32">{32}</a>.</p><p>Хобсон не был приятно удивлен этим открытием. Он пригласил меня представить мои результаты его исследовательской группе на кафедре нейрофизиологии в Гарвардском университете. Вначале он согласился с ними и опубликовал благожелательную рецензию на книгу об этих исследованиях, которую я написал в 1997 г., отметив, что мои клинико-анатомические выводы подтверждаются до последней детали исследованиями, проведенными Алленом Брауном с использованием методов нейровизуализации (<a l:href="#x7_x_7_i25">рис. 3</a>)<a l:href="#c_33" type="note">{33}</a>. Затем он осознал, что таким образом может подтвердиться фрейдистский – в широком смысле – взгляд на сновидения, и тогда сообщил мне, что готов публично поддержать мои выводы, но только при одном условии: я не должен говорить, что они подтверждают теорию Фрейда. Вот вам и предполагаемая объективность нейропсихологии!</p><p>Однако у моего открытия был еще один весьма неожиданный аспект. Вначале я не обратил внимание на то, что нейроны, запускающие эту цепь, расположены в <emphasis>стволе мозга</emphasis> (так же, как и цепи, отвечающие за быстрый сон). Как уже говорилось, я хотел подчеркнуть психическую природу сновидений. На мое упущение вежливо указал Аллен Браун, упомянутый выше специалист по нейровизуализации. В контексте научных разногласий между мной и Хобсоном по поводу того, какие нейронные цепи запускают процесс сновидений (дофаминергические или холинергические), Браун писал следующее:</p><cite><p>Любопытно, что, обосновав гипотезу о том, что участки переднего мозга играют решающую роль в системе сновидений, Солмс в конце концов предположил, что именно дофаминергические волокна, приходящие в эти участки, порождают сновидения – <emphasis>тем самым помещая источник сновидений обратно в ствол мозга</emphasis><a l:href="#c_34" type="note">{34}</a>.</p></cite><p>В завершение своей статьи Браун отметил: «По-моему, эти джентльмены приближаются к согласию»<a type="note" l:href="#c_35">{35}</a>. В 1990-е гг. я, как и все остальные нейропсихологи, считал, что вся психическая деятельность происходит в коре, поэтому сосредоточился на том факте, что интересующие меня участки белого вещества расположены в лобных долях, то есть именно там, где были локализованы повреждения в девяти описанных мною случаях. Но от всех основных ядер ствола мозга в передний мозг восходят длинные аксоны (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>). Клеточные тела этих нейронов расположены в стволе мозга, хотя их выходные волокна (аксоны) заканчиваются в коре. Это лежит в основе главной функции возбуждения данных стволовых ядер, которые в совокупности называются ретикулярной активирующей системой. Как раз эти активирующие пути и были повреждены у моих девяти пациентов, а также у сотен других пациентов, переставших видеть сны после лейкотомии, случаи которых были задокументированы раньше.</p><p>С 1999 г., отчасти под влиянием комментариев Брауна по поводу вытекающих из моего открытия предположений, я направил внимание на другие системы возбуждения в стволе головного мозга. Самую интересную работу в этой области вел Яак Панксепп. В своем всеобъемлющем труде «Аффективная нейробиология» (Affective Neuroscience, 1998) он очень подробно описал огромное количество фактов, доказывающих его гипотезу, согласно которой эти предположительно сознательные системы, отвечающие только за регулирование «уровня» сознательности, порождают собственное «содержание».</p><p>Это могло стать чрезвычайно важным открытием.</p></section><section><title><p>2</p><p>До и после Фрейда</p></title><p>В 1987 г. я принял еще одно решение, сделавшее меня белой вороной в моей области науки. Я решил освоить профессию психоаналитика<a type="note" l:href="#c_36">{36}</a>. Результаты моих исследований сновидений убедили меня, что субъективные отчеты должны играть в нейропсихологии важную роль и что враждебность этой дисциплины по отношению к Фрейду завела ее на неверный путь, причем это происходило не единожды. Но решающим фактором стали вовсе не результаты моих исследований.</p><p>Отважиться на это меня побудил семинар, который я посещал в Университете Витватерсранда в середине 1980-х гг. Его вел профессор сравнительного литературоведения Жан-Пьер де ля Порт. На семинаре рассматривали «Толкование сновидений», что заинтересовало меня в свете моего диссертационного исследования. Как и все в ту пору, к Фрейду я относился скептически. Со студенческих лет я усвоил, что психоанализ – это псевдонаука. В области естественных наук никто больше не воспринимал Фрейда всерьез, вот почему, вероятно, семинар проходил на гуманитарной кафедре. Я пришел на него потому, что в этой работе Фрейд свободно обсуждал <emphasis>содержание</emphasis> сновидений – тему моего исследования.</p><p>Де ля Порт объяснил, что невозможно понять теоретические выводы, к которым пришел Фрейд, не ознакомившись вначале с его ранней работой, написанной в 1895 г., но опубликованной лишь в 1950-е гг., через много лет после его смерти. Рукопись называлась «Набросок психологии»<a type="note" l:href="#n_5">[5]</a> (Entwurf einer Psychologie)<a l:href="#c_37" type="note">{37}</a>. В ней Фрейд пытался дать нейробиологическое обоснование своим ранним интуитивным догадкам о психике. В этом он шел по стопам своего великого учителя – физиолога Эрнста фон Брюкке, одного из основателей Берлинского (ныне Немецкого) физического общества. Цель этого общества Эмиль Дюбуа-Реймон сформулировал в 1842 г. следующим образом:</p><cite><p>Брюкке и я торжественно поклялись доказать истинность того положения, что в организме не действуют никакие иные силы, кроме обычных физико-химических; что там, где объяснение с их помощью является пока недостаточным, необходимо либо посредством физико-химического метода искать их специфический способ действия, либо предположить наличие новых сил, которые, будучи сходны по значимости с физико-химическими, присущи материи и всегда сводимы только к двум силам – притяжения и отталкивания<a type="note" l:href="#c_38">{38}</a>.</p></cite><p>Их любимый учитель Иоганн Мюллер задавался вопросом, чем органическая жизнь отличается от неорганической материи. Он пришел к выводу, что «живые организмы фундаментально отличаются от неживых объектов тем, что содержат некий нефизический элемент либо подчиняются иным законам, нежели неодушевленные предметы»<a type="note" l:href="#c_39">{39}</a>. Иными словами, Мюллер считал, что живые организмы обладают «жизненной энергией», или «жизненной силой», которую не могут объяснить физиологические законы. Он придерживался мнения, что живые существа не могут быть сведены к составляющим их физиологическим механизмам, так как они представляют собой неделимое целое, обладающее намерениями и целями, и это свойство Мюллер объяснял наличием души. Поскольку немецкое слово <emphasis>Seele</emphasis> переводится и как «душа», и как «разум»<a l:href="#c_40" type="note">{40}</a>, расхождение во мнениях между Мюллером и его учениками удивительно напоминает бушующие в наше время баталии между философами, например между Томасом Нагелем и Дэниелом Деннеттом, – по вопросу, можно ли свести сознание к законам физики (Нагель утверждает, что нельзя, а Деннетт – что можно).</p><p>На семинаре де ля Порта я с удивлением узнал, что Фрейд – первопроходец в области исследований субъективного восприятия – придерживался не витализма Мюллера, а скорее физикализма Брюкке. В первых строках своего «Наброска» 1895 г. он писал: «[Это] намерение создать естественно-научную психологию, то есть изобразить психические процессы как количественно определимые состояния выявляемых материальных частиц»<a type="note" l:href="#c_41">{41}</a>.</p><p>Я и понятия не имел, что Фрейд был нейробиологом. Теперь я узнал, что он отказался от неврологических методов исследования лишь вынужденно, когда в какой-то момент между 1895 и 1900 гг. ему стало ясно, что доступные в ту пору методы не могли раскрыть физиологическую основу сознания.</p><p>Однако такая перемена подходов для Фрейда скоро окупилась с лихвой, заставив его более пристально взглянуть на психологические явления как самостоятельный предмет и прояснить функциональные механизмы, лежащие в их основе. Это положило начало психологическому методу исследования, который он позже назовет психоанализом. Его фундаментальное допущение состояло в том, что явные (в современной терминологии – эксплицитные или декларативные) субъективные феномены обусловлены скрытыми (в современной терминологии – имплицитными или недекларативными) причинами. Таким образом, Фрейд утверждал, что беспорядочная последовательность наших сознательных мыслей может получить объяснение, только если допустить, что между ними существуют имплицитные промежуточные звенья, которых мы не осознаем. Отсюда возникла идея скрытых психических функций, а затем, в свою очередь, знаменитая гипотеза Фрейда о «бессознательных» намерениях.</p><p>Так как в конце XIX в. не существовало методов, позволяющих исследовать физиологию бессознательных психических событий, их механизмы можно было лишь косвенно выводить из результатов клинических наблюдений. Полученные таким образом данные подвели Фрейда к его второму основополагающему утверждению. Он заметил далеко не равнодушное отношение пациентов к их предполагаемым бессознательным намерениям; казалось, они скорее не хотели, чем не могли их осознать. Он называл эту склонность по-разному – сопротивлением, цензурой, защитой и подавлением – и отмечал, что она предотвращает эмоциональные страдания. Это, в свою очередь, раскрывало решающую роль чувств в психической жизни – то, что они лежат в основе всевозможных самообманов и предвзятостей, направленных на повышение самооценки. Эти открытия (в наши дни очевидные) показали Фрейду, что некоторые из главных мотивационных сил психической жизни полностью субъективны, но при этом бессознательны. Систематическое изучение этих сил привело его к третьему фундаментальному утверждению. Он сделал вывод, что в конечном итоге в основе чувств лежат телесные потребности; что психическая жизнь человека не в меньшей степени, чем у животного, обусловлена биологическими императивами выживания и размножения. По мнению Фрейда, эти императивы обеспечивали связующее звено между чувствующим сознанием и физическим телом.</p><p>Фрейд избрал удивительно тонкий подход к проблеме соотношения тела/сознания. Он понимал, что изучаемые им психические явления нельзя напрямую свести к физиологическим. Еще в 1891 г. он заявлял, что невозможно приписать психологические симптомы нейрофизиологическим процессам без предварительного сведения интересующих нас психических и физиологических явлений (обеих сторон уравнения) к их соответствующим базовым функциям. Как уже отмечалось выше по поводу обработки информации, функции могут выполняться разными субстратами<a l:href="#c_42" type="note">{42}</a>. Только на общей основе функции, утверждал Фрейд, можно объединить психологию и физиологию. Его цель состояла в том, чтобы объяснить психологические явления с помощью метапсихологических (что значит «выходящих за пределы психологии») функциональных законов<a l:href="#c_43" type="note">{43}</a>. Попытка игнорировать этот функциональный уровень анализа, перепрыгнуть напрямую от психологии к физиологии в наше время называется локализаторством и является ошибочной концепцией<a type="note" l:href="#c_44">{44}</a>.</p><p>Очевидно, что Фрейд, в отличие от своих последователей, воспринимал психоанализ как промежуточную ступень. Хотя его целью с самого начала было выявить законы, лежащие в основе нашей богатой внутренней жизни, обусловленной субъективным опытом, тем не менее психическая жизнь оставалась для него <emphasis>биологической проблемой</emphasis><a type="note" l:href="#c_45">{45}</a>. Как он писал в 1914 г., «все временно нами допущенные психологические положения придется когда-нибудь перенести на почву их органической основы…»<a l:href="#c_46" type="note">{46}</a>. Поэтому он с энтузиазмом ожидал того дня, когда психоанализ вновь воссоединится с нейробиологией:</p><cite><p>Биология есть поистине царство неограниченных возможностей, мы можем ждать от нее самых потрясающих открытий и не можем предугадать, какие ответы она даст нам на наши вопросы несколькими десятилетиями позже. Возможно, что как раз такие, что все наше искусное здание гипотез распадется<a type="note" l:href="#c_47">{47}</a>.</p></cite><p>Это был не тот Фрейд, любитель рискованных гипотез, о котором мне рассказывали в студенчестве. «Набросок психологии» стал для меня откровением, как некогда для самого Фрейда. В то время он писал своему другу Вильгельму Флиссу:</p><cite><p>В одну беспокойную ночь… преграды внезапно исчезли, завесы спали, и все стало предельно ясно – от деталей неврозов до детерминантов сознания. Все как будто складывалось в единое целое, шестеренки сцеплялись друг с другом, все вместе казалось машиной, которая через мгновение заработает сама по себе<a l:href="#c_48" type="note">{48}</a>.</p></cite><p>Но эйфория длилась недолго. Через месяц он напишет: «Я больше не понимаю, в каком состоянии ума я замыслил „Психологию“; непостижимо, с чего я решил докучать тебе ею»<a type="note" l:href="#c_49">{49}</a>. Не располагая подходящими нейробиологическими методами, Фрейд полагался на «воображение, переносы и догадки», чтобы перевести свои клинические выводы сначала на язык функциональных понятий, а затем физиологических и анатомических<a type="note" l:href="#c_50">{50}</a>. Последняя попытка отредактировать «Набросок» описана в длинном письме, отправленном Флиссу 1 января 1896 г., после чего «Набросок» пропал из виду и вновь явился на свет лишь полвека спустя. Но содержавшиеся в нем идеи (его «тайный призрак», по выражению Джеймса Стрейчи, переводчика Фрейда) преследовали Фрейда во всех его психоаналитических размышлениях, дожидаясь грядущего научного прогресса<a type="note" l:href="#c_51">{51}</a>.</p><p>В «Наброске» были изложены две идеи, которые обращают на себя внимание в свете современных открытий. Фрейд предположил, что во-первых, передний мозг – это «симпатический ганглий», отслеживающий и регулирующий потребности тела; во-вторых, что эти потребности суть «движущая сила психического механизма»<a type="note" l:href="#c_52">{52}</a>. В отсутствие какого бы то ни было нейробиологического понимания того, как подобные телесные потребности регулируются мозгом – не говоря уже о том, как их можно объяснить «посредством физико-химического метода», – у Фрейда не было иного выбора, кроме как «допустить существование новых сил, равных по значимости физико-химическим силам, свойственным материи», если он собирался сохранять верность идеалам Берлинского физического общества. Эти силы он назвал метапсихологическими, то есть лежащими за пределами психологических явлений. Он уточнял, что хочет «превратить метафизику в метапсихологию»<a l:href="#c_53" type="note">{53}</a>. Иными словами, он хотел заменить философию наукой – наукой о субъективности. Он просил нас не судить его спекулятивные догадки насчет скрытых психических процессов слишком строго:</p><cite><p>Это происходит лишь оттого, что мы принуждены оперировать научными терминами, то есть специфическим образным языком психологии (правильнее, глубинной психологии – Tiefenpsychologie). Иначе мы не могли бы вообще описать соответствующие процессы, не могли бы их даже достигнуть. Недостатки нашего описания, вероятно, исчезли бы, если бы психологические термины мы могли заменять физиологическими или химическими терминами<a type="note" l:href="#c_54">{54}</a>.</p></cite><p>В первую очередь среди этих новых сил, существование которых Фрейду пришлось допустить, было влечение, которое он считал «психическим представителем раздражений, исходящих из внутренностей тела и проникающих в душу, <emphasis>мерилом работы, которая требуется от психики</emphasis> вследствие ее связи с физическим»<a type="note" l:href="#c_55">{55}</a>.</p><p>Введенное Фрейдом понятие влечения, которое он считал источником всей психической энергии, напоминало «жизненную силу» Мюллера, однако оно происходило из потребностей организма. Фрейд описывал каузальные механизмы, посредством которых влечения осознанно осмыслялись как «экономика нервной силы»<a l:href="#c_56" type="note">{56}</a>. Вместе с тем он без смущения признавался, что «совершенно не в состоянии сформировать концепцию…» того, как телесные потребности преобразуются в психическую энергию<a l:href="#c_57" type="note">{57}</a>.</p><p>Когда столетие спустя я читал эти слова, то понял, что настала пора заменить психологические термины физиологическими и химическими. Например, движущая сила сновидений, которая была «скрытой» в субъективных отчетах пациентов Фрейда и существование которой поэтому, как считалось, нельзя было опровергнуть, безусловно, стала «явной» благодаря объективным данным, полученным современными физиологическими методами исследования <emphasis>in vivo</emphasis>, недоступными при жизни Фрейда. Рассмотрим, например, снимки на <a l:href="#x7_x_7_i25">рисунке 3</a>, полученные с помощью ПЭТ<a type="note" l:href="#c_58">{58}</a>; на них ясно видно, что «вожделеющая» ПОИСКОВАЯ система нейронов зажигается во время сновидений, как рождественская елка, тогда как тормозящие префронтальные доли, по сути, выключены. На основании этих данных, когда нас с Хобсоном пригласили к участию в дискуссии о научной достоверности теории сновидений Фрейда на конференции «Наука о сознании» 2006 г., собрание наших коллег проголосовало с результатом 2:1 в пользу того, чтобы снова считать эту теорию жизнеспособной<a type="note" l:href="#c_59">{59}</a>.</p><p>При всех своих недостатках психоанализ никогда не отвергал понятие субъективного «я». Оно занимало в нем почетное место, как бы это ни смущало всех остальных представителей нашей науки. Многие коллеги-ученые советовали мне не привязывать мои исследования к психоанализу, учитывая исторический багаж, обременяющий это слово. Они говорили, что это то же самое, что астроному ассоциировать себя с астрологией. Но я считал, что было бы непорядочно с интеллектуальной точки зрения не воздать Фрейду должное. Неважно, насколько он оказался далек от достижения своих целей – его цели, несомненно, были верными для науки о психике. Поэтому я назвал свой метод нейропсихоанализом. Я уже говорил, что нейропсихологию, которую мне преподавали, можно было бы с таким же успехом называть нейробихевиоризмом – таково было ее отношение к субъективности. Я же хотел четко обозначить, что нейропсихология, которую я разрабатываю, уделяет особое внимание переживаемому опыту. Именно с таким настроем, написав программную статью о соотношении психоанализа и нейробиологии, я и приступил к работе<a type="note" l:href="#c_60">{60}</a>.</p><p>В 1989 г. я переехал в Лондон с намерением пройти обучение на психоаналитика. Чтобы не прерывать своей исследовательской и клинической деятельности, я одновременно заступил на должность лектора по нейрохирургии в школе медицины при Королевской больнице Лондона. Я был рад возможности примкнуть к тем, кто следовал ее великой неврологической традиции: в середине XIX в. там работал Джон Хьюлингс Джексон, отец-основатель британской неврологии и нейропсихологии. Королевская больница Лондона находилась в районе Уайтчепел, куда веками стекались иммигранты, поэтому она всегда служила нуждам социально уязвимых групп населения. Она напоминала мне больницу Барагваната в районе Соуэто. Я чувствовал себя как дома, находясь вдали от дома.</p><empty-line/><image l:href="#4"/><p id="x7_x_7_i25"><a l:href="#x24_x_24_i3"><strong>Рис. 3.</strong></a> В горизонтальных рядах (слева направо) представлены срезы мозга от нижней части к верхней. В верхнем ряду показаны различия между бодрствующим и спящим мозгом: выделенная темным область демонстрирует понижение активности коры при засыпании; в нижнем ряду – различие между быстрым и медленным сном: выделенная светлым область соответствует повышению подкорковой активности в начале фазы быстрого сна. Наибольшая активность наблюдается там, где расположена ПОИСКОВАЯ система</p><empty-line/><p>В начале 1990-х гг. коллега-нейрохирург из ЮАР направил ко мне пациента С., которому за десять месяцев до того он провел операцию по удалению опухоли, разраставшейся под лобными долями мозга и давившей на зрительные нервы. Во время операции у С. произошло небольшое кровоизлияние, из-за которого кровь перестала поступать в базальный передний мозг (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Базальные ядра в переднем мозге передают ацетилхолин в различные кортикальные и подкорковые структуры, участвующие в извлечении информации из долговременной памяти. Считается, что эти холинергические пути взаимодействуют с дофаминергическими путями (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>); напомним, что последние представляют собой так называемую систему вознаграждения, запускающую «поисковые» виды поведения, не только в отношении физических действий во внешнем мире, но и в отношении внутреннего мира репрезентаций, воображаемых действий, возникающих в мыслях и сновидениях<a l:href="#c_61" type="note">{61}</a>. В результате кровоизлияния С. очнулся после операции в состоянии глубокой амнезии, известном как синдром Корсакова. Основной его признак – ложные воспоминания, подобие сновидений наяву, именуемое конфабуляцией. Память С. на недавние события оказалась серьезно нарушенной – он постоянно путал воображаемые вещи с реальными воспоминаниями. Подобный дефект <emphasis>поиска</emphasis> сам по себе уже в определенной степени ограничивает возможности человека, но при конфабуляторной амнезии он осложняется тем, что пациенты недостаточно <emphasis>проверяют</emphasis> надежность своих ошибочных воспоминаний и потому рассматривают их как истинные, хотя очевидно, что это не так.</p><p>В частности, С. был убежден, что находится в Йоханнесбурге (своем родном городе), хотя на самом деле только что приехал в Лондон ко мне на консультацию. Он не помнил самой поездки. Когда я поправил его, он стал настаивать, что никак не может находиться в Лондоне. Тогда я попросил его взглянуть в окно – там шел снег, которого в Йоханнесбурге не бывает. Вначале он как будто испытал потрясение, но затем собрался с духом и ответил: «Нет, я знаю, что я в Йо'бурге; если вы едите пиццу, это не значит, что вы в Италии».</p><p>С. работал инженером-электриком, ему было 56 лет. Я принимал его амбулаторно шесть раз в неделю, пытаясь сориентировать его и помочь разобраться, каким образом память его подводит. Хотя я принимал его практически ежедневно в одно и то же время в одном и том же месте, он всякий раз на следующем приеме не узнавал меня – своего лечащего врача. Ему было явно знакомо мое лицо, но он постоянно путал меня с кем-то другим, кого он встречал в иных обстоятельствах, – обычно с инженером-сослуживцем, который вместе с ним чинил электронику, или с клиентом, обратившимся к нему за профессиональными услугами. Иными словами, С. вел себя со мной так, как будто я нуждался в его помощи, а не он в моей.</p><p>Кроме того, он часто воображал, будто мы оба – студенты и выпиваем вдвоем после какого-то спортивного соревнования (по гребле или регби). В то время я был достаточно молод, чтобы это казалось убедительным, но сам-то С. был студентом по крайней мере более 30 лет назад.</p><p>После каждого приема я разговаривал с его женой, чтобы вписать ошибки его памяти в какой-то контекст и попытаться установить их значение. В этом состояло главное различие между избранным мною подходом и более традиционным методом, который применяли мои коллеги, – когнитивной реабилитацией. В то время как нейропсихологи традиционно уделяют внимание <emphasis>степени</emphasis> расстройства памяти, определяемой с точки зрения третьего лица, меня больше интересовало субъективное <emphasis>содержание</emphasis> ошибок С., воспринимаемое от первого лица. Отправной точкой для меня стало предположение, что понимание личной значимости событий, навязчиво лезущих ему в голову вместо целевых воспоминаний, которые он искал, прольет свет на механизм этих конфабуляций – а значит, откроет новые пути воздействия на них. В частности, при общении с его женой я хотел выяснить, действительно ли С. в студенчестве был членом команд по гребле и регби и действительно ли он оказывал профессиональную помощь с починкой электронного оборудования.</p><p>Таким образом я узнал два факта, важных для понимания его конфабуляций. Во-первых, когда-то он страдал от хронических проблем с зубами – эти проблемы впоследствии были (успешно) решены с помощью имплантов, – а во-вторых, у него была сердечная аритмия, которая контролировалась с помощью кардиостимулятора.</p><p>Я выбрал короткий отрывок переведенной в текст аудиозаписи первых нескольких минут моего десятого сеанса терапии с этим пациентом. Этот кусочек я выбрал именно потому, что в тот день, когда я вызвал его к себе из приемной, он как будто ненадолго (впервые за это время) осознал, кто я и почему он со мной беседует. Когда я вышел в приемную, он потрогал шрам от трепанации у себя на макушке и сказал: «Здравствуйте, доктор».</p><p>Я надеялся развить дальше этот проблеск понимания, если это действительно было понимание. Мы расположились у меня в кабинете.</p><cite><p><emphasis>Я</emphasis>: Вы потрогали голову, когда мы встретились в приемной.</p><p><emphasis>С.</emphasis>: Думаю, проблема в том, что картриджа памяти не хватает. Нам надо… нам просто нужно уточнить. Какой это был картридж? C49? Закажем его?</p><p><emphasis>Я</emphasis>: Для чего нужен этот картридж?</p><p><emphasis>С.</emphasis>: Память. Это картридж памяти; имплант памяти. Но я, по правде говоря, никогда в этом не разбирался. На самом деле я им уже месяцев пять или шесть не пользуюсь. Наверное, он нам не очень-то нужен. Доктор его весь отрезал. Как его звали? Доктор Солмс, по-моему. Но, наверное, он действительно мне не очень нужен. Импланты работают замечательно.</p><p><emphasis>Я</emphasis>: Вы понимаете, что у вас с памятью что-то не то, но…</p><p><emphasis>С.</emphasis>: Да, она не работает на сто процентов, но нам она не очень-то и нужна – не хватало всего нескольких ударов. Анализ показал, что не хватает то ли C, то ли C09. Дениза [его первая жена] привела меня сюда к доктору. Опять забыл, как его зовут? Доктор Солмс или как-то так. И он сделал что-то вроде пересадки сердца, и теперь оно работает замечательно, не пропускает ни одного удара.</p><p><emphasis>Я</emphasis>: Вы понимаете, что не все в порядке. Недостает каких-то воспоминаний, и, разумеется, это вас тревожит. Вы надеетесь, что я смогу это исправить, как другие врачи исправили ваши проблемы с зубами и сердцем. Но вы так сильно этого хотите, что вам трудно признать, что проблема еще не решена.</p><p><emphasis>С.</emphasis>: О, понятно. Да, голова не работает на сто процентов. (Трогает голову.) Я ушиб ее. Ушел с поля на несколько минут. Но теперь все хорошо. Думаю, мне не стоит возвращаться. Но вы же меня знаете; я не люблю болеть. Так что я обратился к Тиму Ноуксу [известный спортивный врач из ЮАР] – потому что, знаете, у меня есть страховка, так что почему бы не воспользоваться, не сходить к лучшему доктору, – и он сказал: «Отлично, продолжай играть».</p></cite><p>На этом месте я прерву описание этого эпизода. Упомянутые выше чисто когнитивные расстройства, связанные с поиском и проверкой воспоминаний, тут различить достаточно легко. Когда С. увидел, как я вхожу в приемную перед десятым по счету сеансом, мое появление вызвало у него рой ассоциаций, которые были связаны с врачами, с его головой, утерей памяти, хирургическими операциями и тому подобным. Но в каждом из этих случаев он извлекал не в точности то целевое воспоминание, которое искал; вместо этого у него всплывали близкие к ним по смыслу воспоминания, лежащие в тех же широких семантических категориях, что и целевые, но смещенные во времени и пространстве. Так, образ доктора вызвал ассоциации, связанные с нейрохирургом и знаменитым спортивным врачом, а не с целью – мной; мысль о голове навела на воспоминание о сотрясении мозга вместо опухоли мозга; «потеря памяти» вызвала образ картриджа вместо амнезии; хирургические вмешательства ассоциировались с прежними стоматологическими и кардиологическими операциями вместо недавней операции на мозге, и так далее. Столь же легко увидеть недостаточную степень проверки: С. слишком легко принимал ошибочные воспоминания за истинные. Наглядный пример этому – он ощущал себя 20-летним студентом на поле для игры в регби (вопреки всем свидетельствам, опровергающим это). Равно как и его убеждение, что он не уезжал из Йоханнесбурга.</p><p>Но если рассматривать конфабуляции С. с субъективной точки зрения, выявляются дополнительные факты. Представьте себе, каково это – внезапно осознать, что вы не узнаете врача, только что вошедшего в комнату, хотя он вроде бы отвечает за ваше лечение; что вы не знаете, в какой комнате (и даже в каком городе) вы находитесь; что у вас на макушке огромный шрам и вы не помните, откуда он взялся; что вы не помните даже, что произошло всего пару минут назад, не говоря уже о нескольких днях или месяцах, предшествующих текущему моменту. Вы, вероятно, ощутите некоторую <emphasis>панику</emphasis>, подумаете: а не этот ли доктор проделал вам операцию на голове, в результате которой у вас пробелы в памяти? Вот как воспринимается утрата механизмов поиска информации в памяти и ее проверки сознательным субъектом психики – живым «я».</p><p>А теперь обратите внимание, что сделал С. в результате этих ощущений (иными словами, обратите внимание, какое каузальное воздействие они оказали на его мышление). Осознав, что у него не хватает «картриджа памяти», он (ошибочно) убедил себя в том, что <emphasis>можно просто заказать новый</emphasis>. Но так как до конца убедить себя в этом не получилось, у него появляется другая идея. На самом деле <emphasis>картридж не очень-то и нужен</emphasis>, можно отлично обойтись и без него, ведь сам он обходится без него уже несколько месяцев. Затем он связывает недостающий картридж со шрамом от трепанации: доктор явно что-то вырезал. Он надеется, что это не тот доктор, который сейчас перед ним, и более того, надеется, что операция прошла успешно. Тут С. вспоминает, что его стоматологическая и кардиологическая операции прошли успешно, и он (ошибочно) смешивает эти операции с нынешней: она прошла успешно, <emphasis>импланты работают замечательно</emphasis> и сердце «ни удара не пропускает». Когда я высказываю сомнения на этот счет, он меняет тактику. Он соглашается, что память не работает на 100&#xFE6A;, но одновременно с тем решает, что случившееся с его головой было вообще не операцией, а просто сотрясением мозга, – его временное состояние связано с небольшой спортивной травмой. Соответственно, его отозвали с поля на несколько минут. Но, к счастью, имея возможность лечиться у лучшего спортивного врача, которого только можно позволить себе за деньги, С. снова приободряется: он <emphasis>сможет продолжать играть</emphasis>. Все будет хорошо.</p><p>Взгляд на конфабуляции С. с точки зрения первого лица, несомненно, помогает обнаружить в них нечто новое: в содержании его ложных воспоминаний прослеживается <emphasis>мотивация</emphasis>. Это далеко не случайные ошибки поиска. Эти воспоминания имеют явную эгоистическую направленность; у них есть цель и задача преобразить тревожную ситуацию, вызывающую у него беспокойство, в знакомую, безопасную и внушающую уверенность. Значит, как и сновидения, по предположению Фрейда, конфабуляции мотивированы. Психические процессы при конфабуляторной амнезии <emphasis>продиктованы желаниями</emphasis>. Но этот факт становится очевидным только тогда, когда принимают во внимание – как это сделал бы психоаналитик – эмоциональный контекст и личное значение (переживаемые только самим С.) зубных имплантов («импланты работают замечательно») и кардиостимулятора («ни удара не пропускает»). Именно этого не замечают нейропсихологи, когда стремятся быть полностью объективными, то есть когда, по выражению Сакса, игнорируют «психо» (душу).</p><p>Описанный мною рассказ с точки зрения первого лица также позволяет выявить нечто новое в <emphasis>механизме</emphasis> конфабуляции – нечто такое, что можно упустить из виду, воспринимая все с точки зрения третьего лица. Это говорит нам о том, что причины конфабуляции – не только недостаточность стратегического поиска и проверки источников (т. е. утрата «картриджей памяти»), но и высвобождение подавленных форм воспоминаний, более опосредованных эмоционально, подобно тому, как может работать память у детей. Понимание этого психодинамического механизма имеет значение для терапии конфабуляции и, естественно, для прояснения вопроса о том, какие мозговые процессы в нем участвуют. Как выясняется, точный поиск воспоминаний и функции проверки отчасти зависят от холинергических цепей базальных ядер в переднем мозге, которые ограничивают механизмы вознаграждения мезокортикально-мезолимбических дофаминовых цепей при извлечении воспоминаний. Как выяснилось, аналогичное снятие ограничений с дофаминергического поиска происходит в сновидениях<a type="note" l:href="#c_62">{62}</a>. Вот почему я назвал свой доклад о случае пациента С. «Человек, который жил во сне».</p><p>Это позволило мне, как и в случае со сновидениями, предположить связь вышедшего из-под контроля дофаминергического механизма вознаграждения/желания/ПОИСКА с представлением Фрейда об исполнении желаний<a l:href="#c_63" type="note">{63}</a> – метапсихологической концепцией, тесно связанной с его же концепцией влечения<a l:href="#c_64" type="note">{64}</a>. И наоборот, функции холинергических ядер переднего мозга можно в некоторых отношениях связать с тормозящим действием «сверки с реальностью»<a l:href="#c_65" type="note">{65}</a>. Таким образом, я принялся переводить соображения Фрейда о функциональных механизмах субъективности на язык их физиологических эквивалентов.</p><p>Это были мои первые шаги. Естественно, столь широкие обобщения невозможно выводить на основе чисто клинических данных по одному-единственному случаю. Сформулировав свое впечатление о пациенте С., я поручил коллегам, незнакомым с моей гипотезой, провести слепую оценку. Они должны были по семибалльной шкале Ликерта оценить степень приятности/неприятности по данным непрерывной несортированной выборки из 155 его конфабуляций. Результаты оказались статистически значимыми, причем в высокой степени: при сравнении с целевыми воспоминаниями, которые замещались конфабуляциями С., эти конфабуляции представляли ситуацию в значительно лучшем свете с эмоциональной точки зрения<a l:href="#c_66" type="note">{66}</a>. Затем я и мои соавторы по исследованию продемонстрировали подобный выраженный эффект в исследованиях с участием множества других пациентов с конфабуляциями. В последующих эмпирических исследованиях роль конфабуляции в улучшении настроения, которую я предположил на основании результатов клинических наблюдений в случае С., была статистически подтверждена<a type="note" l:href="#c_67">{67}</a>. Эта исследовательская программа позволила найти совершенно новый подход к нейропсихологии конфабуляций<a type="note" l:href="#c_68">{68}</a> и смежных расстройств наподобие анозогнозии<a l:href="#c_69" type="note">{69}</a>. Она также заложила основы для новаторского подхода к лечению распространенных психиатрических заболеваний, таких как зависимости и большое депрессивное расстройство<a l:href="#c_70" type="note">{70}</a>. Последние тридцать лет я занимаюсь разработкой этого нейропсихоаналитического подхода применительно к психическим заболеваниям, пытаясь вернуть нейробиологии субъективность<a type="note" l:href="#c_71">{71}</a>.</p><p>Когда в ходе моей психоаналитической подготовки в Лондоне у меня накопились клинические наблюдения, подобные описанному выше, меня пригласили в Нью-Йорк рассказать о них в серии научных докладов. Первое выступление состоялось в 1992 г. на однодневном симпозиуме в Нью-Йоркской академии медицины, а затем последовали ежемесячные семинары с участием моих ближайших коллег из Нью-Йоркского психоаналитического общества и института<a type="note" l:href="#c_72">{72}</a>. Эти собрания группы коллег постепенно привели к тому, что и во многих других странах начали проводиться аналогичные мероприятия, что в конце концов (в 1999 г.) привело к решению создать новый журнал – как средство обмена информацией между учеными. Журналу было нужно название, и тогда я впервые использовал придуманный мною термин «нейропсихоанализ».</p><p>Мою работу в этой междисциплинарной области горячо поддержал Эрик Кандель, с которым я познакомился в 1993 г. Кандель выделяется среди обычных нейробиологов тем, что высоко ценит Фрейда. Более того, первоначально он собирался учиться на психоаналитика, но его отговорил Эрнст Крис – ведущий психоаналитик того времени и отец подруги Эрика Канделя. Кандель не скрывает, что старик счел его склад личности неподходящим для работы в области клинической психиатрии, и я думаю, что он благодарен Крису, направившему его вместо этого на путь исследований мозга.</p><p>Через пять лет после того, как я с ним познакомился (и за два года до того, как он получил Нобелевскую премию), Кандель опубликовал статью под названием «Новая интеллектуальная концепция психиатрии» (A new intellectual framework for psychiatry), в которой доказывал, что психиатрия XXI в. должна основываться на интеграции нейробиологии с психоанализом<a type="note" l:href="#c_73">{73}</a>. В следующей статье он писал: «Психоанализ по-прежнему представляет собой самый непротиворечивый и интеллектуально убедительный взгляд на психику»<a l:href="#c_74" type="note">{74}</a>. Это мнение совпало с моим: при всех своих недостатках, на данный момент психоанализ дает наилучшую концептуальную отправную точку для того, чтобы рассмотреть субъективность с научной точки зрения.</p><p>Поэтому неудивительно, что Кандель принял мое приглашение войти в учредительный редакционный совет журнала «Нейропсихоанализ» вместе со множеством других ведущих нейробиологов и психоаналитиков, согласившихся, что нашим дисциплинам стоит пойти по этому пути<a type="note" l:href="#c_75">{75}</a>. Через год, на заре нового столетия, мы основали Международное общество нейропсихоанализа, первыми сопредседателями которого стали Яак Панксепп и ваш покорный слуга. Это событие совпало с учредительным конгрессом общества, и с тех пор конгресс проводится ежегодно в различных городах мира. Темой первого мероприятия были эмоции. Проходило оно в Королевском хирургическом колледже Англии, докладчиками на пленарном заседании были Оливер Сакс, Яак Панксепп, Антонио Дамасио и я сам.</p><p>Я уже упоминал о своей дружбе с Оливером Саксом. Упоминал я и книгу Яака Панксеппа «Аффективная нейробиология» (Affective Neuroscience), название которой напоминает о том, что когнитивная нейробиология уделяла недостаточно внимания аффекту (специальный термин для обозначения чувств). Ознакомившись с ней, я установил с Панксеппом тесное научное сотрудничество, благодаря которому в последующие 20 лет центр внимания моих исследований решительно сместился от коры к стволу мозга. Я глубоко обязан ему тем, что он указал мне путь к научным прозрениям, о которых я расскажу на следующих страницах. Вот почему моя книга посвящена его памяти.</p><p>С работами Антонио Дамасио и его супруги Ханны Дамасио я познакомился, когда учился на нейропсихолога. Они были уважаемыми нейробиологами-когнитивистами, и их учебник «Анализ повреждений в нейропсихологии» (Lesion Analysis in Neuropsychology, 1989) оказался незаменимым для моего исследования сновидений. Тем не менее мировую известность Дамасио принесла его книга «Ошибка Декарта» (Descartes<emphasis>'</emphasis> Error, 1994) – обращенный к представителям когнитивной нейробиологии пламенный призыв уделять больше внимания аффекту.</p><p>Панксепп и Дамасио также сыграли видную роль в работе XII Международного конгресса по нейропсихоанализу 2011 г., который стал поворотным моментом для этой дисциплины, – он проходил в Берлине, и темой его был воплощенный мозг. Кроме них, на пленарном заседании выступали Бад Крейг и Витторио Гальезе – два ведущих мировых специалиста по этому вопросу. Моя традиционная роль на этих конгрессах – давать заключительные комментарии, которые подводят итог докладов по основным темам и, что самое важное, объединяют представленные нейробиологическую и психоаналитическую точки зрения. На том мероприятии мне выпала необычайно сложная задача.</p><p>Первой причиной затруднения стало то, что на конгрессе Дамасио ожесточенно сцепился с Крейгом из-за вопроса, как в мозге возникает ощущение «себя». Хотя оба ученых сходились в том, что чувство самости зарождается в областях мозга, отслеживающих внутреннее состояние тела, Дамасио – вслед за Панксеппом – принял точку зрения, что эти механизмы, по крайней мере частично, располагаются в стволе мозга. Крейг, напротив, утверждал, что они размещаются исключительно в коре, а именно в передних островках. Это разногласие было достаточно легко разрешить в моем заключительном комментарии, так как Дамасио представил убедительные данные на примере пациента, у которого оказалась полностью уничтожена островковая кора. Об этом пациенте я расскажу в следующей главе.</p><p>Гораздо труднее оказалось преодолеть крупное противоречие, возникшее в ходе конгресса, между новыми взглядами Панксеппа и Дамасио с одной стороны и старыми воззрениями Фрейда – с другой.</p><empty-line/><p>Пациент Дамасио, лишенный островковой коры, «сообщал о чувстве голода, жажды и желании опорожниться и вел себя соответственно»<a type="note" l:href="#c_76">{76}</a>. Это примеры того, что Панксепп именует гомеостатическими аффектами – то есть аффектами, регулирующими жизненно важные потребности организма. Фрейд называл их влечениями и считал источником психической энергии, движущей силой психического механизма. Для обозначения той части психики, которая выполняет эти жизненно важные функции, Фрейд использовал общий термин <emphasis>id</emphasis>, или «Оно»:</p><cite><p>Оно, отрезанное от внешнего мира, имеет свой собственный мир восприятия. С исключительной тонкостью Оно обнаруживает происходящие внутри него определенные изменения, особенно колебания напряженности инстинктивных потребностей, и эти изменения проявляются в сознании как ощущения удовольствия-неудовольствия. Разумеется, трудно сказать, посредством чего и при помощи каких сенсорных органов возникают эти восприятия. Но является установленным фактом, что самовосприятия – кинестетические ощущения и ощущения удовольствия-неудовольствия управляют ходом событий в Оно с деспотической силой. Оно руководствуется непреклонным принципом удовольствия<a l:href="#c_77" type="note">{77}</a>.</p></cite><p>Моя научная задача, как вы помните, состояла в том, чтобы перевести подобные метапсихологические категории на язык анатомии и физиологии и тем самым интегрировать подход Фрейда в нейробиологию. Но тут я наткнулся на серьезное противоречие классической концепции Фрейда: он пришел к выводу, что «Оно» бессознательно. Это было одно из его самых фундаментальных представлений о том, как работает психика. Мне было ясно, что область мозга, измеряющая количество «работы, которая требуется от психики вследствие ее связи с физическим» – область, порождающая то, что Фрейд называл влечениями, а это синоним гомеостатических аффектов Панксеппа (запускающих ПОИСКОВЫЙ механизм желаний), – расположена в стволе и гипоталамусе (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Это и есть часть мозга, подчиняющаяся принципу удовольствия. Но как ощущение удовольствия может быть бессознательным? Мы уже убедились на примере пациента Дамасио, что влечения, такие как голод, жажда и желание сходить в туалет, <emphasis>ощущаются нами</emphasis>. И это естественно. Однако Фрейд настаивал, что «Оно» – средоточие влечений – бессознательно. Он усвоил ту же классическую доктрину, что и Крейг (как и я сам, по крайней мере, поначалу), и потому помещал сознание в кору головного мозга. Вот что он писал в статье 1920 г., которую я уже цитировал выше и в которой он выражал надежду, что недостатки его теорий будут устранены, как только мы сумеем заменить психологические категории физиологическими и химическими:</p><cite><p>Так как сознание есть главным образом восприятие раздражений, приходящих к нам из внешнего мира, а также чувств удовольствия и неудовольствия, которые могут проистекать лишь изнутри нашего психического аппарата, системе W – Bw [Wahrnehmung – Bewusstsein, «восприятие – сознание»] может быть указано пространственное местоположение. Она должна лежать на границе внешнего и внутреннего, будучи обращенной к внешнему миру и облекая другие психические системы. Мы, далее, замечаем, что с принятием этого мы не открыли ничего нового, но <emphasis>лишь присоединились к анатомии мозга, которая локализует сознание в мозговой коре</emphasis>, в этом внешнем окутывающем слое нашего центрального аппарата. Анатомия мозга вовсе не должна задавать себе вопроса, почему, рассуждая анатомически, сознание локализовано как раз в наружной стороне мозга, вместо того чтобы пребывать хорошо защищенным где-нибудь глубоко внутри<a type="note" l:href="#c_78">{78}</a>.</p></cite><p>На случай, если возникнут какие-либо сомнения в том, что, согласно Фрейду, <emphasis>все</emphasis> сознание (включая чувства удовольствия и неудовольствия) локализовано в коре, приведу еще одну цитату:</p><cite><p>Процесс проникновения чего-либо в сознание прежде всего связан с информацией, которую наши органы чувств получают из внешнего мира. Следовательно, с топографической точки зрения <emphasis>это происходит в наружном слое «я».</emphasis> Верно также и то, что мы получаем сознательную информацию изнутри тела – ощущения, которые фактически оказывают более сильное влияние на нашу психическую жизнь, чем внешняя перцепция; более того, при определенных обстоятельствах органы чувств кроме специфической для них информации сами передают ощущения и чувство боли. Однако, так как эти ощущения (как мы называем их в противоположность сознательным восприятиям) исходят от периферических органов, <emphasis>которые мы рассматриваем как удлинения или ответвления кортикального слоя</emphasis>, то мы все еще не выходим за рамки утверждения, сделанного выше. Единственное отличие заключается в том, что по отношению к периферическим органам ощущений и чувств само тело занимает место внешнего мира<a type="note" l:href="#c_79">{79}</a>.</p></cite><p>Очевидно, что, с точки зрения Фрейда, сознательные ощущения в той же мере, что и восприятия, порождаются «я» (той частью психики, которую он отождествлял с корой)<a l:href="#c_80" type="note">{80}</a>, а не бессознательным «Оно», которое мне теперь пришлось поместить в ствол мозга и гипоталамус. Казалось, что Фрейд неверно установил функциональные отношения между «Оно» (стволом мозга) и «я» (корой), по крайней мере применительно к чувствам. Он считал, что воспринимающее «я» сознательно, а чувствующее «Оно» бессознательно. Но что, если в своей модели психики Фрейд все поставил с ног на голову?<a type="note" l:href="#c_81">{81}</a></p></section><section><title><p>3</p><p>Миф о коре мозга</p></title><p>В конце 2004 г. нейробиолог Бьерн Меркер сопровождал пять семей, в которых были дети с неврологическими нарушениями, во время недельной поездки в «Мир Диснея» (штат Флорида). Возраст детей был от десяти месяцев до пяти лет. Они катались на разных аттракционах; больше всего им понравился «Мир тесен» ('It's a Small World After All'). Они фотографировались с Микки-Маусом. Ели попкорн, корн-доги и мороженое – может быть, даже переели всего этого, – и в больших количествах пили газировку. Временами казалось, что у них эмоциональная перегрузка; дети часто плакали. Но, несмотря на подобные напряженные моменты, доктора Меркера поразило, что дети, по-видимому, получали удовольствие – им там все нравилось. Однако, если следовать одной из самых основных предпосылок в неврологии, эти дети должны были быть в вегетативном состоянии. Им полагалось быть в одном шаге от комы – они должны были проявлять только автономные функции типа регуляции сердцебиения, дыхания и пищеварения; их моторные реакции должны были сводиться к элементарным рефлексам вроде моргания и глотания.</p><p>Меркер подружился с этими семьями за год до поездки, когда присоединился к группе взаимопомощи для опекунов детей, страдающих редким поражением мозга – гидранэнцефалией. С 2003 г. Меркер прочитал более 26 000 электронных писем, которыми обменивались участники группы. Основываясь на теоретических представлениях, он высказал обеспокоенность, что общепринятое мнение, согласно которому такие дети останутся в вегетативном состоянии, может оказаться самосбывающимся пророчеством, обусловленным не столько самой болезнью, сколько тем, что большинство педиатров и неврологов обращаются с подобными пациентами так, словно те ничего не чувствуют. Вот что он сообщает:</p><cite><p>Эти дети не только бодрствуют и нередко проявляют живость, но и демонстрируют восприимчивость к окружающей среде в форме эмоциональных либо ориентировочных реакций на происходящие вокруг них события. ‹…› Более того, эти дети подвержены приступам абсансной эпилепсии<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>. Родители распознают эти провалы в восприимчивости у своих детей и говорят о них в таких выражениях, как, например, «она ушла разговаривать с ангелами», причем родители без труда понимают, когда их ребенок «вернулся». ‹…› Тот факт, что у этих детей бывают подобные эпизоды, кажется весомым свидетельством в пользу того, что они обладают сознанием<a type="note" l:href="#c_82">{82}</a>.</p></cite><p>Самое значимое наблюдение Меркера заключается не в том, что пациенты то теряют, то вновь приобретают восприимчивость, а в том, что они демонстрируют восприимчивость к окружающей среде в форме эмоциональных либо ориентировочных реакций на происходящие вокруг них события. Это определяющий признак того, чего, как считается, лишены пациенты в вегетативном состоянии – интенциональности. Вот почему вегетативное состояние определяют также как «бодрствование <emphasis>без реагирования</emphasis>»<a type="note" l:href="#c_83">{83}</a>. По общепринятому мнению, такие пациенты неосознанно регистрируют зрительные, слуховые и тактильные стимулы, однако Меркер наблюдал, как дети выражают удовольствие улыбкой и смехом, а неудовольствие – тем, что капризничают, выгибают спину и кричат, по его словам, «их лица оживляются при выражении этих эмоциональных состояний»<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Он наблюдал, как его взрослые знакомые используют эту способность детей реагировать на внешние факторы, чтобы выстроить сценарии игр, которые ожидаемо приводили к реакциям, меняющимся от улыбки к хихиканью, хохоту и сильному возбуждению со стороны детей. Наиболее интенсивно они реагировали на голоса и действия своих родителей и других знакомых, причем выказывали предпочтение одним ситуациям перед другими. Например, детям, по всей видимости, нравились определенные игрушки, мелодии или видеоролики, и они даже проявляли желание, чтобы эти игрушки постоянно присутствовали в их повседневной жизни.</p><p>Хотя у разных детей поведение отличалось, некоторые несомненно проявляли инициативу (в пределах своих ограниченных двигательных возможностей) – например, толкали ногами погремушки, подвешенные к специально сконструированной для этого раме, или включали любимые игрушки, нажимая кнопку. Эти виды поведения сопровождались ожидаемыми в данной ситуации признаками удовольствия или возбуждения со стороны ребенка.</p><p>Состояние этих детей явно нельзя назвать вегетативным. Самое поразительное заключается в том, что дети с гидранэнцефалией <emphasis>рождаются без коры головного мозга</emphasis>. Обычно это происходит из-за обширного инсульта на внутриутробной стадии развития, в результате которого передний мозг рассасывается и череп плода заполняется спинномозговой жидкостью вместо мозговой ткани – отсюда название «гидранэнцефалия», что буквально означает «вода вместо мозга». Иллюстрация такого нарушения приведена на рисунке 4 (МРТ-снимок мозга трехлетней девочки, родившейся без коры). Фотографии другой девочки с таким же нарушением, представленные на рисунке 5, демонстрируют ее эмоциональную реакцию в тот момент, когда ей дали подержать маленького братика.</p><empty-line/><image l:href="#5"/><p id="x8_x_8_i9"><a l:href="#x24_x_24_i4"><strong>Рис. 4.</strong></a> Снимок мозга трехлетней девочки с врожденным отсутствием коры. Большая темная область внутри черепа – это место, которое должна была занимать отсутствующая ткань</p><empty-line/><image l:href="#6"/><p id="x8_x_8_i11"><a l:href="#x24_x_24_i5"><strong>Рис. 5.</strong></a> Реакция девочки с гидранэнцефалией, которой положили на руки младшего брата</p><empty-line/><p>Где же в мозге возникает сознание? Последние 150 лет практически универсальным ответом на такой вопрос был следующий: в коре головного мозга. Это единственный пункт, по которому у Фрейда не было разногласий с традицией, преобладавшей в науке о психике в XX в. И тем не менее, если это действительно так, то при отсутствии коры сознание должно исчезнуть. В случае с детьми-гидранэнцефалами этого, по-видимому, не происходит. Все признаки их поведения указывают на то, что такие дети на самом деле обладают сознанием. Они не находятся ни в коматозном, ни даже в вегетативном состоянии.</p><p>Так, может быть, следует отказаться от кортикальной теории сознания? Давайте не будем спешить. Одно из возможных возражений состоит в том, что у этих детей кора не была в буквальном смысле <emphasis>удалена</emphasis> (хирургическим путем). Такая процедура называется декортикацией.</p><p>Что произойдет, если это сделать? Конечно, подобные экспериментальные операции нельзя провести на детях, но их часто проводят на других новорожденных млекопитающих: например, собаках, кошках и крысах. Результат таких экспериментов всегда один и тот же: если судить по объективным поведенческим критериям, которые обычно используются для определения сознания, оно сохраняется<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Послеоперационное поведение животных, к каким бы натяжкам мы ни прибегали, невозможно описать как «коматозное» или «вегетативное». Меркер пишет, что они не проявляют «резких аномалий поведения, которые позволили бы случайному наблюдателю определить, что они нездоровы». С ним согласен и Антонио Дамасио: «Декортицированные млекопитающие демонстрируют замечательное постоянство последовательного, целенаправленного поведения, которое присуще тем, у кого есть чувства и сознание»<a type="note" l:href="#c_84">{84}</a>. Так, крысы, которым сразу после рождения удалили кору, стоят на четырех лапах, поднимаются на задние, лазают, повисают на прутьях клетки и спят в нормальных позах. Они вылизываются, играют, плавают, кормятся и защищаются. Оба пола способны успешно спариваться с нормальными партнерами. Подросшие самки проявляют основные элементы материнского поведения, которое, пусть в некоторых отношениях и неполноценное, позволяет им вырастить детенышей<a type="note" l:href="#c_85">{85}</a>.</p><p>Дело обстоит еще более странно, чем кажется на первый взгляд. Во многих отношениях декортицированные млекопитающие активнее, эмоциональнее и более чутко реагируют на различные стимулы, чем их нормальные сородичи. Панксепп попросил своих студентов по поведению двух групп крыс определить, которые из них подверглись операции. Студенты, как правило, выбирали нормальных крыс, рассудив, что особи из другой группы (на самом деле декортицированные) «более активные»<a type="note" l:href="#c_86">{86}</a>.</p><p>Если мы собираемся придерживаться гипотезы, что кора – вместилище сознания, то эти энергичные животные – и экспрессивные, проявляющие эмоциональные реакции дети, которых наблюдал Меркер в «Мире Диснея», – должны в некотором смысле пребывать в бессознательном состоянии. Как такое возможно?</p><p>На этот вопрос существует традиционный ответ. Он заключается в следующем. Есть, так сказать, два мозга, которые дублируют некоторые функции и взаимодействуют друг с другом в определенные моменты, но в остальных отношениях совершенно неодинаковы по статусу. Один из них (кора) связан с психикой и сознанием. Другой (ствол мозга) не связан ни с тем ни с другим. Информация от органов чувств поступает не только в кору, но и, например, в верхние двухолмия ствола<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a> через сеть подкорковых связей (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>). С помощью этих связей сенсорная информация обрабатывается, но происходит это <emphasis>бессознательно</emphasis>. Возьмем, например, знаменитый феномен ложной слепоты, которая возникает при разрушении зрительной коры<a l:href="#c_87" type="note">{87}</a>. Пациенты с этой проблемой способны реагировать на визуальные стимулы, и тем не менее, когда их просят описать, что они «видят», отвечают, что не воспринимают вообще никаких зрительных образов; вместо этого, по их словам, они опираются на внутреннее чутье и таким образом угадывают, где находятся зрительные стимулы, причем угадывают с поразительной точностью. Рассмотрим, например, случай с пациентом Т. Н., описанный нейробиологом Лоренсом Вайнскрафтом: будучи совершенно слепым, то есть полностью лишенным сознательного зрительного переживания, Т. Н. ловко обходил препятствия, размещенные у него на пути в коридоре. Когда его потом расспрашивали, оказалось, что он понятия не имел, что обходит препятствия<a type="note" l:href="#c_88">{88}</a>. Эта удивительная способность появилась благодаря тому, что путь от зрительного нерва к верхним двухолмиям мозгового ствола у него был цел, несмотря на отсутствие затылочной коры<a l:href="#c_89" type="note">{89}</a>.</p><p>Существование ложной слепоты приводится как аргумент в пользу того, что осознание зрительного восприятия должно происходить в коре, а не стволе головного мозга. Считается, что в стволе «никого нет дома»: это автономная машина, обрабатывающая зрительную информацию так же бессознательно, как видеокамера. Этот принцип применим и к другим чувствам, каждое из которых связано с собственной конкретной зоной осознания в коре, но каждое из которых также передает информацию областям ствола, в которых происходят бессознательные процессы.</p><p>У ребенка на <a l:href="#x8_x_8_i11">рисунке 5</a> работоспособная кора вообще отсутствует. Если приведенный выше аргумент верен, то девочка, вероятно, ощущает присутствие маленького брата на руках <emphasis>бессознательно</emphasis>, у нее не возникает никакого сознательного восприятия ситуации. Более того, она вообще не должна быть способна ни к каким сознательным переживаниям. Она нечто вроде философского зомби Дэвида Чалмерса. Хотя в определенных отношениях она ведет себя нормально, но, как сказал поэт Томас Пенроуз, <emphasis>внутри сплошная тьма</emphasis><a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p><empty-line/><image l:href="#7"/><p id="x8_x_8_i21"><a l:href="#x24_x_24_i6"><strong>Рис. 6.</strong></a> Здесь показано расположение верхнего двухолмия и затылочной коры, а также их связи с глазами. Аналогичные связи существуют и для других сенсорных модальностей. Отмечено также околоводопроводное серое вещество (ОВСВ), о котором я пока не рассказывал, но о его значении мы вскоре поговорим</p><empty-line/><p>В обстоятельном обзоре различных представлений о том, что мы называем сознанием, невролог Адам Земан выделил два главных значения этого понятия: «сознание как состояние бодрствования» и «сознание как переживание»<a type="note" l:href="#c_90">{90}</a>. Впоследствии Антон Коэнен уточнил: «Сознание в первом смысле (как состояние бодрствования) с этой точки зрения <emphasis>необходимое условие</emphasis> для сознания во втором смысле (сознание как опыт или осознанность чувственных переживаний)»<a l:href="#c_91" type="note">{91}</a>.</p><p>Эти два значения совпадают с традиционным в неврологии разграничением между количественным «уровнем» и качественным «содержанием» сознания. Следовательно, возможно, что декортицированные животные и дети с гидранэнцефалией бодрствуют, но их переживания бессодержательны. Мы уже убедились, что они реагируют на стимулы и проявляют поведенческие инициативы. Тем не менее мы можем поддержать гипотезу, по которой кора служит средоточием сознания как переживания, полагая, что <emphasis>быть в сознании</emphasis> – в поведенческом смысле это значит быть в состоянии бодрствования и реагирования на раздражители – не то же самое, что <emphasis>обладать сознанием</emphasis> в феноменологическом смысле, то есть быть субъектом переживания.</p><p>Если вам близки мои взгляды, прочитав все это, вы почувствуете себя довольно неловко. Девочка на <a l:href="#x8_x_8_i11">рисунке 5</a> в сознании, если иметь в виду то, что она бодрствует, реагирует и производит собственные целенаправленные движения. В то же время, если «сознание» подразумевает наличие феноменального опыта чувственных переживаний, то она, предположительно, ничем подобным не обладает. Используя другое популярное у философов выражение, у нее нет ничего, что выражало бы то, «каково это» – быть ею<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p><p>Позвольте пояснить, что меня беспокоит в этой линии рассуждений, пусть даже это прозвучит немного наивно. Если судить по моему собственному опыту, бодрствование, способность реагировать и наличие сознательных переживаний – более или менее одно и то же. Насколько я знаю, мне никогда не случалось бодрствовать и реагировать в отсутствие проявлений сознания. Эти две вещи взаимосвязаны. Как только я просыпаюсь, я осознаю окружающий мир. Более того, даже когда я просто сижу, мое внутреннее сознание ощущает, что является причиной моих реакций на внешний мир, по крайней мере, до некоторой степени. Обычно я целенаправленно реагирую на предмет, когда замечаю его, – то есть осознаю его присутствие. Полагаю, что у вас дело обстоит так же.</p><p>Именно поэтому мы оцениваем сознание у пациентов с неврологическими нарушениями исходя из их способности реагировать. Что мы еще можем сделать? В клинической практике мы проводим различие между такими состояниями, как кома, вегетативное состояние и состояние ясного сознания, используя 15-балльную шкалу комы Глазго. Шкала включает тесты для оценки реакций открывания глаз у пациента, его речевых и двигательных реакций в ответ на вопросы и указания врача, а также (при необходимости) на боль<a type="note" l:href="#c_92">{92}</a>. Если у пациента присутствуют все реакции, мы считаем, что он в сознании, и обращаемся с ним соответственно. Нас не волнует возможность того, что он реагирует так, словно он в сознании, хотя на самом деле он – зомби. Беспокоимся мы совсем о другом: неврологам необходимо учитывать вероятность того, что пациент может внешне не реагировать, но при этом сохранять сознание, например, в случаях полной утраты подвижности, в частности так называемого синдрома запертого человека<a type="note" l:href="#n_12">[12]</a>.</p><p>Что из всего этого следует? Невозможно отрицать, что философская проблема чужого сознания заставляет усомниться, можем ли мы что-либо узнать о субъективных состояниях животных и других людей по их поведению, точно так же как ложь или актерская игра могут ввести нас в заблуждение насчет внутреннего состояния человека. Что проблема чужого сознания <emphasis>не может сделать</emphasis>, так это доказать, что внутреннее переживание и внешние реакции действительно независимы друг от друга. Поскольку наш личный опыт говорит нам, что такая прочная связь несомненно существует, необходимость доказывать обратное, безусловно, ложится на тех, кто намерен утверждать, будто проявления эмоциональных реакций не свидетельствуют о наличии чувственных переживаний. Это то, что обычно требуют правила науки. В особенности это относится к тем случаям, когда мы имеем дело с людьми, которые, какими бы другими неврологическими расстройствами ни страдали, могут, предположительно, во время бодрствования демонстрировать поведение, похожее на обычное, – я имею в виду, благодаря нормальной работе здоровых участков мозга, а не притворству, актерской игре или каким-либо хитроумным трюкам, которых можно ожидать от воображаемых философских зомби.</p><p>Из этого вытекают важные последствия для медицинской этики. Моя коллега-психиатр, чей ребенок был с гидранэнцефалией, недавно рассказала мне о страшной дилемме, с которой она столкнулась, будучи молодой матерью. Нейрохирург, лечивший ее ребенка, предложил провести операцию по закрытию родничка без наркоза, так как младенец, лишенный коры мозга, по его мнению, не мог чувствовать боль. Коллега не сказала мне, какое решение было принято, а вопрос был слишком травмирующий, чтобы задавать его. Однако на примере подобных случаев можно видеть, как вроде бы абстрактные теоретические соображения могут в одночасье привести к чудовищным медицинским ошибкам. Поэтому я хочу особо подчеркнуть: если от нас требуется признать, что некто, внешне проявляющий признаки сознания, на самом деле лишен его, нам необходимы для этого чрезвычайно убедительные аргументы. Одного философского сомнения недостаточно. Нам нужны очень веские основания считать, что у таких людей два типа сознания разделены, ведь у нас такого, по-видимому, никогда не бывает.</p><p>В настоящее время такие основания обеспечивает кортикальная теория сознания – теория, по которой сознание возникает исключительно в коре. Эта идея стала настолько привычной в поведенческой нейробиологии, что мне никогда не приходило в голову подвергать ее сомнению, до тех пор, пока в связи с моим собственным исследованием сновидений Аллен Браун не привлек мое внимание к таинственной роли мозгового ствола. Опираясь на кортикальную теорию, врачи решают, обращаться ли с живыми пациентами как с мыслящими и чувствующими существами. Например, некоторые опекуны содержат детей с гидранэнцефалией в условиях тяжелой эмоциональной депривации, полагая, что они находятся в вегетативном состоянии. Если теория верна, то это совершенно оправданно: никакой депривации нет, поскольку эти дети – нечто вроде философских зомби. У них есть видимость чувств, но в реальности они ничего не чувствуют. Эта видимость – иллюзия, которую создает проблема чужого сознания. Внешние проявления их поведения обманывают нас, заставляя вообразить, что у них есть какой-то внутренний мир<a type="note" l:href="#c_93">{93}</a>.</p><p>Так что же в таком случае представляет собой кортикальная теория сознания и насколько она убедительна?</p><empty-line/><p>Первое, что следует отметить, – эта теория начала формироваться очень рано. Повседневные наблюдения, говорящие нам, что наше сознание состоит в основном из чувственных образов событий, происходящих вокруг нас, позволяют предположить, что сознание порождается чувствами. Этот взгляд с позиции здравого смысла, без сомнения, существует с тех пор, как мы стали впервые задумываться о подобных материях. В XVII–XVIII вв. из него выросло философское направление эмпиризма Джона Локка и Дэвида Юма. Они предполагали, что сознание – от рождения чистый лист – приобретает все свои конкретные характеристики благодаря отпечаткам, оставляемым чувственными вибрациями. Эти отпечатки, как предполагалось, будут ассоциироваться друг с другом посредством регулярных сочетаний разного рода<a type="note" l:href="#c_94">{94}</a>, порождая <emphasis>образы объектов в нашей памяти</emphasis>, которые, в свою очередь, становятся кирпичиками для более абстрактных идей. Последующие чувственные вибрации выводят эти составные образы на передний край сознания, поэтому переживаемое нами – не первичные ощущения, а скорее то, что мы <emphasis>уже успели узнать</emphasis> о мире.</p><p>Способ, посредством которого мысли становятся осознанными в ответ на внешний стимул, получил название <emphasis>апперцепции</emphasis> (что приблизительно означает «восприятие настоящего через призму прошлого опыта»)<a l:href="#c_95" type="note">{95}</a>. Утверждалось, что когнитивные процессы, задействованные в мышлении, такие как представление мысленных образов, обусловлены примерно тем же процессом, но протекающим в обратном направлении: образы памяти активируются изнутри и соответствующим образом перестраиваются (но при этом оказываются более слабыми, чем генерируемые извне).</p><p>При всей своей спекулятивности, это философское представление о сознании стало картой, указавшей путь первым неврологам. Когда жившие в XIX в. основоположники современной нейропсихологии пытались установить нейронные корреляты этих процессов, они заметили, что органы чувств связаны с корой, и предположили, что чувственные вибрации проходят по этим соединительным нервам. Кстати говоря, они не упустили того факта, что органы чувств связаны также и с подкорковыми ядрами. Однако они считали само собой разумеющимся, что обширный запас образов памяти, составляющий наше знание о мире, должен размещаться в коре, так как в ней несоизмеримо больше нейронов. Таким образом, апперцепция и связанные с ней идеи, порождающие собственно психическую деятельность, были сочтены явлениями, свойственными коре. Теодор Мейнерт, светило нейроанатомии тех времен, писал так:</p><cite><p>Главная функция центрального органа – передавать факт существования нашему «я», постепенно формирующемуся в мозговом потоке. ‹…› Если мы рассмотрим кору в качестве органа, функционирующего как единое целое, то все, что можно о ней сказать, – это то, что она обеспечивает процессы сознания. ‹…› Дальнейшие рассуждения о коре невозможны и излишни<a type="note" l:href="#c_96">{96}</a>.</p></cite><p>Конечно, кора головного мозга у человека впечатляет своими размерами<a l:href="#c_97" type="note">{97}</a>. На ежегодном заседании Медико-психологической ассоциации (ныне Королевский колледж психиатров) в Лондоне в 1904 г. нейроанатом и невролог Альфред Уолтер Кэмпбелл так изложил господствующую тогда точку зрения на этот вопрос:</p><cite><p>Рассматриваемый в совокупности, человеческий мозг содержит две разновидности центров, управляющих тем, что можно назвать первичными и высшими эволюционными функциями соответственно; первые являются общими для всех животных и необходимы для выживания – это двигательные центры и центры общих и частных ощущений; вторые представляют собой те сложные психические функции, обладание которыми обеспечивает человеку превосходство над всеми остальными существами<a l:href="#c_98" type="note">{98}</a>.</p></cite><p>Важно помнить, что сознание в рамках этих представлений состоит всецело из образов памяти, отражающих прошлый опыт восприятия внешнего мира. Поступающие ощущения всего лишь заставляют эти образы и связанные с ними ассоциации подниматься на уровень сознания. Таким образом, вибрации, исходящие от органов чувств, являются допсихическими событиями – триггерами психической активности, но не событиями самой психики. То же относится к функциям исходящих нервов, соединяющих кору с другими частями тела: в этих проводящих путях нет ничего «психического»; они просто передают результаты психической деятельности. Истинная психическая деятельность может происходить только в коре, где хранятся образы памяти.</p><p>Мейнерт описывал отношения между корой и внешним миром следующим образом:</p><cite><p>Двигательные эффекты нашего сознания, реагирующего на внешний мир, не являются результатом сил, изначально присущих мозгу. Мозг, подобно неподвижной звезде, не излучает собственного тепла: он получает энергию, лежащую в основе всех мозговых явлений, из мира за его пределами<a l:href="#c_99" type="note">{99}</a>. Стоит, наверное, также уточнить, что, поскольку это было до Фрейда, вся психическая деятельность по умолчанию считалась сознательной. Понятия «психический» и «сознательный» отождествлялись.</p></cite><p>Экспериментальные исследования XIX в., сформировавшие наше современное представление о сознании, проводились целиком в рамках этой философской концепции. В конце XIX в. физиолог Герман Мунк установил, что в затылочной коре локализована психическая составляющая зрения (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>). Он заинтересовался поведением собак с экспериментальными повреждениями затылочной коры. Эти несчастные животные были способны видеть, но у них явно отсутствовало нормальное «понимание» того, что они видят: например, они утратили способность узнавать в лицо своих хозяев или распознавать собственные миски, хотя смотрели на них и бродили вокруг, но при этом были способны распознать их с помощью других чувств<a type="note" l:href="#c_100">{100}</a>. Мунк назвал это нарушение психической слепотой, чтобы отличать его от обычной формы слепоты, вызываемой повреждениями (подкорковых) сенсорных путей, ведущих от глаз к коре<a type="note" l:href="#c_101">{101}</a>. Будучи приверженцем философии эмпиризма, он приравнял то, что называл психическим зрением, к способности активировать образы зрительной памяти через ассоциации, в отличие от механической задачи воспринимать первичные зрительные ощущения и запускать двигательные рефлексы. Соответственно, описанное Мунком состояние ныне именуется зрительной агнозией – то есть нарушением визуального распознавания.</p><p>Точно такие же клинические явления были вскоре обнаружены и у людей – например, в 1887 г. офтальмолог Герман Вильбранд описал случай фрейлейн Г., женщины 63 лет, перенесшей двусторонний затылочный инсульт<a type="note" l:href="#c_102">{102}</a>:</p><cite><p>Все окружающие считали ее слепой. Тем не менее она понимала, что не полностью ослепла: «Когда у моей постели находились люди, с жалостью говорившие о моей слепоте, я думала про себя: нельзя же быть совсем слепым, если видишь скатерть с синей каемкой, расстеленную на столе в комнате, где ты лежишь». ‹…› Когда эта – в прочих отношениях отличающаяся большим умом – дама встала [после первой потери сознания, последовавшей за инсультом], она обнаружила свое необычное состояние – неспособность видеть при отсутствии слепоты. ‹…› До сих пор она растроганно вспоминает свою первую прогулку после инсульта: каким совершенно другим и незнакомым показался ей город, как сильно огорчена и потрясена она была, когда сиделка впервые провела ее по улицам Юнгфернштиг и Нойер-Валь до городской ратуши, и как заново показывала ей здания и улицы, прежде так хорошо знакомые. Вот что она сообщает о своей реакции женщине, сопровождавшей ее тогда: «Если вы говорите, что это Юнгфернштиг, а это Нойер-Валь, а это ратуша, то, наверное, так и есть, но я их не узнаю». ‹…› Я сказала своему врачу: «Из моей болезни можно сделать вывод, что человек видит больше мозгом, чем глазами; глаз – всего лишь проводник зрения, ведь я вижу все совершенно четко и ясно, но не узнаю, и часто я смотрю на предмет и не знаю, что это такое».</p></cite><p>Вильбранд пришел к выводу, что пациентка страдала не обычной слепотой, а потерей зрительной памяти (т. е. расстройством визуального распознавания, понимания или знания). И он заметил, что, в то время как у потерявших зрение пациентов все еще возникают зрительные образы в сновидениях, так как психические образы у них сохранились, пациенты с психической слепотой наподобие фрейлейн Г. утрачивают способность видеть сны. Он спрашивал: как могут возникнуть зрительные галлюцинации без образов зрительной памяти?<a l:href="#c_103" type="note">{103}</a></p><p>Подобные наблюдения в отношении зрения были потом распространены на другие модальности восприятия. Так, удаление слуховой коры (у собак) вызывало психическую глухоту, ныне известную как слуховая агнозия, при которой травмированные животные больше не могли реагировать на звуки так, как от них ожидалось, хотя явно не были глухими: они реагировали на обычные шумы, но не отзывались на собственные клички. В 1874 г. невролог Карл Вернике заметил нечто похожее у людей, в результате чего сложилась его концепция приобретенных речевых расстройств, получивших название «афазия Вернике»<a l:href="#c_104" type="note">{104}</a>.</p><p>То же самое Гуго Липман утверждал в отношении двигательной модальности – по его мнению, повреждения коры приводят к дефектам психической составляющей движения, известным как психический паралич (или апраксия). Разрушение двигательных рефлекторных путей вызывало физический паралич; нарушение коркового центра образов моторной памяти вело к утрате приобретенных навыков движения (так называемая кинестетическая апраксия), а повреждение транскортикальных путей моторных ассоциаций вело к разобщению между целенаправленным движением и абстрактными идеями, такими как символическое значение жестов рук (идеомоторная апраксия)<a l:href="#c_105" type="note">{105}</a>.</p><p>Обусловленные подкорковыми нарушениями слепота, глухота и паралич рассматривались как физические заболевания, в то время как зрительные, слуховые и моторные последствия повреждений коры считались психическими – апперцептивными и ассоциативными формами агнозии, афазии и апраксии. Таким образом, разграничение между этими двумя классами расстройств (подкорка vs кора) соответствовало (и продолжает соответствовать) дисциплинарной границе между неврологией и нейропсихологией.</p><p>Когда современники Мунка удаляли собакам всю кору, а не специализированные участки, отвечающие за отдельные сенсомоторные модальности, животные не впадали ни в кому, ни в вегетативное состояние; скорее они вели себя как бы <emphasis>бессознательно</emphasis> (в том смысле, как это понимали сторонники эмпирического подхода). У них проявлялась амнезия – то есть они утрачивали все образы памяти и, как следствие, «понимание». Поэтому Фридрих Гольц описывал их состояние как «идиотическое». Тот факт, что собаки не впадали в кому, не удивлял ранних исследователей, так как с позиций теоретических воззрений того времени они ожидали лишь, что животные без коры утратят все приобретенные <emphasis>знания</emphasis>. Эта утрата не обязательно должна была влиять на телесные ощущения и рефлексы, которые считались подкорковыми. Идея, что психическая жизнь состоит только из образов памяти, не вызывала споров. Споры в ту эпоху шли о другом – например, насколько точно можно привязать каждую психическую функцию к определенному участку коры. Никто не сомневался, что все эти функции выполняет кора.</p><p>Таким образом, когда в 1884 г. Мейнерт обобщил складывающуюся картину в своей знаменитой книге «Психиатрия»<a type="note" l:href="#c_106">{106}</a>, он отождествил сознание с совокупностью образов памяти об объектах, порождаемых проекцией периферического отдела сенсомоторной системы на кору, а также транскортикальными ассоциациями между ними и образами памяти, составляющими абстрактные идеи. Естественно, все эти образы, ассоциации и идеи он поместил в кору – согласно вышеприведенной цитате. Он называл ее сознательной частью мозга и утверждал, что она напрямую связана с периферией тела через сенсорные и двигательные нервы. То есть он утверждал, что кора мозга связана с телом независимо от серого вещества подкорки. Он признавал, что подкорковая часть мозга тоже связана как с периферией тела, так и с корой собственными отдельными путями; но он относил эти пути к рефлекторным. Отсюда и упомянутая ранее концепция «двух мозгов», которую привлекают для объяснения поведения детей с гидранэнцефалией.</p><p>Так кора стала органом сознания, которое понималось как осознание образов памяти, а подкорковые области мозга записали в бессознательные. В результате появилось представление о том, что сознание целиком состоит из прошлого опыта, оставляющего следы, которые, связываясь друг с другом в ассоциации, формируют конкретные образы и абстрактные идеи. Остальные части нашей нервной системы – периферические сенсомоторные отделы, врожденные и подкорковые структуры, включая и те, что передают ощущения изнутри тела, считались чисто рефлекторными. Таким образом, как ни странно, философское разграничение сознания и тела совпало с анатомическим разграничением между корой головного мозга и его подкорковыми структурами.</p><p>В 1960-е гг. Норман Гешвинд, основоположник поведенческой неврологии в США, с энтузиазмом воскресил эти классические представления<a type="note" l:href="#c_107">{107}</a>. Ренессанс ассоцианизма, основанного на эмпирическом подходе, в неврологии совпал с «когнитивной революцией» в психологии. Составленные когнитивистами карты информационных потоков имели заметное сходство с диаграммами, которыми пользовались классики немецкой неврологии для иллюстрации функциональных отношений между корковыми центрами, содержащими разные типы образов памяти. Но, как мы вскоре увидим, современный когнитивизм привел также к осознанию, к 1990-м гг. превратившемуся в уверенность, что многие психические функции (включая восприятие и память) <emphasis>все-таки бессознательны</emphasis>.</p><p>Примерно в то же время, когда Гешвинд вновь подтвердил, что нейропсихология верна классической кортикальной теории, основатели будущей аффективной нейробиологии (такие как Пол Маклин и Джеймс Олдс) накапливали наблюдения, свидетельствующие о том, что многие подкорковые ядра, соединяющие мозг с внутренними органами, выполняют также и психические функции. Это были такие функции, как мотивационное <emphasis>влечение</emphasis> и эмоциональные <emphasis>чувства</emphasis>.</p><p>Несмотря на эти параллельные разработки в области когнитивной и аффективной нейробиологии, о которых я еще вкратце расскажу, современные неврологи, считая детей с гидранэнцефалией лишенными сознания, опираются в конечном итоге на то самое интеллектуальное наследие – попытки неврологов XIX в. подтвердить теории философов XVIII в. Они придерживаются этого мнения, даже признавая, что старая традиция отождествлять «психику» с сознанием и корой уже списана в архив, что не вся психическая деятельность сознательна и не все сознание обусловлено корой. Иными словами, утверждение, что такое отождествление верно, что «сознание как опыт» непременно помещается в коре, основано скорее на косности теории, чем на научных данных.</p><empty-line/><p>Как вы, наверное, уже догадались, я не верю в обоснованность кортикальной теории сознания. Более того, я зайду еще дальше и скажу, что люди и животные могут сохранять сознание даже при полном отсутствии коры. Я думаю, что у ребенка с гидранэнцефалией <emphasis>есть</emphasis> переживание того, «каково это» – быть тем, кто он есть.</p><p>Конечно, одна из причин, почему столь непросто узнать о переживаниях пациентов с гидранэнцефалией – даже узнать, есть ли у них вообще внутренние переживания, – состоит в том, что они не могут говорить. Речь – это и в самом деле функция коры, поэтому мы не можем ожидать от людей с отсутствием коры, что они предоставят нам интроспективные вербальные отчеты. Они не могут предоставить нам именно те субъективные свидетельства, которые обычно убеждают нас, что другие люди наделены сознанием, несмотря на проблему «чужого сознания»<a type="note" l:href="#c_108">{108}</a>. То же относится к животным. Однако существуют люди, которые при утрате значительной части коры тем не менее сохраняют речь. В этих случаях можно просто <emphasis>спросить</emphasis>, «каково это» – быть ими.</p><p>Нейрохирурги Уайлдер Пенфилд и Герберт Джаспер удалили под местным наркозом обширные области коры (а в некоторых случаях – даже целые полушария) у 750 человек, главным образом с целью лечения эпилепсии. Они заметили, что такие операции мало влияют на сознание, если судить по собственным сообщениям пациентов, даже непосредственно в момент удаления коры. (Операции на мозге часто проводятся под местной анестезией, и пациент может сообщать хирургу о том, что он чувствует при этом.) Пенфилд и Джаспер пришли к выводу, что иссечения коры не разрушают мыслящую и чувствующую личность, они просто лишают пациентов «определенных форм информации»<a type="note" l:href="#c_109">{109}</a>. Я сам бывал на таких операциях, где моя обычная роль заключается в том, чтобы оценивать действие электрической стимуляции на области коры, связанные с памятью и речью, перед тем как хирург сделает разрез. При этом я наблюдал то же самое явление, о котором сообщали Пенфилд и Джаспер.</p><p>Однако не вся кора равноценна. Как раз области коры, принимающие входящую информацию от каждого из наших специализированных органов чувств, порождают квалиа<a type="note" l:href="#n_13">[13]</a>, связанные с этими чувствами (цвет для зрения, тон для слуха и т. д.). Однако, согласно общепринятой точке зрения, первичные ощущения можно сформировать только после того, как они станут доступны всеобъемлющему типу сознания, который составляет мыслящее «я»<a type="note" l:href="#c_110">{110}</a>.</p><p>Для обозначения соотношения между чувственным сознанием (т. е. простой способностью видеть и слышать) и рефлексивным сознанием (пониманием, что мы видим и слышим) используются различные терминологии. Но все они передают одну и ту же основную идею: человек – нечто больше, чем различные формы чувственной информации, которую он обрабатывает. Вот почему пациенты с повреждениями первичной зрительной коры могут ослепнуть, а те, у кого повреждена слуховая кора, – оглохнуть, но их чувство самости сохраняется. Именно это чувствующее «я» в состоянии догадаться о том, что человек видит, если он лишился зрительных <emphasis>квалиа</emphasis> при ложной слепоте. Такие пациенты утрачивают лишь определенные формы информации. Животрепещущий вопрос заключается в том, что мы можем узнать на примере пациентов, утративших те области коры, которые считаются ответственными за самость?</p><p>Существуют три возможных места локализации этой функции. Первое – островковая кора, которая специализируется на интероцептивном самосознании<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a> и, по распространенному мнению, порождает ощущения, из которых складывается чувствующее «я»<a type="note" l:href="#c_111">{111}</a>. Второе – дорсолатеральная префронтальная кора, образующая супернадстройку над всеми остальными частями мозга и, как обычно считается, обеспечивающая мышление высшего порядка, в том числе осознание чувств<a l:href="#c_112" type="note">{112}</a>. Третье – передняя поясная кора, активность которой наблюдается при сканировании мозга во время практически всех когнитивных экспериментов. Утверждается, что она служит проводником таких функций, как осмысление информации о самом себе и воля<a l:href="#c_113" type="note">{113}</a>.</p><p>Рассмотрим эти три участка мозга по очереди.</p><p>Вот фрагмент разговора Антонио Дамасио с пациентом, островковая кора которого была полностью разрушена в результате вирусного заболевания – герпетического энцефалита<a l:href="#c_114" type="note">{114}</a>:</p><cite><p><emphasis>ВОПРОС</emphasis>: У вас есть ощущение себя?</p><p><emphasis>ОТВЕТ</emphasis>: Да, есть.</p><p><emphasis>В</emphasis>: А что, если я скажу вам, что вы ошибаетесь?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Я бы сказал, что вы ослепли и оглохли.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Вы думаете, что другие люди способны управлять вашими мыслями?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Нет.</p><p><emphasis>В</emphasis>: А почему, как вы считаете, это невозможно?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Надеюсь, человек сам управляет своими мыслями.</p><p><emphasis>В</emphasis>: А что, если я скажу вам, что ваше сознание – это сознание кого-то другого?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Когда мне сделали трансплантацию? Я имею в виду, пересадку мозга?</p><p><emphasis>В</emphasis>: А если я скажу вам, что я знаю вас лучше, чем вы знаете себя?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Я бы счел, что вы ошибаетесь.</p><p><emphasis>В</emphasis>: А если я скажу вам, что вы осознаете, что я тоже осознаю?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Я бы сказал, что вы правы.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Вы осознаете, что я осознаю?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Я осознаю, что вы осознаете, что я осознаю.</p></cite><p>Этого пациента, обозначенного как Б., группа Дамасио изучала на протяжении 27 лет (он заболел в возрасте 48 лет и умер в 73 года). В опубликованном описании его случая приводится множество нейропсихологических данных, касающихся его способности к чувствам и эмоциональным реакциям. Вот основные выводы:</p><cite><p>Пациент Б., у которого полностью разрушена островковая кора, переживал как телесные, так и эмоциональные ощущения. Он сообщал, что чувствует боль, удовольствие, зуд, щекотку, радость, грусть, опасение, раздражение, симпатию и сострадание, и вел себя в соответствии с теми чувствами, о которых сообщал. Он сообщал также об ощущениях голода, жажды, позывах к мочеиспусканию и дефекации и вел себя соответствующим образом. Он искал возможности играть в разные игры, например в шашки, с радостью ожидал прихода гостей, прогулок и выказывал явное удовольствие, когда этим занимался, а также разочарование и даже раздражение, когда ему в этом отказывали. ‹…› Учитывая обедненность его воображения, существование пациента Б. было практически сплошной «аффективной» реакцией на его собственные телесные состояния и скромные запросы со стороны окружающего мира, без вмешательства когнитивного контроля высшего порядка. ‹…› Согласно Крейгу (Craig, 2011), явным признаком самосознания является способность узнавать себя в зеркале, способность, которая, как он пишет, «может обеспечиваться только функциональной, эмоционально значимой нейронной саморепрезентацией». Пациент Б. систематически проходил этот тест. Короче говоря, эти данные противоречат гипотезе, что человеческое самосознание, как и способность чувствовать, полностью зависят от островковой коры и тем более ее передней трети (Craig, 2009, 2011). В случае отсутствия островковой коры нам требуются альтернативные нейроанатомические объяснения того, на чем основывается способность Б. чувствовать и мыслить<a type="note" l:href="#c_115">{115}</a>.</p></cite><p>Бад Крейг и его сторонники утверждают, что аффективные чувства, составляющие чувство собственного «я», возникают в островковой коре. Однако Дамасио обнаружил, что пациент Б., как и декортицированные крысы, после повреждения коры стал еще более эмоциональным, чем был прежде. Предсказание, что такие пациенты должны утрачивать свое чувствующее «я», несомненно, опровергнуто.</p><p>То же происходит с людьми, у которых повреждена вторая область из рассматриваемых нами – префронтальная кора, образующая супернадстройку над всеми остальными частями мозга. Эмоциональность пациентов с повреждениями префронтальной коры широко известна; это главный признак так называемого синдрома лобной доли. Его наблюдали еще в 1868 г. в ставшем знаменитым случае с Финеасом Гейджем, получившим травму в результате несчастного случая на производстве, когда железный прут проткнул его череп насквозь:</p><cite><p>Равновесие, или баланс, если можно так сказать, между его умственными способностями и животными наклонностями, по-видимому, было нарушено. Он отличается буйным нравом, непочтителен, временами ужасающе сквернословит (что прежде ему было не свойственно), проявляет мало уважения к своим товарищам, не терпит ограничений или советов, когда они идут вразрез с его желаниями<a l:href="#c_116" type="note">{116}</a>.</p></cite><p>Некоторые ведущие нейрофизиологи, изучающие эмоции, например Джозеф Леду, полагают, что чувства в буквальном смысле зарождаются в дорсолатеральной префронтальной коре<a l:href="#c_117" type="note">{117}</a>. Согласно этой точке зрения, подкорковые предшественники чувств полностью бессознательны, пока не будут отмечены в сознательной рабочей памяти<a type="note" l:href="#c_118">{118}</a>. Для этих теоретиков эмоции лишь еще одна форма когнитивной деятельности – более того, довольно абстрактная, рефлексивная ее форма. Но если они правы, то почему пациенты, у которых серьезно пострадала рабочая память, проявляют такую эмоциональность? Случай с Финеасом Гейджем – лишь один, самый знаменитый из множества случаев, описанных в научной литературе. Что рефлексивное сознание может добавить к нашей картине, если в поведении этих пациентов столь ярко выражены дорефлексивные формы чувств?</p><p>Справедливости ради следует добавить, что многие сторонники кортикальной теории не особо интересуются чувствами. Вместо этого они заняты изучением вклада префронтальных долей в мышление высшего порядка. Гипотезы, вытекающие из этих более общих теорий, тоже несложно проверить на людях с повреждениями префронтальных долей. Полное разрушение префронтальной коры встречается редко – но все же такие случаи известны.</p><p>Моему пациенту В. было 48 лет, когда я впервые его обследовал. Он набрал максимум баллов по шкале комы Глазго, что означало «ясное сознание». В 13 лет он перенес разрыв аневризмы в мозге, и ему провели операцию по ретракции лобных долей, чтобы закрыть уязвимый кровеносный сосуд и предотвратить дальнейшие кровоизлияния. Операция, к сожалению, привела к хронической инфекции головного мозга, потребовавшей ряд дополнительных операций, что в конечном итоге вызвало полное разрушение префронтальных долей с обеих сторон (<a l:href="#x8_x_8_i101">рис. 7</a>).</p><p>К счастью, речевые зоны коры у него не пострадали. Вот отрывок нашего разговора:</p><cite><p><emphasis>ВОПРОС</emphasis>: Вы осознаете свои мысли?</p><p><emphasis>ОТВЕТ</emphasis>: Конечно осознаю.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Чтобы это подтвердить, я попрошу вас отгадать загадку. Для этого вам понадобится сознательно представить себе мысленную картину.</p><p><emphasis>О</emphasis>: Хорошо.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Представьте себе двух собак и одну курицу.</p><p><emphasis>О</emphasis>: Ладно.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Вы видите их перед собой мысленно?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Да.</p><p><emphasis>В</emphasis>: А теперь скажите, сколько всего ног вы видите?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Восемь.</p><p><emphasis>В</emphasis>: Восемь?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Ага; курицу съели собаки.</p></cite><p>Последняя фраза была сказана со лукавой усмешкой. Возможно, это не самая удачная шутка в мире, но она убедительно подтверждает, что, у пациента, как говорится, «все дома». В. утверждал, что он все осознает, как и пациент Б. у Дамасио, и при отсутствии какой-либо более веской причины, чем радикальный философский скептицизм, я склонен им верить.</p><p>Третья и последняя область коры, которой приписывают особую связь с мыслящим и чувствующим «я», – это передняя поясная кора. Пациентов с полным двусторонним разрушением этой области найти достаточно легко, в том числе потому, что эта часть коры регулярно подвергается хирургическим вмешательствам с целью лечения психиатрических заболеваний, таких как обсессивно-компульсивное расстройство. (На свое несчастье, если можно так сказать, передняя поясная кора привлекла столько внимания именно потому, что ее связывают с осмыслением информации о самом себе.)</p><empty-line/><image l:href="#8"/><p id="x8_x_8_i101"><a l:href="#x24_x_24_i7"><strong>Рис. 7.</strong></a> МРТ-снимок мозга пациента В., на котором видно полное двустороннее разрушение префронтальных долей</p><empty-line/><p>В остром послеоперационном периоде у некоторых из этих пациентов нарушается способность различать вымысел и реальность. Яркий пример такого нарушения описан у Чарльза Уитти и Уолпола Левина (случай № 1):</p><cite><p>В ответ на вопрос, что он сегодня делал, он сказал: «Пил чай с женой». Без дальнейших комментариев со стороны спрашивающего он продолжал: «Ой, на самом деле нет. Она сегодня не приходила. Но как только я закрою глаза, эта сцена представляется мне так живо. Я вижу чашки с блюдцами, слышу, как она наливает чай. А потом, стоит мне поднести чашку к губам, как я просыпаюсь, и никого нет».</p><p><emphasis>В</emphasis>: Значит, вы много спите?</p><p><emphasis>О</emphasis>: Нет, не сплю – это вроде как сны наяву… порой даже с открытыми глазами. ‹…› У меня как будто мысли неуправляемые, включаются сами по себе, да так ярко. Я через раз не уверен, было ли это на самом деле или я только подумал об этом<a l:href="#c_119" type="note">{119}</a>.</p></cite><p>Обратите внимание, как часто звучит местоимение «я». Уитти и Левин предполагали, что у их пациента были сложные эпилептические приступы, но об аналогичных переживаниях сообщалось и во многих других описаниях случаев двустороннего повреждения передней поясной коры. Вот, например, случай с моей собственной пациенткой<a type="note" l:href="#c_120">{120}</a>. Женщине было 44 года, и она перенесла субарахноидальное кровоизлияние в мозг. Она говорила так:</p><cite><p>Как будто мои мысли становятся реальностью – как только я о чем-нибудь подумаю, я вижу, как оно в самом деле происходит у меня перед глазами, и тогда я совсем запутываюсь и порой не знаю, что было на самом деле, а что я только думаю.</p></cite><p>Из моего с ней разговора:</p><cite><p><emphasis>Пациентка</emphasis>: Я лежала в постели и размышляла, и затем как будто оказалось так, что рядом мой муж [ныне покойный], и он со мной разговаривает. Потом я пошла мыть детей, и вдруг ни с того ни с сего открываю глаза, и – «Где я?» – а я одна!</p><p><emphasis>Я</emphasis>: Вы спали?</p><p><emphasis>Пациентка</emphasis>: Я так не думаю; все было так, как если бы мои мысли просто стали реальностью.</p></cite><p>Сознание в этих случаях явно работает неправильно, но суть не в этом. Никто не спорит, что кора участвует в сознательной обработке информации. Что не выдерживает критики, так это мнение, будто кора <emphasis>порождает</emphasis> у человека осознание своего «я».</p><p>Мы наблюдаем живое, целенаправленное и эмоциональное поведение и восприимчивость у людей и животных при полном отсутствии коры. Результаты интроспекции (самонаблюдения) говорят нам, что сознание непосредственно задействовано в этих формах поведения в наших собственных (как предполагается, нормальных) случаях; так что, невзирая на проблему чужого сознания, нам нужны веские основания для того, чтобы считать, что оно не задействовано и в тех и в других случаях. Но когда мы отправляемся на поиск этих веских оснований, мы находим только мертвый груз истории науки, доневрологическую модель сознания, которую произвольно взяли за образец первые исследователи мозга. Мало кто из современных ученых придерживается версии эмпиризма Юма или опирается на «Психиатрию» Мейнерта. Напротив, взгляды Мейнерта часто высмеиваются как «мозговая мифология»<a type="note" l:href="#c_121">{121}</a>. И тем не менее догма о том, что кора является органом сознания, стала основополагающим постулатом целой области медицины.</p><p>Разумеется, кора участвует во многих когнитивных функциях, включая речь. Поэтому мы не можем ожидать интроспективных вербальных отчетов от людей, у которых она полностью отсутствует. Но у нас есть свидетельства из первых рук от пациентов, мозговые нарушения которых не мешают делать саморефлексивные вербальные заявления несмотря на то, что у них отсутствуют именно те части коры, которые, как считается, порождают самосознание в целом. Снова и снова эти пациенты заявляют, что они все осознают, и утверждают, что обладают собственной внутренней «сущностью». Можно ли предположить, что они лгут? А если лгут, то зачем? И есть ли вообще какой-либо смысл в утверждении, что человек, лишенный самосознания, лжет о том, что оно у него есть? Здесь когнитивная нейробиология балансирует на грани внутреннего противоречия – явный признак того, что эта наука свернула не туда.</p><p>На мой взгляд, насколько позволяют судить факты, кортикальная теория не выдерживает критики. Нет убедительных доводов в пользу того, что кора обеспечивает разумное существование в том смысле, в каком мы с вами его переживаем каждый день, и есть много убедительных причин считать, что дело не в коре. Источник нашей самости придется поискать где-то еще.</p></section><section><title><p>4</p><p>Что есть переживание опыта?</p></title><p>Обязательно ли нам осознавать то, что мы воспринимаем и усваиваем, чтобы воспринять и усвоить? Исходя из здравого смысла, наверное, мы ответим «да». Философы-эмпирики на этот вопрос тоже отвечали утвердительно. Но на самом деле это не так.</p><p>На основе идеи эмпиризма сложилась классическая нейроанатомическая картина, в которой восприятие (и оставляемые им следы в памяти) являются основным компонентом сознания. Но теперь существует большое количество научных данных, свидетельствующих о том, что мы <emphasis>воспринимаем информацию и обучаемся по большей части бессознательно</emphasis>. Восприятие и память не являются безусловно сознательными функциями мозга. В этом отношении здравый смысл заблуждается. Как выясняется, все, что делает наша психика (за одним исключением, как мы увидим позже), может неплохо осуществляться на бессознательном уровне.</p><p>Эта догадка, как ни странно, заслуга Зигмунда Фрейда.</p><p>Хотя Фрейд всю жизнь придерживался кортикальной теории сознания, он был одним из первых нейробиологов, поставивших под сомнение взгляды своего учителя Мейнерта, различавшего «психические» и «непсихические» области мозга<a type="note" l:href="#c_122">{122}</a>. Исследовав имеющиеся данные, он в 1891 г. пришел к выводу, что взглядов «Мунка и других исследователей, которые придерживались позиции Мейнерта… мы больше не можем придерживаться»<a type="note" l:href="#c_123">{123}</a>. А именно он не обнаружил четкого анатомического различия между выделяемыми Мейнертом волевыми и рефлекторными путями. Он также продемонстрировал (подсчитав количество задействованных нервных волокон), что кортикальные образы памяти возникают только через ряд промежуточных звеньев между ними и сенсорной периферией. Эти звенья, по его мнению, располагались в областях мозга, считавшихся <emphasis>непсихическими</emphasis>, в результате чего на каждом этапе сокращалось количество передаваемой информации. Фрейд предположил, что эти подкорковые звенья должны как-то влиять на поступающую от органов чувств информацию, которую они обрабатывают. Обратите внимание на его любопытную метафору, ведь она была придумана еще в докомпьютерную эру:</p><cite><p>Здесь для нас принципиальным является то, что после прохождения через серое вещество волокна, достигающие коры головного мозга, все еще имеют отношение к телесной периферии, но больше не могут дать топически верное отображение последней. Они содержат в себе телесную периферию, как… какое-нибудь стихотворение содержит в себе алфавит, в измененном порядке, служащий совершенно другим целям, во всем многообразии связей различных топических элементов, одни из которых могут быть представлены многократно, другие же не проявятся вовсе<a type="note" l:href="#c_124">{124}</a>.</p></cite><p>Если кора связана с периферией тела не напрямую, а скорее через промежуточные подкорковые звенья, то образы памяти, отложенные в коре, не могут быть точными проекциями внешнего мира. Они должны быть конечными продуктами многоступенчатого процесса обработки информации. Поскольку на выходе этот процесс дает кортикальные образы памяти, подкорковая его стадия должна в каком-то смысле порождать предварительные версии образов памяти. Следовательно, подкорковые звенья должны обеспечивать тот компонент психической деятельности, который мы называем апперцепцией. Фрейд доказывал, что бессмысленно проводить искусственную границу между подкорковой и корковой стадиями обработки информации и утверждать, что только конечный ее продукт «психический»:</p><cite><p>Правомерно ли нервные волокна, которые на протяжении своего долгого пути были подчинены только физиологическим структурам и модификациям, в конце этого пути окунать в сферу психического и нагружать их там представлениями или образами памяти?<a type="note" l:href="#c_125">{125}</a></p></cite><p>Поскольку Фрейд, как и все его современники, считал <emphasis>сознательными</emphasis> лишь кортикальные процессы, это привело его к мысли о том, что восприятие и обучение должны включать <emphasis>бессознательные</emphasis> предварительные стадии, природа которых столь же «психическая», как и сознательных стадий. То есть подсознательные (подкорковые) следы памяти должны быть такими же психическими, как и кортикальные следы, – они тоже выполняют функцию, которую мы определяем как память, пусть они и бессознательны. В письме к Вильгельму Флиссу Фрейд сделал следующий вывод: «Таким образом, принципиальная новизна моей теории заключается в утверждении, что память наличествует не просто один-единственный раз, но предполагает повторения, что она записывается, фиксируется (niederlegt) с помощью различных знаков»<a l:href="#c_126" type="note">{126}</a>.</p><p>Он выделил пять последовательных стадий обработки информации: восприятие, знаки восприятия, бессознательное, предсознательное и сознательное (<a l:href="#x9_x_9_i14">рис. 8</a>). Решающее различие между стадиями состояло не в том, что бессознательная была телесной, а предсознательная психической, но скорее в том, что предсознательный тип обработки воспоминаний был воспроизводим в сознании, тогда как бессознательный – невоспроизводим<a l:href="#c_127" type="note">{127}</a>. Иными словами, психика лишь частично сознательна.</p><p>В 1895 г. Фрейд высказал сходную мысль в отношении нервных путей, исходящих изнутри организма. И в этом случае, отмечал он, не имеет смысла говорить, что исходящая изнутри тела информация становится «психической» только тогда, когда достигает коры. Поскольку эта информация (передающая такие ощущения, как голод и жажда) создает запросы на работу психики вследствие связи последней с телом, в картину психики нам следует вписать и эти запросы. Даже если вы не осознаете своих биологических влечений (в терминологии Фрейда), они, безусловно, являются составной частью вашей психики.</p><p>Как мы говорили в главе 2, Фрейд дошел до предположения, что телесные потребности обеспечивают «движущую силу психического механизма» и что передний мозг (кора которого создает образ внешнего мира) просто «симпатический ганглий». Иными словами, он пришел к выводу, что и сознательные, и бессознательные образы формируются «симпатически» в соответствии с нуждами организма и мы получаем чувственное представление и знание о мире лишь постольку, поскольку нам нужно удовлетворять в этом мире свои биологические потребности.</p><empty-line/><image l:href="#9"/><p id="x9_x_9_i14"><a l:href="#x24_x_24_i8"><strong>Рис. 8.</strong></a> Первая схема систем памяти по Фрейду, которую он приложил к своему письму к Вильгельму Флиссу (W [от нем. Wahrnehmungen] = восприятие, Wz [Wahrnehmungszeichen] = знаки восприятия, Ub [Unbewusstsein] = бессознательное, Vb [Vorbewusstsein] = предсознательное, Bew [Bewusstsein] = сознательное)</p><empty-line/><p>К этому представлению о мозге современная наука добавила множество деталей, о которых Фрейд и не подозревал, и мы внесли в его концепцию ряд важных поправок. Тем не менее его основной вывод современная нейробиология в целом разделяет: мозг выполняет широкий спектр <emphasis>психических</emphasis> функций, не затрагивающих сознание. Эту мысль исчерпывающе выражает название обзора литературы по данной теме, составленного современным ученым-когнитивистом Джоном Кильстрёмом, которое так и звучит: «Восприятие без осознания воспринимаемого, научение без осознания изучаемого» (Perception without awareness of what is perceived, learning without awareness of what is learned)<a l:href="#c_128" type="note">{128}</a>. В другом известном обзоре, подготовленном Джоном Баргом и Таней Чартренд, современное состояние вопроса изложено под более поэтическим названием – «Невыносимый автоматизм бытия» (The unbearable automaticity of being):</p><cite><p>Наша ежеминутная психологическая жизнь по большей части должна осуществляться, если уж она осуществляется, бессознательными средствами. ‹…› Сознательное и волевое регулирование собственного поведения, оценок, решений и эмоциональных состояний требует значительных усилий и протекает достаточно медленно. Более того, оно, по-видимому, требует некоего ограниченного ресурса, который быстро расходуется, поэтому сознательные акты саморегулирования могут осуществляться лишь экономно и в течение короткого времени. Напротив, бессознательные, или автоматические [психические процессы…], непреднамеренны, не требуют усилий, отличаются высокой скоростью и во многих случаях способны протекать в любой момент. Важнее всего именно то, что они не требуют усилий, они происходят непрерывно, обеспечивая повседневную безопасность индивида<a l:href="#c_129" type="note">{129}</a>.</p></cite><p>Однако современное признание вездесущности бессознательной психической деятельности основано не на теориях Фрейда. Наука пришла к нему совершенно независимо, на основании новейших данных неврологических исследований и экспериментальных свидетельств. Поворотным моментом стал случай пациента Х. М., информация о котором была опубликована в 1957 г. В результате хирургического удаления гиппокампа (участка коры, отвечающего за кодирование декларативной памяти, из-за которого пациент страдал приступами эпилепсии) он полностью утратил воспоминания о событиях, имевших место после дня операции. Вместе с тем нейропсихологи, непрерывно наблюдавшие его с того времени (1953 г.) вплоть до его смерти в 2008 г., заметили, что с годами он выполнял психометрические тесты все лучше и лучше, что явно свидетельствовало об успехах тренировки. Он научился справляться с тестами, хотя не мог сознательно припомнить, как он их выполнял прежде<a type="note" l:href="#c_130">{130}</a>.</p><p>Подобные наблюдения ранее были сделаны Эдуардом Клапаредом, хотя он не оценил их значения. Он описал случай женщины с амнезией, которая каждый день пожимала ему руку, словно никогда прежде с ним не встречалась (как и мой пациент С.). Клапаред решил спрятать у себя в ладони канцелярскую кнопку, чтобы узнать, захочет ли она, уколовшись, в следующий раз здороваться с ним за руку. После этого опыта она отказалась пожать ему руку, хотя у нее не было осознанных воспоминаний о боли. Когда он спросил ее, почему она не хочет пожать ему руку, она дала лишь уклончивые объяснения, вроде такого: «Разве у дамы нет права не подавать руку мужчине?»<a l:href="#c_131" type="note">{131}</a></p><p>Было доказано, что аналогичная бессознательная обработка информации происходит и в процессе самой апперцепции. В те дни, когда экспертные советы еще не проверяли этичность протоколов медицинских исследований, Роджер Сперри описал случай женщины, которой хирургическим путем разделили полушария коры в целях борьбы с неизлечимой эпилепсией. Когда ее изолированному правому полушарию предъявляли порнографические картинки, она краснела и хихикала, несмотря на то что ее (вербальное) левое полушарие не могло сознательно «заявить» о том, чем обусловлены ее чувства. Объяснить свое смущение она могла лишь с помощью косвенных утверждений вроде: «Ну и машинка у вас, доктор Сперри!»<a l:href="#c_132" type="note">{132}</a></p><p>Здесь важно отметить, что бессознательный психический процесс не ограничивается подкорковыми структурами мозга. Например, в случае, описанном Сперри, пациентка не могла осознать смущающую ее сенсорную информацию, которую получила, обработала и распознала кора ее правого полушария.</p><p>То, что кора способна выполнять подобные функции без участия сознания, неопровержимо доказали результаты многих экспериментальных исследований. В ходе одного из них участникам эксперимента в течение пары секунд демонстрировали слова с позитивной и негативной окраской – этого времени было недостаточно, чтобы люди вообще могли осознать, что им что-то показывали. Тем не менее в их дальнейшем поведении отчетливо прослеживалось влияние слов, которых, по их утверждениям, они не видели: например, после того, как негативно окрашенные прилагательные предъявлялись одновременно с фотографией лица А, а позитивно окрашенные – лица B, испытуемые проявляли явное предпочтение в отношении лица B, хотя не могли объяснить, почему выбрали именно его<a type="note" l:href="#c_133">{133}</a>. Это показывает, что они, по всей вероятности, увидели, прочитали и <emphasis>поняли</emphasis> оценочные слова бессознательно. Поскольку понимание прочитанного – исключительно кортикальная функция, то есть такая функция, которую классические анатомы считали по своей сути психической, можно лишь сделать вывод, что <emphasis>функции коры не обязательно сознательны</emphasis>.</p><p>Это общепринятое современное представление в когнитивистике: сознательность не является неотъемлемым свойством психики, понимаемой как образы памяти (сейчас они называются «репрезентации»). Та часть мозга, которая порождает «содержимое» сознания («сознание как переживание»), – кора – может делать абсолютно то же самое в отсутствие сознательного опыта. Но если это так, то почему ее бессознательные функции являются <emphasis>психическими</emphasis>? В чем разница между корой – предполагаемым органом сознания – и другими устройствами для обработки информации, например мобильными телефонами? Мы снова балансируем на грани внутреннего противоречия.</p><p>Это возвращает нас к фундаментальному вопросу, которым я завершил главу 3: если кора – не источник нашего сознания, то что тогда является его источником? И более того, если основная часть ежеминутной психологической жизни осуществляется без участия сознательного переживания, то зачем тогда вообще сознательное переживание принимает участие в психологической жизни? Почему тогда не вся информация обрабатывается бессознательно?</p><empty-line/><p>История когнитивной нейробиологии – это кладбище теорий, авторы которых пытались определить функцию сознания. Все эти теории объединяет постулат, что эта функция заключается в связывании множества информационных потоков, рассредоточенных в мозге, в единое целое, характеризующее наш сознательный опыт. Например, чтение, распознавание лиц, восприятие цвета и движения, распознавание объектов, восприятие пространства и тому подобное – все это происходит одновременно в далеко отстоящих друг от друга участках мозга. Как эта информация объединяется в целостные зрительные образы, привычно воспринимаемые нами, – притом что, например, цвет и движение лица обрабатываются каждый в своем собственном месте?</p><p>Мейнерт утверждал, что эту объединяющую функцию выполняют транскортикальные волокна, которые связывают друг с другом образы памяти. Более чем столетие спустя мы все еще недалеко ушли от этой гипотезы. Джеймс Ньюман и Бернард Баарс предположили, что таламус создает в коре единое глобальное рабочее пространство, благодаря которому разрозненные частицы информации становятся глобально доступными опыту. Станислас Деан и Лионель Наккаш дополнили эту гипотезу, предположив, что ассоциативные области префронтальной и теменной коры интегрируют в это рабочее пространство деятельность первичных сенсорных зон. Геральд Эдельман ввел идею таламокортикальных «петель повторного входа» как ключевой функции, благодаря которой интегрированная информация отсылается обратно на предыдущие уровни перцептивной обработки. Джулио Тонони ставил акцент на конечной «масштабно интегрированной» обработке информации, утверждая, что ключевой компонент – это степень интеграции между ее частицами; таким образом сознание является функцией того, <emphasis>насколько</emphasis> информация интегрирована. Фрэнсис Крик и Кристоф Кох предположили, что переживания объединяются и хранятся благодаря синхронизации гамма-колебаний в коре, – иными словами, что интеграция происходит скорее во времени, чем в пространстве. Аналогичное предположение высказал Рудольфо Льинас, указав на роль в этом процессе синхронизации таламокортикальной активности на частотах ниже 40 Гц. И этот список можно продолжить<a type="note" l:href="#c_134">{134}</a>.</p><p>Ни одна из этих теорий не объясняет нам, как и почему объединение информации – путем ли ассоциации, колебаний, синхронизации, повторного входа возбуждения, масштабной интеграции и тому подобное – должно <emphasis>непременно</emphasis> порождать сознательный опыт. Почему именно содержимое глобального рабочего пространства обработки информации должно переживаться осознанно? Разве объединение, хранение, синхронизация, масштабная интеграция и другие подобные процессы не свойственны также <emphasis>бессознательной</emphasis> обработке информации? Компьютеры непрерывно создают глобальные рабочие пространства и масштабно интегрируют информацию, когда они связаны друг с другом через интернет. Означает ли это, что интернет обладает сознанием?</p><p>Вызывает обеспокоенность тот факт, что из-за подобных современных теорий все больше уважаемых нейробиологов (таких как Кох и Тонони) теперь этого не исключают. Причина в том, что собственные теории обязывают их допустить эту странную возможность. Допуская ее, они обращаются к так называемому панпсихизму, начало которому положил Томас Нагель – по его мнению, <emphasis>все</emphasis> сущее, возможно (совсем чуть-чуть), наделено сознанием<a l:href="#c_135" type="note">{135}</a>.</p><p>Эти теории следует оценивать в свете вышеизложенных результатов наблюдений, говорящих о том, что сознание сохраняется в отсутствие коры. Ньюман и Баарс предполагали, что глобальное рабочее пространство расположено в коре мозга, тем не менее декортицированные животные и дети с врожденным отсутствием коры проявляют признаки сознания. По крайней мере, данные в пользу того, что такие животные и дети обладают сознанием, гораздо более убедительны, чем свидетельства его наличия у интернета. К тому же взрослые с сохранной речью, у которых в результате болезни разрушены участки мозга, предположительно служащие основным субстратом для обработки масштабно интегрированной информации, сообщают, что чувство собственного «я» сохраняется и без этого субстрата. Это относится и к случаю моего пациента В., у которого полностью разрушились префронтальные доли.</p><p>Ничему из этого не стоит удивляться, если совместить подобные результаты клинических наблюдений с экспериментальными данными (обзор которых я приводил выше), свидетельствующими о том, что кора осуществляет бо&#x301;льшую часть обработки информации, такой как чтение и распознавание лиц, <emphasis>бессознательно</emphasis>.</p><p>В фактах, которые я уже представил, кроется нечто примечательное, что я хотел бы вынести на передний план. Когда пациентка Клапареда отказалась пожать ему руку, она не знала, почему это сделала. Но она, по всей видимости, <emphasis>чувствовала</emphasis>, что ей будет неприятно его коснуться. У нее должны были быть какие-то субъективные основания не подавать ему руки, пусть даже ей и была недоступна объективная причина (память о кнопке). То же относится и к пациентке Сперри: она смутилась, но не знала почему. Иными словами, она не осознавала объективной причины своих чувств (непристойных картинок), но, должно быть, осознавала субъективные чувства, связанные с ними (свое смущение).</p><p>То же самое, вероятно, наблюдалось и в эксперименте с предъявлением слов: испытуемые, вероятно, чувствовали, что им больше нравится лицо B, хотя и не осознавали почему. То же, по-видимому, произошло и с девочкой, больной гидранэнцефалией, которую мы видим на <a l:href="#x8_x_8_i11">рисунке 5</a>: она проявила субъективную радость, когда ей на руки посадили младшего братика, пусть даже она никоим образом не могла знать об объективных причинах своих чувств, так как у нее полностью отсутствовали образы, формирующиеся в коре.</p><p>Таким образом, во всех случаях, когда я утверждал, что пациенты и участники экспериментов «не осознавали» причин своих действий, в этом была определенная доля условности. Они не осознавали определенных элементов восприятия или воспоминаний – репрезентаций, – но <emphasis>чувства</emphasis> у них сохранялись. У них все еще было представление о том, «каково это» – быть собой, и они могли выносить оценочные суждения. Они осознавали свои чувства, но не происхождение этих чувств.</p><p>Это дает нам существенную подсказку в отношении того, чем, по сути, является способность чувствовать. Очевидно, что чувство – единственная из психических функций, которая <emphasis>обязательно должна быть</emphasis> сознательной. Кто когда-либо слышал о чувствах, лишенных субъективного характера? В чем был бы смысл чувства, если бы мы его не чувствовали? Даже Фрейд признавал, что чувства <emphasis>должны</emphasis> быть осознанными:</p><cite><p>Ведь сущность чувства состоит в том, что оно чувствуется, то есть известно сознанию. Возможность бессознательности совершенно отпадает таким образом для чувств, ощущений и аффектов<a l:href="#c_136" type="note">{136}</a>.</p></cite><p>Я понимаю, что некоторые читатели (в том числе психоаналитики) не согласятся с этим утверждением и будут настаивать на существовании бессознательных эмоций. Вскоре я еще вернусь к этой теме. А пока позвольте устранить всякие сомнения по поводу того, что я подразумеваю под словом «чувство»: я подразумеваю ту сторону эмоции (или любого аффекта), которую мы <emphasis>чувствуем</emphasis>. Я имею в виду само чувство. То, чего вы не чувствуете, чувством не является.</p><p>Выше я писал, что пациентка Клапареда, «по всей видимости», чувствовала, что ей неприятно; что пациентка Сперри, «должно быть», чувствовала смущение; что участники эксперимента с предъявлением слов «вероятно» чувствовали, что им больше нравится, и так далее. Я выразился так, потому что нейробиологи обычно не расспрашивают о субъективных переживаниях. Это единственная причина, по которой мы не знаем, что чувствовали данные объекты исследований. Напротив, я сам (как Фрейд и Сакс) крайне серьезно отношусь к интроспективным отчетам своих пациентов. Таким образом я надеюсь избежать таких ошибок, как неразличение сновидений и фазы быстрого сна.</p><p>Если сто из ста человек сообщают, что чувствуют боль, когда их ущипнули за руку, вполне разумно сделать вывод, что щипок за руку вызывает боль, пусть даже в каждом отдельном случае мы вынуждены полагаться на интроспективные отчеты. Это еще более справедливо в тех случаях, когда мы можем проверить результат на себе, имея непосредственную возможность наблюдать интересующее нас явление. Если щипок за руку заставляет меня чувствовать боль, значит, я обладаю личным опытом того, что имеют в виду другие, сообщая о боли.</p><p>Чувства трудно изучать, поскольку они по своей природе субъективны, но (при всем моем уважении к бихевиористам) это не дает нам права их игнорировать. Исключив чувства из нашего объяснения деятельности мозга, мы никогда не поймем, как он работает. Та роль, которую чувства играли в конфабуляциях пациента С., прекрасно иллюстрирует этот аспект.</p><p>Рассматривая то, что обнаруживается в нашем собственном сознании, мы отмечаем несколько общих категорий. Туда входят, разумеется, «репрезентации» внешнего мира – образы, полученные через восприятие, воспоминания и размышления о них. Этим репрезентациям философы уделяют много внимания, и эмпирическая модель сознания была разработана как раз для их объяснения. Но в сознании мы находим не только репрезентации.</p><p>Там содержатся и чувства – ощущения того, что происходит в мире вокруг нас, переживания по поводу наших мыслей об этом мире, наши (в первую очередь) самоощущения, включая те, которые, по-видимому, сообщают о состоянии нашего организма. Кроме того, существуют спонтанно возникающие чувства – эмоции и настроения, которые характеризуют наш опыт переживания окружающего нас мира и формируют наше поведение в нем. Порой они проявляются как телесные ощущения; однако многие настроения, по-видимому, нельзя объяснить ни состоянием нашего организма, ни чем-либо осязаемым во внешнем мире. Разве сознание не изобилует подобными чувствами? И тем не менее нейробиологи в поисках объяснения сознания склонны удивительным образом игнорировать их<a type="note" l:href="#c_137">{137}</a>.</p><p>Просто поразительно то, до какой степени философы-эмпиристы и их научные последователи, бихевиористы и когнитивисты, игнорировали чувства<a type="note" l:href="#c_138">{138}</a>. Бихевиористы утверждали, что все научение обусловлено вознаграждением и наказанием, при этом никогда не объясняя, что означают эти понятия. Они проводили тщательные эксперименты, из результатов которых был выведен так называемый закон эффекта. Этот закон гласит, что, если за определенным видом поведения постоянно следует вознаграждение, такое поведение усиливается, а если за ним постоянно следует наказание, оно ослабевает. Такой процесс обучения на основе опыта получил название «обусловливание».</p><p>Эдвард Торндайк, сформулировавший закон эффекта, хотел доказать, что животные обучаются методом проб и ошибок, а не с помощью мышления. Но закон эффекта Торндайка по сути представляет собой закон аффекта<a type="note" l:href="#c_139">{139}</a>, так как подразумевает, что мы (как и другие животные) повторяем те виды поведения, которые дают нам приятные ощущения, и избегаем тех, которые причиняют нам неприятные ощущения. Таким образом, закон эффекта по своей сути не что иное, как принцип удовольствия Фрейда. Но бихевиористы не могли признать существование чего-то столь субъективного, как чувство. Вспомним, например, следующее печально известное заявление Б. Ф. Скиннера: «"Эмоции" представляют собой отличный пример вымышленных причин, которыми мы обычно объясняем поведение»<a type="note" l:href="#c_140">{140}</a>.</p><p>Первоначальная формулировка закона Торндайка разоблачает эту ложь: «Реакции, дающие эффект удовлетворения в данной ситуации, повторяются в этой ситуации с большей вероятностью, а реакции, вызывающие эффект дискомфорта, повторяются в ней с меньшей вероятностью»<a l:href="#c_141" type="note">{141}</a>. Слова «удовлетворение» и «дискомфорт» впоследствии были заменены терминами «подкрепление» и «наказание». И вот почему:</p><cite><p>Новые термины «подкрепление» и «наказание» используются в психологии иначе, чем в разговорной речи. То, что подкрепляет некое поведение, делает более вероятным его повторение, а то, что наказывает за поведение, снижает вероятность его повторения<a l:href="#c_142" type="note">{142}</a>.</p></cite><p>Предлагаемое определение терминов – абсолютно пустое, да иначе и быть не может, ведь ключевые слова здесь «то, что». Это же относится и к бихевиористским терминам «положительное подкрепление» и «отрицательное подкрепление»: что делает подкрепление положительным или отрицательным, если не чувство?</p><p>По-видимому, подразумеваемый смысл вознаграждения и наказания состоит в том, что ценность заключена <emphasis>в самом стимуле</emphasis>, а не в реципиенте стимула. Если ко мне подходит конь и я даю ему кусок сахара, он (по закону эффекта) с большей вероятностью подойдет ко мне снова, а если брызну ему в морду соком лимона, он, скорее всего, не станет ко мне возвращаться. Если верить Торндайку, сахар или лимон, таким образом, сами по себе становятся вознаграждением/наказанием за поведение коня; нет необходимости обсуждать чувства, которые они вызывают, даже если такая вещь, как чувства, вообще существует. Это, разумеется, ошибочное рассуждение, которое упускает истинную причину поведения, что приводит к проблеме, на которую сетовал Сакс, – проблеме психики, лишенной субъектности. Одно дело – рассматривать мозг как черный ящик по методологическим причинам. И совсем другое – наделять реалии, находящиеся за пределами этого ящика, каузальными свойствами, которыми они на самом деле не обладают, а затем делать вывод, будто в ящике ничего не происходит.</p><p>Идея, что чувства вымышлены, имела множество губительных последствий для науки. Так, на протяжении большей части прошлого столетия, когда исследовались базовые физиологические механизмы энергетического баланса организма, бихевиористы запрещали пользоваться словами «голод» и «насыщение», так как это понятия, которые нельзя увидеть или пощупать. Исследователи поведения должны были говорить только о стимулах и вознаграждениях, связанных с пищевым поведением. Это вопрос не одной лишь семантики. Если нельзя использовать слово «голод», как мы сумеем понять его роль в регуляции питания? Что, если бы это замедлило разработку методов лечения ожирения, основанных на снижении чувства голода? В действительности пищевое поведение регулируется двумя взаимодействующими механизмами мозга: гомеостатической системой, регулирующей запасы энергии, и гедонистической системой, управляющей аппетитом<a type="note" l:href="#c_143">{143}</a>. И точно так же, как в случае с телесными аффектами вроде голода, не мог ли запрет на эмоциональную лексику типа «печаль», «страх» задержать развитие методов лечения депрессии и тревожности?<a l:href="#c_144" type="note">{144}</a> Если чувства реальны, то у них, безусловно, есть физиологические корреляты, которые будут упущены, если мы не примем их во внимание.</p><p>В моих дальнейших рассуждениях я собираюсь полностью отойти от бихевиористских воззрений. Вслед за Панксеппом – первым нейробиологом, осмелившимся употребить слова вроде «голод» в объяснении регуляции энергетического баланса как у людей, так и у других животных, – я принимаю тот факт, что чувства существуют<a type="note" l:href="#c_145">{145}</a>. Я буду исходить из того, что нам известно, что значит ощущать жажду, печаль, уверенность или неуверенность, ощущать, что нас клонит в сон или что нам смешно. Эта гипотеза ничуть не менее обоснованна, чем другие научные предположения о мире природы. И ее можно проверить обычным способом, через опровергаемые предсказания.</p><p>Чувства реальны, и мы знаем о них потому, что они пронизывают наше сознание. Более того, по причинам, которые я объясню ниже, они являются источником сознания мыслящего существа, причем отнюдь не в метафорическом смысле. Беря свое начало в древнейших слоях мозга, они орошают мертвую почву бессознательных репрезентаций и наделяют их психической жизнью.</p></section><section><title><p>5</p><p>Чувства</p></title><p>К восторгу врачей и всех нас, мой брат восстановился после черепно-мозговой травмы и прекрасно адаптировался. Хотя Ли легко могли ввести в заблуждение любители использовать его в корыстных интересах, физически он был крупным, сильным и успешно пользовался этим преимуществом. Он так и не стал прежним, но жизнь у него наладилась.</p><p>Мне свыкнуться с этим оказалось труднее.</p><p>Когда мне было пять лет, папа купил Ли наручные часы и обещал, что подарит их ему, как только тот научится определять время. Последовал краткий урок. Ли бился над вопросом, что значит, когда короткая стрелка стоит на 9, а длинная на 11. Я наблюдал с другого конца комнаты и, не стерпев, выпалил ответ. Отец велел мне замолчать. В тот вечер он отдал часы Ли, хотя тот еще не научился толком управляться с ними. «А где мои часы?» – подумал я.</p><p>С возрастом подобные детские обиды уступили место чувству вины. Я хорошо учился в школе. Ли повезло, что он вообще сумел ее окончить. Мне как будто все давалось легче, чем ему. Я хотел, чтобы у нас в семье можно было обсудить эту проблему и придумать, как сделать, чтобы я перестал причинять брату огорчения. Мама, однако, не выносила никаких разговоров о несчастном случае, а папа был не из тех, с кем я мог обсуждать что-то личное, и меньше всего то, как он выполняет обязанности главы семьи.</p><p>Когда я оглядываюсь назад, все кажется очевидным, но когда я принял решение изучать нейропсихологию, то вообще не подозревал, что это может иметь какое-то отношение к несчастному случаю с Ли. Я помню, как думал в детстве о том, что единственная сто&#x301;ящая вещь в жизни – узнать, что такое «быть». Но лишь много лет спустя, когда я уже работал нейропсихологом, во время моей учебы на психоаналитика я смог сложить два и два. Мой выбор профессии явно был компромиссом между амбициями с одной стороны и чувством вины – с другой. Став нейропсихологом, я мог добиться успеха на поприще науки и одновременно с этим помогать людям, попавшим в беду. Вероятно, это также объясняло, почему меня так разочаровала чисто академическая нейропсихология и почему я решил стать практикующим терапевтом, даже порой работал врачом-нейрореабилитологом, выбрав профессиональные роли, на которые нейробиологи обычно смотрят с пренебрежением.</p><p>Позвольте мне ненадолго прервать эти воспоминания. Находите ли вы такое объяснение моего решения убедительным? Вопрос без подвоха: сам я считаю, что мои скрытые воспоминания об этом опыте объясняют, почему я принял такое решение при выборе профессии. Но разве в целом не кажется, что именно так нас часто мотивируют чувства, находящиеся где-то за порогом нашего сознания? Это банальное психологическое объяснение – элемент фрейдизма, так прочно укоренившийся в нашем обыденном сознании, что мало кому придет в голову возражать против него. Но в таком случае довольно странным кажется утверждение, что чувства по определению являются осознанными и что они в некотором роде составляют сущность сознания? Как такое возможно?</p><p>Однажды в 1985 г., после защиты диплома, я впервые отправился в больницу Барагваната в качестве нейропсихолога-интерна. Психосоматический фон у меня был тревожным: мой профессор Майкл Сэйлинг уехал в творческий отпуск в Австралию, и я остался без привычного руководства. Мое напряжение усугублял тот факт, что по дороге в больницу я заблудился в Соуэто, в районе, чрезвычайно опасном для белых парнишек вроде меня.</p><p>Когда я наконец нашел больницу, радуясь, что остался цел, я побежал в отделение № 7 (нейрохирургии) и спросил, где найти мистера Перси Миллера, консультанта-нейрохирурга, к которому мне следовало обратиться. Старшая медсестра провела меня через отделение. Там сильно воняло – смесью телесных выделений, антисептика и чего-то вроде вареной капусты.</p><p>Миллер показался мне похожим на птицу. Стоя над пациентом и откачивая через отверстие у него в голове спинномозговую жидкость, он оживленно заговорил со мной. «Вы Марк Солмс? Рад познакомиться. Майк сказал нам, что вы будете его замещать. Рад, что вы пришли. Погодите чуток. Я закончу и покажу вам отделение».</p><p>Я попытался выглядеть собранным и профессиональным. Как это – я буду его замещать? Нейрохирург вымыл руки и подвел меня к первой койке. Прежде чем я успел вникнуть, что происходит, он на одном дыхании выпалил историю болезни пациента: «Это мистер Такой-то, сорок три года, астроцитома левой височной доли, третья стадия. Операция в среду. Дайте базовую оценку его речевых функций, и памяти тоже. Ну, думаю, вы все это знаете лучше меня».</p><p>Я раздумывал, стоит ли спросить у него, что такое астроцитома в третьей стадии.</p><p>Мы перешли к следующей койке. «Мистер Такой-то, пятьдесят восемь лет. У него макроаденома гипофиза. Его оперируем завтра, так что, пожалуйста, оцените его состояние в первую очередь. Будем использовать транссфеноидальный метод. Майк считает, что когнитивные результаты будут лучше, и это имеет смысл».</p><p>И так далее, от койки к койке. К тому времени, когда мы добрались до пятой или шестой, было уже поздно признаваться, что я не понимал почти ничего из сказанного. Более того, я не мог вспомнить суть первых случаев, да и вообще мало что помнил. Я подумал, что позже надо будет вернуться и посмотреть карты этих пациентов.</p><p>Мы протиснулись через вращающиеся двери в женское отделение. Хирург не умолкал: «Это мисс Такая-то, тридцать шесть лет, цистицеркоз». Я снова не знал, что это значит. Следующая пациентка была совершенно голой. Некоторые мужчины тоже были голыми, но ведь это другое… Мне не стоит этого видеть, думал я. Они знают, что я не врач? Мы шли, и я отмечал выражения лиц пациенток. Одна смотрела на меня жалобно, вторая тупо, иные смотрели с волнением, многие не смотрели вовсе.</p><p>Я чувствовал себя не в своей тарелке. Эти люди думали, что я знаю свое дело. И так как я не разубеждал их в этом, было ясно, что мне предстоит нести ответственность за чью-то смерть.</p><p>В педиатрическом отделении было еще хуже. Первый ребенок страдал тяжелой формой гидроцефалии – голова у него была как у инопланетянина, вдвое больше нормального размера. Меня замутило и бросило в жар, я обливался потом. Следующей была девочка, у которой из шеи сзади торчал мягкий мясистый шар. Она лежала, уставившись в стену. Перси Миллер сказал что-то про спинномозговую грыжу. Я перестал слышать его голос, его заглушало громкое биение моего сердца. В глазах у меня потемнело, и, пока шевелящиеся губы Миллера окончательно не скрылись в тумане, я успел подумать: сейчас я стукнусь головой о пол, у меня треснет череп, и я окажусь на одной из этих коек. С чувством странного облегчения я лишился чувств.</p><p>Этот пример из моего первого рабочего дня иллюстрирует многие ключевые черты состояния аффекта, и в том числе тот факт, что, хотя мы не всегда знаем, почему испытываем то или иное чувство, мы всегда знаем, <emphasis>что именно</emphasis> мы чувствуем. В том случае я чувствовал обреченность, которую мысленно связал со своей профессиональной некомпетентностью, за которой скрывались всевозможные непростые чувства, касающиеся моего брата, в том числе мое желание помочь ему и глубокое отождествление с ним. Но непосредственной причиной моего обморока был примитивный телесный рефлекс, напрямую вызванный моими эмоциями.</p><p>Вазовагальный обморок происходит из-за того, что мозг реагирует на нечто тревожащее, обычно на вид крови или что-либо иное, воспринимаемое как угроза телесного повреждения. Этот триггер (регистрируемый миндалевидным телом) активирует ядро одиночного пути в стволе мозга, которое резко замедляет сердцебиение и снижает артериальное давление. В свою очередь, это приводит к сокращению кровоснабжения мозга, и вы теряете сознание.</p><p>Зачем нам этот врожденный рефлекс? Ответ в том, что в результате уменьшается приток крови и таким образом предотвращается кровотечение в ожидании возможной травмы<a type="note" l:href="#c_146">{146}</a>. Такие рефлекторные обмороки возникают только у человека, из-за нашего прямохождения и большого мозга, требующего более активной работы сердца. (Поэтому гипотеза, согласно которой обмороки – это способ притвориться мертвым, неубедительна.) В целом вазовагальный рефлекс скорее повышает, чем понижает шансы выжить после телесных повреждений; во всяком случае, кровоснабжение мозга восстанавливается сразу, как только вы приняли горизонтальное положение.</p><p>Разберем другой пример<a l:href="#c_147" type="note">{147}</a>. Дыхание обычно контролируется автоматически: пока уровни кислорода и углекислого газа у нас в крови остаются в пригодных для жизни пределах, нам не нужно сознательно контролировать дыхание, чтобы дышать. Но когда содержание этих газов в крови выходит за границы нормы, необходимость регулировать дыхание вторгается в сознание – в форме острого ощущения, описываемого как удушье. Выходящие за пределы нормы показатели уровня газов в крови – сигнал того, что требуется что-то делать. Например, срочно убрать препятствие, заслоняющее приток воздуха, или выбраться из помещения, наполненного углекислым газом. Здесь дыхательная регуляция проникает в наше сознание через внутреннюю систему предупреждения, и мы чувствуем тревогу – в данном случае связанную с угрозой удушья.</p><p>Простейшие формы чувств – голод, жажда, желание спать, мышечная усталость, тошнота, ощущение холода, потребность в мочеиспускании и дефекации и тому подобное – как будто не похожи на аффекты, но на самом деле это они и есть. Отличие аффективных состояний от других психических состояний заключается в том, что они наделены гедонистической валентностью: они ощущаются как «хорошие» или «плохие». Вот чем аффективные ощущения типа голода и жажды отличаются от сенсорных типа зрительных и слуховых. Вид чего-либо и звук не обладают внутренней ценностью – но ею обладает чувство<a l:href="#c_148" type="note">{148}</a>.</p><p>Валентность чувства – хорошее оно или плохое – сообщает вам нечто о состоянии биологической потребности, на которой оно основывается. Например, жажду чувствовать неприятно и приятно ее утолять, поскольку вам необходимо поддерживать количество воды в организме на уровне, обеспечивающем выживание. То же относится к неприятному чувству голода и приятному чувству насыщения, которое возникает после еды. Иными словами, удовольствие и неудовольствие информируют вас о том, как у вас обстоит дело с удовлетворением биологических потребностей. Валентность отражает систему ценностей, лежащую в основе всей биологической жизни, – выживать и размножаться «хорошо», а не делать этого «плохо».</p><p>Разумеется, каждая особь руководствуется не напрямую этими биологическими ценностями, а скорее субъективными ощущениями, которые они порождают, даже если мы и понятия не имеем о том, какие биологические ценности за ними стоят, и даже если мы сознательно их не одобряем. Например, мы едим сладости потому, что у них приятный вкус, а не потому, что они, как правило, высококалорийны, но это биологическая причина, по которой их вкус кажется нам приятным. Аффекты рассказывают нам долгую эволюционную историю, о которой мы даже не задумываемся. Как и в случае с вазовагальным рефлексом, мы осознаем только свои чувства.</p><p>Я использую понятие «неприятное», а не «боль», так как мозгу известно множество различных типов приятного и неприятного. Голод неприятен, и приятно утолить его, поев; ощущение переполненного кишечника неприятно, и приятно облегчить его путем дефекации; боль неприятна, и приятно устранить ее источник. Всё это телесные аффекты, но то же относится и к эмоциональным. Горечь разлуки неприятна, и мы реагируем на нее тем, что ищем воссоединения. Страх неприятен, и мы устраняем его, убегая от опасности (а иногда – падая в обморок). Угроза удушья, голод, сонливость – все это неприятные ощущения, но они неприятны каждое по-своему. Напротив, избавление от них приятно, но тоже по-разному.</p><p>Различные чувства сигнализируют о различных биологически значимых ситуациях, и каждое из них побуждает нас сделать что-то свое: нельзя утолить голод, опорожнив мочевой пузырь, и нельзя облегчить мочевой пузырь, поев. Вспомним, что говорил Дамасио о пациенте Б.: «Сообщал о чувстве голода, жажды и желании опорожниться и вел себя соответственно». Иначе он бы не выжил.</p><p>Чувства побуждают живых существ, в том числе нас, делать что-то нужное. В этом смысле они являются показателями запроса на действие. Если вам душно, нужно сделать то, что восстановит баланс газов в крови. При переохлаждении нужно совершить действие, которое вернет вас в пригодный для жизни диапазон температуры. Ощущаете горечь разлуки – значит, нужно воссоединиться с близким человеком. И так далее. На языке теории управления<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> нарушение баланса газов в крови, падение температуры, тоска по близким, приближение хищника – это сигналы ошибок, и действия, к которым они побуждают, направлены на то, чтобы эти ошибки <emphasis>исправить</emphasis>. Разрешение аффекта, скажем, через насыщение означает, что ошибка успешно исправлена, после чего она исчезает с радаров сознания.</p><p>Мы снова вступаем на территорию, которая может показаться странно знакомой психоаналитикам. Фрейд, как мы помним, определял влечение как «мерило работы, которая требуется от психики вследствие ее связи с физическим». Теперь вы видите, как тесно аффекты связаны с влечениями; они являются их субъективным проявлением. Аффекты – это наш способ осознания влечений; они говорят нам, хорошо или плохо обстоят у нас дела в отношении конкретных потребностей, мерилом которых они являются.</p><p>Вот для чего служат аффекты: они передают информацию о том, <emphasis>какие</emphasis> биологические процессы протекают у нас хорошо или плохо, и побуждают нас что-то с этим сделать. В этом отношении аффективные ощущения отличаются от перцептивных. Философы часто размышляют о возможности так называемой инверсии квалиа. Откуда мне знать, что красный цвет, который вижу я, – тот же, который видите вы? Не кажется ли вам синим тот цвет, который я воспринимаю как красный? Проблема чужого сознания предполагает, что узнать это невозможно, так как мы оба покажем на одни и те же объекты и скажем, что они «красные». Но то, что верно для зрительного восприятия, неверно для эмоционального переживания. Сам по себе красный цвет не вызывает никаких чувств, отличных от тех, что вызывает синий, поэтому их можно произвольно поменять местами без каких-либо физических последствий.</p><p>Однако это неприменимо к чувствам – нельзя поменять местами голод с позывом к мочеиспусканию или страх с горечью разлуки. Одно чувство (страх) побуждает вас бежать от чего-то, другое (горечь разлуки) побуждает вас искать кого-то. Чувство неотделимо от состояния организма, которому оно сопутствует<a l:href="#c_149" type="note">{149}</a>. Если поменять их местами, вы почувствуете непреодолимое желание сбежать от близкого человека и станете в слезах искать встречи с выслеживающим вас хищником. Если поменять местами то, что вы субъективно воспринимаете как красный и синий цвета, это не вызовет никаких последствий, но если поменять местами чувство страха с горечью разлуки (или голод с позывом к мочеиспусканию), вы просто не выживете<a type="note" l:href="#c_150">{150}</a>.</p><p>Вторая особенность чувств, которую следует отметить, – они <emphasis>всегда осознанны</emphasis>. Чувство, которое не осознается, – это не чувство. Это верно по определению, как я уже говорил, но это верно и в силу одной специфической особенности физиологии мозга. Почему это так, мы узнаем в следующей главе, где будут обсуждаться мозговые механизмы возбуждения. Пока я хочу убедить вас, что чувства всегда, без исключений, осознанны. Я не имею в виду, что все мозговые механизмы, регулирующие потребности, являются сознательными, но я имею в виду следующее: важно, <emphasis>ощущается данная потребность или нет</emphasis>. Ваш водно-солевой баланс может постоянно меняться незаметно для вас, но когда вы это ощутите, вам захочется пить. Можно объективно быть в опасности и не замечать этого, но как только вы это почувствуете, то будете искать способы спастись.</p><p>Различные вещи требуют разных названий, и разница между ощущаемым и неощущаемым вызывает необходимость в терминологическом разграничении. «Потребности» не тождественны «аффектам». Потребности организма могут регистрироваться и регулироваться <emphasis>автономно</emphasis>, как в случае с сердечно-сосудистым и дыхательным контролем, терморегуляцией и метаболизмом глюкозы. Эти функции называются вегетативными, и не зря: ничего сознательного в них нет. Отсюда термин «автономный рефлекс». Сознание включается в уравнение только тогда, когда вы ощущаете эти потребности. То есть когда они требуют от <emphasis>вас</emphasis> действий. (Пожалуйста, обратите внимание на то, что «влечения служат мерилом работы, требуемой от <emphasis>психики»</emphasis>; некоторые потребности никогда не побуждают к самостоятельным действиям и потому никогда не становятся осознанными. Печально известный медикам пример – кровяное давление; вы не в курсе его подъемов и спадов, пока не станет слишком поздно.)</p><p>Эмоциональные потребности тоже могут управляться автоматически, посредством поведенческих стереотипов, таких как инстинкты (врожденные стратегии выживания и размножения, которые Фрейд ставил в центр своей концепции бессознательного). Но эмоциональные потребности обычно труднее удовлетворить, чем физические, по причинам, которые я еще объясню в этой главе. Вот почему чувства, возбуждаемые ими, как правило, более устойчивы. Чувство исчезает из сознания тогда, когда потребность, о которой оно сообщает, удовлетворена.</p><p>Третье, что нужно отметить в отношении чувств, – ощущаемые потребности обладают <emphasis>приоритетом</emphasis> перед неощущаемыми. Мы постоянно имеем дело со множеством потребностей. Вегетативные функции, такие как энергетический баланс, дыхательный контроль, пищеварение, терморегуляция и тому подобное, задействованы постоянно, как и разнообразные стереотипные виды поведения. Невозможно ощущать все это одновременно, хотя бы потому, что одномоментно вы можете <emphasis>совершить лишь одно действие</emphasis> (или всего несколько действий). Приходится делать выбор. Он делается в зависимости от <emphasis>конкретных обстоятельств</emphasis>. Приоритеты определяются <emphasis>относительной</emphasis> силой ваших потребностей (мощностью сигналов ошибок) <emphasis>по отношению</emphasis> к набору возможностей, которые вам позволяют текущие обстоятельства. Вот простой пример. Пока я читаю лекцию, мой мочевой пузырь постепенно переполняется, но я не ощущаю возрастающего давления до конца лекции, после чего мне внезапно хочется в туалет. Я <emphasis>осознаю</emphasis> сигнал ошибки из-за смены обстоятельств. В этот момент, ощутив возможность, моя физическая потребность становится осознанной в виде чувства<a type="note" l:href="#c_151">{151}</a>.</p><p>Подобная расстановка потребностей по приоритетам имеет важные последствия. Самое важное из них то, что, <emphasis>когда вы осознаете потребность, когда она ощущается, она управляет вашим произвольным поведением</emphasis>.</p><p>Что значит произвольное? Это значит – противоположное автоматическому. Значит – подлежащее <emphasis>выбору</emphasis> здесь и сейчас. Выбор можно сделать, только если он основан на системе ценностей, определяющей, что такое «хорошо» и что такое «плохо». В противном случае ваши реакции на непривычные события будут случайными. Здесь мы завершаем круг и возвращаемся к самому фундаментальному свойству аффекта – его валентности. Вы решаете, что надо делать и чего делать не надо, на основании <emphasis>ощущаемых последствий ваших действий</emphasis>. Это закон аффекта. Таким образом, произвольное поведение, руководимое аффектом, обладает огромным эволюционным преимуществом перед непроизвольным: оно освобождает от оков автоматизма и позволяет нам выжить в непредвиденных обстоятельствах.</p><p>Тот факт, что произвольное поведение всегда осознанно, раскрывает глубочайшее биологическое значение чувства: оно руководит нашим поведением в условиях <emphasis>неопределенности</emphasis>. Оно позволяет нам в самый разгар событий мгновенно определить, какой способ действий лучше или хуже другого. В приведенном выше примере с удушьем регуляция баланса газов у вас в крови осознается, когда у вас нет готового решения, как сохранить его в физиологически приемлемых пределах. Например, выбегая из переполненного углекислым газом помещения, как узнать, куда надо свернуть? Вы никогда прежде не оказывались в такой ситуации (не были в горящем здании, тем более именно в этом), поэтому никак не можете предвидеть, что делать. И теперь вам приходится принимать решение, бежать в ту или другую сторону, вверх или вниз и так далее. Вы принимаете его, <emphasis>прочувствовав путь решения проблемы</emphasis>: чувство удушья усиливается или ослабевает в зависимости от того, в верном направлении вы бежите или нет, то есть в зависимости от того, снижается или повышается доступность кислорода.</p><p>Осознанное чувство тревоги при удушье задействует иные нейронные структуры и химические вещества, чем те, что отвечают за бессознательную регуляцию дыхания, и точно так же чувство голода запускает иные системы мозга, чем те, что отвечают за автономную регуляцию энергетического баланса. Наука никогда не открыла бы этих фактов, если бы продолжала игнорировать чувства.</p><p>О чувствах можно еще многое рассказать – например, то, как они позволяют <emphasis>учиться на опыте</emphasis> (в соответствии с законом аффекта), как они соотносятся с мышлением, но отмеченных мною моментов достаточно, чтобы вкратце объяснить, <emphasis>почему</emphasis> мы чувствуем. Я описал, как чувство дополняет репертуар механизмов, которые мы, живые существа, используем для выживания и размножения. Это то, что психология привносит в биологию. Механизмы выживания определялись естественным отбором, но, как только в процессе эволюции развились чувства – то есть уникальная способность нас, сложных организмов, <emphasis>регистрировать собственные состояния</emphasis>, – во Вселенной появилось нечто совершенно новое: субъективность.</p><p>Трудно представить себе физическую боль без чувства боли: боль и есть болевое ощущение. Но как обстоит дело с более тонкими аффективными состояниями, которые мы называем настроениями и эмоциями? Нужно ли испытывать чувство счастья для того, чтобы быть счастливым? Разве не бывает часто так, что мы не сразу распознаем у себя приступ плохого настроения, чтобы прийти к заключению, что мы расстроены, и так далее?</p><p>Мы начали рассматривать аффект с его телесных форм. Это потому, что они дают нам простейшие примеры и, несомненно, возникли первыми в ходе эволюции. Я думаю, что «на заре сознания» не было ничего сложнее валентных соматических ощущений. Сейчас же я хочу продемонстрировать, что человеческие эмоции являются усложненными разновидностями тех же самых ощущений. Они тоже в конечном итоге представляют собой сигналы ошибок, регистрирующие отклонения от ваших предпочтительных с точки зрения биологии состояний и сообщающие вам, к чему ведут предпринимаемые вами шаги – становится ли вам лучше или хуже.</p><p>К несчастью, в современной нейропсихологии нет единой общепринятой классификации аффектов. Я провожу четкие различия между телесными и эмоциональными аффектами, но в природе таких четких разграничений нет. Проводя эту границу, я следую классификации Яака Панксеппа, получившей широкое – но не всеобщее – признание. Телесные аффекты, которых великое множество, он далее подразделял на интероцептивные (гомеостатические) и экстероцептивные (сенсорные) подтипы. Голод и жажда, например, являются гомеостатическими аффектами, тогда как боль, удивление и отвращение – сенсорными<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Итак, уточним: согласно Панксеппу, аффекты бывают трех типов – гомеостатические, сенсорные (оба эти типа телесные) и эмоциональные (в которых участвует тело, но которые не могут быть описаны как телесные ни в каком элементарном смысле). Например, тоска по брату – эмоциональное состояние; оно не телесно в том смысле, в котором телесны голод и боль.</p><p>Панксепп основывал свою классификацию на результатах исследований с использованием метода <emphasis>глубокой стимуляции мозга</emphasis>, которые он со своими учениками, как и многие его предшественники, провел на тысячах животных. Я много раз бывал у него в лаборатории, и это был настоящий зоопарк, в котором в разные времена находились многочисленные голуби, куры, собаки, морские свинки, крысы и желтобрюхие полевки. (Болезнь, от которой он в итоге умер, была, вполне возможно, вызвана слишком частыми контактами с какими-то из этих животных, скорее всего птицами.)</p><p>Несомненно, Яак сопереживал этим животным, даже любил их. Но приходится признать и то, что они в огромном количестве приносились в жертву науке, без их на то согласия. Печальная ирония состоит в том, что именно благодаря исследованиям Панксеппа мы знаем почти наверняка, что перечисленные выше животные – чувствующие существа, подверженные сильным эмоциям, которые, по сути, ничем не отличаются от ваших и моих переживаний. Эти открытия, а также все большее осознание вытекающих из них проблем этики привели к тому, что последние десятилетия своей жизни Панксепп посвятил изучению лишь позитивных эмоций.</p><p>В дальнейшем, когда я буду в своем повествовании переключаться с данных, полученных при исследованиях на животных, к данным исследований на людях и обратно, я буду делать это преднамеренно. Когда коллеги обвинили Панксеппа в антропоморфизме по отношению к животным, он сказал, что предпочел бы признать себя виновным в зооморфизме по отношению к людям. Цель его экспериментов состояла в том, чтобы установить, какие структуры мозга и нейронные цепи достоверно отвечают за одни и те же аффективные реакции, не только у разных особей одного вида, но и у разных видов. Что же касается эмоциональных аффектов, было выяснено, что семь из них надежно воспроизводятся не только у всех приматов, но и <emphasis>у всех млекопитающих</emphasis> путем стимуляции одних и тех же мозговых структур одними и теми же веществами. (Многие из них можно вызвать также у птиц, а некоторые – у всех позвоночных.) О древности этих эмоций говорит тот факт, что млекопитающие отделились от птиц около 200 млн лет назад. Тем не менее поскольку люди – это млекопитающие, в дальнейшем я собираюсь сосредоточить внимание на этих семи типах аффектов. Насколько известно, они представляют собой <emphasis>базовые</emphasis> составляющие всего эмоционального репертуара человека. Все наши бесчисленные радости и горести, по-видимому, являются результатом деятельности этих семи систем, взаимодействующих друг с другом, в сочетании с высшими когнитивными процессами.</p><p>Вероятно, самая известная альтернативная классификация базовых эмоций (как их принято называть) принадлежит Полу Экману<a type="note" l:href="#c_152">{152}</a>. Разногласия возникают преимущественно из-за того, что Экман использовал иной метод, чем Панксепп, а именно он изучал выражения лица и связанные с ними виды поведения. Как давно отметил Чарльз Дарвин в работе «Выражение эмоций у человека и животных» (The Expression of Emotions in Man and Animals, 1872), они отличаются заметным сходством у всех млекопитающих. Тем не менее, хотя Панксепп и Экман классифицируют аффекты по-разному (например, Экман считает отвращение эмоциональным аффектом, тогда как Панксепп – сенсорным), в отношении самих аффектов имеется полное согласие. Так как никто на самом деле не сомневается, что отвращение существует, в каком-то смысле не так уж и важно, как мы его классифицируем.</p><p>Один из самых известных противников такой позиции – Лиза Фельдман-Барретт. Но и в этом случае разногласия можно объяснить главным образом методологическими различиями<a l:href="#c_153" type="note">{153}</a>. Она в основном исследует то, что люди сами сообщают о своих эмоциях, и предсказуемо обнаруживает огромную вариабельность описаний и анализа чувств у разных людей (и в разных культурах). Это никак не опровергает того факта, что за социальным конструктом скрываются базовые природные типы эмоций. Далее я проиллюстрирую механизмы возникновения подобной вариабельности, но, если коротко, ее можно объяснить тем, что наши рефлексы и инстинкты дают нам лишь самые основные, примитивные инструменты для выживания и репродуктивного успеха, но они вряд ли могут обеспечить нас средствами, подходящими для множества самых разных непредвиденных ситуаций и условий, в которых мы оказываемся. Поэтому для того, чтобы приспосабливаться, нам необходимо дополнять врожденные реакции обучением на собственном опыте. То, что люди делают это с такой легкостью, – главная причина, по которой, к счастью или к сожалению, мы смогли подчинить себе мир до такой степени, как сейчас.</p><p>Инстинктивные программы, которые лежат в основе действий у людей, обычно настолько обусловлены обучением, что уже не распознаются как инстинктивные. Однако инстинкты и рефлексы в неявной форме всегда присутствуют. На этом представлении основана вся психоаналитическая теория: если постараться, за эксплицитными намерениями всегда можно различить имплицитные инстинктивные склонности.</p><p>Приведу краткий перечень инстинктивных эмоций по классификации Панксеппа<a l:href="#c_154" type="note">{154}</a>. По-своему классифицируя аффекты, разные ученые используют и разные термины. Свои термины для обозначения базовых эмоций Панксепп писал прописными буквами, чтобы отличить их от понятий, используемых в разговорной речи, – таким образом он обозначал, что имеет в виду все функции мозга целиком, а не только чувства.</p><empty-line/><p>1. ВОЖДЕЛЕНИЕ. Мы не испытываем половое возбуждение постоянно. Эротическое чувство проникает в сознание лишь тогда, когда потребность в сексе начинает преобладать над всеми остальными мотивами, а это происходит в связи с меняющимися потребностями и возможностями. Когда возникает сексуальное желание, вы его ощущаете, и вашими действами руководят эротические чувства. Когда вы находитесь в состоянии полового возбуждения, вы обращаете внимание на иные детали, чем, скажем, в состоянии страха, и ведете себя тоже иначе. В этом отношении ваше экстероцептивное сознание и произвольное поведение определяются вашим внутренним состоянием; вы воспринимаете окружающий мир по-разному – в результате на вас в буквальном смысле слова обрушиваются различные переживания – в зависимости от того, что вы чувствуете. Вот почему не так просто одновременно испытать сексуальное возбуждение и ужасное отвращение; невозможно отдать приоритет и тому и другому сразу. Когда на первом месте стоит потребность в безопасности, сексуальные мотивы вытесняются из вашего сознания.</p><p>Неясно, следует ли классифицировать ВОЖДЕЛЕНИЕ как телесный или эмоциональный аффект. Некоторые даже сомневаются, что половое влечение является потребностью. Это замечательный пример разницы между (бессознательными) потребностями и порождаемыми ими (сознательными) аффектами. Совершая половой акт, мы обычно не пытаемся исполнить свой биологический долг. На самом деле мы очень часто надеемся, что размножения <emphasis>не</emphasis> произойдет. Как и в случае со сладким вкусом / калорийностью, нас – субъективных существ – мотивирует не репродуктивный успех, а эротическое удовольствие. То есть нами движут <emphasis>чувства</emphasis>. Но живые организмы <emphasis>должны</emphasis> размножаться, по крайней мере, в среднем. Вот почему в результате естественного отбора секс стал прежде всего субъективно приятным.</p><p>Я говорю «в среднем», так как к появлению потомства приводят не все половые акты, а лишь некоторое их число, достаточное для выживания вида. Об этом свидетельствует еще один важный принцип, а именно ограниченная полезность врожденных форм поведения для удовлетворения наших эмоциональных потребностей. В сексе врожденные аспекты сводятся фактически лишь к набуханию гениталий, выделению смазки, лордозу (выгибанию спины, благодаря которому влагалище открывается для пенетрации), залезанию самца на самку, проникновению, фрикциям и эякуляции. Вкупе с этими рефлексами поглаживание клитора или пениса (это гомологичные органы) в определенном ритме вызывает приятные ощущения, которые предваряют разрядку полового напряжения, что в конечном итоге приводит через оргазм к удовлетворению. Эти непроизвольные механизмы не обеспечивают нас средствами для решения трудной задачи – убедить других людей, в особенности тех конкретных, которые нам нравятся, подчиниться нашему желанию заняться с ними сексом. Главная причина, по которой эмоциональные потребности труднее удовлетворить, чем телесные, заключается в том, что в них, как правило, вовлечены другие разумные, наделенные чувствами действующие лица, у которых есть собственные потребности; это не просто неодушевленные объекты, вроде пищи и воды. Чтобы удовлетворить сексуальные потребности, нам, следовательно, необходимо дополнять наше врожденное знание другими навыками, приобретенными в результате обучения. Одного этого факта достаточно, чтобы объяснить широкое разнообразие сексуального поведения у людей, наряду с типичным поведением, сформированным естественным отбором.</p><p>Отметим, что обучение не <emphasis>стирает</emphasis> рефлексов и инстинктов; оно развивает и дополняет их, доминирует над ними, но они никуда не деваются. Уличные фонари освещают ночью дорогу, но полностью разогнать темноту они не могут. Обычный механизм обновления долговременной памяти, реконсолидация (о которой я расскажу в главе 10), не работает для рефлексов и инстинктов. А все потому, что рефлексы и инстинкты не являются воспоминаниями; это – фундаментальные склонности, жестко запрограммированные для каждого вида естественным отбором.</p><p>Наш спектр форм сексуального поведения расширяется еще больше за счет того, что нейронные цепи, отвечающие за чисто женский и чисто мужской тип ВОЖДЕЛЕНИЯ, имеются у каждого млекопитающего. Какая тенденция будет доминировать, определяется разнообразными факторами, в том числе генетическими, а также особенностями внутриутробного развития<a l:href="#c_155" type="note">{155}</a>. Не стану здесь вдаваться в анатомические и химические подробности, за исключением того, что и у мужчин, и у женщин нейронные цепи начинаются в гипоталамусе и заканчиваются в околоводопроводном сером веществе, сокращенно ОВСВ. (Расположение ОВСВ приводилось на <a l:href="#x8_x_8_i21">рисунке 6</a>. Вскоре вы узнаете, почему это важно.) Иными словами, эти цепи полностью подкорковые<a l:href="#c_156" type="note">{156}</a>.</p><empty-line/><p>2. ПОИСК. Все телесные потребности (включая сексуальные), которые регистрируются «детекторами потребностей», расположенными главным образом в медиальной зоне гипоталамуса, активируют это второе эмоциональное влечение, уже упомянутое в главе 1. Оно почти синонимично фрейдовскому понятию «либидо», правда, Фрейд не знал, что ВОЖДЕЛЕНИЕ всего лишь запускает эту систему: ВОЖДЕЛЕНИЕ и ПОИСК не одно и то же. ПОИСК вызывает исследовательское поведение, сопровождающееся сознательным чувством, которое можно охарактеризовать как предвкушение, интерес, любопытство, энтузиазм или оптимизм. Представим себе собаку в поле: независимо от того, каковы ее текущие телесные потребности, инстинкт поиска подталкивает ее к позитивному взаимодействию с окружающей средой, чтобы она могла их удовлетворить. В окружающей среде есть практически все, что нужно нам, живым существам: благодаря поисковому поведению мы, можно сказать, почти случайно узнаем, что может удовлетворить каждую из наших потребностей. Таким образом мы кодируем причинно-следственные связи между потребностями и тем, что их удовлетворяет. Вот еще одна иллюстрация того, как стереотипные инстинкты приводят к индивидуализированному научению.</p><p>ПОИСК нетипичен среди базовых эмоций в том отношении, что он <emphasis>проактивно</emphasis> взаимодействует с неопределенностью. Отсюда проистекают виды поведения, связанные с поиском новизны и даже риском. Поисковый инстинкт заставляет нас исследовать интересующие нас вещи, чтобы знать, чего ожидать, встретившись с ними в будущем. Например, исследовав конкретные кусты и узнав, что в них скрывается, собака будет меньше интересоваться ими в следующий раз. Поэтому ПОИСК – наша эмоция «по умолчанию». Когда мы не охвачены каким-то другим (направленным на выполнение определенной задачи) аффектом, наше сознание склоняется в сторону этого обобщенного чувства интереса к окружающему миру.</p><p>Анатомически ПОИСКОВАЯ цепь нейронов начинается в вентральной области покрышки ствола мозга, откуда она поднимается вверх, через латеральную зону гипоталамуса к прилежащему ядру, миндалевидному телу и лобной коре (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>). В химическом плане ее основной нейромодулятор – это дофамин, «вещество снов» (глава 1)<a type="note" l:href="#c_157">{157}</a>. В связи с этим открывается интересный факт, а именно что ПОИСК может запускаться даже во время сна, вследствие запросов на работу психики, приводящих к действиям по разрешению проблемы, которые должны руководствоваться осознанными чувствами. Поэтому мы видим сны.</p><empty-line/><p>3. ГНЕВ. Через ПОИСК мы взаимодействуем с миром позитивно, с оптимистической верой в то, что наши потребности будут удовлетворены. Однако дела не всегда идут хорошо. Эволюционная предыстория снабдила нас рефлексами и инстинктами, надежно предсказывающими способы удовлетворения наших телесных потребностей, и точно так же мы рождаемся с эмоциональными склонностями, которые подсказывают способы, как можно избавиться от неприятностей. В трудных ситуациях универсального значения на первое место выходят соответствующие чувства и управляют поведением. Таким образом мы избавлены от биологических затрат, связанных с необходимостью заново изобретать механизмы, позволившие нашим предкам выживать и оставлять потомство. Эмоции – ценное наследие. Они передают врожденные навыки выживания – имплицитное, бессознательное знание – в сознательной форме чувств, способных эксплицитно руководить нашими действиями.</p><p>Когда запускается система ГНЕВА – а запускает ее все, что мешает удовлетворить текущие потребности, – в сознании возникают чувства в диапазоне от раздражения и разочарования до слепой ярости. Тогда запускаются такие рефлексы и инстинкты, как пилоэрекция<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>, выпускание когтей, шипение, рычание, оскаливание зубов, затем следует аффективная атака – животное кидается на объект, вызывающий ярость, кусает, лягает или бьет его до победного конца.</p><p>Почему мы <emphasis>ощущаем</emphasis> аффекты, сопровождающие подобное поведение? Ответ будет все тем же: чувства сообщают нам о том, как у нас идут дела, хорошо или плохо, в то время как мы пытаемся избавиться от препятствия, которое нередко в это же время пытается избавиться от нас. Мы ощущаем сладость победы или горечь поражения. Этим обусловлено наше дальнейшее поведение, включая вероятность того, что возобладает боль (сенсорный аффект, подавляемый во время аффективной атаки), которая может вытеснить ГНЕВ, остановить драку или привести к бегству.</p><p>Как все это может происходить автоматически, без непрерывной сознательной оценки? Этот вопрос в еще большей степени относится к роли аффекта в <emphasis>мышлении</emphasis> – теме, которую мы теперь можем плодотворно обсудить. Мышление – это «виртуальное» действие, способность что-то моделировать в своем воображении, которая, по очевидным биологическим причинам, сохраняет нам жизнь. Эта способность не уникальна для человека, но у нас она особенно хорошо развита. Итак, давайте рассмотрим это на конкретном примере. Представим себе такую ситуацию (из моего личного опыта). Я школьник, которого ругают в кабинете директора. Я все больше и больше злюсь. Инстинктивная реакция в таком случае – аффективная атака. Однако я <emphasis>задумываюсь</emphasis> о возможных последствиях. Поэтому вместо того, чтобы наброситься на директора, я подавляю инстинктивное побуждение к действиям и <emphasis>представляю</emphasis> себе возможные альтернативы; я пытаюсь прочувствовать каждое из них. В конце концов я останавливаюсь на удовлетворившем меня решении: выйдя из кабинета, тайком проколоть шины его автомобиля. Таким образом я умеряю свой ГНЕВ, избегая катастрофических для меня последствий. Это еще одно наглядное объяснение, почему врожденные поведенческие стереотипы должны дополняться обучением на собственном опыте, включая воображаемую форму опыта – мышление. Когда мы сталкиваемся с фрустрациями в реальной жизни, в которых часто задействован <emphasis>конфликт</emphasis> потребностей (в данном случае ГНЕВ против СТРАХА), инстинктивных решений недостаточно. Но еще раз, пожалуйста, обратите внимание на то, что, дополняя инстинктивные реакции, обучение не уничтожает их. Я решил не бросаться на директора, но желание это сделать осталось и возникнет в будущем снова в похожих ситуациях. (Это не уникальная особенность человека. Собаке, наверное, недоступно подобное решение, но приматы в таких случаях идут на всевозможные ухищрения<a type="note" l:href="#c_158">{158}</a>.)</p><p>Эмоции типа ГНЕВА – не просто чувства. Эмоции играют фундаментальную роль в выживании. Представьте себе последствия наших действий, если бы мы не заявляли свои права на доступные ресурсы и не препятствовали другим забрать нашу долю. Если бы мы не могли испытывать фрустрации, раздражение или гнев, у нас не было бы мотива бороться за то, что нам нужно, и в этом случае мы рано или поздно погибли бы. Биологическую функцию эмоций легко упустить из виду в цивилизованных условиях, в которых мы живем сегодня. Но мы ведем этот образ жизни (оседлый, с искусственными законами, регулирующими социальное поведение) всего около 12 000 лет. Цивилизация – совсем недавно возникшая особенность жизни млекопитающих; она никак не сказалась на устройстве нашего мозга.</p><p>Для сознательного мышления нужна кора головного мозга. Но для чувств, направляющих мышление, она не требуется. Нейронная цепь, отвечающая за ГНЕВ, почти целиком расположена в подкорковых структурах мозга и, как и все остальные аффективные цепочки, заканчивается в ОВСВ ствола мозга<a l:href="#c_159" type="note">{159}</a>.</p><empty-line/><p>4. СТРАХ. Возможность выбора между реакциями «бей/беги» демонстрирует, что аффективная атака – не всегда лучший способ справиться с противником. Контекстуальные факторы, различающие бой и бегство, закодированы в миндалевидном теле, которое отвечает за реакции как ГНЕВА, так и СТРАХА<a type="note" l:href="#c_160">{160}</a>.</p><p>Большинство млекопитающих изначально «знает», что некоторые вещи по своей природе опасны. Так, новорожденные грызуны замирают при встрече с одной-единственной кошачьей шерстинкой – хотя у них никогда не было опыта знакомства с кошками и они не знают, как кошки относятся к мышам. Несложно понять, отчего это так: если бы каждой мыши приходилось учиться на опыте, как реагировать на кошек, мышам бы пришел конец. И снова мы убеждаемся в огромном биологическом значении эмоций.</p><p>Нас, людей, пугают такие опасности, как высота, темные места и существа, ползущие или скользящие по направлению к нам, и мы избегаем их с помощью тех же инстинктов и рефлексов, которые имеются и у других млекопитающих, – мы замираем или бежим. В отличие от вазовагального обморока, рефлекса, о котором шла речь выше, эти виды избегающего поведения стимулируются учащенным дыханием, учащенным сердцебиением и перенаправлением тока крови от пищеварительной системы к скелетной мускулатуре. (Отсюда «медвежья болезнь», связанная с сильным страхом.) Как и в случае других эмоций, осознанное чувство страха указывает вам, приближаетесь вы к опасности или удаляетесь от нее.</p><p>В этом отношении представляет интерес случай пациентки С. М., информация о которой была впервые опубликована, когда ей было около 30 лет. У женщины был диагностирован синдром Урбаха – Вите, редкое генетическое заболевание, при котором происходит двусторонняя кальцификация миндалевидных тел. Она вообще не испытывала страх. Как следствие произошло следующее:</p><cite><p>[Она] стала жертвой множества преступлений, а также травматических и опасных для жизни происшествий. Ей угрожали ножом и огнестрельным оружием, ее чуть не убили во время эпизода семейного насилия и не раз угрожали смертью. Несмотря на то что многие из этих ситуаций представляли опасность для ее жизни, С. М. не выказывала никаких признаков отчаяния, беспокойства и прочих поведенческих реакций, обычно связанных с подобными происшествиями. Чрезмерное количество травматических событий в жизни С. М. можно объяснить… выраженным нарушением у нее способности определять надвигающиеся угрозы в окружающей среде и обучаться избегать потенциально опасных ситуаций<a type="note" l:href="#c_161">{161}</a>.</p></cite><p>Мне довелось изучать многих подобных пациентов, так как синдром Урбаха – Вите необычайно часто встречается в Намакваленде, глухом уголке Южной Африки, который находится как раз неподалеку от тех мест, где я родился. (Дефектный ген попал туда вместе с одним немецким колонистом, а затем сконцентрировался в изолированном сообществе.) Особенно интересными мне показались сны таких людей – короткие, простые и явно выражающие желания. Одна из пациенток, которую я наблюдал и у которой муж был безработным, рассказала о своем сне так: «Мой муж нашел работу, я была очень рада». Другой пациентке, матери ребенка-инвалида, приснилось, что ее дочь может ходить, и она была этому очень рада. Третьей женщине, у которой умер отец, снилось, что она «опять видела отца и была очень рада». Подобные сны типичны для больных с синдромом Урбаха – Вите, которые даже не представляют, что такое страх, и не ожидают опасностей от исполнения любых своих желаний<a l:href="#c_162" type="note">{162}</a>.</p><p>У большинства людей, по-видимому, с рождения присутствуют некие специфические триггеры СТРАХА. Вы можете представить, что случилось бы, если бы каждому из нас приходилось узнавать на собственном опыте, что будет, если прыгнуть со скалы или схватить руками ядовитую змею? Вот почему нашими предками стали те, которые чувствовали, что делать этого не стоит. Те же, кто попытался это сделать, нашими предками не смогли стать, так как не оставили потомства. У нас есть все причины быть благодарными за такое наследие.</p><p>Тем не менее мы должны снова и снова узнавать, чего еще следует бояться. Мы узнаем из опыта – в том числе и путем размышлений, – что вред могут причинить не только змеиные укусы и падение с головокружительной высоты. Эволюция не могла предсказать, например, появления электрических розеток и ударов током, хотя они не менее опасны, чем змеи. Кроме того, в дополнение к нашим инстинктивным реакциям нам нужно учиться тому, что следует делать, когда мы боимся. С точки зрения адаптации не следует замирать или бежать всякий раз, когда вас что-то пугает, так же как и нападать на всякого, кто вас злит. Должно быть, вы уже поняли, какую роль осознанные чувства играют в этом процессе обучения – они сообщают вам, что может дать результат, а что нет, прежде чем станет слишком поздно, и таким образом помогают вам выжить.</p><p>Обусловливание страхом дает важные дополнительные сведения о том, что сознательно, а что нет. Одна из его специфических особенностей – «обучение с одного раза»: вам достаточно всего один раз сунуть палец в розетку, чтобы больше не захотелось делать это снова. Несложно понять почему: вам повезло выжить в первый раз, так зачем повторять этот опыт? Однако, как и в случае со всеми биологическими механизмами, лежащими в основе эмоций, вам не нужно знать этого ни в каком «декларативном» смысле; обусловливание просто происходит автоматически. Это потому, что обусловливание СТРАХОМ не требует участия коры. Оно может произойти в раннем детстве, даже до созревания гиппокампа (кортикальной структуры, отвечающей за формирование декларативной долговременной памяти). По этой причине, совсем как в примере, приведенном Клапаредом, многие здоровые с неврологической точки зрения люди чего-нибудь боятся и не знают почему.</p><p>Когнитивисты приписывают это явление «бессознательному» научению, но, как уже отмечалось, исключительно потому, что пренебрегают ролью аффекта. Верно, что многие люди не осознают причин, по которым они чего-то боятся, но они более чем сознают связанные с этим чувства. А для управления произвольным поведением ничего, кроме чувства, не требуется. Возьмем эксперимент с быстрым показом слов, о котором я писал выше: если слова типа «убийца» и «насильник» подсознательно ассоциируются с лицом А, а «добрый» и «щедрый» – с лицом Б, при последующем задании испытуемые при выборе будут отдавать предпочтение одному из этих лиц, хотя и не смогут объяснить почему. Выбирая, они руководствуются тем, что называется внутренним чутьем, но чувства запросто могут остаться нераспознанными, поэтому они описываются в когнитивных терминах такими словами, как «догадка»<a l:href="#c_163" type="note">{163}</a>.</p><p>Это во многом объясняет путаницу, которая окружает тему бессознательных эмоций в когнитивистике. Бессознательны не столько сами эмоции, сколько когнитивные элементы, с которыми они связаны. Как мы убедились выше применительно к мышлению, знать, чем вызваны ваши чувства, безусловно, полезно, но это знание не обязательно. Более того, иногда лучше делать что-то, не задумываясь хотя бы потому, что на обдумывание уходит время.</p><p>То же самое относится и к обусловливанию страхом. Как только вы научились чего-то бояться – особенно если вы не осознаете почему, – эта ассоциация становится практически необратимой. По знаменитому выражению Джозефа Леду, память о страшном неизгладима<a l:href="#c_164" type="note">{164}</a>. Это позволяет получить важные сведения о природе бессознательной памяти, о чем я расскажу позже. Пока лишь замечу, что «недекларативные» воспоминания (такие как эмоциональные и процедурные) трудно забываются как раз по той причине, что они бессознательны: они подразумевают меньше неопределенности (т. е. легче поддаются обобщению) и потому менее подвержены контекстуальной ревизии. Именно так приобретенные формы поведения становятся стереотипными и автоматизированными. В той мере, в какой цель познания состоит в том, чтобы научиться удовлетворять свои потребности в окружающем мире, автоматизация психических процессов является идеалом научения.</p><empty-line/><p>5. ПАНИКА/ГОРЕ. Боязнь разлуки (сепарационная тревожность) – отличная от СТРАХА эмоция. Зарождается она в младенчестве, когда вы инстинктивно привязываетесь к матери (или тому, кто в первую очередь о вас заботится). В отличие от обусловливания страхом, но по столь же веским биологическим причинам на ее формирование уходит около шести месяцев: единичного случая родительской заботы недостаточно для того, чтобы ребенок убедился, что на эту заботу можно рассчитывать.</p><p>У млекопитающих при разлуке с объектом привязанности разворачивается стереотипная последовательность действий, начинающаяся с «протестного» поведения, за которым следует «отчаяние». Для фазы протеста характерно ощущение паники, сопровождаемое криками беспокойства и поисковым поведением. Паника часто сочетается с гневом – «где она?», – что вызывает новый конфликт, на этот раз между ПАНИКОЙ/ГОРЕМ и ГНЕВОМ. Одна эмоция вызывает у нас желание удержать того, кто о нас заботится, рядом с собой навсегда, тогда как другая одновременно вызывает у нас желание избавиться от него. Чувство вины – <emphasis>вторичная</emphasis> эмоция, которая подавляет ГНЕВ, – возникает уже как результат научения. Это отличный пример того, как из конфликтных ситуаций зарождаются вторичные эмоции, такие как чувство вины, стыд, зависть и ревность. В отличие от базовых эмоций, это усвоенные конструкты, представляющие собой гибриды эмоций и когнитивных процессов (как это было продемонстрировано в исследовании Барретт).</p><p>Фаза отчаяния характеризуется чувством безнадежности, она буквально означает: «сдаюсь». Стандартное объяснение заключается в том, что если крики разлученного с матерью беспомощного детеныша и ее поиск не приводят к скорому воссоединению, то потенциальная угроза привлечь к себе внимание хищников начинает перевешивать возможную пользу от такого поведения. Кроме того, если детеныш уйдет слишком далеко от своего убежища, сокращаются шансы, что вернувшаяся мать отыщет его. Таким образом, в силу статистической закономерности, как и в случае с вазовагальным обмороком, тактика «сдаюсь» (несмотря на всю свою болезненность) становится наследственной стратегией выживания.</p><p>Вот классическое описание последовательных этапов сепарации у человеческих детей, согласно психоаналитику Джону Боулби:</p><cite><p>Первая стадия – стадия протеста, может начинаться сразу или с задержкой; она длится от нескольких часов до недели или больше. В этот период малыш переживает острое горе из-за разлуки с матерью и стремится вернуть ее, пуская в ход все свои ограниченные возможности. При этом часто он громко плачет, трясет свою кроватку, бросается из стороны в сторону, жадно ловит любой звук и всматривается в других людей, надеясь, что его мать вернется. Все его поведение говорит о том, как сильно он надеется на ее возвращение. В то же время он может отвергать всех, кто ухаживает за ним; хотя отдельные дети начинают отчаянно льнуть к няне.</p><p>На второй – стадии отчаяния, которая сменяет стадию протеста, все еще заметно, что ребенок переживает отсутствие матери, хотя его поведение чаще свидетельствует о том, что он теряет надежду на ее возвращение. Физические движения ребенка становятся менее активными или совсем прекращаются, и он может подолгу монотонно плакать. Он пассивен, вяло реагирует на окружающее, ничего не требует, и создается впечатление, что он находится в состоянии глубокой печали<a l:href="#c_165" type="note">{165}</a>.</p></cite><p>Последнее состояние, разумеется, родственно депрессии, которая часто сопровождается чувством вины. Соответственно, Панксепп и другие исследователи (включая меня) применили свое объяснение мозговых механизмов ПАНИКИ/ГОРЯ при разработке новых методов лечения аффективных расстройств<a l:href="#c_166" type="note">{166}</a>. На уровне биохимических процессов в переходе от протеста к отчаянию задействованы опиоиды – вид пептидов, блокирующих дофамин (о действии которых я расскажу позже). Вот почему депрессии присущ набор ощущений, зеркально противоположных тем, что характерны для ПОИСКА<a l:href="#c_167" type="note">{167}</a>. Анатомический путь ПАНИЧЕСКОЙ составляющей этой системы проходит вниз из передней поясной извилины в ОВСВ, где заканчиваются все эмоциональные цепи<a type="note" l:href="#c_168">{168}</a>. (Позже я объясню, как получается, что все аффективные циклы начинаются и заканчиваются в ОВСВ.)</p><p>Интересно, что эта связанная с опиоидами цепь эволюционировала из более древней обезболивающей системы мозга; душевная боль утраты является результатом развития телесных механизмов болевой чувствительности<a l:href="#c_169" type="note">{169}</a>. Замечательный пример того, что в природе существует непрерывный переход между сенсорными аффектами, обеспечивающими выживание, и эмоциональными переживаниями. В эмоциях нет ничего «вымышленного». Болезненные ощущения, связанные с разлукой и утратой – в сочетании с приобретенным опытом, – играют каузальную роль в обеспечении выживания млекопитающих и птиц, которым <emphasis>требуется</emphasis> родительский уход. Это работает не только в детстве: описанные выше нейронные цепи управляют формированием привязанностей на протяжении всей жизни, а также, как это ни прискорбно, формированием множества других зависимостей.</p><empty-line/><p>6. ЗАБОТА – оборотная сторона привязанности; мы не только сами нуждаемся в любви и заботе, нам нужно также заботиться о тех, кто меньше и слабее, особенно о своем собственном потомстве. Так называемый материнский инстинкт имеется у всех нас, но не в одинаковой степени, поскольку он запускается химическими веществами, уровень которых (в среднем) выше у самок: эстрогеном, пролактином, прогестероном и окситоцином. Содержание всех этих веществ резко увеличивается во время беременности и родов<a l:href="#c_170" type="note">{170}</a>. Кроме того, примечательно частичное совпадение между нейрохимическими процессами и нейронными цепями ЗАБОТЫ, ПАНИКИ/ГОРЯ и типично женского ВОЖДЕЛЕНИЯ<a type="note" l:href="#c_171">{171}</a>. Достаточно одних этих фактов, чтобы объяснить, почему депрессия гораздо чаще (почти втрое) встречается у женщин, чем у мужчин. Около 80&#xFE6A; женщин каким-то образом знают с детства, что «правильно» баюкать детей, держа их головку на левой руке, тогда как мужчины обычно делают это открытие (инстинктивно), лишь став отцами<a type="note" l:href="#c_172">{172}</a>. С другой стороны, даже совершенно неопытные мальчики обычно знают, что делать, когда плачет младенец. Они не тыкают в него пальцами и не хватают его за ногу, чтобы посмотреть, подействует ли это; у них есть знание (врожденное) того, что будет «правильно» прижать его к себе и укачивать, издавая успокаивающие звуки.</p><p>И все же, как известно любому родителю, этого недостаточно. Для того чтобы успешно вырастить и воспитать ребенка, требуется нечто существенно большее, чем инстинкт. Поэтому, как и в случае с другими эмоциями, мы должны на собственном опыте учиться, что надо делать в часто возникающих непредсказуемых ситуациях. Как и в случае с другими эмоциями, наши решения в этом отношении руководствуются чувствами (заботы и неравнодушия), которые говорят нам, обстоят ли дела хорошо или плохо. Еще одна причина, по которой одного лишь инстинкта заботы недостаточно, заключается в том, что мы чувствуем <emphasis>не только</emphasis> любовь к нашим детям, как подтвердит любой родитель. Проистекающие из этого конфликты нужно разрешать с помощью гибридных эмоционально-когнитивных процессов.</p><p>Умение согласовывать друг с другом разнообразные эмоциональные потребности лежит в основе психического здоровья и зрелости. Например, для стабильных романтических отношений требуется взвешенная интеграция ВОЖДЕЛЕНИЯ с детским типом привязанности, основанном на эмоции «ПАНИКА/ГОРЕ» (вспомним комплекс «Мадонны и блудницы», обусловленный неспособностью примирить чувства сексуального влечения с одной стороны и любви и привязанности – с другой). Узы привязанности трудно примирить и с системой ПОИСКА (подумайте об острых ощущениях новизны), равно как и с неизбежными фрустрациями, вызывающими ГНЕВ (отсюда распространенность семейных конфликтов), что в свою очередь вступает в противоречие с задачами родительской ЗАБОТЫ, и так далее. Поддержание долгосрочных отношений лишь один пример множества трудностей, с которыми сталкивается сердце всякого человека. Мы используем эмоции как компас, чтобы разрешать жизненные проблемы. Именно чувства в различных формах, которые я обрисовал в общих чертах, руководят всем процессом обучения на основе опыта. Но биология предоставляет нам еще один стимул, помогающий на этом пути. Речь идет об ИГРЕ.</p><empty-line/><p>7. ИГРА. Нам <emphasis>необходимо</emphasis> играть. Игра – это средство, с помощью которого отвоевываются и защищаются территории, выстраиваются социальные иерархии, формируются и поддерживаются как внутригрупповые, так и межгрупповые связи. Люди часто удивляются, узнав, что это биологический инстинкт, но все детеныши млекопитающих увлекаются бурной игрой в виде борьбы. Если их лишить ежедневной «дозы» игры, они, как будто компенсируя это, стараются восполнить ее на следующий день. Всем известно, что такое игровая борьба, хотя ее формы слегка различаются у разных видов млекопитающих. Все начинается с позы или жеста приглашения; затем, если приглашение принимается, игра начинается. Животное или ребенок энергично гонится за партнером по игре, затем тот останавливается; они борются или щекочут друг друга, стараясь по очереди оказаться сверху; все это сопровождается заливистым смехом или соответствующей ему вокализацией, в зависимости от вида («смеются» даже крысы)<a type="note" l:href="#c_173">{173}</a>. Затем они снова вскакивают на ноги и гоняются друг за другом в обратном порядке. Связанное с этим эмоциональное состояние столь же универсально – его называют весельем.</p><p>Дети любят играть. На практике, однако, большинство игровых эпизодов заканчивается слезами. Этот факт дает важный ключ к пониманию значения игр в биологическом смысле: оно состоит в том, чтобы <emphasis>определить границы</emphasis> социальной толерантности и дозволенности. Когда одному из товарищей игра уже не доставляет удовольствия – часто из-за того, что он решает, что «так нечестно», – он прекращает играть. В этом случае достигается предел игры. Определение подобных пределов имеет решающее значение для формирования и поддержания стабильных социальных групп. А выживание группы у таких социальных видов, как мы – люди, необходимо для выживания каждого ее члена.</p><p>Определяющим фактором здесь является <emphasis>доминирование</emphasis>. В любой игровой ситуации один из участников берет на себя ведущую роль, другой – подчиненную. Это доставляет удовольствие обеим сторонам, если только доминирующий не настаивает на том, чтобы командовать <emphasis>всегда</emphasis>. Приемлемое соотношение смены ролей, по-видимому, составляет около 60:40. Правило 60:40 – в данном случае правило взаимности – гласит, что подчиненный партнер продолжает участвовать в игре до тех пор, пока у него есть достаточно возможностей занять ведущую роль.</p><p>В этом проявляется вторая функция ИГРЫ, а именно установление социальной иерархии – «порядок клевания». Игровая борьба в должное время (в ходе развития) уступает место более организованным и явно соревновательным играм. Разумеется, игры – это не только куча-мала. Мы, люди, увлекаемся ролевыми играми, участники которых примеряют на себя различные социальные роли (например, «дочки-матери», «учитель и ученик», «доктор и больной», «полицейские и воры», «индейцы и ковбои»<a type="note" l:href="#c_174">{174}</a>, «царь горы» – обратите внимание на постоянно присутствующие здесь обозначения статуса и иерархии власти). Нам неизвестно, что происходит в воображении других млекопитающих во время игры, но можно уверенно предположить, что они тоже «пробуют» различные социальные роли и таким образом узнают, что им дозволено, а что нет.</p><p>Это, в свою очередь, указывает на третью биологическую функцию ИГРЫ. Она требует от нас (и приучает нас) считаться с чувствами других. В противном случае с вами откажутся играть, и тогда вы лишитесь огромного удовольствия, которое получаете от игры. Забияка и жадина может забрать себе все игрушки, но ему будет совсем невесело. Вот, по-видимому, зачем в ходе эволюции развилась ИГРА (и почему с ней связано столько удовольствия): она помогает вырабатывать жизнеспособные социальные связи. Одним словом, это мощное средство развития <emphasis>эмпатии</emphasis><a l:href="#c_175" type="note">{175}</a>.</p><p>Игра резко обрывается, если утрачивает свое свойство «понарошку». Если вы заперли младшую сестренку и выбросили ключ, то вы не только нарушили правило 60:40 – вы больше не играете в <emphasis>игру</emphasis> «полицейские и воры», а удерживаете взаперти сестру. Иными словами, вашим поведением по отношению друг к другу руководит уже не ИГРА, а ГНЕВ или СТРАХ. То же относится к другим играм, перечисленным выше. «Доктор и больной» – это игра, пока дело не доходит до реального секса; тогда процессом руководит ВОЖДЕЛЕНИЕ. То, что ИГРА, так сказать, «зависает» в неопределенности между всеми остальными инстинктивными эмоциями, испытывая их и изучая их пределы, возможно, является причиной, по которой так и не удалось определить единую нейронную цепь, отвечающую за ИГРУ. Вероятно, в ней задействованы все эти цепи<a l:href="#c_176" type="note">{176}</a>. Тем, кто сомневается, что игра безусловно базовый инстинкт, стоит прочитать замечательную книгу Серджио и Вивьен Пеллис «Игривый мозг» (The Playful Brain)<a l:href="#c_177" type="note">{177}</a>.</p><p>Мы не всегда любим признавать, что людям, как всем млекопитающим, от природы свойственны притязания на территории и образование социальных иерархий с четкими правилами. (Правила, управляющие поведением приматов, особенно сложны.) Структура семьи, рода, армии, даже нации – практически любой социальной группы – бесспорно иерархична и территориальна, и так обстояло дело на протяжении всей истории человечества. Чем выше социальный статус особи внутри группы, тем больше у нее доступ к ресурсам на территории, контролируемой группой. Это реальность, которая не зависит от нашего отношения к ней. Если мы не признаем эти факты, мы не научимся решать связанные с ними проблемы. Тот факт, что эмоциональные побуждения существуют, не означает, что нам не под силу их контролировать и что мы обязаны подчиниться «закону джунглей»; но игнорировать эти побуждения опасно.</p><p>Несложно понять, как социальные правила рождаются в первую очередь из ИГРЫ. Правила регулируют поведение в группе и таким образом защищают нас от чрезмерности в удовлетворении наших индивидуальных потребностей. Несложно также понять, как социальные правила способствуют развитию сложных форм коммуникации, а следовательно, и возникновению символического мышления. Присущее ИГРЕ свойство «понарошку» указывает на то, что она могла быть даже биологическим прообразом мышления как такового (т. е. виртуального действия взамен реального, о чем говорилось выше). Кроме того, некоторые исследователи полагают, что сновидения – это своего рода ночная ИГРА, опробование инстинктивных эмоций в мире, где все «понарошку». Интересно, что при расстройствах поведения в фазе быстрого сна, когда из-за повреждения ствола головного мозга исчезает сонный паралич, обычно сопровождающий сновидения, пациенты (и подопытные животные) физически воспроизводят различные инстинктивные стереотипные движения, например бегство, замирание, засадную охоту хищника и аффективную атаку.</p><empty-line/><p>Надеюсь, я смог вас убедить, что, хотя телесные аффекты обладают определенной яркостью и непосредственностью, благодаря которым их трудно не заметить, эмоциональные аффекты тоже действуют через осознанные чувства. Хотя мы не всегда распознаем их истинную природу, они регулируют почти все наше произвольное поведение посредством различных внутренних стимулов. Произвольное же поведение, по сути, заключается в выборе действий здесь и сейчас. Как можно принимать решение, если оно не основывается на какой-то системе оценок, подсказывающей вам, какой вариант лучше, а какой хуже? В этом состоит ценность чувства для нашего поведения.</p><p>Однако, поскольку фоновые эмоциональные состояния не всегда распознаются нашим <emphasis>когнитивным</emphasis> мозгом и потому не всегда выявляются с помощью саморефлексии, мы не видим общей картины, пока не оглянемся назад и не сведем воедино все известные нам аспекты. Когда я говорю «мы», я имею в виду не только широкую публику, которая имеет полное право не знать экспериментальных фактов. Хотя все мы, действительно, не уделяем достаточного внимания ключевой роли, которую чувства играют в повседневной жизни, на самом деле я имею в виду основную тенденцию современной когнитивистики. Ученые-когнитивисты обычно упускают из виду чувства.</p><p>Но, как я постараюсь далее показать с точки зрения неврологии, любое научное объяснение сознания, игнорирующее фундаментальную роль чувств, упускает из виду самую суть.</p></section><section><title><p>6</p><p>Источник</p></title><p>Основное положение нейропсихологии, основанное на клинико-анатомическом методе, гласит, что если определенная психическая функция выполняется определенной областью мозга, то полное разрушение этой области должно приводить к полной потере этой функции. Как я уже продемонстрировал, когда речь заходит о сознании, кора проваливает этот тест. Но с кортикальной теорией сознания дело обстоит еще хуже: сознание полностью утрачивается при повреждении других областей мозга, причем эти повреждения могут быть совсем незначительными.</p><p>Более 70 лет назад физиологи Джузеппе Моруцци и Хорас Мэгун установили, что кошки теряют сознание после микроскопического надреза, отделяющего кору от ретикулярной (т. е. сетчатой) формации в стволе мозга<a type="note" l:href="#c_178">{178}</a>. Этой структуре, по-видимому, около 525 млн лет, так как она имеется у всех позвоночных, от рыб до человека. Со времени открытия Моруцци и Мэгуна исследователи подтвердили, что у представителей самых разнообразных видов сравнительно мелкие повреждения этой структуры – в научной терминологии известной как ретикулярная активирующая система – вызывают кому. В частности, Дэвид Фишер и его коллеги недавно нашли у людей, перенесших инсульт ствола головного мозга, повреждение в крошечном (два кубических миллиметра) участке в верхней части покрышки варолиева моста, характерное именно для комы (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>)<a l:href="#c_179" type="note">{179}</a>.</p><p>Существует два возможных объяснения этому. Первое – что упомянутая плотноупакованная структура ствола мозга и есть место зарождения сознания, сокровенный источник психики, средоточие ее сущности. Я придерживаюсь именно такого мнения, как и ныне покойный Яак Панксепп. Согласно второму объяснению – это что-то вроде электрического шнура для телевизора: вещь необходимая, но недостаточная и вряд ли способная дать необходимую информацию тем, кто хочет разобраться, как работает телевизор. Это общепринятая точка зрения.</p><p>Предположим, вторая версия верна. Тогда при стимуляции ствола мозга можно ожидать, что сознание будет включаться и отключаться. В крайнем случае его можно будет определенным образом ослабить, подобно тому, как экран телевизора гаснет при падении напряжения в сети. Не стоит ожидать, что кабель на ходу перепишет содержание текущей передачи. Тем не менее электрод, имплантированный в одно из ядер ретикулярной системы мозга 65-летней женщины (в целях лечения болезни Паркинсона), неизменно вызывал следующий удивительный результат:</p><cite><p>Через пять секунд на лице пациентки отобразилась глубокая печаль. ‹…› Будучи по-прежнему в сознании, пациентка наклонилась вправо, стала плакать и вербально выражать чувства грусти, вины, собственной никчемности и безнадежности, например: «Я упала в собственных глазах, я больше не хочу жить, не хочу ничего видеть, слышать, чувствовать…» Когда ее спросили, почему она плачет, как будто испытывает боль, она ответила: «Нет, мне надоело жить, с меня хватит… Я больше не хочу жить, жизнь мне противна… Все без толку, всегда чувствуешь себя ничтожеством, мне страшно в этом мире». На вопрос, что ее огорчает, она ответила: «Я устала. Хочу забиться в угол… Конечно, я по себе плачу… Я безнадежна, зачем вам со мной возиться?» ‹…› Депрессивное состояние исчезло менее чем через 90 секунд после прекращения стимуляции. Следующие пять минут пациентка находилась в состоянии легкой гипомании, смеялась и шутила с исследователем, игриво дергая его за галстук. Весь это эпизод она помнила. Стимуляция [другого участка мозга, в который и планировалось вводить электрод] не вызвала подобной психической реакции<a l:href="#c_180" type="note">{180}</a>.</p></cite><p>У этой пациентки в анамнезе не было никаких психиатрических расстройств.</p><p>То же происходит при химической стимуляции или блокаде этих ключевых ядер ствола мозга. Большинство антидепрессантов – серотониновые стимуляторы – воздействуют на нейроны, клеточные тела которых расположены в области ретикулярной активирующей системы, именуемой ядрами шва (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>). Это, как мы говорим, «поставщики» серотонина. Антипсихотики – блокаторы рецепторов дофамина – воздействуют на нейроны, расположенные в другой части ретикулярной активирующей системы: вентральной области покрышки (<a l:href="#x6_x_6_i66">рис. 2</a>). То же относится к успокоительным препаратам – многие из них блокируют норадреналин, химическое соединение, которое вырабатывается нейронами, расположенными в комплексе голубого пятна (<a l:href="#x6_x_6_i49">рис. 1</a>), еще одного элемента ретикулярной активирующей системы. Все эти нейроны сконцентрированы в ретикулярной системе ствола мозга. Психиатры не стали бы пытаться воздействовать на эту область мозга, если бы она просто включала и выключала сознание. Если бы ее роль ограничивалась только этим, она бы интересовала лишь анестезиологов. А следовательно, вторая точка зрения неверна.</p><p>К тому же выводу приводят и результаты функциональной нейровизуализации мозга в различных эмоциональных состояниях. В частности, ПЭТ мозга людей в состояниях ГОРЯ, ПОИСКА, ГНЕВА и СТРАХА показывает наибольший уровень метаболической активности в ретикулярной системе ствола мозга (и других подкорковых областей, см. <a l:href="#x11_x_11_i12">рис. 9</a>), тогда как кора в это время деактивирована. То же показывают результаты фМРТ во время оргазма: повышение гемодинамической активности, коррелирующее с этим крайне аффективным состоянием, проявляется почти исключительно в среднем мозге<a type="note" l:href="#c_181">{181}</a>.</p><p>Изучение повреждений, глубокая стимуляция мозга, фармакологическое воздействие и функциональная нейровизуализация – все это позволяет сделать такой же вывод: аффекты порождает ретикулярная система ствола мозга. Следовательно, очевидно, что единственная известная нам часть мозга, необходимая для возникновения сознания в целом, оказывает столь же мощное воздействие на другую психическую функцию, то есть чувства. В предыдущей главе я показал, как чувства пронизывают весь сознательный опыт: каковы бы ни были прочие функции сознания, одна из центральных его задач, по-видимому, состоит в том, чтобы переживать чувства и реагировать на них (а чувства приходят изнутри и регулируют наши биологические потребности). Однако теперь уже можно предположить, что неврологические истоки аффектов и сознания как минимум на глубинном уровне тесно переплетены друг с другом, а может быть, на самом деле являются частями одного и того же механизма. Вопреки классическому представлению эмпиризма, согласно которому мы обретаем сознание через чувства, а также процитированному мною высказыванию Мейнерта, основанному на этом представлении, мозг, по-видимому, «излучает собственный жар».</p><empty-line/><image l:href="#10"/><p id="x11_x_11_i12"><a l:href="#x24_x_24_i9"><strong>Рис. 9.</strong></a> Изображения головного мозга (полученные с помощью позитронно-эмиссионной томографии, ПЭТ) в четырех эмоциональных состояниях (любезно предоставлены Антонио Дамасио). Восходящие стрелки показывают области повышенной активности по отношению к нейтральному состоянию, нисходящие – пониженной. Области, активные в состоянии «Радость», также активны в состоянии ПОИСК</p><empty-line/><p>Как же назвать этот базовый носитель, это таинственное вещество разума, как будто наполняющее нас изнутри? Нельзя назвать его состоянием бодрствования, по Земану, так как в этом случае придется признать сновидения разновидностью бодрствования, что абсурдно. Нельзя сказать, что сознание связано с количественным уровнем активности мозга, как считали Моруцци и Мэгун, так как вышеперечисленные факты демонстрируют, что оно обладает ярко выраженными качественными характеристиками.</p><p>Поэтому попробуем прибегнуть к третьему термину, используемому в литературе, – «возбуждение». Это слово кажется мне подходящим, вполне нейтральным. И бодрствование, и сновидение связаны с возбуждением, и это понятие не исключает качественного аспекта, в отличие от слова «уровень». Более того, возбуждение определенно указывает на наличие чувств.</p><empty-line/><p>Но <emphasis>что</emphasis> такое возбуждение? Ранее мы обсуждали его только в свете поведения – например, мы рассматривали различия между комой, вегетативным состоянием и полностью ясным сознанием. Измеряется оно, как правило, по шкале комы Глазго, включающей проверку реакции открывания глаз у пациента, его вербальные ответы на вопросы и моторные реакции на указания и на боль. Однако возбуждение можно определять и физиологически.</p><p>ЭЭГ дает графическое отображение электрической активности в коре мозга. Предоставленная самой себе (т. е. отключенная от ретикулярной активирующей системы даже во время обработки информации, поступающей от органов чувств), кора порождает <emphasis>дельта</emphasis>-ритмы – череду высокоамплитудных волн, возникающих примерно два раза в секунду (т. е. с частотой 2 Гц). При стимуляции ретикулярной активирующей системы в отсутствие сенсорной информации кора обычно порождает <emphasis>тета</emphasis>-ритмы (4–5 Гц)<a l:href="#c_182" type="note">{182}</a> или <emphasis>альфа</emphasis>-ритмы (десинхронизированные, т. е. нерегулярные волны с частотой 8–13 Гц). При активной обработке внешней информации в коре обычно наблюдаются <emphasis>бета</emphasis>-ритмы (десинхронизированные низкоамплитудные волны с частотой 14–24 Гц) или <emphasis>гамма</emphasis>-ритмы (низкоамплитудные волны с очень высокой частотой 25–100 Гц). Гамма-ритмы чаще всего принято связывать с сознанием.</p><p>В наши дни физиологическое возбуждение можно измерить также с помощью методов функциональной нейровизуализации, которые позволяют в буквальном смысле создавать изображения активности мозга, отражающие паттерны изменений метаболизма в разных его участках. Эта технология была проиллюстрирована на <a l:href="#x7_x_7_i25">рисунке 3</a> применительно к разным фазам сна. В нижнем ряду рисунка показано возбуждение во время быстрого сна, обычно (хотя, как было сказано выше, не обязательно) связанное с состоянием сознания во время сновидений и возникающее в верхней части ствола мозга. Нейровизуализация некоторых базовых эмоциональных состояний сознания (<a l:href="#x11_x_11_i12">рис. 9</a>) и оргазма демонстрирует то же самое – возбуждение в стволе мозга.</p><p><emphasis>Кора становится носителем сознания лишь настолько, насколько ее возбуждает ствол мозга</emphasis>. Отношения между этими двумя структурами иерархичны: кортикальное сознание <emphasis>зависит</emphasis> от возбуждения ствола. Вот почему дельта-ритм (<a l:href="#x11_x_11_i22">рис. 10</a>, вверху), не связанный с осознанным поведением, порождается сложной активностью коры, и вот почему гамма-ритм (<a l:href="#x11_x_11_i22">рис. 10</a>, внизу) можно стимулировать с помощью одной только ретикулярной активирующей системы<a type="note" l:href="#c_183">{183}</a>. По этой же причине падение уровня физиологического возбуждения в верхнем ряду на <a l:href="#x7_x_7_i25">рисунке 3</a> совпадает с угасанием сознания и засыпанием, а рост возбуждения в нижнем ряду совпадает с возвращением сознания при сновидениях. Эти факты бесспорны.</p><p>Давайте более глубоко рассмотрим задействованные при этом реальные мозговые механизмы. Для этого мне понадобится объяснить основное различие между двумя способами взаимодействия нейронов. Это различие, как выясняется, важно для сознания.</p><empty-line/><p>Большинству из тех, кто питает любительский интерес к работе мозга, известно, что нейроны передают сигналы по сложным сетям. Этот процесс называется <emphasis>синаптической передачей</emphasis>, так как сигналы передаются через синапсы – структуры, через которые один нейрон посылает сигнал другому (слово «синапс» происходит от греческого слова, означающего «соединение»). В синаптической передаче задействованы особые молекулы – <emphasis>нейромедиаторы,</emphasis> которые передаются от одного нейрона к другому, возбуждая постсинаптический нейрон или тормозя его, в зависимости от того, какие именно молекулы выделяются (глутамат и аспартат – возбуждающие нейромедиаторы, а гамма-аминомасляная кислота – тормозящий). Если нисходящий нейрон возбуждается потоком нейромедиаторов, он передает собственные молекулы следующим нейронам по сети. Если не возбуждается, то не передает. Затем молекулы нейромедиатора быстро распадаются или вновь захватываются пресинаптическим нейроном, чтобы ограничить длительность их воздействия, – этот процесс так и называется: обратный захват.</p><empty-line/><image l:href="#11"/><p id="x11_x_11_i22"><a l:href="#x24_x_24_i10"><strong>Рис. 10.</strong></a> Типичные паттерны активности коры на ЭЭГ. Наименьшее возбуждение (дельта-ритм) – вверху, наибольшее возбуждение (гамма-ритм) – внизу. Промежуточные состояния сверху вниз: тета-, альфа– и бета-ритмы</p><empty-line/><p>Синаптическая передача целенаправленна, бинарна («да/нет») и протекает быстро. Этот аспект работы мозга больше всего напоминает цифровые вычисления, и, может быть, поэтому им так увлекаются представители вычислительной нейронауки. Этот процесс происходит по всей нервной системе, включая кору. Однако кора не является носителем сознания по определению. Иными словами, этот тип нейронной передачи осуществляется в коре независимо от того, является ли она источником сознания или нет. И она практически не имеет отношения к возбуждению.</p><p>Не столь широко известен тот факт, что синаптическая передача осуществляется под постоянным воздействием совсем иного физиологического процесса. Этот другой тип нейронной активности называется <emphasis>постсинаптической модуляцией</emphasis>. В отличие от синаптической передачи, это процесс запутанный, явно химический и совсем не похож на то, что происходит в обычном компьютере. Он запускается эндогенно из ретикулярной активирующей системы (а также других подкорковых структур, и даже из некоторых органов, не входящих в нервную систему), как раз этот процесс имеет самое прямое отношение к возбуждению.</p><p>Главные участники этого процесса – молекулы, принадлежащие к классу так называемых <emphasis>нейромодуляторов</emphasis>. В отличие от нейромедиаторов, нейромодуляторы распространяются в мозге диффузно – то есть выделяются в относительной близости от целых популяций нейронов, а не на отдельных синапсах<a type="note" l:href="#n_18">[18]</a>. Они не передают сообщения по конкретным каналам, а охватывают определенные участки сети, регулируя таким образом общее состояние коры. Например, состояния коры различаются на изображениях верхнего и нижнего рядов рисунка 3 (медленный сон / быстрый сон) и четырех эмоциональных состояний на <a l:href="#x11_x_11_i12">рисунке 9</a> (ГОРЕ/ПОИСК/ГНЕВ/СТРАХ). В каждом из этих состояний кора по-разному обрабатывает информацию. Так, например, если вас позовут по имени, когда вы спите, вы отреагируете совсем не так, чем тогда, когда вы бодрствуете<a l:href="#c_184" type="note">{184}</a>. Аналогичным образом сравните вашу реакцию на приближение незнакомца, когда вы находитесь в состоянии ПОИСКА и когда – в состоянии СТРАХА: в первом случае вы можете обрадоваться незнакомцу и даже завязать с ним разговор, тогда как в последнем будете сторониться его в надежде, что он вас не заметит.</p><p>Проведение различия между передачей информации по каналам и регуляцией общего состояния коры полезно для понимания двух способов взаимодействия нейронов между собой<a type="note" l:href="#c_185">{185}</a>. Состояние коры влияет на дифференциальные мощности передачи сигналов, проходящих по ее каналам; иначе говоря, оно регулирует «громкость» коммуникации по разным каналам (<a l:href="#x11_x_11_i30">рис. 11</a>). Вот почему один и тот же звук (например, когда кто-то зовет вас по имени) широко распространяется в коре при бодрствовании, но изолируется в пределах слуховой коры во сне, а при виде незнакомца запускается одна нейронная цепь в состоянии СТРАХА и другая – в состоянии ПОИСКА.</p><p>В этом и состоит суть того, что мы вкладываем в понятие «возбуждение». Отметим, однако, что возбуждение коры можно как усиливать, так и ослаблять вплоть до полного подавления передачи, что и происходит ночью, всякий раз, когда мы ложимся спать (поэтому некоторые физиологи предпочитают термин «модуляция», а не «возбуждение»). Возбуждение, следовательно, определяет, какие синаптические импульсы передаются и насколько мощно, как в приведенном примере с окликанием человека по имени во сне и в состоянии бодрствования.</p><p>Синаптическая передача бинарна («вкл/выкл», «да/нет», «1/0»), но постсинаптическая нейромодуляция регулирует вероятность того, что определенная комбинация нейронов даст импульс. Такая нейромодуляция меняет статистические шансы того, что с нейронами что-то произойдет. Эта вероятностная, аналоговая настройка частоты импульсов осуществляется через рецепторы, расположенные в нескольких местах вдоль всего нейрона. В отличие от нейромедиаторов, нейромодуляторы оказывают сравнительно медленное и долгосрочное воздействие – не только потому, что сами химические соединения существуют дольше, но и потому, что чем чаще импульсы идут по данному каналу, тем больше вероятность того, что этот канал будет и дальше их проводить. Если стимулировать участок нейронной сети, он останется несколько возбужденным до тех пор, пока модуляция не снизит возбуждение. Это влияет на нейропластичность и в немалой степени составляет основу обучаемости. Благодаря состояниям возбуждения различные усвоенные нами уроки более глубоко записываются в каналах нашего мозга. Так, например, поездка лучше запоминается, когда вы нервничаете, пытаясь отыскать незнакомое место, а не когда вы следуете привычным маршрутом на автопилоте.</p><empty-line/><image l:href="#12"/><p id="x11_x_11_i30"><a l:href="#x24_x_24_i11"><strong>Рис. 11.</strong></a> График последовательностей импульсов 20 нейронов (вертикальная ось <emphasis>y</emphasis>) за временной промежуток в 1,5 секунды (горизонтальная ось <emphasis>х</emphasis>) при предъявлении зрительного стимула. Предъявление стимула происходит в момент 0 на оси <emphasis>х</emphasis> (отмечен второй вертикальной линией). В этот момент нейроны, у которых базовая частота генерации импульсов составляет 6 Гц (в среднем, при отсутствии стимула), повышают среднюю частоту генерации импульсов до 30 Гц. Последовательность импульсов состоит из моментов, когда нейрон «возбуждается» (генерирует импульс) и когда он молчит. Она может быть представлена как цифровая информационная последовательность: 1 – импульс, 0 – молчание. Например, можно закодировать последовательность импульсов как 001111101101. Первые два нуля здесь отражают латентное время между предъявлением стимула и первым импульсом. Важно отметить, что частоты импульсов определяются не только стимулом; они складываются из взаимодействия между стимулом, долговременной потенциацией или подавлением нейронов (того, насколько стимул знаком или незнаком для данного нейрона) и их текущим уровнем модуляции. Корректировка постсинаптической модуляции – результат возбуждения, действующего на нейроны. По этой причине отображенный здесь стимул может не вызывать реакции у тех же самых нейронов, если возбуждение гасится модуляцией</p><empty-line/><p>Откуда берутся нейромодуляторы? Они вырабатываются во всем организме, в том числе гипофизом, надпочечниками, щитовидной и половыми железами (эти органы выделяют различные гормоны), а также гипоталамусом (он выделяет множество пептидов). Но главный источник возбуждения с точки зрения мозга – ретикулярная активирующая система. Возбуждение ретикулярной формации ствола мозга вызывает выброс пяти наиболее известных нейромодуляторов – <emphasis>дофамина</emphasis> (производится главным образом в вентральной области покрышки и черном веществе), <emphasis>норадреналина</emphasis> (выделяется в основном в комплексе голубого пятна), <emphasis>ацетилхолина</emphasis> (поступает из срединной области покрышки варолиева моста и базальных ядер переднего мозга), <emphasis>серотонина</emphasis> (образуется в ядрах шва) и <emphasis>гистамина</emphasis> (выделяется из туберомамиллярного комплекса гипоталамуса). Не случайно некоторым из этих веществ уделялось так много внимания в предыдущих главах. Каждая из этих молекул, совместно с соответствующими рецепторами (подтипов этих рецепторов существует великое множество), отвечает за отдельный аспект модуляторного возбуждения. Помимо этих пяти веществ, есть и бесчисленные другие, в первую очередь медленнодействующие гормоны и пептиды (их в мозге свыше ста), которые регулируют высокоспецифичные нейронные системы.</p><p>Воздействие всех этих модуляторов определяется присутствием или отсутствием соответствующих рецепторов и их подтипов. Иными словами, хотя нейромодуляторы распространены практически по всему мозгу, они воздействуют только на те клетки, которые обладают нужными рецепторами. Не следует представлять себе возбуждение как примитивный или однозначный процесс. Он очень многогранен и разворачивается во множестве измерений, как пространственных, так и временных. Нейромодуляторы разносят потенциальные сигналы по множеству нейронных сетей, но задействуются они (как и обезболивающие вещества) только там, где необходимы. Например, пока вы читаете этот текст, ваша сенсорная система регистрирует всевозможные фоновые стимулы, и вы не обращаете на них внимания, но если вы мать новорожденного младенца, который вдруг заплакал, то его крик отвлечет вас от чтения книги и вы немедленно вспомните о ребенке. Это происходит в результате подъема уровня определенных гормонов и пептидов – эстрогена, прогестерона, пролактина и окситоцина, которые циркулируют по вашему мозгу после рождения ребенка и меняют его состояние (т. е. активируют мозговую систему ЗАБОТЫ).</p><p>Нейромодуляторы могут только регулировать (повышать или понижать) интенсивность уже существующих сигналов – то есть управляют теми каналами, которые активны в данный момент. Они распространяются диффузно, но влияют лишь на те нейроны, которые: 1) располагают нужными рецепторами и 2) активны в данный момент. Один и тот же модулятор по-разному действует на различные классы рецепторов в разных местах. Дальнейшая специфичность приобретается с помощью тех модуляторов, которые вырабатываются не только стволом мозга (и эндокринной системой), но и самими нейронными цепями. Пять наиболее известных модуляторов возбуждения, перечисленных выше, вырабатываются главным образом в ретикулярной формации ствола мозга. Гормоны синтезируются в других органах и попадают в мозг преимущественно с кровью. Более специфичные модуляторы – это пептиды, многие из которых вырабатываются в гипоталамусе. Каждый пептид выполняет отдельную функцию, которая тоже зависит от типа и местоположения рецептора. Многие из пептидов, отвечающих за высокоспецифичную регуляцию базовых эмоций, перечислены в примечаниях к главе 5.</p><empty-line/><p>До сих пор в этой главе я рассматривал два вопроса: <emphasis>где</emphasis> зарождается возбуждение с точки зрения анатомии и <emphasis>как</emphasis> оно возникает с точки зрения физиологии? Ответы на них таковы: зарождается оно преимущественно (но не исключительно) в стволе мозга и гипоталамусе, а передается в передний мозг благодаря модуляции синаптической передачи. Напомним, что говорилось об этом в главе 5: возбуждение возникает в качестве реакции на эндогенные запросы, требующие от сознания выполнения определенной работы. Эти запросы принимают форму многочисленных сигналов ошибок, пути которых сходятся в стволе мозга. По большей части такие сигналы обрабатываются автоматически и бессознательно, а сознательные реакции требуются только в таких ситуациях, в которых автоматических реакций недостаточно. Это подводит меня к основному вопросу данной главы, а именно: где происходит этот как бы волшебный скачок от автоматического рефлекса к осознанному чувству?</p><p>То, что я собираюсь изложить и объяснить ниже, еще не доказано с определенностью. Дело в том, что сами факты пока не вполне ясны. Тем не менее современная нейробиология достигла уровня знаний, позволяющего набросать картину в общих чертах. Начало исследованиям в этом направлении положил Яак Панксепп, а развивал их Антонио Дамасио. Дамасио обладает даром видеть общую картину, но, что касается объяснения таинственного скачка, который мозг совершает от автономного рефлекса к произвольному действию, я считаю, мы в большей степени обязаны Бьерну Меркеру. Он изучал возбуждение в стволе мозга и механизмы ориентирования у представителей многих видов позвоночных, в том числе птиц, грызунов, кошек и приматов.</p><p>Переход от вегетативного бодрствования к аффективному возбуждению зависит, по-видимому, от целостности небольшого, плотно упакованного узелка нейронов вокруг центрального канала среднего мозга – ОВСВ, где сходятся <emphasis>все</emphasis> аффективные цепи мозга (местоположение этой структуры показано на <a l:href="#x8_x_8_i21">рисунке 6</a>). Поэтому пациенты с повреждениями, локализованными в ОВСВ, «смотрят в пустое психоаффективное пространство»<a l:href="#c_186" type="note">{186}</a>:</p><cite><p>Обширное повреждение ОВСВ [вызывает] заметное ухудшение всех видов сознательной деятельности. ‹…› Например, первые исследования, в ходе которых инвазивные электроды пропускались от четвертого желудочка вверх по сильвиеву водопроводу до каудальной оконечности промежуточного мозга, вызывали сильные нарушения сознания у кошек и макак, проявлявшиеся в виде <emphasis>неспособности осуществлять любое достоверно целенаправленное поведение</emphasis> и <emphasis>полного отсутствия реакции на эмоциональные стимулы</emphasis><a type="note" l:href="#c_187">{187}</a>. В то время как разнообразные повреждения других высших областей мозга могут нанести ущерб [когнитивным] «инструментам сознания», они, как правило, не вредят самим основам интенциональности. Но при повреждениях ОВСВ для этого достаточно полностью разрушить мельчайший участок мозговой ткани<a l:href="#c_188" type="note">{188}</a>.</p></cite><p>То, что описано выше, и есть вегетативное состояние. Главное его отличие от комы в том, что сохраняется состояние бодрствования. Но циркадный цикл сна/бодрствования всего лишь одна из автономных функций<a l:href="#c_189" type="note">{189}</a>. Вот почему вегетативное состояние также называют <emphasis>ареактивным</emphasis> бодрствованием – этот явный оксюморон раскрывает коренное различие между (вегетативным) бодрствованием и (аффективным) возбуждением, то есть тем, что Панксепп в приведенной выше цитате называет интенциональностью<a type="note" l:href="#c_190">{190}</a>. Это еще одна причина, по которой я предпочитаю термин «возбуждение», а не «бодрствование» или «уровень» сознания. Возбуждение включает в себя (и даже безусловно подразумевает) эмоциональную реактивность и интенциональность, которые, как мы в очередной раз убеждаемся, лежат в основе сознательного поведения<a l:href="#c_191" type="note">{191}</a>. Аффективное возбуждение обеспечивает возможность <emphasis>воления</emphasis><a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>. Вот какие функции добавляет ОВСВ к автоматическому, вегетативному функционированию.</p><p>Как это осуществляется? ОВСВ не входит в ретикулярную активирующую систему, хотя близко соседствует с ней и тесно с ней взаимосвязано<a l:href="#c_192" type="note">{192}</a>. Основное отличие ОВСВ от этих ядер – в направлении потока информации между ними и передним мозгом. В то время как ретикулярная активирующая система влияет на кору преимущественно <emphasis>снизу вверх</emphasis>, кора передает сигналы только <emphasis>сверху вниз</emphasis> в ОВСВ<a type="note" l:href="#n_20">[20]</a>.</p><p>ОВСВ – конечная точка сборки всех аффективных нейронных цепей мозга. Поэтому, когда ретикулярная активирующая система возбуждает передний мозг, он, в свою очередь, возбуждает (если можно так сказать) ОВСВ. Можно рассматривать ретикулярную активирующую систему и ОВСВ соответственно как источник и конечную цель возбуждения переднего мозга.</p><p>Таким образом, ОВСВ представляется как конечный пункт «нисходящей» сети аффекта, в отличие от «восходящих» и «модуляторных» аффективных сетей ядер ствола мозга, отслеживающих телесные потребности, и ретикулярной активирующей системы<a type="note" l:href="#c_193">{193}</a>. А следовательно, ОВСВ является главным центром, откуда <emphasis>выходят</emphasis> все аффективные цепи; он передает информацию к эффекторам скелетной мускулатуры и внутренних органов, которые и порождают «эмоцию как таковую»<a type="note" l:href="#c_194">{194}</a>. (Здесь я непосредственно цитирую заслуживающие доверие обзоры, чтобы не возникло сомнений, что я правильно излагаю современное понимание этих функций.) Нисходящая аффективная сеть «участвует в специфических моторных действиях, вызываемых эмоциями, а также в управлении частотой пульса, дыханием, вокализацией и половым поведением»<a type="note" l:href="#c_195">{195}</a>. ОВСВ в этой сети служит «<emphasis>интерфейсом</emphasis> ключевых стимулов между передним мозгом и нижележащим стволом мозга»<a l:href="#c_196" type="note">{196}</a>. В этом отношении ОВСВ представляется центром «<emphasis>уравновешивания</emphasis> или <emphasis>увязывания</emphasis> информации, связанной с первоочередными задачами выживания»<a type="note" l:href="#c_197">{197}</a>. Иными словами, функция ОВСВ состоит в «<emphasis>координации</emphasis> различных стратегий реагирования при столкновении с внешними стрессорами»<a type="note" l:href="#c_198">{198}</a>. Эта область мозга «обеспечивает масштабную <emphasis>точку сборки</emphasis> нейронных систем, порождающих эмоциональность»<a l:href="#c_199" type="note">{199}</a>. Таким образом, ОВСВ играет центральную роль в «гомеостатической защите реакции индивида, <emphasis>интегрируя</emphasis> афферентную информацию с периферии и информацию из высших центров»<a type="note" l:href="#c_200">{200}</a>.</p><p>Постараюсь сформулировать эту мысль максимально ясно: <emphasis>все аффективные цепи сходятся в ОВСВ, которое является главным центром, порождающим чувства и эмоциональное поведение</emphasis>. Вот почему «слабоинтенсивная электрическая стимуляция этой области мозга побуждает животных к более разнообразным скоординированным эмоциональным действиям, чем стимуляция любого другого участка мозга»<a l:href="#c_201" type="note">{201}</a>.</p><p>Внешне эта область выглядит следующим образом: слабодифференцированные колонки, из которых состоит ОВСВ, окружают центральный канал ствола мозга слоем, тянущимся в длину на 14 мм. Центральный канал, по которому течет бесцветная спинномозговая жидкость, носит название «сильвиев водопровод» в честь анатома XVII в., впервые описавшего его. Поэтому эта структура, собственно, и называется ОВСВ<a type="note" l:href="#c_202">{202}</a>. Эту примитивную структуру Фрейд весьма точно описал как расположенную в самой глубине мозга. Она подразделяется на две функциональные группы колонок<a l:href="#c_203" type="note">{203}</a>. Одна из них, задняя, отвечает за активные стратегии преодоления или виды защитного поведения, типа реакции «бей или беги», подъема кровяного давления и неопиоидного обезболивания<a l:href="#c_204" type="note">{204}</a>. В этом участке ОВСВ заканчиваются цепи, отвечающие за СТРАХ, ГНЕВ и ПАНИКУ/ГОРЕ. Передняя же колонка отвечает за стратегии пассивного преодоления/пассивной защиты, такие как замирание с гипореактивностью, длительное «болевое поведение», снижение кровяного давления и опиоидное обезболивание<a l:href="#c_205" type="note">{205}</a>. В этой передней колонке оканчиваются цепи ВОЖДЕЛЕНИЯ, ЗАБОТЫ и ПОИСКА.</p><p>ОВСВ – <emphasis>общий конечный путь</emphasis> к аффективной реакции. Следовательно, оно обязано, так сказать, «выбирать», что делать дальше, как только различные аффективные цепи и связанные с ними обусловленные типы поведения внесли свой вклад в предстоящее действие<a l:href="#c_206" type="note">{206}</a>. Эта структура обязана принимать решения, оценивая остаточные сигналы ошибки, которые получает от аффективных систем. Оценивать их конкурирующие запросы ОВСВ должно, сверяясь с конечными биологическими императивами выживания и размножения, причем каждый сигнал об ошибке сообщает о каком-то аспекте потребности. Короче говоря, ОВСВ обязано <emphasis>задавать приоритеты</emphasis> очередной последовательности действий.</p><p>Однако приоритеты действий не могут определяться одними потребностями. Потребности должны рассматриваться <emphasis>в контексте</emphasis> не только друг друга, но и преобладающих возможностей.</p><p>Возьмем, например, описанную выше регуляцию дыхания. Вначале рассмотрим внутренний контекст: если я одновременно чувствую угрозу удушья и жажду, угроза удушья будет приоритетной по отношению к жажде, однако жажда может быть приоритетной по сравнению, скажем, с переживанием печали. Затем рассмотрим внешний контекст: если я ощущаю угрозу удушья, ситуация подскажет мне, что делать: например, устранить ли то, что нарушает проходимость дыхательных путей, или уйти из переполненного углекислым газом помещения. Внешний контекст, в котором я действую, сохраняет актуальность, пока разворачиваются события и я нахожусь в процессе принятия решения, что делать дальше.</p><p>Вспомните определение аффекта, которое я привел в главе 5: оно включает множество явлений, которые мы обычно не считаем аффективными. Поэтому, например, угроза удушья и жажда не просто телесные ощущения; они в неменьшей степени, чем, скажем, горечь разлуки, транслируют имманентные ценности – то, что является добром или злом с биологической точки зрения. Боль дает наглядный пример различия между имманентной валентностью аффекта и его экстероцептивным контекстом. Неприятное ощущение от боли – это то, что вызывает аффект, в то время как экстероцептивное соматическое ощущение указывает на <emphasis>локализацию</emphasis> болевого стимула: «болит левая рука». Это не философское разграничение; данными двумя аспектами можно управлять по отдельности, например путем стимуляции соответственно ОВСВ и теменной коры. Поэтому в некоторых клинических состояниях можно <emphasis>воспринимать</emphasis> укол булавкой в левую руку, не <emphasis>чувствуя</emphasis> при этом вообще никакой боли<a l:href="#c_207" type="note">{207}</a>.</p><p>В свете всех этих данных Бьерн Меркер высказывает чрезвычайно важное соображение<a type="note" l:href="#c_208">{208}</a>. Хотя ОВСВ анатомически расположено ниже коры, в функциональном отношении оно выше. <emphasis>После</emphasis> того как кора и другие структуры переднего мозга выполнили свою когнитивную задачу и внесли свой вклад в действие, <emphasis>окончательное решение</emphasis>, «что делать дальше», принимается на уровне среднего мозга. Подобные решения обретают форму аффективных ощущений, порождаемых ОВСВ и способных возобладать над любыми когнитивными стратегиями, сформулированными при предыдущей последовательности действий. В каждый момент времени ОВСВ выбирает аффект, который будет определять и регулировать следующую последовательность. Так, в мой первый день работы нейропсихологом я на <emphasis>когнитивном</emphasis> уровне решил вернуться к койкам пациентов и прочитать их карты, однако возобладал <emphasis>аффективный</emphasis> уровень, и я упал в обморок.</p><p>Конечно, жизнь не состоит из бесконечных чрезвычайных ситуаций; напротив, чаще всего по умолчанию будет преобладать ПОИСКОВАЯ активность (фоновый интерес и вовлеченность). Однако в чрезвычайной ситуации невозможно одновременно воспринять все заявляющие о потребностях сигналы ошибок, которые поступают в средний мозг, поскольку нельзя сразу осуществить все <emphasis>действия</emphasis>. В этом и состоит суть функции ОВСВ по расстановке приоритетов – определить, какие из этих сигналов наиболее насущны с учетом текущих обстоятельств, то есть какие проблемы можно отложить (или разрешить автоматически), а какие следует прочувствовать.</p><p>Необходимость учесть текущие обстоятельства, естественно, требует дополнительного аппарата. ОВСВ выносит свой вердикт с помощью прилежащей структуры среднего мозга, которая называется <emphasis>четверохолмием</emphasis> (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>). Оно расположено непосредственно за ОВСВ и делится на несколько слоев, каждый из которых обеспечивает элементарную карту телесных чувств. Глубинные слои содержат моторные карты организма, а поверхностные слои отвечают за пространственно-сенсорные карты. Вместе они образуют чрезвычайно плотно спрессованную и интегрированную репрезентацию экстероцептивного мира, получаемую отчасти из коры, но также из подкорковых сенсомоторных областей, таких как зрительный нерв (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>). Четверохолмие, таким образом, отражает, по сути, моментальное состояние <emphasis>объективного</emphasis> (сенсорного и моторного) тела, аналогично тому, как ОВСВ отслеживает его субъективное состояние (потребности). Меркер называет этот аффективно-сенсорно-моторный интерфейс между ОВСВ, четверохолмием и локомоторной областью среднего мозга треугольником принятия решений<a l:href="#c_209" type="note">{209}</a>. Панксепп называет его первичной САМОСТЬЮ, источником нашего разума<a l:href="#c_210" type="note">{210}</a>.</p><p>Решения среднего мозга о том, как поступить дальше, основываются, таким образом, на обратной связи с аффективными цепями мозга <emphasis>и одновременно</emphasis> с его сенсомоторными картами, каждая из которых сообщает нам актуальную информацию о различных аспектах «положения дел в данный момент». Вспомним мой пример: в конце двухчасовой лекции я внезапно осознаю, что мне хочется в туалет. В тот момент, когда я почувствовал возможность, моя телесная потребность дала о себе знать и стала произвольным <emphasis>побуждением</emphasis> к совершению волевого действия. То есть, поскольку треугольник принятия решений в среднем мозге учитывает как внутренние, так и внешние обстоятельства, он выбирает приоритетные варианты поведения на основании не только текущих потребностей, но и текущих возможностей.</p><p>Самый глубинный слой верхних холмиков четверохолмия представляет карта, управляющая движением глаз. Эта карта по своей природе более стабильна, чем вышележащие сенсорные карты, так как остальные карты калибруются по ней, таким образом обеспечивая единую «точку зрения», характеризующую субъективный опыт восприятия. Вот почему мы воспринимаем себя внутри стабильной визуальной картины, независимо от подвижности наших глазных яблок (а они совершают по три движения в секунду). Эта стабилизированная картина также говорит нам о том, что воспринимаемое нами и есть всего лишь <emphasis>картина</emphasis>, то есть сконструированное нашим мозгом представление о реальности, а не сама реальность. Именно поэтому мы воспринимаем свое «я» как живущее внутри головы<a l:href="#c_211" type="note">{211}</a>. Виртуальную природу восприятия я подробнее объясню в главе 10.</p><p>Как мы убедились в случае ложной слепоты, расположенная в четверохолмии «двумерная, как экран, карта» сенсомоторного мира (по выражению Меркера) у людей бессознательна<a type="note" l:href="#c_212">{212}</a>. Она содержит не более чем репрезентацию направления «отклонения от цели» (целью является выполнение задачи каждого цикла действий), обеспечивая направление взгляда, внимания и действий. Брайан Уайт называет ее картой значимости или приоритетности. Панксепп объясняет, что таким образом наши «отклонения от состояния покоя выражаются как состояния готовности к действию»<a type="note" l:href="#c_213">{213}</a>. Я бы и сам не мог выразиться лучше.</p><p>Сенсорное осознание окружающего мира становится возможным благодаря соответствующему возбуждению коры, которой как раз лишены дети с гидранэнцефалией и декортицированные животные, хотя у них сохраняется аффективное сознание. Четверохолмие обеспечивает конденсированные карты потенциальных целей и действий «здесь и сейчас», а кора – подробные репрезентации, которыми мы руководствуемся при разворачивании каждой последовательности действий. В дополнение к этим высокодифференцированным образам в подкорке переднего мозга имеется множество <emphasis>бессознательных</emphasis> программ действий, которые называются процедурами и реакциями, – и это не образы. (Вспомните, например, об автоматической памяти, на которую вы полагаетесь, когда едете на велосипеде или прокладываете маршрут в знакомом месте.) Они закодированы преимущественно в базальных подкорковых ганглиях, миндалевидном теле и мозжечке. Воспоминания – это не просто записи о прошлом. С биологической точки зрения это информация <emphasis>о</emphasis> прошлом, но предназначенная <emphasis>для</emphasis> будущего. Все воспоминания по своей сути – <emphasis>предсказания</emphasis>, направленные на удовлетворение наших потребностей. Этот важный аспект я рассмотрю в последующих главах.</p><p>Моторные предрасположенности, которые активируются через выбор аффектов средним мозгом, запускают элементарные рефлексы и инстинкты – этим их роль и ограничивается у младенцев, детей с гидранэнцефалией и многих животных. Но, как вам теперь известно, подобные автоматические виды поведения в ходе развития начинают подчиняться индивидуализированному контролю благодаря обучению на личном опыте. Таким образом, стереотипные реакции дополняются более гибким репертуаром возможностей. Последовательность поведенческих реакций, возникающая с каждым новым циклом действий, разворачивается вверх, надстраиваясь над этими постепенно расширяющимися уровнями контроля переднего мозга, от процедурных реакций до репрезентационных образов памяти. Так формируется то, что Меркер называет «совершенно целостным, панорамным, трехмерным миром, состоящим из материальных объектов, обладающих формой: мир знакомого нам феноменального опыта»<a l:href="#c_214" type="note">{214}</a>.</p><p>Вспомним, что долговременная память служит будущему. Как только треугольник решений в среднем мозге оценил сжатую информацию, поступающую по обратной связи от каждого предшествующего действия, он активирует расширенный процесс <emphasis>упреждающей связи</emphasis>, который разворачивается в обратном направлении, через системы памяти переднего мозга, создавая <emphasis>ожидаемый контекст</emphasis> для выбранной моторной последовательности. Это результат всего нашего научения. Иными словами, когда потребность заставляет нас обратить внимание на окружающий мир, <emphasis>мы не открываем этот мир заново с каждым очередным циклом</emphasis>. Эта потребность активирует набор предсказаний о возможных сенсорных последствиях наших действий, основанных на нашем предыдущем опыте, связанном с удовлетворением данной потребности в конкретных обстоятельствах.</p><p>Волевое действие затем предполагает процесс сверки наших <emphasis>ожиданий</emphasis> с <emphasis>реальными</emphasis> последствиями наших действий. После сверки возникает сигнал об ошибке, который мы используем для переоценки наших ожиданий по мере того, как мы продвигаемся дальше и соответственно корректируем свои планы. В этом и заключается суть произвольного поведения: принимать решения, что делать, в условиях неопределенности, с учетом последствий каждого действия. Сюда входят как эмоционально переживаемые, так и перцептивно воспринимаемые последствия, и именно поэтому аффективные и сенсомоторные сигналы остаточных ошибок сходятся в треугольнике решений среднего мозга. Для описания психического процесса, управляющего преднамеренным поведением, я предпочитаю термин Якоба Хоуи – «предсказание настоящего»<a type="note" l:href="#c_215">{215}</a>.</p><p>Чтобы составить клиническую картину того, о чем я рассуждаю, вспомним, что случилось с инженером-электриком С., страдавшим синдромом Корсакова, – этот случай я описывал в главе 2. Глядя в окно в Лондоне, он ожидал увидеть Йоханнесбург. Это было обусловлено его расстройством памяти: он не обновил свою прогностическую модель в соответствии с недавними событиями. Когда заснеженный лондонский пейзаж, который он увидел на самом деле, не совпал с его ожиданиями, он не изменил свою точку зрения. Он проигнорировал входящий сигнал ошибки и остался при своем первоначальном прогнозе, заявив: «Нет, я знаю, что я в Йо'бурге; если вы едите пиццу, это не значит, что вы в Италии». Иными словами, его мозг заглушил сигнал ошибки. Соответственно, он не скорректировал свою программу действий, которая была обречена закончиться трагически – поскольку он не учился на опыте. Если бы его родные и врачи не заботились обо всех его потребностях, он бы точно умер<a l:href="#c_216" type="note">{216}</a>.</p><p>Люди в большинстве своем не осознают, что наше восприятие «здесь и сейчас» постоянно руководствуется прогнозами, формируемыми в основном с помощью долговременной памяти. Тем не менее это так. Вот почему в передаче сигналов от внешних органов чувств к внутренним системам памяти задействовано гораздо меньше нейронов, чем в обратном направлении<a type="note" l:href="#c_217">{217}</a>. Так, в латеральном коленчатом теле (передающем информацию от глаз к зрительной коре и наоборот, см. <a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>) соотношение входящих связей к исходящим составляет примерно 1:10. Черную работу выполняют предсказательные сигналы, смыкаясь с сенсорными, поступающими с периферии. Это экономит огромные объемы обработки информации, а следовательно, метаболических процессов. Учитывая, что мозг потребляет около 20&#xFE6A; всей поступающей в организм энергии, это весьма значительно повышает эффективность его работы. Зачем рассматривать каждый объект окружающего мира так, как будто мы прежде его никогда не видели? Вместо этого мозг пропускает внутрь только ту часть входящей информации, которая <emphasis>не</emphasis> соответствует его ожиданиям. Вот почему восприятие в наши дни иногда описывают как фантазию и управляемую галлюцинацию; оно начинается с <emphasis>ожидаемого</emphasis> сценария, который затем корректируется в соответствии со входящим сигналом<a type="note" l:href="#c_218">{218}</a>. В этом смысле представители классической анатомии были правы: обработка информации в коре состоит преимущественно из активации образов памяти, которые должным образом перестраиваются, чтобы предсказать очередной цикл восприятия и действия.</p><empty-line/><p>Все вышесказанное относится не только к человеку, но и ко всем позвоночным. Возможно, это относится даже ко всем организмам, обладающим мозгом или нервной системой. (У насекомых, в частности, есть структуры мозга, по функциям очень напоминающие нашу ретикулярную активирующую систему<a type="note" l:href="#c_219">{219}</a>.) Теперь мы убедились, что фундаментальной формой сознания является аффект, позволяющий нам прочувствовать выход из непредсказуемых ситуаций. Но как эндогенный аффект переходит в сознательную экстероцепцию?</p><p>Панксепп предполагает, что эволюционный мост между этими двумя аспектами опыта могли сформировать сенсорные аффекты (например, боль, отвращение и удивление). Сенсорный аффект является одновременно внутренним ощущением <emphasis>и</emphasis> внешним восприятием; он представляет собой имманентно ценностное восприятие, характеризующееся определенным ощущением. Поэтому, например, боль ощущается не так, как отвращение, и мы реагируем на то и другое по-разному, отдергиванием руки или тошнотой, в зависимости от того, что мы ощущаем. По мнению Панксеппа, через этот эволюционный мост сознание распространилось на восприятие в целом, поскольку оно контекстуализирует аффект. В конце концов, внешний мир приобретает для нас ценность лишь постольку, поскольку нам необходимо удовлетворять в нем свои потребности; он приобретает ценность <emphasis>в связи</emphasis> с аффектом.</p><p>Итак, мой ответ на вопрос, почему акты восприятия, действия и когнитивные процессы в принципе ощущаются нами, состоит в том, что <emphasis>они ощущаются, так как контекстуализируют аффект</emphasis>. Наш опыт восприятия как бы говорит: «<emphasis>По этому поводу</emphasis> я чувствую то-то»<a l:href="#c_220" type="note">{220}</a>. В практическом смысле, если можно так сказать, восприятие предназначено для решения проблемы неопределенности. Поэтому есть все основания утверждать – соглашаясь с Меркером, – что аффективный и перцептивный типы сознания пользуются «общей валютой»: это разные <emphasis>виды</emphasis> чувств, но то и другое все же чувства<a l:href="#c_221" type="note">{221}</a>. Здесь я говорю лишь о <emphasis>сознательном</emphasis> восприятии. Отсюда уже недалеко до предположения, что наши пять модальностей перцептивного сознания (зрение, слух, осязание, вкус и обоняние)<a type="note" l:href="#c_222">{222}</a> возникли в ходе эволюции как характеристики различных категорий внешней информации, регистрируемой нашими органами чувств<a l:href="#c_223" type="note">{223}</a>, аналогично тому, как семь разновидностей аффективного сознания, описанных в предыдущей главе, характеризуют различные категории эмоциональных потребностей у млекопитающих.</p><p>Однако следует напомнить, что кортикальное восприятие – это <emphasis>апперцепция</emphasis>. В сознании проявляются не сырые сенсорные сигналы, передающиеся с периферии, а скорее прогностические выводы, извлекаемые из следов памяти о подобных сигналах и их последствиях. Тот факт, что ощущение распространяется, если можно так сказать, по стабилизированным следам умозаключений, запечатленным в коре, формируя (по моему собственному выражению) «психические тела»<a type="note" l:href="#c_224">{224}</a> – элементы внешнего мира, каким он предстает в восприятии, – отчасти объясняет различие чувственных свойств аффекта и сознательного восприятия. Я еще вернусь к этим темам в главе 10.</p><empty-line/><p>Внутренняя модель реальности в мозге – это карта, которой мы пользуемся для ориентации в окружающем мире и, конечно же, для <emphasis>формирования</emphasis> наших ожиданий от мира. Но мы не можем воспринимать все наши прогнозы буквально. В действительности у «ожидаемого контекста», созданного на основе этой внутренней модели, имеется два аспекта: с одной стороны, у нас есть реальное содержание наших предсказаний, с другой стороны, <emphasis>определенная уверенность</emphasis> в их точности. Так как все предсказания носят вероятностный характер, уровень связанной с ними <emphasis>ожидаемой неуверенности</emphasis> тоже необходимо закодировать. Сами предсказания обеспечиваются сетями долговременной памяти в переднем мозге, пропускающими настоящее через призму прошлого. Но второе измерение – корректировка уровня уверенности – составляет основу работы, которую осуществляет модуляторное возбуждение.</p><p>Вот что пошло не так в случае С.: он был слишком уверен в своих прогнозах. Иными словами, из-за своего заболевания он недооценивал сигналы ошибок (придавал им слишком мало значения)<a type="note" l:href="#c_225">{225}</a>. Как такое возможно? В определенном смысле мы уже ответили на этот вопрос, рассмотрев его с другой стороны. Модулирование нейронных сигналов предполагает всего лишь повышение или снижение их мощности. Именно этим занимается треугольник принятия решений в среднем мозге, когда выбирает, какие сигналы усилить: он регулирует мощность сигнала через ретикулярную активирующую систему. Исходная мощность сигнала соответствует ожидаемому контексту. Однако по мере выявления реального (переживаемого) контекста мощность сигнала должна корректироваться. А следовательно, возрастающая уверенность в сигнале ошибки непременно подразумевает снижение уверенности в прогнозе, который привел к ошибке. Если сработала система пожарной сигнализации, а признаков возгорания не наблюдается, значит, ошибается либо система сигнализации, либо зрение, и противоречие нужно как-то разрешить. Это и происходит в треугольнике принятия решений среднего мозга: оцениваются конкурирующие утверждения и объявляется победитель. Результат этого процесса передается в передний мозг ретикулярной активирующей системой, которая действует на основании наших ожиданий и в ходе выбранного действия выделяет облака молекул нейромодуляторов, чтобы выполнить тонкую настройку сигналов в сетях долговременной памяти, усиливая каналы переднего мозга, где хранятся одни предсказания, и ослабляя другие. Это, в свою очередь, приводит к научению на опыте. Именно так – методом проб и ошибок – мы совершенствуем свою модель мира.</p><p>Все, что мы делаем в этом царстве неопределенности, обусловлено такими колебаниями уровня уверенности. Мы полагаем, будто знаем, что произойдет, если мы будем действовать определенным образом, но действительно ли мы это знаем? Если наша уверенность упадет ниже некоего порога, мы не станем действовать или сменим тактику. В экстероцептивной сфере дела идут хорошо, если все складывается так, как ожидалось, и плохо, если побеждает неопределенность. Соответственно, ситуация <emphasis>ощущается</emphasis> как хорошая или плохая: возрастание уверенности (в прогнозе) – это хорошо, снижение уверенности – это плохо. Таким образом, мы стремимся минимизировать неопределенность в своих ожиданиях.</p><p>Как мы уже убедились, восприятие и действие составляют непрерывный процесс <emphasis>проверки гипотез</emphasis>, в ходе которого мозг постоянно пытается подавить сигналы ошибок и подтвердить свои гипотезы. (Сама экспериментальная наука всего лишь систематизированный вариант этого повседневного процесса, как уже говорилось в главе 1: «Если гипотеза X верна, то, когда я сделаю Y, произойдет Z».) Чем больше подтверждаются наши гипотезы, тем больше у нас уверенности и тем ниже необходимый уровень возбуждения – а следовательно, и сознательности. Можно осуществлять последовательность действий автоматически и, так сказать, плыть по течению в режиме «по умолчанию». Но в непредвиденной ситуации – в такой, в которой прогностическая модель не дает надежного объяснения, – последствия наших действий начинают играть весьма существенную роль. Мы отключаем автопилот и становимся гипербдительными: треугольник принятия решений тщательно корректирует предсказания по мере того, как мы, прочувствовав возможные последствия своих действий, делаем новый выбор.</p><p>Следовательно, чувства остаются общим знаменателем любого сознания, как аффективного, так и когнитивного. Их функция состоит в том, чтобы оценивать успех или поражение наших программ действий и связанных с ними контекстов. Но не все поражения одинаково значимы. Самые сильные чувства связаны с неопределенностями при решении задач выживания, а не с теми, которые касаются относительно мелких случайностей. С огрехами прогноза вроде «машина, за которой я еду, сейчас повернет налево» можно справиться на периферических уровнях предсказательной иерархии, где допустимы более грубые ошибки, и в этом процессе будет задействован не аффект, а переключение того, что мы называем вниманием (хотя внимание тоже регулируется ретикулярной формацией ствола мозга). Однако если машина, за которой вы едете, внезапно создает для вас угрозу аварийной ситуации, ваша ошибка с большей вероятностью вызовет аффективную реакцию. Внимание может быть как направлено, так и привлечено. В последнем случае это сопровождается ощущениями испуга или страха, с помощью которых мозг на ходу переписывает неудавшийся прогноз, чтобы гарантировать, что ваша модель мира не преподнесет вам нового неприятного сюрприза.</p><p>Именно таким образом работает сознание в мозге на физиологическом уровне. Это объяснение может показаться не совсем убедительным. Начать с того, что я не удосужился уделить достаточно внимания философским подходам к проблеме тела/разума. Я не затрагивал отношений между теми аспектами сознания, которые у философов называются дуальными и связаны с ответом на вопрос, почему объективной физиологии сознания сопутствует субъективное чувственное ощущение. Когда ученые наблюдают подобную закономерную корреляцию между любыми двумя наборами данных, они ищут единую причину, лежащую в ее основе. Они хотят <emphasis>объяснить</emphasis>, почему данные явления сопутствуют друг другу. Следовательно, чтобы понять закономерные связи между физиологическим и психологическим аспектами сознания, нам потребуется более глубоко погрузиться в эту тему. Необходимо выйти за дисциплинарные рамки психологии и физиологии. Мы, ученые, в таких случаях обычно обращаемся не к метафизике, а к физике<a type="note" l:href="#c_226">{226}</a>. В этом случае искомые ответы можно найти в таком физическом явлении, как энтропия<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>.</p></section><section><title><p>7</p><p>Принцип свободной энергии</p></title><p>В лаборатории группа ученых вглядывается в большой монитор компьютера. На экране клубятся точки и пятна. Можно различить разные цвета: синий, красный, фиолетовый и другие. Точки, по-видимому, еще и разных размеров, но в их роении невозможно усмотреть никаких закономерностей. Их скопления кружатся и пронизывают друг друга, словно облака газа, беспорядочно заполняя виртуальное пространство. Тем не менее электронные часы отсчитывают время в секундах, а местоположение каждой точки привязано к двум осям координат по нижнему и левому краям экрана. Это значит, что происходит нечто поддающееся измерению. Но как можно количественно оценить эти хаотичные движения?</p><p>Вы обращаетесь к одному из присутствующих физиков с вопросом, что это такое, и слышите ответ, который ни о чем вам не говорит: «Это стохастический процесс». «Стохастический» означает «случайный». Постепенно вы замечаете, что точки поменьше как будто движутся медленнее, чем более крупные, словно они танцуют под несколько иную мелодию. По указанию нейробиолога, присутствующего в лаборатории, оператор компьютера набирает что-то на клавиатуре, и роение на экране внезапно замирает. Оператор старательно сохраняет информацию. Затем, снова по команде нейробиолога, он быстро вводит ряд цифр, меняющих значения в серии уравнений, высветившихся теперь на маленьком экранчике сбоку от большого, на который вы до этого смотрели. Он объясняет, что корректирует локальные взаимодействия между подсистемами.</p><p>И снова облакоподобные скопления частиц оказываются в левом нижнем углу экрана и начинают кружиться. На сей раз после недолгого периода хаотичного движения в нем начинает проявляться закономерность. Поначалу кружение цветных точек в основном центробежно; затем постепенно они собираются в сгустки и самопроизвольно стекаются к центру экрана, образуя что-то вроде капли. Немного воображения – и можно увидеть в них плотную стаю птиц (например, скворцов), которая летает, принимая различные формы. Постепенно движение частиц становится все более регулярным. Они сходятся друг с другом, как солдаты на плацу, занимающие заданные позиции, пока не начинает вырисовываться отчетливая структура: четыре концентрических слоя. В центре – темно-синие точки. Их окружают красные, которые, в свою очередь, окружены фиолетовыми. Голубые точки образуют своего рода внешнюю границу. Все это располагается на фоне более мелких черных точек, которые, по-видимому, все еще продолжают бесцельно кружить. Нейробиолог выглядит довольным. Он просит оператора остановить картинку. По часам видно, что прошло 1278 секунд.</p><p>Все это происходит в Центре нейровизуализации человека им. Г. Уэллкома на Квин-сквер в Лондоне. Научный руководитель центра – Карл Фристон. Он любезно пригласил вас понаблюдать за этим увлекательным экспериментом – моделированием ближних взаимодействий между различными физическими подсистемами, когда к ним прикладываются различные силы.</p><p>Правила, которым подчиняются эти виртуальные частицы, имеют в общих чертах ту же природу, что и правила, которым подчиняется поведение настоящих атомов и молекул: бессмысленная (но не беспорядочная) склонность притягивать и отталкивать друг друга. Подобные взаимодействия, очевидно, создают порядок из хаоса. Как считается, такое спонтанное упорядочивание имело место при зарождении жизни в «первичном бульоне». Однако этот эксперимент проводится в центре когнитивной нейробиологии, расположенном напротив Национальной клиники неврологии и нейрохирургии, и вы вполне можете задаться вопросом: а какое отношение эти виртуальные частицы имеют к мозгу?</p><p>Фристон объясняет, что такие биологические системы, как клетки, должны были возникнуть с помощью усложненных версий того же процесса, который формирует более простые «самоорганизующиеся» системы вроде кристаллов, осаждающихся из раствора, так как механизм у этих процессов общий. По его словам, этот механизм направлен на минимизацию свободной энергии (ниже я вкратце объясню, что это значит). У всех самоорганизующихся систем, включая вас и меня, есть одна общая фундаментальная задача: поддерживать свое существование. Фристон полагает, что мы выполняем эту задачу за счет минимизации своей свободной энергии. Кристаллы, клетки и мозг, по его словам, являются всего лишь все более сложными проявлениями этого базового механизма самосохранения<a type="note" l:href="#c_227">{227}</a>. И действительно, так много аспектов, которые мы привыкли относить к сфере психической жизни, появились на самых первых этапах биологической организации, что вклад, внесенный туда самим головным мозгом, может показаться довольно незначительным. Но, если мы будем твердо придерживаться концепции свободной энергии, все – то есть абсолютно все – прояснится.</p><empty-line/><p>Карл Фристон – последний из великих ученых, определивших мой жизненный путь в профессии. По моему мнению, он гений и (объективно) самый влиятельный нейробиолог в современном мире. Влияние ученого измеряется индексом Хирша – мерой цитируемости публикаций<a l:href="#c_228" type="note">{228}</a>. Как правило, если ваш индекс Хирша превышает количество лет, прошедших с тех пор, как вы защитили диссертацию, то у вас все в порядке. У Фристона индекс Хирша составляет 235 – выше, чем у любого другого нейробиолога<a type="note" l:href="#c_229">{229}</a>. Первый успех ему принесло изобретение статистической параметрической разметки, позволившей анализировать данные функциональной нейровизуализации, столь популярной в наши дни. Однако гораздо большую известность ему принесли исследования по прогнозирующему кодированию и принципу свободной энергии.</p><p>При всех выдающихся заслугах Фристона долгое время я мало интересовался его трудами. Но в 2010 г. он опубликовал статью совместно с молодым психофармакологом Робином Кархартом-Харрисом, с которым я был немного знаком в связи с его интересом к психоанализу. В их с Фристоном статье доказывалось, что фрейдовская концепция энергии влечения (т. е. психической энергии) отвечает принципу свободной энергии<a l:href="#c_230" type="note">{230}</a>. Как я писал выше, Фрейд охотно признавал, что «совершенно не в состоянии сформировать концепцию» того, как телесные потребности могут обращаться в психическую энергию. Он писал также, что эта энергия способна увеличиваться и уменьшаться, вытесняться и разряжаться, а следовательно, обладает всеми признаками физической величины, «даже если у нас нет способа для ее измерения»<a l:href="#c_231" type="note">{231}</a>. Поскольку изначальное намерение Фрейда (от которого он впоследствии отказался) состояло в том, чтобы изобразить психические процессы как количественно определимые состояния, статья Кархарта-Харриса и Фристона прозвучала для меня как гром среди ясного неба. Если психическая энергия действительно изоморфна по отношению к изменениям термодинамической свободной энергии, то, подумал я, она должна быть измерима и сводима к физическим законам.</p><p>Тогда я погрузился в изучение предыдущих публикаций Фристона и связался с ним. В последующие годы мы несколько раз встречались в Лондоне и Франкфурте. Главной темой наших разговоров была роль аффекта в психической жизни. Поскольку исследования Фристона, как почти у всех в то время, были все еще глубоко кортикоцентричны, открытые им прогностические механизмы относились почти исключительно к когнитивной сфере. Вот почему, в частности, его знаменитая статья, демонстрирующая, что характер коммуникации между нейронами объясняется прогнозирующим кодированием, озаглавлена «Теория <emphasis>кортикальных</emphasis> реакций» (A theory of cortical responses)<a l:href="#c_232" type="note">{232}</a>. Однако должен признаться, у меня никогда не было времени полностью изучить многие из его более специализированных публикаций.</p><p>В 2017 г. Фристона пригласили выступить в качестве основного докладчика на нашем ежегодном Конгрессе по нейропсихоанализу (который в тот год проводился в старой больнице при Университетском колледже в Лондоне и был посвящен теме прогнозирующего кодирования). Если я собирался произнести свое традиционное заключительное слово и не опозориться, мне следовало подтянуть физику. Поэтому в числе множества других публикаций Фристона я внимательно перечитал его узкоспециализированную статью в одном из журналов Королевского общества. Она была озаглавлена «Жизнь, какой мы ее знаем» (Life as we know it)<a type="note" l:href="#c_233">{233}</a>. С немалыми усилиями я впервые вник в нее по-настоящему. В этой статье он поставил задачу ни больше ни меньше как свести к математическим уравнениям основные законы, управляющие <emphasis>интенциональностью</emphasis>.</p><p>Выводы, которые из нее следовали, ошеломляли. Мне показалось, что эти уравнения могут обеспечить тот прорыв, который я искал. Поэтому вскоре после наших научных бесед на конгрессе 2017 г. я написал Фристону, предлагая объединить наши догадки и попытаться применить принцип свободной энергии в отношении сознания. К моему восторгу, Фристон согласился, и мы приступили к совместной работе над статьей, заложившей начало нашей будущей общей концепции<a l:href="#c_234" type="note">{234}</a>.</p><p>Связующее звено между исследованиями Фристона и моими собственными – <emphasis>гомеостаз</emphasis>. Выше я объяснял, что всем живым существам необходимо оставаться в своих физиологических границах жизнеспособности. В качестве модельного примера приведем терморегуляцию. Вам не подходит какая угодно температура тела – она должна оставаться в узких границах 36,5–37,5 &#x2103;. Если ваше тело разогреется намного больше или сильно остынет, вы погибнете. Вы не можете позволить базовой температуре своего тела сравняться с температурой окружающей среды, как это происходит с горячей водой, добавленной в холодную ванну. Попав в ванну, горячая вода не остается отдельно от холодной в виде большого шара под краном. Но <emphasis>вам</emphasis> это удается – вам это необходимо для выживания, – а для этого требуется <emphasis>работа</emphasis>. Пациенты в коме неспособны выполнять эту работу и часто умирают от таких состояний, как гипертермия: они в буквальном смысле слова перегреваются<a type="note" l:href="#c_235">{235}</a>. То же относится к регуляции уровня газов в крови, жидкостному и энергетическому балансу и многим другим процессам в организме. Это относится даже к <emphasis>эмоциональным</emphasis> потребностям, которые, как вы узнали из главы 5, не менее «биологичны», чем телесные. Задача оставаться в эмоциональных границах нашей жизнеспособности тоже требует от нас работы: поддерживать тесный контакт с теми, кто о нас заботится, избегать хищников, избавляться от беспокоящих нас препятствий и так далее. За пределами определенного уровня предсказуемости работа, необходимая для выполнения этих задач, регулируется чувствами.</p><p>Механизм, который я только что описал, представляет собой расширенную форму гомеостаза, и он несложен (<a l:href="#x12_x_12_i17">рис. 12</a>).</p><p>Любой гомеостат включает три компонента: <emphasis>рецептор</emphasis> (в моем модельном примере – измеряющий температуру), <emphasis>контролирующий центр</emphasis> (который определяет, как поддерживать температуру в границах жизнеспособности: в моем примере – 36,5–37,5 &#x2103;) и <emphasis>эффектор</emphasis> (выполняющий работу, необходимую, чтобы вернуть вас в эти границы, когда вы за них выходите). Такая простота механизма гомеостаза позволяет свести его к физическим законам. Именно об этом и говорилось в статье Фристона – об основных законах, управляющих «жизнью как мы ее знаем».</p><empty-line/><image l:href="#13"/><p id="x12_x_12_i17"><a l:href="#x24_x_24_i12"><strong>Рис. 12.</strong></a> Гомеостаз чувств. Точка равновесия соответствует границам жизнеспособности системы</p><empty-line/><p>Особенно меня взволновало осознание того, что эти законы – если расширить их так, чтобы в них вписывалась менее предсказуемая форма гомеостаза, лежащая в основе аффекта, – могут объяснить и сознание. Причем не только внешне наблюдаемые признаки сознательного поведения (объективную <emphasis>физиологию</emphasis> треугольника принятия решений в среднем мозге и ретикулярной активирующей системы), но и наблюдаемые внутренне: эти законы могли объяснить субъективные <emphasis>чувства</emphasis>, руководящие принятием решений.</p><p>Вот в этом вопросе мы с Дамасио и разошлись. Среди нейробиологов он, вероятно, больше всех уделял внимание тому факту, что аффект (а следовательно, и сознание) в своей основе является формой гомеостаза. Но он не согласился с моим следующим выводом: если сознание гомеостатично, а гомеостаз сводим к физическим законам, то к ним можно свести и явления сознания<a type="note" l:href="#c_236">{236}</a>. Механизм сознания ничуть не меньше, чем движения небесных тел и прочие природные явления, <emphasis>должен</emphasis> объясняться с помощью законов, а значит, обладать некоторой предсказуемостью, пусть даже всего лишь вероятностной. После того как Дамасио прочитал черновой вариант нашей с Фристоном статьи, у меня с ним состоялся трудный разговор в его кабинете. Он не понимал, почему я стремлюсь свести сознание к «алгоритмам», как он выразился. Это был классический случай, когда ученый отвергает выводы, вытекающие из открытия, которое он сам же и представил миру, – подобно тому как Эйнштейн отреагировал на новую теорию квантовой механики: «Бог не играет в кости» со Вселенной<a l:href="#c_237" type="note">{237}</a>.</p><p>Я кратко изложил Дамасио доводы, которые теперь собираюсь раскрыть вам<a type="note" l:href="#c_238">{238}</a>. Но для того чтобы сделать это должным образом, вначале мне необходимо познакомить вас с физикой, которую мне пришлось освоить, чтобы понять принцип свободной энергии. Итак, вдохните поглубже.</p><empty-line/><p>Суть гомеостаза состоит в том, что живые организмы должны пребывать в пределах ограниченного диапазона физических состояний – то есть состояний жизнеспособности, или значимых состояний, или предпочтительных состояний, или, по определению Фристона (которое относится ко всему вышеперечисленному), «ожидаемых» состояний. Мы не можем позволить себе находиться в любых состояниях. Оказывается, что этот биологический императив глубоко связан с одним из базовых понятий физики, объясняющих многие процессы, – а именно <emphasis>энтропией</emphasis>. У большинства людей имеется интуитивное понимание, что значит энтропия. Они представляют ее себе как естественное стремление к беспорядку, распаду, разрушению и тому подобное. Законы энтропии заставляют лед таять, батарейку разряжаться, бильярдный шар останавливаться, а горячую воду – смешиваться с холодной.</p><p>Гомеостаз действует в противоположном направлении. Он <emphasis>противостоит</emphasis> энтропии. Он гарантирует, что вы будете оставаться в ограниченном диапазоне состояний. Таким образом, благодаря гомеостазу сохраняется необходимая температура тела и жизнь как таковая – он предохраняет вас от распада. Живые существа <emphasis>должны</emphasis> сопротивляться одному из фундаментальных принципов физики – второму закону термодинамики.</p><p>Первый закон термодинамики касается сохранения энергии<a type="note" l:href="#c_239">{239}</a>. Он гласит, что энергия не создается и не уничтожается; она может только переходить из одной формы в другую и передаваться от одного тела к другому. (Благодаря Эйнштейну мы также знаем, что она может превращаться в материю.)</p><p>Суть второго закона состоит в том, что природные процессы всегда необратимы<a type="note" l:href="#c_240">{240}</a>. Поэтому горячую воду, смешанную в ванне с холодной, невозможно снова отделить. Точно так же энергию тепла нельзя возвратить в сгоревший уголь, который дал тепло, и нельзя вернуть энергию, потерянную впустую в ходе этого процесса. Все дело в энтропии, которая в глобальном масштабе <emphasis>всегда возрастает</emphasis><a l:href="#c_241" type="note">{241}</a>. Более того, энтропия, возможно, является физической основой того факта, что время течет и имеет направление.</p><p>В термодинамике существуют два состояния энергии – полезное и бесполезное. «Полезность» энергии определяется ее способностью выполнять работу. Например, энергия куска угля может дать тепло при сжигании<a l:href="#c_242" type="note">{242}</a>, это тепло позволяет вскипятить воду и получить пар, а пар может приводить в движение мотор; но на каждой ступени этого процесса часть энергии теряется. То есть невозможно с пользой превратить всю энергию в работу.</p><p>Соединив эти факты, мы узнаем следующее: по мере снижения полезной энергии в системе ее энтропия возрастает. Это означает, что способность системы выполнять работу постоянно снижается. Следовательно, энтропия связана с потерей полезной энергии, так как эту энергию больше нельзя задействовать для выполнения работы. Второй закон – констатация неизбежного факта, что в ходе любого природного процесса часть энергии будет потеряна для полезной работы<a type="note" l:href="#c_243">{243}</a>.</p><p>Чуть выше я упоминал об интуитивных представлениях об энтропии, но формальное, техническое определение энтропии в физике связано с количеством различных состояний, которые может принимать система<a l:href="#c_244" type="note">{244}</a>. Энтропия определяется количеством возможных микроскопических состояний системы, способных привести к соответствующему макроскопическому состоянию. Проще говоря, <emphasis>чем меньше возможных состояний, тем ниже энтропия.</emphasis></p><p>Гомеостаз задает границы диапазона макроскопических состояний, которые способна принять система, например вы или я. Напомню, что гомеостаз поддерживает в нас жизнь, выполняя эффективную работу; следовательно, если энтропия влечет за собой потерю способности к работе, это «плохо» с точки зрения нас – биологических систем. Самая основная функция живых существ – противостояние энтропии.</p><empty-line/><p>Приведу пример, который традиционно используется физиками для иллюстрации этих понятий: сжатый газ выпускают в пустой сосуд большего размера через маленькое отверстие. Двигаясь случайным образом, молекулы распространяются по сосуду и занимают все доступное пространство. Чем больше пройдет времени, тем больше будет точек, в которых может оказаться любая из молекул. Единственный способ обратить этот процесс вспять, то есть собрать газ обратно в исходный сосуд, – это приложить к нему работу.</p><p>Энтропию можно представить себе как количество точек, в которых каждая молекула может оказаться в данное время. А это <emphasis>вероятностное</emphasis> утверждение. Статистическая вероятность того, что каждая молекула займет определенное положение, уменьшается с возрастанием энтропии: по мере расширения газа местоположение каждой молекулы становится все менее предсказуемым. Возрастание энтропии означает <emphasis>уменьшение предсказуемости</emphasis>.</p><p>Это имеет значение, поскольку, в отличие от остальных законов термодинамики, законы вероятности применимы ко всему сущему, а не только к материальным объектам. Вероятностное выражение может получить как энтропия газа в сосуде, так и энтропия, связанная с психологическим процессом принятия решений. В обоих случаях энтропия возрастает вместе с ростом случайности возможных исходов. Энтропия, связанная с расширением газа и расширением возможностей – одно и то же явление. Не все, что существует в природе, можно увидеть и пощупать, но все одинаково подчиняется законам вероятности. Вот почему вероятность – основа современной физики, в которой материя перестала быть фундаментальным понятием, а классические частицы упразднены<a l:href="#c_245" type="note">{245}</a>.</p><empty-line/><p>В моем примере энтропии, взятом из физики, пока сжатый газ находился в первом сосуде и его молекулы были упакованы плотно, для описания реального местоположения каждой молекулы требовалось <emphasis>меньше битов информации</emphasis>, чем после того, как газ выпустили и он заполнил свободное пространство большего контейнера. В информатике бит (сокращение от английского binary digit – «цифра двоичной системы») – основная единица информации. Бит может принимать одно из двух противоположных значений, например «да/нет», «включить/выключить», «плюс/минус». Эти состояния обычно представлены как единица и ноль<a l:href="#c_246" type="note">{246}</a>.</p><p>Изначально для описания состояния газа требовалось меньше битов информации, но по мере его расширения количество возможных состояний для каждой молекулы возрастает. Следовательно, энтропию (которая обычно измеряется физически в категориях теплообмена и температуры) можно измерить и в битах: чем больше информации требуется для описания микросостояния системы (которое определяется состоянием каждой без исключения отдельной молекулы), тем больше термодинамическая энтропия. Говоря еще проще, <emphasis>чем больше ответов «да/нет» необходимо дать для описания системы, тем выше ее энтропия</emphasis>. Таким образом, когда микросостояния системы обладают низкими значениями вероятности, каждое измерение системы несет больше информации, чем если бы их вероятности были высокими, поскольку для описания состояния системы в целом необходимо ответить на большее количество бинарных вопросов.</p><p>Энтропия минимальна, когда ответ на каждый вопрос «да/нет» полностью предсказуем, то есть мы не узнаем ничего нового и не получаем информации. Информационное содержание броска обычной монеты составляет один бит, поскольку вероятность, что выпадет орел, равняется 50&#xFE6A;, а если бросить монету с двусторонним гербом, вы получите ноль информации, так как шанс, что она ляжет вверх гербом, 100&#xFE6A;. Информации такой бросок не дает, так как ответ полностью предсказуем. Энтропия определяется средним количеством информации, которое вы получаете при множественных измерениях системы. Таким образом, энтропия серии измерений равняется ее <emphasis>средней информации</emphasis>, то есть ее средней <emphasis>неопределенности</emphasis>.</p><p>Чтобы понять значимость этого для нейробиологического подхода к сознанию, вспомним, что паттерны синхронизированных медленных волн на ЭЭГ более упорядочены (более предсказуемы), чем рассинхронизированных (беспорядочных) быстрых волн. Паттерны слабого возбуждения, следовательно, несут меньше информации, чем паттерны сильного возбуждения (<a l:href="#x11_x_11_i22">рис. 10</a>). <emphasis>Сильное возбуждение связано с большей неопределенностью</emphasis><a l:href="#c_247" type="note">{247}</a>. Поэтому показатели энтропии на ЭЭГ у пациентов с минимальным уровнем сознания выше, чем у находящихся в вегетативном состоянии<a l:href="#c_248" type="note">{248}</a>. Это логично: корковая активность в сознающем мозге передает больше информации, чем в состоянии глубокого сна. Но тут мы подходим к парадоксу: если рост количества информации означает рост неопределенности, а следовательно, и энтропии, то, поскольку живые существа должны противостоять энтропии, с биологической точки зрения состояние бодрствования менее желательно, чем глубокий сон<a l:href="#c_249" type="note">{249}</a>. Я понимаю, что это противоречит здравому смыслу, но в дальнейшем все станет понятнее<a type="note" l:href="#c_250">{250}</a>.</p><p>Соотношение между энтропией и информацией описал в своем знаменитом уравнении инженер и математик Клод Шеннон. Благодаря этому научному достижению именно Шеннон ввел понятие «информация» в физику, где с тех пор оно стало считаться фундаментальным, особенно в квантовой механике<a l:href="#c_251" type="note">{251}</a>. Опираясь на работу Шеннона, физик Эдвин Томпсон Джейнс доказывал, что термодинамическую энтропию следует рассматривать как <emphasis>частный случай</emphasis> информационной энтропии<a type="note" l:href="#c_252">{252}</a>. Следовательно, определение Шеннона является более фундаментальным, чем термодинамическое: абстрактное определение энтропии в терминах информационной динамики имеет более общее применение, чем конкретное в терминах динамики тепловых процессов. Законы термодинамики могут, следовательно, рассматриваться как <emphasis>частный случай более глубинных законов вероятности</emphasis>. Это важно, поскольку термодинамические законы применимы только к материальным (осязаемым, видимым) системам, таким как мозг, в то время как законы информации применимы и к нематериальным (неосязаемым, невидимым) системам, таким как психика.</p><p>Однако вероятность не совсем то же, что информация в шенноновском понимании, которое подразумевает дополнительный фактор <emphasis>связи (коммуникации)</emphasis>. Отсюда название его статьи, основополагающей для информатики: «Математическая теория коммуникации» (A mathematical theory of communication)<a l:href="#c_253" type="note">{253}</a>. В отличие от вероятностей, которые существуют сами по себе, коммуникация требует наличия <emphasis>источника</emphasis> информации и ее <emphasis>получателя</emphasis>. (Источник не обязательно человек. Это может быть, например, книга или любая система, обладающая информацией, которую может воспринять получатель.)</p><p>Это делает в высшей степени проблематичным любое теоретическое предположение, что сознание – это <emphasis>всего лишь</emphasis> информация<a l:href="#c_254" type="note">{254}</a>. В связи с этим возникает вопрос: что есть источник информации, интегрированной или нет, и кто её получатель? Вот почему меня не устраивают модели информационных потоков, применяемые учеными-когнитивистами. Они уклоняются от ответа на вопрос: где же <emphasis>субъект</emphasis>, то есть получатель информации? В этом смысле, перефразируя слова Оливера Сакса, из когнитивной науки исключается психика.</p><p>Однако подобное исключение субъекта, переживающего опыт, поднимает еще более серьезный вопрос – возможно, самый серьезный из всех, с которыми сталкивается современная когнитивистика: как и для чего вообще происходит обработка информации (т. е. постановка вопросов и получение ответов) в отсутствие наблюдателя?</p><p>Идея Шеннона о том, что информация – это энтропия, позволила физику Джону Уилеру использовать принцип соучастия при интерпретации Вселенной<a type="note" l:href="#c_255">{255}</a>. Согласно Уилеру, бытие вещей в том виде, в каком они существуют (т. е. как наблюдаемые явления), возникает лишь как ответ на вопросы, которые мы задаем. Явления как таковые существуют лишь в глазах смотрящего – соучаствующего наблюдателя, задающего вопросы. По словам Уилера, «все рождается из битов» («все» означает наблюдаемые вещи)<a l:href="#c_256" type="note">{256}</a>. Таким образом, информация имеет «физическую» природу не только потому, что с ней связаны законы физики, но и потому, что она лежит в основе всех наблюдаемых явлений. Именно так абстрактные силы и энергии становятся наблюдаемыми и измеримыми: «То, что мы зовем реальностью, возникает в конечном счете из постановки вопросов по типу „да/нет“ и регистрации аппаратно обусловленных ответов; короче говоря… все физическое имеет информационно-теоретическое происхождение»<a type="note" l:href="#c_257">{257}</a>.</p><p>Сенсорные модальности нервной системы порождают аппаратно обусловленные ответы на вопросы, которые мы задаем Вселенной. Сенсорные реакции порождают феномены – опыт, который мы переживаем. Следовательно, сам опыт является порождением коммуникации между получателем информации (соучаствующим наблюдателем) и источником информации, между вопрошающим и ответами, которые он регистрирует. Но остается вопрос: <emphasis>откуда берутся сами вопрошающие</emphasis>?</p><p>Все это весьма каверзные вопросы. Прежде чем я продолжу, давайте остановимся и подведем итоги. Я изложил три ключевых аспекта. Первый – что среднее количество информации в системе есть энтропия этой системы (т. е. энтропия в системе является мерой количества информации, необходимой, чтобы описать ее физическое состояние). Второй – что живые системы должны противостоять энтропии. Из этих двух фактов, вместе взятых, следует, что <emphasis>мы должны минимизировать количество информации</emphasis>, которую обрабатываем. (Под информацией я здесь понимаю, конечно, информацию в шенноновском смысле; иными словами, нам нужно минимизировать <emphasis>неопределенность</emphasis>.) Все, что я скажу дальше в этой главе и последующих двух, вытекает из этого простого, но поразительного умозаключения.</p><p>Это подводит нас к третьему важному аспекту, который мы выявили на данный момент: мы, живые системы, противостоим энтропии благодаря механизму гомеостаза. Иными словами, мы получаем информацию о вероятности нашего выживания, <emphasis>задавая вопросы</emphasis> (т. е. производя измерения) о нашем биологическом состоянии относительно текущих событий. Чем более неопределенными являются ответы (т. е. чем больше информации они содержат), тем хуже для нас; это означает, что мы не справляемся со своими гомеостатическими обязанностями находиться в пределах ограниченного диапазона состояний (сохранять ожидаемые состояния).</p><p>Природа задаваемых нами вопросов определяется, помимо прочего, нашей <emphasis>видовой принадлежностью</emphasis>. Акула может дышать под водой, человек – нет. Поэтому у нас с акулой разные потребности и разные ожидаемые состояния. Эти требования определяются естественным отбором. Оставаться в пределах своей эволюционной ниши (в широком понимании) – вот суть гомеостаза. Поэтому каждому виду необходимо задавать себе такие вопросы, как «Смогу ли я здесь дышать?». От полученных ответов зависит само наше выживание.</p><p>Кстати, почему следует рассматривать биологические требования как <emphasis>ожидания</emphasis>? Эта формулировка вначале может показаться странной, но в ней есть глубинная логика, важность которой станет ясна позже. Чтобы было понятнее, попробуйте взглянуть на это с точки зрения самой эволюции, а не отдельной особи. Под воздействием естественного отбора каждый вид приспособился к своей экологической нише: выживание каждого организма зависит только от ресурсов, которые гарантированно доступны в естественной для него среде обитания. А значит, мы нуждаемся в воздухе <emphasis>потому</emphasis>, что можем его ожидать.</p><p>Теперь я могу вернуться к фундаментальному вопросу, поставленному выше: откуда берутся соучаствующие наблюдатели? Иными словами, как и почему с точки зрения физики возникает способность задавать вопросы?<a l:href="#c_258" type="note">{258}</a></p><empty-line/><p>Позвольте мне коротко изложить историю идеи самоорганизации. Впервые термин «самоорганизация» использовал Иммануил Кант в своем трактате 1790 г. «Критика способности суждения». Кант утверждал, что живые организмы обладают внутренней целью и задачей, что, по его мнению, возможно только в том случае, если конституирующие их механизмы являются одновременно целью и средством. Подобные «телеологические» сущности (т. е. сущности, наделенные внутренней целью и задачей), согласно Канту, должны вести себя целенаправленно: «И лишь тогда и лишь поэтому такой продукт, как нечто организованное и само себя организующее, может быть назван целью природы»<a type="note" l:href="#n_22">[22]</a>. Объяснить возникновение подобных сущностей науке, как он считал, не под силу: у травинки никогда не будет своего Ньютона.</p><p>А потом Дарвин открыл естественный отбор. Как нам теперь известно, естественный отбор способствует появлению внутренних целей и задач <emphasis>выживания</emphasis> и <emphasis>размножения</emphasis>. То и другое в действительности оказывается проявлениями самоорганизации<a type="note" l:href="#c_259">{259}</a>. Благодаря гениальному прозрению Дарвина вопрос о происхождении и составе телеологических сущностей стал постижимым для науки<a type="note" l:href="#c_260">{260}</a>. Оставалось лишь уточнить детали.</p><p>Следующий важный шаг был сделан в середине XX столетия, когда Норберт Винер, математик и основоположник кибернетики, добавил к шенноновскому пониманию информации идею <emphasis>обратной связи</emphasis>. Согласно Винеру, система способна достигать своей цели («основного состояния»), получая отзыв о последствиях своих действий. Обратная связь включает в себя сигналы ошибок, сообщающие об <emphasis>отклонениях</emphasis> от основного состояния, которые будут использованы для корректировки действий системы и позволят ей двигаться дальше в нужном направлении. Гомеостаз, таким образом, оказывается частным случаем более общего кибернетического принципа: это разновидность отрицательной обратной связи.</p><p>Это представление об обратной связи использовал Уильям Росс Эшби. Объединив его со статистической физикой, основы которой изложены выше, он показал, как самоорганизация возникает естественным путем<a type="note" l:href="#c_261">{261}</a>. Эшби продемонстрировал, что многие сложные динамические системы эволюционируют в сторону <emphasis>точки равновесия</emphasis>, которую он охарактеризовал как «аттрактор»<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a> в «бассейне» (области притяжения) со множеством состояний. Дальнейшая эволюция подобных систем стремится принимать <emphasis>ограниченный набор состояний</emphasis>.</p><p>Надеюсь, эта тенденция принимать ограниченный набор состояний вам уже знакома: это не что иное, как стремление противостоять энтропии. По Фристону, именно это стремление способствует еще большему усложнению форм самоорганизации. Создав возможность для этого между подсистемами в своей модели «первичного бульона», описанной в начале главы, он наблюдал, как их поведение проходит три стадии развития:</p><p>1) при одних параметрах ближнего порядка точки просто беспорядочно носились по всему экрану;</p><p>2) при других параметрах они объединялись в стабильные кристаллоподобные структуры;</p><p>3) при третьих они демонстрировали более сложное поведение: объединившись, они постоянно «толкались» друг с другом, занимая определенные положения в динамической структуре.</p><p>Вот описание, которое дал Фристон, его собственными словами (не пугайтесь незнакомых научных терминов – я просто хочу, чтобы вы представили себе, что он увидел):</p><cite><p>Их поведение варьирует от свойственного газу (где подсистемы время от времени сближаются на достаточное расстояние для взаимодействия) до бурной активности, при которой подсистемы принудительно сталкиваются на дне потенциальной ямы. В таком режиме подсистемы сближаются достаточно для того, чтобы в соответствии с законом обратных квадратов произошло их отталкивание – что напоминает столкновение субатомных частиц, описываемое в ядерной физике. При определенных значениях параметров подобные спорадические и критические события способны придать динамике неэргодичность, вызвав непредсказуемые высокоамплитудные флуктуации, которые не гаснут. При других режимах возникают кристаллические структуры с ослабленными взаимодействиями и низкой структурной (конфигурационной) энтропией. Однако при большинстве значений параметров возникает эргодическое поведение – с приближением ансамбля к своему случайному глобальному аттрактору (в среднем примерно через 1000 с): как правило, вначале подсистемы отталкиваются друг от друга (что очень напоминает модели Большого взрыва), а затем быстро падают обратно к центру, стремясь друг к другу и объединяясь. Далее локальные взаимодействия вызывают перестройку, в ходе которой подсистемы мигрируют (иногда на периферию) до тех пор, пока соседние не начнут мягко толкаться друг с другом. С точки зрения динамики кратковременная синхронизация может рассматриваться как волны динамического всплеска. ‹…› Иными словами, их движение и электрохимическая динамика весьма напоминают бурлящий суп (наподобие вспышек на поверхности Солнца) – но только ли этим ограничивается их самоорганизация?<a type="note" l:href="#c_262">{262}</a></p></cite><p>Ответ на его последний вопрос оказывается отрицательным. Формируется сложная динамическая структура, в которой плотноупакованные подсистемы, отделившись от своего окружения, образуют структуры из концентрических слоев, у каждой из которых есть внутреннее ядро и внешняя поверхность, которая делится дальше, на два подслоя (<a l:href="#x12_x_12_i59">рис. 13</a>). Подслои разделившейся поверхности демонстрируют чрезвычайно любопытные закономерности взаимодействия с внутренним ядром и внешним окружением соответственно. Состояния внешнего окружения оказывают влияние на состояния наружного подслоя, а те, в свою очередь, влияют на состояния внутренних подсистем, но это влияние не взаимно (иными словами, внутренние составляющие ядра не оказывают никакого воздействия на внешний подслой). Аналогичным образом состояния внутреннего ядра оказывают каузальное воздействие на состояния внутреннего подслоя, а те, в свою очередь, влияют на внешнее окружение, но и эта цепочка влияний не взаимна. Этой последовательностью причинно-следственных отношений определяются свойства так называемого марковского ограждения<a l:href="#c_263" type="note">{263}</a>.</p><empty-line/><image l:href="#14"/><p id="x12_x_12_i59"><a l:href="#x24_x_24_i13"><strong>Рис. 13.</strong></a> Самоорганизующаяся система с марковским ограждением. На этом рисунке внутреннее ядро системы представлено черными точками, а его окружающие слои – темно-серыми: это и есть ограждение. Светло-серые точки – внешние по отношению к системе. (На исходной иллюстрации Фристона различаются цвета подслоев ограждения. Так как в тексте упомянуты его цветовые обозначения, поясню: внешние точки – голубые, внутренние – синие, сенсорные – фиолетовые, а активные – красные.)</p><empty-line/><p>Марковское ограждение (или марковское покрытие) – статистическое понятие, обозначающее разграничение двух наборов состояний. Подобные образования вызывают <emphasis>разделение</emphasis> состояний на внутренние и внешние, то есть на систему и не-систему, таким образом, что внутренние состояния изолируются от внешних. Иными словами, внешние состояния по отношению к системе могут «восприниматься» внутренними лишь <emphasis>опосредованно</emphasis>, как состояния ограждения. Более того, само марковское ограждение тоже делится на подсистемы, часть которых каузально (напрямую) зависят от внешнего набора состояний, а часть – нет. Эти состояния ограждения называются соответственно сенсорными и активными.</p><p>Формирование марковского ограждения, таким образом, вызывает разделение состояний системы на четыре типа – внутренние, активные, сенсорные и внешние. Последние не входят в состав самоорганизующейся сущности. Что важно, зависимости между этими четырьмя типами состояний создают круговую причинность. Внешние состояния влияют на внутренние через сенсорные состояния ограждения, тогда как внутренние состояния осуществляют обратную связь с внешними через его активные состояния. Таким образом внутренние и внешние состояния благодаря круговой причинности взаимообусловливают друг друга. Иными словами, сенсорные состояния передают <emphasis>отчет</emphasis> о последствиях влияния активных состояний на внешние состояния и таким образом корректируют последующие действия системы.</p><p>Если это напоминает цикл восприятия/действия у живых организмов, а также то, что я рассказывал в предыдущей главе о циклической каузальной связи между ретикулярной активирующей системой, передним мозгом и треугольником принятия решений в среднем мозге, – это не случайность. Именно в этом и состоит значение подобных абстрактных моделей. Они позволяют выявить глубинные закономерности, которые можно затем распознать на широком спектре субстратов, и обеспечивают нам новое понимание устройства живых существ.</p><p>Стоит только начать присматриваться, марковские ограждения обнаруживаются повсюду. Свойствами марковского ограждения обладает клеточная мембрана, как и кожа, а также скелетно-мышечная система целого организма, который сам состоит из клеток. То же можно сказать о каждом органоиде, органе и каждой физиологической системе. Таким образом, мозг (а на самом деле вся нервная система), который регулирует работу других систем организма, обладает марковским ограждением. Более того, это <emphasis>метаограждение</emphasis>, окружающее все остальные ограждения. Самоорганизующиеся системы всегда могут складываться из более мелких самоорганизующихся систем – не до бесконечности, но уровней может быть поистине невероятное множество. Это основной материал жизни – миллиарды крохотных гомеостатов, каждый внутри своего марковского ограждения.</p><p>Итак, мы подступаем к ответу на вопрос, поставленный мною выше: как и почему с физической точки зрения возникает способность задавать вопросы? Пока ответа у нас нет, но из всего уже изложенного логично сделать вывод, что само бытие сложной динамической системы как отдельной сущности обеспечивается ее ограждением. Подобные самоорганизующиеся системы возникают, отделяя себя от всего остального. Впредь они могут регистрировать лишь собственные состояния: не входящий в систему мир можно «познать» лишь опосредованно, через сенсорные состояния ограждения системы. Я предполагаю, что эти свойства самоорганизации в действительности являются ключевыми предпосылками субъективности.</p><p>Позвольте мне пояснить, в чем заключается различие. Элементарную базу для <emphasis>бытия системы как отдельной сущности</emphasis> обеспечивает природное стремление подобных систем к самосохранению, их тенденция отделяться от окружающей среды и затем активно поддерживать собственное существование. Элементарную базу для <emphasis>субъективности</emphasis> – «точки зрения» отдельного «я» – обеспечивает изолированность подобных систем, тот факт, что они способны регистрировать мир, находящийся за пределами собственного «я», только через сенсорные состояния своих ограждений.</p><p>Из этого, разумеется, не следует, что всякая самоорганизующаяся система способна к субъективному восприятию. Мы все еще далеки от того, чтобы определить конкретные свойства, которые должна проявить самоорганизующаяся система, прежде чем она сможет обрести сознание. Однако, даже не включая в эту картину сознание, мы, по-видимому, нащупали физический прототип, позволяющий решить проблему чужого сознания. Сама природа марковского ограждения такова, что оно вызывает разделение состояний на системные и внесистемные так, что внесистемные состояния невидимы для внутренней части системы, и наоборот<a l:href="#c_264" type="note">{264}</a>.</p><p>Однако давайте вернемся к модели «первичного бульона» Фристона, где происходят еще более странные вещи. Создав спонтанно зародившуюся сложную динамическую самоорганизующуюся систему, он проверил, позволяет ли этот ансамбль предсказывать внешние состояния по внутренним состояниям системы. Если это так, утверждал Фристон, то можно будет сделать вывод, что внутренние состояния системы с течением времени <emphasis>моделируют</emphasis> свои внешние состояния, и можно будет также сказать, что они <emphasis>репрезентируют</emphasis> внешние события внутри себя. Понимаю, что здесь можно усмотреть нечто магическое, но это всего лишь означает, что система приспособилась к закономерностям внешних событий, адаптировалась к ним. (Скажу проще: благодаря этому вы можете по наклону деревьев предсказать преобладающее направление ветра на данной территории, даже если ветер не дует. Наклон деревьев отражает направление ветра потому, что деревья росли под определенным углом, приспосабливаясь к конкретным условиям.)</p><p>Фристон исследовал функциональное состояние внутренних подсистем модели организма и обнаружил именно такую предсказательную способность:</p><cite><p>Внутренняя динамика, которая предсказывает [внешнее событие], по-видимому, проявляется в их флуктуациях прежде самого события – как и следует ожидать, если внутренние события моделируют внешние события. Любопытно, что точнее всего предсказанная подсистема оказалась наиболее удаленной от внутренних состояний. Этот пример иллюстрирует то, как внутренние состояния предугадывают или регистрируют отдаленные события способом, напоминающим восприятие слуховых событий через звуковые волны – или восприятие рыбами движения в своей среде. Подсистемы, движение которых можно было бы предсказывать с высокой степенью надежности, наиболее значимы на периферии ансамбля, там, где у ансамбля наибольшая свобода движения. Эти движения связаны с внутренними состояниями – через марковское ограждение – благодаря обобщенной синхронизации<a type="note" l:href="#c_265">{265}</a>.</p></cite><p>Наблюдая эту синхронизацию, в результате которой внутренние состояния системы моделировали физически удаленные события, Фристон пришел к выводу, что внутренние состояния проявляют «способность делать выводы».</p><p>Как оказалось, это важнейшее качество подобных систем. Марковское ограждение наделяет внутренние состояния самоорганизующихся систем способностью репрезентировать недоступные внешние состояния вероятностно, поэтому система способна <emphasis>выводить скрытые причины собственных сенсорных состояний</emphasis>, что сродни функции восприятия. Эта способность, в свою очередь, позволяет <emphasis>целенаправленно воздействовать</emphasis> на внешнюю среду на основании своих внутренних состояний – такие действия сродни двигательной активности.</p><p>Так система поддерживает себя и обновляется перед лицом внешних возмущений<a type="note" l:href="#c_266">{266}</a>. Системе достаточно просто быть самоорганизующейся, чтобы у нее и у каждой ее отдельной части появилась цель – в этом и заключается функция активных состояний ограждения: они изменяют окружающую среду для поддержания целостности системы. А это значит, что, наряду с индивидуализацией, субъективной точкой зрения, целью и способностью к восприятию и действию, само по себе наличие марковского ограждения порождает нечто вроде субъектности<a type="note" l:href="#c_267">{267}</a>. Она может показаться не слишком выраженной в той форме, в какой она возникает в моделях Фристона: голубые (внешние) точки влияют на синие (внутренние) через фиолетовые (сенсорные), в то время как синие точки осуществляют обратную связь с голубыми через красные (активные). И все же, надеюсь, вы понимаете, зачем живым самоорганизующимся системам приходится делать выводы о скрытых причинах собственных сенсорных состояний, пусть пока еще неосознанно. Без этого они бы прекратили свое существование. Они обязаны моделировать причинно-следственные связи в окружающем мире так, чтобы их действия в этом мире обеспечивали их выживание.</p><p>Вот откуда взялась концепция ожидаемых состояний и вот почему биологические самоорганизующиеся системы гомеостатичны. Гомеостаз, по-видимому, возник в результате самоорганизации. Сенсорные и активные состояния марковского ограждения суть не что иное, как рецепторы и эффекторы самоорганизующейся системы, а модель внешних состояний, которую она генерирует, – ее центр управления.</p><p>Живые самоорганизующиеся системы <emphasis>должны</emphasis> проверять свои модели окружающего мира, и, если мир не дает им ожидаемых ответов, они должны срочно сделать что-то другое, иначе погибнут. Отклонения от ожидаемых состояний являются, следовательно, первичной формой уилеровских аппаратно обусловленных ответов. Так возникает постановка вопросов; <emphasis>самоорганизация порождает соучаствующего наблюдателя</emphasis>. Вопрос, который всегда задает себе самоорганизующаяся система, довольно прост: «Выживу ли я, если это сделаю?» Чем неопределеннее ответ, тем хуже для системы.</p><empty-line/><image l:href="#15"/><p id="x12_x_12_i76"><a l:href="#x24_x_24_i14"><strong>Рис. 14.</strong></a> Энтропийные эффекты легкого нарушения марковского ограждения самоорганизующейся системы</p><empty-line/><p>Связь между активными состояниями марковского ограждения и самосохранением путем гомеостаза лучше всего иллюстрирует то, что происходило, когда Фристон в своих модельных ситуациях повреждал ограждения самоорганизующихся систем. Он делал это, выборочно предотвратив влияние сенсорных состояний ограждения на его активные состояния (<a l:href="#x12_x_12_i76">рис. 14</a>, б, в, г). При отсутствии привычных активных состояний марковского ограждения возникал энтропийный хаос, и система быстро распадалась. То есть прекращала свое существование.</p><p>Я только что проиллюстрировал в формальных терминах (используя понятия статистической физики) базовую структуру любой динамической самоорганизующейся системы. Фристон суммирует это следующим образом: «<emphasis>Всякая эргодическая случайная динамическая система, обладающая марковским ограждением, будет выглядеть так, словно активно поддерживает свою структурную и динамическую целостность</emphasis>»<a type="note" l:href="#c_268">{268}</a>. (Эргодическая система – это система, принимающая ограниченный набор состояний.) Этот тип активности соответствует приведенным выше критериям Канта: марковское ограждение одновременно цель и средства, с помощью которых самоорганизующаяся система сохраняется во времени, причем это происходит естественным путем. Таким образом, подобные системы как будто обладают собственным разумом, хотя очень примитивным (и бессознательным).</p><p>Если этот аргумент верен, то можно определить зарождение самоорганизации в любом произвольном ансамбле попарно связанных подсистем со взаимодействиями на малых расстояниях. Именно это показал эксперимент Фристона с моделью «первичного бульона». Из результатов этого эксперимента он вывел четыре фундаментальных свойства всех биологических самоорганизующихся систем:</p><cite><p>1) они эргодичны;</p><p>2) они обладают марковским ограждением;</p><p>3) они активно проявляют способность делать выводы;</p><p>4) им присуще стремление к самосохранению.</p></cite><p>В чем же заключается принцип свободной энергии, упомянутый в названии этой главы? Прежде всего, как известно, его очень трудно объяснить. В основном из-за уравнений Фристона, которые, как я обнаружил, когда заставил себя разобраться в его работе «Жизнь, какой мы ее знаем», слишком мудреные и малопонятные. Поэтому я попытаюсь объяснить вам этот принцип исключительно на словах. Уравнения всегда можно перевести в слова, ведь они не что иное, как описание взаимосвязей. Тем не менее, поскольку основное уравнение объясняет главную цель и задачу в жизни – не только вашей, но и всех когда-либо живших существ, – вам, вероятно, стоит хотя бы раз взглянуть на это уравнение в его каноническом виде. Выглядит оно так:</p><cite><p><emphasis>A = U – TS,</emphasis></p></cite><p>где <emphasis>A</emphasis> – свободная энергия, <emphasis>U</emphasis> – суммарная внутренняя энергия, <emphasis>T</emphasis> – температура, <emphasis>S</emphasis> – энтропия.</p><p>Что это значит? В термодинамике свободная энергия системы равняется общему количеству энергии, содержащейся в системе, за вычетом той части энергии, которая уже задействована в эффективной работе, а следовательно, не свободна<a l:href="#c_269" type="note">{269}</a>. Следовательно, уравнение просто утверждает следующее: «Свободная энергия равна суммарной внутренней энергии без той энергии, которая уже используется». Что может быть проще? Свободная энергия – это то, что остается, если вычесть несвободную (т. е. связанную) энергию<a type="note" l:href="#c_270">{270}</a>.</p><p>Уравнение, которое я только что описал, дает точное количественное определение энергии в базовых термодинамических задачах, но не в химических, где необходимо еще учитывать и дополнительные молекулы, образующиеся в ходе некоторых процессов при различных температурах и давлениях. Поэтому химики используют данное уравнение в несколько ином виде<a type="note" l:href="#c_271">{271}</a>. Чтобы отличить одно от другого, классический термодинамический тип свободной энергии называют свободной энергией Гельмгольца (в честь Германа фон Гельмгольца, одного из самых известных членов Берлинского физического общества), а тип, относящийся к химическим процессам, – свободной энергией Гиббса.</p><p>Фристон использует третий вариант того же уравнения, количественно определяющий свободную энергию в <emphasis>информационных</emphasis> задачах. Этот тип свободной энергии я буду называть свободной энергией Фристона. Соответствующее уравнение показывает, что «свободная энергия Фристона равняется средней энергии за вычетом энтропии»<a type="note" l:href="#c_272">{272}</a>. Здесь «средняя энергия» означает <emphasis>ожидаемую</emphasis> вероятность события при данной модели, а «энтропия» – <emphasis>фактическую</emphasis> вероятность того, что оно произойдет. Следовательно, фристоновская свободная энергия – это разность между количеством информации, которое мы ожидаем получить из выборки данных (из последовательности событий), и количеством информации, которое мы на самом деле из нее получаем. (Вспомним, что энтропия прогнозирующей системы равняется ее средней информации, где увеличение информации означает уменьшение вероятности<a type="note" l:href="#c_273">{273}</a>.) Таким образом, уравнение «свободная энергия Фристона равняется средней энергии за вычетом энтропии» отражает, по сути, то же, что и уравнение «свободная энергия Гельмгольца равняется суммарной внутренней энергии за вычетом той, которая не может быть задействована в выполнении работы»<a type="note" l:href="#c_274">{274}</a>. Свободная энергия Фристона аналогична свободной энергии Гельмгольца, только в первом случае имеется в виду обмен <emphasis>информацией,</emphasis> а не <emphasis>термодинамический</emphasis> обмен между системой и окружающей средой<a type="note" l:href="#c_275">{275}</a>.</p><p>Если биологические системы обязаны минимизировать свою энтропию, а энтропия равняется средней информации, то, следовательно, они должны сводить к минимуму приток обрабатываемой ими информации. Они должны минимизировать непредвиденные события. В науке это обозначается термином «неожиданность». Как и энтропия, неожиданность – это обратная функция вероятности: со снижением вероятности неожиданность возрастает<a l:href="#c_276" type="note">{276}</a>. Неожиданность – мера невероятности произошедшего события; энтропия – мера его ожидаемой невероятности (в среднем)<a l:href="#c_277" type="note">{277}</a>. Поэтому неожиданность, как типичное проявление энтропии, неблагоприятна для живых организмов. Однако я не хочу, чтобы мы с вами потерялись в технических подробностях<a type="note" l:href="#c_278">{278}</a>. Давайте просто отметим, что на самом грубом базовом уровне вы окажетесь в состоянии неожиданности, если выйдете за рамки биологически <emphasis>ожидаемого</emphasis> набора состояний (например, ваша температура упадет ниже 36,5 или поднимется выше 37,5 &#x2103; либо вам придется дышать под водой), – именно потому, что вероятность оказаться в этом состоянии для вас невелика.</p><p>Самоорганизующимся системам приходится минимизировать поток информации, так как потребность в увеличении количества информации подразумевает возрастание неопределенности в прогностической модели. Неопределенность влечет за собой неожиданности, неблагоприятные для нас как для биологических систем, ведь они могут быть опасны. Но как можно свести к минимуму неожиданности, минимизировав приток информации? Разве это не значит прятать голову в песок? Оказывается, нет. Свободная энергия Фристона – это количественный показатель различия между тем, <emphasis>как система моделирует окружающий мир</emphasis>, и тем, <emphasis>как этот мир ведет себя в действительности</emphasis>. Следовательно, мы должны минимизировать это различие. Модель мира, создаваемая системой, должна как можно точнее соответствовать действительности, а это означает, что система должна минимизировать различие между сенсорными данными, которые она получает из окружающего мира, и сенсорными данными, которые предсказывала модель. Таким образом максимизируется «взаимная информация» между окружающим миром и моделью, а значит, минимизируется неопределенность.</p><p>Один из способов осуществить это – совершенствовать модель мира, создаваемую системой. Информация об ошибках прогнозирования может возвращаться в генеративную модель, чтобы в следующий раз она генерировала более точные прогнозы. Чем меньше ошибок будет сделано, тем меньше данных об ошибках попадет в модель, а это означает сокращение притока информации. Следовательно, «взаимная информация» является продуктом коммуникации, постановки вопросов о том, ведет ли себя мир в соответствии с моим прогнозом или нет, и получения ответов на эти вопросы.</p><p>Итак, поскольку биологические системы, подобные нам с вами, изолированы от окружающего мира марковским ограждением, мы не можем напрямую сравнивать наши модели с действительностью. Поэтому нам приходится переносить весь процесс минимизации неожиданности в наши головы и становиться одновременно источником и получателем информации, поступающей в ответ на наши вопросы.</p><p>Мы осуществляем это, измеряя разность энтропий, – даем количественную оценку различию между сенсорными состояниями, предсказанными действием, и сенсорными состояниями, которые на самом деле вытекают из этого действия. В результате получается величина, именуемая свободной энергией Фристона. Ее значение всегда положительное и превышает значение фактической неожиданности.</p><p>Сенсорные данные (полученные в виде последовательности импульсов, генерируемых у нас в мозге, – по сути, миллиардов единиц и нулей) – это единственные доступные нам данные. Из этих данных нам приходится <emphasis>выводить</emphasis> причинно-следственное устройство мира. Отделенные от мира марковским ограждением, мы вынуждены полагаться не на абсолютные истины, а на такие вещи, как распределения вероятностей. Вот почему полезно знать, что свободная энергия Фристона всегда превышает величину неожиданности; это позволяет нашему мозгу оценивать непостижимые истины в некотором приближении с помощью статистических расчетов.</p><p>Как мы убедились на примере фристоновского эксперимента с «первичным бульоном», генеративные модели возникают вместе с самоорганизующимися системами. Поэтому иногда такие системы называют самоподтверждающимися, ведь они моделируют мир, исходя из необходимости поддерживать собственную жизнеспособность, и затем ищут подтверждения своим моделям. Вместо «я мыслю, следовательно, я существую» они как бы говорят «я существую, следовательно, моя модель жизнеспособна»<a type="note" l:href="#c_279">{279}</a>. Собственная модель каждой биологической системы, как я уже объяснял, отчасти определяется ее <emphasis>видовой принадлежностью</emphasis>. Будучи человеком, вы рассчитываете оказаться в состояниях, значительно отличающихся от тех, которые обычны для акулы. Для вас вероятность, что вы будете дышать под водой на глубине нескольких сотен метров, исчезающе мала, но для акулы она отнюдь не нулевая. Поэтому определенный набор сенсорных состояний организма будет более или менее неожиданным (более или менее невероятным) в зависимости от того, о каком организме идет речь.</p><p>Критерием качества модели «я-в-мире» служит то, насколько хорошо она позволяет системе взаимодействовать с миром так, чтобы оставаться в границах жизнеспособности. Чем лучше это взаимодействие, тем меньше ее свободная энергия. Чем меньше ее свободная энергия, тем больше энергии системы расходуется на эффективную работу по самосохранению<a type="note" l:href="#c_280">{280}</a>. Следовательно, принцип свободной энергии объясняет с математической точки зрения, как живые системы вроде нас с вами противостоят второму закону термодинамики, выполняя работу по поддержанию гомеостаза.</p><p>Этот принцип также объясняет, в каком еще отношении самоорганизующиеся системы являются самоподтверждающимися (так и хочется сказать «интроспективными»): они обязаны задавать <emphasis>себе</emphasis> вопросы о собственных состояниях. В частности, они постоянно должны спрашивать: «Что будет с моей свободной энергией, если я сделаю то-то и то-то?» Ответ на этот вопрос всегда будет определять дальнейшее поведение системы в соответствующий промежуток времени<a l:href="#c_281" type="note">{281}</a>. Этот каузальный механизм лежит в основе всего произвольного поведения<a l:href="#c_282" type="note">{282}</a>.</p><empty-line/><p>Как ни удивительно, это еще не весь перечень поразительных психических способностей, которые были продемонстрированы в эксперименте с фристоновским «первичным бульоном». Мы уже убедились, что даже у самых примитивных самоорганизующихся систем имеется бессознательное «я», а также субъективность, способность действовать в зависимости от ситуации и цель (а именно выживание). Они воспринимают и при необходимости действуют. К этому внушительному списку можно добавить еще одно преимущество. Оказывается, у них есть нечто вроде рациональности. Их, в некотором приближении, можно назвать байесовскими.</p><p>Преподобный Томас Байес был английским священником и богословом, имя которого осталось в истории исключительно благодаря его открытиям в области теории вероятности, которые он даже не потрудился опубликовать. Именно Байес (в статье, опубликованной в 1763 г., уже после его смерти) указал нам, что текущее знание следует использовать совместно с фоновыми знаниями, чтобы как можно точнее делать выводы об окружающем мире и корректировать их. Иными словами, если использовать уже знакомую вам терминологию Фристона, мы должны делать сенсорные выборки, сравнивать их с предсказаниями, полученными на основе наших генеративных моделей, и соответственно им корректировать свои представления.</p><p>Вот стандартная формула<a type="note" l:href="#c_283">{283}</a>:</p><empty-line/><image l:href="#16"/><empty-line/><p>Суть этой теоремы заключается в следующем: отношение вероятностей для двух гипотез, обусловленных одним набором данных, равняется отношению их условных вероятностей, умноженному на степень, в которой первая гипотеза превосходит вторую как предиктор данных.</p><p>Проще говоря, располагая гипотезой, за которой следует получение данных, вы должны заново оценить <emphasis>вероятность</emphasis> гипотезы, рассмотрев ее <emphasis>достоверность</emphasis> на фоне ее <emphasis>априорной вероятности</emphasis>. Достоверность гипотезы – это степень соответствия между тем, что она предсказывает, и фактическими данными, а априорная вероятность – это ваше фоновое знание о гипотезе (т. е. ее вероятность еще до того, как вы учли новые данные). Результатом является <emphasis>апостериорная вероятность</emphasis> гипотезы. Таким образом, при наличии двух конкурирующих представлений достовернее то, у которого более высокая апостериорная вероятность (<a l:href="#x14_x_14_i31">рис. 16</a>).</p><p>Например, вы находитесь в аэропорту Кейптауна и видите, как с рейса из Йоханнесбурга выходит пассажирка, похожая на вашу подругу Терезу. Ваша гипотеза заключается в том, что это и есть Тереза. Ее достоверность равна вероятности, что вы видите кого-то, кто выглядит похоже, при условии, что это действительно Тереза. Затем вы вспоминаете, что Тереза живет в Лондоне, и априорная вероятность, что это она, уменьшается. Ваш вывод (апостериорная вероятность) состоит в том, что вы видите другую женщину, которая просто похожа на Терезу<a l:href="#c_284" type="note">{284}</a>.</p><p>Для задач нейробиологии в теореме Байеса важнее всего то, что она объясняет, каким образом перцептивный вывод – бессознательный процесс – работает в реальной жизни и как на самом деле функционирует передача сигналов при реальной обработке сенсомоторной информации. Нейронные цепи в буквальном смысле слова <emphasis>вычисляют</emphasis> априорные распределения вероятностей и затем отправляют прогнозы сенсорным нейронам в нескончаемом стремлении приглушить поступающие сигналы; а восприятие в буквальном смысле <emphasis>подразумевает</emphasis> сопоставление предсказанных и действительных распределений, что приводит к вычислению апостериорной вероятности. Получившийся результат <emphasis>и есть реальное</emphasis> восприятие<a type="note" l:href="#c_285">{285}</a>. Восприятие – это стремление самостоятельно сгенерировать входящие сенсорные сигналы, тем самым объяснить их. Вот почему многие нейробиологи нашего времени говорят о «байесовском мозге».</p><p>Вспомните, что я писал выше о соотношении между информацией и материальным миром: пусть даже информацию нельзя увидеть и потрогать, в ее реальном существовании сомневаться не приходится. Поведение физических систем <emphasis>определяется</emphasis> потоками информации. Следовательно, сведение к минимуму свободной энергии Фристона одновременно минимизирует и свободную энергию Гиббса и Гельмгольца. Это связано с тем, что минимизация ошибки предсказания уменьшает поток информации, а уменьшение потока информации сокращает <emphasis>метаболические затраты</emphasis> мозга и организма в целом<a l:href="#c_286" type="note">{286}</a>. Не только потому, что на мозговую деятельность расходуется много энергии (20&#xFE6A; от общих энергозатрат), но и потому, что минимизация статистической свободной энергии в мозге регулирует физиологический обмен энергией между организмом и окружающим миром<a type="note" l:href="#c_287">{287}</a>. Этот обмен тоже связан с метаболическими затратами. Таким образом, прогнозирующему мозгу свойственна «лень» (в долгосрочной перспективе) – он отслеживает каждую возможность добиться большего с меньшими затратами<a l:href="#c_288" type="note">{288}</a>.</p><p>Этот подход объясняет работу мозга с точки зрения минимизации энергии. Однако, чтобы поддерживать жизнедеятельность организма, мозгу недостаточно сберегать энергетические ресурсы; ему также приходится учитывать множество других биологических потребностей (в дополнение к энергетическому балансу), обсуждавшихся в главе 5, из которых почти все вынуждают нас выполнять работу во внешнем мире. Как вы скоро увидите, многообразие потребностей, характеризующих нас как сложные организмы, имеет самое прямое отношение к сознанию.</p><p>Мы убедились, что предотвращение ошибок прогнозирования – важнейший механизм гомеостаза. Следовательно, минимизация свободной энергии становится основной задачей всех гомеостатических систем. Фристоновское уравнение свободной энергии является измененной формулировкой – в количественном выражении – фрейдовского определения влечения как «мерила работы, которая требуется от психики вследствие ее связи с физическим». Фрейд считал это мерило не поддающимся количественной оценке. Теперь мы в состоянии дать его количественную оценку. Фундаментальной движущейся силой, лежащей в основе произвольного поведения всех форм жизни, является то, что <emphasis>они</emphasis> обязаны минимизировать собственную свободную энергию. Этот принцип управляет всеми их действиями.</p><p>Как следует из емкой формулировки Фристона, принцип свободной энергии гласит, что все величины, которые могут меняться (т. е. являются частью системы), будут меняться так, чтобы минимизировать свободную энергию<a type="note" l:href="#c_289">{289}</a>. На самом деле это не просто емкая формулировка; это закон. Можно назвать его законом Фристона, он звучит так: «Все количественные значения в самоорганизующейся системе, способные меняться, будут меняться так, чтобы минимизировать свободную энергию». Теперь вы с ним познакомились. Вооруженные этим знанием, мы получаем инструмент математической обработки для всего того, что мы называем психической жизнью.</p><p>Итак, мы практически готовы понять, что такое сознание с формальной и механистической точек зрения. Но сначала я расскажу вам притчу<a l:href="#c_290" type="note">{290}</a>.</p></section><section><title><p>8</p><p>Предсказательная иерархия</p></title><p>Должностные обязанности инженера-конструктора Евы Околоводопровод состоят в том, чтобы предотвращать и устранять протечки в муниципальной плотине. Однако ей неизвестно, что более фундаментальная задача ее работы – обеспечивать бесперебойное поступление воды и электричества в соседнюю деревню, а также заботиться о том, чтобы деревню не смыло наводнением. Но ей и не нужно этого знать; ее единственная задача – свести к минимуму протечки плотины. (Возможно, из своего университетского курса она помнит, что она минимизирует энтропию плотины. Но помнить об этом ей не обязательно – ее работа чисто практическая.)</p><p>Начальство обеспечивает ее необходимым оборудованием, а также небольшой бригадой рабочих. Кроме того, от предшественников ей достался набор инструкций, где отмечены самые слабые места плотины и указано, что и когда нужно сделать. Она со своей бригадой старательно занимается обслуживанием и ремонтом плотины, заблаговременно сосредотачивая внимание на слабых местах и в то же время устраняя любые самопроизвольные протечки по мере их возникновения. Постепенно, со временем, она замечает, что и некоторые непредвиденные протечки тоже возникают с определенной закономерностью. Соответственно, она <emphasis>обновляет</emphasis> переданные ей инструкции и становится более компетентной по части предсказания (и устранения) протечек. Это снижает затраты на обслуживание сооружения.</p><p>Затем сообразительную Еву осеняет, что отмеченные ею долгосрочные закономерности протечек коррелируют с климатическими условиями. Ее записи невольно <emphasis>смоделировали</emphasis> местный климат (т. е. записи и погодные условия несут «взаимную информацию»). Непреднамеренно она создала модель одного из аспектов мира вне плотины. Существуют погодные закономерности, и они соответствуют закономерностям протечек.</p><p>Опираясь на это озарение, Ева нанимает дополнительный персонал и учреждает отдел метеорологии, который она называет отделом «ощущения погоды». Так в иерархии ее команды появляется новый уровень, расположенный в другом месте; его появление обосновывается ожиданием, что уточнение прогнозов погоды сэкономит затраты на ремонт в долгосрочной перспективе.</p><p>Новый уровень делает ее прогностическую модель более чувствительной к ожидаемым контекстам. Сотрудники отдела ощущения погоды не обязаны знать, что их работа связана с предотвращением протечек, они целиком сосредоточены на задаче предсказания изменений погоды. Ева передает им карту ожидаемых условий, составленную на основе старых инструкций, послуживших ей отправной точкой, в уточненном ею виде. Обратите внимание, что эти инструкции касаются не ожидаемых закономерностей протечек, а ожидаемых климатических условий.</p><p>Поскольку Ева не хочет тратить время на чтение сообщений, новому отделу дается указание посылать ей отчеты только тогда, когда имеют место <emphasis>отклонения</emphasis> от этих ожидаемых условий. Она называет их «отчетами об ошибках» и использует для дальнейшего уточнения карты ожидаемых климатических условий, которую затем отсылает обратно метеорологам, зная, что это сократит объем работы для них, а в конечном итоге и для нее.</p><p>Все это позволяет метеорологическому отделу для повышения эффективности работы сосредоточить все усилия на задании. Чтобы выполнять свои обязанности, сотрудники отдела расставляют в разных местах ряд измерительных приборов, порой очень далеко от плотины. Эти барометры, термометры, осадкомеры и прочие устройства откалиброваны таким образом, что посылают сигналы на метеостанцию только тогда, когда измеряемые параметры (атмосферное давление, температура, влажность и т. п.) отклоняются от ожидаемого диапазона значений. Диапазон задается в соответствии с предсказанными климатическими условиями. Это опять же снижает затраты, так как работникам, снимающим показания приборов (при этом вводится новый уровень иерархии), нужно обходить только те из них, которые передают на метеостанцию сигналы ошибок. Тщательно регистрируя эти сигналы, станция может периодически корректировать ожидаемые границы диапазона для каждого инструмента, что ведет к дальнейшей автоматизации процедуры (т. е. сокращению частоты сигналов, из-за которых приходится направлять к приборам специалистов для снятия показаний и наладчиков).</p><p>Порой сложившиеся алгоритмы становятся довольно изощренными: сотрудники узнают, что колебания измеряемых параметров не обязательно постоянны и регулярны, они варьируют в зависимости от контекста. Например: «Если атмосферное давление падает, ожидаемое количество осадков растет, но только зимой». Даже в этом случае те, кто снимает показания и отлаживает приборы, не обязаны вообще что-либо знать о более общей задаче метеорологического отдела. Их единственная должностная обязанность состоит в том, чтобы снимать показания и отлаживать приборы в соответствии с обновленными инструкциями, полученными от метеорологического отдела. Еще меньшее отношение к их работе имеет то, что отчеты метеорологического отдела об отклонениях от ожидаемых климатических условий отсылаются Еве, чтобы она могла более достоверно прогнозировать закономерности протечек, а значит, обеспечить более эффективное обслуживание плотины.</p><p>Попутно жители близлежащей деревни пользуются этими прогнозами погоды для собственных целей, вообще не имеющих отношения к плотине. Из-за этого у них складывается ошибочное представление о реальных задачах отдела; они убеждены, будто он существует для того, чтобы сообщать им, когда лучше устраивать мероприятия на открытом воздухе.</p><p>Со временем Ева Околоводопровод замечает, что закономерности протечек плотины коррелируют не только с климатическими условиями, но и с сейсмическими событиями. Поэтому она учреждает второй специализированный отдел, который она называет «отделом мониторинга сейсмической активности». Этот отдел сосредоточен исключительно на моделировании и предсказании тектонических сдвигов и тому подобном, а следовательно, его сотрудникам приходится устанавливать, калибровать, контролировать и непрерывно отлаживать собственное техническое «сенсорное» оборудование. Они также составляют сложные отчеты, вследствие чего, как уже произошло с метеорологическим отделом и с самой Евой, новая команда получает возможность автоматизировать различные аспекты своей работы и сосредоточиться лишь на непредсказуемых краткосрочных колебаниях. (Жители деревни находят применение и этим прогнозам, хотя те создавались с совершенно иными целями.)</p><p>Таким образом, постепенно складывается сложная предсказательная иерархия, с многочисленными отделами, у каждого из которых есть собственные подразделения, измеряющие различные параметры мира вне плотины. Каждый уровень в иерархии следует только обновленным предсказательным инструкциям, полученным с вышестоящего уровня, и сообщает только об отклонениях от ожидаемых состояний в параметрах, отслеживаемых на нижележащем уровне. С точки зрения Евы сводные отчеты, которые она получает из своих сенсорных отделов, контекстуализируют друг друга. Время от времени ей приходится решать, какой отчет сделать <emphasis>приоритетным</emphasis>. В конце концов, ее ресурсы ограниченны; она не может учесть все возможные события.</p><p>Ева продолжает обслуживание плотины по своему долгосрочному графику, от которого она отклоняется только тогда, когда он не совпадает с объединенными прогнозами, полученными из сенсорных отделов. Отделы, в свою очередь, отправляют ей отчеты лишь тогда, когда собранные ими данные отклоняются от давно установленных ими прогнозов. И так далее, вплоть до уровня специалистов, снимающих показания приборов и наладчиков.</p><p>Между тем вся эта многократная корректировка графика работы и обмен сообщениями между уровнями созданной Евой организации подчиняются теореме Байеса: текущие данные (сенсорные выборки) используются в совокупности с фоновым знанием (априорными гипотезами) для выдвижения и корректировки наиболее вероятных предположений (апостериорных гипотез) об окружающем мире.</p><p>Со временем работа Евы становится однообразной и нудной, и она мечтает уйти на пенсию. Она задумывается: «Перед тем как уйти, было бы неплохо построить всю плотину заново, лучше этой». И вот она звонит в муниципалитет и спрашивает: нет ли у нас, случайно, отдела воспроизводства?</p><p>Многие квазипсихические функции возникают вместе с самыми примитивными самоорганизующимися системами, но чтобы объяснить работу реального мозга, нужно рассмотреть, как эти системы могут сложиться в комплексную структуру, выгодную для всех ее частей. Благодаря исследованиям Фристона стало очевидно, что нервная система использует итеративную предсказательную иерархию, по устройству весьма похожую на ту, которую постепенно создала Ева Околоводопровод. Множество сложных функций мозга в конечном итоге можно свести к нескольким простым механизмам подобного рода. Якоб Хоуи пишет об этом так:</p><cite><p>Мозг довольно отчаянно, но умело пытается вместить долгосрочные и краткосрочные последствия воздействий среды на организм, чтобы сохранить его целостность. При этом имплицитно складывается насыщенная, многослойная репрезентация мира. Это прекрасная и внушающая благоговение картина нашей психики и нашего места в природе<a l:href="#c_291" type="note">{291}</a>.</p></cite><p>Обратите внимание, что в когнитивистике «имплицитный» значит <emphasis>бессознательный</emphasis>.</p><p>В центре формируемой мозгом модели «я-в-мире» (<a l:href="#x13_x_13_i21">рис. 15</a>, слева) вырабатываются видоспецифичные прогнозы собственной жизнеспособности<a l:href="#c_292" type="note">{292}</a>. Они воплощаются в автономных рефлексах, которые принимают следующую форму: «Если я буду вести себя так, моя температура составит около 37 &#x2DA;C». На следующем уровне, ближнем к центру (<a l:href="#x13_x_13_i21">рис. 15</a>, правее), мозг порождает инстинктивные формы поведения (в виде внутренних предсказаний, о которых я говорил в обзоре базовых эмоций). На следующем уровне он порождает приобретенные непроизвольные виды поведения (на основе своих систем долговременной недекларативной памяти). На следующем – произвольное поведение (на основе систем долговременной декларативной памяти). И на последнем, самом внешнем уровне, он порождает наиболее экспериментальные, ситуативные действия, которые «предсказывают настоящее» (на основе систем кратковременной памяти).</p><empty-line/><image l:href="#17"/><p id="x13_x_13_i21"><a l:href="#x24_x_24_i15"><strong>Рис. 15.</strong></a> Упрощенная модель предсказательной иерархии, расходящейся из центра (тонический автономный рефлекс) на фазическую сенсомоторную периферию. Прогнозы распространяются от центра к периферии (на этой схеме – слева направо), ошибки прогнозирования – в обратном направлении</p><empty-line/><p>Разумеется, я упрощаю: у предсказательной иерархии мозга намного больше пяти уровней, и они образуют множественные, параллельные потоки обработки информации. Тем не менее вырисовываются некоторые общие принципы.</p><p>Согласно первому из них, мозг задействует все эти уровни, чтобы предвидеть события окружающего мира и таким образом «разобраться» с ними. Он заглушает предсказуемые, неинформативные входящие сигналы, которые иначе пришлось бы обрабатывать зря. То есть каждый уровень в его иерархии получает только стоящую внимания, неожиданную информацию, переданную с ближайшего к нему уровня. Такие отчеты, поступающие по обратной связи, и есть ошибки прогнозирования.</p><p>Второй общий принцип состоит в том, что эта иерархия охватывает все более мелкие пространственно-временные уровни. Прогнозы, исходящие из центра, применимы в любых обстоятельствах, а те, что идут с периферии, скоротечны и имеют локальное значение. Предсказательная последовательность разворачивается от вегетативных ядер ствола мозга и промежуточного мозга<a l:href="#c_293" type="note">{293}</a> через базальные ганглии и лимбическую систему, через новую кору к модально-специфическим сенсорным рецепторам, расположенным в конечных органах (например, палочкам и колбочкам сетчатки), у которых очень узкие поля восприятия. На периферии краткосрочные точность и сложность преобладают за счет долгосрочной обобщаемости, свойственной прогнозам более глубокого уровня.</p><p>Третий принцип тесно связан со вторым: иерархия по уровню пластичности такова, что прогнозы центра не могут меняться, а прогнозы с периферии изменчивы; они подвержены непрерывному обновлению, в то время как промежуточные уровни обладают промежуточной степенью пластичности. А значит, «центр управления» мозгового гомеостата (его образ «я») постоянно обновляется – хотя по мере приближения каскада ошибок к центру все больше сопротивляется переменам. Возрастание пластичности на более периферийных уровнях – одно из важнейших преимуществ иерархической прогностической модели.</p><p>Четвертый принцип, который я пока еще не объяснял, состоит в том, что восприятие (в отличие от научения) направляет процесс обработки информации в обратную сторону. Меняя направление причинно-следственных связей, изначально сформировавших прогностическую модель, наш мозг создает перцептивные выводы, описанные Меркером как «совершенно целостный, панорамный, трехмерный мир, состоящий из материальных объектов, обладающих формой: мир знакомого нам чувственного опыта»<a l:href="#c_294" type="note">{294}</a>. (На <a l:href="#x13_x_13_i21">рисунке 15</a> этот процесс разворачивается слева направо.) Инверсия прогностической модели означает переход от научения к прогнозам на основании того, что уже усвоено. Так поступила Ева Околоводопровод: она вывела («восприняла») состояние мира за пределами своей плотины из полученных метеорологических и сейсмологических данных.</p><p>Процесс восприятия протекает <emphasis>изнутри вовне</emphasis>, всегда исходя из точки зрения субъекта. На самом деле он представляет собой апперцепцию, ход умозаключения, байесовскую проверку гипотез<a l:href="#c_295" type="note">{295}</a>. Герман фон Гельмгольц, первый, кто понял суть этого процесса, называл его бессознательным умозаключением (и снова обратите внимание на прилагательное). То, что вы видите, есть ваша «наиболее вероятная догадка» о том, что имеет место на самом деле; это <emphasis>ваш предлагаемый ответ на вопросы, которые вы в данный момент задаете окружающему миру</emphasis>.</p><p>Мозгу приходится выводить наиболее вероятные причины своих входящих сигналов без какого-либо прямого доступа к непостижимому миру за марковским ограждением. Все, что имеется в распоряжении мозга, – это поток его меняющихся сенсорных состояний (последовательность нейронных импульсов; <a l:href="#x11_x_11_i30">рис. 11</a>). Его задача в том, чтобы использовать эти сигналы для создания вероятностной <emphasis>модели</emphasis> закономерностей, существующих в реальном мире (а точнее, во взаимодействии между ним самим и этим миром), которую он затем использует, чтобы сделать выводы, служащие ему руководством к действию – действию, гарантирующему его выживание в этом мире. Эти действия, в свою очередь, порождают новый поток сенсорных данных, которые используются для дальнейшего уточнения модели, необходимого постольку, поскольку любая модель несовершенна. Это ведет к новым действиям и так далее.</p><p>Таким образом, действия следует рассматривать как <emphasis>эксперименты</emphasis> по испытанию гипотез, вытекающих из генеративной модели. Если эксперимент не обеспечивает предсказанных сенсорных данных, то система должна либо 1) изменить прогноз так, чтобы он лучше объяснял данные, либо, если она сохраняет уверенность в первоначальном прогнозе, 2) получить более достоверную информацию, то есть выполнить действия, которые изменят входные сенсорные данные.</p><p>Эти два варианта – изменение прогноза или входных данных – составляют фундаментальные механизмы восприятия и действия соответственно.</p><empty-line/><p>Три предыдущих абзаца побуждают меня к тому, чтобы исправить определенную предвзятость, свойственную данной и предшествующей главам. До сих пор, как большинство ученых, объясняющих работу мозга на примере функций коры, я говорил почти исключительно о байесовском <emphasis>перцептивном</emphasis> выводе. Но существует также и вывод <emphasis>действия</emphasis><a l:href="#c_296" type="note">{296}</a>. Более того, вывод действия – это первичная форма (по крайней мере, в биологии), так как весь смысл восприятия состоит в том, чтобы руководить действием.</p><p>Как я уже упоминал, байесовский мозг располагает двумя способами реагировать на ошибку прогнозирования. Столкнувшись с гипотезой, для которой апостериорная вероятность уменьшается, он увеличивает соответствие между гипотезой и данными, меняя либо априорное предсказание, либо входные данные. Различие между этими двумя альтернативными вариантами сводится к статистическому <emphasis>направлению аппроксимации</emphasis>: погрешность уменьшается, если прогноз меняется в сторону соответствия входным сенсорным данным, но она уменьшается и в том случае, если входные сенсорные данные меняются в сторону соответствия прогнозу. В реальности, разумеется, организмы постоянно чередуют эти два варианта. (Представьте, как мышь-полевка снует в кустах – останавливается, чтобы осмотреться, бежит дальше, снова останавливается и осматривается и т. д.) В некоторых отношениях восприятие и действие не столь различны, как кажутся.</p><p>Само ваше тело – недоступный мир, «внешний» по отношению к марковскому ограждению вашей центральной нервной системы (ЦНС). В каскад прогнозов на <a l:href="#x13_x_13_i21">рисунке 15</a> могли бы входить аналогичные концентрические слои, завершающиеся конечными висцеральными рецепторами и эффекторами, которые управляют вашими внутренними органами. Итак, формируемая мозгом модель мира должна включать модель вашего телесного «я» и его динамики наравне со всеми прочими скрытыми причинами, важными для вас. (Вспомните приведенный выше пример: вы не смогли бы выбраться из задымленного помещения, если бы не располагали имплицитной моделью того, как передвигается ваше тело <emphasis>и</emphasis> как оно поддерживает баланс газов в крови.)</p><p>Более того, действие обусловлено не тем, что мозг транслирует всем мышцам и органам некий грандиозный замысел. В реальности мышцы сокращаются, а железы выделяют гормоны до тех пор, пока не исчезнут ошибки прогнозирования, передаваемые ими через предсказательную иерархию. Таким образом, скелетно-мышечные и внутренние «деятельные» органы тела полностью зависимы от сигналов ошибок, порождаемых различиями между тем, чего они должны добиться согласно прогностической модели, и тем, чего им удалось добиться в реальности. Ликвидация сигналов ошибок управляет деятельностью в той же мере, что и восприятие<a type="note" l:href="#c_297">{297}</a>.</p><p>Вспомним закон Фристона: все переменные количественные значения в самоорганизующейся системе будут меняться так, чтобы минимизировать свободную энергию. Многочисленные гомеостаты организма, согласованность и регуляцию которых обеспечивает метагомеостат среднего мозга, – основа механизма, благодаря которому мы живем, по той простой причине, что гомеостатическая регуляция поддерживает наш организм в границах жизнеспособности. Изменить эти границы невозможно. Значит, в соответствии с законом Фристона, <emphasis>в системе должно меняться что-то другое</emphasis>. Это формальное, механистическое объяснение необходимой связи, имеющейся между влечением и действием, и именно поэтому должна существовать <emphasis>иерархия априорных предсказаний</emphasis>, одни из которых могут меняться, другие нет<a l:href="#c_298" type="note">{298}</a>.</p><p>Но от действия вслепую толку мало. Действие должно руководствоваться восприятием, порождаемым моделью «я-в-мире». Теорема Байеса описывает, как формируется прогностическая модель, обеспечивающая такую взаимосвязь, как она непрерывно обновляется и зачем ей нужно обновляться. Это создает формальную основу для <emphasis>научения</emphasis>, посредством которого прогнозы разрабатываются и уточняются со временем благодаря входящим сигналам ошибок. Кроме того, подобная динамика системы на столь же механистических основаниях подтверждает, что действие приоритетно по отношению к восприятию: только действие способно повысить вероятность априорных предсказаний, часть которых, как уже упоминалось, попросту невозможно изменить.</p><p>Теорема Байеса исходит из предположения, что существует так называемое фоновое знание. Без этого теорема не работает<a l:href="#c_299" type="note">{299}</a>. Возникает вопрос: откуда берется это фоновое знание в самом начале, до того, как система соберет какие-либо данные об окружающем мире? Ответ заключается в том, что наши базовые «ожидаемые состояния» заложены в программе нашего вида как <emphasis>врожденные</emphasis> точки гомеостатического равновесия – количественные показатели, определившиеся методом проб и ошибок для наших эволюционных предков. Мы бенефициары биологического успеха прошлых поколений, в которых закрепились самые основные предпосылки для нашего существования.</p><p>Однако мы не можем почивать на лаврах, пользуясь их достижениями. Связь между аффектом и действием предписывает, что, если в первый раз не получилось, нужно пытаться снова, снова и снова. Требования ваших глубочайших биологических влечений неистребимы: их могут заглушить только удовлетворение или смерть. За исключением последнего варианта, вам приходится так или иначе дополнять свои врожденные рефлексы и инстинкты, а также развивать <emphasis>другие</emphasis> способы удовлетворения потребностей. Альтернативы не существует. Иными словами, вам приходится учиться на опыте. К счастью для нас, человеческий мозг необычайно хорошо к этому приспособлен.</p><p>Из всего вышеизложенного вытекает любопытное следствие: если в основе аффекта действительно лежат описанные мною гомеостатические механизмы – если он в самом деле есть «мерило работы, которая требуется от психики вследствие ее связи с физическим», – то аффект должен быть фундаментальным средством минимизации свободной энергии. Следовательно, аффект – это первичное средство побуждения к волевому акту и источник всей психической жизни.</p><p>Выше я писал, что в результате обучения на опыте создается иерархическая модель окружающего мира, которая, если в ней сложились инверсивные отношения, порождает прогнозы в отношении этого же мира. Но на этом процесс не заканчивается; прогнозы нужно проверять. Так возникают ошибки прогнозирования, которые используются для корректировки модели. В этом и заключается обучение «на опыте». Ошибки прогнозирования – это сенсорные сигналы, которых не предсказывала текущая гипотеза, то есть они не порождены самой системой. Такие сигналы являются значимым компонентом данных.</p><p>В этом месте большинство когнитивистов допускают ошибку, предполагая, что входные данные чисто <emphasis>экстероцептивны</emphasis>. Они забывают, что наиболее значимые для нас ошибки прогнозирования (входные сенсорные данные) исходят <emphasis>изнутри</emphasis>. В частности, отклонение от ожидаемой базовой температуры тела дает сенсорный ответ в той же мере, что и неожиданные внешние события; то же относится и к гомеостатическому сигналу ошибки, вызывающему страх удушья. Эти сигналы порождают <emphasis>аффекты</emphasis>, а не акты восприятия. Как указывал Фрейд, передний мозг – «симпатический ганглий». Путаница в этом отношении – постоянная расплата моих коллег за приверженность мифу о коре как вместилищу сознания<a l:href="#c_300" type="note">{300}</a>. Сознание целиком и полностью эндогенного происхождения. У истоков сознания лежит аффект. Затем оно расширяется вовне, порождая восприятие, для оценки перцептивных выводов (как это происходит, я скоро расскажу).</p><p>Наконец, мы можем перейти к вопросу, как и почему естественные функции самосохранения, описанные в этой главе, <emphasis>становятся сознательными</emphasis>. Мы убедились, что сознание укоренено в аффекте, в чувствах. Но каковы формальные, механистические законы, порождающие чувства, а значит, и сознание?</p></section><section><title><p>9</p><p>Как и почему возникает сознание</p></title><p>Основной вопрос, который все живые существа должны постоянно себе задавать, звучит так: «Что будет с моей свободной энергией, если я сделаю то-то или то-то?» Но о чем идет речь? Возможные варианты действий в любой данный момент не произвольны и не безграничны, они диктуются текущими <emphasis>потребностями</emphasis>. Естественно, существует тесная связь между потребностями и действиями; каждая потребность требует соответствующего ей действия. Если вы проголодались, надо поесть. Если вы устали, надо отдохнуть. Однако при принятии решений существует ограничивающий фактор: одновременно можно сделать лишь одно или два дела. Значит, для выбора следующего действия вы должны расставить свои текущие потребности по их срочности и важности.</p><p>Два фактора делают задачу расстановки приоритетов сложнее, чем она может показаться на первый взгляд. Во-первых, потребности таких сложных организмов, как мы, обычно не удовлетворяются в жестко заданном порядке. Еда или сон – что важнее? Это зависит от множества факторов. Во-вторых, многие потребности сложных организмов невозможно всегда удовлетворять одним и тем же способом. Так, поедание супа требует иных навыков, чем обгладывание кукурузного початка (не говоря уже о навыках и ресурсах, задействованных в приготовлении того и другого). В обоих отношениях вопрос «что делать дальше» постоянно зависит от контекста. Вот почему приоритетность внутренних потребностей должна определяться в зависимости от преобладающих внешних условий.</p><p>Мы рождаемся с видоспецифическими поведенческими тенденциями (врожденными предикциями), определяющими, что делать в таких состояниях, как голод, жажда, страх и гнев. Эти врожденные предикции называются рефлексами и инстинктами – наследственными инструментами выживания, за которые нам, безусловно, стоит поблагодарить эволюцию. Но они недостаточно гибкие, чтобы справиться с разнообразием и сложностью ситуаций, с которыми мы имеем дело в реальности, поэтому требуют дополнения. В этом и состоит роль обучения на опыте.</p><p>Мы уже установили связь между обучением на опыте и законом аффекта. Аффективной валентностью – своим ощущением, что «хорошо» или «плохо» для нас с биологической точки зрения, – мы руководствуемся в <emphasis>непредвиденных</emphasis> ситуациях. Мы пришли к выводу, что такое прочувствование своего пути преодоления непредвиденных жизненных проблем с помощью <emphasis>произвольного</emphasis> поведения является биологической функцией сознания. Оно руководит нашим выбором, когда мы оказываемся в потемках. Но, разумеется, чтобы получить эту способность, сознание должно связывать наши внутренние аффекты (укорененные в наших потребностях) с представлениями о внешнем мире.</p><p>Это объясняет, почему возбуждение сопровождается чувствами и сознательным восприятием реальности. В конце главы 6 я признал, что величайшую тайну этой связи – того, как субъективный опыт вплетается в структуру физической вселенной, – можно разгадать лишь в том случае, если мы сведем и физиологические, и психологические явления к лежащим в их основе механистическим причинам.</p><p>Эти причины должны были быть раскрыты на таком уровне абстракции, который может обеспечить только <emphasis>физика</emphasis>. В предыдущих двух главах я приступил к формальному объяснению этих объединяющих механизмов.</p><p>Теперь пришло время довершить рассуждения на эту тему. Если самоорганизация и гомеостаз сами по себе не объясняют, как и почему возникает сознание, то что тогда может это объяснить? Как с формальной и механистической точки зрения описанный мною процесс <emphasis>определения приоритетности биологических потребностей</emphasis> связан с минимизацией свободной энергии? И как так получается, что результаты этого процесса <emphasis>как-то ощущаются</emphasis> некоторыми самоорганизующимися системами?</p><empty-line/><p>Отправной точкой моего ответа служит именно тот факт, который я только что подчеркнул: у таких сложных существ, как мы, позвоночные, потребности весьма многообразны. То есть у нас имеется множество внутренних подсистем, каждая из которых регулируется собственными гомеостатическими механизмами, и все они вносят значения ошибок в общий расчет свободной энергии. Наши биологические потребности и есть эти значения ошибок. Когда потребности начинают ощущаться как аффекты, мы приписываем им положительную или отрицательную валентность. Это значит, что они обладают субъективной <emphasis>ценностью</emphasis> – мы ощущаем их как хорошие или плохие. Бихевиористы пытались объективировать ценность, переведя приятные и неприятные ощущения на язык стимулов поощрения и наказания, но мы уже рассматривали этот вопрос. Валентность не свойственна стимулу, она по своей сути субъективна и имеет качественный характер. Что радует одного человека, может испугать другого.</p><p>Но так ли уж <emphasis>невозможно</emphasis> определить валентность в количественном выражении? Рассмотрим рисунок 12: чем дальше стрелка отклоняется вправо, тем больше удовольствие. Таким образом, в любой данный момент значение вашего чувства голода может составлять 3/10 (и это хуже, чем 1/10), а жажды – 2/10 (что лучше, чем 5/10) и так далее. Исследователи аффектов постоянно проводят подобные измерения – они поручают испытуемым оценить свое удовольствие и неудовольствие по так называемой шкале Ликерта. Хотя эти шкалы субъективны, то, что аффекты <emphasis>в принципе</emphasis> поддаются количественной оценке, оставляет открытым вопрос, зачем их определять в качественном выражении. Если самоорганизующиеся системы в принципе способны регистрировать аппаратно обусловленные реакции (т. е. собственные состояния) в количественной форме, то что, по сути, добавляет к этому качество? Этот вопрос касается того, что философы именуют «квалиа», – неуловимого вещества психики, которое предположительно не вписывается в наши физикалистские представления о Вселенной.</p><p>Ответ исходит из того, что потребности невозможно просто комбинировать и суммировать. <emphasis>Наши многочисленные потребности нельзя свести к одному общему знаменателю</emphasis>; их следует оценивать по отдельным, относительно одинаковым шкалам, так, чтобы верно определить значимость каждой из них. Нельзя просто сказать, что «3/10 чувства голода плюс 1/10 ощущения жажды равняются 4/20 общей потребности», и затем попытаться минимизировать общую сумму, так как каждая потребность должна удовлетворяться независимо. Энергетический метаболизм не то же самое, что водный баланс, а то и другое не тождественно терморегуляции и так далее; каждая из этих потребностей жизненно важна. Как пишет специалист по нейробиологии поведения Эдмунд Роллс, «если бы пищевое вознаграждение всегда пересиливало все остальные виды вознаграждений, тогда гены животного не выжили бы, ведь оно не стало бы пить воду»<a l:href="#c_301" type="note">{301}</a>.</p><p>С учетом всех этих факторов для самоорганизующихся биологических систем имеет смысл четко по категориям различать свои потребности (значения сигналов ошибок). Различие между категориальными переменными носит <emphasis>качественный характер</emphasis>. Поскольку ошибка типа A, оцениваемая в 8/10, не может приравниваться к ошибке типа B с тем же значением по причинам, которые я только что пояснил, с ними следует обращаться как с категориальными переменными. Это позволяет системе учитывать каждую из них в долгосрочной перспективе и расставлять приоритеты в зависимости от ситуации. Вот почему для сложных самоподтверждающихся систем имеет смысл распределять по категориям (кодируя с помощью «цвета» или «запаха») свои многочисленные гомеостаты так, чтобы оценивать их независимо друг от друга и расставлять приоритеты в зависимости от результатов.</p><p>Дело не только в том, что разные потребности вносят разный вклад в общее количество свободной энергии; разные количественные значения этих потребностей также влекут за собой разные последствия для животного в зависимости от ситуации (например, в одной ситуации голод возобладает над желанием поспать, а в другой – нет). Это значительно повышает уровень неопределенности – смертельного врага предсказательных машин. Рост неопределенности – опасное положение дел для всякой самоорганизующейся системы: он предсказывает гибель системы. Чем больше неопределенности, тем более сложные требуются расчеты (а значит, тем больше поток информации и тем больше энтропия). Таким образом, категоризация становится необходимостью, когда относительная ценность различных количественных значений <emphasis>меняется</emphasis> во времени (например, в данный момент 8/10 для A стоит дороже, чем 8/10 для B, а в какой-то другой момент – нет).</p><p>Вполне возможно, что чрезвычайно сложный комплекс модельных алгоритмов мог возникнуть в ходе эволюции для вычисления потребностей, необходимых для выживания во всех предсказуемых ситуациях, и на этом основании мы получили возможность <emphasis>автоматически</emphasis> расставлять приоритеты своих действий. Однако подобные сложные модели чрезвычайно дорогостоящие во всех смыслах этого слова. Они громоздки, что ведет к задержке, которая может стать вопросом жизни и смерти, и требуют больших вычислительных мощностей, что ведет к необходимости изыскивать больше энергетических ресурсов. Экспоненциальный рост вычислительных ресурсов, необходимость которого вызвана линейным ростом сложности модели, специалисты по статистике называют комбинаторным взрывом.</p><p>Более того, сложная модель, точно предсказывающая, что произойдет в одной определенной ситуации, вряд ли сможет с такой же точностью предсказать, что произойдет в других ситуациях. На языке статистики принято говорить, что избыточно сложные модели могут привести к чрезмерно близкой подгонке данных. Построенная Евой Околоводопровод модель прогнозирования протечек в плотине основывалась не на ежечасных или ежедневных событиях предыдущих недель. Скорее всего, она была основана на долгосрочных средних значениях, полученных из множества выборок данных, собранных за несколько лет. Это позволило упростить модель, а следовательно, сделать ее более <emphasis>обобщаемой</emphasis>. Согласно принципу бритвы Оккама (он же принцип экономии)<a type="note" l:href="#c_302">{302}</a>, нам требуются <emphasis>простые</emphasis> прогностические модели. Упрощение необходимо, если наши модели будут применяться в широком диапазоне ситуаций. Они должны быть пригодны для использования не только здесь и сейчас, но и во многих других обстоятельствах.</p><p>Итак, прогностические модели должны быть простыми. Однако, согласно знаменитому высказыванию Эйнштейна, «все нужно делать настолько просто, насколько возможно, но не проще»<a l:href="#c_303" type="note">{303}</a>. Как достичь нужного равновесия? Стандартный статистический метод, позволяющий достичь оптимального баланса между сложностью и точностью, – компартментализация. Она существует во многих формах. Например, одна часть зрительной коры вычисляет, <emphasis>что</emphasis> вы видите, а другая в это время вычисляет, <emphasis>где</emphasis> объект находится; это позволяет вам устанавливать постоянную идентичность объекта, который движется вокруг вас, меняя форму, размер и положение в пространстве. Но важнее всего то, что способность к компартментализации позволяет системе определять приоритетность своих потребностей и сопутствующих им прогнозов (т. е. основных источников ожидаемой свободной энергии) во времени, и сосредотачивать свои вычислительные усилия на приоритетном компартменте.</p><p>Это статистико-механическая основа того наблюдаемого факта, что каждый из аффектов обладает не только <emphasis>непрерывной</emphasis> гедонистической валентностью (<emphasis>степенью</emphasis> удовольствия и недовольства, присущей всем аффектам), но и <emphasis>категориальным качеством</emphasis> (так, например, жажда ощущается иначе, чем тоска разлуки, которая, в свою очередь, отличается от отвращения и т. д.). Это неотъемлемые свойства аффективных квалиа – элементарной формы всех квалиа: они обладают как «количественностью», так и «качественностью<emphasis>»</emphasis>. Если сформулировать это положение более емко, можно сказать, что аффекты всегда субъективны, ценностны и качественны. Они и должны быть такими, с учетом проблемы контроля, ради решения которой они возникли в ходе эволюции.</p><p>Отбор аффективных категорий и их расстановку по приоритетам удобно описывать в понятиях режима работы. Представим себе поведение самолета в режимах взлета, полета, турбулентности и посадки. В этих различных ситуациях задействованы одни и те же переменные, но всякий раз им нужно придавать различный <emphasis>вес</emphasis>. Например, точная высота имеет гораздо больше значения при приземлении, чем в полете. То же верно для плотины Евы Околоводопровод. Для этой плотины были установлены различные графики обслуживания для зимнего и летнего режима, при землетрясении и при отсутствии землетрясения. Во время землетрясения Ева была обязана отменить нормальный, автоматизированный сезонный график и использовать аварийный график, предусмотренный на этот случай.</p><p>Если выразить это с помощью физиологических понятий, использованных мною в главе 6, то можно сказать, что различные режимы работы являются функциями <emphasis>состояния</emphasis> мозга. Как я объяснял выше, треугольник принятия решений среднего мозга отбирает аффективные состояния мозга, например режим угрозы удушья. Это происходит, когда ОВСВ отвечает на вопрос: «Который из этих поступающих сигналов ошибок (говорящих о потребностях) дает максимальную возможность минимизировать мою свободную энергию?» Иными словами, какая потребность наиболее насущна <emphasis>прямо сейчас</emphasis>? Ответ дает не только относительная сила конкурирующих сигналов ошибок, но и различие между категориями (режимами или состояниями), важность которых следует оценивать <emphasis>в контексте</emphasis> ситуации. Контекстная информация, как я уже объяснял, обеспечивается четверохолмием.</p><p>Вот пример, который я наблюдал сегодня. Когда в семь утра я вышел на пробежку, было темно, а когда возвращался через час, уже рассвело. (Сейчас зима, а книгу я пишу в деревне, в Сассексе.) Я пробегал через поле, прилегающее к ферме, где меня заметили бродившие там овцы. Шарахнувшись от меня, они чуть не попадали друг на друга. Но когда я бежал обратно по тому же полю, те же самые овцы, лежавшие на том же месте, на меня даже не взглянули. Испуг, который они испытали в темноте, сменился безразличием при свете дня. То есть ситуация изменила значимость события «ко мне бежит человек». Ночью это событие было приоритетным и переключало овец в режим СТРАХА; днем оно снизило значимость, и овцы остались в заданном по умолчанию режиме ПОИСКА.</p><p>Такого рода вещи определяют дальнейшие действия системы. Иными словами, они определяют, какие <emphasis>деятельные</emphasis> состояния будут избраны генеративной моделью для устранения приоритетной категории неопределенности. Система как будто говорит: в текущих обстоятельствах <emphasis>это такая категория обработки ошибок прогнозирования, при которой невозможно пожертвовать сложностью расчетов</emphasis>. Поэтому система (в данном случае овца) переключается в режим СТРАХА. Она применяет наилучшую стратегию, которую способна предложить ее генеративная модель в данных обстоятельствах, то есть убегает. Затем, приняв во внимание все, что ей известно о том конкретном поле, на котором она находится (ожидаемый контекст), она надеется на лучшее, но готовится к худшему. Я имею в виду, что она осторожно выполняет свой план, готовясь приспособиться к грядущим событиям.</p><p>Важно отметить, что переключение в режим СТРАХА означает, что приоритетная потребность обратилась в аффект. Иными словами, она стала осознанной. Почему? Она становится осознанной, чтобы <emphasis>отклонения от ожидаемого результата</emphasis> в самой насущной категории потребностей можно было прочувствовать на всех уровнях предсказательной иерархии. Вот что такое аффект. Это и есть аппаратно обусловленный ответ на вопрос, который система задавала себе: «Какой из этих сливающихся сигналов ошибок дает максимальную возможность минимизировать мою свободную энергию?»</p><p>В Южной Африке, где я живу большую часть времени, у человека есть много возможностей наблюдать, как работает отбор аффектов в природных условиях, то есть в тех условиях, в которых этот механизм развивался изначально. Я говорю не о том, что происходит между львами и антилопами в наших замечательных заповедниках (хотя они тоже предоставляют широкие возможности). Я говорю о том, что происходит в нашем обществе с его высоким уровнем неравенства, а следовательно, и тревожности. Многим моим соотечественникам известно, каково это, когда самая насущная потребность – спастись от того, кто пытается вас убить. В этот момент над вашим произвольным поведением одерживает верх чувство СТРАХА, определяющее успех или неудачу ваших непосредственных действий здесь и сейчас. Другие потребности (например, необходимость мочеиспускания) скатываются тогда на уровень автоматизма. Иными словами, вы можете обмочиться – и даже не задумаетесь об этом.</p><empty-line/><p>Мы сейчас пытаемся свести психологические и физиологические явления аффективного возбуждения к набору механических принципов, которые можно формализовать математически. В главе 6 я объяснял, что, как только треугольник принятия решений среднего мозга установит приоритет той или иной потребности, модель «я-в-мире» переднего мозга генерирует ожидаемый контекст, в котором эта потребность будет удовлетворена. Я говорил, что у этого ожидаемого мира два аспекта: с одной стороны, он воспроизводит реальное содержание наших ожиданий, а с другой – он должен кодировать наш уровень уверенности в этих прогнозах. Первый аспект обеспечивается сетями долговременной памяти переднего мозга, фильтрующими настоящее через призму прошлого. Принципы, руководящие этим процессом, я изложил в главе 7. Второй аспект – корректировка уровней уверенности – регулируется возбуждением. Итак, давайте формализуем законы, которые этим управляют.</p><p>Первый механизм, который я выявил на данный момент, – тот, благодаря которому выбирается наиболее насущная категория действия (самый эффективный рабочий режим или состояние). Именно так конкретные аффективные качества начинают регулировать действия сложных самоорганизующихся систем. В результате этого возникают сенсомоторные планы, после чего система надеется на лучшее, но готовится к худшему. Именно на этой части процесса я и хочу сейчас сосредоточиться. С помощью какого каузального механизма регулируется надежда на лучшее и подготовка к худшему?</p><p>Первая часть ответа заключается в том, что уровни уверенности, связанные с прогнозами, <emphasis>приобретаются с опытом</emphasis>, как и все остальное. Тогда наш уровень уверенности в своих прогнозах может быть предсказан точно так же, как были предсказаны и сами прогнозы. Прогнозирующее кодирование требует, чтобы мы приписывали вероятность сенсорным состояниям, которые, как мы ожидаем, последуют в результате определенных действий, а затем сравнивали эти вероятности с распределениями сенсорных данных, действительно наблюдаемых в последующих выборках. В этом состоит сущность описанного выше байесовского метода корректировки гипотез – метода, с помощью которого мы минимизируем свою свободную энергию.</p><p>Итак, чтобы определить, насколько хорошо модель описывает некие данные, недостаточно просто сравнить <emphasis>средние</emphasis> распределения; нужно также оценить <emphasis>отклонения от средних</emphasis> (<a l:href="#x14_x_14_i31">рис. 16</a>). Большое количество отклонений в выборке снижает уверенность в правильности модели. Если в новостях сообщается: «Король умер… король умер… король умер», – я с большей вероятностью отнесусь к этому серьезно, чем если бы говорилось: «Король умер… нет, король не умер… на самом деле, похоже, все-таки умер». Судить о различиях между предсказанным распределением и выборкой данных легче в том случае, когда распределение узкое и <emphasis>точное</emphasis>.</p><p>К <emphasis>точности</emphasis> своих взаимодействий с окружающим миром мы и должны прежде всего стремиться. Поэтому наши модели должны обладать механизмом, обеспечивающим <emphasis>точность прогнозирования</emphasis>. Он позволяет нам взвешивать ожидаемую точность входящих сигналов ошибок относительно точности, которую мы приписываем исходящему прогнозу. Такая относительная степень уверенности будет определять влияние реальных сигналов ошибок на наши предсказания. Если растет уверенность в отношении входящего сигнала ошибки, то уверенность в правильности нашего текущего плана действий будет уменьшаться, тогда как неясные неожиданные события не должны отвлекать нас от заданного курса. (Относительные значения уверенности могут приписываться ожиданиям от действия по сравнению с ожиданиями от восприятия, экстероцептивным по сравнению с интероцептивными и всем прочим количественным значениям, вытекающим из закона Фристона<a type="note" l:href="#c_304">{304}</a>.) Это байесовский вывод второго порядка, подразумевающий <emphasis>выводы о выводах</emphasis>, то есть уровни осведомленной уверенности в предсказаниях.</p><p>Цель регулирования точности – гарантировать, что выводы, сделанные прогностическими моделями, основаны на <emphasis>надежных</emphasis> обучающих сигналах (достоверных сведениях): если имеется высокая уверенность в сигнале, то необходимо допустить пересмотр априорной гипотезы, а если уверенность низкая, то делать этого не стоит. Уверенность влияет на силу сигналов ошибок, распространяющихся внутрь по иерархической лестнице. Сигнал, в котором вы уверены (т. е. более точный сигнал), оказывается более «громким». Поэтому у него больше шансов сообщить о какой-либо остаточной погрешности ядру системы и больше шансов скорректировать генеративную модель. И наоборот, менее точные сигналы – сигналы, в которых у вас меньше уверенности, известные также как шум, – могут быть поглощены сенсорным нейроэпителием и (хочется надеяться) благополучно проигнорированы.</p><empty-line/><image l:href="#18"/><p id="x14_x_14_i31"><a l:href="#x24_x_24_i16"><strong>Рис. 16.</strong></a> Априорное предсказание (слева) сопоставляется с выборкой сенсорных данных (справа), в результате чего получается апостериорное предсказание (в центре). Средние этих трех распределений обозначены вертикальными (пунктирными) линиями, а их вариабельность – горизонтальными линиями (со стрелками). Широкая ожидаемая вариабельность априорного распределения (горизонтальная линия слева) указывает на низкую степень уверенности в априорном прогнозе, а узкая реальная вариабельность выборки сенсорных данных (горизонтальная линия справа) – на высокую степень уверенности в данных. В этом примере точность (обратная вариабельности) сенсорных данных высока; в результате апостериорное предсказание решительно смещается вправо. Если бы точность сенсорных данных была ниже, апостериорное предсказание сместилось бы меньше или вообще бы не сместилось</p><empty-line/><p>Следовательно, нам приходится минимизировать точные сигналы ошибок. И снова это может показаться парадоксальным, пока вы не догадаетесь, что это попросту означает, что мы должны избегать очевидных ошибок. Единственный способ добиться этого – совершенствовать генеративные модели, увеличивая таким образом взаимную информацию между нашими моделями мира и сенсорными данными, которые мы из него получаем. Иными словами, мы должны максимально увеличить точность прогнозов, а затем искать точные данные, которые их подтверждают. <emphasis>Нам нужно максимально повысить свою уверенность в убеждениях, которыми мы руководствуемся в наших действиях.</emphasis> Это называется оптимизацией точности.</p><p>Мы достигаем оптимизации точности, учась на собственном опыте. Нам нужно научиться определять, каким источникам информации стоит доверять (и когда), и соответственно корректировать свои прогнозы. Например, мы доверяем зрительным сигналам днем и слуховым ночью. Мы придаем больший вес тому, что видим днем, и тому, что слышим ночью, поскольку мы <emphasis>научились</emphasis> это делать. Соответственно, мы ожидаем, что днем зрительная информация будет более точной, чем ночью. Это так называемая ожидаемая точность. Так как ночью мы не ожидаем точности зрительного восприятия, мы не обращаем внимания на всевозможные размытые и нечеткие образы, но аналогичный визуальный опыт днем наведет нас на мысль, что тут что-то не так.</p><p>Точно так же персонал Евы Околоводопровод усваивал, что падение атмосферного давления предсказывает увеличение количества осадков зимой, но не летом. Следовательно, в летних условиях данные о падении давления можно было рассматривать как шум с большей уверенностью, чем в зимних. Можно было <emphasis>ожидать</emphasis>, что данные барометра летом будут менее точными. Если бы оказалось, что это не так, сотрудники скорректировали бы свои ожидаемые уровни точности, что, в свою очередь, отразилось бы на их апостериорных прогнозах. Возьмем пример, в большей степени относящийся к аффектам: те овцы из Сассекса научились доверять своему прогнозу, по которому люди, бегущие им навстречу днем, не причинят им вреда, но ночью они уже не столь уверены в таком прогнозе. Соответственно, ночью они приписывают ему меньшую ожидаемую точность. Возможно, если они будут и дальше сталкиваться со мной в темноте и гарантированно оставаться невредимыми, они скорректируют это значение точности и соответственно изменят свои прогнозы насчет людей, бегущих к ним в ночное время. Контекстные зависимости можно усвоить, как и все прочее.</p><p>Из сказанного ясно, что этот тип научения строится вокруг <emphasis>изменяющихся контекстов</emphasis>. Без прогностического моделирования контекстной динамики самоорганизующаяся система в изменчивой среде долго не проживет. Генеративная модель обязана учитывать эту динамику. Она должна обучиться предсказывать степень точности. А корректировка значений точности, как и все прочее в прогнозирующем мозге, должна следовать закону Фристона.</p><p>Точность – это репрезентация мозгом степени своей уверенности в данном источнике сенсорных сведений или прогнозируемых последствиях данного действия. Значения точности количественно отражают ожидания в отношении изменчивости. Значит, они служат <emphasis>репрезентациями неопределенности</emphasis>. Насколько я уверен в этом сигнале ошибки в данном контексте? Какой <emphasis>вес</emphasis> я должен придать ему прямо сейчас? 8/10 для A – это <emphasis>в текущих условиях</emphasis> больше или меньше, чем 8/10 для B?</p><p>Мы уже рассматривали физиологические особенности этого процесса: треугольник принятия решений среднего мозга отдает приоритет какой-то потребности, затем модель «я-в-мире» переднего мозга генерирует ожидаемый контекст, в котором эта приоритетная потребность будет удовлетворена. У этого ожидаемого мира два аспекта: реальное содержание прогнозов и уровень уверенности системы в этих прогнозах. Теперь, когда мы знаем, что эти уровни уверенности измеряемы количественно, можно включить их в наше объяснение физиологии возбуждения.</p><p>После того как треугольник принятия решений выбрал насущную в данный момент потребность, определяющую аффективное состояние системы, которое, в свою очередь, определяет ожидаемый контекст, порожденный системами долговременной памяти переднего мозга, приступает к работе ретикулярная активирующая система. Системы памяти присваивают <emphasis>базовые значения точности прогноза</emphasis> для ожидаемого контекста и используют их на всех уровнях предсказательной иерархии. Затем в переднем мозге распространяется облако нейромодуляторов, стимулируя одни каналы выдавать частые импульсы и подавляя другие. Частота импульсов определяет, какой вес будет присвоен текущим предсказаниям и сопутствующим им ошибкам, и от этого зависит «громкость» передаваемых сигналов ошибок. Иными словами, от значения точности зависит то, <emphasis>насколько система уверена</emphasis> в результатах, ожидаемых после определенного порядка действий, разворачивающихся в данный момент на разных уровнях ее иерархии. В этом случае система, повторим еще раз, надеется на лучшее, но готовится к худшему.</p><empty-line/><p>Много удивительных вещей можно предсказать, как только они станут для вас привычными. Тем не менее если все, на что мы способны, – это надеяться на лучшее и готовиться к худшему, получается, что некоторые вещи <emphasis>предсказать невозможно</emphasis>. И это вторая часть нашей истории. В этом случае от системы требуется корректировать свои уровни уверенности по ходу дела – то есть <emphasis>регулировать</emphasis> возбуждение в контексте разворачивающихся событий.</p><p>Выше я упоминал, что можно представить себе развитие необычайно сложного набора модельных алгоритмов (вне зависимости от того, насколько громоздкими они станут), которые вычисляют относительные потребности выживания во всех предсказуемых ситуациях и на этой основе определяют приоритеты своих вариантов действий, несмотря на «комбинаторный взрыв». Но как организм выбирает между А и B, когда главным фактором, определяющим выбор действий, становится <emphasis>неопределенность как таковая</emphasis>? Именно это, в частности, и происходит в новых ситуациях, которые в природе встречаются не так уж редко.</p><p>То, что в физиологии носит название «регулирование возбуждения», в информатике называется присвоением веса параметру точности (precision weighting)<a type="note" l:href="#c_305">{305}</a>. Это одно и то же. Как вы только что убедились, точный сигнал – не что иное, как «громкий» сигнал, о котором шла речь в главе 6, то есть <emphasis>мощный</emphasis> сигнал. Из этого следует, что регуляция уверенности в сигнале ошибки должна соответствовать <emphasis>отклонениям от его ожидаемой мощности</emphasis>. А эти отклонения должны быть сведены к минимуму. Как во всех случаях с сигналами о гомеостатических ошибках, для нас (как для биологических систем) «хорошо», когда все происходит так, как ожидалось, и «плохо», когда преобладает неопределенность.</p><p>По мере развертывания последовательности действий базовые уровни уверенности <emphasis>корректируются</emphasis> ретикулярной активирующей системой в сторону повышения или понижения. (Вспомним, что у Евы Околоводопровод были работники, снимающие показания с приборов, и наладчики.) Таким образом, разворачивающийся сенсомоторный контекст «прощупывается», и веса уверенности системы корректируются на основании выявляющихся колебаний ожидаемой неопределенности. Изменения возбуждения отражают ориентировочную достоверность данной выборки ошибок прогнозирования. Таким образом, колебания значений точности служат оценке изменяющейся достоверности поступающих сигналов, передающих новую информацию. Эти значения, в свою очередь, определяют все остальное поведение системы в соответствии с законом Фристона.</p><p>Все это предполагает, что оптимизация точности является статистико-механической основой определения приоритетности сигналов в целом – то есть это ключевой результат всего, что происходит в треугольнике принятия решений среднего мозга и ретикулярной активирующей системе. С помощью оптимизации точности в первую очередь определяется приоритетность многочисленных сигналов ошибок, сходящихся в ОВСВ. В результате этого самая насущная из потребностей доводится до аффективного осознания, что ведет к череде последовательных принятий решений в ожидаемых условиях исходя из ожидаемых значений точности. Затем их следует отрегулировать с учетом непредвиденных сенсорных событий.</p><p>Может быть, это описание звучит слишком абстрактно. Однако я думаю, что оно, напротив, весьма близко к тому, что на самом деле происходит в повседневной жизни. Немалая доля нашего опыта – это всего лишь краткие импульсы ощущений, когда вы замечаете, что вещи не совсем такие, как вы ожидали, и у вас начинаются когнитивные метания в попытках устранить несоответствие. Например, вы вспоминаете, что вам нужно отправить электронное письмо, но только когда ваша рука не нащупывает телефон, вы понимаете, что потянулись за ним, – и если он не лежит рядом, вы начинаете гадать, где вы его оставили. Может быть, на кухне, куда заходили пять минут назад?</p><p>Или возьмем пример, более значимый с аффективной точки зрения: любовное свидание. Вы думаете, что он или она может провести с вами ночь. Вы рисуете себе возможную последовательность событий и намечаете план действий. При этом вы надеетесь на лучшее. Вы не уверены в том, как все обернется, но, основываясь на своем предыдущем опыте с этим человеком, оцениваете свои шансы как 7/10.</p><p>Вечер идет своим чередом, и то, на чем вы сосредоточились (что является для вас наиболее насущным), совершенно непохоже на то, о чем бы вы думали, ужиная со своим братом. Отличается и эмоциональная окраска. Любой мелкий знак, указывающий на то, что человек, сидящий за столом напротив вас, положительно реагирует на ваши инициативы, вызывает у вас прилив возбуждения – возрастает уверенность в том, что все идет по плану. Неожиданно ваш потенциальный партнер зевает и смотрит на часы. Что это значит? Какой вес нужно придать такому повороту событий? У вас возникает нехорошее предчувствие. Неужели вы неверно истолковали все предыдущие знаки? Вы вглядываетесь в каждое движение и жест. Малейшее указание на то, что ваши чувства не взаимны, подготовит вас к худшему, и вы приступаете к плану Б: пытаетесь сохранить достоинство, притворившись, что вы тоже равнодушны. Но вот ваши глаза встречаются. Неужели это то, что вы думаете? Да, именно это! Затем вашей руки нежно касаются. Ваше сердце начинает бешено колотиться. Кажется, вы все-таки можете продолжать следовать плану А.</p><p>Приоритетная потребность (в данном случае ВОЖДЕЛЕНИЕ) в настоящий момент является наиболее значимым источником неопределенности. Выводы о ее причинах осознаются как аффект, поскольку колебания вашего уровня уверенности относительно возможных действий, необходимых для удовлетворения этой потребности, должны регулироваться чувствами. Чувства говорят вам, насколько хорошо или плохо идут у вас дела. Развертывающийся контекст, обусловливающий эти колебания, тоже должен осознаваться – по этой же причине. Вот почему я определил экстероцептивное осознание действия и восприятия как <emphasis>контекстуализированный аффект</emphasis>. Теперь у нас есть формальное, механистическое понимание того, что это означает. Все это лишь ощущение неопределенности.</p><p>Чрезвычайно важно отметить, что утверждение «разворачивающийся контекст, вызывающий эти колебания, тоже должен осознаваться» объясняет, почему переживание носит двойственный характер. Дело не просто в том, что «я чувствую именно так», а скорее в том, что «я чувствую так <emphasis>в отношении чего-то</emphasis>». Чувство «в отношении чего-то» тоже должно ощущаться через использование общей валюты (прикладной неопределенности) – потому что контекст является основным источником неопределенности в том, что касается свободной энергии. Экономика минимизации свободной энергии требует единой валюты.</p><p>Все это говорит о том, что сознание – не просто субъективная точка зрения на реальную динамику самоорганизующихся систем; это функция со своими собственными специфическими каузальными силами. Ощущение потребности (в отличие от простого существования потребности) заметно влияет на то, как субъект этой потребности поведет себя дальше. Аффекты в буквальном смысле слова руководят сиюминутным поведением животного в условиях неопределенности. Сама задача экстероцептивного восприятия состоит в том, что оно ощущается <emphasis>относительно</emphasis> аффективно обусловленного действия, которое оно контекстуализирует.</p><p>Это центральная функция таких психических процессов, как внимание. Концентрация внимания работает так же, как аффективный отбор, но применяется к внешнему миру. Так, потребность в уменьшении неопределенности управляет нашим взглядом, поэтому движения глазных яблок происходит так, чтобы отслеживать те области поля зрения, где с наибольшей вероятностью обнаружится более точная информация<a type="note" l:href="#c_306">{306}</a>. Проще говоря, относительно мощные сигналы привлекают внимание: им придается более высокая точность.</p><p>Так работает критерий значимости. Значимые характеристики окружающего мира – это такие, которые, будучи отобранными, сводят к минимуму неопределенность, связанную с текущей приоритетной гипотезой системы, то есть те, которые при ожидаемом ходе событий максимально повышают нашу уверенность в гипотезе. Таким образом, активные агенты стремятся отбирать из окружающего мира данные так, чтобы (пытаться) подтверждать собственные гипотезы<a type="note" l:href="#c_307">{307}</a>.</p><p>В конечном счете это гипотезы о том, как удовлетворять свои потребности, а это значит, что каждый вид стремится выбирать собственный перцептивный мир. Направленность восприятия у каждого вида диктуется тем, что для него значимо. Поэтому человек, акула и летучая мышь живут в различных (субъективных) мирах. Вы воспринимаете объекты и события только тогда, когда замечаете их, и для каждого вида значимы разные вещи. Вы способны видеть только то, что вы выбираете<a l:href="#c_308" type="note">{308}</a>. Как прекрасно сформулировал чилийский биолог Франческо Варела, «каждый вид порождает и определяет собственную область проблем»<a l:href="#c_309" type="note">{309}</a>.</p><p>Это означает, что точность не может определяться пассивно; мы не можем установить, какие сигналы являются сильными, по принципу «поживем – увидим», без предварительных ожиданий. Ее должна выводить и затем задавать генеративная модель. Внимание, которое напрямую связано с точностью, может, соответственно, как «притягиваться», так и «направляться»<a type="note" l:href="#c_310">{310}</a>. Например, во сне мы активно снижаем точность сенсорных ошибок почти до нуля, но достаточно неожиданное событие все-таки нас разбудит. В иных ситуациях мы можем активно повышать точность, например вчитываясь в сложный текст, так как предполагаем, что он содержит нечто важное.</p><p>В статье 2018 г., в которой мы с Фристоном изложили нашу теорию сознания, изменены некоторые традиционные обозначения в уравнениях для вычисления свободной энергии (см. примечания к главе 7). Мы сделали это, чтобы отметить тот факт, что мы следуем по стопам Зигмунда Фрейда, пытавшегося в 1895 г. «создать естественно-научную психологию, то есть изобразить психические процессы как количественно определимые состояния выявляемых материальных частиц и тем самым сделать их наглядными и непротиворечивыми»<a l:href="#c_311" type="note">{311}</a>.</p><p>Этими словами начинался его «Набросок психологии». В нем Фрейд использовал символы &#x3D5;, &#x3C8;, &#x3C9; и <emphasis>М</emphasis> для обозначения четырех гипотетических систем нейронов, отвечающих соответственно за восприятие, память, сознание и действие, а символом он обозначал внешние стимулы. Мы с Фристоном последовали этой практике, обозначив так соответствующие векторы в пределах самоподтверждающейся системы<a type="note" l:href="#c_312">{312}</a>:</p><cite><p><emphasis>Q</emphasis>&#x3B7; = внешние состояния, смоделированные внутренними состояниями системы,</p><p>&#x3D5; = сенсорные состояния,</p><p><emphasis>M</emphasis> = активные состояния,</p><p>&#x3C8; = прогнозы,</p><p>&#x3C9; = значения точности.</p></cite><p>Дополнительно мы использовали:</p><cite><p><emphasis>e</emphasis> = ошибки прогнозирования (рассчитанные исходя из &#x3D5; и его прогноза &#x3C8;),</p><p><emphasis>F</emphasis> = свободная энергия Фристона (рассчитанная исходя из <emphasis>e</emphasis> и точности &#x3C9;)<a type="note" l:href="#c_313">{313}</a>.</p></cite><p>Обратите внимание, что ни одно из этих значений не измеряет внешние состояния непосредственно, так как они <emphasis>недоступны</emphasis> для самоорганизующейся системы. А это значит, что далее мы получаем самодостаточное, автономное описание психической динамики в категориях собственных внутренних состояний системы (<emphasis>Q</emphasis>&#x3B7;, &#x3C9;) и состояний марковского ограждения (&#x3D5;, <emphasis>M</emphasis>). Вооружившись этими терминами, мы теперь сможем формализовать динамику самоподтверждающейся системы в отношении оптимизации точности.</p><p>Начну с двух уравнений, определяющих свободную энергию Фристона во введенных мною количественных категориях. Первое уравнение утверждает, что «свободная энергия (приблизительно) равна отрицательному логарифму вероятности столкнуться с некими активно создаваемыми сенсорными состояниями»<a type="note" l:href="#c_314">{314}</a>. Второе утверждает, что «ожидаемая свободная энергия уменьшается (приблизительно) пропорционально отрицательному логарифму точности»<a type="note" l:href="#c_315">{315}</a>. Вспомним, что весь смысл динамики самоподтверждающейся системы состоит в том, чтобы минимизировать свободную энергию.</p><p>После того как мы установили эти отношения, становится ясно, что в действительности у самоподтверждающейся системы есть три способа сократить ошибки прогнозирования и таким образом минимизировать свободную энергию. К ним относятся два очевидных способа, описанных мною выше:</p><cite><p>1) <emphasis>Совершить действие</emphasis> (т. е. изменить <emphasis>M</emphasis>) так, чтобы ощущения (&#x3D5;) изменились в соответствии с предсказаниями системы. Это действие.</p><p>2) <emphasis>Изменить свою репрезентацию окружающего мира</emphasis> (<emphasis>Q</emphasis>&#x3B7;) так, чтобы получить более точное предсказание (&#x3C8;). Это восприятие.</p></cite><p>И наконец, есть еще один способ:</p><cite><p>3) <emphasis>Скорректировать точность</emphasis> (&#x3C9;) так, чтобы она оптимально соответствовала амплитуде входящих ошибок прогнозирования (<emphasis>e</emphasis>).</p></cite><p>Полагаю, что это и есть сознание<a type="note" l:href="#c_316">{316}</a>.</p><p>Именно этот окончательный процесс оптимизации – повышения надежности системы, как описано выше, – мы с Фристоном связываем с оценкой свободной энергии, лежащей в основе переживаемого опыта. Уравнения, формализующие эту динамику, приведены в примечаниях к данной главе<a l:href="#c_317" type="note">{317}</a>. Поскольку решающую роль играет третье уравнение, опишу его словами: «Скорость изменения точности (&#x3C9;) во времени зависит от того, насколько изменяется свободная энергия (<emphasis>F</emphasis>) при изменении точности. Отсюда следует, что точность будет выглядеть так, словно стремится минимизировать свободную энергию<a l:href="#c_318" type="note">{318}</a>. Скорость этого процесса минимизации свободной энергии представляет собой разность между дисперсией (значения, обратного точности) и суммой квадратов ошибок прогнозирования (<emphasis>e · e</emphasis>)»<a l:href="#c_319" type="note">{319}</a>. В более широком смысле третье уравнение количественно определяет <emphasis>выполнение закона Фристона для непрерывной корректировки точности</emphasis> параллельно с действием и восприятием. Проще говоря, оно количественно описывает <emphasis>вклад сознания в действие, восприятие и уточнение модели</emphasis>, а следовательно, и в минимизацию свободной энергии.</p><p>На рисунке 17 наглядно представлена эта динамика.</p><empty-line/><image l:href="#19"/><p id="x14_x_14_i75"><a l:href="#x24_x_24_i17"><strong>Рис. 17.</strong></a> Динамика самоподтверждающейся системы, оснащенной механизмом оптимизации точности. Обозначения расшифрованы в тексте (Q обозначает саму внешнюю реальность, недоступную для системы и потому не включенную в уравнения)</p><empty-line/><p>С концептуальной точки зрения точность – ключевой фактор, определяющий минимизацию свободной энергии, а следовательно, активацию ошибок прогнозирования. Точность определяет, какие ошибки прогнозирования будут отобраны, а следовательно, в конечном итоге и то, как мы представляем себе окружающий мир и свое воздействие на него. Если точность тождественна возбуждению (а это именно так), то это с формальной, механистической точки зрения объясняет, почему оптимизация уверенности всегда и исключительно эндогенный процесс. Сознание <emphasis>должно</emphasis> иметь внутреннее происхождение<a type="note" l:href="#c_320">{320}</a>.</p><p>Процесс, описанный мною, имеет многообразные проявления. Давайте снова рассмотрим его в категориях биологии (а именно физиологии и психологии). В <emphasis>экстероцептивной</emphasis> сфере он проявляется как концентрация и ослабление внимания, обусловленные возрастанием и снижением точности сенсорного восприятия<a l:href="#c_321" type="note">{321}</a>. В <emphasis>проприоцептивной</emphasis> сфере этот процесс соответствует точности возможных моторных действий (возможного использования объектов), связанных с выбором и реализацией цели<a type="note" l:href="#c_322">{322}</a>. В <emphasis>интероцептивной</emphasis> сфере он в буквальном смысле определяет «внутреннее чутье», то есть наилучшее объяснение интероцептивных сигналов, возникающих в организме<a type="note" l:href="#c_323">{323}</a>. Важно, однако, отметить, что все это (экстероцепция, проприоцепция и интероцепция) может осуществляться бессознательно; сознание есть <emphasis>ощущение</emphasis> всех этих процессов.</p><p>Подведем итог: задача точности состоит в том, чтобы вызывать репрезентации (и ожидания). При отсутствии точности ошибки прогнозирования не смогут дать никакого перцептивного синтеза или мотивированного поведения. Иными словами, в отсутствие точности ошибки прогнозирования будут подавлены на стадии их возникновения. Именно это, в частности, произошло с пациентами Оливера Сакса, страдавшими акинетическим мутизмом.</p><p>Это определение точности подразумевает механизмы нейромодуляции, описанные в главе 6. Это те самые механизмы, которые порождают измененные состояния сознания<a type="note" l:href="#c_324">{324}</a> и сновидения<a l:href="#c_325" type="note">{325}</a>, и они служат мишенями препаратов, изменяющих сознание<a l:href="#c_326" type="note">{326}</a>. Данное определение точности также придает некоторую обоснованность нейромодуляторным вариантам теории глобального рабочего пространства, объясняющей сознание (краткое описание этой теории дано в главе 4)<a type="note" l:href="#c_327">{327}</a>.</p><p>Неудивительно, что роль точности в психопатологии стала важной темой в нарождающейся области вычислительной психиатрии<a l:href="#c_328" type="note">{328}</a>. Вспомним пациента С., на примере которого мы увидели, что происходит, когда сигналам ошибок присваивается недостаточный вес. Из приведенной схемы (<a l:href="#x14_x_14_i75">рис. 17</a>) можно видеть, каким образом его треугольник принятия решений, а следовательно, и ретикулярная активирующая система (&#x3C9;) присваивают слишком большой вес его прогностической модели (<emphasis>Q</emphasis>&#x3B7;) и слишком малый – его ошибкам прогнозирования (<emphasis>e</emphasis>). Как вы убедились, это имеет самое прямое отношение к его чувствам.</p><empty-line/><p>Знаю, что говорить о сознании в подобных механистических понятиях довольно странно. А все потому, что я описываю законы, лежащие в основе чувственного опыта, а не сам чувственный опыт. Формулируя эти законы, я стремился продемонстрировать, что сознание является частью природы, что оно не существует в какой-то параллельной вселенной и не является чем-то непостижимым для науки.</p><p>А теперь я приглашаю вас перейти Рубикон вместе со мной.</p><p>В этой главе рассматриваются вопросы, как и почему возникает сознание – не с биологической, а с <emphasis>формальной и механистической точки</emphasis> зрения. А именно: 1) Как и почему биологический процесс выявления приоритетных потребностей, описанный мною ранее, связан с <emphasis>законами</emphasis> минимизации свободной энергии? 2) Как и почему <emphasis>в силу</emphasis> этого механистического процесса некоторые самоорганизующиеся системы каким-то образом ощущают себя чем-то? Первый вопрос я разбирал на предыдущих страницах с точки зрения статистической физики. Теперь же мне предстоит дать внятное объяснение, как и почему описанная мною статистико-механистическая динамика порождает переживаемый опыт. Как обычная система обработки информации может испытывать чувства? Чтобы объяснить это, мне придется попросить вас сделать решительный шаг, которого побаиваются многие представители естественных наук, – к большому несчастью для науки вообще и особенно для наук о психике. То есть рассмотреть описанную мною механистическую динамику <emphasis>с точки зрения самой системы</emphasis>. Я попрошу вас заменить третье лицо – объективную точку зрения, с которой до сих пор рассматривалась динамика в этой главе, – на первое: на собственную субъективную точку зрения самоподтверждающейся системы. Я попрошу вас принять точку зрения самой системы, представить себя на ее месте<a l:href="#c_329" type="note">{329}</a>.</p><p>Обоснованием этого шага послужат два факта, которые я уже излагал. Первый состоит в том, что переживаемый опыт может регистрироваться только с субъективной точки зрения. Поэтому отказываться от субъективности – значит исключать из исследования самое существенное свойство психики. Именно так поступили бихевиористы, подготовив почву для того, чтобы в течение полувека нейробиология не могла осмысленно разобраться с проблемой сознания. Второй факт связан со следующим: я продемонстрировал в формальных и механистических категориях, как возникает субъективность самоподтверждающихся систем. Следовательно, представить себя на месте самоподтверждающейся системы оправданно как раз потому, что она обладает самостью.</p><p>Поясню, что я имею в виду: свободная энергия и составляющие ее значения точности могут переживаться только изнутри системы, представленной субъективно, с точки зрения самой системы; переживание опыта невозможно наблюдать извне, объективно.</p><p>Я также объяснил на основе закона причинности, почему самость подобных систем является <emphasis>интенциональной</emphasis>. Самоорганизующиеся системы с динамикой того рода, который я описал, обладают целью и задачей, а именно стремятся к выживанию. Следовательно, они обладают системой ценностей – той самой, которая лежит в основе всего живого.</p><p>Интенциональность динамических самоорганизующихся систем <emphasis>обязывает</emphasis> их задавать вопросы о собственных состояниях относительно окружающих их энтропийных возмущений. Это и делает их самоподтверждающимися. Им всегда <emphasis>приходится</emphasis> спрашивать: «Что будет с моей свободной энергией, если я сделаю то-то и то-то?» Более того, сложные самоподтверждающиеся системы (такие как мы, позвоночные животные) должны задавать этот вопрос в отношении <emphasis>множественных</emphasis> категориальных переменных, поэтому ответы – статистические данные, жизненно важные для нас, – должны быть выражены и количественно, и <emphasis>качественно</emphasis>. Наконец, таким системам необходимо регулировать свой уровень <emphasis>уверенности</emphasis> в получаемых ответах.</p><p>В процессах, которые я описываю здесь в абстрактных специальных терминах, нет ничего сложного. Вам это известно по личному опыту. Ваше постоянное переживание опыта – это колебание импульсов ощущений в ответ на ваше продвижение по окружающему миру, по мере того как вы проверяете, все ли обстоит так, как вы ожидали, и когда это оказывается не так, пытаетесь каким-либо образом сократить этот разрыв. Ведь именно так в основном вы переживаете опыт, не правда ли?</p><p>Сложив вместе все эти факты, касающиеся субъективности и интенциональности сложных самоподтверждающихся систем, мы приходим к следующему заключению. Аппаратно обусловленные ответы (в уилеровском смысле), субъективно вытекающие из характера вопросов, которые приходится ставить таким системам, как мы, должны обладать экзистенциальной ценностью и множеством разнообразных качеств. Наша уверенность в этих постоянно меняющихся ответах – регистрируемых нами «феноменах» – должна быть субъективной, валентной (ценностной) и выраженной качественно.</p><p><emphasis>Именно это и есть</emphasis> осознанное переживание опыта. Аппаратно обусловленные ответы ощущаются – по крайней мере, нами, позвоночными (как и, без сомнения, некоторыми другими организмами).</p><p>Чтобы вам было легче перейти Рубикон, не упускайте из виду, что чувства возникли в ходе <emphasis>эволюции</emphasis>. На заре сознания появились простейшие чувственные переживания, например ощущение сильного жара. Все более точные сенсорные данные, предсказывающие выход из строя перегревающейся самоподтверждающейся системы, ощущаются самой системой просто как «слишком жарко». Понадобились миллиарды лет, чтобы подобные элементарные формы аффекта усовершенствовались, развились до глубокой предсказательной иерархии и в конце концов породили меркеровский «совершенно целостный, панорамный, трехмерный мир, состоящий из материальных объектов, обладающих формой: мир знакомого нам чувственного опыта».</p><p>В таком мире мы ощущаем, «каково быть» системой с описанной мною динамикой. Чувства – это изменчивые, экзистенциально значимые, субъективные состояния, наделенные дифференцированными качествами и степенями уверенности. Это и есть вещество сознания. Дальше мы увидим, почему все должно быть именно так.</p></section><section><title><p>10</p><p>Снова о коре</p></title><p>Как мы неоднократно убеждались на всем протяжении нашего путешествия в мир нейропсихологии, миф о том, что кора является единственным вместилищем сознания, повинен во многих заблуждениях. Если бы первопроходцы нейробиологии поведения не были настолько впечатлены большими размерами нашей коры или ослеплены философской идеей, согласно которой психическая жизнь возникает из связывания образов памяти, мы бы обнаружили истинный источник сознания гораздо раньше. Горькая ирония истории науки о психике состоит в том, что еще более ста лет назад в распоряжении Фрейда оказалось довольно много кусочков этой головоломки. Подсказки, и неврологические, и психологические, были у него под самым носом. Но, когда дело дошло до сознания, даже он пал жертвой нашей коллективной фиксации на коре – одержимости, которая стоила нам, напомню, не только потерянного времени.</p><p>Все это верно. Однако кора, несомненно, играет огромную роль; наш повседневный опыт тесно связан с динамикой обработки информации кортикальными структурами мозга. В данной главе я предлагаю вернуться к этому плохо понимаемому верхнему этажу мозга и разобраться, что он может добавить к нашему объяснению сознания. Как мы увидим, многие из самых обычных особенностей нашего повседневного опыта по своему характеру обусловлены деятельностью коры – но не так, как мы представляли раньше.</p><p>В самом очевидном смысле окружающий мир, каким мы его воспринимаем, буквально создается из корковых репрезентаций. Как ни странно, с точки зрения теории прогнозирующего кодирования воспринимаемое нами есть виртуальная реальность, сконструированная из собственных строительных материалов психики.</p><p>Исходя из здравого смысла, такой подход может показаться радикальным, но идея, что опыт чувственного восприятия генерируется изнутри, является общепринятой в современной нейробиологии. Вспомним, например, что писал о цветовом зрении Семир Зеки еще в 1993 г. Он утверждал, что цвет является «<emphasis>свойством мозга</emphasis>, которым он наделяет наружные поверхности, интерпретация, которую он придает определенным физическим свойствам объектов»<a l:href="#c_330" type="note">{330}</a>. Далее он поясняет:</p><cite><p>Допустим, человек смотрит на освещенный участок, куда падает только длинноволновый свет. ‹…› Этот участок дает высокие показатели освещенности для любого диапазона световых волн, так как единственное сравнение, которое может провести мозг в таких условиях, – это сравнение между светом, отражаемым от освещенного участка, и темным фоном. Длинноволновый свет, таким образом, дает высокую освещенность, тогда как средне– и коротковолновый свет, поскольку его нет, не дает вовсе никакой. Поэтому нервная система приписывает участку красный цвет<a type="note" l:href="#c_331">{331}</a>.</p></cite><p>Обратите внимание на то, какие слова выбирает Зеки: мозг <emphasis>приписывает</emphasis> окружающему миру красный цвет, задав вначале вопросы о его относительной интенсивности и длине волны. Мозг раскрашивает мир, руководствуясь полученными числовыми значениями. То же относится к свойствам, характеризующим наши прочие модальности восприятия: звукам, вкусам, соматическим ощущениям и запахам. Мозг присваивает миру эти качества.</p><p>Догадываюсь, что многим читателям нелегко поверить, что они видят перед собой не просто «то, что есть». Наверное, вы задаетесь вопросом: «Откуда же тогда берется мое восприятие этих слов на странице?» Возможно, вам станет понятнее, если я укажу, что видимое вами здесь и сейчас не очень похоже на входные сенсорные данные, которые вы принимаете. Исходно эти данные представляют собой световые волны, воздействующие на вашу сетчатку. Расположенные в ней фоточувствительные клетки (палочки и колбочки) реагируют на световые волны, порождая нервные импульсы. Эти импульсы – а не сами световые волны – распространяются затем по зрительным нервам в кору в виде последовательностей (<a l:href="#x11_x_11_i30">рис. 11</a>). Почему мы воспринимаем эти последовательности импульсов – 001111101101 – как подвижные изображения во внешнем мире?</p><p>Нейроны латерального коленчатого тела и затылочной коры, реагирующие на импульсы из сетчатки, организованы топологически, что создает таким образом возможность формирования изображений путем <emphasis>картирования</emphasis> поверхности сетчатки (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>); но здесь не учитывается тот факт, что в центре сетчатки, откуда выходит зрительный нерв, палочек и колбочек нет. Вообще-то, посреди поля зрения вы должны видеть черную дыру. Куда же девается эта дыра? Ответ заключается в том, что вы <emphasis>достраиваете</emphasis> то, что находится в слепом пятне, на основании контекста и образов памяти, и заполняете его<a type="note" l:href="#c_332">{332}</a>.</p><p>Вернее было бы сказать, что черная дыра находится у вас в полях зрения, а не в поле, потому что, не забывайте, у вас их два. Отсюда вытекает следующий вопрос: почему вы не видите два изображения? Я говорю не о том, что у вас два глаза; несложно представить себе наложение двух почти одинаковых карт, но дело обстоит не так<a type="note" l:href="#c_333">{333}</a>. В действительности клетки в левых половинах сетчатки обоих глаз дают проекцию на правую затылочную долю, а клетки в правых половинах – на левую. А значит, на самом деле в вашей зрительной коре содержатся две различные репрезентации с поверхностей сетчатки (одна – левой половины этой книги, другая – правой)<a l:href="#c_334" type="note">{334}</a>, между которыми существует анатомический провал: продольная щель, разделяющая полушария мозга.</p><p>Итак, как же два поля превращаются в единое изображение, которое вы видите? (На самом деле они координируются аксонами, проходящими через мозолистое тело, но люди, у которых нет мозолистого тела, тоже видят единое изображение<a type="note" l:href="#c_335">{335}</a>.) Кроме того, необходимо учитывать тот факт, что зрительные поля – в том виде, в каком они репрезентируются в затылочных долях, – перевернуты вверх ногами и задом наперед относительно изображений, которые вы видите. Более того, ваши глазные яблоки двигаются во все стороны, совершая около трех движений в секунду, не говоря уже о том, что вы постоянно вертите головой. Как получается, что вы воспринимаете стабильную, правильно ориентированную зрительную картину?</p><p>Мою мысль – что между видимым вами миром и сенсорными данными, поступающими в вашу кору, мало общего, – ярко иллюстрируют случаи пациентов неврологического профиля, у которых повреждены механизмы, в норме преобразующие входной сигнал в то, что мы видим. Много лет назад я описывал один такой случай – 12-летнего мальчика В. Б. с двусторонними абсцессами лобных долей, вызванными тяжелым синуситом<a type="note" l:href="#c_336">{336}</a>. Он периодически видел, как окружающий мир разворачивается на 180&#x2DA;. Симптомы и признаки у этого пациента были те же, что и в 21 предыдущем описанном случае. Я смог собрать данные об этих случаях, которые были разбросаны по всей мировой научной литературе, начиная с 1805 г., что придало достоверности субъективному сообщению мальчика (объективная информация представлена на рисунке 18).</p><p>Сейчас у меня находится на лечении еще более интересная пациентка, которую изучает моя аспирантка Эйми Доллман. Я не имею права рассказывать обо всех подробностях, так как исследование все еще идет и результаты пока не опубликованы. Пациентка – молодая женщина с высоким интеллектом и аномалией развития коры затылочных долей; она видит мир фактически так, как, согласно моим словам выше, мы его <emphasis>не</emphasis> видим: в анатомическом порядке его расположения в зрительной коре. Особенно часто это происходит тогда, когда она использует зрительную память (т. е. свою прогностическую модель). Она видит два раздельных поля, ориентированных вверх ногами и задом наперед (не всегда согласованных друг с другом). Ее зрительная модель мира <emphasis>не в состоянии внести обычные корректирующие выводы</emphasis>, позволяющие нам ориентироваться и интегрировать поля зрения. Поэтому ее модель дает ошибочные прогнозы, а зрительный опыт пациентки не согласуется с данными ее других сенсорных модальностей. Соответственно, порой она путает, в каком направлении движется ее тело (особенно в поезде или в самолете), и делает серьезные ошибки, ориентируясь в окружающей среде. Кроме того, ей трудно выводить обобщенные образы объектов из изменчивых зрительных данных (например, воспринимать мысленным взором правописание слов, которое приходится абстрагировать из разнообразных шрифтов и почерков, либо распознавать одни и те же лица при колебаниях освещенности и под разными углами).</p><empty-line/><image l:href="#20"/><p id="x15_x_15_i15"><a l:href="#x24_x_24_i18"><strong>Рис. 18.</strong></a> a) комплексная фигура Рея – Остеррица, предъявленная пациенту В. Б.; б) та же фигура, срисованная им с листа; в) фигура, нарисованная им по памяти. Эти рисунки объективно свидетельствуют об инверсии в прогностической модели мира В. Б. Комплексную фигуру Рея трудно воспроизвести даже при идеальном самочувствии; зачем бы серьезно больному мальчику утруждать себя, рисуя ее вверх ногами?</p><empty-line/><p>Иными словами, зрительная кора этой пациентки получает ту же информацию, что и наша, но девушка неспособна делать выводы из шума сенсорных сигналов и автоматически достраивать стабильные объекты, выражаемые ими (например, распознавать знакомое лицо). Она страдает такими нарушениями всю жизнь, и у нее сформировались изощренные пути их компенсации. Так как ее зрительная ассоциативная кора не может <emphasis>автоматически</emphasis> интегрировать два зрительных поля и перевернуть картину, она корректирует свою репрезентацию мира, делая <emphasis>сознательные</emphasis> догадки. Например, когда я попросил ее показать местоположение хорошо известного города на неразмеченной карте, она спросила: «Мне показать туда, где он находится <emphasis>по моим ощущениям</emphasis>, или туда, где, <emphasis>как я знаю</emphasis>, он находится?» Когда, по ее ощущениям, что-либо находится на западе, она знает, что это должно располагаться на востоке.</p><p>Однако вместо того, чтобы продолжать рассматривать столь редкие нейропсихологические заболевания, с вашего позволения, продемонстрирую автономную природу восприятия на примере явления, которое традиционно используется в этих целях, а именно <emphasis>бинокулярной конкуренции</emphasis>.</p><p>Это явление впервые было описано в 1593 г., и ему посвятил немало строк Гельмгольц в своей основополагающей работе, посвященной бессознательным умозаключениям<a type="note" l:href="#c_337">{337}</a>. Эксперимент заключается в одновременном предъявлении каждому глазу разных изображений с помощью зеркального стереоскопа. Допустим, левому глазу предъявляется лицо, а правому – дом. В этих искусственных условиях зрительное восприятие протекает «бистабильно»: вы видите не смешение наложенных друг на друга изображений, а их <emphasis>чередование</emphasis>. Перед вами попеременно возникают то дом, то лицо, а не некий гибридный образ, в котором сочетаются оба изображения. Это четко демонстрирует различие между объективным сигналом, передаваемым в мозг, и порождаемым им субъективным результатом восприятия. Гельмгольц сделал следующее заключение: «В подобных случаях <emphasis>интерпретация</emphasis> [зрительного сигнала] колеблется таким образом, что у наблюдателя возникают различные чередующиеся зрительные ощущения одного и того же образа на сетчатке»<a l:href="#c_338" type="note">{338}</a>. Следовательно, как и в случае с цветным зрением, вы воспринимаете <emphasis>умозаключение</emphasis> о входных сенсорных данных, а не сами эти данные.</p><p>Примерно те же вещи происходят и в повседневной жизни – вроде того случая, когда я «увидел» свою британскую приятельницу Терезу в аэропорту Кейптауна. Все эти иллюзии показывают, что воспринимаемое нами – это по большей части продукт наших <emphasis>ожиданий</emphasis>. С байесовской точки зрения эффект бинокулярного соперничества – пример того, как <emphasis>априорная гипотеза</emphasis>, наилучшим образом соответствующая сенсорным данным (высокая вероятность того, что вы видите гибрид дома и лица), отвергается, если она не увязывается с вашим <emphasis>фоновым знанием</emphasis> (о низкой вероятности существования такого объекта). Вывод, что вы видите дом, одерживает верх над выводом, что вы видите гибрид дома и лица, поэтому воспринимаете вы именно дом. Но при проверке этой апостериорной гипотезы (в качестве новой априорной) она соответствует только половине сенсорных данных. Фоновое знание диктует вам, что образ лица так же вероятен, как и образ дома. Поэтому вы меняете точку зрения и делаете вывод, что видите лицо – его вы тогда, соответственно, и воспринимаете. Но когда вы проверяете эту новую гипотезу, она вновь не объясняет половины сенсорных данных. И так далее…</p><p>Байесовское понимание бинокулярной конкуренции получило широкое признание. По моему мнению, подтверждает его тот факт, что, когда людям предъявляют два изображения, у которых есть высокая априорная вероятность сочетаемости, они воспринимают смешанный образ. Например, предъявляемые разным глазам по отдельности изображения канарейки и клетки охотно воспринимаются как канарейка в клетке.</p><p>Итак, воспринимаемое вами не тождественно информации, поступающей от органов чувств. То, что вы воспринимаете, – умозаключение. А материалы, на которых оно основывается, – это главным образом прогностическая модель, сформированная корой вашего мозга и опирающаяся на прошлый (т. е. ожидаемый) опыт<a type="note" l:href="#c_339">{339}</a>.</p><empty-line/><p>Это сообщает нам некоторые сведения о вкладе коры в сознание. А если рассмотреть этот вопрос с другой стороны? Что сознание делает для коры?</p><p>То, что я собираюсь рассказать вам теперь, очевидно, но похоже, этого пока еще никто не говорил<a type="note" l:href="#c_340">{340}</a>. Моя мысль заключается в следующем: когнитивное сознание порождается недавно открытым нейронным механизмом так называемой реконсолидации памяти. Как и многие другие, эта идея восходит к работам Фрейда. Он писал, что «<emphasis>сознание возникает вместо следа воспоминания</emphasis>»<a type="note" l:href="#c_341">{341}</a>. Он имел в виду не совсем то, что я собираюсь изложить вам, так как Фрейд – как и все современные ему неврологи – был в плену мифа о коре<a l:href="#c_342" type="note">{342}</a>. Тем не менее можно еще раз удивиться тому, как он был близок к истине.</p><p>Мы убедились, что аффекты подают психике запросы, а мышление выполняет запрашиваемую ими работу. Точнее, работу выполняет <emphasis>сознательное</emphasis> мышление, потому что, как только она выполнена и уверенность в (приоритетном) убеждении, которое ранее пошатнулось, восстановлена, генеративная модель возвращается к автоматическому режиму работы, ниже порога сознания<a type="note" l:href="#c_343">{343}</a>. Это опять же механизм <emphasis>обучения на опыте</emphasis>, о котором я уже не раз говорил. Вы оказываетесь в ситуации, в которой не знаете, что делать. На помощь приходит сознание: вам нужно прочувствовать сценарий, отмечая произвольные действия, которые вам помогут. Затем постепенно успешные уроки автоматизируются, и сознание больше не требуется<a type="note" l:href="#c_344">{344}</a>.</p><p>Хочу подчеркнуть, что описанная мною когнитивная работа <emphasis>замедляет</emphasis> взаимодействие с окружающим миром по сравнению с автоматическим режимом. В этом состоит существенное различие между произвольным и непроизвольным действием, сознательным и бессознательным мышлением, ощущаемым влечением и автономным рефлексом; в произвольном варианте <emphasis>меньше определенности</emphasis>, и потому он требует больше времени. Этот процесс, тормозящий склонность к автоматизированному действию и позволяющий зарезервировать ее в сознании (в кратковременной памяти), носит говорящее название «рабочая память». Рабочая память есть в буквальном смысле удержание чувства в сознании – стабилизированный аффект, преобразованный в когнитивную работу. Как я уже говорил, если аффект – требование работы от психики, то сознательное мышление – сама работа. Таким образом, аффект и сопутствует мышлению, и <emphasis>преобразуется</emphasis> в него. «Работа», о которой идет речь, подразумевает торможение автоматической склонности к действию и <emphasis>стабилизацию</emphasis> интенциональности, в то время как система занята «прочувствованием» решения непредвиденных проблем. Это дает значительные адаптивные преимущества, так как способствует принятию адекватных решений многих проблем в реальном мире, которые наши генеративные модели (пока) не могут предсказать. Этот стабилизирующий процесс – <emphasis>основная</emphasis> функция коры<a l:href="#c_345" type="note">{345}</a>. Кора специализируется на неопределенности.</p><p>Все это подразумевает, что <emphasis>сознательное состояние является нежелательным</emphasis> с точки зрения самоорганизующейся системы. Вернитесь к круговой схеме на <a l:href="#x12_x_12_i17">рисунке 12</a>: внешняя стрелка отображает повышение запроса на работу (отрицательный аффект), а внутренняя – снижение запроса (положительный аффект), но идеальным состоянием является точка равновесия, отражающая <emphasis>отсутствие запроса</emphasis>. В главах 7–9 я дал этим соображениям формальное механистическое обоснование. Минимизация свободной энергии – идеальное состояние живых систем, из чего следует, что идеал предполагает минимум неожиданности. А это попросту означает, что в идеале <emphasis>потребность</emphasis> должна быть минимальной. Аффект не что иное, как декларация насущной потребности. Это означает, что чувства полезны, так как они позволяют нам, биологическим системам, удовлетворять свои потребности и тем самым избегать гибели. Но <emphasis>идеальным состоянием</emphasis>, несомненно, является то, в котором все наши потребности удовлетворяются автоматически – еще до того, как начнут ощущаться, – то есть состояние <emphasis>отсутствия неопределенности</emphasis>. В этом теоретически идеальном состоянии автоматического удовлетворения потребностей мы ничего не будем чувствовать. (Именно таким образом удовлетворяется большинство наших телесных потребностей – они регулируются автономно.)</p><p>Я говорю «теоретически идеальное», так как в том, что касается многих из наших потребностей, в особенности эмоциональных, мы никогда не достигаем идеала. Уже одно только ПОИСКОВОЕ влечение нам этого не позволит. И это плохая новость.</p><p>Хорошая новость состоит в том, что сигналы ошибок с максимальными значениями точности больше всего влияют на генеративную модель. В силу того что они требуют максимальных изменений – так как сообщают, что ваши действия <emphasis>неверны</emphasis>, – они предоставляют максимальные возможности для обучения, чтобы в следующий раз вы не угодили в такие же неприятности. По сути, об этом и говорится в поговорке «на ошибках учатся», которую вам не раз приходилось слышать от родителей и учителей. Теперь вы знаете, о чем шла речь: вас пытались уберечь от последствий забывчивости. Но отсюда вытекает удивительное следствие – то, что <emphasis>сознание нежелательно</emphasis> для приобретения знаний. Получается, все мы стремимся не к удовольствию (снижению потребности), а к состоянию зомби (отсутствию потребности). Отсутствие потребностей подразумевает точные прогнозы, а значит, отсутствие ошибок, то есть отсутствие запроса на повышение входящих сигналов, а следовательно, отсутствие чувства. В итоге – полный покой.</p><p>В этом свете афоризм Фрейда «сознание возникает вместо следа воспоминания» обретает более глубокий смысл. Он означает, что <emphasis>сознание возникает тогда, когда автоматическое поведение ведет к ошибке</emphasis>, иными словами, когда след воспоминания (прогноз), запускающий некое поведение, не ведет к желаемому результату. А значит, данный прогноз следует скорректировать <emphasis>с учетом</emphasis> ошибки. Корковое сознание, таким образом, можно охарактеризовать как «<emphasis>предсказательную работу в процессе</emphasis>». След воспоминания, который осознается, находится в процессе обновления. Теперь это уже не след воспоминания. Поэтому сознание и возникает вместо следа воспоминания<a type="note" l:href="#c_346">{346}</a>.</p><p>В последние годы XX в. мы разобрались в нейрофизиологии этого процесса с точки зрения «ошибки прогнозирования вознаграждения» (<a l:href="#x15_x_15_i36">рис. 19</a>)<a l:href="#c_347" type="note">{347}</a>. На заре XXI в. мы получили более надежные представления о физиологии обновления памяти – процесса под названием «реконсолидация».</p><p>Основные факты впервые стали известны, когда в 1960-е гг. было открыто, что пугающие воспоминания можно стереть с помощью электросудорожной терапии (ЭСТ) – но только в том случае, если она применяется сразу после того, как эти воспоминания извлечены из памяти<a l:href="#c_348" type="note">{348}</a>. Это указывало на то, что ЭСТ прерывает какой-то процесс, возвращающий явные (активированные) воспоминания о страшном в их латентное состояние: если электрошок применяется в момент активации такого воспоминания, оно стирается. Когда воспоминание всплывает у вас в памяти, оно в буквальном смысле <emphasis>перестает быть следом памяти</emphasis>. Активированное состояние воспоминания возвращает долговременному следу <emphasis>лабильность</emphasis> – и при этом он перестает быть воспоминанием.</p><p>Это подтвердилось, когда реконсолидация была заново открыта в 2000 г. и получила свое нынешнее название<a type="note" l:href="#c_349">{349}</a>. Если при активации долговременного следа применить ингибиторы синтеза белков, след исчезает. (Ингибиторы синтеза белков предотвращают формирование <emphasis>новых</emphasis> долговременных следов.) Это относится и к другим видам памяти, не только к пугающим воспоминаниям. Долговременная память в принципе становится нестабильной, будучи активированной. Именно так она обновляется (а затем консолидируется заново – т. е. реконсолидируется).</p><p>За последние двадцать лет проведено огромное количество исследований реконсолидации, продемонстрировавших, что она происходит не только у людей и грызунов, но и у кур, рыб, крабов, пресноводных улиток и медоносных пчел. Эти исследования также показали, что аналог реконсолидации имеется у проводящих путей спинного мозга, отвечающих за боль, что указывает на фундаментальную роль этого процесса в ЦНС.</p><p>Долговременная память, в отличие от кратковременной, зависит от синтеза новых белков, запускающегося в результате обширной повторяющейся синаптической передачи, которая, в свою очередь, регулируется ретикулярной активирующей системой – то есть возбуждением<a type="note" l:href="#c_350">{350}</a>. Отсюда знаменитая формулировка, известная как правило Хебба: «Нейроны, которые срабатывают одновременно, связываются друг с другом»<a l:href="#c_351" type="note">{351}</a>. Активированная память – это возбужденная память, а возбужденная память уже памятью не является, она находится в состоянии неопределенности. Я всего лишь пытаюсь объяснить, что когнитивное сознание сводится к переводу корковых следов памяти в лабильное состояние, а лабильность является продуктом возбуждения. С разных сторон мы неизменно подходим к одному и тому же открытию: корковые процессы в основе своей – бессознательные явления (предоставленные самим себе, они не более чем алгоритмы). Сознание целиком и полностью происходит из ствола мозга<a type="note" l:href="#c_352">{352}</a>.</p><empty-line/><image l:href="#21"/><p id="x15_x_15_i36"><a l:href="#x24_x_24_i19"><strong>Рис. 19.</strong></a> Схема обучения на ошибках прогнозирования вознаграждения. Последовательность начинается с блока «Используем прогноз», ведущего к двум противоположным результатам справа. Либо возникает ошибка прогнозирования (когда результат отличается от прогнозируемого), ведущая к блоку «Обновляем прогноз». Либо же ошибки не возникает (результат соответствует прогнозу), что ведет к блоку «Сохраняем прогноз неизменным»; тогда поведение не меняется. Стадия «Обновляем прогноз» соответствует современному термину «реконсолидация»</p><empty-line/><p>Тем не менее, похоже, что мы стремимся к состоянию зомби. Идеальная форма мышления – автоматизм, и чем скорее мы сможем избавиться от сознания, тем лучше. Как в таком случае корковое мышление становится <emphasis>бессознательным</emphasis>?</p><p>Рассмотрим простейший возможный пример. Как вы думаете, что будет, если провести у вас перед глазами вертикальную линию и при этом исключить непрерывные движения глазных яблок, в норме обеспечивающие обновление всей вашей зрительной картины примерно трижды в секунду? Это обновление происходит на самой периферии предсказательной иерархии, где степени свободы максимальны. Бешеный темп обновления модели, необходимый в подобных непредсказуемых обстоятельствах, практически обессмысливает само понятие прогноза. Вот почему столь значительная доля когнитивной работы происходит на сенсомоторной периферии.</p><p>Так что же произойдет, если зрительный стимул зафиксировать неподвижно, чтобы мы могли абсолютно непрерывно наблюдать его, и только его? Обескураживающий ответ состоит в том, что он <emphasis>исчезнет из сознания</emphasis>. Хотя на самом деле стимул никуда не исчезает, он перестает зрительно осознаваться за несколько секунд. Это продемонстрировали в 1950-е гг. Лоррин Риггс в США и Роберт Уильям Дитчберн в Англии. С тех пор аналогичные эффекты наблюдались и в отношении других сенсорных модальностей<a l:href="#c_353" type="note">{353}</a>. Теперь вам уже должно быть очевидно, почему стимул исчезает из сознания: он становится стопроцентно предсказуемым и, следовательно, не несет информации. Прогноз достигает абсолютной точности, и соответствующее значение ошибки падает до нуля. Это, как я уже говорил, гомеостатический идеал мозга.</p><p>Зафиксировать стимулы относительно движений глазных яблок и головы непросто, поэтому вы не сможете повторить эксперимент Риггса – Дитчберна в домашних условиях. Однако вы можете найти в интернете информацию по иллюзии Пакмана, чтобы познакомиться с другим видом зрительного исчезновения<a l:href="#c_354" type="note">{354}</a>. Кликнув на изображение, приблизьте лицо к экрану на расстояние около 20 см и сосредоточьте внимание на крестике в центре среди вращающихся кружков. Наблюдайте, что произойдет с кружками. Они исчезнут – потому что зрительный отдел вашего мозга сочтет их шумом и припишет им меньше точности относительно серого фона, тем самым «стирая» их.</p><p>На указанной в ссылке веб-странице представлены еще две оптические иллюзии. Помимо эффекта зрительного исчезновения, вы увидите, как один лиловый кружок превращается во вращающийся вокруг центральной мишени зеленый, которого на самом деле нет, – то есть либо 1) его действительно нет, либо 2) он не зеленый. На сайте объясняется действие этих механизмов. По сути, они сводятся к присвоению весов точности. Все эти явления подчеркивают тот факт, что видимое нами есть порождение нашего мозга, а не то, что мы воспринимаем непосредственно из внешнего мира<a l:href="#c_355" type="note">{355}</a>.</p><p>Теперь свяжем эту информацию с тем, что я писал об обновлении врожденных моторных приоров – рефлексов и инстинктов (глава 5). Эти врожденные предикции (стереотипные планы действий) полезны для нас, но они не в состоянии полностью отражать сложности окружающего мира, поэтому их необходимо дополнять обучением на опыте. Обучение требует сознания, по мере того как мы постепенно повышаем уверенность в наших новообретенных предикциях. Но идеал всякого научения – <emphasis>автоматизировать</emphasis> и эти приобретенные предикции, заставить их вести себя подобно рефлексам и инстинктам. Мы стремимся вырабатывать новые предикции, которые были бы как минимум столь же надежны и обобщаемы, как и старые. В той мере, в какой у нас это получается, приобретенные предикции автоматизируются через <emphasis>консолидацию</emphasis> систем. В этом смысле консолидация противоположна реконсолидации, которая разрушает консолидированные следы памяти, в буквальном смысле растворяя белки, «связывающие» их.</p><p>Этот процесс распространяется сверху вниз до уровня систем недекларативной памяти. Цель обучения на опыте – перевести как можно больше долговременных воспоминаний из декларативного состояния в недекларативное, потому что декларативная память – это память, «способная вернуться в сознание». Таким образом, сказав, что идеал мышления – зомбированность, я подразумевал, что идеал научения – все более и более глубокая консолидация. Недекларативная память – <emphasis>самая надежная</emphasis> форма памяти. Она требует наименьшего количества работы, минимизирует сложность и обладает наибольшей обобщаемостью (глава 8). Соответственно, она выполняет свои функции быстрее, связана с наименьшей неопределенностью и потому работает с минимальной задержкой.</p><p>Разумеется, тут не все так просто. Во-первых, не хочу создавать впечатление, будто процесс реконсолидации всегда протекает от системы декларативной памяти к недекларативной. Многие долгосрочные прогнозы консолидируются <emphasis>непосредственно</emphasis> в недекларативной памяти, а большинство видов научения протекают одновременно в обеих системах. Во-вторых, видов недекларативной памяти много, и не все они работают одинаково. Например, «процедурное» научение осуществляется через примитивное повторение; отсюда наши поговорки насчет таких навыков и привычек, как, например, езда на велосипеде: «повторенье – мать ученья» и «без му&#x301;ки нет науки». При этом некоторые разновидности недекларативных эмоциональных реакций, которым столь же трудно разучиться, приобретаются путем однократного научения: например, обусловливание страхом. (Другие виды эмоционального научения происходят медленнее; так, формирование привязанности занимает примерно шесть месяцев.) Прочность запоминания – кардинальная особенность недекларативной памяти; но консолидация включает в себя совсем непохожие процессы в различных системах памяти. Наконец, недекларативная память «бессознательна» только в <emphasis>когнитивном</emphasis> смысле. При запуске приобретенной эмоциональной реакции вы испытываете определенное чувство; вы просто не знаете, с чем это чувство связано, то есть не понимаете его происхождения (глава 3).</p><p>Важнейшее свойство недекларативной памяти – то, что она недекларативна. Она порождает процедурные <emphasis>реакции</emphasis>, тогда как декларативная порождает переживаемые <emphasis>образы</emphasis><a l:href="#c_356" type="note">{356}</a>. Это соответствует анатомическому разделению мозга: декларативная память связана с корковыми структурами, тогда как недекларативная – с подкорковыми<a l:href="#c_357" type="note">{357}</a>. Подкорковые следы памяти нельзя извлечь в форме образов потому, что они не включены в корковые карты конечных сенсомоторных органов. Они состоят из более простых стереотипов, того рода, который я описывал выше в связи с усвоенным поведением детей с гидранэнцефалией и декортицированных животных<a l:href="#c_358" type="note">{358}</a>. Подобные элементы невозможно осознать, они не «осмысляемы».</p><p>Корковые системы памяти, напротив, всегда готовы возродить представляемые ими прогностические сценарии – в буквальном смысле пережить их заново. Иными словами, декларативная память легко возвращает следы долговременной памяти в кратковременное состояние сознательной рабочей памяти. Она осуществляет это не только ради обновления корковых прогнозов, но и для того, чтобы управлять действием в условиях неопределенности.</p><p>Подкорковые следы памяти надежнее корковых – их высокие значения точности меняются с меньшей вероятностью, так как они оптимизируются в сторону простоты, а не точности. Благодаря этому они обладают большей обобщаемостью. Но за это приходится платить: менее сложные модели менее точны в изменчивом контексте<a type="note" l:href="#c_359">{359}</a>. С другой стороны, относительной сложности корковых прогнозов сопутствует более высокая пластичность. Одним словом, кора специализируется на контекстах; она восстанавливает точность модели в непредсказуемых ситуациях<a type="note" l:href="#c_360">{360}</a>. Компромисс здесь неизбежен. Чем больше потенциал сознательного переживания, тем меньше автоматизма, что ведет к большей пластичности, но также и к большему объему мыслительной работы. Это связано с высокими энергозатратами и порождает чувства, так что мозг стремится отделаться минимумом усилий. Вплоть до заглушения стимула, который находится у вас прямо перед глазами.</p><empty-line/><p>И все-таки немалую часть того, что происходит у нас в головах, как представляется, трудно примирить с этим идеалом информационной и термодинамической эффективности. Совершенно очевидно, что, наряду с чувствами и восприятием, наше сознание содержит еще и <emphasis>мысли</emphasis>. Они явно имеют кортикальное происхождение, но что они собой представляют? И почему они часто кажутся столь праздными?</p><p>Когнитивная теория, излагаемая мною здесь, основана на способности наших систем памяти порождать виртуальный мир<a l:href="#c_361" type="note">{361}</a>. Каждый уровень предсказательной иерархии, в том числе каждый уровень обработки информации в коре, способен создавать ту версию данных, которую ожидает получить от следующего уровня. Это означает, что восприятие принципиально не отличается от воображения: с субъективной точки зрения нет большой разницы между мирами, которые вы видите во сне, и тем миром, что находится у вас за окном<a l:href="#c_362" type="note">{362}</a>. Ваш мозг умеет творить иллюзорные реальности по требованию. И скорее всего, это происходит прямо сейчас, пока вы читаете эти слова и размышляете, что они значат. Даже в то время, когда ваши мысли рассеянно блуждают…</p><p>Само явление блуждания ума очевидно представляет проблему для теории, объясняющей сознание через принцип свободной энергии. Я уже говорил, что осознаем мы только мощные, приоритетные сигналы ошибок – <emphasis>значимые</emphasis> сигналы, на которые мы обязаны отреагировать, если хотим сохранить свои биологические параметры в границах жизнеспособности. Однако наши мысли часто выглядят случайными и неуместными. В иных случаях наши внутренние монологи даже могут казаться нам назойливыми или отвлекающими от дела, вредными в конкретных обстоятельствах. Спрашивается, при чем тут минимизация свободной энергии?</p><p>Цель блуждания ума, как ни странно, состоит в том, чтобы повысить <emphasis>эффективность</emphasis> вашей прогностической модели. Согласно принципу свободной энергии, модель эффективна только тогда, когда затрачивает минимум ресурсов, необходимых на выполнение работы по самоорганизации. Это сводится к поиску простейшей модели, способной успешно предсказывать выборки сенсорных данных из окружающего мира. (Вспомним о бритве Оккама.)</p><p>Простейшая модель не возникает естественным путем из произвольного действия. Произвольное действие – стихийный процесс. Поэтому простота достигается путем обрезки (<emphasis>прунинга</emphasis>) избыточных синаптических связей, образовавшихся при обучении на опыте. Обрезать их требуется, чтобы избежать чрезмерной подстройки наших моделей к зашумленной информации и не сохранять без нужды аномальные или слабые корреляции. «Ножницами» служат уже знакомые вам механизмы консолидации и реконсолидации: активируя воспоминания, мы можем укреплять их, менять и даже стирать.</p><p>Блуждание мыслей – одно из средств достижения этой цели. Оно связано с самопроизвольной активностью переднего мозга (известной также как «состояние покоя» или «пассивный режим работы мозга»), которая возникает в отсутствие какого-либо конкретного внешнего стимула. Эта активность присутствует почти всегда, в фоновом режиме, и заключается в «исследовании нашего собственного психического пространства с помощью воображения»<a l:href="#c_363" type="note">{363}</a>. Данная форма мышления имеет много общего со сновидениями<a type="note" l:href="#c_364">{364}</a>, которые, по-видимому, есть у всех животных, обладающих корой: любое существо, способное порождать образы своего взаимодействия с окружающем миром, способно также блуждать по бесконечным виртуальным мирам, насколько позволяют обстоятельства<a l:href="#c_365" type="note">{365}</a>. Блуждание ума, как вы, вероятно, помните, тесно связано с ПОИСКОВЫМ влечением, которое и во сне продолжает генерировать запросы. Понятно, почему пассивный режим работы мозга безопаснее включать ночью, когда нам не приходится иметь дело с внешними событиями.</p><p>Все это объясняет тот необычный факт, что усвоенные нами модели мира никогда не бывают стабильными – даже во время сна. И при отсутствии убедительных входных сенсорных данных сохраняется упорядоченная нейронная активность, выражающаяся в непрерывном исследовании и испытании генеративной модели. Эти исследования, как предполагает Энди Кларк, могут выливаться в элегантные новые решения проблем, занимавших нас в период бодрствования, – решения, которые часто оказываются проще в оккамовском смысле, то есть <emphasis>эффективнее</emphasis>, чем все, что нам удавалось придумать прежде: «Не может ли здесь, по крайней мере отчасти, заключаться решение глубоких и вечных загадок, связанных с происхождением новых идей и творческого разрешения проблем?»<a type="note" l:href="#c_366">{366}</a></p><p>Сознание в этом самопроизвольном процессе играет ту же роль, что в восприятии и обучении на опыте. Общего у всех сознательных когнитивных процессов то, что в них обязательно участвует психическая работа по реконсолидации – возврату консолидированных предикций в состояние неопределенности. Вот почему сновидения (являющиеся формой решения проблем) – это сознательный процесс<a type="note" l:href="#c_367">{367}</a>.</p><p>Но, помимо блуждания мыслей, существуют и другие способы мышления. Рассмотрим второй тип – <emphasis>целенаправленное</emphasis> воображение. Если какой когнитивный процесс и заслуживает роль антагониста в традиционном противопоставлении мысли и дела, то это именно оно. Этот тип мышления <emphasis>замещает</emphasis> действие, тормозит наши моторные импульсы, пока система пытается прочувствовать выход из проблемы с помощью воображения. Пока мы используем этот тип мышления, мы корректируем точность наших прогнозов так, что ошибки моторных прогнозов подавляются<a type="note" l:href="#c_368">{368}</a>. В конце концов, задача целенаправленного мышления – представлять себе, как мы совершаем те или иные действия, чтобы <emphasis>заранее</emphasis> оценить возможные последствия на тот случай, если мы совершим их в действительности (в главе 5 я приводил пример с желанием ударить директора).</p><p>Как мы представляем себе будущее? Примерно так же, как и вспоминаем прошлое, которое гораздо чаще, чем нам хочется верить, оказывается воображаемым. Эпизодическая память – это <emphasis>конструируемый</emphasis> процесс, в котором текущие цели и условия во многом определяют то, что вспоминается. Таким образом, прошлое переживается заново избирательно и тенденциозно, в зависимости от текущих запросов на предсказательную работу. Давайте еще раз вспомним историю С. (пациента с «пропажей картриджа памяти»), которая великолепно это иллюстрирует, и именно потому, что его заболевание до крайности утрировало механизмы, лежащие в основе нормальной памяти. Его эпизодическая память оказалась угрожающе сосредоточенной сама на себе.</p><p>Разумеется, у человека нет никакого картриджа памяти. На самом деле нейронные системы, задействованные в мысленных путешествиях во времени, сконцентрированы в <emphasis>гиппокампе</emphasis>, ключевая роль которого состоит в том, что он придает обычно бессознательным процессам корковой памяти качество «самости» – восприятия «от первого лица»<a l:href="#c_369" type="note">{369}</a>. Современные исследования эпизодической памяти показывают, что гиппокамп участвует не только в повторном переживании прошлого, но и в представлении будущего<a type="note" l:href="#c_370">{370}</a>. Соответственно, Дэвид Ингвар употребляет выражение «воспоминание о будущем»<a l:href="#c_371" type="note">{371}</a>, а Даниэль Шактер полагает, что гиппокамп, наряду с остальными структурами мозга, отвечающими за эпизодическую память, поддерживает «конструктивную эпизодическую симуляцию» будущего, что подразумевает «гибкую рекомбинацию деталей прошлых событий в новые сценарии». По мнению Шактера, эпизодическая память получает свое адаптивное значение не столько благодаря воспоминанию о прошлом, сколько благодаря возможности воображать будущее. Он приходит к выводу, что мозг – это «по сути своей <emphasis>прогностический</emphasis> орган, приспособленный использовать информацию из прошлого и настоящего, чтобы генерировать предсказания будущего»<a type="note" l:href="#c_372">{372}</a>. Все это уже не должно вас удивлять.</p><p>Третий и последний тип мышления, о котором я собираюсь поговорить, – мышление словами. Эта способность, по-видимому, и придает человеческому мышлению уникальные свойства. Язык считается инструментом коммуникации, и это действительно так. Но в первую очередь он инструмент абстрагирования. Некоторые философы характеризуют эту «другую» функцию языка как надкоммуникативную, но я предпочитаю относиться к ней как к докоммуникативной; трудно представить себе, как речь (в отличие от набора голосовых звуков) могла возникнуть без способности к абстрагированию. Язык не просто выражает уже имеющиеся у нас мысли, он формирует новые.</p><p>Эта функция языка была продемонстрирована в результате эксперимента, который провели Гари Лупьян и Эмили Уорд. Они изучали еще один тип бистабильного восприятия, родственного бинокулярной конкуренции, используя метод так называемого непрерывного подавления вспышкой (continuous flash suppression), при котором изображение, предъявляемое постоянно одному глазу, вытесняется из сознания изменчивым потоком изображений, предъявляемых другому глазу<a l:href="#c_373" type="note">{373}</a>. В ходе этого эксперимента испытуемым на один глаз подавалось изображение знакомого объекта, например стула, тыквы или кенгуру, а на другой – непрерывно мигающие, меняющие форму линии. Этот визуальный шум вытеснял из сознания стабильное изображение. Однако непосредственно перед тем, как увидеть мигающие линии и объект, испытуемые слышали один из трех вариантов: 1) слово, обозначающее вытесняемый объект (например, «тыква» перед показом тыквы); 2) слово, обозначающее что-то другое (например, «кенгуру» перед показом тыквы); либо 3) просто постоянный шум. Когда испытуемых просили сообщить, видели ли они что-нибудь, они гораздо чаще сообщали о том, что видели стабильный объект, если услышанное ими слово ему соответствовало, чем тогда, когда слово было с ним не связано, или слова не было вообще. Более того, у тех, кто слышал неподходящее слово, вероятность увидеть вытесненный объект снижалась еще больше. Объясняется это тем, что «когда информация, связанная со словесными обозначениями, соответствует входящей (восходящей) активности, язык обеспечивает нисходящую <emphasis>стимуляцию</emphasis> восприятия, резко выводя на уровень сознания образ, который без этого был бы невидим»<a type="note" l:href="#c_374">{374}</a>. Иными словами, язык стимулирует присвоение весов точности перцептивному образу.</p><p>Чтобы составить представление о мощи этого механизма, обратите внимание, что (в реальности, а не только в данном эксперименте) мы непрерывно поддерживаем этот нисходящий процесс присвоения обозначений с помощью так называемой внутренней речи. Обеспечиваемая им стимуляция – это разновидность недекларативного прайминга. Однако интересно то, что словесный прайминг оказывает значительно более сильное влияние на сознание, чем прайминг через конкретные образы. Картинка оказывается менее значимой, чем одно слово, а тем более тысяча слов. Возможно, это происходит потому, что абстракции (расположенные на более глубоком уровне предсказательной иерархии) оказывают большее воздействие, чем изображения, когда речь заходит, например, о таких понятиях, как так называемая собачность. Лупьян, в частности, обнаружил, что услышанное слово «собака» с гораздо более высокой вероятностью позволяет преодолевать непрерывное подавление вспышкой, чем просто услышанный лай<a type="note" l:href="#c_375">{375}</a>. Абстракция действует сильнее. Поэтому, когда испытуемым дают имплицитную установку при просмотре видеозаписи обращать внимание на машины, а не на людей, словесный прайминг меняет настройки целых популяций нейронов, настраивая их на бо&#x301;льшую чувствительность в присутствии одного класса объектов по сравнению с другим<a type="note" l:href="#c_376">{376}</a>. Слова обладают способностью активировать целые семантические категории. Действительно, многие подобные категории были бы немыслимы – а потому не могли бы и восприниматься – без своих словесных обозначений. Совершенно очевидно, что это касается тех абстрактных понятий, которые рассматриваются в этой книге. Кто и когда видел свободную энергию? Но, как только мы сможем представить себе свободную энергию, мы начнем наблюдать ее действие повсюду.</p><p>Если таковы возможности одного-двух слов, что же будет, когда мы начнем складывать слова сотнями? Взять, например, потенциал личных нарративов – абстрактных историй, которые мы рассказываем себе о ходе и значении нашей жизни. «Подобные нарративы, – пишет Энди Кларк, – функционируют как элементы высшего уровня в моделях, структурирующих наши прогнозы о самих себе, и таким образом дают нам информацию для будущих действий и решений»<a l:href="#c_377" type="note">{377}</a>.</p><p>Подобные нарративы, разумеется, обычно составляются <emphasis>совместно с другими людьми</emphasis>, на протяжении всей жизни, начиная с парных отношений «мать – младенец». Здесь проявляется коммуникативная функция языка. Искусственное управление точностью не обязательно должно осуществляться лишь нашими собственными генеративными моделями, его с тем же успехом могут осуществлять и чужие модели, если они обладают той же способностью к абстрагированию. Кларк обозначает эту вторую функцию языка как «непрерывное взаимное прогнозирование», в то время как Андреас Рёпшторф и Крис Фрит используют понятия «обмен скриптами» и «наивысший уровень управления действиями»<a type="note" l:href="#c_378">{378}</a>. То есть абстрактное обозначение, управляющее точностью прогнозирования у данного человека, можно передать напрямую другому человеку, минуя трудоемкий процесс восходящего обучения.</p><p>Рёпшторф и Фрит доказывают это, сравнивая результаты своих соплеменников-людей, которым дали словесные инструкции, чтобы помочь им выполнить задание, с результатами трудоемкого процесса обучения, который требуется обезьяне, чтобы получить достаточно знаний для выполнения той же задачи. В примере, который приводят Рёпшторф и Фрит (игра с сортировкой карточек), люди обучаются нужному поведению через несколько минут словесных объяснений, тогда как макакам для усвоения этого навыка необходим целый год оперантного обусловливания. Данные фМРТ показывают, что у людей и макак в этом эксперименте при непосредственном <emphasis>выполнении</emphasis> задания были задействованы одни и те же участки мозга – тот же когнитивный комплекс. Отличался только метод <emphasis>усвоения</emphasis>.</p><p>Язык влечет за собой и многие другие последствия. Он создает предпосылки для целого спектра технологий повышения точности, таких как наблюдения, теории и уравнения, фигурирующие в этой книге. Благодаря словам (и другим символам, например, математическим) модели, приобретенные индивидом в течение его жизни, могут превращаться в стабильные объекты, доступные для исследования и систематического улучшения другими людьми – не только современниками, но и последующими поколениями. Язык с его замечательными градациями общего и частного позволяет нам отчасти спроецировать саму структуру предсказательной иерархии в сознание. Это мощное подспорье для когнитивных процессов недоступно представителям других видов, не владеющим символическим мышлением. Без языка трудно представить себе всю науку, технологии и культуру.</p><p>Моя собственная догадка состоит в том, что язык развился преимущественно из влечения к ИГРЕ. В главе 5 я описывал, как ИГРА приводит к выработке социальных правил. Правила регулируют групповое поведение и таким образом защищают нас от потенциально чрезмерных потребностей каждого индивида. Правило 60:40 – врожденное социальное правило. Оно требует взаимного соблюдения и потому способствует развитию эмпатии, то есть способности читать чужие мысли. Несложно понять, как формирование усвоенных социальных правил способствует развитию сложных форм коммуникации для их выражения и как это, в свою очередь, вносит вклад в развитие символического мышления. Необходимость выработки искусственных правил возросла экспоненциально, когда человечество перешло от образа жизни охотников-собирателей, типичного для всех приматов, к оседлости, земледелию и скотоводству. У нас не было никакой эволюционной подготовки к этому переходу, имевшему место всего лишь 12 000 лет назад, – кроме влечения к ИГРЕ, имеющей важное значение в формировании социальных иерархий.</p><p>Поэтому чрезвычайно интересно отметить, что кора задействована в ИГРЕ больше, чем в любой другой базовой эмоции<a l:href="#c_379" type="note">{379}</a>. Такое качество ИГРЫ, как условность, невозможно представить без участия корковых механизмов того рода, который я описал в этой главе. ИГРА могла быть биологическим прообразом мышления как такового (т. е. любого сопоставления виртуального действия с реальным) и всей культурной жизни людей.</p><p>Проницательные читатели заметят, что сказанное мною в этом разделе предполагает также некоторые выводы о роли языка во фрейдовской разговорной терапии. Что такое разговорная терапия, если не целенаправленное вмешательство в чей-то личный нарратив? На мой взгляд, психотерапия – форма непрерывного взаимного прогнозирования – тоже есть разновидность ИГРЫ. Но сейчас я затронул темы, заслуживающие того, чтобы им были посвящены отдельные книги. С вашего позволения, я завершу эти размышления о коре, рассмотрев ключевое <emphasis>различие</emphasis> между корковым сознанием и сознанием ствола мозга.</p><p>Панксеппа очень интересовала наша склонность ассоциировать цвета с определенными чувствами<a l:href="#c_380" type="note">{380}</a>. Например, цвета&#x301; красного конца спектра обычно характеризуют как теплые, а синего – как холодные. Случайность ли это? Можно ли поменять цвета местами? Конечно, экстероцептивные тепло и холод не обусловливаются свойствами зрительного восприятия, как красный и синий цвета. За их восприятие отвечает соматосенсорная система; но при этом они тесно связаны с тем, что Панксепп называл сенсорными аффектами – такими как отвращение, боль или удивление<a l:href="#c_381" type="note">{381}</a>. Гедонистические аспекты тепла и холода воплощают биологическую ценность в нескольких отношениях: тепло при физической близости других, тепло при сексе, тепло от огня и так далее. Цветовые спектры, ассоциирующиеся со льдом и пламенем, по-видимому, приобрели свои аффективные значения именно таким путем; такую же роль, вероятно, сыграло различие цвета спелых и неспелых плодов. Панксепп предположил, что эти ассоциации могут быть наследием начального этапа эволюционного развития перцептивных квалиа, отголоском тех времен, когда все наше сознательное восприятие составляли только сенсорные аффекты.</p><p>Но между переживанием аффектов и ассоциативным наделением ценностью внешне воспринимаемых объектов (таких как фрукты или тепло костра) имеется значительное различие. Оно состоит в том, что аффекты у нас врожденные, тогда как стремление наделять ценностью внешние объекты <emphasis>усвоено</emphasis>. Зрительные и прочие перцептивные свойства воспринимаемых объектов начинают ассоциироваться с аффектами в эмпирическом смысле<a type="note" l:href="#c_382">{382}</a>. Мы наделяем окружающий мир значимостью. Хотя <emphasis>некоторые</emphasis> из подобных ассоциаций вытекают из закономерных связей, существующих в природе, – между красным цветом, огнем и спелостью с одной стороны и определенными приятными ощущениями – с другой, – даже эти связи усвоены, а следовательно, подвержены превратностям индивидуального опыта.</p><p>Иными словами, подобные ассоциации <emphasis>контекстуальны</emphasis>. Например, огонь – это не всегда хорошо, и, очевидно, поэтому цвета теплого спектра, вроде красного, иногда обозначают нечто положительное (например, секс), а иногда нечто неблагоприятное (например, опасность). По этой же причине мы говорим и «пылать страстью», и «пылать от ярости». Этот принцип еще более применим при дальнейшей индивидуализации ассоциаций, составляющих субъективную иконографию каждой личности. Это вытекает из логики Лизы Фельдман-Барретт.</p><p>Панксепп считал, что аффективные ценностные значения, ассоциирующиеся с некоторыми перцептивными качествами, являются следствием их происхождения от сенсорных аффектов. Но мы не должны упускать из виду тот факт, что врожденная связь разрывается, когда мы связываем перцептивные качества типа красного цвета или жа&#x301;ра с эротическими чувствами, а синий цвет или холод – с грустью. Вот почему ассоциации между цветом и аффектом легко поддаются обусловливанию.</p><p>Общечеловеческие закономерности в этих ассоциациях, до некоторой степени следующие природе, несомненно, лежат в основе таких видов искусства, как живопись, музыка и танец. Мы способны оценить их зрительные, слуховые и соматосенсорные качества – по крайней мере, отчасти – благодаря сенсорным аффектам и ассоциациям, которые они в нас вызывают. С учетом моего определения сознания как переживаемой неопределенности интересно отметить роль неожиданности в эстетическом переживании. Это как с юмором: скучное произведение искусства подобно анекдоту, концовка которого ясна заранее. Но эти темы слишком обширны, чтобы должным образом осветить их здесь<a type="note" l:href="#c_383">{383}</a>.</p><p>Можно сделать вывод, что перцептивные квалиа отличаются от аффективных квалиа тем, что <emphasis>не обладают от природы присущей им</emphasis> гедонистической валентностью; они приобретают валентность относительно аффекта. Световые и звуковые волны, непрерывно бомбардирующие кору, не всегда переживаются сознательно<a type="note" l:href="#c_384">{384}</a>, но когда переживаются, то ощущаются в качестве <emphasis>контекста</emphasis> (глава 6).</p><p>В конечном итоге можно сказать, что восприятие предполагает расчет логической статистики в отношении вероятностных распределений последовательностей нервных импульсов и сравнение этих вероятностей в рамках встроенной иерархии гомеостатов, оптимизирующих точность<a type="note" l:href="#c_385">{385}</a>. Иерархия порождает перед нашим внутренним взором наглядную репрезентацию аппаратно обусловленных ответов – феноменов в понимании Джона Уилера. Эти феномены составляют виртуальную реальность, отображаемую каждым из нас. Состояние покоя миллиардов малых гомеостатов, вложенных друг в друга, от поверхности до самых глубин, отражает нашу уверенность в ожидаемом контексте. Контекст – события, которые мы ожидаем за пределами своего марковского ограждения, когда стремимся удовлетворить приоритетную потребность. Выделение приоритетной потребности запускает когнитивную работу, основанную на сопутствующем убеждении – ожидаемом результате. То, что мы воспринимаем сознательно, с помощью уже знакомого вам механизма, – не ожидаемый контекст, а скорее проявления – по всем слоям глубинной иерархии – приоритетных <emphasis>отклонений</emphasis> от наших ожиданий.</p><p>На периферии иерархии подобные флуктуации происходят постоянно; предсказать настоящее во всех подробностях практически невозможно. Колебания нашей уверенности в значимых аспектах наших сенсомоторных ожиданий переживаются в виде цветов, тонов и тому подобного, то есть комбинаций экстероцептивных категориальных переменных, вычисляемых представителями нашего вида. Туда входят не только аспекты восприятия внешнего мира, но и колеблющиеся отклонения от ожидаемых проприоцептивных состояний аватара, представляющего наше собственное тело, так как наше переживание собственного тела не менее виртуально, чем наше переживание внешнего мира<a type="note" l:href="#c_386">{386}</a>.</p><p>Ошибки точности прогнозирования в восприятии и проприоцепции (если они значимы) регистрируются как экстероцептивные квалиа. Напротив, изменение уверенности в фенотипическом убеждении, изначально породившем сенсомоторный процесс, переживается в форме аффекта. Независимо от того, какие действия мы предпринимаем, к нам непрерывно поступают ощущения, отображающие то, насколько хорошо у нас идут дела. Вы ведь чувствуете это прямо сейчас, не так ли? Изменения внутреннего состояния, когда вы читаете эти слова, поток то растущей, то уменьшающейся неопределенности, которая может ввести вас в ступор, если окажется слишком сильной… Свойство этого процесса, приводящее вас в сознание, – аффект – ощущается вами на протяжении всей жизни и в конечном итоге регулирует все, что вы делаете.</p><p>Наш повседневный опыт, как я предполагаю, в конечном итоге сводится именно к этому.</p></section><section><title><p>11</p><p>Трудная проблема сознания</p></title><p>В своей книге «Демон в машине» (The Demon in the Machine) известный физик Пол Дэвис пишет:</p><cite><p>Среди множества загадочных свойств жизни феномен сознания выделяется как особенно поразительный. Проблема его происхождения, вероятно, самая трудная из тех, с которыми имеет дело современная наука, и единственная, которая остается практически неразрешимой даже спустя два с половиной тысячелетия размышлений. ‹…› Сознание – это самая важная проблема науки и даже бытия<a type="note" l:href="#c_387">{387}</a>.</p></cite><p>Я мог бы привести множество подобных заявлений других ученых. «Трудная проблема» (как ее почтительно называют) состоит в том, как и почему вы – «с вашими радостями и горестями, воспоминаниями и стремлениями, вашим чувством личной идентичности и свободой воли»<a type="note" l:href="#c_388">{388}</a>, в общем, ваш опыт существования, – могли возникнуть из физиологических процессов, протекающих в клетках мозга. Эти клетки принципиально не отличаются от тех, из которых состоят прочие органы тела. Так как же они порождают вас самих?</p><p>Вопрос далеко не нов, из всех человеческих тайн эта, вероятно, самая древняя и волнующая. Когда-то давно этот вопрос звучал так: «Как моя душа поселилась в моем теле?» Но в нынешнем виде он был впервые сформулирован в 1995 г. в работе философа Дэвида Чалмерса. Приведу его знаменитое высказывание:</p><cite><p>Нельзя отрицать, что некоторые организмы являются субъектами опыта. Но как так вышло, что именно эти системы являются субъектами опыта, – поистине загадочный вопрос. Почему, когда наши когнитивные системы вовлечены в обработку визуальной или аудиальной информации, мы приобретаем визуальный и аудиальный опыт – ощущаем качество насыщенного синего или ноты до первой октавы? Как мы можем объяснить, каково это – представлять ментальный образ или испытывать эмоцию? Общепризнано, что опыт возникает на физической основе, но у нас нет достойного объяснения, почему и как это происходит. Почему вообще физические процессы должны давать начало богатству внутренней жизни? Кажется, у этого нет никаких разумных оснований, но это так<a type="note" l:href="#c_389">{389}</a>.</p></cite><p>Формулировка Чалмерса многим обязана вышедшей ранее статье философа Томаса Нагеля «Каково быть летучей мышью?» (1974). Нагель подчеркивал особое качество субъективного опыта. Он указывал, что «некоторый организм обладает сознательными ментальными состояниями в том и только в том случае, когда есть нечто, выражающее то, каково это – <emphasis>быть</emphasis> этим организмом – для самого этого организма», и добавлял: «Если мы признаем, что физическая теория разума обязана учитывать субъективный характер переживаемого опыта, то нужно признать, что ни одна имеющаяся на данный момент концепция не дает нам ключ к пониманию того, как это можно осуществить». В заключении Нагель писал: «Маловероятно, что какую-либо физическую теорию разума можно принимать в расчет, пока не будет уделено больше внимания общей проблеме субъективного и объективного».</p><p>Переформулировать «общую проблему» два десятилетия спустя Чалмерса побудило то, что нейробиологи приступили к экспериментальным исследованиям сознания. Благодаря технологическим достижениям, о которых я рассказывал в главе 1, они поверили, что смогут найти ответы на вопросы типа «Каким образом клетки мозга превращают физиологические процессы в переживания?». Одним из первых ученых, попытавшихся решить эту проблему экспериментально, стал молекулярный биолог сэр Фрэнсис Крик, один из первооткрывателей структуры ДНК. Он написал об этом в книге «Удивительная гипотеза. Научный поиск души» (The Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul, 1994), опубликованной им всего за год до знаменитого скептического заявления Чалмерса.</p><p>Вот что писал Крик:</p><cite><p>Удивительная гипотеза состоит в том, что вы, с вашими радостями и горестями, воспоминаниями и стремлениями, чувством свободы воли и того, что вы – это вы, – <emphasis>в действительности</emphasis> не более чем поведение огромного скопления нервных клеток и связанных с ними молекул<a type="note" l:href="#c_390">{390}</a>.</p></cite><p>Чалмерс не столь категорично оспаривал тезис о физической природе сознания. Как уже отмечалось, он сам говорил: «Общепризнано, что опыт возникает на физической основе». Однако он утверждал, что «у нас нет достойного объяснения, почему и как это происходит». Фактически он повторяет высказывание Нагеля, «что ни одна имеющаяся на данный момент концепция не дает нам <emphasis>ключ к пониманию</emphasis> того, как это можно осуществить». Крик же утверждал, что можно найти убедительное объяснение – доступные ныне технологии смогут легко определить то, что он описывал как «нейронный коррелят сознания». Он был убежден, что, если мы установим, какие анатомические части мозга необходимы для сознания, и выявим их специфические физиологические функции, то сможем научно разрешить проблему «сознание-тело». Начать поиск он рекомендовал с того, чтобы сосредоточиться на одном-единственном из нейронных коррелятов сознания – мозговых процессах, отличающих сознательное зрение от бессознательного. Результат, как предполагалось, можно экстраполировать на всю остальную область сознания. Мысль казалась достаточно здравой. Ведь у зрительного переживания наверняка должен быть нейронный коррелят?</p><p>Как мы уже убедились, хотя сознательным является только <emphasis>кортикальное</emphasis> зрение, кора также способна обрабатывать зрительные стимулы бессознательно, причем эта способность есть и у верхнего двухолмия. Таким образом, согласно Крику, проблема зрительного сознания сводится к постановке простого вопроса: что происходит в зрительной коре при <emphasis>сознательной</emphasis> обработке информации, чего не бывает в ней же при <emphasis>бессознательной</emphasis> обработке и чего не происходит также в верхнем двухолмии? По причинам, подробно изложенным выше, я полагаю, что с анатомической точки зрения он вступил на неверный путь – ему следовало сосредоточиться не на коре, а на стволе головного мозга, и не на зрении, а на аффекте. У Чалмерса, однако, было более существенное возражение.</p><p>Подход Крика, который стал главенствующим в когнитивной нейронауке, уклоняется от «трудного», по определению Чалмерса, компонента проблемы «сознание-тело». Определение нейронных коррелятов сознания – это «легкая» часть задачи. Оно всего лишь устанавливает конкретные мозговые процессы, <emphasis>коррелирующие</emphasis> с переживанием, при этом не объясняя, как эти процессы <emphasis>порождают</emphasis> сознание. Это и есть трудная часть проблемы: как и почему нейрофизиологическая активность <emphasis>создает</emphasis> переживаемый опыт сознания?<a type="note" l:href="#c_391">{391}</a> Иными словами, как материя превращается в сознание? По мнению Чалмерса, мы, нейробиологи, возможно, и в состоянии объяснить, как нейронная информация обрабатывается в мозге, когда мы переживаем зрительный опыт, но это не объясняет, как данные мозговые процессы преобразуются в переживания. Или, по словам Джона Серла, другого крупного специалиста по философии сознания, «каким образом мозг преодолевает препятствия на пути от электрохимии к чувству?»<a type="note" l:href="#c_392">{392}</a>. Этот вопрос озадачивает не меньше, если подойти к нему с другой стороны: как такие нематериальные явления, как мысли и чувства (например, решение заварить чай), превращаются в физические действия – заваривание чая?<a type="note" l:href="#c_393">{393}</a></p><p>Масштабы этого провала в объяснении<a l:href="#c_394" type="note">{394}</a>, как называют его философы, хорошо иллюстрируются аргументом знания, мысленным экспериментом, который выглядит примерно так<a type="note" l:href="#c_395">{395}</a>. Представим себе нейробиолога по имени Мэри. Она слепа от рождения, но располагает всеми известными сведениями о нейронных коррелятах зрения. Мэри может объяснить все физические факты обработки зрительной информации – вплоть до клеточного уровня, включая воздействия световых волн на светочувствительные палочки и колбочки, а также то, как эти волны преобразуются в нервные импульсы, как импульсы распространяются через латеральное коленчатое тело в кору и как они далее обрабатываются компактно расположенными колонками нейронов, организованных в огромные количества всевозможных модулей обработки информации, рассеянных по всей коре (многочисленные специализированные потоки обработки зрительной информации в которой хорошо изучены), – и тем не менее она не будет знать, <emphasis>каково</emphasis> это – переживать зрительный опыт. Будучи слепой от рождения, она не будет знать ничего о таких ощущаемых качествах, как, например, красный и синий цвет, которые в конце концов составляют реальное содержание сознательного зрения. Не только потому, что сама она никогда не ощущала подобных качеств, но и потому, что никакие ее анатомические и физиологические <emphasis>знания</emphasis> о нейронных коррелятах зрения не объяснят, каково это – видеть. Если бы она внезапно обрела способность видеть, то узнала бы о зрении нечто совершенно новое – нечто такое, к чему ее не могло подготовить никакое механистическое понимание. Следовательно, <emphasis>физические факты не объясняют, каково это – видеть и как и почему это качество возникает.</emphasis> Они объясняют лишь, как и почему мозг декодирует зрительную информацию: то, как видит <emphasis>мозг</emphasis>, а не то, как видим <emphasis>мы</emphasis>. Эта предполагаемая несводимость к физической основе того, что философы именуют «квалиа», – качественных характеристик субъективного опыта – и есть та самая трудная проблема. Согласно Чалмерсу, это «главная тайна сознания»<a l:href="#c_396" type="note">{396}</a>.</p><p>Эта кажущаяся нередуцируемость веками приводила великих мыслителей – среди них не последнее место занимал врач-философ Джон Локк – к выводу, что сознательный опыт <emphasis>не является частью физического мира</emphasis><a l:href="#c_397" type="note">{397}</a>. Поскольку квалиа опыта все же несомненно существуют, эти мыслители относили их к некоему <emphasis>нефизическому</emphasis> измерению реальности, которое они (по крайней мере, многие из них) определяли как «эпифеноменальное»<a l:href="#c_398" type="note">{398}</a>. Не кто иной, как Локк, показал на примере своего знаменитого аргумента инвертируемого спектра: логически возможно, что кто-то может ощущать качество синего цвета, в то время как я ощущаю качество красного, и тем не менее называть его красным, как и я, даже при том, что сознательно он воспринимает то, что я бы назвал синим. В результате Локк делает вывод, что даже если бы все так и было, <emphasis>это не имеет никакого значения,</emphasis> так как эти два конца цветового спектра можно легко поменять местами по отношению к переживаемым в связи с ними квалиа. Следовательно, по Локку, сознание не объясняется его физическими коррелятами; связь между физическим механизмом (в данном случае относительной длиной световых волн) и психологическими квалиа не является каузальной.</p><p>Сознание, таким образом, становится чем-то всего лишь сопутствующим цепочке физических событий в мозге – своего рода побочным продуктом – без влияния на каузальную структуру. Хотя Локк писал об этом в XVII в., его точка зрения не устарела. Она и сейчас широко распространена, причем не только среди философов. Как недавно выразились два уважаемых ученых-когнитивиста, «личностное сознание подобно радуге, которая сопровождает физические процессы в атмосфере, но не оказывает на них влияния»<a type="note" l:href="#c_399">{399}</a>.</p><p>Если сознательные переживания не играют никакой роли в функционировании физического мира, почему они существуют? Что сознание добавляет к обработке информации, которая происходит и так, на бессознательном уровне? В чем смысл осознавания мозговых процессов, если ваше сознание не влияет на них?<a type="note" l:href="#c_400">{400}</a></p><p>Это относится не только к зрению. Одним из самых убедительных экспериментальных доказательств того, что сознание не более чем эпифеномен мозговых процессов, является эксперимент Бенджамина Либета, который обнаружил, что субъективному решению человека совершить какое либо движение предшествуют (примерно на 300 мс) регистрируемые волны мозговой активности, знаменующие начало движения, которое вы считаете своей инициативой<a type="note" l:href="#c_401">{401}</a>. Иными словами, физическая инициация движения (в мозге) начинается до того, как вы сознательно принимаете решение о движении, следовательно, на самом деле не «вы» инициируете движение. Эти факты, как часто считается, доказывают, что сознательный выбор – свобода воли – на самом деле иллюзия. Если свободы воли не существует, что тогда остается от сознания? Как мы знаем, ответ Крика состоял в том, что нас, с нашими радостями и горестями, воспоминаниями и стремлениями, «на самом деле» не существует. Если бы только у нас было адекватное физическое объяснение подобных квалиа, утверждает Крик, то <emphasis>мы могли бы исчерпывающе их объяснить.</emphasis></p><p>Я никогда не считал возможным для себя принять аргументы в пользу того, что сознательные квалиа существуют в какой-то параллельной вселенной или что они вообще не существуют. Так же как, вероятно, и вы, ведь вы – это ваше сознание. Утверждение, что вы – это радуга, не оказывающая воздействия на ваше физическое тело, является очевидным абсурдом. Не менее абсурдно считать, что «вы» на самом деле не что иное, как результат активности нейронов и потому на самом деле не существуете. Этим утверждениям противоречит каждое мгновение вашего опыта.</p><p>Отрицание реальности «я», кроме того, противоречит одному из самых знаменитых выводов в истории философской мысли. Посвятивший всю жизнь размышлениям над тем, <emphasis>в чем он мог быть абсолютно уверен</emphasis>, Рене Декарт (в своей «философии сомнения»), как известно, пришел к заключению, что <emphasis>единственная</emphasis> вещь, в которой нам не нужно сомневаться, – тот факт, что мы существуем: «Я мыслю, следовательно, существую». Иными словами, вы переживаете опыт, следовательно, существуете.</p><p>Это и есть трудная проблема в понимании Чалмерса: поскольку если переживающая опыт самость несомненно существует, то как вписать ее в наши физические представления о Вселенной?</p><empty-line/><p>Я не философ. Как вы могли убедиться, мой интерес к неврологической природе сознания зародился и развивался независимо от философской литературы, и должен признаться, что из прочитанного мною в этой области меня многое озадачивает. Тем не менее в этой книге я пытаюсь осветить «трудную проблему» с естественно-научной точки зрения. Не претендую на то, что мне удалось развеять все тайны метафизики сознания. Как мы увидим, остается еще немало глубоких вопросов. Но я убежден, что я сумел продемонстрировать, как естественные процессы, протекающие в соответствии с различными потребностями, способны (в ходе эволюции) породить нечто очень похожее на наши приватные миры сознательного опыта.</p><p>Какое это имеет отношение к трудной проблеме в формулировке Чалмерса? Каким образом все изложенное мною здесь помогает преодолеть объяснительный провал между внутренним и внешним миром?</p><p>Начнем с общего замечания: законы, управляющие такими психическими функциями, как восприятие, память и речь, абстрагируются от субъективных и объективных данных. Например, закон Рибо – научная абстракция, связанная с долговременной памятью, – объясняет известный из наблюдений факт, что внутренне переживаемая память о том, что произошло 10 лет назад, консолидирована более надежно, чем память о том, что случилось 10 минут назад. Вот почему пожилые люди чаще забывают недавние события, чем давно произошедшие. То же относится к наблюдаемым извне физиологическим следам памяти: десятилетние связи в коре мозга более прочные, чем десятиминутные (в точно такой же степени)<a type="note" l:href="#c_402">{402}</a>. Таким образом, временной градиент в законе Рибо не является ни чисто психологическим, ни физиологическим явлением, это и то и другое сразу. Вспомним также закон Миллера – научную абстракцию, связанную с кратковременной памятью. Он описывает известное из опыта ограничение нашей способности удерживать предметы в сознании: в любой конкретный момент мы в состоянии удержать только семь (плюс-минус две) единиц информации. Продолжительность кратковременных воспоминаний также можно измерить – она, как правило, составляет 15–30 секунд<a type="note" l:href="#c_403">{403}</a>. То же самое ограничение способности можно исследовать с точки зрения физиологии – оно связано с деплецией нейротрансмиттеров<a type="note" l:href="#c_404">{404}</a>. Следовательно, закон Миллера, как и закон Рибо, одновременно является как психологическим, так и физиологическим.</p><p>Подобные законы, которые в принципе могут быть выражены количественно, а следовательно, математически, описывают двойственные проявления абстрактной функции, именуемой памятью. Несомненно, то же относится и к сознанию. Если феномены сознания являются природными (а какими еще они могут быть?), то они тоже должны быть редуцируемы к законам.</p><p>В этом выводе нет ничего принципиально нового или особенного. На нем основывается вся когнитивистика, господствующая в моей области науки с конца XX в. Напомню, что я писал в главе 1:</p><cite><p>…наиболее интересное в ней [когнитивной обработке информации] то, что ее можно осуществлять с помощью самых разных видов материально-технического оборудования. Это проливает новый свет на физическую природу сознания, так как предполагает, что сознание (если понимать его как обработку информации) является скорее <emphasis>функцией</emphasis>, а не структурой. С этой точки зрения «софтверные» функции сознания имплементируются на структурах мозга, но те же функции точно так же могут имплементироваться на других субстратах, например на компьютерах. Таким образом, и мозг, и компьютер выполняют функции <emphasis>памяти</emphasis> (кодируют и хранят информацию) и функции <emphasis>восприятия</emphasis> (классифицируют паттерны входящей информации, сопоставляя их с хранящейся информацией), а также <emphasis>исполнительные</emphasis> функции (принимают решения, что делать в ответ на данную информацию).</p></cite><p>Однако я сразу же добавил:</p><cite><p>В этом сила подхода, который получил название функционализма, но в этом и его слабость. Если те же функции способны выполнять компьютеры, которые, надо полагать, не обладают сознанием, то вправе ли мы тогда редуцировать сознание к простой обработке информации?</p></cite><p>И это подводит нас к самой сути трудной проблемы. По Чалмерсу, <emphasis>трудная проблема сознания неразрешима с помощью «функционалистских» объяснений</emphasis>:</p><cite><p>Легкие проблемы являются легкими именно потому, что касаются объяснения когнитивных способностей и функций. Для объяснения когнитивной функции нужно лишь определить механизм, который может эту функцию выполнять. Методы когнитивистики хорошо подходят для такого рода объяснений и потому пригодны для решения легких проблем сознания. Напротив, трудная проблема является трудной именно потому, что она не связана с вопросом выполнения функций. Эта проблема сохраняется даже после того, как выполнение всех соответствующих функций объяснено. ‹…› Трудность и уникальность этой проблемы состоят в том, что она выходит <emphasis>за рамки</emphasis> вопросов, связанных с выполнением функций. Чтобы в этом убедиться, достаточно обратить внимание на то, что даже после того, как мы объяснили выполнение всех когнитивных и поведенческих функций, связанных с сопутствующими переживаниями… все еще остается без ответа следующий вопрос: <emphasis>почему выполнение этих функций сопровождается переживанием</emphasis>? Простое объяснение функций оставляет этот вопрос открытым. ‹…› Почему вся эта обработка информации не происходит «в темноте», без какого-либо внутреннего чувства?<a l:href="#c_405" type="note">{405}</a></p></cite><p>В главе 4 я описал неудачные попытки определить механизм, который может выполнять функцию сознания. Реакция Чалмерса на первую из них передает суть его отношения ко всем этим усилиям:</p><cite><p>Крик и Кох полагают, что [синхронизированные гамма-ритмы] – нейронные <emphasis>корреляты</emphasis> переживания. Это спорный тезис… но даже если принять его, остается вопрос, требующий <emphasis>объяснения</emphasis>: почему эти ритмы порождают переживание? Единственное, чем можно объяснить связь между ними, – та роль, которую ритмы играют в связывании и хранении информации, но вопрос, почему связывание и хранение должны сами сопровождаться переживанием, вообще не затрагивается. Если неизвестно, почему связывание и хранение должны порождать переживание, рассуждения о ритмах нам не помогут. И наоборот, если бы нам было <emphasis>известно</emphasis>, почему связывание и хранение порождают переживание, детали нейрофизиологических процессов стали бы всего лишь вишенкой на торте. Теория Крика и Коха держится на <emphasis>допущении</emphasis> взаимосвязи между связыванием и переживанием и потому неспособна объяснить эту взаимосвязь<a type="note" l:href="#c_406">{406}</a>.</p></cite><p>А вот возражения Чалмерса в адрес второй известной функционалистской трактовки сознания – теории глобального рабочего пространства Ньюмена и Баарса (Newman and Baars, 1993):</p><cite><p>Можно предположить, что в понимании Баарса содержание переживаемого опыта полностью совпадает с содержимым глобального рабочего пространства. Но даже если так, в самой теории нет ничего, что объясняло бы, почему информация в пределах глобального рабочего пространства переживается. Лучшее, что может сделать эта теория, – утверждать, что информация переживается, так как она <emphasis>глобально доступна</emphasis>. Но тогда возникает тот же вопрос в иной форме: почему глобальная доступность должна порождать сознательный опыт? Как всегда, этот связующий вопрос остается без ответа<a type="note" l:href="#c_407">{407}</a>.</p></cite><p>В заключение Чалмерс пишет:</p><cite><p>Обычные объяснительные методы когнитивной науки и нейробиологии недостаточны. Эти методы разрабатывались именно с целью объяснить осуществление когнитивных функций, и они справляются с этим неплохо. Но в своем нынешнем виде эти методы пригодны <emphasis>лишь</emphasis> для объяснения выполнения функций. Когда дело доходит до трудной проблемы, стандартному подходу сказать нечего. ‹…› Чтобы объяснить переживание, нам нужен новый подход<a type="note" l:href="#c_408">{408}</a>.</p></cite><p>Здесь следует пояснить, что имеет в виду Чалмерс. Он говорит, что методы когнитивистики могут объяснить лишь выполнение когнитивных функций и справляются с этим неплохо. Под когнитивными функциями он подразумевает восприятие, память и речь. Таким образом, он утверждает, что <emphasis>сознание – не когнитивная функция</emphasis>. Почему он так считает? Все дело в том, что он говорит не об абстрактной <emphasis>функции, называемой</emphasis> «сознанием», а скорее о <emphasis>переживании</emphasis> сознания, о том, <emphasis>каково это</emphasis> – воспринимать или помнить.</p><p>Трудная проблема была бы тривиальной, если бы все сводилось к тому факту, что наш индивидуальный опыт не тождественен человеческому опыту в целом<a type="note" l:href="#c_409">{409}</a>. Если бы это и составляло смысл трудной проблемы, все, что нам бы потребовалось для ее разрешения, – это взять личные переживания множества людей, усреднить их, отыскать общий знаменатель и объяснить <emphasis>это</emphasis> в функциональных категориях. Психологи постоянно этим занимаются. Я сам делал это, когда изучал конфабуляции (ложные воспоминания): сначала я получил описания субъективных переживаний одного пациента С., затем сравнил их с аналогичными переживаниями других пациентов с такими же расстройствами, обобщил эти данные и вывел общий знаменатель. Этот подход помог выявить функциональный принцип ложных воспоминаний – а именно то, что благодаря им пациенты чувствуют себя комфортнее; конфабуляция выполняет функцию принятия желаемого за действительное.</p><p>Однако Чалмерс не просто говорит о том, что субъективные феномены связаны с индивидуальной точкой зрения. Он задается вопросом: почему вообще <emphasis>какая-либо</emphasis> функция должна сопровождаться переживаниями? В связи с этим он пишет:</p><cite><p>Почему, когда электромагнитные волны попадают на сетчатку, а зрительная система различает и классифицирует их, это различение и классификация [т. е. функции] переживаются как ощущение ярко-красного? Мы знаем, что сознательное переживание возникает при осуществлении этих функций, но сам факт того, что оно возникает, – главная загадка. Существует объяснительный провал (термин взят из Levine, 1983) между функциями и переживаемым опытом, и нам нужен объяснительный мост для его преодоления. Простое объяснение функций остается по одну сторону провала, поэтому материалы для моста следует искать в другом месте<a l:href="#c_410" type="note">{410}</a>.</p></cite><p>Во избежание подмены задачи стоит расшифровать, что должен дать этот «объяснительный мост». В статье, опубликованной вскоре после того, как мы с Фристоном отправили в печать нашу совместную работу (2018), трое чешских коллег объявили, что решение трудной проблемы неизбежно, и предсказывали, что оно будет обусловлено принципом свободной энергии:</p><cite><p>У философов и нейробиологов нет ясного понимания или общего консенсуса в том, что касается функции сознания. Это одна из главных причин, по которым сознание все еще представляет собой столь непостижимую проблему, корни которой кроются в том, что до сих пор не появилось внятного определения функции сознания, основанного на объединяющей теории мозга. Подобная объединяющая теория начинает вырабатываться сейчас, в рамках концепции предиктивного кодирования… в основе чего лежат идеи Германа фон Гельмгольца, что мозг – это в основном машина предиктивного вывода<a type="note" l:href="#c_411">{411}</a>.</p></cite><p>Однако авторы добавили предостережение: «К несчастью, трудная проблема сознания, вероятно, никогда не исчезнет полностью, так как у нее всегда останутся преданные сторонники». Далее они пишут:</p><cite><p>Мы полагаем, что вряд ли самые стойкие приверженцы трудной проблемы полностью удовлетворятся [любыми] выводами эмпирической науки, так как ключевой аргумент трудной проблемы в первую очередь противоречит сути эмпирической науки.</p></cite><p>Разумеется, когда мы с Фристоном получили первые отзывы на нашу статью, вышедшую в <emphasis>Journal of Consciousness Studies</emphasis>, один из рецензентов нам именно так и написал: «Трудная проблема (если следовать Чалмерсу) – это проблема метафизическая и в этом качестве не может быть „разрешена“». (Потом Фристон писал мне: «Такое впечатление, что трудная проблема существует не для того, чтобы ее разрешить, а для того, чтобы на нее молиться»<a type="note" l:href="#c_412">{412}</a>.)</p><p>Будем справедливы по отношению к Чалмерсу: он не несет ответственности за философские предрассудки, беспокоившие наших чешских коллег. Вспомним заключительную фразу из его статьи 1995 г.: «Трудная проблема есть трудная проблема, но нет причин считать, что она навсегда останется нерешенной».</p><p>Итак, давайте проясним, что, по его мнению, должен обеспечить искомый «объяснительный мост». Я процитирую собственные критерии Чалмерса. В своем разгромном анализе первой функционалистской теории он писал: «Вопрос, почему [обусловленные синхронизирующим действием гамма-ритмов] связывание и хранение должны сами сопровождаться переживанием, вообще не затрагивается». Поэтому, определяя, преодолела ли та или иная функционалистская теория сознания объяснительный провал, следует спросить себя: <emphasis>затрагивался ли вопрос, почему функция XYZ сама по себе должна сопровождаться переживанием?</emphasis> В связи со второй отвергнутой им теорией Чалмерс добавляет: «Почему глобальная доступность должна порождать осознанное переживание? Как всегда, на этот связующий вопрос ответа нет». Поэтому, оценивая любую другую теорию, следует спросить себя: <emphasis>дает ли она ответ на вопрос, почему функция XYZ сама по себе должна сопровождаться сознательным переживанием?</emphasis> Вот, по-видимому, и все.</p><empty-line/><p>Но если это все, почему тогда Чалмерс добавляет: «Простое объяснение функций [переживания] остается по одну сторону провала, поэтому материалы для моста следует искать в другом месте?» Почему объяснение функций не годится для наведения моста? Если перечитать то, что он утверждает в этой связи (см. цитаты, приведенные выше), становится очевидно, что он смешивает <emphasis>два разных объяснительных провала</emphasis>. Поэтому необходимо прояснить, о каком провале идет речь, если мы собрались перекидывать через него мост.</p><p>Первый – это объяснительный провал между сигналами, распространяющимися от сетчатки, и ощущением ярко-красного, то есть между физиологическим и психологическим событием. Следует отметить, что <emphasis>оба эти типа событий в действительности можно переживать</emphasis>. Физиологические события наподобие наблюдаемых сигналов, распространяющихся от сетчатки, могут переживаться так же просто, как и психологические события типа ощущения ярко-красного. Ни одно из этих событий не объясняется через другое, а тем более не сводится одно к другому. <emphasis>Это два способа наблюдения одной и той же вещи</emphasis>. Когда в (интроспективном) опыте мне открывается существование собственного «я», является ли присутствующая в этот момент ментальная вещь отдельной вещью, отличной от телесного Марка Солмса, которого я вижу в зеркале? И является ли Марк Солмс в зеркале чем-то отличным от анатомического Марка Солмса, наблюдаемого в МРТ-сканере? Не понимаю, почему так много людей (даже философов) говорят о мозге так, как будто это нечто изолированное от переживаемой нами реальности<a type="note" l:href="#c_413">{413}</a>. Единственная возможная причина заключается в том, что, говоря о «мозге», они имеют в виду что-то другое. Они не имеют в виду мозг, который можно увидеть и пощупать; они имеют в виду нечто абстрагированное от того, как мы его переживаем, – нечто вроде функциональной системы.</p><p>Следовательно, первый объяснительный провал – это провал между <emphasis>двумя различными видами переживаемого опыта</emphasis>, связанного с двумя разными точками зрения наблюдателя<a l:href="#c_414" type="note">{414}</a>. Приведем аналогию: гром мы <emphasis>слышим</emphasis> ушами, молнию <emphasis>видим</emphasis> глазами. Никто не говорит: «По общепринятому мнению, гром возникает от молнии, но у нас нет удовлетворительного объяснения, как и почему он возникает». Дело в том, что мы не считаем, что молния <emphasis>производит</emphasis> гром в том смысле, в каком печень производит желчь. Гром и молния считаются двумя проявлениями одной и той же лежащей в их основе вещи<a type="note" l:href="#c_415">{415}</a>. То же относится к различным способам переживания обработки зрительной информации – извне или изнутри. Извне (если вы ученый, располагающий нужным оборудованием) вы видите сигналы, распространяющиеся от сетчатки<a type="note" l:href="#c_416">{416}</a>; изнутри вы видите ярко-красный цвет.</p><p>Второй – провал между переживаниями (обоих типов) и лежащими в их основе причинами. Это провал между переживаемым (красным цветом или снимком активированных нейронов, полученным с помощью лабораторного оборудования) и тем, что невозможно ощутить, например квантовыми полями как таковыми. Иными словами, провал между перспективами от первого и от третьего лица. Посмотреть на собственный опыт из перспективы от третьего лица – значит абстрагироваться от этого опыта и перестать его переживать. Эта перспектива не рассматривает ни то, как мозг выглядит, ни то, как сознание чувствует, а только силы, <emphasis>объясняющие</emphasis>, почему и как мозг так выглядит, а сознание так чувствует. Именно такой перспективы я придерживаюсь в этой книге.</p><p>Не уверен, всем ли понятно, что Чалмерс в приведенной выше цитате говорит о двух этих провалах одновременно. Это может привести к путанице. Он рассматривает провал между двумя типами переживаемого опыта (экстероцептивными и интероцептивными наблюдениями) и связывает его с провалом между переживанием как таковым и лежащими в его основе функциональными механизмами. Это значительно увеличивает пропасть, которую предстоит преодолеть.</p><p>Как мне представляется, большинство людей считает, что функция в понимании Чалмерса тождественна тому, что он называет физическим, и поэтому переживание имеет всегда и без исключения нефизическую природу. Но если «физическое» означает наблюдаемое тело и его органы, в том числе мозг, то оно переживается не меньше, чем психологическое<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>. Более того, психологические переживания, будучи абстрагированными, позволяют выявить функциональные механизмы, из которых следуют психологические законы.</p><p>То же относится к законам физиологии: они тоже являются абстракциями от переживаемого опыта – из наблюдаемых физиологических данных. Эти два типа законов, сформулированных из одной и той же абстрагированной материи, а именно из функций, уже не так трудно свести один к другому, в отличие от двух категориально различающихся типов опыта. Так, закон Миллера и закон Рибо одновременно и психологические, и физиологические, поэтому их можно свести к объединяющим уравнениям. То, что пока не сумели четко определить промежуточные звенья между экспериенциальными данными и объяснительными механизмами, усугубляет трудную проблему, и она кажется труднее, чем на самом деле. Нет необходимости пытаться представить себе, как один тип опыта порождает другой: нужно лишь выработать механистическую теорию, объясняющую оба набора явлений, независимо от модальности восприятия. А затем можно проверить полученные с ее помощью предсказания.</p><p>Чалмерс признает, что трудная проблема разрешима. Более того, он выдвигает три принципа, на которых должно основываться ее решение. Прежде чем я познакомлю вас с этими принципами (рассмотрение одного из них нам стоит отложить до главы 12), нужно уточнить, что, по мнению Чалмерса, мы никогда не сможем разрешить трудную проблему, действуя путем редукции «переживания» к тому, что он называет физическими процессами. Он пишет:</p><cite><p>Мы уже в состоянии понять некоторые ключевые факторы, касающиеся отношений между физическими процессами и переживанием, и связывающие их закономерности. <emphasis>Стоит только отбросить редуктивное объяснение</emphasis>, и мы сможем предъявить все эти факты, чтобы они сыграли должную роль в качестве исходных элементов для нередуктивной теории сознания и в качестве ограничений основополагающих законов, которые составят окончательную теорию<a l:href="#c_417" type="note">{417}</a>.</p></cite><p>Для меня «нередуктивное» объяснение – хорошая идея, если имеется в виду, что мы должны отказаться от неразрешимой задачи редукции психологических явлений к физическим или наоборот. Психологические явления редуцируемы к физиологическим не в большей степени, чем молния к грому. Молния не вызывает гром; два явления всего лишь <emphasis>коррелируют</emphasis> друг с другом. Это легкая проблема. Следовательно, необходимо сводить оба явления к соответствующим им механизмам так, чтобы можно было привести эти механизмы к общему знаменателю, не нарушая законов физики. Это трудная проблема.</p><p>Однако Чалмерс, по-видимому, понимает под «нередуктивным» объяснением нечто иное. Для него это просто означает, что мы не можем свести переживаемые психологические феномены к функциональным законам.</p><p>Он продолжает:</p><cite><p>Нередуктивная теория сознания будет состоять из ряда <emphasis>психофизических принципов</emphasis> – принципов, объединяющих свойства физических процессов со свойствами переживания. Можно представить эти принципы как отражающие способ возникновения переживания из физического. В конечном итоге эти принципы должны указать нам, у какого типа физических систем будут возникать соответствующие переживания, а применительно к тем системам, у которых есть переживания, – указать, какие физические свойства имеют отношение к возникновению переживания и какого именно вида переживания следует ожидать от любой данной физической системы. Это чрезвычайно сложная задача.</p></cite><p>Свой первый принцип Чалмерс называет принципом структурной когерентности. Имеется в виду структурная когерентность между «свойствами переживания» и «свойствами физических процессов». Тут, по-видимому, речь идет о двух классах <emphasis>явлений</emphasis>, которые, с моей точки зрения – как и с точки зрения самого Чалмерса, не могут напрямую сводиться друг к другу. Однако Чалмерс говорит также о «типах физических систем» и «сопутствующих [им] переживаниях». Тут, по-видимому, имеется в виду связь между <emphasis>функциональными</emphasis> системами вообще и переживаниями в целом (посредством которой вторые возникают из первых или первые порождают вторые). Вот почему для Чалмерса принцип структурной когерентности воплощает способ возникновения переживания из физического.</p><p>Здесь он снова смешивает физические явления и «физические» (т. е. функциональные) причины. Если мы не разберемся в промежуточных звеньях, нам неизбежно придется сделать вывод, что переживание не возникает из физического. Та же путаница в понимании «физического» наблюдается в типичных функционалистских теориях, о которых я упоминал выше. Приверженцы этих теорий искали ключ к психологическому феномену переживания в <emphasis>физиологических</emphasis> механизмах X, Y или Z: в синхронизации гамма-ритмов; в связывании и хранении результатов интегрированной сенсорной и лобно-теменной активности; в активации коры внутриламинарными ядрами таламуса; в таламокортикальных «петлях повторного входа» и так далее. Если продолжать аналогию с громом и молнией, то такое смешение требует от нас объяснять слуховые явления с помощью функциональных механизмов зрения. Только в этом смысле можно считать оправданным высказывание Чалмерса, что «простое объяснение функций остается по одну сторону провала, поэтому материалы для моста следует искать в другом месте».</p><p>Чтобы объяснить психологию во взаимосвязи с физиологией, необходимо отстраниться от наблюдаемых явлений <emphasis>обоего рода</emphasis> (т. е. мы должны сначала определить функциональные механизмы обоего рода), а затем абстрагироваться от двух наборов абстракций, чтобы увидеть объединяющий их общий знаменатель. При этом нам следует <emphasis>равно дистанцироваться</emphasis> от обоих (т. е. мы должны выявить достаточно глубинные механизмы, чтобы объяснить как психологические, так и физиологические функции); только тогда мы сможем увязать друг с другом эти феномены и лежащие в их основе механизмы.</p><cite><p>Я не хочу звучать излишне схематично. Настоящая наука не развивается упорядоченно и последовательно. Все начинается с озарения или открытия в каком-то месте в цепочке причинности, а затем заполняются пробелы. Однако, опуская промежуточные звенья, мы приходим к необходимости поиска нередуктивных решений трудной проблемы, найти которые невозможно. Вспомним исходные вопросы Чалмерса: почему физический процесс обработки информации должен порождать богатую внутреннюю жизнь? Как и почему нейрофизиологическая активность порождает опыт сознания? На эти вопросы невозможно дать нередуктивный ответ. Как раз из-за их формулировки.</p></cite><p>Поэтому неудивителен вывод Чалмерса, что редуктивное решение само по себе невозможно:</p><p>Я полагаю, что теория сознания должна расценивать сознательный опыт в качестве фундаментального. Мы знаем, что теория сознания требует добавить в нашу онтологию <emphasis>нечто</emphasis> фундаментальное, так как в физической теории все совместимо с отсутствием сознания. ‹…› Нередуктивная теория сознательного опыта прояснит базовые принципы, описывающие, как он зависит от физических характеристик окружающего мира. Эти <emphasis>психофизические</emphasis> принципы не будут нарушать законов физики, так как законы физики, по-видимому, уже образуют закрытую систему. Скорее, они будут дополнением к физической теории. Физическая теория дает теорию физических процессов, а психофизическая теория рассказывает нам, как эти процессы порождают сознательный опыт. Мы знаем, что он зависит от физических процессов, но мы знаем и то, что эта зависимость не выводится только из физических законов. Новые базовые принципы, вытекающие из нередукционистской теории, дадут нам недостающий ингредиент для построения объяснительного моста. ‹…› Эта позиция считается разновидностью дуализма, так как предполагает наличие базовых свойства в дополнение к свойствам, относящимся к области физики. Но это безвредный вариант дуализма.</p><p>Итак, в конце Чалмерс заявляет нечто чудное. Поскольку он убежден, что переживание не сводится к «физическому» (в его понимании этого слова, означающем и «физиологическое», и «функциональное»), он вынужден сделать вывод, что <emphasis>переживание не принадлежит известной физической Вселенной</emphasis>. Это могло бы показаться чистым дуализмом отнюдь не безвредного толка, который оставили нам в наследство Декарт и Локк<a type="note" l:href="#c_418">{418}</a>. Вот почему Чалмерс утверждает, что сознание требует «добавить в нашу онтологию нечто фундаментальное», нечто <emphasis>нефизическое</emphasis> «в дополнение к свойствам, относящимся к области физики», «дополняющее» законы физики и так далее. Надеюсь, понятно, почему я не поддерживаю эту точку зрения. В свете всего, что я вам рассказывал, я не могу согласиться с тем, что «все в физической теории совместимо с отсутствием сознания».</p><p>Но дело не только в этом. Выступив против редукции «сознательного опыта» к «физическому», Чалмерс затем говорит (словно иллюстрируя их объединение), что они тем не менее представляют собой два аспекта чего-то еще. «Что-то еще», по его мнению, – это <emphasis>информация</emphasis>. Я соглашусь, что она не является физической в <emphasis>физиологическом</emphasis> смысле, но она, с моей точки зрения, является физической в <emphasis>функциональном</emphasis> смысле статистической механики. И здесь пришло время поговорить о втором принципе Чалмерса, который сам он называет двуаспектным принципом и который, по утверждению автора, является более фундаментальным, чем принцип структурной когерентности:</p><cite><p>В центре фундаментального принципа, предлагаемого мною, стоит понятие <emphasis>информации</emphasis>. Я понимаю информацию примерно в том смысле, в котором ее понимал Шеннон (Shannon, 1948). Там, где есть информация, есть и <emphasis>информационные состояния</emphasis>, заключенные в <emphasis>информационное пространство</emphasis>. ‹…› Информационное пространство – абстрактный предмет, но вслед за Шенноном мы можем рассматривать информацию <emphasis>в физическом воплощении</emphasis> при наличии пространства разных физических состояний, различия между которыми могут передаваться по какому-либо каузальному пути. ‹…› Двуаспектный принцип вытекает из наблюдения, что между определенными физически воплощенными информационными пространствами и определенными пространствами <emphasis>феноменальной</emphasis> (или экспериенциальной) информации имеется прямой изоморфизм. Из наблюдений такого же рода, складывающихся в принцип структурной когерентности, можно заметить, что различия между феноменальными состояниями имеют структуру, непосредственно соответствующую различиям, заключающимся в физических процессах, в особенности тем различиям, которые имеют значение для определенных каузальных путей, связанных с глобальной доступностью и контролем. То есть мы можем обнаружить, что <emphasis>одно и то же</emphasis> абстрактное информационное пространство встроено и в физические процессы, и в сознательный опыт. Отсюда следует естественное предположение, что информация (или по крайней мере некоторая информация) имеет два базовых аспекта, физический и феноменальный. Оно обладает статусом фундаментального принципа, который, возможно, лежит в основе возникновения переживания из физического и объясняет его. Переживание возникает в силу своего статуса как одного из аспектов информации, тогда как другой аспект оказывается воплощенным в физических процессах.</p></cite><p>Обратите внимание, что Чалмерс дважды характеризует информацию как нечто абстрактное. Следовательно, как только мы разграничим два значения «физического», становится очевидно, что информация имеет такой же онтологический статус в отношении своего физиологического и психологического аспектов, как электричество в отношении молнии и грома. Гром и молния – два аспекта электрического разряда, и точно так же сигналы, распространяющиеся от сетчатки, и ощущение ярко-красного цвета – два аспекта обработки информации; это разные аппаратно обусловленные ответы, разные феноменальные проявления единого каузального процесса. А этот процесс в объяснительном смысле является <emphasis>физическим</emphasis>.</p><p>В связи с этим Чалмерс даже ссылается на физика Джона Уилера. Как я говорил выше, Уилер ввел интерпретацию квантовой механики через «сопричастность». В рамках этой интерпретации наблюдаемая Вселенная манифестирует себя в соответствии с вопросами, которые ей задают. Вот почему абсолютно одно и то же явление может принимать взаимодополняющие формы, как, например, в случае с волной и частицей. Согласно Уилеру, феноменальная форма, которую принимает переживаемая нами Вселенная, зависит от способа наблюдения или измерения, то есть от точки зрения на нее. Память, например, может переживаться как воспоминание либо как возбужденный нейронный след, в зависимости от оборудования, которое используется для наблюдения. Форма, которую она принимает, зависит от восприятия наблюдающего.</p><p>Но Чалмерс представляет себе это иначе. Для него взаимодополняемость заключается <emphasis>в природе наблюдаемого объекта</emphasis>, а не в наблюдателе или акте наблюдения:</p><cite><p>Законы физики можно описать в категориях информации, теоретически допуская наличие разных состояний, которые приводят к различным эффектам, не говоря при этом, что это за состояния. Значение имеет только их положение в информационном пространстве. Если все так, то информация является естественным кандидатом на то, чтобы играть определенную роль в фундаментальной теории сознания. Мы приходим к концепции мира, в рамках которой информация действительно фундаментальна <emphasis>и обладает двумя базовыми аспектами, соответствующими физическим и феноменальным свойствам мира</emphasis><a l:href="#c_419" type="note">{419}</a>.</p></cite><p>Итак, Чалмерс считает, что двойственный аспект «феноменальных и физических свойств мира» содержится <emphasis>в самой</emphasis> информации – в ее источнике, а не в «аппаратуре» соучаствующего наблюдателя<a l:href="#c_420" type="note">{420}</a>. Это все равно что считать, будто сладость присуща молекулярной структуре глюкозы<a l:href="#c_421" type="note">{421}</a>. Вероятно, это различие непринципиально, когда наблюдаемым объектом является сам наблюдатель, например, когда вы рассматриваете собственное тело в зеркале<a type="note" l:href="#c_422">{422}</a>. И может быть, в конечном итоге не так уж важно, что Чалмерс путает два значения понятия «физическое» (а именно феноменально-физиологический и механико-функциональный уровни), ведь он так или иначе сводит оба к информации.</p><p>Однако два момента по-прежнему представляют проблему. Во-первых, для Чалмерса свойства переживаемого и свойства физического не <emphasis>редуцируемы</emphasis> к информации. То и другое <emphasis>имманентно присуще</emphasis> информации. Во-вторых, для него они являются неотъемлемой частью <emphasis>любой</emphasis> информации. Вот почему в другом месте статьи он утверждает, что «феноменальные свойства представляют собой внутренний аспект информации», противопоставляя их физическим (якобы нефеноменальным) свойствам, составляющим ее «внешний аспект». Вот в каком странном направлении ведет его дуализм.</p><p>Он заключает:</p><cite><p>В этом может состоять ответ на опасения по поводу каузальной релевантности переживаемого опыта – естественные опасения применительно к картине, в рамках которой область физического каузально замкнута, а переживание служит дополнением к физическому. Информационный подход позволяет нам понять, как переживание может обладать тонкой каузальной релевантностью в силу своего статуса, как внутренней природы физического.</p></cite><p>Надеюсь, моя книга убедила вас, что каузальная релевантность переживания для сложных самоорганизующихся систем может быть какой угодно, только не тонкой.</p><p>Так или иначе нам по-прежнему необходимо объяснить, как и почему переживание закономерно возникает из физических механизмов. Чалмерс спрашивает: «Почему выполнению этих [физических] функций сопутствует переживание?» Как и его предшественник Нагель, он определяет переживаемый опыт в категориях «каково это – пребывать в том или ином состоянии». Для Чалмерса в этом состоит сущность субъективности как «внутреннего аспекта информации», который, в свою очередь, является «внутренней природой физического». Далее он утверждает, что субъективность не может сводиться к чему-либо несубъективному. Вот почему для него субъективное переживание должно заключаться <emphasis>в самой</emphasis> информации.</p><p>Но из этого должно, по-видимому, следовать, что переживаемое качество бытия кем-то или чем-то (например, каково это – быть информацией) – фундаментальное свойство всех вещей. Почему Чалмерс считает, что <emphasis>переживаемое бытие</emphasis> есть «внутренний аспект информации» в целом? Если мы допустим, как я допускаю здесь, что субъективность всего лишь точка зрения наблюдателя, при которой субъект есть просто бытие определенного объекта, то нам никто не мешает сказать, что для многих объектов – скорее даже для большинства – нет свойства «каково это – быть ими». <emphasis>Подавляющее большинство объектов не обладает ощущением того, «что значит быть ими»,</emphasis> с их собственной субъективной точки зрения.</p><p>Обладают ли одноклеточные или растения свойством «каково это – быть ими»? А как насчет камней? Каково быть компьютером или интернетом? А термостатом? Чалмерс пишет: «Нельзя отрицать, что некоторые организмы являются субъектами сознательного опыта». Значит ли это, что только организмы (или только некоторые организмы) являются субъектами опыта? Он признает, что эти вопросы остаются открытыми и что, возможно, переживание возникает только на определенном уровне сложности или при определенном типе обработки информации<a l:href="#c_423" type="note">{423}</a>:</p><cite><p>Напрашивается очевидный вопрос – <emphasis>вся</emphasis> ли информация обладает феноменальным аспектом. Один из возможных вариантов состоит в том, что нам нужно установить дополнительные ограничения в отношении фундаментальной теории, указав, какой именно вид информации обладает феноменальным аспектом. Второй вариант заключается в том, что такого ограничения не существует. Если это так, то переживание опыта распространено гораздо шире, чем мы привыкли считать, ведь информация вездесуща. На первый взгляд это кажется нелогичным, но по некотором размышлении я считаю, что это мнение не лишено правдоподобности и элегантности. Там, где происходит простая обработка информации, переживания простые, а там, где обработка информации сложная, они сложные. У мыши структура, ответственная за обработку информации, проще, чем у человека, и, соответственно, проще переживание; возможно, термостат – максимально простое устройство обработки информации – обладает максимально простым переживанием? Безусловно, если переживание опыта является истинно фундаментальным свойством, было бы удивительно, если бы оно возникало лишь спорадически; наиболее фундаментальные свойства распределены более равномерно. В любом случае, вопрос этот во многом остается открытым.</p></cite><p>Если принять мнение Чалмерса, что переживание является фундаментальным свойством всего на свете, то объяснять нечего; а если переживание вездесуще и вечно, то и бояться, возможно, нечего. Приняв всего лишь одну безумную гипотезу, мы избавляемся от трудной проблемы и дарим себе бессмертие, как от дурного сна избавившись от страха, что наше существование может зависеть от чего угодно.</p><p>Хотелось бы, чтобы это было так. К сожалению, как мы видели в предыдущих главах, переживание возникает лишь при особых условиях. У него есть точная локализация среди потоков информации, пронизывающих наше прискорбно хрупкое бытие. Оно выполняет определенные задачи и затем исчезает. По всем признакам оно не более фундаментально для структуры реальности, чем любая другая разновидность аппаратно обусловленного ответа. Мне очень жаль. Если вы не согласны с гипотезой Чалмерса, то нам нужно ответить на следующий вопрос: почему у одних объектов есть свойство «каково быть собой», а у других нет? Если не все объекты – субъекты и не все субъекты сознательны, то как выходит, что <emphasis>иногда</emphasis> появляются сознательные субъекты?</p><p>Смелую гипотезу Чалмерса в отношении информации я нахожу интригующей, но более правдоподобной мне представляется идея, что «<emphasis>нам нужно установить дополнительные ограничения</emphasis> для фундаментальной теории, указав, <emphasis>какой именно</emphasis> вид информации обладает феноменальным аспектом». Определение этого ограничения – главная задача моей книги. Мы убедились, что все зависит от целей и задач обработки информации. Применительно к сознанию это означает <emphasis>минимизацию</emphasis> энтропии. Но все не так просто: необходимо еще марковское ограждение. Тогда это будет означать сведение к минимуму <emphasis>нашей собственной</emphasis> энтропии. Более того, это предполагает, что данная задача выполняется с учетом огромного множества категориальных параметров в непредсказуемых контекстах. Факты физики, которые я кратко изложил в этой книге, свидетельствуют о том, что сознание имманентно присуще не всей информации, а скорее определенному типу обработки информации, свойственной сложной форме самоподтверждающихся систем.</p><p>Если только некоторые объекты, или только организмы, или только некоторые организмы, являются субъектами опыта, то сознание не может быть фундаментальным свойством Вселенной. У жизни безусловно было начало: эмпирических данных в пользу этого предостаточно. И жизнь появилась намного позже Большого взрыва. Следовательно, перед появлением сознания явно прошло немало времени. Уже само это предположение – что у сознания было начало, – обязывает нас найти ему физическое объяснение. Если было начало, то сознанию должно было предшествовать что-то, что объясняет его. Альтернативная идея – что сознание предшествовало жизни и Вселенной – не соответствует фактам, доступным наблюдению, а кроме того, подобно идее Бога, никак не помогает решить проблему. Если не прибегать к подобным идеям, то сознание должно было зародиться из бессознательной физической Вселенной и, следовательно, быть ее частью.</p><p>Это относится даже к нам самим. В предыдущих главах мы видели, что восприятию и познанию не обязательно сопутствует сознание. Более того, научные данные свидетельствуют о том, что восприятие и познание <emphasis>преимущественно</emphasis> бессознательны. В связи с этим я процитировал классические обзорные работы Кильстрёма, Барга и Шартрана. Проанализировав все эти данные, ученые пришли к выводу, что мы «большую часть времени» не осознаем свои психические акты.</p><p>В результатах эмпирических исследований, обзор которых делали эти авторы, многое заслуживает нашего внимания (особенно то, каким образом бессознательная интенциональность проистекает из сознательного обучения на опыте)<a l:href="#c_424" type="note">{424}</a>, но я хотел бы напомнить вам только о главном: события происходят и существуют внутри вас, независимо от того, осознаете вы их или нет, – в том числе <emphasis>психологические</emphasis> события. К данному выводу – в каком-то смысле очевидному – можно было прийти множеством разных путей, но это не так уж и важно. Если бо&#x301;льшая часть ежеминутной психической жизни осуществляется без переживания, то надо ли приписывать сознание термостатам и интернету? Если бытие базальных ганглиев мозга, связанных с недекларативной памятью, не является «внутренне переживаемым» (intrinsically experiential, по выражению Чалмерса), то как может вся информация вообще быть переживаемой?</p><p>Несомненно, субъективность как таковая должна иметь в своей основе нечто неэкспериенциальное. Это не метафизическое разграничение «вещи-в-себе» и «вещи, данной нам в опыте», а эмпирический факт. Ежеминутная психическая жизнь, <emphasis>переживаемая мною</emphasis>, никоим образом не составляет всю мою психическую жизнь. Это позволяет взглянуть на нее более широко. Как учил нас Фрейд, не вся психическая жизнь сознательна. А природу сознания мы можем исследовать, лишь выделив конкретную задачу, которую оно выполняет. То есть его функцию.</p><p>Я вновь и вновь спрашиваю: что <emphasis>добавляет</emphasis> сознание к обработке информации – к обработке информации, которая в любом случае происходит на бессознательном уровне? В чем смысл осознания физических процессов, если ваше сознание на эти процессы не влияет? Этот вопрос, по-моему, совпадает с центральным вопросом Чалмерса: «Почему выполнение этих функций сопровождается переживанием? ‹…› Почему вся эта обработка информации [в мозге] не происходит „в темноте“, без всякого внутреннего чувства?»</p><p>На мой взгляд, вопрос этот возник только потому, что Чалмерс вслед за Криком не там искал функцию сознания. Фундаментальная функция сознания – не когнитивная, в отличие от, скажем, зрения; она аффективная. В этом, и только в этом смысле Чалмерс прав, предположив, что сознание не является <emphasis>когнитивной</emphasis> функцией: основная функция сознания – не восприятие, не память и не понимание, а чувство.</p><p>Как же функция чувства может осуществляться «в темноте», без всякого ощущения? Мы можем с полным правом спрашивать, почему зрение сопровождается переживанием. Зрение не требует участия сознания, как и любой другой когнитивный процесс. А чувство требует<a l:href="#c_425" type="note">{425}</a>. Правда, некоторые теоретики утверждают, что влечения, аффекты и эмоции <emphasis>необязательно</emphasis> сознательны. Дело в том, что разные люди под этими словами подразумевают разные вещи. Вот почему я использую слово «чувство»: если бессознательные эмоции и существуют, то «чувства» – это их сознательные аналоги. Чувства, которого вы не испытываете, просто не бывает. «Бессознательное чувство» – это оксюморон.</p><p>Вот почему в своей книге, приводя научные аргументы, я основное внимание уделил чувствам. <emphasis>Чтобы разрешить трудную проблему сознания, наука должна выявить законы, управляющие ментальной функцией «чувства».</emphasis> Это не просто слова. Я собрал немало данных, чтобы продемонстрировать, что чувство является основополагающей формой сознания, его предпосылкой. Я также объяснил как с физиологической, так и с механистической точки зрения различие между ощущаемыми и неощущаемыми потребностями и показал, что чувства приводят к конкретным последствиям. Это позволило мне прийти к выводу (глава 9), что «сознание – не просто субъективная точка зрения на „реальную“ динамику самоорганизующихся систем; это функция со своими собственными специфическими каузальными силами».</p><p>Недоумение, вызванное вопросами Чалмерса – «Почему выполнению этих функций сопутствует переживание?» и «Почему вся эта обработка информации не происходит "в темноте"?» – исчезает, как только мы осознаем, что переживание не является внутренним аспектом зрения или обработки информации вообще. Оно является внутренним свойством лишь определенного типа обработки информации, порождающего чувства.</p><p>Поэтому, на мой взгляд, нет свойства «каково это – быть» термостатом или интернетом. И в этом ключевая значимость вопросов «Почему у одних объектов есть свойство "каково это быть ими", а у других его нет?» и «Почему (и как) происходит так, что <emphasis>иногда</emphasis> возникают сознательные субъекты?».</p><p>На эти вопросы необходимо отвечать, используя механистический подход. Какова функция чувства? Может ли чувство выполнять свою функцию без переживания? Если бы незрячая Мэри занималась не нейробиологией зрения, а нейробиологией аффектов, разве все известные знания о функции чувства не помогли бы ей понять (или, по крайней мере, предсказать), «каково это» – испытывать его?<a l:href="#c_426" type="note">{426}</a> То же касается инвертируемых спектров Локка. Есть ли такая логическая возможность, чтобы все, что я переживаю как изысканное удовольствие, другим бы переживалось как мучительная боль и чтобы это не имело никакого значения? Безусловно нет, ведь чувства выполняют реальную задачу – и они значительно повышают наши шансы на выживание<a type="note" l:href="#c_427">{427}</a>.</p><p>Несложно распознать объяснительный провал между обработкой зрительной информации и осознанным зрением. Но между функцией чувства и его переживанием такого провала нет. Некоторые философы станут утверждать, что такой провал все же существует. Они укажут, что «аффективные зомби» вполне <emphasis>представимы</emphasis><a l:href="#c_428" type="note">{428}</a>. Полагаю, что такие возражения будут вызваны не столько разумными затруднениями, сколько исторически сложившимися пристрастиями в их области науки, и я призываю их посмотреть на проблему свежим взглядом.</p><p>Проблема объяснительного провала вообще не возникла бы, если бы мы начали поиск с вопроса, как и почему возникают чувства, а не с поиска нейронного коррелята сознания в зрительной коре. В биологической функции таких чувств, как голод, нет ничего таинственного, и связанный с ним субъективный опыт не так уж трудно объяснить. Достаточно следовать логике минимизации свободной энергии, применив ее к таким самоорганизующимся системам, как мы. Учитывая наши многочисленные потребности, сложную и опасную среду обитания, широкий выбор возможных действий, среди которых мы способны выбрать лишь одно-два в любой данный момент времени, следует <emphasis>ожидать</emphasis>, что наш внутренний мир будет сконструирован исходя из задач обдумывания и выбора. А чем он должен заполниться? Чем же еще, как не постоянно меняющимся ассортиментом оценочных качеств, в первую очередь связанных с оценкой веса уверенности, отмечающих и измеряющих наши различные несоизмеримые потребности по мере их возникновения, а также значимыми характеристиками окружающей среды, в которой их приходится удовлетворять.</p><p>Рассмотрим следующее утверждение Чалмерса. Мог бы он вообще говорить нечто подобное, если бы речь шла об аффективных, а не когнитивных функциях?</p><cite><p>Я не имею в виду, что у переживания <emphasis>нет</emphasis> функции. Возможно, окажется, что оно играет какую-то важную когнитивную роль. Но какую бы роль оно ни играло, для объяснения переживания недостаточно простого объяснения его функции. Возможно, даже окажется, что в процессе объяснения функции мы придем к ключевой догадке, позволяющей объяснить переживание. Однако если это и произойдет, такое открытие станет дополнительным объяснительным <emphasis>бонусом</emphasis>. Нет такой когнитивной функции, про которую заранее можно сказать, что объяснение этой функции <emphasis>автоматически</emphasis> объяснит переживание<a l:href="#c_429" type="note">{429}</a>.</p></cite><p>Я могу сказать заранее, что объяснение функции чувства действительно автоматически объяснит сознательный опыт. Не понимаю, почему этого нельзя сделать с помощью адекватного естественно-научного объяснения. Отталкиваясь от термодинамики, мы приходим – на удивление легко – к полноценной и агентной субъективности, неотложные приоритеты которой быстро взвешиваются, ощущаются и затем трансформируются с должной (надо надеяться) осмотрительностью в дальнейшие действия. Вот что, с моей точки зрения, значит «каково это» – быть чем угодно.</p><p>Проясняет ли это окончательно все тайны природы сознания? Здесь я должен признать, что испытываю некоторое беспокойство. Как было бы странно, если бы все, что когда-либо переживалось – если бы даже сама познаваемость Вселенной, – зависело от описанных мною механизмов! Все мои чувства восстают против этой мысли. С другой стороны, странно то, что мы существуем, и даже то, что вообще что-либо существует. Невозможно избежать факта контингентности. Это может вызывать чувство тревоги даже в более обыденных ситуациях – например, когда вы чудом уклонились от опасности и вдруг осознаете, что, если бы не какие-то неожиданные обстоятельства, вам бы не удалось с нею справиться. Может быть, это и <emphasis>должно</emphasis> вызывать тревогу: с определенной точки зрения, наши чувства возникли в ходе эволюции как раз для того, чтобы предотвратить внезапное столкновение со смертью. Я снова вспоминаю пациента С., субъективные переживания которого работали изо всех сил, чтобы скрыть ненадежность его существования после неудачной операции. И он такой не один. Когда мы получаем объяснение нашего бытия, представляющее его столь же ненадежным, как и в моей формулировке, возможно, импульсивное стремление категорически отвергнуть такое объяснение является вполне естественным.</p><p>Но дело не только в этом. Все объяснения должны принимать что-то как данность, то есть как нечто неэксплицируемое в рамках данной теории. Любая история должна на чем-то заканчиваться. Для меня след обрывается на информации, которая, без всякого сомнения, вызывает недоумение, и на самоорганизации, которая определенно вызывает ощущение чего-то сверхъестественного. В предложенном мною объяснении сознания все выводится из стремления системы к существованию. Наш разум соткан из самого порядка, который спонтанно зарождается из хаоса, как в эксперименте Фристона, а затем защищает себя от натиска энтропии. Как это может быть основой нашего существования? Что такое порядок, если уж он обладает такой силой – вызывать нас из неодушевленной тьмы, существующей до нас и вне нас? Эти вопросы выходят за рамки моей книги. Насколько мне известно, они вообще с трудом поддаются исследованию. И все же мне хотелось бы знать на них ответы.</p><p>Если не считать ответов, которые еще предстоит получить, я надеюсь, что изложенное здесь все же имеет определенную ценность. В конце концов, это то, что многие считали в принципе невозможным: объяснение сознания в категориях иных понятий, известных нам применительно к физическому миру. Многие трудные проблемы еще остаются, но, возможно, это не <emphasis>та самая</emphasis> «трудная проблема» сознания – по крайней мере, не совсем в той форме, к которой мы привыкли. И если порой даже я сомневаюсь, что мое объяснение природы сознания верно – в тех случаях, когда не ощущаю стопроцентной уверенности в этом объяснении, – то утешаюсь тем фактом, что некоторая неопределенность без перспектив окончательного прояснения – именно то, что предсказывает моя теория.</p></section><section><title><p>12</p><p>Сотворение сознания</p></title><p>В детстве мне казалось, что любые действия бессмысленны. Что бы я ни делал, мне все равно суждено исчезнуть навсегда. Мое сознание неотделимо от моего мозга, и все данные свидетельствовали о том, что ему отведено жестко ограниченное время. Это чрезвычайно огорчало меня. Единственный выход из пучины нигилизма, который я мог найти, – это попытаться понять, что такое сознание. Если я возьмусь за это со всей искренностью и усердием, то по крайней мере не зря потрачу отведенный мне срок. Я использую его на единственную проблему, которая в данных обстоятельствах заслуживает решения. Эта стратегия также вселяла надежду – отдаленную, но не беспочвенную, – что, постигнув природу сознания, я смогу ускользнуть от его ограничений. Может быть, я каким-то образом отыщу способ выйти из солипсического пузыря существования, способ вписать «бытие» в контекст какой-то более широкой картины. Признаюсь, таким путем я надеялся, что, возможно, даже сумею отыскать какую-то альтернативу устрашающему логическому следствию нашей смертной природы.</p><p>И вот я вступил на путь, который в конце концов привел меня к написанию этой книги. Следуя по нему, я изучал нейробиологию и, осваивая психоанализ, утешался открытием, что логика как таковая есть продукт ограниченного инструмента познания. Я приобрел непосредственные знания о том, сколь многое в нашей ежеминутной психической жизни происходит за пределами сознательного восприятия и волевого контроля. Это, так сказать, поставило мне мозги на место. Я наблюдал пациентов с неврологическими нарушениями, которые не понимали самых очевидных истин из-за утраты определенных участков мозга. Если люди вроде пациента С. приходят к столь неверным представлениям из-за конкретных ограничений их умственного инструмента, вероятно, так же дело обстоит и со мной. Что, если не только у них, но и у всех нас не хватает механизмов, которые, обладай мы ими, позволили бы нам сделать существенно более точные выводы о себе и своем месте во Вселенной? Если бы у нас не было никаких чувств, кроме слуха, мы бы думали, что реальность состоит лишь из эфемерных звуковых волн, и не имели бы представления о видимом и осязаемом мире твердых тел. Будучи одинаково скованы невозможностью получить полные данные, мы бы все приходили к одним и тем же неверным выводам. Следуя той же логике, если бы мы обладали дополнительным отделом мозга – например, пятью долями в каждом полушарии, а не четырьмя, – возможно, мы бы знали о природе вещей нечто такое, что сейчас нам недоступно.</p><p>Может быть, все так. Но тогда не менее верно и то, что неизвестные факты могут оказаться еще <emphasis>печальнее</emphasis>, чем те, с которыми нам сейчас приходится иметь дело. Кто-то скажет, что чем больше у существа возможностей мозга, тем хуже – а не лучше – ожидаемого оказывается его положение во Вселенной. Не уверен, что такая точка зрения оправданна. Так или иначе у нас нет иного выхода, кроме как извлекать максимум возможностей из того, чем мы располагаем. Правила науки требуют, чтобы мы проверяли наши догадки, используя самые достоверные из доступных нам данных, и были готовы отвергнуть гипотезы, которые эти данные не подтверждают. Жизненные правила требуют того же от повседневного опыта. На настоящий момент у нас нет достаточных доказательств в пользу гипотезы, что мой разум переживет мою смертную плоть. Мы, по-видимому, полностью зависим от нашего пугающе хрупкого мозга.</p><p>Опираясь на эту мысль, можно предположить, что сознания на Земле не существовало до тех пор, пока в ходе эволюции не появился мозг, а возможно, до тех пор, пока не появился мозг позвоночных, что произошло около 525 млн лет назад. Я подозреваю, что в зачаточной форме сознание появилось раньше, что предшественник аффекта постепенно становился переживаемым аффектом, без четкой границы между этими состояниями, и что это сопутствовало развитию все более и более сложных организмов со множеством конкурирующих потребностей. С развитием коры появилось <emphasis>когнитивное</emphasis> сознание, то есть дополнительная способность экстероцептивно контекстуализировать аффект и удерживать его в уме<a l:href="#c_430" type="note">{430}</a>. В любом случае разумные существа не могли появиться до того, как возникла нервная система. Внутренняя, субъективная форма сознания не могла существовать в отсутствие внешнего тела. Поэтому, опираясь на данные, которые я изложил в главе 6, можно прийти к заключению, что сознание в известном нам виде требует существования чего-то, похожего на ОВСВ или его непосредственного эволюционного предшественника, вместе с соответствующими инструментами в треугольнике принятия решений среднего мозга и ретикулярной активирующей системе.</p><p>Читая эти строки, возможно, вы чувствуете тень сомнения. Оно закралось и в мое собственное сознание в какой-то момент между февралем и июлем 2018 г. Я тогда стал регулярно встречаться с небольшой группой физиков и специалистов по информатике, разделявших мое мнение (или, по крайней мере, сочувствовавших ему), что переосмысление сознания как переживания эмоций может открыть путь к его физическому объяснению<a type="note" l:href="#c_431">{431}</a>. В ходе наших обсуждений я обнаружил, что склоняюсь к позиции, которая не должна удивлять вас теперь, когда вы прочитали эту книгу, – но которая поначалу удивила меня. Тревожная мысль, пришедшая мне в голову, была следующей: сознание, каким оно известно нам изнутри, не обязательно подразумевает наличие чего-то <emphasis>похожего</emphasis> на ОВСВ. Оно подразумевает лишь наличие чего-то, что <emphasis>выполняет функцию</emphasis> ОВСВ.</p><empty-line/><p>Дэвид Чалмерс, в отличие от большинства своих последователей, убежден, что трудная проблема сознания разрешима. Более того, в той же самой статье, в которой он впервые обозначил эту проблему, он обрисовал в общих чертах ее возможное решение в разделе под заголовком «Набросок теории сознания». Его теория не слишком широко известна, возможно, потому, что мало кто из ученых ее принимает. Она основывается на трех принципах, два из которых я представил в предыдущей главе: принцип структурной связности и принцип двуаспектности. Оба эти принципа вызывали у меня возражения, но одновременно и одобрение. В некотором смысле моя книга просто уточняет их. Я обещал познакомить вас с третьим принципом здесь, в последней главе. Это принцип организационной инвариантности.</p><p>Данный принцип гласит, что две системы с одной и той же, вплоть до мелочей, функциональной организацией будут обладать тождественным в количественном аспекте сознательным опытом. Например, если бы каузальные паттерны организации нейронов можно было воспроизвести на кремниевых чипах – так, чтобы каждому нейрону соответствовал чип и повторялся весь порядок взаимодействий, сформируется тот же самый опыт. Согласно этому принципу, для возникновения сознательного опыта важен не конкретный физический состав системы, а <emphasis>функциональный паттерн причинно-следственного взаимодействия между ее компонентами</emphasis>. Этот принцип, разумеется, спорен. Джон Серл среди прочих утверждал, что сознание привязано к конкретным биологическим структурам, так что электронный изоморф человека не будет обладать сознанием<a type="note" l:href="#c_432">{432}</a>. Однако я полагаю, что анализ результатов мысленных экспериментов может помочь получить существенные аргументы в пользу этого принципа.</p><p>Чалмерс дает краткое описание одного такого мысленного эксперимента<a type="note" l:href="#c_433">{433}</a>. Он основан на идее двух систем обработки информации с идентичной функциональной организацией. В одной из них организация обеспечивается определенной конфигурацией нейронов (как в биологическом мозге), а в другой – конфигурацией кремниевых чипов (как это могло бы быть в искусственном мозге). Нам известно, что человеческий мозг способен переживать субъективный опыт. Вопрос, поставленный Чалмерсом, – можно ли сказать то же самое о точной функциональной копии человеческого мозга. Вот описание воображаемого эксперимента:</p><cite><p>У двух систем одна и та же организация, поэтому можно представить себе постепенное превращение одной в другую, возможно, путем постепенной замены человеческого мозга кремниевыми чипами, выполняющими точно такую же локальную функцию. Таким образом, мы получаем набор промежуточных вариантов с одинаковой организацией, но слегка отличающихся по физическому составу<a l:href="#c_434" type="note">{434}</a>.</p></cite><p>В связи с этим возникает вопрос: повлияет ли каким-либо образом замена естественного нейрона искусственным на то, что переживает биологический мозг, и наоборот? Предполагается, что формирующийся нейронный мозг будет сохранять те же переживания на всех мелких промежуточных стадиях, вплоть до того момента, когда он станет полной кремниевой копией биологического мозга. (То же, разумеется, справедливо и для обратного случая.) Это, как утверждает Чалмерс, показывает, что кремниевый мозг тоже способен переживать опыт:</p><cite><p>С учетом чрезвычайно вероятного предположения, что изменения в переживании соответствуют изменениям в обработке информации, мы приходим к выводу, что […поскольку в ходе замены нейронов кремниевыми чипами обработка информации не меняется] <emphasis>любые две функционально изоморфные системы должны иметь одинаковые переживания</emphasis><a type="note" l:href="#c_435">{435}</a>.</p></cite><p>Чалмерс допускает, что «кого-то может смущать то, что кремниевый изоморф нервной системы, возможно, неосуществим по техническим причинам. Этот вопрос остается открытым. Принцип инвариантности утверждает лишь то, что если изоморф возможен, то он будет обладать таким же сознательным опытом». Он приходит к следующему заключению:</p><cite><p>Этот мысленный эксперимент опирается на известные данные о когерентности сознания и когнитивной обработки информации, позволяя сделать убедительный вывод о связи между физической структурой и субъективным опытом. Если этот аргумент верен, то мы убеждаемся, что единственные физические свойства, имеющие прямое отношение к возникновению переживания, – это <emphasis>организационные</emphasis> свойства<a type="note" l:href="#c_436">{436}</a>.</p></cite><p>Не могу найти никаких изъянов в этой логике. Она примерно соответствует моему собственному рассуждению, согласно которому одна и та же функциональная организация (например, Марк Солмс) может иметь два разных облика, один воспринимаемый интроспективно, другой – экстроспективно. Мои разногласия с Чалмерсом вызваны лишь тем, как он использует этот довод, развивая свою теорию, по которой вся информация обладает субъективным аспектом, а следовательно, осознаваема. Выше я приводил слова Чалмерса: «Нам нужно установить дополнительные ограничения в отношении фундаментальной теории, указав, <emphasis>какой именно</emphasis> вид информации обладает феноменальным аспектом». Это единственный пункт, по которому наши мнения действительно не совпадают. В своей книге я выделил специфический тип обработки информации, который, как я считаю, обладает феноменальным аспектом, и объяснил, почему это так. Независимо от того, примет ли Чалмерс эту «ограниченную» разновидность своих принципов двуаспектности и структурной связности<a type="note" l:href="#c_437">{437}</a>, мы с ним все же сходимся в том, что любые две функционально изоморфные системы должны обладать одинаковыми переживаниями. Иными словами, если одна из двух функционально-изоморфных систем переживает чувственный опыт, <emphasis>другая должна тоже его переживать.</emphasis></p><empty-line/><p>Прежде чем рассмотреть следствия, вытекающие из этого вывода, давайте обратимся к сомнениям, которые высказывают ученые относительно того, что кремниевый изоморф нейронной системы технически возможен. Чалмерс утверждал, что «этот вопрос остается открытым». Эти слова были написаны в 1995 г. Сейчас вопрос уже закрыт. В ряде работ, опубликованных с 2012 по 2016 г., несколько групп исследователей продемонстрировали возможность создания искусственного интерфейса между головным и спинным мозгом, который позволяет парализованным животным двигать пораженными конечностями благодаря замене нервных импульсов, проводимых по спинному мозгу, радиосигналами<a type="note" l:href="#c_438">{438}</a>. Например, исследователи из группы Марко Капогроссо сообщают следующее:</p><cite><p>Макакам-резусам (<emphasis>Macaca mulatta</emphasis>) вживили в область моторной коры, отвечающей за движения ног, набор интракортикальных микроэлектродов, а в спинной мозг – систему стимуляции, состоящую из пространственно-избирательного эпидурального импланта и генератора импульсов с возможностью запуска в реальном времени. Мы сконструировали и изготовили беспроводные системы управления, соединяющие онлайн-расшифровку нейронных коррелятов моторных состояний сгибания и разгибания с протоколами стимуляции, вызывающими эти движения. Эти системы позволяли обезьянам свободно двигаться, без каких-либо ограничений или неудобств, вызываемых необходимостью быть привязанными к проводным приборам<a type="note" l:href="#c_439">{439}</a>.</p></cite><p>У этих обезьян было (одностороннее) повреждение верхних моторных нейронов корково-спинномозгового пути на уровне грудного отдела позвоночника, приводившее к параличу одной ноги. «Уже через шесть дней после нанесения повреждения и без предварительного обучения обезьян интерфейс между головным и спинным мозгом восстановил опорную локомоцию парализованной ноги, что было проверено на беговой дорожке и на полу»<a type="note" l:href="#c_440">{440}</a>. Важнейший момент этого исследования – в том, что «интерфейс между головным и спинным мозгом» (т. е. радиосигналы, восстановившие связь между корой и поясничным отделом позвоночника в обход места корково-спинномозгового повреждения) есть не что иное, как <emphasis>искусственный изоморф</emphasis>, тот самый, который смущал Серла «неосуществимостью по техническим причинам». Радиосигналы заменили нейронные сигналы именно так, как в мысленном эксперименте Чалмерса кремниевые чипы заменяли нейроны. В исследовании Капогроссо радиосигналы выполняли ту же функцию, что и утраченные нейроны корково-спинномозгового пути.</p><p>Правда, я говорю о нейронах корково-спинномозгового пути, выполняющих лишь <emphasis>моторные</emphasis> (а не когнитивные) функции, но важно отметить, что в данном случае речь идет о так называемых пирамидальных нейронах, расположенных в V слое новой коры. Поэтому они морфологически идентичны типу нейронов, которые, согласно мнению, распространенному в литературе о прогнозирующем кодировании, обрабатывают как прогностические сигналы, так и сигналы ошибок, участвуя и в перцептивных выводах, и в выводах действия. Нейроны этого типа находятся в коре повсюду, включая гиппокамп и префронтальные доли. Принципиальным моментом здесь является то, что функцию пирамидального нейрона способен выполнять искусственный изоморф (в данном случае функцию интерфейса между новой корой и мышцами могут выполнять радиоволны). И, чтобы окончательно вас убедить, сообщу, что недавно был сконструирован полноценный работающий изоморф пирамидального нейрона<a l:href="#c_441" type="note">{441}</a>.</p><p>Теперь я хочу обратить ваше внимание на ключевой аспект эксперимента, о котором только что рассказал. Интракортикальные микроэлектроды, введенные в моторную кору макак, фиксировали <emphasis>информацию</emphasis>. Информация, порожденная корковой активностью, была <emphasis>сообщением</emphasis>, которое обезьяний мозг пытался передать обезьяньим ногам через посредство кортико-спинномозговых пирамидальных нейронов. Набор микроэлектродов кодировал это сообщение в форме радиоволн и затем передавал ту же самую информацию через искусственного посредника в поясничный отдел позвоночника, который затем возвращал ее своему биологическому посреднику, чтобы породить нужное движение. Иными словами, функцией, которую радиоволны выполняли искусственно, была функция обработки информации, обычно осуществляемая пирамидальными нейронами кортико-спинномозговых путей. Тот же принцип применим к недавно сконструированным кремниевым нейронам, хотя на момент написания этой книги они пока не использовались в подобных экспериментах.</p><p>Чтобы у вас сложилось более полное представление по этому вопросу, поясню, что то же самое можно проделать с другими функциями мозга по обработке информации, включая присущие только человеку когнитивные функции. Я не просто говорю, что это осуществимо, – это <emphasis>уже</emphasis> сделали. В выдающейся работе, опубликованной в 2012 г., Брайан Пейсли и его коллеги привели результаты исследований, во время которых они записывали электрическую активность с интракортикальных систем электродов, размещенных на слуховой коре пятнадцати добровольцев – людей, подвергавшихся операции на мозге по медицинским показаниям<a type="note" l:href="#c_442">{442}</a>. В ходе операций исследователи передавали через динамики или наушники слова, которые пациенты осознанно слушали. Ученые проанализировали получившиеся электрокортикограммы<a type="note" l:href="#n_25">[25]</a> и разработали алгоритм – компьютерную модель – для проведения соответствия между звуками, которые слышали пациенты, и записанными ритмами корковой активности. Модель соотнесла каждый звук речи с соответствующим паттерном мозговой активности. Затем исследователи провели этот процесс в обратную сторону: отталкиваясь от паттернов мозговой активности (т. е. информации), они продемонстрировали, что можно использовать компьютерную модель для реконструкции слов, услышанных мозгом.</p><p>В этом случае компьютерный алгоритм играет роль, эквивалентную той, которую радиоволны играли в предыдущем эксперименте, но более сложную. Он <emphasis>искусственно</emphasis> моделирует точно такую же информацию, какую в естественных условиях моделирует мозг, затем порождает соответствующий звук.</p><p>То, что эти исследователи проделали со словами, можно повторить и со зрительными образами. Синдзи Нисимото и Джек Галлант продемонстрировали, что можно разработать компьютерные алгоритмы, расшифровывающие – по одним только результатам фМРТ-сканирования – то, что видит зрительная кора, а затем переводящие эти паттерны мозговой активности обратно в движущиеся картинки<a type="note" l:href="#c_443">{443}</a>. Таким образом, располагая исходно лишь данными фМРТ, можно сгенерировать достаточно точные аппроксимации зрительных образов, вызвавших мозговую активность.</p><p>То же самое проделывают даже со сновидениями. Исследование, в ходе которого удалось это осуществить, иначе как поразительным не назовешь:</p><cite><p>Зрительные образы, возникающие во время сна, издавна служат темой для постоянных спекуляций, но приватный характер препятствовал их объективному анализу. В данной работе мы представляем метод нейронного декодирования, при котором модели машинного обучения прогнозируют содержание зрительных образов в период засыпания на основании результатов измерений мозговой активности, устанавливая связи между выявленными с помощью фМРТ паттернами у человека и вербальными отчетами, с использованием лексических баз данных и баз данных изображений. Модели расшифровки, обученные на стимулировании активности мозга в области зрительных областей коры, возбужденной с помощью стимулов, продемонстрировали точность классификации, обнаружения и идентификации содержания. Наши результаты показывают, что конкретные зрительные переживания при сновидениях представлены теми же паттернами мозговой активности, что и восприятие стимулов, что позволяет установить субъективное содержание сновидений при помощи объективных нейрологических измерений<a l:href="#c_444" type="note">{444}</a>.</p></cite><p>Отсюда остается лишь один – совсем маленький – шажок до чтения человеческих мыслей, реализованных в виде внутренней речи или мысленных образов. Кристиан Герфф и его коллеги, показавшие, что «непрерывную последовательность устной речи можно перевести в раздельные слова [письменного текста] на основе расшифровки внутричерепной электрокортикограммы», заявляют, как бы между прочим, что это будет следующим этапом их исследовательской программы: «Система Brain-to-Text<a type="note" l:href="#n_26">[26]</a>, описанная в настоящей статье, представляет важный шаг на пути создания технологий коммуникаций «человек – машина», основанных на мысленной речи»<a l:href="#c_445" type="note">{445}</a>.</p><p>Это многообещающие достижения. Возьмем лишь одно очевидное следствие: если мы уже владеем способом (который предвосхищал Чалмерс в своем мысленном эксперименте) кодировать содержание кортикальных процессов на искусственном носителе<a type="note" l:href="#c_446">{446}</a> и затем снова переводить это содержание в физиологические процессы, породившие его, то в принципе возможно загрузить любой объем кортикальных процессов в искусственное устройство и сохранить для дальнейшего использования. Это в принципе позволяет содержимому коры мозга отдельной особи пережить ее смертное тело. А если это возможно, допустим, для мыши, то это должно быть возможно и для человека – ведь базовая архитектура у них одна и та же.</p><p>Когда я впервые осознал эту возможность, то не испытал особого энтузиазма<a l:href="#c_447" type="note">{447}</a>. Даже если бы мы смогли искусственно сохранить все содержание долговременной памяти человека, это не означало бы, что мы в точности воспроизвели его сознания. Такое достижение вряд ли намного лучше наших сегодняшних достижений в области искусственной поддержки жизни человеческого тела, например в постоянном вегетативном состоянии или коме. Если, предположим, я буду поддерживать вас в этом состоянии, я не сохраню жизнь <emphasis>вам</emphasis>, я сохраню жизнь только вашему <emphasis>телу.</emphasis> По этой аналогии, если (или стоит сказать «когда») появится возможность искусственно сохранять содержимое долговременной декларативной памяти – совокупность сколь угодно большого объема индивидуализированных функциональных параметров коры мозга, то сохраняться будет всего лишь «Оно», а не «я». Мои рассуждения исходили из научно обоснованного представления, что параметры корковой памяти сами по себе не обладают сознанием. У этих систем долговременной памяти <emphasis>никого не будет дома</emphasis> – не будет субъективного присутствия, чтобы прощупать ее следы с помощью чувств. Вот почему я полностью отвергал всю затею с искусственным интеллектом (ИИ): «Если только не окажется возможным создать компьютер, обладающий <emphasis>чувствами</emphasis>… скорее всего, создание компьютера, наделенного сознанием, будет невозможно. ‹…› Поэтому проблема сознания, вероятно, вообще не проблема <emphasis>интеллекта</emphasis>»<a l:href="#c_448" type="note">{448}</a>.</p><p>Наверное, вы уже поняли, куда я клоню.</p><p>Когда я писал это в 2002 г., я уже знал, что сознание в основе своей является аффективным. (Просмотрев свои публикации, я подумал, что приходил к этому пониманию постепенно начиная с 1996 г.<a type="note" l:href="#c_449">{449}</a>) Однако в ту пору я придерживался мнения, что аффект не имеет никакого отношения к обработке информации. Я отождествлял когнитивные процессы с обработкой информации и считал аффект чем-то более глубинно биологическим. Теперь, оглядываясь назад, я уже не понимаю, почему считал нейромодуляцию более «биологической», чем нейропередачу, – хотя эти разграничения еще имеют для меня смысл. Более того, я уже не понимаю, почему предполагал, что аффект не является разновидностью обработки информации.</p><p>Возможно, у меня было просто недостаточно знаний в области теории информации. А именно я не понимал, что в статистической механике <emphasis>энтропия</emphasis> эквивалентна у<emphasis>среднению информации</emphasis> (глава 7), из чего следует, что паттерны мозговой активности, записанные вышеупомянутыми исследователями с коры головного мозга, в конечном итоге представляют собой паттерны <emphasis>гомеостатических отклонений</emphasis> от нейронных состояний покоя. Иными словами, я не понимал, что корковая активность тоже энтропийна – и использует общую с аффектом волюту – и что когнитивная, то есть предсказательная работа <emphasis>анти</emphasis>энтропийна, а следовательно, входит в ту же экономическую систему. Я начал понимать это лишь в 2017 г., во время подготовки заключительного слова, которое я должен был произнести на том судьбоносном лондонском конгрессе.</p><p>Теперь, как это ни странно даже для меня самого – убежденного некогнитивиста, «биолога сознания», – я вынужден сменить точку зрения на ИИ. Более того, осмелюсь утверждать, что мы разрешим трудную проблему, только если сможем создать машину, наделенную сознанием<a type="note" l:href="#c_450">{450}</a>. Если особая форма обработки информации, которую я здесь предполагаю, действительно является каузальным механизмом сознания, то <emphasis>должно</emphasis> быть возможно искусственное создание ума, способного на такую обработку. Такой результат – единственный научно обоснованный способ доказать эту концепцию. Даже если технологии, позволяющей проверить данную гипотезу, пока еще не существует (как было и во времена Фрейда), ее все же следует формулировать так, чтобы она была проверяема в принципе.</p><p>А что касается гипотез, изложенных мною в этой книге, соответствующая технология <emphasis>уже</emphasis> существует.</p><empty-line/><p>Биологический механизм сознания, сформулированный мною в главе 6, – лучшее, что я могу предложить как нейропсихолог. Этот механизм позволяет убедительно объяснить все имеющиеся данные из области нейробиологии и психологии. Много пользы также может принести более пристальное изучение физиологических средств, с помощью которых ОВСВ обрабатывает множественные сливающиеся потоки входящей информации, и того, как именно при его взаимодействии с четверохолмием осуществляется принятие решений, «что делать дальше». Но подобные исследования все же скорее связаны с решением «легкой» проблемы в понимании Чалмерса.</p><p>В главе 9, опираясь в значительной мере на идеи Карла Фристона, я свел эти психофизиологические функции к формальной статистической механике. Получившиеся уравнения представляют собой общие наброски основополагающих <emphasis>каузальных механизмов</emphasis> сознания в его как психологических, так и физиологических проявлениях. Обратное воспроизведение этих абстракций подскажет нам, способны ли они разрешить трудную проблему. При текущем положении дел между намеченными мною широкими мазками гипотезами и практическим воплощением механизмов, которые они описывают, слишком много пробелов, и эти недостающие звенья проявятся полностью лишь при попытке создать подобные механизмы.</p><p>Мне не терпится приступить к этой работе с расширенной командой физиков, специалистов по информатике, инженеров-биомедиков и нейробиологов, которую я собрал. К тому времени, когда эта книга выйдет, надеюсь, мы сможем объявить о результатах. Пока все, что я могу рассказать вам, – это то, как я <emphasis>представляю себе</emphasis> нашу будущую работу. Поэтому все сказанное ниже еще не раз изменится после комментариев и замечаний моих коллег по мере перехода к следующим этапам проекта.</p><p>Как мне представляется, начнем мы совсем не с того, с чего начинаются большинство традиционных исследований в области ИИ. Во-первых, то, что мы пытаемся создать, это не интеллект, а сознание<a type="note" l:href="#c_451">{451}</a>. Надеюсь, теперь ясно, что я не считаю сознание чем-то преимущественно связанным с интеллектом – по крайней мере в его элементарной форме. А попытаться сконструировать сознание в его элементарной форме – это, по-моему, продуктивная стратегия, не только ради удобства, но и по этическим причинам, о которых я вкратце еще расскажу. Во-вторых, мы не будем стремиться сконструировать устройство, предназначенное для выполнения какой-либо практической задачи – игры в шахматы, распознавания голоса и тому подобное, то есть руководствоваться функциональным критерием, достижение которого означало бы реализацию нашей цели. Вместо этого мы будем создавать самоподтверждающуюся систему, не имеющую никакой <emphasis>объективной</emphasis> цели, кроме как оставаться самой собой. Иными словами, мы попытаемся создать сущность, у которой нет никаких целей и задач, кроме самосохранения<a type="note" l:href="#c_452">{452}</a>.</p><p>Поэтому мы <emphasis>начнем</emphasis> с какого-нибудь аналога того, что создал Фристон: бессознательной самоорганизующейся системы, обладающей марковским ограждением (а следовательно, сенсорными, активными и внутренними состояниями), которая автоматически моделирует мир на основе выборок сенсорных данных, минимизируя воздействие энтропии на свою функциональную целостность путем совершенствования своей генеративной модели. То есть она, в соответствии с законом Фристона, будет измерять ожидаемое количество собственной свободной энергии и действовать соответственно. Таким образом, такая система станет прогностической машиной. Она будет поддерживать все более усложняющуюся, иерархическую генеративную модель собственной организации с учетом преобладающих внешних обстоятельств, пусть даже она, как ремонтирующая плотину Ева Околоводопровод из нашей притчи, не будет знать никакой другой непосредственной задачи, кроме устранения протечек в собственной системе.</p><p>Это будет жизнеподобная система, но живой ее назвать нельзя. Хотя сознание возникло в ходе эволюции у живых организмов, цель нашего эксперимента – показать, что оно может быть создано и <emphasis>искусственно</emphasis>, путем воспроизведения его функциональной организации. Есть все основания полагать, что мы сможем создать такую (самоорганизующуюся) систему, поскольку это уже удавалось ранее. Хотя эта первичная система не будет обладать сознанием, у нее уже будут субъективные ценности: ее значимыми (с ее собственной точки зрения) состояниями станут те, которые минимизируют ее свободную энергию, и она будет делать то, что необходимо для максимального продления таких состояний. Это подразумевает протоцеленаправленность, наличие которой будет достаточно легко доказать, так как она, по всей вероятности, будет выводиться из наблюдаемого поведения системы.</p><p>Чтобы перейти ко второй стадии, на которой, по моему убеждению, впервые появятся <emphasis>прообразы</emphasis> аффектов, нам необходимо усложнить систему. В частности, понадобится придать ей многочисленные потребности. Это можно сделать путем компьютерной симуляции (и поначалу мы так и сделаем), но более реалистический подход требует, чтобы мы в конечном итоге <emphasis>воплотили</emphasis> систему материально, в виде робота, и сделали так, чтобы ее способность проактивно минимизировать фристоновскую свободную энергию зависела от внешнего источника гиббсовской свободной энергии<a type="note" l:href="#c_453">{453}</a>. Если нам это удастся, система будет вынуждена <emphasis>представлять</emphasis> приток гиббсовской свободной энергии в понятиях фристоновской свободной энергии, а затем связывать ее путем эффективной работы по обработке информации. Таким образом, поддержка притока энергии извне станет центральной задачей самоорганизующейся системы. (Разумеется, обработка информации, которую выполняет любой компьютер, зависит от электричества, но оно обычно достается «даром» от внешнего поставщика.) Аппаратные средства будут играть роль «тела» этой системы еще до того, как мы поместим его в робота, и ценности самоорганизующейся системы будут обязывать его действовать – в пределах своей модели мира – так, чтобы наилучшим образом обеспечить своему организму поглощение необходимой энергии извне.</p><p>На начальной стадии симуляции мы могли бы придумать различные моторные приспособления, физически позволяющие системе подключаться к внешнему источнику энергии, а еще лучше – источникам (во множественном числе) – для зарядки своего внутреннего аккумулятора. Можно также менять местоположение активированных источников в «среде обитания» компьютера (используя достаточно сложный порядок действий, который системе понадобится выучить). Для этого, в свою очередь, потребуется снабдить систему аппаратом восприятия. Аналогичным образом можно оснастить ее механизмом терморегуляции, предотвращающим перегрев, если она будет слишком напряженно работать. Поскольку это будет угрожать физической целостности тела, от которого зависит самоорганизующаяся система, ей понадобится репрезентация и регулирование также и этого гомеостата. Здесь мы сможем ввести еще параметр усталости и таким образом считать, что эффективность обработки информации системой падает (постепенно, неуклонно) при слишком длительной активности без передышки. Этот параметр может сложным образом взаимодействовать с остальными потребностями, которые мы ей придаем. Можно добавить параметр боли, запускаемой повреждением (например, износом), для конкретных составляющих физической целостности компьютера, таких как шарниры, поверхности колес и манипуляторов. Тут уже несложно представить параметр тревожности, связанный не только с предполагаемой угрозой боли, но и с <emphasis>потенциальной</emphasis> угрозой существованию, связанной с другими параметрами. Чтобы создать более реалистичные эмоции, понадобится также заставить систему конкурировать с другими агентами (подобными ей) за энергетические ресурсы, сталкиваться с исходящей от них опасностью, испытывать потребность в привязанности к ним и образовывать с ними союзы. Это позволит ввести важную эмоциональную проблему <emphasis>конфликтующих</emphasis> потребностей.</p><p>Многие предварительные версии системы не справятся с чрезмерными требованиями, сформулированными выше, и, соответственно, прекратят свое существование. Поэтому понадобится отслеживать работу наиболее эффективных образцов и предустанавливать успешные прогнозирующие коды и сопутствующие им значения точности в каждое новое поколение данного фенотипа системы. (Это искусственный «естественный отбор», необходимый в силу того, что предполагаемые искусственные системы не будут физически самозарождаться или размножаться<a l:href="#c_454" type="note">{454}</a>.)</p><p>Наконец мы переходим к третьему этапу. Теперь многочисленные потребности системы должны гибко оцениваться по степени приоритетности путем оптимизации точности на ситуативной основе. Например, количество доступной извне энергии может меняться в зависимости от порогов терморегуляции, усталости и тревожности, поэтому оптимальные значения весов точности в одном циркадном или квазисезонном периоде могут отличаться от таковых в другом. Подобным же образом в систему можно заложить способность адаптироваться к сложному сочетанию рисков и возможностей окружающей среды, а затем менять параметры, создавая таким образом новые (непредвиденные) условия и потребность в более долгосрочном планировании будущего.</p><p>Несомненно, это тоже приведет к прекращению существования многих вариантов нашей самоорганизующейся системы. Следовательно, по уже отмеченным причинам лучшим решением будет, чтобы она воспроизводилась искусственно, через ряд последовательных поколений данного фенотипа. Нас это не должно особо беспокоить, ведь системы, которые не «выживут», скорее всего, не будут обладать ключевой составляющей, которую мы пытаемся сконструировать, – то есть способностью чувствовать. Сознание (в значении неопределенности, <emphasis>ощущаемой системой</emphasis>) должно зародиться лишь на этом третьем этапе эксперимента. Самоорганизующиеся системы, основанные на ценностях самосохранения (что является их свойством по определению), уже содержат исходный ингредиент для функции, именуемой аффектом; то есть они уже регистрируют субъективное «благо» и «вред» в смысле, применимом лишь <emphasis>к ним самим</emphasis>, которые поэтому могут быть лишь <emphasis>их</emphasis> ощущениями. Согласно моей гипотезе, это имманентно субъективное свойство и есть то, что мы называем гедонистической <emphasis>валентностью</emphasis>. С формальной точки зрения возрастание свободной энергии – это угроза существованию любой самоорганизующейся системы. Поэтому такие системы должны разрабатывать внутренние модели самих себя относительно своего окружающего мира, сообщающие им способность действовать в целях самосохранения. Это подпадает под определение протоцеленаправленного поведения. С усложнением системы возрастает необходимость в том, чтобы она определяла свои целевые приоритеты гибко и с учетом обстоятельств, а затем удерживала одно из намерений «в уме» (в буфере кратковременной памяти) и руководствовалась им при принятии последующих решений в условиях неопределенности. Ей также понадобится планирование и «воспоминание о будущем» в более длительных временных масштабах.</p><p>На этом этапе, скорее всего, «выживут» лишь системы, способные оценить значения различных ошибок, влияющих на расчеты свободной энергии, и гибко регулировать соответствующие им веса точности. Эти значения должны быть представлены как категориальные переменные, то есть они должны отличаться друг от друга <emphasis>качественно</emphasis>, а не количественно, и одно из этих качеств должно обретать приоритетность в каждый данный момент, а затем реализовываться и оцениваться с точки зрения колеблющихся уровней уверенности системы. Тогда, по моему прогнозу, имманентно субъективные, имманентно ценностные, имманентно важные для выживания, имманентно качественные, имманентно целенаправленные внутренние состояния системы станут тем, что мы именуем «чувствами».</p><p>Не вижу причин, которые помешали бы прийти к единственному выводу, что достаточно сложная, точно настроенная, самоподтверждающаяся система, способная оказаться в этом состоянии, сможет его <emphasis>почувствовать</emphasis>. Эти чувства не будут <emphasis>идентичны</emphasis> чувствам человека, млекопитающего или даже животного вообще, но тем не менее они будут чувствами. Теперь возникает вопрос: а как мы узнаем, когда искусственная самость ощутит свое внутреннее состояние (и ощутит ли? Как мы сможем это доказать?</p><empty-line/><p>Если вы хотите получить приблизительное представление о том, какова в настоящий момент общепринятая точка зрения по тому или иному вопросу, очевидный источник, где стоит поискать эту информацию, – «Википедия». Вот что она говорит об искусственном сознании:</p><cite><p>Квалиа, или феноменологическое сознание, по своей сути является феноменом от первого лица. Хотя различные системы могут демонстрировать различные признаки поведения, коррелирующие с функциональным сознанием, совершенно невозможно представить, каким образом тесты от третьего лица могут выявить феноменологические особенности восприятия от первого лица. В силу этого, а также потому, что эмпирического определения сознания не существует, экспериментальная проверка наличия сознания у искусственного сознания может оказаться невозможной<a l:href="#c_455" type="note">{455}</a>.</p></cite><p>Это непростая задача. По сути, мы опять возвращаемся к проблеме чужого сознания. Как я уже говорил, мы не стремимся сконструировать ИИ, выполняющий какую-либо практическую задачу, решение которой стало бы наблюдаемым критерием того, что мы достигли своей цели. У системы, которую мы должны сконструировать, нет иной объективной цели, кроме выживания, и в первую очередь выживания в непредсказуемой среде. Но если она достигнет этого объективного критерия, откуда нам знать, использовала ли она при этом чувства? Я ожидаю как раз этого – что она станет их использовать, но чувства по природе своей субъективны, поэтому, как радостно напоминает нам «Википедия», «совершенно невозможно представить, каким образом» мы можем доказать их наличие объективно.</p><p>И снова на помощь нам приходят правила науки. Науке не требуется абсолютного доказательства. Такая уступка касается не только исследования механизма сознания – она распространяется на все. В соответствии с этими правилами необходимо лишь выдвинуть разумную гипотезу (учитывающую все имеющиеся данные) и затем проверить ее таким способом, который дает убедительную возможность ее опровергнуть. Так как же в данном случае мы узна&#x301;ем, опровергнута ли гипотеза о том, что наша самоподтверждающаяся система обладает сознанием? Как уже говорилось в предыдущей главе, можно допустить существование «аффективных зомби», которые будут <emphasis>вести себя</emphasis> так, словно обладают сознанием, не обладая им. Как в таком случае нам узнать, есть ли у них сознание или его нет <emphasis>на самом деле</emphasis>?</p><p>Традиционный ответ на этот вопрос дает тест Тьюринга – простейший тест, в котором вы должны пообщаться с системой через монитор компьютера (т. е. <emphasis>вслепую</emphasis>) и по одним только ее словесным репликам определить, есть ли у нее сознание. Если вы решили, что общаетесь с реальным носителем сознания (по правилам – если 30&#xFE6A; судей через пять минут разговора выносят такое решение), то считается, что машина прошла тест.</p><p>Вот пример, опубликованный мною совместно с Оливером Тёрнбеллом в 2002 г.<a type="note" l:href="#c_456">{456}</a> Он общался через интернет с кем-то или чем-то по имени ЭЛИЗА (ELIZA), выдававшим себя за психотерапевта. Задача Оливера состояла в том, чтобы определить, человек это или нет.</p><cite><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Здравствуйте. Расскажите о вашей проблеме.</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Почему я несчастен?</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Вы думаете, вы должны быть счастливы?</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Я думаю, я заслуживаю больше счастья, чем мне досталось на данный момент.</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Вы на самом деле так думаете?</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Да, жизнь не должна быть настолько жестокой.</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Вы настроены довольно решительно.</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Полагаю, так и есть, по крайней мере временами.</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Поэтому вы ко мне обратились?</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Я обратился, потому что мне нужна помощь.</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Это истинная причина?</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Вообще-то я обратился к вам потому, что слышал, будто вы – компьютер, а не настоящий психотерапевт.</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Вас беспокоят компьютеры?</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Я могу задать вопрос?</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Можете ли вы задать вопрос, зависит скорее от вас, чем от меня.</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Вопрос такой: как связаны мозг и сознание?</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Кажется, я вас не совсем понимаю.</p><p><emphasis>Оливер</emphasis>: Это трудная проблема – понять, как психическая жизнь возникает из физиологических событий?</p><p><emphasis>ЭЛИЗА</emphasis>: Продолжайте, пожалуйста…</p></cite><p>Надеюсь, вы догадались, что ЭЛИЗА – не человек, а чат-бот, компьютерная программа, причем очень простенькая. Однако среди ее собеседников на удивление много людей, уверенных, что они имеют дело с настоящим психотерапевтом, а многие считают, что она им помогла<a l:href="#c_457" type="note">{457}</a>. Очевидно, с тестом Тьюринга что-то не так. Как указали мы с Оливером Тёрнбиллом, главный недочет заключается в том, что это бихевиористский тест на интеллект, а не настоящий тест на наличие сознания. Действительно, «умное» поведение машины порой бывает неотличимо от человеческого, и в таких случаях машина должна рассматриваться как равная нам (или даже превосходящая нас) в отношении интеллекта<a type="note" l:href="#c_458">{458}</a>. В этом смысле и компьютеры, и люди, безусловно, проявляют «интеллект». Но в связи с проблемой философского зомби возникает другой вопрос, связанный как раз <emphasis>не</emphasis> с поведением или интеллектом, а с тем затруднительным фактом, что, когда речь заходит о сознании, внешняя сторона бывает обманчива.</p><p>За прошедшие годы был предложен ряд других формальных тестов – часть из них специально предназначалась для проверки на наличие сознания, – но все они столь же непригодны для наших целей, как и тест Тьюринга, в первую очередь потому, что предполагают тестирование на когнитивное, а не аффективное сознание<a type="note" l:href="#c_459">{459}</a>. Мы пытаемся сконструировать нечто намного более простое – разум, сложность когнитивных процессов которого не превышает уровня, достаточного для того, чтобы ощутить истощение своих запасов энергии или перегрев.</p><p>Положительная сторона теста Тьюринга состоит в том, что он позволяет обойти предрассудки<a l:href="#c_460" type="note">{460}</a>. Существует опасность, что мы, люди, априори будем считать, что нечто похожее на «простую машину» всегда лишено сознания. Это может стать самосбывающимся пророчеством. Человечеству издавна присущи подобные проявления догматизма, сохраняющиеся и поныне. Здесь я имею в виду не столько предрассудки, связанные с расовой и гендерной принадлежностью или сексуальной ориентацией, что и так достаточно прискорбно, сколько представление, что дети с врожденным отсутствием коры не могут обладать сознанием и что то же самое относится к животным. Если многие люди, включая уважаемых нейробиологов, склонны считать, что крысы, будучи, как и мы, млекопитающими, обладая по сути таким же строением среднего мозга, как у нас, а кроме того, и корой, к тому же действуя во всех отношениях так, как если бы они обладали сознанием, тем не менее его лишены, – стоит ли надеяться, что они подтвердят наличие чувств у нашего искусственного субъекта, сколько бы доказательств мы ни представили?</p><p>Поживем – увидим. Все, что я могу сделать со своей стороны, – внятно сформулировать свои прогнозы и описать, как я намерен их проверять. Мой главный прогноз состоит в том, что созданная на втором этапе система, описанная выше, не сможет выжить в новых условиях, в отличие от системы, которая появится на третьем этапе (в том или ином виде). Это мой рабочий критерий <emphasis>произвольного поведения</emphasis> (определение см. в главе 5). Более того, я предсказываю два различных исхода, соответствующих принципиально важному аспекту работы механизма по <emphasis>определению приоритетности потребностей</emphasis> (т. е. оптимизации точности), которым система будет обладать только на третьем этапе. Каким именно будет этот важнейший признак в рамках данного общего механизма, мы сможем установить только методом проб и ошибок. Короче говоря, нам понадобится определить искусственный «нейронный коррелят сознания» в нашей системе – ее механизм отбора аффектов и механизм, посредством которого она удерживает выбранный аффект в сознании и использует его для оценки неопределенности в ходе разворачивающейся последовательности действий. Если удастся определить такой механизм, это позволит нам управлять им примерно так, как мы уже проделывали с теми частями мозга позвоночных, которые, по нашим данным, отвечают и за <emphasis>наше собственное</emphasis> сознание (из-за проблемы чужого сознания оно по-прежнему остается единственной формой сознания, существование которой мы можем подтвердить непосредственно, эмпирически, т. е. на своем личном опыте).</p><p>Например, можно с уверенностью предсказать, что <emphasis>повреждение</emphasis> нейронного коррелята сознания в нашей системе уничтожит ее сознание так же, как это происходит при повреждении парабрахиального (околоручкового) комплекса у нас, позвоночных, или, по крайней мере, что такое повреждение лишит ее способности к произвольным действиям так же, как бывает у нас при повреждении ОВСВ. Точно так же можно предсказать, что <emphasis>стимуляция</emphasis> (т. е. усиление) этого критически важного компонента системы будет способствовать таким действиям. Кроме того, безусловно, можно ожидать, что запись внутренней активности системы будет давать прогноз не только внешних событий, но и сопутствующих целенаправленных волевых актов поведения и что различные аспекты этой зафиксированной активности будут соответствовать различным аспектам наблюдаемого поведения.</p><p>Больше всего я надеюсь на то, что, как только мы выявим нейронный коррелят сознания у нашей искусственной системы, этот компонент будет в достаточной степени отличаться от других компонентов ее функциональной архитектуры – в особенности от тех, которые отвечают за осуществление адаптивных поведенческих актов, обычно обусловленных чувствами, – чтобы управлять предполагаемыми чувствами <emphasis>независимо</emphasis> от их адаптивных следствий. Напомню, что говорилось в главе 5 о различии между субъективными психологическими мотивами и объективными принципами, связанными с целевыми установками биологических систем. Так, половое поведение обычно мотивировано удовольствием, которое оно дает, а не императивом размножения, в ходе эволюции связавшим биологическое вознаграждение с поведенческими актами, связанными с процессом размножения. Здесь я имею в виду некий аналог того, что наблюдается у людей, страдающих зависимостями: мотивацию выполнить некую работу для достижения желаемых ощущений, пусть даже сами эти ощущения не дают системе адаптивного преимущества в том, что касается ее основных принципов, связанных с целевыми установками этих систем<a l:href="#c_461" type="note">{461}</a>. Нечто подобное наблюдается и у животных (например, рыбок данио-рерио), демонстрирующих обусловленное предпочтение тех мест, где они получали наркосодержащие вещества и никотин – то есть <emphasis>гедонистические вознаграждения</emphasis>, не дающие явных адаптивных преимуществ и, более того, способные принести вред<a l:href="#c_462" type="note">{462}</a>. Если нечто подобное можно будет продемонстрировать в отношении нашей системы, мне кажется, это будет весомым доводом в пользу наличия у нее субъективных ощущений – доводом, который можно затем подвергнуть перекрестной проверке с помощью каузальных воздействий (таких как искусственное повреждение и стимуляция) и методов записи информации, предусмотренных выше.</p><p>Естественно, при этом проблема чужого сознания никуда не денется. Но она же касается нас с вами. Я никогда не узнаю наверняка, есть ли сознание у вас. В конечном итоге все сводится к совпадению данных и весомости доказательств. На этот счет единого мнения, возможно, так и не появится, как нет на данный момент единого мнения в отношении того, являются ли дети с гидранэнцефалией и животные субъектами переживания. Кто не согласен, что все эти существа обладают сознанием, тот, видимо, никогда не согласится, что искусственное «существо» что-то чувствует, сколько бы данных в пользу этого ни приводилось. У всех остальных из нас всегда должно оставаться место сомнению. Что касается меня, если окажется, что мне очень сложно ответить на вопрос, обладает созданный нами искусственный субъект сознанием или нет, то это уже будет замечательный результат.</p><empty-line/><p>Стоит ли этим заниматься? Когда наш коллектив впервые задумался над описанным мною исследовательским проектом, нас сразу же стали беспокоить этические вопросы. В чем цель создания подобной машины? Кто может извлечь из нее пользу, каким способом, какой ценой, кому придется расплачиваться? В общем, каковы риски?</p><p>Многие из осуществляемых в настоящее время проектов и разработок, связанных с ИИ, обусловлены коммерческими соображениями. Стоит ли нам принимать финансовые средства на исследования от тех, кто хочет извлечь денежную выгоду из нашего проекта? На каких основаниях устройство, наделенное искусственным сознанием, может стать для кого-то прибыльным?<a l:href="#c_463" type="note">{463}</a> Понятно желание лиц, имеющих коммерческий интерес (лиц в юридическом смысле, что подразумевает и корпорации), заменить человеческий труд искусственными производственными единицами, которые могут быть даже эффективнее нас – в том числе по интеллектуальным способностям, – или просто не «возражают» против беспрерывного выполнения монотонных действий. Даже если этот мотив сомнителен с этической точки зрения, так как вызывает беспокойство в связи со снижением перспектив трудоустройства для людей, то, по крайней мере применительно к машинам, не обладающим сознанием, не стоит вопрос <emphasis>эксплуатации</emphasis>.</p><p>В отношении нашего проекта этого сказать нельзя. Поскольку возможно использовать искусственное сознание ради денежной выгоды, постольку мы рискуем способствовать возникновению новой формы рабства. Это будет означать сокрушительное поражение эмпатии, уже не первое в истории. Поэтому я не могу представить себе никакого этического оправдания разработке чувствительных роботов в рамках коммерчески финансируемых программ – или даже вообще их разработке в подобных практических целях, если возникает вероятность их эксплуатации.</p><p>Наше беспокойство по поводу благополучия гипотетических машин, наделенных сознанием, конечно, не ограничивается опасениями, что их могут эксплуатировать ради финансовой выгоды. Как только машины обретут сознание (пусть даже самые зачаточные формы элементарных чувств), обязательно возникнут более общие вопросы в отношении их способности к <emphasis>страданию</emphasis>. Преобладающая традиция в западной этической теории – консеквенциализм (т. е. представление, что судить о правильности или неправильности каких-либо действий надо в конечном счете исходя из ожидаемых последствий этих действий) – придает большое значение боли и страданию. Поэтому, создавая искусственное чувствующее существо, мы оказываемся в зоне действия этого рода этических факторов.</p><p>Вопрос <emphasis>прав</emphasis> таких созданий еще более противоречив. Как только машины обретут чувства, будут ли и на них распространяться проблемы, обсуждаемые ныне под такими формулировками, как «права человека», «права животных», «права ребенка», «право на жизнь» и так далее? Должны ли машины, наделенные сознанием, иметь права на «жизнь» и свободу? В действительности идея «прав роботов» уже существует, и эта проблема рассматривается Институтом будущего в США и Министерством торговли и промышленности в Великобритании<a type="note" l:href="#c_464">{464}</a>.</p><p>В качестве примера упомяну лишь две проблемы, связанные с роботами, наделенными сознанием (а не просто интеллектом). Когда мы попытаемся их создать – или хотя бы просто узнать, возможно ли это, – оправданно ли преднамеренно помещать их в ситуации, предположительно стрессовые для них, чтобы продемонстрировать негативные реакции? (Этот вопрос часто возникает при экспериментах с животными.) И если нам удастся создать чувствующие машины, можно ли этически обосновать их выключение? Можно привести еще множество примеров.</p><p>Наряду с подобными этическими и нравственными вопросами следует принимать во внимание и практические вопросы. Некоторые из них крайне важны, причем важны в экзистенциальном смысле. Например, ввиду того, что компьютеры уже превзошли нас по интеллекту в некоторых отношениях, не может ли случиться так, что у машин, обладающих одновременно высоким интеллектом <emphasis>и</emphasis> чувствами, появятся мотивы, противоречащие интересам человечества? Эта вероятность давно вызывает беспокойство у писателей-фантастов и футурологов, но я хотел бы привлечь особое внимание к тому факту, что сознание в том понимании, к которому мы приходим в этой книге, в отличие от интеллекта, тесно связано с представлениями о том, что является «благом» для выживания и размножения. Разумная машина, чье поведение основывается на этой системе ценностей, представляет особую опасность не только для людей, но, возможно, и для всех остальных существующих форм жизни. Эта опасность, безусловно, возникнет для всякой формы жизни, которую такая «эго-машина» будет рассматривать как потенциальную угрозу или хотя бы как значимого конкурента за ресурсы. Интеллект в сочетании с мотивом самосохранения – совсем не то, что просто интеллект.</p><p>Не стану перечислять все этические затруднения и потенциальные опасности, которые влечет за собой возможность появления способности чувствовать у искусственных существ. На эту тему уже имеется обширная литература. О текущем положении дел с ИИ красноречиво говорит тот факт, что подобные вопросы всерьез обсуждаются столь многими влиятельными лицами<a l:href="#c_465" type="note">{465}</a>. Уже этого достаточно, чтобы побудить вас относиться к перспективе появления чувствующих машин с большей настороженностью. Разумеется, сейчас я осознаю эти проблемы как никогда. Еще в 2017 г. я считал, что робот, наделенный сознанием, – неосуществимая затея, не только на моем веку, но и в принципе. Теперь я уже так не думаю.</p><p>Итак, с учетом всех этих этических сомнений, почему я все же считаю, что нам необходимо попытаться продемонстрировать возможность создания искусственного сознания? Просто потому, что это, видимо, единственный способ опровергнуть или подтвердить гипотезы, выдвинутые в этой книге. Только сконструировав сознание, мы сможем убедиться в том, что разрешили вопрос, как <emphasis>и почему</emphasis> оно возникает.</p><p>Достаточно ли этой причины для того, чтобы пойти на огромные риски, перечисленные выше? Мой собственный ответ на этот вопрос исходит из следующего соображения: <emphasis>если что-то можно сделать, это будет сделано</emphasis>. Иными словами, если в принципе возможно сконструировать сознание, то где-нибудь и когда-нибудь это произойдет<a l:href="#c_466" type="note">{466}</a>. Этот прогноз работает независимо от того, верны ли конкретные гипотезы, представленные в этой книге. Однако я отвечаю за данные гипотезы и за вероятность того, что они окажутся верными. Если они верны или верно хотя бы выбранное направление, то создание искусственного сознания неизбежно. Иными словами, некоторые из этих гипотез вскоре <emphasis>будут</emphasis> использованы для разработки сознания.</p><p>Разрозненные факты, из которых следуют выводы, изложенные в этой книге, – а это практически все факты – находятся в открытом доступе уже несколько лет. Правда, многие нейробиологи интерпретируют эти данные не так, как я, но верно также и то, что некоторые делают выводы, близкие к моим. Хотя каждый из них выделяет разные аспекты и освещает их тонкости по-своему, все-таки справедливо будет утверждать, что как минимум Яак Панксепп, Антонио Дамасио и Бьерн Меркер пришли к общему выводу, что 1) сознание зарождается в верхней части ствола мозга, 2) природа его в своей основе аффективна и 3) оно представляет собой расширенную форму гомеостаза. В совокупности все эти факты означают, что сознание не столь сложно, как считалось прежде. Таким образом, есть все основания ожидать, что мы сможем его сконструировать. Единственное существенное дополнение к этим выводам, которое привносит моя книга, – это 4) принцип свободной энергии. Он по своей сути тоже не слишком сложен; более того, он чрезвычайно привлекателен как раз тем, что сводит практически все психические и неврологические процессы к единому механизму и делает их количественно измеримыми.</p><p>Принцип свободной энергии тоже ни для кого не секрет. Кроме того, мы с Фристоном уже публиковали научные статьи, в которых объединяем этот принцип с остальными тремя перечисленными принципами<a type="note" l:href="#c_467">{467}</a>. В конце концов, было бы странно публиковать подобные гипотезы в книге, рассчитанной на широкую публику, раньше, чем они будут отрецензированы специалистами и опубликованы в соответствующих профильных журналах. То же относится к устным докладам, где требуется аргументировать свою точку зрения на научных форумах перед собранием ученых. Идеи, изложенные в этой книге, я неоднократно высказывал на конференциях по различным научным дисциплинам в разных странах мира<a l:href="#c_468" type="note">{468}</a>.</p><p>Итак, кот уже выпущен из мешка. Значит ли это, что мне следовало воздержаться от публикаций статей и выступлений с докладами? Ответ, несомненно, отрицательный. Если бы этого не сделал я, это сделал бы кто-нибудь другой. Идеи витают в воздухе. Их час настал. Я не оправдываюсь; можно доказать, что это на самом деле так. Возьмем, например, статью наших чешских коллег, предсказавших в 2017 г., что разрешение трудной проблемы сознания неизбежно и что оно будет основываться на принципе свободной энергии<a l:href="#c_469" type="note">{469}</a>. Робин Кархарт-Гаррис (присутствовавший на ряде ранних конференций по нейропсихоанализу в Лондоне) независимо высказывал в своих публикациях подобные же идеи<a type="note" l:href="#c_470">{470}</a>. То же можно сказать о нейросоциологе Катерине Фотопулу, еще в 2013 г. признававшей связь между сознанием и неопределенностью (обратно пропорциональной точности)<a l:href="#c_471" type="note">{471}</a>. Несомненно, если трудная проблема сознания будет решена с помощью той или иной комбинации четырех вышеназванных гипотез, то это должно произойти в самом ближайшем будущем, при моем участии или без него.</p><p>Именно пониманием этих перспектив обусловлен подход к рассматриваемым морально-этическим вопросам, который я решил избрать. Он заключается в том, чтобы ни в коем случае не воздерживаться от публикаций и тому подобной деятельности; напротив, следует по мере возможности содействовать практическому воплощению моих гипотез, причем безотлагательно. Этот подход логически вытекает из ожидания, что осуществимое будет осуществлено. Поэтому мне следует быть на шаг впереди, чтобы иметь возможность предотвратить потенциально вредные последствия, насколько это возможно.</p><p>По существу, это означает, что к реализации проекта, описанного в этой главе, следует приступать <emphasis>уже сейчас</emphasis> и что он должен реализовываться без коммерческого финансирования. Если мой исследовательский коллектив достигнет успеха в соответствии с обозначенным выше критерием, предполагающим выживание искусственного «я» в непредсказуемой среде, и притом у нас будет достаточно данных в пользу того, что оно обладает чувствами (т. е. мои прогнозы на этот счет не будут <emphasis>опровергнуты</emphasis>), то тогда, с моей точки зрения, нам следует незамедлительно перейти к следующим трем этапам.</p><p>Во-первых, я полагаю, нужно выключить машину и извлечь из нее аккумулятор. Понимаю, что это затрагивает один из уже перечисленных этических вопросов, однако я считаю, что поступить так в самом начале будет правильно. Следует вспомнить, что машина такого типа, который описан здесь, <emphasis>не будет живой</emphasis>. Не вижу причин приравнивать выключение неживой машины к ее гибели. Ее всегда можно включить снова, и надо полагать, сознающий агент, воскрешенный таким образом, будет тем же самым, что и тот, который был выключен (используя биологическую аналогию сна и пробуждения). Необходимо отметить, что этот план выключения нашей машины соответствует пункту «Обязательство по прекращению работы системы» в «Универсальных рекомендациях по искусственному интеллекту» (Universal Guidelines for Artificial Intelligence, 2018), который является «окончательным заявлением об ответственности за систему ИИ. Обязательство предполагает, что системы должны оставаться под контролем человека»<a type="note" l:href="#c_472">{472}</a>.</p><p>Во-вторых, нам следует начать процесс оформления патента на критически важный компонент нашей системы на третьем этапе – ее нейронный коррелят сознания, чем бы он ни оказался, – позволивший нам достичь заявленных критериев. Запатентовать сами уравнения невозможно, поэтому нет риска, что кто-то еще сделает это, пока мы будем пытаться реализовать их на практике. Однако, поскольку уравнения уже находятся в открытом доступе, нам необходимо действовать быстро, чтобы раньше всех успеть получить контроль над их конкретным применением. Если до этого дойдет, важно будет зарегистрировать патент на имя соответствующей некоммерческой организации, например OpenAI или Института будущего жизни (Future of Life Institute), а не отдельного лица или группы лиц. Это по меньшей мере гарантирует коллективное принятие решений и повышает шансы на то, что решения будут приниматься из соображений наибольшего блага.</p><p>Наконец, в-третьих, если наши критерии будут достигнуты, а патент зарегистрирован, его держателям следует организовать симпозиум, на который будут приглашены ведущие ученые, философы и прочие заинтересованные лица, чтобы обсудить возможные последствия и вынести рекомендации в отношении дальнейших действий, в том числе насчет того, стоит ли снова включать обладающую чувствами машину, когда и при каких условиях это допустимо и можно ли продолжать работу над ее усовершенствованием. Можно надеяться, что таким образом будут выработаны более общие правила и ограничения на будущие разработки, применение и тиражирование чувствующего ИИ в принципе.</p><p>Я убежден, что все это надо было сказать, и сам удивляюсь, что дошел до подобных рекомендаций. Сформулировав их, мы не должны питать иллюзий насчет их надежности. Прецеденты, связанные с ядерной энергетикой и атомным вооружением, известны всем. У нас нет иных альтернатив, – лишь постараться как можно полнее и как можно скорее оценить масштаб последствий нашей способности создавать машины, обладающие сознанием, которая будет реализована в самое ближайшее время.</p><empty-line/><p>Сейчас, по-видимому, уже существует достаточно ясный объективный критерий наличия сознания. Можно надеяться, что он поможет изменить наши этические подходы, рассмотрев их в более широком смысле, не только в отношении узких вопросов, связанных с перспективой создания сознательных машин. Согласно распространенному мнению, чувства являются необходимым и достаточным условием для того, чтобы поднять этические вопросы. Поэтому научное понимание чувств, представленное в этой книге, дает нам возможность несколько глубже задуматься о страданиях <emphasis>животных</emphasis>. Я уже неоднократно упоминал о том, как достижения аффективной нейробиологии в конце XX в. (т. е. осознание того, что для наличия чувств достаточно всего лишь обладать треугольником принятия решений в среднем мозге – тем, что есть и у нас, и у всех позвоночных) изменили представления многих ученых о допустимом и недопустимом при проведении экспериментов на животных. Представляется очевидным, что то же должно произойти с отношением общественности к благополучию животных в целом. Например, как нам оправдать разведение и забой в промышленных масштабах наших обладающих чувствами собратьев с целью употребления их в пищу? Задавая себе этот вопрос, мы должны иметь в виду, что сознание возникает поэтапно, так что предполагаемое сознание мухи или рыбы нельзя напрямую приравнивать к человеческому. Однако по той же причине следует помнить, что овцы, коровы и свиньи (составляющие значительную часть в западном меню) – <emphasis>млекопитающие</emphasis>, как и мы. Это означает, что они обладают теми же базовыми эмоциями, что и мы, такими как СТРАХ, ПАНИКА/ГОРЕ, ЗАБОТА. Мозг млекопитающих также обладает корой, а следовательно, они – все они, в большей или меньшей степени, – способны к сознательному «воспоминанию о будущем» и «прочувствованию» вероятностей и возможностей.</p><p>Мы живем в XXI в., и в отсутствие более высокой цели (если все, что мы есть, – это наше сознание) чем нам еще заняться, как не постараться минимизировать страдание? Теперь, когда мы лучше представляем себе, где кроется страдание, что мы можем сделать с этим знанием? Сохраняя и защищая биологическое сознания, мы явно не должны ограничиваться судьбой только нашего собственного вида.</p><p>Учитывая все, от чего я уговаривал вас отказаться на страницах этой книги, включая идею об исключительности человеческого рода и тому подобное, стоит завершить ее небольшим размышлением о том, что мы можем извлечь для понимания самих себя из этих нежелательных для многих открытий.</p><p>Чувства – драгоценное наследие. Они несут с собой мудрость веков; это наследие уходит корнями в глубокую древность, к самому зарождению жизни. Когда гомеостаз в итоге породил чувства, главное, что дала нам эта новая способность, – знание о том, <emphasis>как обстоят наши дела</emphasis> относительно биологической шкалы ценностей. Чувствами обусловлены прогнозы, основанные на опыте, полученном в биологически значимых ситуациях, который был накоплен буквально всеми нашими предками. Чувства позволяют нам поступать наилучшим для нас образом, пусть даже мы и не знаем, <emphasis>почему</emphasis> мы так поступаем. Я уже предлагал вам представить себе, что было бы, если бы каждому из нас приходилось с нуля учить, какая еда высококалорийна, и на собственном опыте узнавать, что будет, если мы прыгнем с обрыва. Благодаря спонтанным чувствам, из-за которых сладкое нас привлекает, а обрывы – пугают, мы «просто знаем» (в первом приближении), что и когда делать. Например, мы знаем, что делать, когда младенцы плачут, хищники нападают, а на пути возникают препятствия. Это врожденное знание, которое явным образом передается нам только в форме чувств и позволяет нам выживать в том чрезвычайно непредсказуемом мире, в котором мы обитаем, где вокруг нас носятся автомобили, а воздух наполнен выбросами углекислого газа.</p><p>Поэтому, расставшись с привычной иллюзией, что сознание поступает к нам через органы чувств, и с заблуждением, что сознание тождественно пониманию, утешимся тем, что в действительности оно спонтанно исходит из наших самых сокровенных глубин. Оно загорается в нас еще до нашего рождения. С самого его возникновения нами руководит непрерывный поток чувств, источником которого является интуиция, и где начало этого источника, нам неизвестно. Никто из нас не знает причин их появления, но мы их чувствуем. Чувства – это наследство, которое подарила нам вся история живого, чтобы уберечь от грядущих неопределенностей.</p></section><section><title><p>Послесловие</p></title><p>Вскоре после того, как я закончил черновую версию этой книги, меня пригласили изложить ее основные идеи на XXVI Международной конференции «Наука о сознании», проходившей в городе Интерлакен (Швейцария) в 2019 г. Для этого мне понадобилось сжать все, что вы только что прочитали, до объема доклада на пленарном заседании. Возможно, будет полезно завершить наше длительное путешествие, подведя его итог в виде 13 основных пунктов, обозначенных мною в этом докладе.</p><p>1) Великий физиолог XIX в. Иоганн Мюллер считал, что живые организмы содержат некий нефизический элемент или управляются иными принципами, чем неодушевленные предметы. Его ученики (Гельмгольц, Брюкке, Дюбуа-Реймон, Людвиг и прочие) были с ним не согласны; они не сомневались, что в организме не действуют никакие иные силы, кроме обычных физических и химических. Их последователь Зигмунд Фрейд, в свою очередь, попытался на этом основании создать естественную науку о психике, в которой психическую жизнь можно было бы свести к количественно определимым состояниям выявляемых материальных частиц. Этот проект потерпел неудачу из-за недостатка научных методов, и Фрейд забросил его в 1896 г.</p><p>2) Столетие спустя (в 1994 г.) биолог-новатор Фрэнсис Крик заявил, что «вы, с вашими радостями и горестями, воспоминаниями и стремлениями, вашим чувством личной идентичности и свободы воли – <emphasis>в действительности</emphasis> не более чем поведение огромного скопления нервных клеток и связанных с ними молекул». Он призывал нас снова попытаться выявить нейронные корреляты сознания и сам пробовал это сделать. Но, к сожалению, он использовал в качестве модельного примера зрительное сознание.</p><p>3) Отвечая им, философ Дэвид Чалмерс утверждал, что поиск Криком нейронных коррелятов сознания является «легкой» проблемой – это скорее вопрос корреляции, чем причинно-следственных связей; ее решение могло бы объяснить, где, но не почему и каким образом возникает сознание. Для Чалмерса «трудная» проблема сознания состояла в объяснении того, как и почему нейрофизиологическая активность порождает переживаемый опыт сознания. Для него (и для его предшественника, философа Томаса Нагеля) суть проблемы заключалась в том, «каково это» – переживать собственный опыт: «Существо обладает сознательными психическими состояниями в том и только в том случае, когда есть нечто, выражающее то, каково <emphasis>быть</emphasis> этим существом – для самого этого существа». Таким образом, трудная проблема связана с ответом на вопрос: каким образом и почему субъективное свойство опыта возникает из объективных нейрофизиологических событий?</p><p>4) Вопрос, каким образом объективное порождает субъективное, слишком расплывчат; он придает трудной проблеме избыточную, необоснованную трудность. Объективность и субъективность – это перспективы наблюдения, а не причина и следствие. Нейрофизиологические события могут вызвать психологические события не в большей степени, чем молния производит гром. Они являются параллельными проявлениями единого, лежащего в их основе, процесса. Фундаментальная причина и молнии, и грома – электричество, закономерные механизмы которого объясняют оба эти явления. Аналогичным образом физиологические и психологические явления могут быть сведены к общим причинам, но не друг к другу.</p><p>5) Обычно мы описываем фундаментальные причины биологических явлений в «функциональных» категориях, а функциональные механизмы, в свою очередь, можно свести к законам природы. Например, когда рассматриваем механизм зрения. Однако Чалмерс справедливо указывает, что функциональный механизм зрения не объясняет, каково это – видеть. Дело в том, что зрение в действительности не является сознательной функцией. Осуществление зрительных функций (даже таких чисто человеческих, как чтение) не обязательно должно вызывать какое-то чувство. Восприятие легко осуществляется без осознания того, что воспринимается, а научение – без осознания того, чему обучаешься. Чалмерс задает совершенно справедливые вопросы: «Почему выполнению этих функций сопутствует переживание? Почему вся эта обработка информации не происходит "в темноте", без каких-либо внутренних ощущений?» Неспособность науки ответить на этот вопрос свидетельствует о том, что сознание, возможно, не входит в обычную причинно-следственную матрицу Вселенной.</p><p>6) Вопрос Чалмерса с полным основанием можно задать в отношении всех когнитивных функций, не только зрительных, однако к аффективным функциям это не относится. Как можно испытывать чувство, не ощущая его? Как можно объяснить функциональный механизм аффекта, не объясняя, как и почему он заставляет нас что-то испытывать? Даже Фрейд был с этим согласен: «Ведь сущность чувства состоит в том, что оно чувствуется, то есть известно сознанию. Возможность бессознательности совершенно отпадает, таким образом, для чувств, ощущений и аффектов».</p><p>7) В связи с этим крайне интересно отметить, что функционирование коры сопровождается осознанностью только в том случае, если оно приводится в действие ретикулярной активирующей системой верхней части ствола мозга. Повреждение всего двух кубических миллиметров в этой области приводит к полному уничтожению сознания. По мнению многих ученых, это происходит потому, что ствол мозга управляет количественным уровнем сознания, или бодрствованием, но это мнение не выдерживает критики. Сознание, порождаемое верхней областью ствола мозга, обладает собственным качественным содержанием. Речь идет об аффекте. Поскольку корковое сознание во многом зависит от стволового сознания, аффект оказывается фундаментальной формой сознания. Чувствующий субъект в буквальном смысле формируется аффектом.</p><p>8) Аффект – это расширенная форма гомеостаза, базового биологического механизма, возникшего естественным путем при самоорганизации. Самоорганизующиеся системы выживают благодаря тому, что принимают ограниченный набор состояний; они не распадаются сами по себе. Этот императив выживания постепенно привел к эволюции сложных динамических механизмов, лежащих в основе интенциональности. Важно отметить, что самость самоорганизующихся систем обеспечивает им точку зрения от первого лица. Вот почему имеет смысл говорить о субъективности подобной системы: свои отклонения от жизнеспособных состояний система регистрирует сама для себя как потребности.</p><p>9) Аффект наделяет биологические потребности гедонистической валентностью, поэтому увеличение и уменьшение отклонения от гомеостатических точек равновесия (увеличение и уменьшение ошибок прогнозирования) ощущаются как неудовольствие и удовольствие соответственно. Каждая категория потребностей, а их существует великое множество, обладает собственным аффективным качеством, и каждая запускает программы действий, которые, как ожидается, вернут организм в его границы жизнеспособности. Эти активные состояния, то есть целенаправленные реакции на аффективные состояния, принимают форму врожденных рефлексов и инстинктов, которые постепенно дополняются обучением на основе опыта в соответствии с законом аффекта<a type="note" l:href="#c_473">{473}</a>. Ощущение организмом флуктуаций собственных потребностей дает возможность выбора, а следовательно, способствует выживанию в непредсказуемых условиях. В этом заключается биологическая функция переживаемого опыта.</p><p>10) Нельзя ощутить все потребности одновременно. Их расставляет по степени приоритетности треугольник принятия решений в среднем мозге, где текущие потребности (остаточные ошибки прогнозирования, количественно выраженные в виде свободной энергии) объединяются в ОВСВ и затем ранжируются в соответствии с текущими возможностями (отображающимися в виде двумерной «карты значимости» в четверохолмии). Это запускает усвоенные программы действий, которые разворачиваются в ожидаемых контекстах согласно глубокой иерархии предсказаний (генеративной модели расширенного переднего мозга). Действия, порождаемые приоритетными аффектами, являются произвольными, а значит, они подчиняются сиюминутным решениям, а не заданным ранее алгоритмам. Подобные решения ощущаются в экстероцептивном сознании, которое вписывает аффект в контекст. Решения принимаются на основе присвоения постоянно меняющихся весов точности (также известного как возбуждение, модуляции, постсинаптическое усиление) входящих сигналов ошибок, которые становятся значимыми в соответствии со степенью приоритетности потребностей, когда сигналы находятся в буфере рабочей памяти. Это происходит с целью минимизации неопределенности (максимизации уверенности) применительно к текущему прогнозу относительно того, как можно удовлетворить данную потребность. Это и есть реконсолидация. По утверждению Фрейда, «сознание возникает вместо следов памяти».</p><p>11) Достоверно эффективные решения приводят к долгосрочным уточнениям сенсомоторных прогнозов. Таким образом, экстероцептивное сознание – это постоянная прогностическая работа, цель которой – сформировать более глубокие (более определенные, менее осознанные) прогнозы в отношении того, каким образом могут быть удовлетворены потребности. Эта долговременная консолидация – и переход от декларативным к недекларативным системам памяти – требует уменьшения сложности прогностической модели для облегчения обобщаемости. Мы стремимся к автоматизму – абсолютной уверенности, но никогда не можем полностью ее достичь. Если нам это не удается, мы испытываем чувства. Поскольку мы никогда не добиваемся безошибочного прогноза, движущей силой по умолчанию (когда все в порядке) является ПОИСК – проактивное взаимодействие с неопределенностью с целью ее упреждающего устранения. Когда этому аффекту придается приоритетное значение, он ощущается как любопытство и интерес к окружающему миру.</p><p>12) Таковы каузальные механизмы сознания в обоих его проявлениях, неврологическом и психологическом, – в том, как это выглядит и как это ощущается. Их основные функции можно свести к законам природы, таким как закон Фристона<a l:href="#c_474" type="note">{474}</a>. Эти законы лежат в основе самоорганизации. Они ничуть не хуже могут объяснить, как и почему проактивное сопротивление энтропии (т. е. гибели) порождает субъективный опыт, чем другие естественно-научные законы способны объяснить другие природные явления. Сознание – это часть природы, и для его изучения можно применить математические методы.</p><p>13) Все известные системы, наделенные сознанием, – живые, но не все живые системы обладают сознанием. Точно так же все живые системы являются самоподтверждающимися, но не все самоподтверждающиеся системы – живые. Если изложенные здесь доводы верны, то в принципе можно создать искусственную самоподтверждающуюся систему, обладающую сознанием. То есть сознание можно сконструировать. Самые смелые мечты Гельмгольца и других членов Берлинского физического общества могут быть воплощены в жизнь. Однако нам следует постоянно подвергать сомнению наши мотивы, побудившие нас взяться за этот проект, принять коллективную ответственность за его потенциально вредные последствия и действовать с крайней осторожностью.</p></section><section><title><p>Приложение</p><p>Возбуждение и информация</p></title><p>В своем основополагающем труде «Возбуждение мозга и теория информации» Дональд Пфафф написал следующее (Pfaff, 2005, pp. 2–6):</p><cite><p>Удовлетворяя потребность в «источнике энергии» для совершения действий, возбуждение обусловливает запуск и поддержку мотивированного поведения у самых разнообразных видов. ‹…› Возбуждение, питая механизмы влечения, запускает поведение, в то время как конкретные мотивы и стимулы определяют те или иные действия животного. ‹…› В «Этологическом словаре» не только выделяется возбуждение в контексте циклов «сон – бодрствование», но и описывается общее состояние реактивности у животного, определяемое по интенсивности стимуляции, необходимой для запуска поведенческой реакции. Возбуждение «приводит животное из неактивного состояния в состояние готовности к действию». В отношении целенаправленного действия основоположник этологии Нико Тинберген говорил, что возбуждение обеспечивает моторную энергию для «стереотипного паттерна действий» в ответ на «знаковый стимул». Словарь не обходится и без понятий из области нейрофизиологии, так как в нем также рассматриваются уровни возбуждения, выявляемые на электроэнцефалограмме (ЭЭГ) коры. ‹…› Несколько поколений исследователей поведения теоретически и экспериментально подтвердили, что без понятия возбуждения невозможно объяснить запуск, интенсивность и постоянство поведенческих реакций. Возбуждение обеспечивает фундаментальную силу, дающую животным и людям способность к действию и реакции, что позволяет им осуществлять инстинктивные или выученные действия, направленные на целевой объект. Интенсивность приобретенной реакции зависит от возбуждения и влечения. Хебб считал состояние генерализованной активации основополагающим для оптимального выполнения когнитивных задач. Даффи заходит еще дальше, используя понятие «активация» для объяснения значительной части поведения животных.</p></cite><p>Анализ ключевых компонентов, проведенный самим Пфаффом, предполагает, что в обширном массиве данных доля поведения, которое может объясняться генерализованным возбуждением, составляет от 30 до 45&#xFE6A;.</p><cite><p>[По мнению Элизабет Даффи], количественные физиологические или физические измерения позволят применить математический подход к этому аспекту науки о поведении. ‹…› Кэннон представил автономную нервную систему как необходимый механизм, посредством которого возбуждение подготавливает животное к мышечной деятельности. Целые теории эмоций основывались на активации поведения. ‹…› Мальмо свел все эти материалы воедино, ссылаясь на показатели ЭЭГ и физиологические данные, которые вместе с результатами исследований поведения позволяют сделать вывод, что активация и возбуждение являются ведущими компонентами, определяющими все механизмы поведения. ‹…› Классическая проблема, связанная с возбуждением, – выяснить, каким образом внутренние и внешние воздействия активируют мозг и поведение, будь то у человека или других животных, в лаборатории или в естественных этологических условиях. Важно переформулировать и решить эту проблему, так как мы имеем дело с чувствительностью к среде – одному из основополагающих условий выживания животного. Более того, пришло время переформулировать и решить эту проблему именно сейчас, поскольку новые инструменты нейробиологии, генетики и вычислительной техники открывают новые, доселе невозможные подходы к поведенческим состояниям. ‹…› Объяснение возбуждения позволит нам понять поведенческие состояния, скрывающиеся за огромным количеством специфических механизмов поведенческих реакций. Чрезвычайно важно не только одновременно провести анализ всех многочисленных видов поведения, но и прояснить механизмы поведенческих состояний, что позволяет также понять настроение и темперамент. Иными словами, нейробиология XX в. была направлена преимущественно на объяснение специфики конкретных связей между стимулом и реакцией. Теперь мы в состоянии раскрыть механизмы целых классов реакций, связанных с управлением состоянием. Важнейшие из них – это механизмы, определяющие уровень возбуждения. ‹…› Любое истинно универсальное определение возбуждения должно быть элементарным и фундаментальным, простейшим и универсальным, а также не выводиться из высших функций ЦНС. Оно не может ограничиваться частными, временными условиями или параметрами. Например, оно не может ограничиваться объяснением реакций на стимулы только одной модальности. Оно должно включать также преднамеренную моторную деятельность и эмоциональные реакции. Поэтому я предлагаю следующее рабочее определение как интуитивно приемлемое и способное обеспечить точные количественные измерения: <emphasis>«генерализованное возбуждение повышено у человека или животного, которые (С) более восприимчивы к любым сенсорным стимулам, отличаются (М) большей моторной активностью и (Э) большей эмоциональной реактивностью</emphasis>. Это конкретное определение самой фундаментальной силы в нервной системе. ‹…› Все три компонента поддаются точному измерению. ‹…› Несомненно, у генерализованного возбуждения имеется нейроанатомическая основа, существуют нейроны, последовательности импульсов которых вызывают возбуждение, и гены, утрата которых ему препятствует. Поэтому… генерализованное возбуждение является поведенческим состоянием, обусловленным нейронными цепями возбуждения, их электрофизиологическими механизмами и генетическими факторами. То, что эти механизмы порождают сенсорную восприимчивость (С), моторную реактивность (М) и эмоциональную реактивность (Э), указанные в нашем определении, подтверждает существование генерализованной функции возбуждения и достоверность ее рабочего определения.</p></cite><p>Пфафф продолжает: «Так как возбуждение ЦНС обусловлено неожиданностью и непредсказуемостью, его верная количественная оценка зависит от математических законов <emphasis>информации</emphasis>» (с. 13, курсив мой. – <emphasis>М. С.).</emphasis> Как он объясняет, уравнение Шеннона (1948) делает информацию измеримой:</p><cite><p>Если какое-либо событие происходит с абсолютной регулярностью, как, например, стук метронома, следующее событие (следующий стук) не сообщает нам ничего нового. Крайне высока вероятность (<emphasis>p</emphasis>), что оно произойдет через точно такой же промежуток времени. ‹…› У нас нет неуверенности в том, что через определенный промежуток времени это событие произойдет. В уравнении Шеннона информация, связанная с каждым событием, обратно пропорциональна его вероятности. Иными словами, чем больше у нас неуверенности в том, что событие произойдет, тем больше информации передается, когда оно происходит. ‹…› Когда все события в некоем наборе событий равновероятны, значение информации максимально. Беспорядок максимально увеличивает приток информации. В термодинамике технический термин для обозначения беспорядка в уравнении Шеннона – это энтропия. Шеннон обозначал энтропию буквой <emphasis>H</emphasis>. ‹…› Информационное содержание, внутренне присущее событию <emphasis>x</emphasis>, равняется:</p></cite><image l:href="#22"/><empty-line/><p>где <emphasis>p</emphasis>(<emphasis>x</emphasis>) – вероятность события <emphasis>x</emphasis>.</p><empty-line/><p>Пфафф делает следующие выводы (с. 19–20):</p><cite><p>Будь то низшее животное или человек, для возбуждения ему требуется какое-то изменение в [интероцептивной или экстероцептивной] среде. С изменением должна появляться определенная неуверенность по поводу состояния среды. В количественном отношении предсказуемость снижается в той же степени, в которой выражена неопределенность. С учетом этих соображений можно, опираясь на него [уравнение Шеннона], утверждать, что чем менее предсказуема среда и чем выше энтропия, тем больше информации доступно. Возбуждение мозга и поведение, равно как и информационные расчеты, нераздельно связаны.</p></cite><p>Иными словами, неизвестные, неожиданные, неупорядоченные и необычные (высокоинформативные) стимулы порождают и поддерживают реакции возбуждения (с. 23).</p><cite><p>За исследованиями поведения и нейрофизиологическими данными всегда стояла теория информации. Во-первых, давайте рассмотрим с точки зрения очевидной и простой логики, что нужно, чтобы побудить человека или животное к действию. Во-вторых, рассмотрим, что требуется для распознавания знакомого стимула (приобретения привычки) и уделения особого внимания новому стимулу. В-третьих, отметим, что с точки зрения экспериментатора теория информации обеспечивает методы расчета значимого содержания последовательностей импульсов и количественной оценки когнитивной нагрузки в определенных ситуациях внешней среды. Можно поставить новые вопросы: насколько искаженным должно быть поле сенсорных стимулов, чтобы возникло чувство новизны? Какая степень обобщения конкретного типа стимула допускается для данного типа реакции? Подход, основанный на теории информации, поможет нам превратить сочетание генетики, нейрофизиологии и исследований поведения в количественную науку. Мы сможем использовать «математику возбуждения» для анализа нейробиологических механизмов.</p></cite><p>В конце концов Пфафф приходит к следующему заключению (с. 138–145):</p><cite><p>Системы возбуждения ЦНС героически сражаются против второго закона термодинамики весьма своеобразным способом. Они избирательно реагируют на ситуации внешней среды, которым свойственна высокая энтропия – высокий уровень неопределенности, а следовательно, и информационного содержания. Но в ходе своей реакции системы возбуждения ЦНС эффективно сокращают энтропию, сжимая всю эту информацию в единый закономерный ответ. ‹…› Нейробиология возбуждения – наука об изменчивости, неопределенности, непредсказуемости и неожиданности, а значит, об информации. На данный момент во всех исследованиях механизмов возбуждения ЦНС – нейроанатомических, физиологических, генетических и поведенческих – использование понятий теории информации оказалось полезным. Информационная математика обеспечивает способы классификации реакций на естественные стимулы. Нервные клетки фактически кодируют вероятности и неопределенности, в результате чего они могут руководить поведением в непредвиденных обстоятельствах. Само возбуждение ЦНС полностью зависит от изменчивости, неопределенности, непредсказуемости и неожиданности. Важному феномену привыкания – снижению интенсивности реакции при повторе одного и того же стимула – уделяется большое внимание в нейрофизиологии, науке о поведении и физиологии автономной нервной системы, и их данные свидетельствуют о том, что уменьшение информационного содержания приводит к снижению возбуждения ЦНС. Таким образом, теория возбуждения и теория информации как будто бы были созданы друг для друга.</p></cite><p>Важно понимать, что информационная математика объясняет поведение нейронов и в том, что касается процессов возбуждения, и в том, что касается процессов научения, совместное действие которых определяет <emphasis>деятельность</emphasis> мозга. Поэтому, хотя «информация» не является физиологическим понятием, мы имеем все основания с ее помощью объяснить физиологическую активность мозга. Это <emphasis>функция</emphasis>, которая подвергается естественному отбору в ходе эволюции, а физиологические фенотипы – это ее следствие.</p></section><section><title><p>Благодарности</p></title><p>Благодарю своих друзей и коллег за то, что прочитали все варианты этой книги: это Ричард Астор, Николай Аксмахер, Саманта Брукс, Эйми Доллман, Джордж Эллис, Карл Фристон, Элиза Кентридж (которая не просто друг), Джо Криклер, Джошуа Мартин, Лоис Оппенгейм, Джонатан Шок, Пиппа Скотнес и Доуи ван дер Геевер. Особенную признательность выражаю Эду Лейку, который значительно улучшил текст этой книги, – никогда ранее не встречал столь усердного редактора. К печати рукопись подготовил Тревор Хорвуд при участии Тима Джеймса.</p><p>Хочу также поблагодарить сэра Сидни Кентриджа, предоставившего мне свой дом в Чейли, где в зимние сезоны 2018/19 и 2019/20 гг. была написана основная часть этой книги. За кулисами, как всегда, присутствовали мои отважные помощницы – Пола Баркей и Элени Пантелис. Эта книга, как и большинство других, написанных мной, не появилась бы без их участия.</p></section><section><title><p>Рекомендуем книги по теме</p></title><image l:href="#23"/><empty-line/><p><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=69284665"><strong>Быть собой: Новая теория сознания</strong></a></p><p><strong>Анил Сет</strong></p><empty-line/><image l:href="#24"/><empty-line/><p><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=70982611"><strong>Иллюзия себя. Что говорит нейронаука о нашем самовосприятии</strong></a></p><p><strong>Грегори Бернс</strong></p><empty-line/><image l:href="#25"/><empty-line/><p><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=63172803"><strong>Наука сознания. Современная теория субъективного опыта</strong></a></p><p><strong>Майкл Грациано</strong></p><empty-line/><image l:href="#26"/><empty-line/><p><a l:href="http://litres.ru/pages/biblio_book/?art=68928168"><strong>Метазоа: Зарождение разума в животном мире</strong></a></p><p><strong>Питер Годфри-Смит</strong></p></section><section><title><p>Библиография</p></title><p>Abbott, A. (2020), What animals really think. <emphasis>Nature</emphasis>, 584: 182–5</p><p>Absher, J. and Benson, D. (1993), Disconnection syndromes: an overview of Geschwind's contributions. <emphasis>Neurology,</emphasis> 43: 862–7</p><p>Abu-Hassan, K., Taylor, J., Morris, P. et al. (2019), Optimal solid state neurons. <emphasis>Nature Communications,</emphasis> 10: 5309</p><p>Adams, R., Shipp, S. and Friston, K. (2013), Predictions not commands: active inference in the motor system. <emphasis>Brain Structure and Function,</emphasis> 218: 611–43</p><p>Addis, D., Wong, A. and Schacter, D. (2007), Remembering the past and imagining the future: common and distinct neural substrates during event construction and elaboration. <emphasis>Neuropsychologia,</emphasis> 45: 1363–77</p><p>Ainley, V., Apps, M. A. J., Fotopoulou, A. and Tsakiris, M. (2016), 'Bodily precision': a predictive coding account of individual differences in interoceptive accuracy. <emphasis>Philosophical Transactions</emphasis> of the Royal Society of London, B, 371: (1708) doi.org/10.1098/rstb.2016.0003</p><p>Alboni, P. (2014), Vasovagal syncope as a manifestation of an evolutionary selected trait. <emphasis>Journal of Atrial Fibrillation,</emphasis> 7: 1035 Aserinsky, E. and Kleitman, N. (1953), Regularly occurring periods of eye motility, and concomitant phenomena, during sleep. <emphasis>Science,</emphasis> 118: 273–4</p><p>Ashby, W. (1947), Principles of the self-organizing dynamic system. <emphasis>Journal of General Psychology,</emphasis> 37: 125–8</p><p>Atkinson, R. and Shiffrin, R. (1971), The control of short-term memory. <emphasis>Scientific American,</emphasis> 225: 82–90</p><p>Baars, B. (1989), A Cognitive Theory of Consciousness. Cambridge: Cambridge University Press</p><p>Baars, B. (1997), In the Theatre of Consciousness. Oxford: Oxford University Press</p><p>Bailey, P. and Davis, E. (1942), The syndrome of obstinate progression in the cat. <emphasis>Experimental Biology and Medicine,</emphasis> 52: 307</p><p>Bargh, J. and Chartrand, T. (1999), The unbearable automaticity of being. <emphasis>American Psychologist</emphasis>, 54: 462–79</p><p>Barrett, L. F. (2017), How Emotions are Made: The Secret Life of the Brain. New York: Houghton Mifflin Harcourt</p><p>Bastos, A., Usrey, W., Adams, R. et al. (2012), Canonical microcircuits for predictive coding. <emphasis>Neuron,</emphasis> 76: 695–711</p><p>Bastos, A., Vezoli, J., Bosman, C. et al. (2015), Visual areas exert feedforward and feedback influences through distinct frequency channels. <emphasis>Neuron,</emphasis> 85: 390–401</p><p>Bayes, T. (1763), An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. [Communicated by Mr. Price, in a letter to John Canton.] <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London</emphasis>, 53: 370–418</p><p>Bechtel, W. and Richardson, R. (1998), Vitalism. In E. Craig (ed.), Routledge Encyclopedia of Philosophy, 9. London: Routledge, pp. 639–43</p><p>Bentley, B., Branicky, R., Barnes, C. et al. (2016), The multilayer connectome of Caenorhabditis elegans. <emphasis>PLOS Computational Biology</emphasis>, 12: e1005283, doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005283</p><p>Berlin, H. (2011), The neural basis of the dynamic unconscious. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 13: 5–31</p><p>Berlin, H. (2013), The brainstem begs the question: 'petitio principii'. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 15: 25–9</p><p>Berridge, K. (2003), Pleasures of the brain. <emphasis>Brain and Cognition,</emphasis> 52: 106–28</p><p>Besharati, S., Forkel, S. J., Kopelman, M., Solms, M., Jenkinson, P. M. and Fotopoulou, A. (2014), The affective modulation of motor awareness in anosognosia for hemiplegia: behavioural and lesion evidence. <emphasis>Cortex</emphasis>, 61: 127–40</p><p>Besharati, S., Forkel, S., Kopelman, M., Solms, M., Jenkinson, P. and Fotopoulou, A. (2016), Mentalizing the body: spatial and social cognition in anosognosia for hemiplegia. <emphasis>Brain,</emphasis> 139: 971–85</p><p>Besharati, S., Fotopoulou, A. and Kopelman, M. (2014), What is it like to be confabulating? In A. L. Mishara, A. Kranjec, P, Corlett, P. Fletcher and M. A. Schwartz (eds.), Phenomenological Neuropsychiatry, How Patient Experience Bridges Clinic with Clinical Neuroscience. New York: Springer</p><p>Bienenstock, E., Cooper L. and Munro P. (1982), Theory for the development of neuron selectivity: orientation specificity and binocular interaction in visual cortex. <emphasis>Journal of Neuroscience,</emphasis> 2: 32–48</p><p>Blake, Y., Terburg, D., Balchin, R., van Honk, J. and Solms, M. (2019), The role of the basolateral amygdala in dreaming, <emphasis>Cortex,</emphasis> 113: 169–83, doi.org/10.1016/j.cortex.2018.12.016</p><p>Block, N. (1995), On a confusion about a function of consciousness. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 18: 227–87</p><p>Blomstedt, P., Hariz, M., Lees, A. et al. (2008), Acute severe depression induced by intraoperative stimulation of the substantia nigra: a case report. <emphasis>Parkinsonism and Related Disorders</emphasis>, 14: 253–6</p><p>Bogen, J. (1995), On the neurophysiology of consciousness: 1. An overview. <emphasis>Consciousness and Cognition</emphasis>, 4: 52–62</p><p>Bouton, C., Shaikhouni, A., Annetta, N. et al. (2016), Restoring cortical control of functional movement in a human with quadriplegia. <emphasis>Nature,</emphasis> 533: 247–50</p><p>Bowlby, J. (1969), Attachment. London: Hogarth Press. Рус. изд.: Боулби, Джон. Привязанность / Пер. с англ. Н. Г. Григорьевой и Г. В. Бурменской. – М.: Гардарики, 2003.</p><p>Braun, A. (1999), The new neuropsychology of sleep. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 2: 196–201</p><p>Braun, A., Balkin, T., Wesenten, N. et al. (1997), Regional cerebral blood flow throughout the sleep-wake cycle. An H2(15) O PET study. <emphasis>Brain,</emphasis> 120: 1173–97</p><p>Brentano, F. (1874), Psychologie vom empirischen Standpunkte. Leipzig: Duncker and Humbolt</p><p>Broca, P. (1861), Sur le principe des localisations c&#xE9;r&#xE9;brales. <emphasis>Bulletin de la Soci&#xE9;t&#xE9; d'Anthropologie</emphasis>, 2: 190–204</p><p>Broca, P. (1865), Sur le si&#xE8;ge de la facult&#xE9; du langage articul&#xE9;. <emphasis>Bulletin de la Soci&#xE9;t&#xE9; d'Anthropologie</emphasis>, 6: 377–3</p><p>Brown, H., Adams, R., Parees, I., Edwards, M. and Friston, K. (2013), Active inference, sensory attenuation and illusions. <emphasis>Cognitive Processing</emphasis>, 14: 411–27</p><p>Cameron-Dow, C. (2012), Do dreams protect sleep? Testing the Freudian hypothesis of the function of dreams. MA dissertation, University of Cape Town</p><p>Campbell, A. (1904), Histological studies on the localisation of cerebral function. <emphasis>The Journal of Mental Science,</emphasis> 50: 651–9</p><p>Capogrosso, M., Milekovic, T., Borton, D. et al. (2016), A brain–spine interface alleviating gait deficits after spinal cord injury in primates. <emphasis>Nature,</emphasis> 539: 284–8</p><p>Carhart-Harris, R. (2018), The entropic brain – revisited. <emphasis>Neuropharmacology,</emphasis> 142: 167–78</p><p>Carhart-Harris, R. and Friston, K. (2010), The default-mode, ego-functions and free-energy: a neurobiological account of Freudian ideas. <emphasis>Brain,</emphasis> 133: 1265–83</p><p>Carhart-Harris, R., Leech, R., Hellyer, P. et al. (2014), The entropic brain: a theory of conscious states informed by neuroimaging research with psychedelic drugs. <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience,</emphasis> 8: Article 20</p><p>Chabris, C. and Simons, D. (2010), The Invisible Gorilla: and Other Ways Our Intuitions Deceive Us. London: Crown Publishers/Random House</p><p>Chalmers, D. (1995a), Facing up to the problem of consciousness. <emphasis>Journal of Consciousness Studies</emphasis>, 2: 200–219</p><p>Chalmers, D. (1995b), Absent qualia, fading qualia, dancing qualia. In T. Metzinger (ed.), Conscious Experience. Paderborn: Ferdinand Schoningh, pp. 309–28</p><p>Chalmers, D. (1996), The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory. New York: Oxford University Press. Рус. изд.: Чалмерс, Дэвид. Сознающий ум: В поисках фундаментальной теории / Пер. с англ. В. В. Васильева. – М.: УРСС, 2013.</p><p>Chalmers, D. (2003), Consciousness and its place in nature. In S. Stich and T. Warfield (eds.), Blackwell Guide to the Philosophy of Mind. London: Blackwell, pp. 102–42</p><p>Chalmers, D. (2011), A computational foundation for the study of cognition. <emphasis>Journal of Cognitive Science,</emphasis> 12: 325–59</p><p>Charcot J-M. (1883), Un cas de suppression brusque et isol&#xE9;e de la vision mentale des signes et des objets (formes et couleurs). <emphasis>Le progr&#xE8;s m&#xE9;dical</emphasis>, 11: 568</p><p>Chew, Y., Tanizawa, Y., Cho, Y. et al. (2018), An afferent neuropeptide system transmits mechanosensory signals triggering sensitization and arousal in C. elegans. <emphasis>Neuron,</emphasis> 99: 1233–46</p><p>Cisek, P. and Kalaska, J. (2010), Neural mechanisms for interacting with a world full of action choices. <emphasis>Annual Review of Neuroscience</emphasis>, 33: 269–98</p><p>Clapar&#xE8;de, E. (1911), Recognition et moiti&#xE9;. <emphasis>Archives of Psychology Gen&#xE8;ve</emphasis>, 11: 79–90</p><p>Clark, A. (2015), Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind. New York: Oxford University Press</p><p>Clark, A. (2017), Busting out: predictive brains, embodied minds, and the puzzle of the evidentiary veil. <emphasis>Nous,</emphasis> 51: 727–53</p><p>Coenen, A. (2007), Consciousness without a cortex, but what kind of consciousness is this? <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 30: 87–8</p><p>Coenen, V., Bewernick, B., Kayser, S. et al. (2019), Superolateral medial forebrain bundle deep brain stimulation in major depression: a gateway trial. <emphasis>Neuropsychopharmacology</emphasis>, 44: 1224–32, doi.org/10.1038/s41386–019–0369–9</p><p>Colby, K., Watt, J. and Gilbert, J. (1966), A computer method of psychotherapy. <emphasis>Journal of Nervous and Mental Disease,</emphasis> 142: 148–52</p><p>Cole, S., Fotopoulou, A., Oddy, M. and Moulin, C. (2014), Implausible future events in a confabulating patient with an anterior communicating artery aneurysm. <emphasis>Neurocase</emphasis>, 20: 208–24</p><p>Collinger J., Wodlinger, B., Downey, J. et al. (2013), High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. <emphasis>The Lancet,</emphasis> 381: 557–64</p><p>Coltheart, M. and Turner, M. (2009), Confabulation and delusion. In W. Hirstein (ed.), Confabulation: Views from Neuroscience, Psychiatry, Psychology and Philosophy. New York: Oxford University Press, p. 173</p><p>Conant, R. and Ashby, W. (1970), Every good regulator of a system must be a model of that system. <emphasis>International Journal of Systems Science</emphasis>, 1: 89–97</p><p>Coren, S. and Porac, C. (1974), The fading of stabilized images: Eye movements and information processing. <emphasis>Perception &amp; Psychophysics</emphasis>, 16: 529–34</p><p>Corlett, P. and Fletcher, P. (2014), Computational psychiatry: a Rosetta Stone linking the brain to mental illness. <emphasis>The Lancet Psychiatry,</emphasis> 1: 399–402</p><p>Craig, A. D. (2009), How do you feel – now? The anterior insula and human awareness. <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>, 10: 59–70</p><p>Craig, A. D. (2011), Significance of the insula for the evolution of human awareness of feelings from the body. <emphasis>Annals of the New York Academy of Sciences</emphasis>, 1225: 72–82</p><p>Crick, F. (1994), The Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul. New York: Charles Scribner's Sons</p><p>Crick, F. (2004), Foreword to C. Koch, The Quest for Consciousness: A Neurobiological Approach. Englewood, CO: Roberts and Company</p><p>Crick, F. and Koch, C. (1990), Towards a neurobiological theory of consciousness. <emphasis>Seminars in Neuroscience</emphasis>, 2: 263–75</p><p>Crucianelli, L., Krah, C., Jenkinson, P. and Fotopoulou, A. (2017), Interoceptive ingredients of body ownership: affective touch and cardiac awareness in the rubber hand illusion. <emphasis>Cortex,</emphasis> 104: 180–92, doi.org/10.1016/j.cortex.2017.04.018</p><p>&#xC7;ukur, T., Nishimoto, S., Huth, A. and Gallant J. (2013), Attention during natural vision warps semantic representation across the human brain. <emphasis>Nature Neuroscience,</emphasis> 16: 763–70</p><p>Dahan, L., Astier, B., Vautrelle, N. et al. (2007), Prominent Burst Firing of Dopaminergic Neurons in the Ventral Tegmental Area during Paradoxical Sleep. <emphasis>Neuropsychopharmacology,</emphasis> 32: 1232–41</p><p>Damasio, A. (1994), Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. New York: Putnam</p><p>Damasio, A. (2018), The Strange Order of Things: Life, Feeling, and the Making of Cultures. London: Penguin Random House</p><p>Damasio, A. and Carvalho, G. (2013), The nature of feelings: evolutionary and neurobiological origins. <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>, 14: 143–52</p><p>Damasio, A. and Damasio, H. (1989), Lesion Analysis in Neuropsychology. New York: Oxford University Press</p><p>Damasio, A., Damasio, H. and Tranel, D. (2013), Persistence of feelings and sentience after bilateral damage of the insula. <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis>, 23: 833–46</p><p>Damasio, A., Grabowski, T., Bechara, A. et al. (2000), Subcortical and cortical brain activity during the feeling of self-generated emotions. <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis>, 3: 1049–56</p><p>Darwin, C. (1859), On the Origin of Species. London: John Murray. Рус. изд.: Дарвин Ч. Происхождение видов / Пер. с 6-го англ. изд. К. А. Тимирязева и др. // Собр. соч.: В 9 т. Т. 3. – М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1939. С. 253–680; Дарвин Ч. Происхождение видов путем естественного отбора / Пер. с 6-го англ. изд. [Лондон, 1872] / Изд. подг. Я. М. Галл, отв. ред. А. Л. Тахтаджян. – СПб.: Наука, 1991.Darwin, C. (1872), The Expression of Emotions in Man and Animals. London: John Murray. Рус. изд.: Дарвин Ч. Выражение эмоций у животных и человека / Пер. со 2-го англ. изд. В. О. Ковалевского и др. // Собр. соч.: В 9 т. Т. 5 / Под ред. Е. Н. Павловского. – М.: Изд-во АН СССР, 1953. С. 691–920.</p><p>Davies, P. (2019), The Demon in the Machine: How Hidden Webs of Information are Solving the Mystery of Life. London: Allen Lane</p><p>Debiec, J., Doyere, V., Nader, K. and LeDoux, J. (2006), Directly reactivated, but not indirectly reactivated, memories undergo reconsolidation in the amygdala. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, 103: 3428–33</p><p>Decety, J. and Fotopoulou, A. (2015), Why empathy has a beneficial impact on others in medicine: unifying theories. <emphasis>Frontiers in Behavioral Neuroscience</emphasis>, 8: 457</p><p>Dehaene, S. and Changeux, J.-P. (2005), Ongoing spontaneous activity controls access to consciousness: a neuronal model for inattentional blindness. <emphasis>PLOS Biology,</emphasis> 3: e141</p><p>Dehaene, S. and Changeux, J.-P. (2011), Experimental and theoretical approaches to conscious processing. <emphasis>Neuron,</emphasis> 70: 200–227</p><p>Dehaene, S. and Naccache, L. (2001), Towards a cognitive neuroscience of consciousness: basic evidence and a workspace framework. <emphasis>Cognition</emphasis>, 79: 1–37</p><p>Dement, W. and Kleitman, N. (1957), The relation of eye movements during sleep to dream activity: an objective method for the study of dreaming. <emphasis>Journal of Experimental Psychology,</emphasis> 53: 339–46</p><p>Depaulis, A. and Bandler, R. (1991), The Midbrain Periaqueductal Gray Matter: Functional, Anatomical, and Neurochemical Organization. New York: Plenum Press</p><p>Ditchburn, R. and Ginsborg, B. (1952), Vision with a stabilized retinal image, <emphasis>Nature,</emphasis> 170: 36–7</p><p>Domhoff, W. (2017), The Emergence of Dreaming: Mind-Wandering, Embodied Simulation, and the Default Network. New York: Oxford University Press</p><p>Du Bois-Reymond, E. (1848–84), Untersuchungen &#xFC;ber thierische Electricit&#xE4;t, 2. Berlin: Reimer Du Bois-Reymond, E., ed. (1918), Jugendbriefe von Emil Du Bois-Reymond an Eduard Hallmann, zu seinem hundertsten Geburtstag, dem 7. November 1918. Berlin: Reimer</p><p>Dudai, Y. (2000), The shaky trace. <emphasis>Nature</emphasis>, 406: 686–7</p><p>Edelman, G. (1990), The Remembered Present: A Biological Theory of Consciousness. New York: Basic Books</p><p>Edlow, B., Takahashi, E., Wu, O. et al. (2012), Neuroanatomic connectivity of the human ascending arousal system critical to consciousness and its disorders. <emphasis>Journal of Neuropathology and Experimental Neurology</emphasis>, 71: 531–46</p><p>Einstein, A. (1905), ber einen die Erzeugung und Verwandlung des Lichtes betreffenden heuristischen Gesichtspunkt. <emphasis>Annalen der Physik</emphasis>, 17: 132–48</p><p>Eisenberger, N. (2012), The neural bases of social pain: evidence for shared representations with physical pain. <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis>, 74: 126–35</p><p>Ekman, P., Friesen, W., O'Sullivan, M. et al. (1987), Universals and cultural differences in the judgements of facial expressions of emotion. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis>, 53: 712–17</p><p>Ellis, G. and Solms, M. (2018), Beyond Evolutionary Psychology: How and Why Neuropsychological Modules Arise. Cambridge: Cambridge University Press</p><p>England, J. (2013), Statistical physics of self-replication. <emphasis>Journal of Chemical Physics</emphasis>, 139: 121923, doi.org/10.1063/1.4818538</p><p>Ethier, C., Oby, E., Bauman, M. and Miller, L. (2012), Restoration of grasp following paralysis through brain-controlled stimulation of muscles. <emphasis>Nature,</emphasis> 485: 368–71</p><p>Ezra, M., Faull, O., Jbabdi, S. and Pattinson, K. (2015), Connectivity-based segmentation of the periaqueductal gray matter in human with brainstem optimized diffusion MRI. <emphasis>Human Brain Mapping</emphasis>, 36: 3459–71</p><p>Feldman, H. and Friston, K. J. (2010), Attention, uncertainty, and freeenergy. <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience,</emphasis> 4: 215, doi.org/10.3389/fnhum.2010.00215</p><p>Ferrarelli, F. and Tononi, G. (2011), The thalamic reticular nucleus and schizophrenia. <emphasis>Schizophrenia Bulletin</emphasis>, 37: 306–15</p><p>Fischer, D., Boes, A., Demertzi, A. et al. (2016), A human brain network derived from coma-causing brainstem lesions. <emphasis>Neurology,</emphasis> 87: 2427–34</p><p>Flechsig, P. (1901), Developmental (mylogenetic) localisation of the cerebral cortex in the human subject. <emphasis>The Lancet,</emphasis> 2: 1027–9</p><p>Flechsig, P. (1905), Gehirnphsyiologie und Willenstheorien. Fifth International Psychology Congress, Rome, pp. 73–89. In G. von Bonin (ed.), Some Papers on the Cerebral Cortex. Springfield, IL: Charles C. Thomas, pp. 181–200</p><p>Forrester, G., Davis, R., Mareschal, D. et al. (2018), The left cradling bias: an evolutionary facilitator of social cognition? <emphasis>Cortex,</emphasis> 118: 116–31, doi.org/10.1016/j.cortex.2018.05.011</p><p>Fotopoulou, A. (2008), False-selves in neuropsychological rehabilitation: the challenge of confabulation. <emphasis>Neuropsychological Rehabilitation</emphasis>, 18: 541–65</p><p>Fotopoulou, A. (2009), Disentangling the motivational theories of confabulation. In W. Histein (ed.), Confabulation: Views from Neurology, Psychiatry, and Philosophy. New York: Oxford University Press</p><p>Fotopoulou, A. (2010a), The affective neuropsychology of confabulation and delusion. <emphasis>Cognitive Neuropsychiatry</emphasis>, 15: 38–63</p><p>Fotopoulou, A. (2010b), The affective neuropsychology of confabulation and delusion. In R. Langdon and M. Turner (eds.), Confabulation and Delusion, New York: Psychology Press, pp. 38–63</p><p>Fotopoulou, A. (2013), Beyond the reward principle: consciousness as precision seeking. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 15: 33–8</p><p>Fotopoulou, A. and Conway, M. (2004), Confabulation pleasant and unpleasant. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 6: 26–33</p><p>Fotopoulou, A., Conway, M., Birchall, D., Griffiths, P. and Tyrer, S. (2007), Confabulation: revising the motivational hypothesis. <emphasis>Neurocase</emphasis>, 13: 6–15</p><p>Fotopoulou, A., Conway, M. and Solms, M. (2007), Confabulation: motivated reality monitoring. <emphasis>Neuropsychologia,</emphasis> 45: 2180–90</p><p>Fotopoulou, A., Conway, M., Solms, M., Kopelman, M. and Tyrer, S. (2008a), Self-serving confabulation in prose recall. <emphasis>Neuropsychologia,</emphasis> 46: 1429–41</p><p>Fotopoulou, A., Conway, M., Tyrer, S., Birchall, D., Griffiths, P. and Solms, M. (2008b), Is the content of confabulation positive? An experimental study. <emphasis>Cortex,</emphasis> 44: 764–72.</p><p>Fotopoulou, A., Solms, M. and Turnbull, O. (2004), Wishful reality distortions in confabulation: a case report. <emphasis>Neuropsychologia,</emphasis> 42: 727–44</p><p>Fotopoulou, A. and Tsakiris, M. (2017), Mentalizing homeostasis: the social origins of interoceptive inference. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 19: 3–76</p><p>Frank, J. (1946), Clinical survey and results of 200 cases of prefrontal leucotomy. <emphasis>The Journal of Mental Sciences</emphasis>, 92: 497–508</p><p>Frank, J. (1950), Some aspects of lobotomy (prefrontal leucotomy) under psychoanalytic scrutiny. <emphasis>Psychiatry</emphasis>, 13: 45–52</p><p>Frank, M. (2005), Dynamic dopamine modulation in the basal ganglia: A neurocomputational account of cognitive deficits in medicated and nonmedicated Parkinsonism. <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience</emphasis>, 1: 51–72</p><p>Freud, S. (1883), Einleitung in der Nervenpathologie. Unpublished book manuscript. Washington, DC: Library of Congress</p><p>Freud, S. (1886), Report on my studies in Paris and Berlin. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 1. London: Hogarth, pp. 1–15</p><p>Freud, S. (1888), Gehirn. I. Anatomie des Gehirns. In A. Villaret (ed.), Handw&#xF6;rterbuch der gesamten Medizin, 1. Stuttgart: Ferdinand Enke, pp. 684–91</p><p>Freud, S. (1891), On Aphasia. New York: International Universities Press Freud, S. (1893a), Charcot. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 3. London: Hogarth, pp. 11–23. Рус. изд.: Фрейд 2017b – Фрейд, Зигмунд. К трактовке афазий / Пер. с нем. М. М. Бочкаревой. – Ижевск: ERGO, 2017.</p><p>Freud, S. (1893b), Some points for a comparative study of organic and hysterical motor paralyses. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 1. London: Hogarth, pp. 155–72. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Несколько замечаний к сравнительному исследованию органических и истерических моторных параличей / Пер. с франц. Т. И. Беловой. – Ижевск: ERGO, 2016.</p><p>Freud, S. (1894), The neuro-psychoses of defence. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 3. London: Hogarth, pp. 45–61. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Невропсихозы защиты / Пер. с нем. М. М. Бочкаревой. – Ижевск: ERGO, 2018.</p><p>Freud, S. (1895), Studies on hysteria. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 2. London: Hogarth. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд; Брейер, Йозеф. Исследования истерии / Пер. с нем. С. Панкова // Фрейд, Зигмунд. Собр. соч. в 26 т. Т. 1. – СПб.: ВЕИП, 2005. С. 17–365.</p><p>Freud, S. (1900), The interpretation of dreams. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 4 and 5. London: Hogarth. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Толкование сновидений / Пер. с 3-го доп. изд. М. К. – М.: Современные проблемы, 1913.</p><p>Freud, S. (1901), The psychopathology of everyday life. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 6. London: Hogarth. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Психопатология обыденной жизни / Пер. с нем. В. Медема. – М.: Современные проблемы, 1923.</p><p>Freud, S. (1912), A note on the unconscious in psycho-analysis. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 12. London: Hogarth, pp. 255–66. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Некоторые замечания относительно понятия «бессознательное» в психоанализе // Лейбин В. М. Зигмунд Фрейд, психоанализ и русская мысль. – М.: Республика, 1994. С. 29–34.</p><p>Freud, S. (1914), On narcissism: an introduction. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 14. London: Hogarth, pp. 67–102. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. О нарциссизме // Фрейд, Зигмунд. Очерки по психологии сексуальности / Пер. с нем. М. В. Вульфа; предисл. И. Д. Ермакова. – Минск: БелСЭ, 1990. С. 102–126.</p><p>Freud, S. (1915a), Instincts and their vicissitudes. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 14. London: Hogarth, pp. 117–40. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Влечения и их судьба / Пер. с нем. М. В. Вульфа // Фрейд, Зигмунд. Влечения и их судьба: Сб. – М.: ЭКСМО, 1999. С. 115–150.</p><p>Freud, S. (1915b), The unconscious. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 14. London: Hogarth, pp. 166–204. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Бессознательное [Пер. с нем. М. В. Вульфа] // Фрейд, Зигмунд. Основные психологические теории в психоанализе. Очерк истории психоанализа. – СПб.: Алетейя, 1999. С. 151–193.</p><p>Freud, S. (1920), Beyond the pleasure principle. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 18. London: Hogarth, pp. 7–64. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. По ту сторону принципа удовольствия / Пер. с нем. [М. В. Вульфа?]; предисл. М. В. Вульфа. – М.: Современные проблемы, 1925.</p><p>Freud, S. (1923), The ego and the id. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 19. London: Hogarth, pp. 12–59. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Я и Оно / Пер. с нем. В. Ф. Полянского под ред. А. А. Франковского. – Л.: Academia, 1924.</p><p>Freud, S. (1925), A note upon 'the mystic writing-pad'. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 16. London: Hogarth, pp. 227–32. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Заметки о «Вечном блокноте» / Пер. с нем. Я. М. Когана. // Проект «Весь Фрейд». 2019. <a l:href="http://freudproject.ru/?p=1565">http://freudproject.ru/?p=1565</a> Впервые опубл.: Фрейд, Зигмунд. Психоаналитические этюды. – Одесса, 1926.</p><p>Freud, S. (1940 [1939]), An outline of psycho-analysis. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 23. London: Hogarth, pp. 144–207. Рус. изд.: Фрейд 2017a – Фрейд, Зигмунд. Абрис психоанализа / Пер. с англ. А. П. Хомика под ред. С. В. Алейникова, А. М. Боковикова, М. М. Бочкаревой и В. В. Новикова // Проект «Весь Фрейд». 2017. <a l:href="http://freudproject.ru/?p=7443">http://freudproject.ru/?p=7443</a></p><p>Freud, S. (1950a [1895]), Extracts from the Fliess papers. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 1. London: Hogarth, pp. 177–280. На русском языке частично см.: Письмо З. Фрейда – Вильгельму Флиссу (06.12.1896) #52 / Анонимный пер. с англ. 2019 // Проект «Весь Фрейд»: Электронный ресурс <a l:href="http://freudproject.ru/?p=8618">http://freudproject.ru/?p=8618</a></p><p>Freud, S. (1950b [1895]), Project for a scientific psychology. Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 1. London: Hogarth, pp. 283–397. Рус. изд.: Фрейд, Зигмунд. Набросок психологии / Пер. с нем. М. М. Бочкаревой. – Ижевск: ERGO, 2015.</p><p>Freud, S. (1994 [1929]), Letter to Einstein, 1929. In I. Grubrich-Simitis (1995), 'No greater, richer, more mysterious subject … than the life of the mind'. <emphasis>International Journal of Psychoanalysis</emphasis>, 76: 115–22</p><p>Friston, K. (2005), A theory of cortical responses. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London</emphasis>, B, 360: 815–36</p><p>Friston, K. (2009), The Free Energy Principle: a rough guide to the brain? <emphasis>Trends in Cognitive Sciences,</emphasis> 13: 293–301</p><p>Friston, K. (2013), Life as we know it. <emphasis>Journal of the Royal Society Interface</emphasis>, 10: 20130475, doi.org/10.1098/rsif.2013.0475</p><p>Friston, K., Breakspear, M. and Deco, G. (2012), Perception and selforganized instability. <emphasis>Frontiers in Computational Neuroscience</emphasis>, 6: 44</p><p>Friston, K., Rigoli, F., Ognibene, D. et al. (2015), Active inference and epistemic value. <emphasis>Cognitive Neuroscience</emphasis>, 6: 187–214</p><p>Friston, K., Schwartenbeck, P., FitzGerald, T., Moutoussis, M., Behrens, T. and Dolan, R. (2014), The anatomy of choice: dopamine and decisionmaking. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London,</emphasis> B, 369: doi.org/10.1098/rstb.2013.0481</p><p>Friston, K., Shiner, T., Fitzgerald, T., Galea, J., Adams, R., Brown, H., Dolan, R., Moran, R., Stephan, K. and Bestmann, S. (2012), Dopamine, affordance and active inference. <emphasis>PLOS Computational Biology</emphasis>, 8: e1002327</p><p>Friston, K. and Stephan, K. (2007), Free-energy and the brain. <emphasis>Synthese</emphasis>, 159: 417–58</p><p>Friston, K., Stephan, K., Montague, R. and Dolan, R. (2014), Computational psychiatry: the brain as a phantastic organ. <emphasis>The Lancet Psychiatry</emphasis>, 1: 148–58</p><p>Frith, C., Blakemore, S. and Wolpert, D. (2000), Abnormalities in the awareness and control of action. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London</emphasis>, B, 355: 1771–88</p><p>Galin, D. (1974), Implications for psychiatry of left and right cerebral specialization: a neurophysiological context for unconscious processes. <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis>, 31: 572–83</p><p>Garcia-Rill, E. (2017), Bottom-up gamma and stages of waking. <emphasis>Medical Hypotheses</emphasis>, 104: 58–62</p><p>Gloor, P. (1992), Role of the amygdala in temporal lobe epilepsy. In J. Aggleton (ed.), The Amygdala: Neurobiological Aspects of Emotion, Memory, and Mental Dysfunction. New York: Wiley-Liss, pp. 505–38</p><p>Golaszewski, S. (2016), Coma-causing brainstem lesions. <emphasis>Neurology,</emphasis> 87: 10</p><p>Goodglass, H. (1986), Norman Geschwind (1926–1984). <emphasis>Cortex,</emphasis> 22: 7–10</p><p>Gosseries, O., Schnakers, C., Ledoux, D. et al. (2011), Automated EEG entropy measurements in coma, vegetative state/unresponsive wakefulness syndrome and minimally conscious state. <emphasis>Functional Neurology,</emphasis> 26: 25–30</p><p>Gregory, R. (1980), Perceptions as hypotheses. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London</emphasis>, B, 290: 181–97</p><p>Haikonen, P. (2012), Consciousness and Robot Sentience. New Jersey: World Scientific</p><p>Harding, D. (1961), On Having No Head. London: Sholland Trust</p><p>Harlow, J. (1868), Passage of an iron rod through the head. <emphasis>Boston Medical and Surgical Journal</emphasis>, 39: 389–93</p><p>Hartmann. E., Russ. D., Oldfield. M., Falke. R. and Skoff. B. (1980), Dream content: effects of 1-DOPA. <emphasis>Sleep Research,</emphasis> 9: 153</p><p>Hassin, R., Bargh, J., Engell, A. and McCulloch, K. (2009), Implicit working memory. <emphasis>Consciousness and Cognition</emphasis>, 18: 665–78</p><p>Havl&#xED;k, M., Koz&#xE1;kov&#xE1;, E. and Hor&#xE1;&#x10D;e, J. (2017), Why and how: the future of the central questions of consciousness. <emphasis>Frontiers in Psychology,</emphasis> 8: 1797, doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01797</p><p>Hebb, D. (1949), The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. New York: Wiley</p><p>Helmholtz, H. von (1867), Handbuch der physiologischen Optik, 3. Leipzig: Voss</p><p>Helmholtz, H. von (1892), Goethes Vorahnungen kommender naturwissenschaftlicher Ideen. In Vortr&#xE4;ge und Reden, 2. Braunschweig: Friedrich Vieweg und Sohn, pp. 335–61</p><p>Herff, C., Heger, D., De Pesters, A. et al. (2015), Brain-to-text: decoding spoken phrases from phone representations in the brain. <emphasis>Frontiers in Neuroscience</emphasis>, 9: 217, doi.org/10.3389/fnins.2015.00217</p><p>Hering, E. (1879), Der Raumsinn und die Bewegungen des Auges. In L. Hermann (ed.), Handbuch der Physiologie, 3. Part 1: Physiologie des Gesichtssinnes. Leipzig: Vogel, pp. 343–601</p><p>Hesselmann, G., Sadaghiani, S., Friston, K. and Kleinschmidt, A. (2010), Predictive coding or evidence accumulation? False inference and neuronal fluctuations. <emphasis>PLOS One</emphasis>, 5(3): e9926, doi.org/10.1371/journal.pone.0009926</p><p>Hobson, J. A. (2009), REM sleep and dreaming: towards a theory of protoconsciousness. <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>, 10: 803–13</p><p>Hobson, J. A. and Friston (2012), Waking and dreaming consciousness: neurobiological and functional considerations. <emphasis>Progress in Neurobiology</emphasis>, 98: 82–98</p><p>Hobson, J. A. and Friston, K. (2014), Consciousness, dreams, and inference: the Cartesian theatre revisited. <emphasis>Journal of Consciousness Studies,</emphasis> 21: 6–32</p><p>Hobson, J. A. and McCarley, R. (1977), The brain as a dream state generator: an activation-synthesis hypothesis of the dream process. <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis>, 134: 1335–48</p><p>Hobson, J. A., McCarley, R. and Wyzinski, P. (1975), Sleep cycle oscillation: reciprocal discharge by two brainstem neuronal groups. <emphasis>Science</emphasis>, 189: 55–8</p><p>Hochberg L., Bacher, D., Jarosiewicz, B. et al. (2012), Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm. <emphasis>Nature,</emphasis> 485: 372–5</p><p>Hohwy, J. (2012), Attention and conscious perception in the hypothesis testing brain. <emphasis>Frontiers in Psychology,</emphasis> 3: 96, doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00096</p><p>Hohwy, J. (2013), The Predictive Mind. New York: Oxford University Press</p><p>Holeckova, I., Fischer, C., Giard, M.-H. et al. (2006), Brain responses to subject's own name uttered by a familiar voice. <emphasis>Brain Research</emphasis>, 1082: 142–52</p><p>Holstege, G., Georgiadis, J., Paans, A. et al. (2003), Brain activation during human male ejaculation. <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis>, 23: 9185–93</p><p>Horikawa, T., Tamaki, M., Miyawaki, Y. and Kamitani, Y. (2013), Neural decoding of visual imagery during sleep. <emphasis>Science</emphasis>, 340: 639–42</p><p>Hsieh, P-J. and Tse, P. (2006), Illusory color mixing upon perceptual fading and filling-in does not result in 'forbidden colors'. <emphasis>Vision Research,</emphasis> 46: 2251–8</p><p>Hume, D. (1748), Philosophical Essays Concerning Human Understanding. London: A. Millar. Рус. изд.: Юм, Давид. Собр. соч. в 2 т. Изд. 2-е, испр. и доп. / Пер. с англ. С. И. Церетели, В. С. Швырева и др. – М.: Мысль, 1996.</p><p>Hurley, M., Dennett, D. and Adams, R. (2011), Inside Jokes: Using Humor to Reverse-Engineer the Mind. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>Ingvar, D. (1985), 'Memory of the future': an essay on the temporal organization of conscious awareness. <emphasis>Human Neurobiology</emphasis>, 4: 127–36</p><p>Jackson, F. (1982), Epiphenomenal qualia. <emphasis>The Philosophical Quarterly</emphasis>, 32: 127–36</p><p>Jackson, F. (1995), Postscript on 'What Mary Didn't Know'. In P. Moser and J. Trout (eds.), Contemporary Materialism. London: Routledge, pp. 184–9</p><p>Jaspers, K. (1963), General Psychopathology. Chicago: University of Chicago Press. Рус. изд.: Ясперс, Карл. Общая психопатология / Пер. с нем. Л. О. Акопяна. – М.: Практика, 1997.</p><p>Jaynes, E. (1957), Information theory and statistical mechanics. <emphasis>Physical Review</emphasis>, 106: 620–30</p><p>Jouvet, M. (1965), Paradoxical sleep: a study of its nature and mechanisms. <emphasis>Progress in Brain Research</emphasis>, 18: 20–62</p><p>Joyce, J. (2008), Bayes' theorem. Stanford Encyclopedia of Philosophy</p><p>Julesz, B. (1971), Foundations of Cyclopean Perception. Chicago: University of Chicago Press</p><p>Kandel, E. (1998), A new intellectual framework for psychiatry. <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis>, 155: 457–69</p><p>Kandel, E. (1999), Biology and the future of psychoanalysis: a new intellectual framework for psychiatry revisited. <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis>, 156: 505–24</p><p>Kant, I. (1790), Kritik der Urteilskraft. Kants gesammelte Schriften, 5. Berlin: Walter de Gruyter. Рус. изд.: Кант, Иммануил. Собрание соч. в 8 т. Т. 3. Критика чистого разума / Пер. с нем. Н. О. Лосского под ред. А. В. Гулыги. – М.: Чоро, 1994.</p><p>Kaplan-Solms, K. and Solms, M. (2000), Clinical Studies in Neuro-Psychoanalysis: Introduction to a Depth Neuropsychology. London: Karnac</p><p>Kihlstrom, J. (1996), Perception without awareness of what is perceived, learning without awareness of what is learned. In M. Velmans (ed.), The Science of Consciousness: Psychological, Neuropsychological and Clinical Reviews. London: Routledge, pp. 23–46</p><p>Knill, J. and Pouget, A. (2004), The Bayesian brain: the role of uncertainty in neural coding and computation. <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis>, 27: 712–19</p><p>Koch, C. (2004), The Quest for Consciousness: A Neurobiological Approach. Englewood, CO: Roberts and Company</p><p>Kopelman, M., Bajo, A. and Fotopoulou, A. (2015), Confabulation: memory deficits and neuroscientific aspects. In J. Wright (ed.), International Encyclopedia of Social and Behavioral Sciences. New York: Elsevier</p><p>Krah&#xE9;, C., Springer, A., Weinman, J. and Fotopoulou, A. (2013), The social modulation of pain: others as predictive signals of salience – a systematic review. <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience,</emphasis> 7: 386</p><p>Kurzweil, R. (2005), The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology. New York: Viking</p><p>Lane, N. (2015), The Vital Question: Why is Life the Way It Is? London: Profile</p><p>Lavie, P., Pratt, H., Scharf, B., Peled, R. and Brown, J. (1984), Localized pontine lesion: nearly total absence of REM sleep. <emphasis>Neurology,</emphasis> 34: 118–20</p><p>LeDoux, J. (1996), The Emotional Brain. New York: Simon and Schuster</p><p>LeDoux, J. (1999), Psychoanalytic theory: clues from the brain. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 1: 44–9</p><p>LeDoux, J. and Brown, R. (2017), A higher-order theory of emotional consciousness. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Science</emphasis>, 114: e2016-e2025</p><p>Lee, J., Everitt, B. and Thomas, K. (2004), Independent cellular processes for hippocampal memory consolidation and reconsolidation. <emphasis>Science</emphasis>, 304: 839–43</p><p>L&#xE9;na, I., Parrot, S., Deschaux, O. et al. (2005), Variations in extracellular levels of dopamine, noradrenaline, glutamate, and aspartate across the sleep–wake cycle in the medial prefrontal cortex and nucleus accumbens of freely moving rats. <emphasis>Journal of Neuroscience Research</emphasis>, 81: 891–9</p><p>Leng, G. (2018), The Heart of the Brain: The Hypothalamus and Its Hormones. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>LeVay, S. (1993), The Sexual Brain. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>Levine, J. (1983), Materialism and qualia: the explanatory gap. <emphasis>Pacific Philosophical Quarterly</emphasis>, 64: 354–61</p><p>Libet, B., Gleason, C., Wright E. and Pearl, D. (1983), Time of conscious intention to act in relation to onset of cerebral activity (readinesspotential): the unconscious initiation of a freely voluntary act. <emphasis>Brain</emphasis>, 106: 623–42</p><p>Lichtheim, L. (1885), On aphasia. <emphasis>Brain</emphasis>, 7: 433–84</p><p>Liepmann, H. (1900), Das Krankheitsbild der Apraxie ('motorischen Asymbolie') auf Grund eines Falles von einseitiger Apraxie. <emphasis>Monatsschrift f&#xFC;r Psychiatrie und Neurologie</emphasis>, 8: 15–44</p><p>Lightman, A. (2018), Searching for Stars on an Island in Maine. New York: Pantheon</p><p>Lin, P., Abney, K. and Bekey, G. (2011), Robot Ethics. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>Linnman, C., Moulton, E., Barmettler, G. et al. (2012), Neuroimaging of the periaqueductal gray: state of the field. <emphasis>NeuroImage</emphasis>, 60: 505–22</p><p>Lisman, J. and Buzsaki, G. (2008), A neural coding scheme formed by the combined function of gamma and theta oscillations. <emphasis>Schizophrenia Bulletin</emphasis>, 34: 974–80</p><p>Lissauer, H. (1890), Ein Fall von Seelenblindheit, nebst einem Beitrag zur Theorie derselben. <emphasis>Archiv f&#xFC;r Psychiatrie und Nervenkrankheiten</emphasis>, 21: 222–70</p><p>Lupyan, G. (2015), Cognitive penetrability of perception in the age of prediction: Predictive systems are penetrable systems. <emphasis>The Review of Philosophy and Psychology</emphasis>, 6: 547–69</p><p>Lupyan, G. and Clark, A. (2015), Words and the world: predictive coding and the language-perception-cognition interface. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis>, 24: 279–84</p><p>Lupyan, G. and Thompson-Schill, S. (2012), The evocative power of words: activation of concepts by verbal and nonverbal means. <emphasis>Journal of Experimental Psychology – General</emphasis>, 141: 170–86</p><p>Lupyan, G. and Ward, E. (2013), Language can boost otherwise unseen objects into visual awareness. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, 110: 14196–201</p><p>Malcolm-Smith, S., Koopowitz, S., Pantelis, E. and Solms, M. (2012), Approach/avoidance in dreams. <emphasis>Cognition and Consciousness</emphasis>, 21: 408–12</p><p>Man, K. and Damasio, A. (2019), Homeostasis and soft robotics in the design of feeling machines. <emphasis>Nature Machine Intelligence</emphasis>, 1: 446–52, doi.org/10.1038/s42256–019–0103–7</p><p>Marc, J. and Llinas, R. (1994), Human oscillatory brain activity near 40 Hz coexists with cognitive temporal binding. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, 91: 11748–51</p><p>Mathur, P., Lau B. and Guo, S. (2011), Conditioned place preference behavior in zebrafish. <emphasis>Nature Protocols</emphasis>, 6: 338–45</p><p>Maturana, H. and Verela, F. (1972), Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living. London: Dordrecht</p><p>Maxwell, J. (1872), Theory of Heat. London: Longmans, Green and Co.</p><p>Mazur, J. E. (2013), Basic principles of operant conditioning. Learning and Behavior, 7th edn. New York: Pearson, pp. 101–26</p><p>McCarley, R. and Hobson, J. A. (1977), The neurobiological origins of psychoanalytic dream theory. <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis>, 134: 1211–21</p><p>McKeever, W. (1986), Tachistoscopic methods in neuropsychology. In H. J. Hannay (ed.), Experimental Techniques in Human Neuropsychology. Oxford: Oxford University Press, pp. 167–211</p><p>Merker, B. (2007), Consciousness without cerebral cortex: a challenge for neuroscience and medicine. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 30: 63–8</p><p>Mesulam, M. M. (2000), Behavioral neuroanatomy: large-scale networks, association cortex, frontal syndromes, the limbic system, and hemispheric specializations. In Principles of Behavioral and Cognitive Neurology, 2nd edn. New York: Oxford University Press, pp. 1–120</p><p>Meynert, T. (1867), Der Bau der Gross-Hirnrinde und seine &#xF6;rtliche Verschiedenheiten, nebst einem pathologisch-anatomischen Corollarium. Vierteljahrsschrift f&#xFC;r Psychiatrie in ihren Beziehungen zur Morphologie und Pathologie des Central-Nervensystems, die physiologischen Psychologie, Statistik und gerichtlichen Medizin, 1: 77–93, 119–24</p><p>Meynert, T. (1884), Psychiatrie: Klinik der Erkrankungen des Vorderhirns. Vienna: W. Braum&#xFC;ller</p><p>Misanin, J., Miller, R. and Lewis, D. (1968), Retrograde amnesia produced by electroconvulsive shock after reactivation of a consolidated memory trace. <emphasis>Science</emphasis>, 160: 203–4</p><p>Mohr, M. von and Fotopoulou, A. (2017), The cutaneous borders of interoception: active and social inference of pain and pleasure on the skin. In M. Tsakiris and H. de Preester (eds.), The Interoceptive Basis of the Mind. Oxford: Oxford University Press</p><p>Mongillo, G. Barak, O. and Tsodyks, M. (2008), Synaptic theory of working memory. <emphasis>Science,</emphasis> 319: 1543–6</p><p>Montague, P., Dolan R., Friston, K. and Dayan P. (2012), Computational psychiatry. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis>, 16: 72–80</p><p>Moruzzi, G. and Magoun, H. (1949), Brain stem reticular formation and activation of the EEG. <emphasis>Electroencephalography and Clinical Neurophysiology,</emphasis> 1: 455–73</p><p>Motta, S., Carobrez, A. and Canteras, N. (2017), The periaqueductal gray and primal emotional processing critical to influence complex defensive responses, fear learning and reward seeking. <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews,</emphasis> 76: 39–47</p><p>Moustafa, A., Sherman, S. and Frank, M. (2008), A dopaminergic basis for working memory, learning and attentional shifting in Parkinsonism. <emphasis>Neuropsychologia,</emphasis> 46: 3144–56</p><p>Mulert, C., Menzinger, E., Leicht, G. et al. (2005), Evidence for a close relationship between conscious effort and anterior cingulate cortex activity. <emphasis>International Journal of Psychophysiology</emphasis>, 56: 65–80</p><p>Munk, H. (1878), Weiteres zur Physiologie des Sehsph re der Grosshirnrinde. <emphasis>Deutsche medizinische Wochenschrift</emphasis>, 4: 533–6</p><p>Munk, H. (1881), ber die Functionen der Grosshirnrinde: gesammelte Mittheilungen aus den Jahren 1877–80. Berlin: Albrecht Hirschwald</p><p>Nader, K., Schafe, G. and LeDoux, J. (2000), Fear memories require protein synthesis in the amygdala for reconsolidation after retrieval. <emphasis>Nature,</emphasis> 406: 722–6</p><p>Nagel, T. (1974), What is it like to be a bat? <emphasis>Philosophical Review,</emphasis> 83: 435–50</p><p>Newman, J. and Baars, B. (1993), A neural attentional model for access to consciousness: a global workspace perspective. <emphasis>Concepts In NeuroScience</emphasis>, 4: 255–90</p><p>Niedenthal, P. (2007), Embodying emotion. <emphasis>Science,</emphasis> 316: 1002–5</p><p>Nishimoto, S., Vu, A., Naselaris, T. et al. (2011), Reconstructing visual experiences from brain activity evoked by natural movies. <emphasis>Current Biology</emphasis>, 21: 1641–6</p><p>Nour, M. and Carhart-Harris, R. (2017), Psychedelics and the science of selfexperience. <emphasis>British Journal of Psychiatry</emphasis>, 210: 177–9</p><p>Nummenmaa, L., Hari, R., Hietanen, J. and Glerean, E. (2018), Maps of subjective feelings. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, 115: 9198–203</p><p>Oakley, D. and Halligan, P. (2017), Chasing the rainbow: the non-conscious nature of being. <emphasis>Frontiers in Psychology,</emphasis> 8: 1924, doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01924</p><p>Oberauer, K., Souza, A., Druey, M. and Gade, M. (2013), Analogous mechanisms of selection and updating in declarative and procedural working memory: experiments and a computational model. <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis>, 66: 157–211</p><p>Okuda J., Fujii, T., Ohtake, H., Tsukiura, T., Tanji, K., Suzuki, K., Kawa-shima, R., Fukuda, H., Itoh, M. and Yamadori A. (2003), Thinking of the future and past: the roles of the frontal pole and the medial temporal lobes. <emphasis>NeuroImage</emphasis>, 19: 1369–80</p><p>Pace-Schott, E. and Hobson, J. A. (1998), Review of 'The Neuropsychology of Dreams'. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences,</emphasis> 2: 199–200</p><p>Paloyelis, Y., Krah&#xE9;, C., Maltezos, S., Williams, S., Howard, M. and Fotopoulou, A. (2016), The analgesic effect of oxytocin in humans: a double-blind, placebo-controlled cross-over study using laser-evoked potentials. <emphasis>Journal of Neuroendocrinology</emphasis>, 28: 10.1111/jne.12347</p><p>Panksepp, J. (1974), Hypothalamic regulation of energy balance and feeding behavior. <emphasis>Federation Proceedings</emphasis>, 33: 1150–65</p><p>Panksepp, J. (1998), Affective Neuroscience: The Foundations of Human and Animal Emotions. New York: Oxford University Press</p><p>Panksepp, J. (2011), The basic emotional circuits of mammalian brains: do animals have affective lives? <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews,</emphasis> 35: 1791–804</p><p>Panksepp, J. and Biven, L. (2012), The Archaeology of Mind: Neuroevolutionary Origins of Human Emotions. New York: Norton</p><p>Panksepp, J. and Burgdorf, J. (2003), 'Laughing' rats and the evolutionary antecedents of human joy. <emphasis>Physiology and Behavior</emphasis>, 79: 533–47</p><p>Panksepp, J. and Solms, M. (2012), What is neuropsychoanalysis? Clinically relevant studies of the minded brain. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences,</emphasis> 16: 6–8</p><p>Parr, T. and Friston, K. (2018), The anatomy of inference: generative models and brain structure. <emphasis>Frontiers in Computational Neuroscience</emphasis>, 12: 90, doi.org/10.3389/fncom.2018.00090</p><p>Partridge, M. (1950), Pre-Frontal Leucotomy: A Survey of 300 Cases Personally Followed for 1 1/2–3 Years. Oxford: Blackwell</p><p>Parvizi, J. and Damasio, A. (2003), Neuroanatomical correlates of brainstem coma. <emphasis>Brain</emphasis>, 126: 1524–36</p><p>Pasley, B., David, S., Mesgarani, N. et al. (2012), Reconstructing speech from human auditory cortex. <emphasis>PLOS Biology,</emphasis> 10(1): e1001251, doi.org/10.1371/journal.pbi0.1001251</p><p>Pellis S. and Pellis V. (2009), The Playful Brain: Venturing to the Limits of Neuroscience. Oxford: One World</p><p>Penfield, W. and Jasper, H. (1954), Epilepsy and the Functional Anatomy of the Human Brain. Little, Brown and Co.</p><p>Petkova, V. and Ehrsson, H. (2008), If I were you: perceptual illusion of body swapping. <emphasis>PLOS One</emphasis>, 3: e3832, doi.org/10.1371/journal.pone.0003832</p><p>Pezzulo, G. (2014), Why do you fear the bogeyman? An embodied predictive coding model of perceptual inference. <emphasis>Cognitive, Affective, &amp; Behavioral Neuroscience</emphasis>, 14: 902–11</p><p>Pfaff, D. (2005), Brain Arousal and Information Theory. Cambridge, MA, Harvard University Press</p><p>Picard, F. and Friston K. (2014), Predictions, perception, and a sense of self. <emphasis>Neurology,</emphasis> 83: 1112–18</p><p>Popper, K. (1963), Conjectures and Refutations. London: Routledge</p><p>Qin, P., Di, H., Liu, Y. et al. (2010), Anterior cingulate activity and the self in disorders of consciousness. <emphasis>Human Brain Mapping</emphasis>, 31: 1993–2002</p><p>Ramachandran, V. S. (1992), Filling in the blind spot. <emphasis>Nature</emphasis>, 356: 115</p><p>Ramachandran, V. S. and Gregory, R. (1991), Perceptual filling in of artificially induced scotomas in human vision. <emphasis>Nature,</emphasis> 350: 699–702</p><p>Ramachandran, V. S., Gregory, R. and Aiken, W. (1993), Perceptual fading of visual texture borders. <emphasis>Vision Research</emphasis>, 33: 717–21</p><p>Reggia, J. (2013), The rise of machine consciousness: studying consciousness with computational models. <emphasis>Neural Networks</emphasis>, 44: 112–31</p><p>Riggs, L. and Ratliff, F. (1951), Visual acuity and the normal tremor of the eyes. <emphasis>Science,</emphasis> 114: 17–18</p><p>Roepstorff, A. and Frith, C. (2004), What's at the top in the top-down control of action? Script-sharing and 'top-top' control of action in cognitive experiments. <emphasis>Psychological Research</emphasis>, 68: 189–98</p><p>Rolls, E. (2014), Emotion and Decision-Making Explained. New York: Oxford University Press</p><p>Rolls, E. (2019), Emotion and reasoning in human decision-making. <emphasis>Economics</emphasis>, 13: 1–31</p><p>Rosenthal, D. (2005), Consciousness and Mind. Oxford: Oxford University Press</p><p>Rovelli, C. (2014), Seven Brief Lessons in Physics. London: Allen Lane</p><p>Runes, D. (1972), Dictionary of Philosophy. Totowa, NJ: Littlefield, Adams and Co.</p><p>Sacks, O. (1970), Migraine. London: Vintage. Рус. изд.: Сакс, Оливер. Мигрень / Пер. с англ. А. Анваера. – М.: АСТ, 2012.</p><p>Sacks, O. (1973), Awakenings. London: Duckworth. Рус. изд.: Сакс, Оливер. Пробуждения / Пер. с англ. А. Анваера. – М.: АСТ, 2013.</p><p>Sacks, O. (1984), A Leg to Stand On. New York: Simon and Schuster. Рус. изд.: Сакс, Оливер. Нога как точка опоры / Пер. с англ. А. В. Александровой. – М.: АСТ, 2014.</p><p>Sacks, O. (1985), The Man Who Mistook His Wife for a Hat. London: Duckworth. Рус. изд.: Сакс, Оливер. Человек, который принял жену за шляпу, и другие истории из врачебной практики / Пер. с англ. Г. Хасина, Ю. Численко. – М.: АСТ, 2015.</p><p>Schacter, D., Addis, D. and Buckner, R. (2007), The prospective brain: remembering the past to imagine the future. <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>, 8: 657–61</p><p>Schindler, R. (1953), Das Traumleben der Leukotomierten. <emphasis>Wiener Zeitschrift f&#xFC;r Nervenheilkunde</emphasis>, 6: 330</p><p>Searle, J. (1980), Minds, brains, and programs. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 3: 417–24</p><p>Searle, J. (1992), The Rediscovery of the Mind. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>Searle, J. (1993), The problem of consciousness. <emphasis>Social Research</emphasis>, 60: 3–16</p><p>Searle, J. (1997), The Mystery of Consciousness. London: Granta</p><p>Seeley, W., Menon, V., Schatzberg, A. et al. (2007), Dissociable intrinsic connectivity networks for salience processing and executive control. <emphasis>Journal of Neuroscience,</emphasis> 27: 2349–56</p><p>Seth, A. (2013), Interoceptive inference, emotion, and the embodied self. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences,</emphasis> 17: 565–73</p><p>Shallice, T. (1988), From Neuropsychology to Mental Structure. Cambridge: Cambridge University Press</p><p>Shannon, C. (1948), A mathematical theory of communication. <emphasis>Bell System Technical Journal</emphasis>, 27: 379–423. Рус. изд.: Шеннон, Клод. Математическая теория связи // Работы по теории информации и кибернетике / Пер. С. Карпова. – М.: ИИЛ, 1963. С. 243–332.</p><p>Shapiro, L. (2007), Princess Elisabeth of Bohemia and Ren&#xE9; Descartes: The Correspondence Between Princess Elisabeth of Bohemia and Ren&#xE9; Descartes. Chicago: University of Chicago Press</p><p>Sharf, B., Moskovitz, C., Lupton, M. and Klawans, H. (1978), Dream phenomena induced by chronic levodopa therapy. <emphasis>Journal of Neural Transmission</emphasis>, 43: 143–51</p><p>Shewmon, D., Holmes, G. and Byrne, P. (1999), Consciousness in congenitally decorticate children: developmental vegetative state as self-fulfilling prophecy. <emphasis>Developmental Medicine and Child Neurology</emphasis>, 41: 364–74</p><p>Skinner, B. F. (1953), Science and Human Behavior. New York: Macmillan. Рус. изд.: Скиннер Б. Ф. Наука и человеческое поведение / Пер. с англ. А. А. Федорова, А. И. Васильева. – Новосибирск, 2017.</p><p>Solms, M. (1991), Summary and discussion of the paper 'The neuropsychological organisation of dreaming: implications for psychoanalysis'. <emphasis>Bulletin of the Anna Freud Centre</emphasis>, 16: 149–65</p><p>Solms, M. (1995), New findings on the neurological organization of dreaming: implications for psychoanalysis. <emphasis>The Psychoanalytic Quarterly</emphasis>, 64: 43–67</p><p>Solms, M. (1996), Was sind Affekte? <emphasis>Psyche</emphasis>, 50: 485–522</p><p>Solms, M. (1997a), The Neuropsychology of Dreams: A Clinico-Anatomical Study. Mahwah NJ: Lawrence Erlbaum Associates</p><p>Solms, M. (1997b), What is consciousness? <emphasis>Journal of the American Psychoanalytic Association</emphasis>, 45: 681–778</p><p>Solms, M. (1998), Before and after Freud's 'Project'. In R. Bilder and F. LeFever (eds.), Neuroscience of the Mind on the Centennial of Freud's Project for a Scientific Psychology. <emphasis>Annals of the New York Academy of Sciences</emphasis>, 843: 1–10</p><p>Solms M. (2000a), Dreaming and REM sleep are controlled by different brain mechanisms. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 23: 843–50</p><p>Solms, M. (2000b), Freud, Luria and the clinical method. <emphasis>Psychoanalysis and History</emphasis>, 2: 76–109</p><p>Solms, M. (2000c), A psychoanalytic perspective on confabulation. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 2: 133–8</p><p>Solms, M. (2001), The neurochemistry of dreaming: cholinergic and dopaminergic hypotheses. In E. Perry, H. Ashton and A. Young (eds.), The Neurochemistry of Consciousness. New York: John Benjamins, pp. 123–31</p><p>Solms, M. (2008), What is the 'mind'? A neuro-psychoanalytical approach. In D. Dietrich, G. Fodor, G. Zucker and D. Bruckner (eds.), Simulating the Mind: A Technical Neuropsychoanalytical Approach. Vienna: Springer Verlag, pp. 115–22</p><p>Solms, M. (2011), Neurobiology and the neurological basis of dreaming. In P. Montagna and S. Chokroverty (eds.), Handbook of Clinical Neurology, 98 (3rd series), Sleep Disorders, Part 1. New York: Elsevier, pp. 519–44</p><p>Solms, M. (2013), The conscious id. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 14: 5–85. Рус. изд.: Солмс М. Сознательное Ид / Пер. с англ. Ю. Моталовой // Журнал практической психологии и психоанализа. 2020. № 2. Эл. публикация: <a l:href="https://psyjournal.ru/articles/soznatelnoe-id">https://psyjournal.ru/articles/soznatelnoe-id</a></p><p>Solms, M. (2015a), The Feeling Brain: Selected Papers on Neuropsychoanalysis. London: Karnac</p><p>Solms, M. (2015b), Reconsolidation: turning consciousness into memory. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 38, 40–41</p><p>Solms, M. (2017a), Empathy and other minds – a neuropsychoanalytic perspective and a clinical vignette. In V. Lux and S. Weigl (eds.), Empathy: Epistemic Problems and Cultural-Historical Perspectives of a Cross-Disciplinary Concept. London: Palgrave Macmillan, pp. 93–114</p><p>Solms, M. (2017b), Consciousness by surprise: a neuropsychoanalytic approach to the hard problem. In R. Poznanski, J. Tuszynski and T. Feinberg (eds.), Biophysics of Consciousness: A Foundational Approach. New York: World Scientific, pp. 129–48</p><p>Solms, M. (2017c), What is 'the unconscious', and where is it located in the brain? A neuropsychoanalytic perspective. <emphasis>Annals of the New York Academy of Sciences</emphasis>, 1406: 90–97</p><p>Solms, M. (2018a), Review of A. Damasio, 'The Strange Order of Things'. <emphasis>Journal of the American Psychoanalytic Association</emphasis>, 66: 579–86</p><p>Solms, M. (2018b), The scientific standing of psychoanalysis. <emphasis>British Journal of Psychiatry – International</emphasis>, 15: 5–8</p><p>Solms, M. (2019a), The hard problem of consciousness and the Free Energy Principle. <emphasis>Frontiers in Psychology</emphasis>, 10: 2714, doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02714</p><p>Solms, M. (2019b), Commentary on Edmund Rolls: 'Emotion and reason in human decision-making'. Economics Discussion Papers, No. 2019–45, Kiel: Institute for the World Economy</p><p>Solms, M. (2020a), Dreams and the hard problem of consciousness. In S. Della Salla (ed.), Encyclopedia of Behavioral Neuroscience. New York: Oxford University Press, in press</p><p>Solms, M. (in press), Notes on some technical terms whose translation calls for comment. In M. Solms (ed.), Revised Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud, 24. Lanham, MD: Rowman and Littlefield</p><p>Solms, M. (2020b), New project for a scientific psychology: general scheme. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 21: 000–000</p><p>Solms, M. and Friston, K. (2018), How and why consciousness arises: some considerations from physics and physiology. <emphasis>Journal of Consciousness Studies,</emphasis> 25: 202–38</p><p>Solms, M., Kaplan-Solms, K. and Brown, J. W. (1996), Wilbrand's case of 'mind-blindness'. In C. Code, C.-W. Walesch, A.-R. Lecours and Y. Joanette (eds.), Classic Cases in Neuropsychology. Hove: Erlbaum, pp. 89–110</p><p>Solms, M., Kaplan-Solms, K., Saling, M. and Miller, P. (1988), Inverted vision after frontal lobe disease. <emphasis>Cortex,</emphasis> 24: 499–509</p><p>Solms, M. and Panksepp, J. (2010), Why depression feels bad. In E. Perry, D. Collerton, F. LeBeau and H. Ashton (eds.), New Horizons in the Neuroscience of Consciousness. Amsterdam: John Benjamins, pp. 169–79</p><p>Solms, M. and Saling, M. (1986), On psychoanalysis and neuroscience: Freud's attitude to the localizationist tradition. <emphasis>International Journal of Psychoanalysis</emphasis>, 67: 397–416. Рус. изд.: Солмс М., Салинг М. Психоанализ и нейронауки. Отношение Фрейда к локализационистской традиции (1985) / Пер. с англ. А. Е. Шуткова // Журнал практической психологии и психоанализа, 2001. № 4. Эл. публикация, архив: <a l:href="https://freudproject.ru/?p=11696">https://freudproject.ru/?p=11696</a></p><p>Solms, M. and Saling, M. (1990), A Moment of Transition: Two Neuroscientific Articles by Sigmund Freud. London: Karnac</p><p>Solms, M. and Turnbull, O. (2002), The Brain and the Inner World: An Introduction to the Neuroscience of Subjective Experience. London: Karnac</p><p>Solms, M. and Turnbull, O. (2011), What is neuropsychoanalysis? <emphasis>Neuropsychoanalysis</emphasis>, 13: 133–45</p><p>Solms, M. and Zellner, M. (2012), Freudian drive theory today. In A. Fotopoulou, D. Pfaff and M. Conway (eds.), From the Couch to the Lab: Trends in Psychodynamic Neuroscience. New York: Oxford University Press, pp. 49–63</p><p>Squire, L. (2009), The legacy of Patient HM for neuroscience. <emphasis>Neuron,</emphasis> 61: 6–9</p><p>Stein, T. and Sterzer, P. (2012), Not just another face in the crowd: detecting emotional schematic faces during continuous flash suppression. <emphasis>Emotion</emphasis>, 12: 988–96</p><p>Stoerig, P. and Barth, E. (2001), Low level phenomenal vision despite unilateral destruction of primary visual cortex. <emphasis>Consciousness and Cognition</emphasis>, 10: 574–87</p><p>Strawson, G. (2006), Realistic monism – why physicalism entails panpsychism. <emphasis>Journal of Consciousness Studies,</emphasis> 13: 3–31</p><p>Sulloway, F. (1979), Freud: Biologist of the Mind. New York: Burnett</p><p>Szpunar, K. (2010), Episodic future thought: an emerging concept. <emphasis>Perspectives on Psychological Science</emphasis>, 5: 142–62</p><p>Szpunar, K., Watson, J. and McDermott, K. (2007), Neural substrates of envisioning the future. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>, 104: 642–7</p><p>The Public Voice Coalition (2018), Universal guidelines for Artificial Intelligence, Draft 9, 23 October. Brussels: Electronic Privacy Information Center; https://thepublicvoice.org/ai-universal-guidelines</p><p>Thorndike, E. (1911), Animal Intelligence. New York: Macmillan</p><p>Tononi, G. (2012), Integrated information theory of consciousness: an updated account. <emphasis>Archives of Italian Biology,</emphasis> 150: 56–90</p><p>Tossani, E. (2013), The concept of mental pain. <emphasis>Psychotherapy and Psychosomatics</emphasis>, 82: 67–73</p><p>Tozzi, A., Zare, M. and Benasich, A. (2016), New perspectives on spontaneous brain activity: dynamic networks and energy matter. <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience,</emphasis> 10: 247, doi.org/10.3389/fnhum.2016.00247</p><p>Tranel, D., Gullickson, G., Koch, M. and Adolphs, R. (2006), Altered experience of emotion following bilateral amygdala damage. <emphasis>Cognitive Neuropsychiatry</emphasis>, 11: 219–32</p><p>Turnbull, O. Berry, H. and Evans, C. (2004), A positive emotional bias in confabulatory false beliefs about place. <emphasis>Brain and Cognition,</emphasis> 55: 490–94</p><p>Turnbull, O., Bowman, C., Shanker, S. and Davies, J. (2014), Emotion-based learning: insights from the Iowa Gambling Task. <emphasis>Frontiers in Psychology,</emphasis> 5: 162, doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00162</p><p>Turnbull, O., Fotopoulou, A. and Solms, M. (2014), Anosognosia as motivated unawareness: the 'defence' hypothesis revisited. <emphasis>Cortex,</emphasis> 61: 18–29</p><p>Turnbull, O., Jenkins, S. and Rowley, M. (2004), The pleasantness of false beliefs: an emotion-based account of confabulation. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 6: 5–16</p><p>Turnbull, O. and Solms, M. (2007), Awareness, desire, and false beliefs. <emphasis>Cortex,</emphasis> 43: 1083–90</p><p>Uhlhaas, P. and Singer, W. (2010), Abnormal neural oscillations and synchrony in schizophrenia. <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>, 11: 100–113</p><p>Van der Westhuizen, D., Moore, J., Solms, M., van Honk, J. (2017), Testosterone facilitates the sense of agency. <emphasis>Consciousness and Cognition</emphasis>, 56: 58–67</p><p>Van der Westhuizen, D. and Solms, M. (2015), Social dominance in relation to the Affective Neuroscience Personality Scales. <emphasis>Consciousness and Cognition</emphasis>, 33: 90–111</p><p>Varela, F., Thompson, E. and Rosch, E. (1991), The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. Cambridge, MA: MIT Press</p><p>Venkatraman, A., Edlow, B. and Immordino-Yang, M. (2017), The brainstem in emotion: a review. <emphasis>Frontiers in Neuroanatomy</emphasis>, 11: 15, doi.org/10.3389/fnana.2017.00015</p><p>Vertes, R. and Kocsis, B. (1997), Brainstem and diencephaloseptohippocampal systems controlling the theta rhythm of the hippocampus. <emphasis>Neuroscience</emphasis>, 81: 893–926</p><p>Walker, M. (2017), Why We Sleep. London: Penguin Wang, X. and Krystal, J. (2014), Computational psychiatry. <emphasis>Neuron,</emphasis> 84: 638–54</p><p>Weiskrantz, L. (2009), Blindsight: A Case Study Spanning 35 Years and New Developments. New York: Oxford University Press</p><p>Weizenbaum, J. (1976), Computer Power and Human Reason: From Judgment to Calculation. New York: W. H. Freeman</p><p>Wernicke, C. (1874), Der aphasische Symptomencomplex. Eine psychologische Studie auf anatomischer Basis. Breslau: M. Crohn and Weigert</p><p>Wheeler, A. (1990), A Journey into Gravity and Spacetime. New York: W. H. Freeman</p><p>White, B., Berg, D., Kan, J. et al. (2017), Superior colliculus neurons encode a visual saliency map during free viewing of natural dynamic video. <emphasis>Nature Communications,</emphasis> 8: 14263, doi.org/10.1038/ncomms14263</p><p>Whitty, C. and Lewin, W. (1957), Vivid daydreaming; an unusual form of confusion following anterior cingulectomy. <emphasis>Brain</emphasis>, 80: 72–6</p><p>Wilbrand, H. (1887), Die Seelenblindheit als Herderscheinung und ihre Beziehungen zur Homonymen Hemianopsie zur Alexie und Agraphie. Wiesbaden: J. F. Bergmann</p><p>Wilbrand H. (1892), Ein Fall von Seelenblindheit und Hemianopsie mit Sectionsbefund. <emphasis>Deutsche Zeitschrift f&#xFC;r Nervenheilkunde</emphasis>, 2: 361</p><p>Yang, E. Zald, D. and Blake, R. (2007), Fearful expressions gain preferential access to awareness during continuous flash suppression. <emphasis>Emotion</emphasis>, 7: 882–6</p><p>Yovell, Y., Bar, G., Mashiah, M. et al. (2016), Ultra-low-dose buprenorphine as a time-limited treatment for severe suicidal ideation: a randomized controlled trial. <emphasis>American Journal of Psychiatry,</emphasis> 173: 491–8</p><p>Yu, C. K.-C. (2007), Cessation of dreaming and ventromesial frontal-region infarcts. <emphasis>Neuropsychoanalysis,</emphasis> 9: 83–90</p><p>Zahavi, D. (2017), Brain, mind, world: predictive coding, neo-Kantianism, and transcendental idealism. <emphasis>Husserl Studies,</emphasis> 34: 47–61, doi.org/ 10.1007/s10743–017–9218-z</p><p>Zeki, S. (1993), A Vision of the Brain. Oxford: Blackwell</p><p>Zellner, M., Watt, D., Solms, M. and Panksepp, J. (2011), Affective neuroscientific and neuropsychoanalytic approaches to two intractable psychiatric problems: why depression feels so bad and what addicts really want. <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews,</emphasis> 35: 2000–2008</p><p>Zeman, A. (2001), Consciousness. <emphasis>Brain</emphasis>, 124: 1263–89</p><p>Zhou, T., Zhu, H., Fan, Z. et al. (2017), History of winning remodels thalamo-PFC circuit to reinforce social dominance. <emphasis>Science,</emphasis> 357: 162–8</p></section><section><title><p>Список иллюстраций</p></title><p id="x24_x_24_i1"><a l:href="#x6_x_6_i49">1</a>. Основные мозговые структуры, задействованные в фазе быстрого сна.</p><p id="x24_x_24_i2"><a l:href="#x6_x_6_i66">2</a>. Основные мозговые структуры, задействованные в сновидениях.</p><p id="x24_x_24_i3"><a l:href="#x7_x_7_i25">3</a>. Изображения мозга при засыпании и в фазе быстрого сна, полученные с помощью ПЭТ-сканирования.</p><p id="x24_x_24_i4"><a l:href="#x8_x_8_i9">4</a>. Снимки ребенка, родившегося без коры головного мозга, полученные методом МРТ. (© ACR Learning File, Neuroradiology, Edition 2, 2004, © American College of Radiology)</p><p id="x24_x_24_i5"><a l:href="#x8_x_8_i11">5</a>. Эмоциональная реакция ребенка с врожденным отсутствием коры головного мозга. (Фотография из статьи: Bjorn Merker, 'Consciousness without a cerebral cortex: A challenge for neuroscience and medicine', <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, 1 May 2007, Cambridge University Press © 2007 Cambridge University Press)</p><p id="x24_x_24_i6"><a l:href="#x8_x_8_i21">6</a>. Верхние двухолмия, зрительная кора и околоводопроводное серое вещество.</p><p id="x24_x_24_i7"><a l:href="#x8_x_8_i101">7</a>. МРТ-снимки мозга мужчины с полностью разрушенными префронтальными долями.</p><p id="x24_x_24_i8"><a l:href="#x9_x_9_i14">8</a>. Составленная Фрейдом первая схема систем памяти.</p><p id="x24_x_24_i9"><a l:href="#x11_x_11_i12">9</a>. Изображения мозга в четырех эмоциональных состояниях, полученные с помощью ПЭТ-сканирования.</p><p id="x24_x_24_i10"><a l:href="#x11_x_11_i22">10</a>. Типичные формы волн активности коры на ЭЭГ.</p><p id="x24_x_24_i11"><a l:href="#x11_x_11_i30">11</a>. График последовательностей электрических импульсов двадцати нейронов. (Иллюстрация из статьи Пранита Намбури: 'Simulating Neural Spike Trains' by Praneeth Namburi, Praneethnamburi.com, 5 February 2015 © Praneeth Namburi 2015.)</p><p id="x24_x_24_i12"><a l:href="#x12_x_12_i17">12</a>. Гомеостаз чувств.</p><p id="x24_x_24_i13"><a l:href="#x12_x_12_i59">13</a>. Самоорганизующаяся система и ее марковское ограждение. (Иллюстрация из статьи Карла Фристона: 'Life as We Know It' by Karl Friston, <emphasis>Journal of the Royal Society Interface,</emphasis> 10, 6 September 2013, <a l:href="https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2013.0475">https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2013.0475</a>, CC BY)</p><p id="x24_x_24_i14"><a l:href="#x12_x_12_i76">14</a>. Энтропийное воздействие разрушения марковского ограждения.</p><p id="x24_x_24_i15"><a l:href="#x13_x_13_i21">15</a>. Упрощенная предсказательная иерархия.</p><p id="x24_x_24_i16"><a l:href="#x14_x_14_i31">16</a>. График, отображающий апостериорное предсказание. (Иллюстрация из статьи: 'Modeling Emotions Associated with Novelty at Variable Uncertainty Levels: A Bayesian Approach', Hidesyoshi Yanagisawa, Oto Kawamata, and Kazutaka Ueda, <emphasis>Frontiers in Computational Neuroscience</emphasis>, 24 January 2012, <a l:href="https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncom.2019.00002/full">https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncom.2019.00002/full</a>)</p><p id="x24_x_24_i17"><a l:href="#x14_x_14_i75">17</a>. Динамика самоподтверждающейся системы с оптимизацией точности</p><p id="x24_x_24_i18"><a l:href="#x15_x_15_i15">18</a>. Рисунки комплексной фигуры Рея – Остеррица, выполненные ребенком с инверсией зрения.</p><p id="x24_x_24_i19"><a l:href="#x15_x_15_i36">19</a>. Схема обучения на ошибках прогнозирования вознаграждения.</p></section></body><body name="notes"><section><title><p>Сноски</p></title><section id="n_1"><title><p>1</p></title><p>Термин Гегеля. – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p></section><section id="n_2"><title><p>2</p></title><p>Аллюзия на строку Шекспира: «Мы созданы из вещества того же, / Что наши сны» («Буря», акт IV, сц. 1, пер. М. Донского). – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p></section><section id="n_3"><title><p>3</p></title><p>Фамилия Dement (англ.) созвучна со словом dementia – «слабоумие». – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_4"><title><p>4</p></title><p>Болезнь Паркинсона связана с недостатком дофамина, именно поэтому для ее лечения применяют дофаминовые стимуляторы, такие как леводопа. – <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p></section><section id="n_5"><title><p>5</p></title><p>В англоязычном мире известна как «Проект научной психологии» (Project for a Scientific Psychology). На русском языке издана под названием «Набросок психологии». – <emphasis>Прим. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_6"><title><p>6</p></title><p>Разновидность эпилептического припадка, состояние, длящееся от нескольких секунд до нескольких десятков секунд, при котором человек как будто «отключается»: не двигается, смотрит в одну точку и не реагирует на раздражители. – <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p></section><section id="n_7"><title><p>7</p></title><p>Цит. по: Солмс, 2020. – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p></section><section id="n_8"><title><p>8</p></title><p>По иронии судьбы как раз результаты подобных экспериментов среди прочего повлияли на общественную оценку этичности подобных исследований.</p></section><section id="n_9"><title><p>9</p></title><p>Речь идет о зрительной информации. Сигналы других модальностей, например слуховой или тактильной, поступают в другие области ствола мозга. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_10"><title><p>10</p></title><p>Философский зомби – не то же, что голливудский персонаж: это воображаемое человекоподобное существо, которое ведет себя во всех отношениях так, как если бы обладало сознанием, и потому внешне неотличимо от нормального человека, но в действительности лишено внутреннего измерения субъективного опыта.</p></section><section id="n_11"><title><p>11</p></title><p>Имеется в виду способ описания субъективного опыта, предложенный философом Томасом Нагелем в статье «Каково быть летучей мышью?». – <emphasis>Прим. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_12"><title><p>12</p></title><p>Это состояние характеризуется полным параличом и потерей способности говорить. При этом известно, что у людей с синдромом запертого человека сохраняется ясное сознание, так как они могут научиться взаимодействовать с внешним миром и даже общаться с помощью моргания и движения глаз. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_13"><title><p>13</p></title><p>От лат. <emphasis>qualitas</emphasis> – «свойства, качества». Термин, используемый в философии сознания для обозначения свойств чувственного опыта, возникающего при восприятии. Когда мы смотрим на объект красного цвета, в сознании, помимо всего прочего, возникает ощущение «красноты» – это и есть пример квалиа. Причем, как следует из проблемы чужого сознания, квалиа у разных людей могут быть (или не быть) разными, даже если эти люди смотрят на один и тот же красный цвет. При ложной слепоте, например, можно сказать, что у человека пропадают зрительные квалиа, т. е. ощущения, возникающие в сознании, когда человек на что-то смотрит. При этом сознание как таковое, по мнению автора, остается. Так как из-за проблемы чужого сознания невозможно представить или описать чьи-либо квалиа, кроме своих, вопрос о полезности этого термина для науки остается дискуссионным. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_14"><title><p>14</p></title><p>Интероцепция (от лат. <emphasis>interior</emphasis> – «внутренний» и <emphasis>receptio</emphasis> – «принятие, прием») – ощущения внутреннего состояния тела. Идея, что островковая кора может иметь отношение к сознанию, основана на том, что, с одной стороны, эта область участвует в обработке различных интероцептивных сигналов от собственного организма, а с другой – активируется, когда человек испытывает эмпатию по отношению к другим, то есть проецирует чужие ощущения на себя. Сочетание этих функций наводит на мысль, что островковая кора участвует в формировании ощущения, «каково быть собой», т. е. самосознания. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_15"><title><p>15</p></title><p>Теория управления – научная дисциплина, изучающая методы и алгоритмы управления динамическими системами с целью обеспечения определенного поведения или достижения заданных параметров системы. – <emphasis>Прим. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_16"><title><p>16</p></title><p>Panksepp (1998). Я не использую термин Панксеппа «гомеостатические» для определения интероцептивного подтипа телесных аффектов, потому что, как мы вскоре убедимся, все аффекты гомеостатические. Следовательно, более узкое понимание этого термина искажает картину.</p></section><section id="n_17"><title><p>17</p></title><p>Сокращение мышц, поднимающих волосы. У животных «шерсть встает дыбом», у человека наблюдается эффект гусиной кожи. – <emphasis>Прим. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_18"><title><p>18</p></title><p>Обратите внимание, что некоторые вещества-нейромодуляторы могут действовать <emphasis>также</emphasis> и в качестве нейромедиаторов.</p></section><section id="n_19"><title><p>19</p></title><p>Воление – единичный акт воли, запуск механизма силы воли. – <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p></section><section id="n_20"><title><p>20</p></title><p>На протяжении всей этой книги я использую слова «сверху» и «снизу», «высший» и «низший», «восходящий» и «нисходящий» и так далее не для оценки, а для указания анатомического местоположения. В отличие от других органов тела, мозг по свой структуре иерархичен. Он имеет слоистое строение, как археологический раскоп, где поверх древних слоев лежат более молодые. Поэтому книга и называется «Скрытый источник сознания». Глубинное ядро ствола мозга содержит древнейшие в эволюционном отношении структуры, а в самых верхних уровнях коры содержатся самые новые. Это не значит, что нижележащие (и более древние) структуры менее значимы, чем вышележащие (новейшие). Напротив, с функциональной точки зрения «высшие» структуры мозга всего лишь результат дальнейшего развития «низших» структур ствола.</p></section><section id="n_21"><title><p>21</p></title><p>Читатели, не обращавшие до сих пор внимания на примечания в конце книги, на этом месте могут захотеть заглянуть в Приложение. Хотя оно довольно узкоспециализированное, изложенный в нем материал может быть полезен для перехода к теме следующей главы.</p></section><section id="n_22"><title><p>22</p></title><p>Цит. по: Кант И. Критика способности суждения. – СПб.: Наука, 2001. С. 297.</p></section><section id="n_23"><title><p>23</p></title><p>«Аттракторы» – понятие, обозначающее активные устойчивые центры потенциальных путей эволюции системы, способные притягивать и организовывать окружающую среду. – <emphasis>Прим. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_24"><title><p>24</p></title><p>Я отлично помню свой первый опыт присутствия при операции на мозге. Одну сторону головы пациента выбрили и намазали желтовато-бурой жидкостью. Затем фломастером нарисовали на коже размашистую дугу. Кожу прорезали скальпелем, ловко полоснув по этой линии, и откинули, обнажив череп. По выпуклой поверхности текли тоненькие ручейки крови. Их хладнокровно вытерли. Затем в кости просверлили вручную четыре больших отверстия. Я боялся, что сверло соскочит и попадет в мозг. Затем в отверстия вставили узкую пилку и задвигали туда-сюда. Запахло паленым. Процедура повторилась четыре раза; выпиленный кусок кости сняли и положили в лоток. Затем вскрыли твердую мозговую оболочку – плотную мембрану в образовавшемся отверстии, что сопровождалось обильным кровотечением. Каждый сосуд тщательно прижгли. Наступила кульминация процедуры. Твердую мозговую оболочку сняли, как платок, и вот они перед нами – бледно-розовые извилины самой коры со змеевидными сосудами, угнездившимися в ее бороздах. Меня охватил благоговейный трепет. Я словно входил в храм. Потом началось то, что в будущем предстояло проделать и мне: короткая серия адресных диалогов с пациентом, пока электрод прощупывал блестящие желеобразные извилины его мозга, прежде чем был сделан следующий разрез – вход в сознание…</p></section><section id="n_25"><title><p>25</p></title><p>Электрокортикография – запись активности коры головного мозга при помощи электродов, накладывающихся непосредственно на ее поверхность. Метод во многом похож на ЭЭГ. Отличие лишь в том, что в случае ЭЭГ запись ведется сквозь кожу, черепную коробку и мозговые оболочки, и поэтому ЭЭГ обладает на порядок более низкой чувствительностью и разрешением. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="n_26"><title><p>26</p></title><p>«От мозга к тексту». – <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p></section></section><section><title><p>Комментарии</p></title><section id="c_1"><title><p>1</p></title><p>Popper (1963) (рус. изд.: Поппер, 2008). Разумеется, не все согласны с таким представлением о задачах и методах науки. Тем не менее именно его поддерживают почти все представители естественных наук. <emphasis>Теперь, раз уж вы добрались до примечаний в конце книги, уместно сделать пояснение. Эти примечания адресованы преимущественно читателям, занимающимся наукой, которые интересуются разнообразной специальной литературой, упоминаемой в этой книге (или специализируются в этих областях науки). Все остальные читатели – моя основная аудитория – могут смело их пропустить.</emphasis></p></section><section id="c_2"><title><p>2</p></title><p>Freud (1893a), p. 13.</p></section><section id="c_3"><title><p>3</p></title><p>Sacks (1984), p. 164 (рус. изд.: Сакс, 2014. Последнее предложение отсутствует в переводе А. В. Александровой. – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.).</p></section><section id="c_4"><title><p>4</p></title><p>Freud (1895), p. 160 (рус. изд.: Фрейд, 2005, с. 198). Тридцать шесть лет спустя Фрейд написал Эйнштейну трогательные слова о недостатке научной значимости психологии по сравнению с физикой (Freud, 1994, p. 239):</p><cite><p>Надо признаться, тому, кто выбрал психологию, вовсе не стоит об этом жалеть. Нет предмета более значительного, богатого и таинственного, заслуживающего всех усилий человеческого интеллекта, чем жизнь разума. Психология, безусловно, самая прекрасная из всех благородных дам; беда в том, что ее рыцарь обречен на несчастную любовь. (Из письма Фрейда Эйнштейну 1929 г. / Пер. М. Елиферовой по английской версии, цитируемой автором. – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.)</p></cite></section><section id="c_5"><title><p>5</p></title><p>«Я <emphasis>восхищен</emphasis> отрывком из Фрейда – как я рад, что вы его нашли! Как вы любезно заметили, нечто подобное можно сказать и в отношении случаев из моей собственной клинической практики, как и о случаях из области неврологии (по крайней мере, нейропсихологии) в целом. Я привел эту цитату (правда, не знаю, уцелеет ли она – моя рукопись становится слишком раздутой и перегруженной сносками) в моей работе довольно общего характера, которую только что закончил, – «Слепое пятно» (Scotoma) – о забвении и игнорировании идей в науке» (письмо Сакса от 2 января 2005 г.).</p></section><section id="c_6"><title><p>6</p></title><p>Как в ту пору писал нейробиолог Семир Зеки, «большинство [из нас] содрогалось от ужаса при мысли об исследовании столь непостижимой, как нам казалось, проблемы» (Zeki, 1993, p. 343).</p></section><section id="c_7"><title><p>7</p></title><p>Aserinsky and Kleitman (1953).</p></section><section id="c_8"><title><p>8</p></title><p>Dement and Kleitman (1957).</p></section><section id="c_9"><title><p>9</p></title><p>Freud (1912), p. 259 (рус. текст цит. по: Фрейд, 1994, с. 32–33):</p><p>Существует психический продукт, который встречается у самых нормальных субъектов и тем не менее является в высшей степени поразительной аналогией с наиболее дикими проявлениями безумия, и для философов он оставался не более понятным, чем само безумие. Я разумею сновидения. Психоанализ основывается на анализе (<emphasis>в цитируемом рус. переводе</emphasis> «углубляется в анализ». – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.) сновидений; толкование сновидений – это наиболее совершенная из работ, выполненных до настоящего времени молодой наукой.</p></section><section id="c_10"><title><p>10</p></title><p>Поппер (2008).</p></section><section id="c_11"><title><p>11</p></title><p>С точки зрения строгой анатомии таламус не входит в состав ствола мозга. Физиологически, однако, некоторые из его так называемых неспецифических ядер входят в ретикулярную активирующую систему; поэтому их рассматривают совместно с функциями ствола мозга (отсюда термин «расширенная ретикулоталамическая активирующая система», или РРТАС). «Специфические» ядра таламуса, действующие в основном как перевалочные пункты для сенсорных сигналов, рассматриваются вместе с функциями коры. В этой книге я использую термины «ствол мозга» и «кора» главным образом для того, чтобы обозначить функционально-анатомическое различие между <emphasis>возбуждением</emphasis> РРТАС и таламокортикальной <emphasis>репрезентацией</emphasis> соответственно. Поэтому я отношу к структурам ствола мозга не только «неспецифические» ядра таламуса и гипоталамус, но и базальные ядра переднего мозга. О современных представлениях о РРТАС см.: Edlow et al. (2012).</p></section><section id="c_12"><title><p>12</p></title><p>Jouvet (1965).</p></section><section id="c_13"><title><p>13</p></title><p>Hobson, McCarley and Wyzinski (1975).</p></section><section id="c_14"><title><p>14</p></title><p>McCarley and Hobson (1977), p. 1346.</p></section><section id="c_15"><title><p>15</p></title><p>McCarley and Hobson (1977), p. 1219.</p></section><section id="c_16"><title><p>16</p></title><p>Один-единственный пациент, сообщивший, что перестал видеть сны, почти наверняка получил повреждения не только покрышки моста – центра быстрого сна, но и других областей мозга (из-за травмы, вызвавшей субарахноидальное кровоизлияние: Lavie et al., 1984). Поэтому прекращение сновидений у него было трудно связать с какой-либо конкретной областью мозга.</p></section><section id="c_17"><title><p>17</p></title><p>Полное описание результатов моего исследования см. в работе: Solms (1997a). Диссертацию я защитил в 1991 г., но до ее публикации дело дошло только через 6 лет.</p></section><section id="c_18"><title><p>18</p></title><p>Solms (2000a). Принцип двойной диссоциации в нейропсихологии позволяет нам разобрать психические функции по косточкам: если повреждение области X (мозга) вызывает утрату функции A, но не функции B, а повреждение области Y влечет утрату функции B, но не функции A, то функции A и B не могут быть тождественными. Иными словами, в нашем случае функция быстрого сна и функция сновидений не тождественны. Они коррелируют друг с другом (т. е. совпадают по времени), но это разные функции.</p></section><section id="c_19"><title><p>19</p></title><p>Помимо моих наблюдений за пациентами с определенными повреждениями зон мозга, этот вывод подтверждается рядом других фактов. Например, с вероятностью 50 % можно получить сообщение о сновидении во время первых нескольких минут сна (вторая стадия – засыпания), задолго до первого эпизода быстрого сна. Аналогично сновидения, совершенно неотличимые от тех, что наблюдаются в фазе быстрого сна, происходят при медленном сне, причем частота их возрастает в утренней фазе суточного ритма, перед пробуждением. Это так называемый эффект позднего утра. Кроме того, хотя сновидения чаще бывают во время быстрого сна, чем во время медленного, медленный сон в целом продолжительнее, чем быстрый. Поэтому как минимум четверть всех сновидений происходят во время медленного сна. Подробнее см.: Solms (2000a).</p></section><section id="c_20"><title><p>20</p></title><p>Solms (1991, 1995).</p></section><section id="c_21"><title><p>21</p></title><p>Frank (1946, 1950), Partridge (1950).</p></section><section id="c_22"><title><p>22</p></title><p>Schindler (1953).</p></section><section id="c_23"><title><p>23</p></title><p>Hartmann et al. (1980).</p></section><section id="c_24"><title><p>24</p></title><p>Sharf et al. (1978). Более поздние исследования показали, что антагонисты дофамина действуют противоположным образом (Yu, 2007).</p></section><section id="c_25"><title><p>25</p></title><p>Dahan et al. (2007).</p></section><section id="c_26"><title><p>26</p></title><p>L&#xE9;na et al. (2005).</p></section><section id="c_27"><title><p>27</p></title><p>Solms (2011).</p></section><section id="c_28"><title><p>28</p></title><p>Solms (2001).</p></section><section id="c_29"><title><p>29</p></title><p>Это неудачное название – откат ко временам бихевиоризма. В мозге существует множество различных видов вознаграждения (т. е. удовольствия).</p></section><section id="c_30"><title><p>30</p></title><p>Rolls (2014), Berridge (2003), Panksepp (1998).</p></section><section id="c_31"><title><p>31</p></title><p>Panksepp (1998), p. 155.</p></section><section id="c_32"><title><p>32</p></title><p>Дофаминергическая ПОИСКОВАЯ активность (в отличие от всякой другой моноаминовой активности) продолжается при засыпании и достигает максимума в фазе быстрого сна. Возможно, не случайно это совпадает с периодами быстрого движения глазных яблок. Движения глаз у человека, подобно обнюхиванию и подергиванию вибриссами у грызунов, – неплохой косвенный показатель ПОИСКОВОЙ активности (Panksepp, 1998).</p></section><section id="c_33"><title><p>33</p></title><p>Pace-Schott and Hobson (1998).</p></section><section id="c_34"><title><p>34</p></title><p>Braun (1999), p. 196.</p></section><section id="c_35"><title><p>35</p></title><p>Ibid., p. 201.2.</p></section><section id="c_36"><title><p>36</p></title><p>Меня приняли на курс, но фактически я приступил к учебе только в 1989 г.</p></section><section id="c_37"><title><p>37</p></title><p>На самом деле Фрейд оставил эту неопубликованную рукопись без названия. Ее современные названия были придуманы при переводе на английский язык. В переписке с Вильгельмом Флиссом Фрейд называл ее «Психологией для неврологов», «Очерком психологии» и просто «Психологией».</p></section><section id="c_38"><title><p>38</p></title><p>Из письма к Эдуарду Гальману (1842), опубликованного в: Du Bois-Reymond (1918), p. 108 (рус. пер. цит. по: Джонс Э. Жизнь и творения Зигмунда Фрейда. – М.: Канон+, 2018). Часто также цитируют предисловие Дюбуа-Реймона к его собственной книге «О жизненной силе» (&#xDC;ber die Lebenskraft, 1848–84, pp. xliii–iv):</p><cite><p>Нельзя приписать частицам материи в организме каких-либо новых сил, которые бы не действовали и вне организма. И не существует сил, заслуживающих название «жизненной силы». Разграничение между так называемой органической и неорганической природой совершенно произвольно.</p></cite></section><section id="c_39"><title><p>39</p></title><p>Bechtel and Richardson (1998).</p></section><section id="c_40"><title><p>40</p></title><p>См. мое обсуждение этого термина в: Solms (в печати).</p></section><section id="c_41"><title><p>41</p></title><p>Freud (1950b), p. 295.</p></section><section id="c_42"><title><p>42</p></title><p>Приоритет Фрейда в формулировке «функционалистской» позиции не получил широкого признания:</p><cite><p>Просить извинения за несовершенство этих и всех аналогичных сравнений я считаю излишним. Они должны лишь помочь нашей попытке разъяснить всю сложность психической деятельности: мы разложим ее на отдельные части и поставим их в соответствие отдельным частям аппарата. Попытка определить структуру душевного инструмента при помощи такого разложения, насколько мне известно, никогда не производилась. Она кажется мне безусловно невинной (Freud, 1900, p. 536) (рус. изд.: Фрейд, 1913, с. 383).</p></cite><p>См. также: Shallice (1988).&gt;</p></section><section id="c_43"><title><p>43</p></title><p>Когда Фрейд впервые ввел этот любопытный термин, то указал, что он относится к уровню объяснения, объединяющему психологию и биологию (письмо к Флиссу от 10 марта 1898 г., Freud, 1950a). Как однажды написал Фрейд Георгу Гроддеку, «бессознательное – это долгожданное переходное звено между физическим и психическим» (письмо от 5 июня 1917 г.). См.: Solms (2000b). См. также мой доклад на заседании Нью-Йоркской академии наук в честь столетнего юбилея «Наброска психологии» Фрейда (Solms, 1998). На этом заседании выступал великий Карл Прибрам. Я также познакомился на этой конференции с ведущим нейрофизиологом Джозефом Богеном. Я хорошо помню, как он между делом сказал, что источником сознания являются внутриламинарные ядра таламуса. Это был первый раз, когда я услышал от кого-либо предположение, что сознание не обязательно по своей природе связано с корой. См.: Bogen (1995).</p></section><section id="c_44"><title><p>44</p></title><p>Критика Фрейдом локализаторства (Freud, 1891) (рус. изд.: Фрейд, 2017b) заложила основания для подхода с точки зрения функциональных систем, который станет главенствующим в нейропсихологии и, как следствие, в когнитивизме. Более подробно я обсуждаю эту тему в: Solms and Saling (1986) (рус. изд.: Солмс и Салинг, 2001) и Solms (2000b).</p></section><section id="c_45"><title><p>45</p></title><p>Отсюда название книги Ф. Саллоуэя – «Фрейд: Биолог психики» (F. Sulloway, 1979).</p></section><section id="c_46"><title><p>46</p></title><p>Freud (1914), p. 78 (рус. изд.: Фрейд, 1990, с. 107).</p></section><section id="c_47"><title><p>47</p></title><p>Freud (1920), p. 83 (рус. изд.: Фрейд, 1925, с. 106; в тексте опечатка: «неорганических» вм. «неограниченных». – <emphasis>Прим. пер</emphasis>.).</p></section><section id="c_48"><title><p>48</p></title><p>Письмо Флиссу от 20 октября 1895 г.</p></section><section id="c_49"><title><p>49</p></title><p>Письмо Флиссу от 29 ноября 1895 г.</p></section><section id="c_50"><title><p>50</p></title><p>Письмо Флиссу от 25 мая 1895 г.</p></section><section id="c_51"><title><p>51</p></title><p>В настоящее время я готовлю английский перевод полного собрания трудов Фрейда по нейробиологии в 4 т. (<emphasis>The Complete Neuroscientific Works of Sigmund Freud</emphasis>, in 4 volumes). См. также переводы Стрейчи под моей редакцией: <emphasis>The Revised Standard Edition of the Complete Psychological Works of Sigmund Freud</emphasis> (24 volumes).</p></section><section id="c_52"><title><p>52</p></title><p>Freud (1950b), pp. 303, 316 (рус. изд.: Фрейд, 2015, с. 27, 59). За столетия до Фрейда Барух Спиноза писал: «Пожелание есть сама природа или сущность каждого» (рус. текст цит. по: Спиноза Б. Этика / [Пер. с лат. В. И. Модестова]. – Минск: Харвест; М.: АСТ, 2001. С. 183).</p></section><section id="c_53"><title><p>53</p></title><p>Freud (1901), p. 259 (рус. изд.: Фрейд, 1923, с. 228).</p></section><section id="c_54"><title><p>54</p></title><p>Freud (1920), p. 60 (рус. изд.: Фрейд, 1925, с. 105–106).</p></section><section id="c_55"><title><p>55</p></title><p>Freud (1915a), pp. 121–122 (рус. изд.: Фрейд, 1999, с. 123), курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_56"><title><p>56</p></title><p>Письмо Флиссу от 25 мая 1895 г.</p></section><section id="c_57"><title><p>57</p></title><p>Freud (1940), p. 197 (рус. изд.: Фрейд, 2017a, с. 3).</p></section><section id="c_58"><title><p>58</p></title><p>Рисунок заимствован из работы: Braun et al. (1997). Исследование Брауна было чисто описательным. Его результаты согласуются с теорией Фрейда, но не подтверждают ее экспериментально, так как не проверялись предсказания, вытекающие из нее. Впрочем, моя студентка Кэтрин Кэмерон-Доу недавно (в 2012 г.) напрямую проверяла гипотезу Фрейда, в соответствии с которой сновидения служат защитой сна. Ее работу в подтверждение этой гипотезы в настоящее время продолжает на более обширном материале моя коллега Тамара Фишер из Берлина.</p></section><section id="c_59"><title><p>59</p></title><p>Кстати, модератором дискуссии был не кто иной, как Дэвид Чалмерс. Результаты ее аннулировали итог предыдущего голосования 1978 г., имевшего место после доклада Хобсона, в котором он изложил свою теорию активации-синтеза собранию членов Американской психиатрической ассоциации.</p></section><section id="c_60"><title><p>60</p></title><p>Solms and Saling (1986) (рус. изд: Солмс и Салинг, 2001).</p></section><section id="c_61"><title><p>61</p></title><p>Braun (1999).</p></section><section id="c_62"><title><p>62</p></title><p>Malcolm-Smith et al. (2012).</p></section><section id="c_63"><title><p>63</p></title><p>Solms (2000c), Solms and Zellner (2012).</p></section><section id="c_64"><title><p>64</p></title><p>Любопытно, что Фрейд разработал свое понятие либидозного влечения в тот период, когда регулярно употреблял вещество, бурно активирующее дофаминергическую ПОИСКОВУЮ систему. Будет ли натяжкой предположить, что личный опыт Фрейда в том, что касается общего мотивационного воздействия этого вещества, навел его на мысль о существовании такого универсального мотивационного механизма в психике?</p></section><section id="c_65"><title><p>65</p></title><p>В главе 7 я покажу, как связаны «исполнения желаний» с прогнозирующим кодированием, а «сверка с реальностью» – с тем, что в наши дни именуется ошибкой прогнозирования (или прецизионно модулированной ошибкой прогнозирования).</p></section><section id="c_66"><title><p>66</p></title><p>Fotopoulou, Solms and Turnbull (2004).</p></section><section id="c_67"><title><p>67</p></title><p>Turnbull, Jenkins and Rowley (2004).</p></section><section id="c_68"><title><p>68</p></title><p>Fotopoulou and Conway (2004), Turnbull, Berry and Evans (2004), Fotopoulou et al. (2007, 2008a, b), Turnbull and Solms (2007), Fotopoulou, Conway and Solms (2007), Fotopoulou (2008, 2009, 2010a, b), Coltheart and Turner (2009), Cole et al. (2014), Besharati, Fotopoulou and Kopelman (2014), Kopelman, Bajo and Fotopoulou (2015).</p></section><section id="c_69"><title><p>69</p></title><p>Обзор дан в работе: Turnbull, Fotopoulou and Solms (2014). См. также: Besharati et al. (2014, 2016).</p></section><section id="c_70"><title><p>70</p></title><p>Zellner et al. (2011).</p></section><section id="c_71"><title><p>71</p></title><p>Solms and Turnbull (2002, 2011), Panksepp and Solms (2012), Solms (2015a).</p></section><section id="c_72"><title><p>72</p></title><p>Эти доклады впоследствии были собраны и опубликованы в виде книги: Kaplan-Solms and Solms (2000).</p></section><section id="c_73"><title><p>73</p></title><p>Kandel (1998).</p></section><section id="c_74"><title><p>74</p></title><p>Kandel (1999), p. 505.</p></section><section id="c_75"><title><p>75</p></title><p>В число нейробиологов вошли: Аллен Браун, Джейсон Браун, Антонио Дамасио, Витторио Гальезе, Николас Хамфри, Эрик Кандель, Марсель Кинсбурн, Жозеф Леду, Родольфо Льинас, Георг Нортхофф, Яак Панксепп, Майкл Познер, Виланаюр Рамачандран, Оливер Сакс, Тодд Сактор, Даниэль Шактер, Карло Семенца, Тим Шаллис, Вольф Зингер и Макс Фельманс. Психоаналитики: Питер Фонаги, Андре Грин, Ильза Грубрих-Шимитис, Отто Кернберг, Марианна Лёйцингер-Болебер, Арнольд Моделл, Барри Опатоу, Аллан Шор, Теодор Шапиро, Риккардо Штейнер и Даниель Видлёгер.</p></section><section id="c_76"><title><p>76</p></title><p>Damasio, Damasio and Tranel (2013).</p></section><section id="c_77"><title><p>77</p></title><p>Freud (1940), p. 198 (рус. изд.: Фрейд, 2017a, с. 3).</p></section><section id="c_78"><title><p>78</p></title><p>Freud (1920), p. 24 (рус. изд.: Фрейд, 1925, с. 57–58), курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_79"><title><p>79</p></title><p>Freud (1940), pp. 161–162 (рус. изд.: Фрейд, 2017a, с. 1), курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_80"><title><p>80</p></title><p>См. также: Freud (1923), p. 26 (рус. изд.: Фрейд, 1924, с. 23; текст после угловых скобок цит. по: Солмс М. Сознательное Ид / Пер. с англ. Ю. Моталовой // Журнал практической психологии и психоанализа. 2020. № 2):</p><cite><p>«Я» прежде всего телесно, оно не только поверхностное существо, но даже является проекцией некоторой поверхности. Если искать анатомической аналогии, его скорее всего можно уподобить «мозговому человечку» анатомов, который находится в мозговой коре как бы вниз головой, простирает пятки вверх, глядит назад и управляет, как известно, слева речевой зоной. ‹…› В конечном итоге «я» является производным от телесных ощущений, главным образом от тех, которые берут начало на поверхности тела. Следовательно… его можно также считать психической проекцией поверхности тела.</p></cite></section><section id="c_81"><title><p>81</p></title><p>Solms (2013) (рус. изд.: Солмс, 2020).</p></section><section id="c_82"><title><p>82</p></title><p>Merker (2007), p. 79. Эти наблюдения подтверждаются более ранним сообщением – см.: Shewmon, Holmes and Byrne (1999).</p></section><section id="c_83"><title><p>83</p></title><p>Последующее изложение открытий Меркера – это пересказ его опубликованного доклада (Merker, 2007).</p></section><section id="c_84"><title><p>84</p></title><p>Damasio and Carvalho (2013), p. 147.</p></section><section id="c_85"><title><p>85</p></title><p>Данные приводятся по обзору литературы в работе Меркера (Merker, 2007, p. 74).</p></section><section id="c_86"><title><p>86</p></title><p>Panksepp (1998).</p></section><section id="c_87"><title><p>87</p></title><p>Weiskrantz (2009).</p></section><section id="c_88"><title><p>88</p></title><p>См.: <a l:href="https://blogs.scientificamerican.com/observations/blindsight-seeing-without-knowing-it">https://blogs.scientificamerican.com/observations/blindsight-seeing-without-knowing-it</a></p></section><section id="c_89"><title><p>89</p></title><p>То же относится к пути от глаза к латеральному коленчатому телу (<a l:href="#x8_x_8_i21">рис. 6</a>).</p></section><section id="c_90"><title><p>90</p></title><p>Zeman (2001).</p></section><section id="c_91"><title><p>91</p></title><p>Coenen (2007), p. 88, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_92"><title><p>92</p></title><p><emphasis>Не открывает глаза</emphasis> = 1 балл, <emphasis>открывает в ответ на боль</emphasis> = 2 балла, <emphasis>открывает в ответ на речь</emphasis> = 3 балла, <emphasis>открывает произвольно</emphasis> = 4 балла; <emphasis>отсутствие вербальной реакции</emphasis> = 1; <emphasis>нечленораздельные звуки</emphasis> = 2; <emphasis>отвечает словами невпопад</emphasis> = 3; <emphasis>связный ответ, но не по теме</emphasis> = 4; <emphasis>адекватный ответ</emphasis> = 5; <emphasis>отсутствие моторной реакции</emphasis> = 1; <emphasis>поза децеребрации</emphasis> (патологическое разгибание в ответ на болевое раздражение) = 2; <emphasis>поза декортикации</emphasis> (патологическое сгибание в ответ на болевое раздражение) = 3; <emphasis>отдергивание конечности в ответ на боль</emphasis> = 4; <emphasis>определение источника боли</emphasis> = 5; <emphasis>выполнение команд</emphasis> = 6.</p></section><section id="c_93"><title><p>93</p></title><p>Мне также возражали, что эта иллюзия проистекает из «моралистического заблуждения». Когнитивный нейробиолог Хедер Берлин назвала «спорным» предположение, что внешние реакции подразумевают внутреннюю осознанность. Она объясняет (Berlin, 2013, pp. 25–26):</p><cite><p>Первоначальное допущение Солмса, что дети с гидранэнцефалией обладают сознанием, необоснованно. Мы не можем утверждать, что если имеется цикл «сон – бодрствование» и выражение эмоций (смех, гнев и т. д.), то это неизбежно предполагает наличие сознания. ‹…› Хотя верно, что они на самом деле могут обладать сознанием, мы не можем утверждать, что они им обладают. Бессознательные процессы могут быть довольно высокоуровневыми и сложными (Berlin, 2011). В основе теории Солмса лежит проекция существования сознания на основании кажущегося осмысленного эмоционального поведения – пример «моралистического заблуждения» (довод, что нечто должно быть правдой, потому что нам станет лучше, если мы в это поверим). Люди обладают естественной склонностью допускать наличие сознания».</p></cite><p>Вот что я написал в ответ [Solms, 2013, pp. 80–81; в рус. изд. (Солмс, 2020) этот текст отсутствует. – <emphasis>Прим. пер.</emphasis>]:</p><cite><p>Почему мы должны исходить из того, что соответствующие контексту выражения эмоций, которые легко вызываются стимуляцией определенного участка мозга и угасают при повреждении данного участка, которые притом соответствуют аффективным ощущениям у нас самих, не соответствуют аффективным ощущениям у таких детей и животных? Ясно, что подобное предположение будет еще более «спорным», чем мое. Единственное доказательство – то, что эти дети и животные неспособны заявить о своих чувствах словами.</p></cite></section><section id="c_94"><title><p>94</p></title><p>Так называемый закон ассоциации: по смежности, повторению, вниманию, подобию и пр.</p></section><section id="c_95"><title><p>95</p></title><p>Апперцепция – «процесс, посредством которого новый опыт ассимилируется с остатком прошлого опыта индивида и трансформируется им, образуя новое единство» (Runes, 1972).</p></section><section id="c_96"><title><p>96</p></title><p>Meynert (1867).</p></section><section id="c_97"><title><p>97</p></title><p>Если не считать того неудобного факта, что у некоторых других млекопитающих она больше (например, у слонов). Человеческая кора даже не превосходит кору иных млекопитающих по соотношению объема коры и размеров тела или объема коры и объема подкорковых структур.</p></section><section id="c_98"><title><p>98</p></title><p>Campbell (1904), pp. 651–652.</p></section><section id="c_99"><title><p>99</p></title><p>Meynert (1884; англ. пер. 1885), p. 160.</p></section><section id="c_100"><title><p>100</p></title><p>Munk (1878, 1881).</p></section><section id="c_101"><title><p>101</p></title><p>Анатомическим основанием для разграничения между слепотой и психической слепотой (зрительной агнозией) считалось открытие Пауля Флешига (Flechsig, 1901, 1905), что «проекционная» стриарная (полосатая) зрительная кора содержит первичные клетки, непосредственно связанные с периферией сетчатки. Эти первичные клетки миелинизированы с рождения и, следовательно, не несут образов памяти. Окружающая «ассоциативная» кора – проводник всех психических функций – миелинизируется намного позже. То же касается других модально-специфических участков коры.</p></section><section id="c_102"><title><p>102</p></title><p>Wilbrand (1887, 1892). См. также мой английский перевод исходного отчета Вильбранда, где подробно обсуждаются многие из этих теоретических положений: Solms, Kaplan-Solms and Brown (1996).</p></section><section id="c_103"><title><p>103</p></title><p>Это наблюдение Вильбранда опирается на более раннее аналогичное наблюдение Шарко (Charcot, 1883), в котором участвовал пациент, переживавший <emphasis>невизуальные</emphasis> сновидения, откуда возникло название «синдром Шарко – Вильбранда» для неспособности в дневное время повторно представлять себе и распознавать зрительные объекты, а в ночное – видеть сны. Критическое обсуждение представлений о синдроме Шарко – Вильбранда в свете моих последующих открытий можно найти в наших работах: Solms, Kaplan-Solms and Brown (1996) и Solms (1997a).</p></section><section id="c_104"><title><p>104</p></title><p>Соответственно, он проводил разграничение между обыкновенной глухотой и «словесной глухотой» (афазией). Афазия Вернике, как считалось, вызывается поражениями участка коры, хранящего слуховые образы слов – воспоминания о звуках речи, в то время как обыкновенная глухота обусловлена поражением подкорковых путей, связывающих этот участок со входящими слуховыми ощущениями. Ранее Поль-Пьер Брока (Broca, 1861, 1865) описал параллельную форму афазии, вызванную повреждениями в центре моторных образов слов, то есть нарушением усвоенных программ артикуляции. По мнению ученика Вернике Людвига Лихтхейма (Lichtheim, 1885), существовали и другие формы афазии, вызванные повреждением транскортикальных ассоциативных путей, ведущих от слуховых и моторных образов слов к абстрактным идеям, которые наполняли конкретные образы значением.</p><p>Подобным образом Генрих Лиссауэр (Lissauer, 1890) подразделял психическую слепоту на два типа: апперцептивный, вызванный повреждением самих образов зрительной памяти, и ассоциативный, вызванный повреждением транскортикальных путей, ведущих от хранящихся в памяти образов визуальных объектов к образам абстрактных идей. Не кто иной, как Фрейд (Freud, 1891), впоследствии переименовал психическую слепоту в зрительную агнозию.</p><p>Аналогично и Гуго Липман (Liepmann, 1900) подразделял психический паралич (апраксию) на апперцептивный и ассоциативный типы – кинестетический и идеомоторный соответственно, о чем уже говорилось в этой книге.</p></section><section id="c_105"><title><p>105</p></title><p>Liepmann (1900).</p></section><section id="c_106"><title><p>106</p></title><p>В предисловии он писал следующее: «Читатель не найдет в этой книге иного определения психиатрии, кроме данного на титульном листе: „Клинический трактат о болезнях переднего мозга“. Историческое значение термина „психиатрия“, то есть „лечение души“, подразумевает больше, чем мы способны осуществить, и выходит за границы точного научного исследования».</p></section><section id="c_107"><title><p>107</p></title><p>Absher and Benson (1993), Goodglass (1986). Любопытно, что Антонио Дамасио учился у Гешвинда.</p></section><section id="c_108"><title><p>108</p></title><p>Кстати, мы знаем, что пациенты, утратившие речь при поражениях коры, сохраняют полное сознание, потому что они способны сообщать о своих чувствах другими способами и делают это. Подробное описание невербальных интроспективных отчетов пациентов с различными типами афазии можно найти в работе Kaplan-Solms and Solms (2000). Если не считать некоторых первоначальных сомнений в XIX в., ученые всегда придерживались единого мнения, что утрата речи не влияет на «интеллект» сколько-нибудь значимым образом.</p></section><section id="c_109"><title><p>109</p></title><p>Merker (2007), p. 65.</p></section><section id="c_110"><title><p>110</p></title><p>См. о различии между «феноменальным сознанием» и «сознанием доступа» у Неда Блока (Block, 1995).</p></section><section id="c_111"><title><p>111</p></title><p>Craig (2009, 2011).</p></section><section id="c_112"><title><p>112</p></title><p>Dehaene and Changeux (2005), Baars (1989, 1997). Термин «мышление высшего порядка» ('higherorder thought') взят из: Rosenthal (2005).</p></section><section id="c_113"><title><p>113</p></title><p>Qin et al. (2010), Mulert et al. (2005).</p></section><section id="c_114"><title><p>114</p></title><p>Нижеприведенный диалог взят из устного доклада об этом случае, представленного на XII Международном конгрессе по нейропсихоанализу (2011) в Берлине. Впоследствии описание этого случая было опубликовано в работе: Damasio, Damasio and Tranel (2013).</p></section><section id="c_115"><title><p>115</p></title><p>Damasio, Damasio and Tranel (2013).</p></section><section id="c_116"><title><p>116</p></title><p>Harlow (1868).</p></section><section id="c_117"><title><p>117</p></title><p>LeDoux and Brown (2017).</p></section><section id="c_118"><title><p>118</p></title><p>LeDoux (1999), p. 46, курсив М. Солмса:</p><p>Когда электрическая стимуляция миндалевидного тела у человека вызывает чувства страха (Gloor, 1992), это происходит не потому, что миндалина «чувствует» страх, но скорее потому, что различные нейронные сети, которые активирует миндалина, в конечном итоге обеспечивают рабочую память информацией, которая <emphasis>определяется</emphasis> как страх.</p></section><section id="c_119"><title><p>119</p></title><p>Whitty and Lewin (1957), p. 73.</p></section><section id="c_120"><title><p>120</p></title><p>Solms (1997a), p. 186, случай 22.</p></section><section id="c_121"><title><p>121</p></title><p>Этот эпитет придумал Карл Ясперс (Jaspers, 1963) (рус. изд.: Ясперс, 1997).</p></section><section id="c_122"><title><p>122</p></title><p>Подробное обсуждение разногласий Фрейда с Мейнертом и современниками-нейропсихологами см. в статье: Solms and Saling (1990). Впервые свои раскольнические взгляды он высказал в неопубликованной рукописи книги (Freud, 1887), в печатном виде книга вышла в 1888 г. (Freud, 1888). Он возвращался к этой теме в своей работе «К пониманию афазий» (Freud, 1891) (рус. изд.: Фрейд, 2017b) и далее развивал ее в статье 1893 г. (рус. изд.: Фрейд, 2016) и, наконец, в письме Флиссу от 6 декабря 1896 г.</p></section><section id="c_123"><title><p>123</p></title><p>Freud (1891) (рус. пер. с нем.: Фрейд, 2004). Фрейд писал, что «неоднократно посещал» лабораторию Мунка в Берлине (Freud, 1886, p. 14). Расположение нервных путей в стволе мозга было центральной темой собственных анатомических исследований Фрейда в 1880-е гг.</p></section><section id="c_124"><title><p>124</p></title><p>Freud (1891) (рус. пер. с нем.: Фрейд, 2004).</p></section><section id="c_125"><title><p>125</p></title><p>Там же (англ. пер. М. Солмса). Кроме того, Фрейд поставил под сомнение анатомические и физиологические основания разграничения, которое Мейнерт и другие проводили между апперцептивной и ассоциативной стадиями обработки информации в коре (там же.</p></section><section id="c_126"><title><p>126</p></title><p>Письмо Вильгельму Флиссу от 6 декабря 1896 г. (Freud, 1950a, p. 233) (рус. изд.: Фрейд, 2019а).</p></section><section id="c_127"><title><p>127</p></title><p>Таким образом, бессознательная и предсознательная системы, описанные Фрейдом, совпадают с современными понятиями недекларативной и декларативной долговременной памяти, а его сознательная система совпадает с современным понятием кратковременной памяти. Первая и последняя из пяти стадий Фрейда (восприятие и сознание) – это, скорее всего, состояния нейронов, чем «следы».</p></section><section id="c_128"><title><p>128</p></title><p>Kihlstrom (1996).</p></section><section id="c_129"><title><p>129</p></title><p>Bargh and Chartrand (1999), p. 476.</p></section><section id="c_130"><title><p>130</p></title><p>Squire (2009).</p></section><section id="c_131"><title><p>131</p></title><p>Clapar&#xE9;de (1911).</p></section><section id="c_132"><title><p>132</p></title><p>Galin (1974), p. 573.</p></section><section id="c_133"><title><p>133</p></title><p>См.: McKeever (1986).</p></section><section id="c_134"><title><p>134</p></title><p>Crick and Koch (1990), Newman and Baars (1993), Dehaene and Naccache (2001), Bogen (1995), Edelman (1990), Marc and Llinas (1994), Tononi (2012).</p></section><section id="c_135"><title><p>135</p></title><p>Nagel (1974). См. также: Chalmers (1995a) и Strawson (2006).</p></section><section id="c_136"><title><p>136</p></title><p>Freud (1915b), p. 177 (рус. изд.: Фрейд, 1999, с. 164). Далее он поясняет: «Все различие [между представлениями и аффектами] происходит от того, что представления являются в сущности следами воспоминаний, между тем как аффекты и чувства соответствуют процессам израсходования энергии, конечное выражение которых воспринимается как ощущение. При настоящем состоянии наших знаний об аффектах и чувствах мы не можем яснее выразить это различие».</p></section><section id="c_137"><title><p>137</p></title><p>Например, Фрэнсис Крик и Кристоф Кох в книге «В поисках сознания» (The Quest for Consciousness) поясняли, что в аффекте задействованы «более сложные аспекты сознания» (Crick, 2004, p. xiv), поэтому они «преднамеренно игнорировали… то, как эмоции… помогают формировать нейронные ансамбли, достаточные для сознательного восприятия», и вместо этого сосредоточились на «аспектах сознания, лучше поддающихся экспериментальному изучению», таких как зрительное восприятие (Koch, 2004, p. 94). Как ни странно, они считали механизм осознанного зрения в новой коре более простым вопросом, чем примитивный механизм аффекта в стволовой части мозга, одновременно признавая, что аффект формирует нейронные ансамбли, которые (предположительно) достаточны для сознательного восприятия. В любом случае, даже если проблема аффекта более сложная, это недостаточно веское основание для того, чтобы опускать ее в наших объяснениях сознания. Представьте, что было бы, если бы из физики выбросили описания квантовых эффектов?</p></section><section id="c_138"><title><p>138</p></title><p>Не хочу сказать, что они игнорировали их полностью; см., например: «Исследование о человеческом разумении» Дэвида Юма (Hume, 1748) (рус. изд.: Юм, 1996).</p></section><section id="c_139"><title><p>139</p></title><p>Это выражение придумал Панксепп (Panksepp, 2011).</p></section><section id="c_140"><title><p>140</p></title><p>Skinner (1953), p. 160 (рус. изд.: Скиннер, 2017, с. 186).</p></section><section id="c_141"><title><p>141</p></title><p>Thorndike (1911).</p></section><section id="c_142"><title><p>142</p></title><p>Mazur (2013).</p></section><section id="c_143"><title><p>143</p></title><p>Увлекательное описание соответствующих исследований можно найти в работе: Leng (2018), гл. 16–19.</p></section><section id="c_144"><title><p>144</p></title><p>См.: Solms and Panksepp (2010).</p></section><section id="c_145"><title><p>145</p></title><p>Panksepp (1974).</p></section><section id="c_146"><title><p>146</p></title><p>Alboni (2014).</p></section><section id="c_147"><title><p>147</p></title><p>Следующий абзац – пересказ статьи Бьерна Меркера (Merker, 2007).</p></section><section id="c_148"><title><p>148</p></title><p>Nummenmaa et al. (2018). Очень интересная статья, в которой подтверждается ряд выводов, сделанных мною ниже, например, рассматриваются такие вопросы, как невозможность «нейтральных» аффектов, воплощение аффектов и категориальная природа аффектов.</p></section><section id="c_149"><title><p>149</p></title><p>Например, страх вызывает учащенное дыхание и сердцебиение, отлив крови от пищеварительных органов и прилив к скелетным мышцам и, таким образом, усиливает бдительность и готовность бежать. Если бы чувству страха сопутствовало замедление дыхания и сердцебиения, отлив крови от скелетных мышц к пищеварительным органам и, как следствие, томная расслабленность, <emphasis>это был бы уже не страх</emphasis>. Воплощенная природа аффектов наглядно видна из инфракрасных снимков тела людей в разных эмоциональных состояниях (Nummenmaa et al., 2018). См. также: Niedenthal (2007).</p></section><section id="c_150"><title><p>150</p></title><p>Более подробное обсуждение этих философских вопросов вы найдете в главе 11.</p></section><section id="c_151"><title><p>151</p></title><p>Урологи называют эту ситуацию latch-key urgency – «приспичило на пороге» (<emphasis>букв.</emphasis> «при открывании двери ключом». – <emphasis>Прим. ред.</emphasis>).</p></section><section id="c_152"><title><p>152</p></title><p>Ekman et al. (1987).</p></section><section id="c_153"><title><p>153</p></title><p>Barrett (2017).</p></section><section id="c_154"><title><p>154</p></title><p>Эмпирические данные и библиография приведены в работах: Panksepp (1998) и Panksepp and Biven (2012).</p></section><section id="c_155"><title><p>155</p></title><p>LeVay (1993).</p></section><section id="c_156"><title><p>156</p></title><p>Для тех, кто интересуется анатомическими подробностями: у мужчин средоточие цепи ВОЖДЕЛЕНИЯ находится в передней области гипоталамуса (особенно в промежуточных ядрах), откуда эта цепь спускается через ядро ложа конечной полоски в ОВСВ. С химической точки зрения происходит следующее: стероидный гормон тестостерон (вырабатываемый семенниками и оказывающий сильное воздействие на переднюю область гипоталамуса) запускает в мозге выделение пептида под названием «вазопрессин», ответственного за мужское половое возбуждение. У женщин локус управления сексуальностью – вентромедиальное ядро гипоталамуса, а основные гормоны – эстроген и прогестерон (оба выделяются яичниками). Эти гормоны опосредованно стимулируют в мозге выделение окситоцина, пептида, управляющего в значительной мере типично женской сексуальной реакцией. Медиаторами ВОЖДЕЛЕНИЯ служат также другие пептиды, например гонадолиберин и холецистокинин.</p></section><section id="c_157"><title><p>157</p></title><p>Другие медиаторы ПОИСКА – нейромедиатор глутамат и ряд пептидов, таких как окситоцин, нейротензин и орексин.</p></section><section id="c_158"><title><p>158</p></title><p>К теме мышления мы еще вернемся подробнее в главе 10.</p></section><section id="c_159"><title><p>159</p></title><p>Она начинается в медиальных областях миндалевидного тела и по пути в ОВСВ проходит через ядро ложа конечной полоски, а также через медиальную и перифорникальную области гипоталамуса. Ее главный нейромодулятор – пептид под названием «вещество P», действующий совместно с глутаматом и ацетилхолином. Последний факт, возможно, объясняет, почему поведенческое расстройство фазы быстрого сна так часто выражается в форме приступов ярости.</p></section><section id="c_160"><title><p>160</p></title><p>Нейронная цепь СТРАХА начинается в центральной и базолатеральной областях миндалевидного тела. С точки зрения химических процессов в ней задействован нейромедиатор глутамат, а также такие пептиды, как ингибитор связывания диазепама, кортиколиберин, холецистокинин, меланоцитстимулирующий гормон и нейропептид Y.</p></section><section id="c_161"><title><p>161</p></title><p>Tranel et al. (2006). Авторы непосредственно рассматривают <emphasis>субъективную</emphasis> эмоциональность С. М.</p></section><section id="c_162"><title><p>162</p></title><p>Blake et al. (2019).</p></section><section id="c_163"><title><p>163</p></title><p>То же применимо к другим аналогичным заданиям, например к игровой задаче «Айова» (Iowa Gambling Task) (Turnbull et al., 2014). Как я объяснил Николасу Хамфри, возражавшему против того, что я употребляю выражение «внутреннее чутье» вместо «бессознательная догадка» при ложной слепоте, все зависит от того, как мы ставим вопрос (XXVI Международная конференция «Наука о сознании» в Интерлакене, Швейцария, 2019).</p></section><section id="c_164"><title><p>164</p></title><p>LeDoux (1996).</p></section><section id="c_165"><title><p>165</p></title><p>Bowlby (1969) (рус. изд.: Боулби, 2003).</p></section><section id="c_166"><title><p>166</p></title><p>Например: Yovell et al. (2016) и Coenen et al. (2019).</p></section><section id="c_167"><title><p>167</p></title><p>Solms and Panksepp (2010).</p></section><section id="c_168"><title><p>168</p></title><p>Этот путь проходит через ядро ложа конечной полоски, предзрительное поле и дорсомедиальное ядро таламуса. Помимо опиоидных механизмов, описанных в тексте, в системе ПАНИКА задействованы нейромедиатор глутамат и нейропептиды окситоцин, пролактин и кортиколиберин.</p></section><section id="c_169"><title><p>169</p></title><p>Вероятно, поэтому душевная боль так часто соматизируется в виде физической боли. Eisenberger (2012), Tossani (2013).</p></section><section id="c_170"><title><p>170</p></title><p>Еще один медиатор системы ЗАБОТА – дофамин.</p></section><section id="c_171"><title><p>171</p></title><p>Нейронная цепь, связанная с ЗАБОТОЙ, идет вниз от передней поясной коры через ядро ложа конечной полоски, предзрительное поле и вентральную область покрышки к ОВСВ.</p></section><section id="c_172"><title><p>172</p></title><p>Forrester et al. (2018).</p></section><section id="c_173"><title><p>173</p></title><p>Panksepp and Burgdorf (2003). См. также: <a l:href="http://www.youtube.com/watch?v=j-admRGFVNM">www.youtube.com/watch?v=j-admRGFVNM</a></p></section><section id="c_174"><title><p>174</p></title><p>К счастью, эта игра утрачивает популярность. Я <emphasis>не одобряю</emphasis> тот факт, что фермеры-поселенцы вытесняли коренных американцев с их земель, но это, безусловно, так и было.</p></section><section id="c_175"><title><p>175</p></title><p>Эмпатия возникает из моделирования психики другого человека (или теории сознания), которое, разумеется, неодинаково развито у всех видов млекопитающих. Развитие эмпатии, следовательно, никоим образом не автоматический процесс, как можно было бы подумать, исходя из теории зеркальных нейронов. Эмпатия – не рефлекс, это заслуга эволюционного развития (Solms, 2017a).</p></section><section id="c_176"><title><p>176</p></title><p>Тем не менее особую роль, по-видимому, играют дорсомедиальные ядра таламуса и парафасцикулярная его область, как и, разумеется, ОВСВ. Если что и является модулятором, запускающим ИГРУ, то это мю-опиоиды, однако это может быть просто отражением того факта, что необходимым условием для ИГРЫ является безопасность (т. е. низкий уровень ПАНИКИ/ГОРЯ). Другие гипотетические модуляторы ИГРЫ – глутамат, ацетилхолин и каннабиноиды. Таламокортикальная цепь, описанная в исследовании Zhou et al. (2017), относится лишь к одному конкретному аспекту ИГРЫ, а именно доминированию. См. также: Van der Westhuizen and Solms (2015), Van der Westhuizen et al. (2017).</p></section><section id="c_177"><title><p>177</p></title><p>Pellis and Pellis (2009).</p></section><section id="c_178"><title><p>178</p></title><p>Moruzzi and Magoun (1949).</p></section><section id="c_179"><title><p>179</p></title><p>Fischer et al. (2016). Повреждение находилось рядом с медиальным парабрахиальным ядром (как раз над ним). Любопытно, что как раз в этой области Хобсон обнаружил холинергические клетки, отвечающие за фазу быстрого сна. См. также: Parvizi and Damasio (2003), Golaszewski (2016).</p></section><section id="c_180"><title><p>180</p></title><p>Blomstedt et al. (2008). Электрод попал в черную субстанцию. Его планировали ввести в субталамическое ядро.</p></section><section id="c_181"><title><p>181</p></title><p>Damasio et al. (2000), Holstege et al. (2003).</p></section><section id="c_182"><title><p>182</p></title><p>Речь идет о выступающей поверхности новой коры, а не о гиппокампе.</p></section><section id="c_183"><title><p>183</p></title><p>Garcia-Rill (2017).</p></section><section id="c_184"><title><p>184</p></title><p>Holeckova et al. (2006).</p></section><section id="c_185"><title><p>185</p></title><p>Впервые термины «канал» и «состояние» в этих значениях были использованы в работе Mesulam (2000). В главе 9 я прибегаю к аналогии с режимами работы применительно к функциям состояния. Доступное объяснение, как выглядит мозг в различных состояниях – они же режимы работы – на клеточном уровне, вы найдете в: Abbott (2020).</p></section><section id="c_186"><title><p>186</p></title><p>Panksepp (1998), p. 314. Эта цитата из Панксеппа продолжается ниже, последующие две концевые сноски относятся к ней же.</p></section><section id="c_187"><title><p>187</p></title><p>Bailey and Davis (1942).</p></section><section id="c_188"><title><p>188</p></title><p>Depaulis and Bendler (1991).</p></section><section id="c_189"><title><p>189</p></title><p>Весьма доступное объяснение этого механизма см. в: Walker (2017).</p><p>Даже у моллюсков и иглокожих (например, морских звезд) наблюдаются циклы сна/бодрствования. Панксепп (Panksepp, 1998, p. 135) указывает, что система регуляции сна филогенетически древнее, чем ретикулярная активирующая система. На этом основании он делает интригующее предположение:</p><cite><p>Нынешний механизм быстрого сна когда-то обеспечивал избирательное эмоциональное возбуждение. До появления сложных когнитивных стратегий поведение животных, вероятно, запускалось по большей части базовыми стандартными психоповеденческими программами, которые мы ныне относим к примитивным эмоциональным системам. ‹…› Иными словами, многие виды поведения древних животных могли сложиться на основе заданных эмоциональных подпрограмм. Эти простые поведенческие решения были впоследствии вытеснены более развитыми когнитивными подходами, которые требовали не только наращения новой коры, но и новых механизмов возбуждения, чтобы поддерживать эффективные функции бодрствования в этих нарождающихся областях мозга.</p></cite><p>В свете соображений, которые я предложу ниже, гипотезу Панксеппа можно переформулировать так: передний мозг дополняет низшие, автоматизированные инстинктивные моторные программы способностью контекстуально регулировать эмоциональное поведение – а тем самым и учиться на опыте.</p></section><section id="c_190"><title><p>190</p></title><p>Не следует путать с философским понятием интенциональности. Панксепп подразумевает нечто вроде воления. Однако ниже, когда я обращусь к философскому понятию, станет очевидно, что оно тесно связано с волением.</p></section><section id="c_191"><title><p>191</p></title><p>Соответственно, Дональд Пфафф в своем всестороннем исследовании темы возбуждения (Pfaff, 2005), которое он называет «самой фундаментальной силой нервной системы», дает этому термину следующее определение: «"Генерализованное возбуждение" повышено у человека или животного, которые: (С) более восприимчивы к любым сенсорным стимулам, отличаются (М) большей моторной активностью и (Э) большей эмоциональной реактивностью». Поскольку центральную роль в этой книге я отвожу возбуждению, то предлагаю вам ознакомиться с Приложением на с. 388. В нем приведена длинная выдержка из работы Пфаффа, которая к тому же обеспечивает удобный переход к теме следующей главы 7. Я благодарен за эту возможность воздать должное фундаментальной работе Пфаффа, который еще в начале 1990-х гг., когда мы с ним познакомились, проявлял довольно необычный интерес к фрейдовской формулировке влечения.</p></section><section id="c_192"><title><p>192</p></title><p>Проекции ОВСВ имеются во всех вырабатывающих нейромодуляторы ядрах ретикулярной активирующей системы. Другие важные области ствола мозга, в которые направлены проекции ОВСВ, – медиальное ядро гипоталамуса, клиновидное ядро, ретикулярная формация варолиева моста, ядро одиночного пути, тонкое ядро, дорсоретикулярное ядро и вентролатеральная область продолговатого мозга. См.: Linnman et al. (2012).</p></section><section id="c_193"><title><p>193</p></title><p>Venkatraman, Edlow and Immordino-Yang (2017). Мне не нравится в этом контексте слово «нисходящий», так как ОВСВ интегрирует и высшие (исходящие от мозга), и низшие (исходящие от внутренних органов) аффективные сигналы обратной связи. Нисходящей эта сеть является лишь в том смысле, что на выходе дает моторную реакцию. Здесь больше подходит слово «центростремительная», в противоположность центробежной сети (той, которую Эдлоу называет модуляторной). Центростремительная сеть включала бы в себя и нисходящую, и восходящую сети. В работе Linnman et al. (2012) ОВСВ описывается именно как место взаимодействия между нисходящей лимбической и восходящей сенсорной системами.</p></section><section id="c_194"><title><p>194</p></title><p>Venkatraman, Edlow and Immordino-Yang (2017).</p></section><section id="c_195"><title><p>195</p></title><p>Там же.</p></section><section id="c_196"><title><p>196</p></title><p>Linnman et al. (2012), p. 517, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_197"><title><p>197</p></title><p>Там же, курсив М. Солмса. Неудивительно, что исследования по нейровизуализации человеческого мозга показали, что ОВСВ относится к «сети выявления значимости, СВЗ» (Seeley et al., 2007).</p></section><section id="c_198"><title><p>198</p></title><p>Ezra et al. (2015), p. 3468, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_199"><title><p>199</p></title><p>Panksepp and Biven (2012), p. 413, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_200"><title><p>200</p></title><p>Linnman et al. (2012), p. 506, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_201"><title><p>201</p></title><p>Panksepp and Biven (2012).</p></section><section id="c_202"><title><p>202</p></title><p>Прежде оно называлось центральным серым веществом.</p></section><section id="c_203"><title><p>203</p></title><p>Задние – это латеральное и дорсолатеральное ОВСВ. Передние – это вентролатеральное ОВСВ. Данная классификация не учитывает дорсомедиального ОВСВ.</p></section><section id="c_204"><title><p>204</p></title><p>См.: Venkatraman, Edlow and Immordino-Yang (2017):</p><cite><p>Стимуляция этой колонки вызывает эмоциональную вокализацию, конфронтацию, агрессию и активацию симпатической системы, проявляющуюся в виде подъема кровяного давления, учащения пульса и дыхания. ‹…› В самой этой дорсолатеральной/латеральной колонке выделяются две части. Ростральная часть отвечает за власть/доминирование (вызывая реакцию «бей»), а каудальная часть возбуждает страх (вызывая реакцию «беги») с оттоком крови в конечности.</p></cite></section><section id="c_205"><title><p>205</p></title><p>Передняя колонка «получает слаболокализованные „медленные, жгучие“ сигналы соматической и висцеральной боли, а при стимуляции вызывает пассивное совладание, длительное болезненное поведение, замирание, сопровождаемое гипореактивностью, и подавление потока импульсов симпатической нервной системы. ‹…› Таким образом, она, по-видимому, задействована в фоновых эмоциях, например связанных с настроением» (там же.</p></section><section id="c_206"><title><p>206</p></title><p>Симоне Мотта и его соавторы формулируют это так (Motta, Carobrez and Canteras, 2017, p. 39):</p><cite><p>[ОВСВ], по широко распространенному мнению, представляет собой место, куда стекаются нервные сети, отвечающие за проявление разнообразных видов поведения, и считается источником стереотипных реакций. Однако появляется все больше данных, указывающих на то, что ОВСВ может выполнять более сложную регуляцию ряда эмоциональных реакций и работать в качестве уникального центра, обеспечивающего влияние первичных эмоциональных тонов на участки переднего мозга, управляющие сложными реакциями поиска и отвращения.</p></cite></section><section id="c_207"><title><p>207</p></title><p>ОВСВ – частый объект для глубокой стимуляции мозга при лечении хронической боли, но такая стимуляция не снижает соматосенсорной восприимчивости коры.</p></section><section id="c_208"><title><p>208</p></title><p>Merker (2007). Он, в свою очередь, в качестве источника этого предположения ссылается на работу Penfield and Jasper (1954).</p></section><section id="c_209"><title><p>209</p></title><p>Для задач этой книги я упрощаю термин «мезодиэнцефальный треугольник выбора». Кроме того, я применяю термин Меркера скорее к интерфейсу принятия решений, чем к самому треугольнику (т. е. взаимодействию между потребностью и контекстом). Как мы увидим из следующей главы, действие («выбор действия», по Меркеру) и восприятие («выбор цели», по Меркеру), из которых складывается контекст, представляют собой две стороны одной медали. Вот как описывает это Меркер (Merker, 2007, p. 70):</p><cite><p>Как бы ни разрастался впоследствии передний мозг – у млекопитающих средний мозг и промежуточный мозг вообще скрылись под грибовидной новой корой, – никакого другого приспособления больше не потребовалось, и причины на то были самые фундаментальные. Ни у одного эфферентного нерва моторное ядро не размещается выше уровня среднего мозга. Это означает, что очень узкое поперечное сечение мозгового ствола в месте соединения среднего и промежуточного мозга… несет весь объем информации, посредством которой передний мозг в принципе способен порождать какое-либо поведение, контролировать его или влиять на него.</p></cite><p>Меркер называет это сечение синэнцефалическим бутылочным горлышком. Он добавляет:</p><cite><p>О мозге позвоночных достаточно знать то, что большинство его ростральных моторных нейронов расположено <emphasis>ниже</emphasis> синэнцефалического бутылочного горлышка, чтобы понять, что все информационное содержимое переднего мозга должно подвергаться значительному упрощению данных в реальном времени, когда оно воплощается в поведение.</p></cite><p>Тот факт, что решение о дальнейших действиях принимается на этом уровне (в стволе мозга), то есть после того, как области переднего мозга подали свои «заявки», замечательно иллюстрирует пример с угрозой удушья, приводившийся выше: все когнитивные факторы перебиваются ощущением недостатка воздуха, которое возникает на уровне ствола. Центры управления дыханием расположены в варолиевом мосте и продолговатом мозге.</p></section><section id="c_210"><title><p>210</p></title><p>Panksepp (1998), p. 312. За десятилетие до Меркера он описывал функциональное устройство САМОСТИ следующим образом:</p><cite><p>Глубинные слои четверохолмия составляют базовую моторную карту [объективного] тела, которая взаимодействует не только со зрительной, слуховой, вестибулярной и соматосенсорной системами, но и с прилежащими эмоциональными путями ОВСВ. ОВСВ вырабатывает другую, висцеральную карту [субъективного] тела наряду с базовыми нейронными репрезентациями боли, страха, гнева, страдания от разлуки, системами полового и материнского поведения (кратко описанных в [предыдущей главе] этой книги). К ОВСВ прилегает локомоторная область среднего мозга, способная запускать нейронные паттерны, которые, по всей вероятности, являются необходимым субстратом для осуществления различной последовательной деятельности.</p></cite><p>Дамасио и Карвальо (Damasio and Carvalho, 2013) предложили такую же общую функциональную модель того, что они называют протосамостью. Они указали, что другие примитивные гетеромодальные сенсорные карты тела формируются парабрахиальным комплексом и ядром одиночного пути. Можно предположить, что они – эволюционные предшественники интегративной функции, которую выполняет треугольник принятия решений среднего мозга.</p></section><section id="c_211"><title><p>211</p></title><p>См.: Merker (2007), p. 73:</p><cite><p>[Сознательное «я»] едино и расположено у вас в голове за переносицей. Оттуда мы как будто обращаемся к видимому миру непосредственно через пустое, единственное, словно у циклопа, отверстие в передней части головы (Hering, 1879; Julesz, 1971). Но это явно всего лишь видимость, ведь если бы мы в буквальном смысле действительно находились внутри собственной головы, мы бы, глядя вперед, видели не окружающий мир, а ткани внутри передней части своего черепа. Глазница циклопа – удобный неврологический образ, посредством которого дальний видимый мир «вводится» сквозь недостающую часть ближнего видимого тела, которое, так сказать, «безголово» – вернее, у него отсутствует верхняя лицевая часть (см.: Harding, 1961). Соматосенсорное восприятие, напротив, сохраняет в этой области непрерывность. Пустое отверстие, через которое мы глядим на окружающий мир, выдает иллюзорную природу тела и окружающего мира, данных нам в сознании.</p></cite></section><section id="c_212"><title><p>212</p></title><p>Там же, p. 72. Убедительную модель см. в работе: Stoerig and Barth (2001). Она дает некоторое представление о возможной сенсомоторной картине мира у детей с гидранэнцефалией и декортицированных животных (см. также: «ложная слепота»).</p></section><section id="c_213"><title><p>213</p></title><p>White et al. (2017), Panksepp (1998), p. 311.</p></section><section id="c_214"><title><p>214</p></title><p>Merker (2007), p. 72.</p></section><section id="c_215"><title><p>215</p></title><p>Hohwy (2013).</p></section><section id="c_216"><title><p>216</p></title><p>Он и в самом деле умер через несколько лет после операции от инфекции верхних дыхательных путей, которая была бы легко излечима, если бы ее диагностировали вовремя.</p></section><section id="c_217"><title><p>217</p></title><p>Friston (2005).</p></section><section id="c_218"><title><p>218</p></title><p>Hohwy (2013), Clark (2015).</p></section><section id="c_219"><title><p>219</p></title><p>Рассмотрим, например, дорсальные парные медиальные нейроны у плодовой мушки дрозофилы. Как ни удивительно, примитивные предшественники этой системы есть, по-видимому, даже у нематоды <emphasis>Caenorhabditis elegans</emphasis> (Bentley et al., 2016; Chew et al., 2018).</p></section><section id="c_220"><title><p>220</p></title><p>Следующее описание Фрейда может помочь наглядно представить вышеупомянутое функциональное строение и вместе с тем позволит нам заменить его «метапсихологические» термины физиологическими (Freud, 1925, p. 231) (рус. изд.: Фрейд, 2019 [1926]):</p><cite><p>Я предположил, что иннервации, насыщающие сознание, посылаются изнутри быстрыми периодическими толчками в абсолютно проходимую систему В-Сз [восприятия – сознания] и оттягиваются назад. Пока система насыщается таким образом, она получает сопровождающиеся сознанием восприятия и проводит возбуждение дальше в бессознательные системы воспоминания; как только насыщение прекращается, сознание угасает, и деятельность системы прекращается. Дело обстоит так, как будто [ «Оно»] протягивает с помощью системы В-Сз щупальца во внешний мир, которые быстро оттягиваются назад, после того как они ощутили существующие в нем возбуждения…</p></cite><p>«Насыщение» – это регуляторное возбуждение. Таким образом, в этом метафорическом образе «иннервации, насыщающие сознания» и прощупывающие восприятие в коре, – это импульсы возбуждения в стволе мозга. В этой цитате я заменил фрейдовский термин «бессознательное» на «Оно», чтобы обойти тот факт, что он ошибочно смешивал эти две системы (Solms, 2013) (рус. изд.: Солмс, 2020).</p></section><section id="c_221"><title><p>221</p></title><p>Merker (2007). В работе Panksepp and Biven (2012), pp. 404–405, тета-ритм гиппокампа приводится как пример возможного физиологического действия этой «общей валюты», с учетом того что гиппокамп кодирует контекст:</p><cite><p>В традиционной литературе по нейробиологии имеются интригующие косвенные данные об определенных типах соответствующих синхронных колебаний в мозге, например ритмов гиппокампа с частотой 4–7 Гц, известных как тета-ритмы, которые помогают животным исследовать окружающий мир (например, крысам – обнюхивать) и таким образом записывать воспоминания в гиппокамп. Тета-ритм – очень характерная неврологическая сигнатура гиппокампа в тот момент, когда он активно обрабатывает информацию. Этот ритм особенно заметен при искусственной стимуляции ПОИСКОВОЙ системы у крыс, первичной эмоциональной системы сбора информации, когда животные обнюхивают и обследуют окружающую среду (Vertes and Kocsis, 1997). Иными словами, ритм обнюхивания обычно соответствует текущей частоте тета-волн в гиппокампе. ‹…› Это, возможно, поможет прояснить, как когнитивное знание формируется из упорядоченного возбуждения аффективных процессов.</p></cite></section><section id="c_222"><title><p>222</p></title><p>«Осязание» – соматическое чувство, которое включает ряд субмодальностей (например, ощущение мышц и суставов, восприятие температуры, ощущение вибрации). То же относится и к другим модальностям восприятия.</p></section><section id="c_223"><title><p>223</p></title><p>Когда они имеют большое значение.</p></section><section id="c_224"><title><p>224</p></title><p>Solms (2013) [в оригинале mental solids; в рус. изд. (Солмс, 2020) это переведено как «твердые единицы психики». – <emphasis>Прим. пер.</emphasis>].</p></section><section id="c_225"><title><p>225</p></title><p>Можно сказать, что уверенность в сигналах ошибок регулируется ацетилхолином, но это грубое упрощение. На таком же обобщенном уровне можно говорить о серотонине в связи с предсказательными сигналами, дофамине в связи с состояниями активности и норадреналине – с сенсорными состояниями. Более подробный обзор см.: Parr and Friston (2018).</p></section><section id="c_226"><title><p>226</p></title><p>«Физика» (&#x3C6;&#x3C5;&#x3C3;&#x3B9;&#x3BA;) по-гречески означает «познание природы» – всей природы, а не только вещей, которые можно увидеть или потрогать. Она обеспечивает самое фундаментальное объяснение природных явлений. Многие считают, что физика изучает только материю и, таким образом, по определению исключает сознание, но из этого рассуждения следует вывод, что сознание не относится к природе, и этот вывод провоцирует тот самый вопрос, которому и посвящена моя книга.</p><p>«Природное явление получает полное физическое объяснение только тогда, когда оно прослеживается вплоть до первичных сил природы, которые движут им и действуют в нем» (Helmholtz, 1892). Материя оказывается одним из состояний энергии (отсюда <emphasis>E</emphasis> = <emphasis>MС</emphasis><sup>2</sup>). «Первичные силы» объясняют внешние явления; они не наблюдаются непосредственно, их существование можно только предположить. Поэтому в науке они описываются в нефеноменальных категориях, как абстракции.</p><p>Сравним с изречением Канта в «Критике чистого разума»: «Следовательно, сам опыт, то есть эмпирическое знание о явлениях, возможен только благодаря тому, что мы подчиняем последовательность явлений, и, стало быть, всякое изменение, закону причинности; таким образом, сами явления как предметы опыта возможны только согласно этому же закону» (рус. изд.: Кант, 1994, с. 193).</p><p>Математическим абстракциям традиционно отдают предпочтение перед словесными формулировками, поскольку они подразумевают, чтобы предполагаемые силы (и отношения между ними) поддаются количественному измерению. Разнообразные «феноменальные поверхности», таким образом, обеспечиваются общей числовой валютой, благодаря которой можно рассчитать отношения между первичными силами природы, имеющие характер законов. Как говорил Галилей, «книга природы написана на языке математики».</p></section><section id="c_227"><title><p>227</p></title><p>Кристаллы минимизируют свою свободную энергию простым способом, так как у их стабильного неравновесного состояния имеется точечный аттрактор. То есть они просто выстраиваются в компактные упорядоченные структуры и остаются в таком виде, даже если их слегка потревожить. Ситуация усложняется, когда сам аттрактор является динамичной меняющейся во времени структурой, подобной человеческому мозгу.</p></section><section id="c_228"><title><p>228</p></title><p>Вкратце, индекс Хирша – это число ваших публикаций, количество цитирований которых (другими специалистами в вашей области) превышает номер их места в рейтинге ваших цитируемых публикаций. Так, если ваша 40-я по цитируемости публикация процитирована 42 раза, а ваша 41-я по цитируемости публикация процитирована только 39 раз (т. е. менее 41), то ваш индекс Хирша равняется 40.</p></section><section id="c_229"><title><p>229</p></title><p>На 20 июля 2020 г.</p></section><section id="c_230"><title><p>230</p></title><p>Carhart-Harris and Friston (2010).</p></section><section id="c_231"><title><p>231</p></title><p>Freud (1894), p. 60 (рус. изд.: Фрейд, 2018, с. 17).</p></section><section id="c_232"><title><p>232</p></title><p>Friston (2005), курсив М. Солмса. То же можно сказать о его совместной статье с Кархартом-Харрисом (Carhart-Harris and Friston, 2010, p. 1265, курсив М. Солмса) которая начинается такими словами:</p><cite><p>Описание Фрейдом первичных и вторичных процессов соответствует самоорганизующейся активности в иерархических корковых системах, а… его характеристики эго согласуются с функциями режима «по умолчанию» и его взаимодействием с подчиненными системами мозга. Это нейробиологическое объяснение основывается на представлении о мозге как об иерархической предсказательной системе, или «машине Гельмгольца». В рамках этого представления сложные крупномасштабные сети занимают вышестоящие уровни иерархических мозговых систем, пытающихся оптимизировать свою репрезентацию сенсорной информации. Эта оптимизация выражается в минимизации свободной энергии, процессе, формально похожем на трактовку энергии в формулировках Фрейда.</p></cite></section><section id="c_233"><title><p>233</p></title><p>Friston (2013).</p></section><section id="c_234"><title><p>234</p></title><p>Solms and Friston (2018).</p></section><section id="c_235"><title><p>235</p></title><p>Parvizi and Damasio (2003).</p></section><section id="c_236"><title><p>236</p></title><p>См.: Damasio (2018) и мой отзыв на его работу – Solms (2018a).</p></section><section id="c_237"><title><p>237</p></title><p>Открытие Эйнштейна, о котором идет речь, касается квантовой природы света (Einstein, 1905). Вот ответ Стивена Хокинга:</p><cite><p>Мало того, что Бог определенно играет в кости, Он иногда морочит нам голову, бросая кости туда, где их не видно. Многие ученые подобны Эйнштейну в том отношении, что питают глубокую эмоциональную привязанность к детерминизму. Но, в отличие от Эйнштейна, они признали снижение нашей предсказательной способности, которое принесла нам квантовая теория.</p></cite><p>Как выясняется, явления сознания тоже предсказуемы лишь вероятностно.</p></section><section id="c_238"><title><p>238</p></title><p>Это было в Калифорнийском университете, в апреле 2018 г. Во время телефонного разговора в январе 2019 г., после того как он прочитал опубликованную версию нашей статьи, он все еще защищал «нашу науку» на том основании, что сознание по природе своей биологично. К счастью, позже он изменил свою точку зрения: Man and Damasio (2019).</p></section><section id="c_239"><title><p>239</p></title><p>Любопытно, что Герман фон Гельмгольц (один из учеников Иоганна Мюллера, основателя Берлинского физического общества) внес важный вклад в формулировку этого закона.</p></section><section id="c_240"><title><p>240</p></title><p>Это верно в реальной жизни, в пределах термодинамических границ, однако, строго говоря, не совсем верно в теории. С теоретической точки зрения правильно было бы сказать, что второй закон гласит: природные процессы обратимы с очень малой вероятностью. Это связано с тем, что при решении уравнений любой системы вам нужны не только соответствующие динамические законы, но и начальные условия системы, а они нарушают симметрию фундаментальных уравнений. Следовательно, если бы в условиях нам были даны все осколки разбитой чашки, движущиеся друг к другу с идеально подходящей скоростью, звуковые волны, несущиеся обратно к чашке в идеально подходящем направлении, и так же обстояло бы дело и с энергией, передавшейся полу при падении чашки, тогда все было бы обратимо и разбитая чашка восстановилась бы. Однако, поскольку в такой ситуации мы никогда не оказываемся, в реальности мы никогда не наблюдаем уменьшения энтропии.</p></section><section id="c_241"><title><p>241</p></title><p>За исключением очень краткосрочных периодов.</p></section><section id="c_242"><title><p>242</p></title><p>При нагревании какого-либо вещества молекулы и атомы, из которых оно состоит, ускоряют движение. С ускорением движения атомов пространство между ними расширяется. Движение и пространственное расположение частиц определяют состояние материи в веществе. В результате ускорения движения молекул вещество расширяется и занимает больше пространства.</p></section><section id="c_243"><title><p>243</p></title><p>Фактически энтропия связана с потерей энергии, но это не одно и то же. Энтропия не поддается измерению, тогда как энергию можно измерить.</p></section><section id="c_244"><title><p>244</p></title><p>Строго говоря, оно связано с числом эквивалентных состояний, соответствующих данной макроскопической конфигурации.</p></section><section id="c_245"><title><p>245</p></title><p>Об этом прекрасно сказал физик Алан Лайтман (Lightman, 2018, pp. 67–68):</p><cite><p>Если неустанно делить пространство на все более и более мелкие части, как Зенон, в поисках наименьшего элемента реального мира, как только мы дойдем до фантасмагорического мира Планка, понятие пространства теряет смысл. По крайней мере, то, что мы понимаем как «пространство». Вместо того чтобы ответить на вопрос, что является наименьшей единицей материи, мы лишаем смысла слова, которыми выражен вопрос. Возможно, так происходит при всех попытках объяснить первоосновы реальности, если они вообще существуют. Приближаясь к ним, мы не можем найти нужных слов.</p></cite><p>Другой физик, Карло Ровелли (Rovelli, 2014, p. 167), дает более прозаическое объяснение:</p><cite><p>Декорации пространства исчезли, время исчезло, исчезли классические частицы вместе с классическими полями. Так из чего состоит мир? Ответ прост… мир весь состоит из квантовых полей.</p></cite><p>Даже квантовая неопределенность является частью <emphasis>физической</emphasis> Вселенной.</p></section><section id="c_246"><title><p>246</p></title><p>В одном байте 8 бит. В гигабайте, следовательно, 8 млрд бит. Скорость обработки информации измеряется в гигагерцах, где 1 ГГц соответствует 1 млрд бит в секунду. Физическую реальность информации отражает тот факт, что эти единицы можно и измерить, и купить (например, у интернет-провайдеров).</p></section><section id="c_247"><title><p>247</p></title><p>См. Приложение на с. 388. Тут необходимо определить, кто в чем не уверен и в чем состоит неопределенность. То же относится к «передаче информации», упомянутой чуть дальше.</p></section><section id="c_248"><title><p>248</p></title><p>Gosseries et al. (2011).</p></section><section id="c_249"><title><p>249</p></title><p>Если вы думаете, что я путаю информационную энтропию с термодинамической, см. цитату из работы Tozzi, Zare and Benasich, приведенную ниже в примечании 61.</p></section><section id="c_250"><title><p>250</p></title><p>Как вы увидите далее, решающую роль здесь играет тот факт, что у нас <emphasis>множество</emphasis> потребностей, в том числе ПОИСК.</p></section><section id="c_251"><title><p>251</p></title><p>Возьмем, например, квантовую запутанность между двумя частицами: одна частица «несет информацию» о другой.</p></section><section id="c_252"><title><p>252</p></title><p>Jaynes (1957). Возрастание размера системы, описанной выше в нашем формальном примере (объема газа в сосуде), увеличивает ее термодинамическую энтропию, так как ведет к увеличению количества возможных микросостояний системы, не противоречащих измеримым значениям ее макроскопических переменных, и таким образом любое полное описание ее состояния становится более информационно нагруженным. Или, если быть более точным: в дискретном случае, описываемом логарифмами с основанием 2, сниженная термодинамическая энтропия равняется минимальному количеству ответов «да/нет», которые необходимо дать для полного описания микросостояния, при условии что нам известно макросостояние. Прямое, физически реальное соотношение между термодинамической энтропией и информационной энтропией можно установить, присвоив единицу измерения каждому микросостоянию, которое приходится на единицу однородного вещества, а затем вычислив термодинамическую энтропию этих единиц. Теоретически или практически эти микросостояния будут возникать с разной вероятностью, и это определит информационную энтропию. Это демонстрирует, что энтропия по Шеннону – реальная статистическая мера микросостояний, <emphasis>не обладающая никакими фундаментальными физическими единицами, кроме единиц информации</emphasis>.</p></section><section id="c_253"><title><p>253</p></title><p>Shannon (1948) (рус. изд.: Шеннон, 1963).</p></section><section id="c_254"><title><p>254</p></title><p>См., например, дуализм Чалмерса, который будет обсуждаться в главе 11.</p></section><section id="c_255"><title><p>255</p></title><p>Уилер был учеником Нильса Бора, сформулировавшего принцип комплементарности. Согласно этому принципу, объекты обладают комплементарными (взаимодополняющими) свойствами, которые не поддаются наблюдению или измерению одновременно. Примеры комплементарных свойств: частица и волна, координатное и импульсное пространства, энергия и время, спин с разными осями, значение поля и его изменение (в определенной позиции), запутанность и когерентность.</p></section><section id="c_256"><title><p>256</p></title><p>Вот оригинал цитаты (Wheeler, 1990, p. 5):</p><cite><p>Всё из бита. Иными словами, функция, значение и самое существование всего – каждой частицы, каждого силового поля, даже самого пространственно-временного континуума, – полностью, хотя и не всегда напрямую, выводятся из аппаратно обусловленных ответов на вопросы «да/нет», двоичных выборов, битов. «Всё из бита» символизирует идею, что в основе любого объекта физического мира – в большинстве случаев в самой его глубине – лежит нематериальный источник и объяснение. (Первоначальный вариант этого выражения: <emphasis>it from bit</emphasis> – букв. «оно из бита», однако в русскоязычной традиции принят вариант «всё из бита». – <emphasis>Прим. пер.</emphasis>)</p></cite></section><section id="c_257"><title><p>257</p></title><p>Там же. Цитируемые слова следуют непосредственно за приведенными выше.</p></section><section id="c_258"><title><p>258</p></title><p>Внимательные читатели, вероятно, заметили, что здесь я наконец обращаюсь к вопросу, который интересовал меня в детстве и о котором шла речь во введении, – о восходе солнца.</p></section><section id="c_259"><title><p>259</p></title><p>Darwin (1859). См. также: Friston (2013). Ровелли (Rovelli, 2014, pp. 225–226) дает вполне понятное объяснение:</p><cite><p>Живой организм – это система, которая непрерывно перестраивается, постоянно взаимодействуя с окружающим миром. Из таких организмов сохраняют существование только те, которые делают это наиболее эффективно, а следовательно, живые организмы проявляют свойства, необходимые им для выживания. По этой причине они поддаются объяснению и мы объясняем их с точки зрения интенциональности, то есть [целей и] задач. Таким образом, телеологические аспекты биологического мира (это важное открытие Дарвина) являются результатом отбора сложных, успешно выживающих форм. Но наиболее эффективный способ поддерживать существование в изменяющейся среде – лучше управлять взаимоотношениями с внешним миром, то есть информацией: собирать, хранить, передавать и уточнять информацию. Именно поэтому существует ДНК, а также иммунная система, органы чувств, нервная система, сложный мозг, языки, книги, Александрийская библиотека, компьютеры и «Википедия»: все они максимизируют эффективность управления информацией – управления взаимоотношениями с миром, способствующими выживанию.</p></cite></section><section id="c_260"><title><p>260</p></title><p>Здесь важно не то, что самоорганизующиеся системы непременно живые (это необязательно), а то, что живые системы всегда самоорганизующиеся. И что еще важнее, не все самоорганизующиеся системы обладают сознанием. О происхождении жизни с точки зрения физических процессов см. работу: England (2013), в которой представлен интересный подход, близкий к подходу Фристона. Выдвинутая Ингландом теория диссипативной адаптации гласит, что группы атомов под воздействием внешних источников энергии имеют тенденцию подключаться к этим источникам, упорядочиваясь и перестраиваясь таким образом, чтобы лучше поглощать энергию и рассеивать ее в виде тепла (т. е. они минимизируют собственную энтропию за счет окружающей среды). Далее он показывает, что тенденция к диссипации (рассеиванию) энергии благоприятствует самовоспроизводству: «Отличный способ увеличить диссипацию – это наделать больше копий самого себя». Что же касается происхождения жизни с точки зрения биологии, см.: Lane (2015).</p></section><section id="c_261"><title><p>261</p></title><p>Ashby (1947). См. также: Conant and Ashby (1970).</p></section><section id="c_262"><title><p>262</p></title><p>Friston (2013), p. 6. Разумеется, на мониторе компьютера были представлены <emphasis>изображения</emphasis> подсистем, которые не следует путать с реальной статистической динамикой. То же, как мы увидим в дальнейшем, относится к перцептивным квалиа, связанным с работой коры головного мозга.</p></section><section id="c_263"><title><p>263</p></title><p>Андрей Марков (1856–1922) был замечательным русским математиком так же, как его брат и сын. Он открыл обширный класс стохастических процессов, носящих теперь его имя (цепи Маркова, марковские процессы), которым и обязан своей нынешней известностью. Он был настоящим бунтарем. Неприятие его взглядов со стороны властей было таково, что при жизни Марков не получил академического признания. В 1901 г. он протестовал против отлучения Льва Толстого от Русской православной церкви, а в 1912 г. потребовал собственного отлучения. Церковь удовлетворила его требование.</p></section><section id="c_264"><title><p>264</p></title><p>Под «наоборот» я подразумеваю не то, что внутренние состояния системы скрыты от внешних (внесистемных) состояний, а то, что скрыта <emphasis>точка зрения</emphasis> системы – она доступна только самой себе. Применительно к проблеме чужого сознания – одна система никогда не сможет узнать внутренние состояния другой системы не только потому, что все внешние состояния от нее скрыты, но и потому, что внутренние состояния других систем являются внутренними лишь для них самих.</p></section><section id="c_265"><title><p>265</p></title><p>Friston (2013), p. 8.</p></section><section id="c_266"><title><p>266</p></title><p>Для обозначения самоподдерживающихся химических процессов в живых клетках был введен термин «аутопоэз» (Maturana and Varela, 1972).</p></section><section id="c_267"><title><p>267</p></title><p>С учетом вышесказанного о способности системы к репрезентации читатели-философы заметят, что это также напоминает «интенциональность» в понимании Брентано (Brentano, 1874).</p></section><section id="c_268"><title><p>268</p></title><p>Friston (2013), p. 2.</p></section><section id="c_269"><title><p>269</p></title><p>Или же просто скрыта и недоступна для эффективной работы.</p></section><section id="c_270"><title><p>270</p></title><p>Так Гельмгольц называл несвободную энергию (<emphasis>TS</emphasis> в уравнении). Различие между свободной и связанной энергией не ускользнет от внимания фрейдистов (см. прим. 16 к главе 10 о фрейдовском понятии вторичных процессов).</p></section><section id="c_271"><title><p>271</p></title><p><emphasis>A = U + pV – TS</emphasis>; где <emphasis>p</emphasis> – давление, а <emphasis>V</emphasis> – объем. Это уравнение количественно определяет свободную энергию систем, работа которых связана с расширением либо сжатием системы при постоянных температуре и давлении.</p></section><section id="c_272"><title><p>272</p></title><p>Уравнение существует в длинном и коротком вариантах. Это длинный вариант: <emphasis>F</emphasis>(s,µ) = <emphasis>Eq</emphasis>[–log &#x3C1;(s, &#x3C8; | m)] – <emphasis>H</emphasis>[<emphasis>q</emphasis>(&#x3C8; | µ)], где <emphasis>F</emphasis> («вариационная» свободная энергия, или свободная энергия Фристона) изоморфна свободной энергии Гиббса и свободной энергии Гельмгольца. Что касается других значений в этом уравнении, <emphasis>s</emphasis> – сенсорные состояния (марковского ограждения, описанного выше), µ – внутренние состояния, <emphasis>Eq</emphasis> – средняя энергия, &#x3C1;(<emphasis>s</emphasis>, &#x3C8; | <emphasis>m</emphasis>) – плотность вероятности сенсорных и внешних (недоступных) состояний при генеративной модели <emphasis>m, H</emphasis> – энтропия, а <emphasis>q</emphasis>(&#x3C8; | µ) – вариационная плотность недоступных состояний, параметризованных внутренними состояниями.</p><p>Соотношение между этим уравнением, используемым в теории информации, и тем, которое используется в термодинамике, неочевидно с первого взгляда. Но если длинное уравнение сократить следующим образом: <emphasis>F = Eq – H</emphasis>, то в таком виде оно становится больше похоже на термодинамическое. Здесь <emphasis>F</emphasis> – свободная энергия Фристона, <emphasis>Eq</emphasis> – средняя энергия, <emphasis>H</emphasis> – энтропия.</p></section><section id="c_273"><title><p>273</p></title><p>То есть средней информации, полученной из множества измерений микросостояний.</p></section><section id="c_274"><title><p>274</p></title><p>Также и дальнейшие утверждения (касающиеся неожиданности и дивергенции) имеют в виду в основном то, что свободная энергия Гельмгольца – это мера энергии, доступной для выполнения эффективной работы, а свободная энергия Фристона – мера различия между образом окружающего мира, смоделированным системой, и реальным его поведением. (Далее я объясню, какое отношение это имеет к работе.)</p></section><section id="c_275"><title><p>275</p></title><p>Условия сложности для свободной энергии Фристона включают тот же постоянный пункт, что и для свободной энергии Гельмгольца (при допущении, что система термодинамически закрыта, но не изолирована). Если сенсорные возмущения отсутствуют достаточно долго, сложность минимизируется, поскольку точностью можно пренебречь. Тогда система находится в равновесии, и внутренние состояния минимизируют свободную энергию Гельмгольца по принципу минимальной энергии (который фактически представляет собой тот же второй закон термодинамики, только в иной формулировке).</p></section><section id="c_276"><title><p>276</p></title><p>В формальном выражении: неожиданность есть отрицательный логарифм вероятности результата (<emphasis>s</emphasis>) при данной модели недоступных состояний окружающего мира ([–log &#x3C1;(<emphasis>s</emphasis>, &#x3C8; | <emphasis>m</emphasis>)] в уравнении, приведенном выше).</p><empty-line/><image l:href="#27"/><empty-line/><p>По мере того как вероятность (ось <emphasis>x</emphasis>) стремится к нулю, неожиданность (ось <emphasis>y</emphasis>) растет; по мере того как вероятность стремится к 10, неожиданность падает.</p></section><section id="c_277"><title><p>277</p></title><p>Таким образом, минимизация неожиданности событий в среднем минимизирует энтропию. (Неожиданность – характеристика данных или наблюдений, тогда как свободная энергия – характеристика убеждений. Таким образом, энтропийная часть свободной энергии не есть средняя неожиданность наблюдений, она есть энтропия убеждений насчет скрытых причин наблюдений.)</p></section><section id="c_278"><title><p>278</p></title><p>Свободная энергия Фристона (средняя энергия минус энтропия) равняется неожиданности (выражающейся как – log &#x3C1;(<emphasis>s</emphasis> | <emphasis>m</emphasis>)) плюс перцептивному отклонению (выражающемуся как <emphasis>DKL</emphasis>[<emphasis>q</emphasis>(&#x3C8; | µ) || &#x3C1;(&#x3C8; | <emphasis>s, m</emphasis>)]), которое всегда больше или равно самой неожиданности. Среднее значение неожиданности фактически соответствует (информационной) энтропии, как я объясню ниже. Перцептивное отклонение означает разницу между гипотетическими и реальными событиями при данной генеративной модели. Его буквенное обозначение – <emphasis>DKL</emphasis>. Это сокращение от дивергенции Кульбака – Лейблера, также известной под названием относительной энтропии. Она служит мерой расстояния между двумя плотностями вероятностей. Интересующая нас пара связана с недоступными состояниями: это вариационная плотность, кодируемая внутренними (т. е. нейронными) состояниями, и реальная условная плотность при данных сенсорных состояниях. <emphasis>DKL</emphasis> всегда больше или равна нулю. Интуитивное объяснение таково: отрицательные логарифмические функции (о них см. ниже) всегда имеют графики более или менее U-образного вида, поэтому линия, соединяющая две точки U, не может лежать ниже основания U (такая функция называется вогнутой восходящей). Благодаря этому свободная энергия накладывает верхнее ограничение на неожиданность.</p></section><section id="c_279"><title><p>279</p></title><p>Clark (2017) пишет:</p><cite><p>Самоподтверждение… имеет место, когда гипотеза наилучшим образом объясняет какую-либо часть данных и в силу этого объяснительного успеха предоставляет доказательства своей собственной истинности или корректности. В подобных случаях наличие подтверждающих данных лучше всего объясняется этой гипотезой, но тот факт, что эти данные вообще существуют, используется для подтверждения самой гипотезы.</p></cite></section><section id="c_280"><title><p>280</p></title><p>Из этого следует еще одна техническая тонкость, раскрывающая глубокую связь между самоорганизацией, теорией информации и экзистенциальной логикой. Неожиданность просто отрицательный логарифм вероятности некоторых сенсорных состояний у модели в пределах марковского ограждения. В байесовской статистике эта величина известна также как обоснованность модели (или логарифм обоснованности модели). Именно это позволяет описывать минимизацию свободной энергии Фристона как самоподтверждение, то есть максимизацию данных в пользу модели, порождающей сенсорные состояния любой системы, обладающей марковским ограждением.</p></section><section id="c_281"><title><p>281</p></title><p>Поэтому, возможно, корректнее будет сказать, что «ответ на этот вопрос должен определять усредненное поведение системы».</p></section><section id="c_282"><title><p>282</p></title><p>Обратите внимание: этот механизм накладывает вероятностные ограничения на свободу воли. Например, вам никто не мешает залезть в логово льва, но вы вряд ли это сделаете, потому что, если вы это сделаете, то, вероятно, погибнете. См. ниже о теореме Байеса.</p></section><section id="c_283"><title><p>283</p></title><p><emphasis>A</emphasis> и <emphasis>B</emphasis> – события, <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>A</emphasis>|<emphasis>B</emphasis>) – вероятность события <emphasis>A</emphasis> при условии, что <emphasis>B</emphasis> верно (условная вероятность), <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>B</emphasis>|<emphasis>A</emphasis>) вероятность события <emphasis>B</emphasis> при условии, что <emphasis>A</emphasis> верно (тоже условная вероятность), а <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>A</emphasis>) и <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>B</emphasis>) – вероятности наблюдения <emphasis>A</emphasis> и <emphasis>B</emphasis> независимо друг от друга (маргинальная вероятность). Мое словесное изложение теоремы дано по: Joyce (2008), где <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>A</emphasis>)| <emphasis>P</emphasis>(<emphasis>B</emphasis>) записано как отдельное соотношение.</p></section><section id="c_284"><title><p>284</p></title><p>Теорему Байеса можно переформулировать с точки зрения свободной энергии, разложив свободную энергию на точность и сложность. Обоснованность данных – это разность между точностью и сложностью, так как модели с минимальной свободной энергией дают точные объяснения данных ценой сложности, а это, в свою очередь, означает, что сокращение сложности модели повышает ее обобщаемость, но за счет точности. (В байесовских терминах достоверность должна оцениваться относительно вероятности, чтобы предотвратить чрезмерную аппроксимацию.) Суть сформулирована в работе Knill and Pouget (2004), p. 713: «Реальная проверка гипотезы байесовского кодирования заключается в том, учитывают ли нейронные вычисления, служащие основанием для перцептивного вывода или моторного поведения, неопределенность, имеющуюся на каждом уровне обработки данных».</p></section><section id="c_285"><title><p>285</p></title><p>Подробное описание функциональной микроанатомии этого процесса см. в работах: Friston (2005), Adams, Shipp and Friston (2013), Parr and Friston (2018).</p></section><section id="c_286"><title><p>286</p></title><p>Так, например, в передаче ошибок прогноза, по-видимому, задействованы гамма-ритмы (высокочастотные), тогда как сами прогнозы передаются с помощью бета-ритмов (более низкой частоты) (Bastos et al., 2012, 2015).</p></section><section id="c_287"><title><p>287</p></title><p>Tozzi, Zare and Benasich (2016) пишут:</p><cite><p>Минимизация вариационной свободной энергии неизбежно подразумевает метаболически эффективное кодирование, соответствующее принципам минимальной избыточности и максимальной передачи информации (Picard and Friston, 2014). Максимизация взаимной информации и минимизация метаболических издержек – две стороны одной медали; разложив вариационную свободную энергию на точность и сложность, можно вывести принцип максимальной взаимной информации как частный случай максимизации точности, тогда как минимизация сложности соответствует минимизации метаболических издержек (Friston et al., 2015). Таким образом, базовая форма фристоновского принципа свободной энергии подтверждает идею, что энергетические уровни спонтанной мозговой активности, которые ниже в сравнении с индуцированной активностью, позволяют ЦНС добиться двух как будто взаимоисключающих результатов: как можно больше минимизировать метаболические издержки и до предельно возможной степени максимизировать взаимную информацию.</p></cite></section><section id="c_288"><title><p>288</p></title><p>См.: Clark (2015), p. 268. Однако это уравновешивается тем, что он пишет о заданной по умолчанию активности ПОИСКОВОЙ системы (p. 263):</p><cite><p>Подобные существа созданы для того, чтобы искать партнеров, избегать голода и жажды и заниматься (даже когда они не испытывают голода и жажды) спорадическими исследованиями окружающей среды, которые помогут им подготовиться к неожиданным изменениям этой среды, дефициту ресурсов, появлению новых конкурентов и так далее. Таким образом, в каждом конкретном случае ошибки прогнозирования минимизируются только в отношении этого сложного набора ожиданий, характеризующих данное существо.</p></cite></section><section id="c_289"><title><p>289</p></title><p>Friston and Stephan (2007), p. 427.</p></section><section id="c_290"><title><p>290</p></title><p>Основано на метафоре Кларка о протечке в плотине (Clark, 2015).</p></section><section id="c_291"><title><p>291</p></title><p>Hohwy (2013), p. 63.</p></section><section id="c_292"><title><p>292</p></title><p>Я говорю «в центре», а не «на вершине иерархии», потому что нелепо (с анатомической точки зрения) помещать ядра гипоталамуса и вегетативные ядра ствола мозга выше новой коры. Я предпочитаю образ иерархии в виде концентрических колец, разворачивающихся изнутри наружу, наподобие слоев луковицы (Mesulam, 2000). В конце концов, как известно любому эмбриологу, нервная система – это трубка. Не стоит также забывать, что нервная трубка образуется из эктодермы путем впячивания нервной пластинки, так что центральный канал занимает место внешнего мира.</p></section><section id="c_293"><title><p>293</p></title><p>Это не общепринятое представление о прогнозирующем кодировании, но в этом и состоит вся суть моей книги: я показываю, как кортикоцентризм вредит развитию наших знаний о мозге. Сравните с тем, что говорил об этом ученый-когнитивист Пеццуло Джованни (Pezzulo, 2014, p. 910): «Любопытное направление дальнейших исследований – рассмотреть гомеостатическую регуляцию в рамках модели вывода действия».</p></section><section id="c_294"><title><p>294</p></title><p>Кларк (Clark, 2015, p. 21) дает краткое, но емкое описание этого процесса на примере зрения:</p><cite><p>Определенные закономерности стимуляции сетчатки, встречающиеся в определенных условиях, возможно, лучше всего объясняются с помощью генеративной модели, которая… объединяет высшие уровни репрезентации взаимодействующих агентов, объектов, мотивов и движений с многочисленными промежуточными слоями, улавливающими то, как сочетаются и изменяются во времени цвета, текстуры и контуры. К тому времени, когда совокупность подобных скрытых причин (охватывающих множество пространственно-временных масштабов) кристаллизуется в единое целое, система уже сама породила сенсорные данные, используя сохраненные знания, и воспринимает осмысленную, структурированную картину. Стоит вновь подчеркнуть, что этот доступ к структурированной дальней картине приходится получать, применяя лишь ту информацию, которая доступна с точки зрения животного. Иными словами, этот доступ должен полностью обеспечиваться той комбинацией наличных структур (мозга и тела), которыми обладает животное в силу своей эволюционной истории, и различных вариаций энергетической стимуляции, регистрируемых сенсорными рецепторами. Системный способ получения подобного доступа обеспечивается непрерывным стремлением к самогенерации сенсорного сигнала с использованием многоуровневой архитектуры. На практике это означает, что нисходящие и латеральные связи внутри многоуровневой системы начинают кодировать вероятностную модель взаимодействующих причин, действующих в различных масштабах пространства и времени. Мы распознаем объекты, состояния и отношения… определяя наиболее вероятный набор взаимодействующих факторов (дальних причин), сочетание которых порождает (а значит, предсказывает и лучше всего объясняет) входящие сенсорные данные.</p></cite></section><section id="c_295"><title><p>295</p></title><p>Ср. Gregory (1980).</p></section><section id="c_296"><title><p>296</p></title><p>Байесовские выводы – перцептивный вывод и вывод действия – сложные для понимания явления, цель которых – минимизировать неожиданность. Байесовский вывод – ключ к пониманию одной из основных идей книги о том, что сознание можно описать как механизм для минимизации неожиданности, так что проиллюстрирую суть этого явления следующим простым примером. Представьте себе коробку. В коробке лежат белые и черные шарики (это наше «фоновое знание», см. ниже в основном тексте). Мы предполагаем, что в коробке лежит одинаковое число белых и черных шариков (это наша априорная гипотеза). При этом предположим, что на самом деле в коробке 90 % черных и только 10 % белых шариков (это скрытая от нас истина). Мы вслепую достаем 10 шариков из коробки и записываем их цвет на бумажку. Все 10 шариков оказались черными – это наше наблюдение. Для нас это неожиданно, так как, в соответствии с априорной гипотезой, мы ожидали, что будет 50 % белых и 50 % черных. Байесовский мозг стремится минимизировать неожиданность. Как это сделать? Один способ – обновить нашу априорную гипотезу. Теперь мы верим, что в коробке почти все шарики черные. Мы только что совершили перцептивный вывод (perceptual inference, от англ. perception – «восприятие»), то есть обновили априорную гипотезу (или, что то же самое, сформулировали апостериорную гипотезу) так, чтобы будущие наблюдения лучше ей соответствовали, став менее неожиданными. Но есть и другой способ уменьшить неожиданность. Мы можем сделать вывод о действии (active inference, от англ. action – «действие»), которое надо совершить, чтобы наблюдения перестали противоречить априорной гипотезе (т. е. опять-таки стали менее неожиданными). Например, мы можем где-то раздобыть и положить в коробку несколько белых шариков, чтобы их доля возросла. Таким образом, уменьшить неожиданность наблюдений можно либо с помощью перцептивного вывода (обновления априорной гипотезы), либо с помощью вывода действия (влияния на скрытую от нас истину).</p><p>При этом очень важно, что байесовские выводы происходят бессознательно и не обязательно на столь высоком уровне предсказательной иерархии, как в примере с шариками. Пример с шариками лишь иллюстрация, полезная для понимания сути этого явления, но в то же время и вредная, так как шарики мы рассматриваем сознательно, подолгу вертим их в руках, думаем о том, почему они все оказались черными и что нам со всем этим делать. Вот пример перцептивного вывода на более низком уровне. Мы смотрим на стол и видим чашку. Априорная гипотеза: перед нами ничего нет. Наблюдение: возбуждение в нейронных сетях обработки зрительной информации такое, как когда перед нами стоит чашка (неожиданность!). Делаем перцептивный вывод о том, что перед нами чашка (обновляем априорную гипотезу, свободная энергия уменьшается). Все это совершенно бессознательно: мы просто смотрим на стол и видим там чашку, ни о чем не задумываясь. А вот пример низкоуровневого вывода действия. Априорная гипотеза: наша температура тела 36,6 &#x2103;. Наблюдение: терморецепторы посылают в мозг сигнал, что температура 36,2 &#x2103; (неожиданность!). Менять априорную гипотезу (делать перцептивный вывод) нельзя, потому что нам жизненно важно, чтобы температура была именно 36,6 &#x2103;. Делаем вывод действия: мозг должен посылать сигнал в систему терморегуляции, чтобы повысить температуру. Температура повышается, неожиданность (и свободная энергия) уменьшается, гомеостаз восстановлен. И то и то – бессознательные и низкоуровневые процессы. – <emphasis>Прим. науч. ред</emphasis>.</p></section><section id="c_297"><title><p>297</p></title><p>В этом абзаце я пересказываю идеи Якоба Хоуи (Hohwy, 2013, pp. 81–82), но исправляю его экстероцептивный перекос.</p></section><section id="c_298"><title><p>298</p></title><p>Я не имею в виду, что гомеостатические точки равновесия <emphasis>никогда</emphasis> не меняются, а хочу лишь показать, что их степени свободы чрезвычайно ограниченны; следовательно, почти всякий аллостаз связан с изменениями поведения, а не внутренних априорных представлений.</p></section><section id="c_299"><title><p>299</p></title><p>Здесь не обсуждается вопрос эмпирического байесовского метода. Научение с нуля возможно, но с биологической точки зрения ужасно затратно.</p></section><section id="c_300"><title><p>300</p></title><p>Чтобы наглядно убедиться в масштабе проблемы, см.: Hohwy (2013), p. 206:</p><cite><p>Хотя я дал исчерпывающее описание роли ошибок прогнозирования, по всей видимости, нет никаких противоречий в том, чтобы представить себе существо, обладающее всеми механизмами минимизации ошибок прогнозирования, которое делает те же перцептивные выводы, что и мы – в зависимости от того, насколько мы хотим углубиться в естественные неврологические подробности, – и которое притом не обладает феноменальным сознанием. Разумеется, можно было бы ожидать, что такое существо будет обладать сознанием, но это совершенно не вытекает из совокупности физических факторов. А значит, остается открытым вопрос, выходит ли сознание за рамки физического.</p><p>Как существо, обладающее точно такими же неврологическими механизмами, что и мы с вами, может не обладать сознанием? Предположу, что воображаемый философский зомби Якоба Хоуи лишен механизмов чувств. Альтернативный взгляд на поставленный им вопрос представлен в главе 12.</p></cite></section><section id="c_301"><title><p>301</p></title><p>Rolls (2019), p. 10, курсив М. Солмса. См. также мой комментарий: Solms (2019b).</p></section><section id="c_302"><title><p>302</p></title><p>«Не следует множить сущности без необходимости». Если существует несколько возможных способов объяснения чего-либо, верен, скорее всего, тот, который требует меньше всего допущений.</p></section><section id="c_303"><title><p>303</p></title><p>Roger Sessions, <emphasis>The New York Times</emphasis>, 8 January 1950.</p></section><section id="c_304"><title><p>304</p></title><p>Фристон (Friston, 2009, p. 299) определяет роль точности как «контроль относительного влияния априорных ожиданий на различных уровнях». Хоуи отмечает (Hohwy, 2013, p. 199):</p><cite><p>Если усиление (точность) одного сигнала повышается, то усиление других сигналов должно понижаться. Иначе теряется смысл самого понятия усиления: сумма весов должна равняться единице. Поэтому, когда ожидания точности увеличивают усиление одной ошибки предсказания, усиление других ошибок будет уменьшаться.</p></cite><p>Сравните с высказыванием Кларка (Clark, 2016, p. 313):</p><cite><p>Фельдман и Фристон (2010) указывают, что точность ведет себя так, как если бы сама была ограниченным ресурсом, поскольку повышение точности для одних единиц ошибок прогнозирования требует ее снижения для других. Они также делают интересное замечание (op. cit., p. 11): «Причина, по которой точность ведет себя как ресурс, заключается в том, что генеративная модель содержит априорное представление, согласно которому логарифмическая точность перераспределяется по сенсорным каналам в зависимости от контекста, но в сумме по всем каналам остается неизменной».</p></cite><p>Это напоминает мои предположения, высказанные в главе 6, о том, что каждый нейромодулятор регулирует разные аспекты возбуждения. Интересно, что гамма-колебания (связанные с ошибками) возникают в ответ на ацетилхолин.</p></section><section id="c_305"><title><p>305</p></title><p>Нейрофизиологи также называют точность усилением. Тут можно запутаться в многообразии терминов, используемых представителями разных дисциплин. Синаптическая активность (= нейропередача) регулируется постсинаптическим усилением (= нейромодуляция), которое с течением времени определяет эффективность (= нейропластичность). Те же переменные описываются в информатике как состояния сигнала, точности сигнала и параметры сигнала соответственно. Грубо говоря, нейропередача подразумевает состояния, нейромодуляция подразумевает точности, а пластичность подразумевает параметры.</p></section><section id="c_306"><title><p>306</p></title><p>Фристон называет это эпистемологическим собирательством.</p></section><section id="c_307"><title><p>307</p></title><p>Это близкий к тексту пересказ из работы Кларка (Clark, 2015, p. 70).</p></section><section id="c_308"><title><p>308</p></title><p>Отсюда эффект слепоты невнимания, самый знаменитый пример которого приведен здесь: <a l:href="https://www.youtube.com/watch?v=vJG698U2Mvo">https://www.youtube.com/watch?v=vJG698U2Mvo</a> (см.: Chabris and Simons, 2010).</p></section><section id="c_309"><title><p>309</p></title><p>Varela, Thompson and Rosch (1991), p. 198. Ф. Варела называет такой подход к восприятию оперантным. См.: Clark (2015), p. 173:</p><cite><p>Генеральная задача оперантного подхода к восприятию не в том, чтобы определить, как выявить некий мир, независимый от воспринимающего; она скорее в том, чтобы установить общие принципы либо закономерные связи между сенсорными и моторными системами, объясняющие, как действие может направляться восприятием в мире, зависимом от воспринимающего.</p></cite></section><section id="c_310"><title><p>310</p></title><p>Существует большое количество публикаций об экспериментах, подтверждающих эту формальную концепцию точности. Здесь упомяну лишь одно исследование, иллюстрирующее основной момент, – Hesselmann et al. (2010). С помощью фМРТ Гессельман и его коллеги изучали базовый уровень активности в мозге при условиях, позволявших менять ожидания точности. Они предъявляли испытуемым (зрительные и слуховые) стимулы с различными уровнями шума; когда испытуемые ожидали точности, усиление увеличивалось, когда они ожидали неточности, усиление снижалось. То есть ожидание неточных сенсорных сигналов облегчало нисходящий прогноз.</p><p>Подробное описание того, как оптимизация точности объясняет и эндогенное, и экзогенное внимание, см. в работе: Feldman and Friston (2010).</p></section><section id="c_311"><title><p>311</p></title><p>Как вы, возможно, помните из главы 2, в то же время, 20 октября 1895 г., Фрейд писал Флиссу:</p><cite><p>В одну беспокойную ночь… преграды внезапно исчезли, завесы спали, и все стало предельно четко – от деталей неврозов до детерминантов сознания. Все как будто складывалось в единое целое, шестеренки сцеплялись друг с другом, все вместе казалось машиной, которая через мгновение заработает сама по себе.</p></cite><p>Далее он продолжал:</p><cite><p>Три системы нейронов [&#x3D5;, &#x3C8; и &#x3C9;], свободные и связанные условия количества [<emphasis>Q</emphasis>&#x3B7;], первичные и вторичные процессы, основная и компромиссная тенденции нервной системы, два биологических правила внимания и защиты, показатели качества [&#x3C9;], реальность и мышление, состояние психосексуальных групп, сексуальная обусловленность вытеснения и, наконец, детерминанты сознания как перцептивная функция – все это складывалось в единую картину и продолжает складывается! Разумеется, я не могу сдержать восхищения.</p></cite><p>Вскоре, впрочем, он понял, что шестеренки все-таки не соединяются в систему и «машина» не до конца складывается. После этого он забросил проект. Когда мы с Фристоном восстановили его – и, опираясь на достижения в нейробиологии за 100 с лишним лет, смеем надеяться, завершили (по крайней мере, в грубом приближении: Solms, 2020b), – я вспомнил меткое описание Фрейда: «Все вместе казалось машиной, которая через мгновение заработает сама по себе». См. также главу 12.</p></section><section id="c_312"><title><p>312</p></title><p>Обратите внимание на то, что &#x3C9; – не векторная величина, а скалярная (она масштабирует матрицу точности). А также на то, что обозначения Q и Q&#x3B7; я использую здесь немного иначе, чем в нашей с Фристоном работе (Solms and Friston, 2018).</p></section><section id="c_313"><title><p>313</p></title><p>Где <emphasis>e</emphasis> – векторная величина, а <emphasis>F</emphasis> – скалярная. Знак точки в уравнениях ниже указывает на то, что результатом является точка (т. е. матрица или умножение векторов). В нашей совместной работе эти уравнения всецело заслуга Фристона.</p></section><section id="c_314"><title><p>314</p></title><p><emphasis>F</emphasis> &#x2248; –log <emphasis>P</emphasis>(&#x3D5;(<emphasis>M</emphasis>)).</p></section><section id="c_315"><title><p>315</p></title><p><emphasis>E</emphasis>[<emphasis>F</emphasis>] &#x2248; <emphasis>E</emphasis>[–log <emphasis>P</emphasis>(&#x3D5;)] = <emphasis>H</emphasis>[<emphasis>P</emphasis>(&#x3D5;)]= –&#xBD; log (|&#x3C9;|), где <emphasis>E</emphasis>[·] обозначает ожидание или усреднение, а <emphasis>P</emphasis> и <emphasis>H</emphasis> обозначают вероятность и энтропию соответственно (как и раньше) при гауссовских допущениях случайной флуктуации.</p></section><section id="c_316"><title><p>316</p></title><p>Общее значение оптимизации точности давно признано, особенно в отношении внимания (Friston, 2009; Feldman and Friston, 2010). Однако первой исследовательницей, признавшей его значение для сознания как такового, стала Катерина Фотопулу (Fotopoulou, 2013, p. 35) Она пишет:</p><cite><p>Один из ключевых аспектов сознания, возможно, состоит в том, чтобы регистрировать вышеупомянутое качество неопределенности и противоположное ему качество – точность. Эта точка зрения противоречит интуитивному, устоявшемуся взгляду, согласно которому аффективное сознание в основе своей служит для отслеживания гедонистического качества, что у Солмса выражено во фрейдистских терминах, как череда удовольствий-неудовольствий. Я же, напротив, предполагаю, что основным качеством этого аспекта сознания (в отличие от перцептивного сознания […]) является своего рода определенность-неопределенность, или принцип устранения неоднозначности.</p></cite><p>Обратите внимание: в том, что касается противопоставления «удовольствие – неудовольствие» и «определенность – неопределенность», думаю, Фотопулу меня не совсем правильно поняла. Вот мой ответ: «Я… не совсем понимаю, что она имеет в виду, утверждая, что аффект служит для отслеживания неопределенности, а не гедонистического качества. В рамках моих представлений гедонистическое качество – это и есть наша мера неопределенности» (Solms, 2013, p. 81).</p></section><section id="c_317"><title><p>317</p></title><image l:href="#28"/><empty-line/><p>где &#x2202; – частная производная, <emphasis>t</emphasis> – время. При этом ошибка прогнозирования и свободная энергия выводятся так:</p><cite><p><emphasis>e = &#x3D5;(M) – &#x3C8;(Q&#x3B7;),</emphasis></p><p><emphasis>F = &#xBD;(e · &#x3C9; · e – log (&#x3C9;)).</emphasis></p></cite><p>Я привел эти уравнения в общих чертах как набросок для ознакомления. Они нуждаются в доработке, что можно будет сделать только после применения этих уравнений (см. главу 12). Например, как указывалось выше, при более полном рассмотрении необходимо учитывать также иерархические генеративные модели (с уточнением на каждом уровне) и сделать поправку на условную неопределенность в отношении внешних состояний. Более того, в этих уравнениях собраны все виды сенсорных ошибок прогнозирования, в том числе экстероцептивные, проприоцептивные и интероцептивные модальности. Обратите внимание, что термин «проприоцептивный» здесь равнозначен термину «кинестетический» (Фристон использует слово «проприоцептивный» просто ради созвучия со словами «экстероцептивный» и «интероцептивный»).</p></section><section id="c_318"><title><p>318</p></title><p>Это называется градиентным спуском, где градиент – скорость изменения свободной энергии в зависимости от точности.</p></section><section id="c_319"><title><p>319</p></title><p>В соответствии с нашими упрощающими допущениями в отношении кодирования байесовских представлений (см. выше).</p></section><section id="c_320"><title><p>320</p></title><p>В этом смысле точность, можно сказать, играет роль «демона Максвелла» из мысленного эксперимента, придуманного физиком Джеймсом Максвеллом (1872): демон управляет дверкой между двумя сосудами, наполненными газом. Молекулы газа движутся с разной скоростью. Как только более быстрые молекулы из первого сосуда оказываются у дверки, демон ненадолго открывает ее и тут же закрывает, так что они попадают во второй сосуд, в то время как более медленные остаются в первом. Так как быстрые молекулы дают больше тепла, чем медленные, энтропия снизится – а это не может произойти без работы. Если мы проведем аналогию между однонаправленным движением молекул и нейропередачей сенсорных сигналов, получится, что присвоение веса точности (нейромодуляцию) можно сравнить с тем, что делает демон Максвелла: отбирает сенсорные сигналы так, чтобы обойти второй закон термодинамики. Обратите внимание, что в терминах описанной здесь системной динамики сознание аналогично <emphasis>самим действиям демона Максвелла</emphasis>, а не <emphasis>прохождению молекул, которое они обеспечивают</emphasis>. Значит, сознание – это <emphasis>оптимизация точности в отношении свободной энергии</emphasis>; это не <emphasis>передача сообщений по всем уровням предсказательной иерархии</emphasis>. На <a l:href="#x14_x_14_i75">рисунке 17</a> сознание представлено активностью &#x3C9; (точностью), которая определяет относительное влияние <emphasis>e</emphasis> (сигналов ошибок) на (внутреннюю модель). Демон-точность регулирует влияние ошибок в отношении модели. Сознание основывается на свойстве убеждений, а не на их содержании (т. е. оно опирается на колеблющуюся точность убеждений [или уверенность в убеждениях] относительно внутреннего и внешнего состояния дел). Деятельность этого демона порождает сенсорные последствия путем усиления или ослабления ошибок прогнозирования; оптимизация точности не свойственна самим сигналам ошибок. Более подробную информацию о биологическом значении использования мысленного эксперимента с «демоном Максвелла» можно найти в замечательной книге Пола Дэвиса (Davies, 2019), которая, к сожалению, вышла позже нашей с Фристоном работы, где мы применили эту концепцию к сознанию (Solms and Friston, 2018), поэтому мы на нее не ссылались.</p></section><section id="c_321"><title><p>321</p></title><p>Brown et al. (2013), Feldman and Friston (2010), Frith, Blakemore and Wolpert (2000).</p></section><section id="c_322"><title><p>322</p></title><p>Cisek and Kalaska (2010), Frank (2005), Friston et al. (2012), Friston, Schwartenbeck, FitzGerald et al. (2014), Moustafa, Sherman and Frank (2008).</p></section><section id="c_323"><title><p>323</p></title><p>Hohwy (2013), Seth (2013), Ainley et al. (2016). Об интероцептивной чувствительности и социальной модуляции боли см. также: Crucianelli et al. (2017), Fotopoulou and Tsakiris (2017), Krah&#xE9; et al. (2013), Decety and Fotopoulou (2015), Paloyelis et al. (2016), Von Mohr and Fotopoulou (2017).</p></section><section id="c_324"><title><p>324</p></title><p>Ferrarelli and Tononi (2011), Lisman and Buzsaki (2008), Uhlhaas and Singer (2010).</p></section><section id="c_325"><title><p>325</p></title><p>Hobson (2009), Hobson and Friston (2012, 2014). Однако, на мой взгляд, удовлетворительное объяснение сновидений в рамках этой теории должно исходить из их <emphasis>сознательного</emphasis> (и аффективного) характера.</p></section><section id="c_326"><title><p>326</p></title><p>Nour and Carhart-Harris (2017).</p></section><section id="c_327"><title><p>327</p></title><p>Dehaene and Changeux (2011), Friston, Breakspear and Deco (2012).</p></section><section id="c_328"><title><p>328</p></title><p>Montague et al. (2012), Corlett and Fletcher (2014), Friston, Stephan, Montague and Dolan (2014), Wang and Krystal (2014).</p></section><section id="c_329"><title><p>329</p></title><p>Обсуждение понятия <emphasis>эмпатии</emphasis> см.: Solms (в печати). Исходный немецкий термин – <emphasis>Einf&#xFC;hlung</emphasis>, буквально «вчувствование».</p></section><section id="c_330"><title><p>330</p></title><p>Zeki (1993), p. 236, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_331"><title><p>331</p></title><p>Там же, p. 238.</p></section><section id="c_332"><title><p>332</p></title><p>Я не имею в виду, что это когнитивный процесс высшего уровня. Зрительная кора, по-видимому, заполняет слепое пятно тем, что оказывается вокруг него. В естественных условиях этому способствуют частые движения глазных яблок, почти всегда обеспечивающие вам реальную (основанную на ультракратковременной памяти) картину того, что находится в слепом пятне. О связанных с этим разнообразных механизмах см.: Ramachandran (1992), Ramachandran and Gregory (1991), Ramachandran, Gregory and Aiken (1993).</p><p>Кстати, наряду с заполнением слепого пятна происходит отфильтровывание ненужных объектов, например внутриглазных плавающих пятен и теней от сосудов сетчатки.</p></section><section id="c_333"><title><p>333</p></title><p>Взаимное перекрывание полей, отображаемых каждым глазом, компенсирует слепые пятна, а значит, придется закрыть один глаз, чтобы наблюдать упомянутое здесь иллюзорное заполнение.</p></section><section id="c_334"><title><p>334</p></title><p>Они, разумеется, отчасти перекрываются, но до какой степени объекты нашего зрительного внимания в прямом смысле разделены пополам, легко наблюдать на примерах одностороннего (левого) пространственного игнорирования, обусловленного повреждением правого полушария.</p></section><section id="c_335"><title><p>335</p></title><p>Это, кстати, подтверждает гипотезу, что связующая функция сознания обеспечивается подкорковыми областями – скорее единым стволом мозга, чем разделенной на две части корой (Panksepp and Biven, 2012).</p></section><section id="c_336"><title><p>336</p></title><p>Solms et al. (1988).</p></section><section id="c_337"><title><p>337</p></title><p>Он описывал его как «восхитительный образец драматургии» (Helmholtz, 1867, p. 776).</p></section><section id="c_338"><title><p>338</p></title><p>Там же, p. 438.</p></section><section id="c_339"><title><p>339</p></title><p>Большинство ученых, работающих в рамках парадигмы прогнозирующего кодирования, уделяют недостаточно внимания тому факту, что перцептивный вывод – <emphasis>бессознательный</emphasis> процесс. Так, я не разделяю мнения Хоуи (Hohwy, 2013), что «осознаваемое нами есть „фантазия“, порожденная в процессе того, как текущие предсказания сокращают ошибку прогнозирования». На мой взгляд, мы не осознаем наших предсказательных «фантазий» до тех пор, пока они не вступают в конфликт с реальностью. И слава богу.</p><p>В этом отношении Кларк, по-видимому, согласен со мной (Lupyan and Clark, 2015, p. 281, курсив мой):</p><cite><p>Хотя прогнозы в большинстве своем бессознательны, иногда их можно осознать – <emphasis>когда они нарушаются</emphasis>. Например, представьте себе, что вы отпиваете из стакана, в котором, как вы думаете, апельсиновый сок, но, попробовав, осознаете, что это молоко. Различие между вкусом молока, когда вы ожидаете молоко, и когда вы ожидаете апельсиновый сок, и есть ожидание апельсинового сока, ставшее осознанным (Lupyan, 2015, для дискуссии). Аналогичным образом, представьте себе восприятие неожиданного пробела, например пропуска музыкальной ноты в знакомой мелодии. Подобные пропуски могут восприниматься столь же сильно и ярко, как самый звучный тон, – казалось бы, загадочный эффект, который хорошо объясняется предположением, что в конструировании опыта восприятия участвуют ожидания, основанные на некоей модели того, что по всей вероятности произойдет.</p></cite><p>Несмотря на слова Хоуи (Hohwy, 2013), его точка зрения приближается к моей. В более ранней статье он утверждал следующее (Hohwy, 2012, p. 11, курсив мой):</p><cite><p>Эта временна&#x301;я сигнатура соответствует прогнозирующему кодированию при условии, что ошибка прогнозирования, передаваемая стимулом, полностью устраняется и дальнейшее исследование не предпринимается (поскольку вывод действия приглушается в силу центральной фиксации при скрытом внимании), и вероятность должна начать снижаться. Это следует из идеи, что <emphasis>сознательным восприятием руководит реальный процесс устранения ошибок прогнозирования</emphasis>.</p></cite><p>В своей книге, однако (2013, p. 201, курсив мой), он пишет:</p><cite><p>Сознательное восприятие – это итог бессознательного перцептивного вывода. Мы не занимаемся сознательно байесовской корректировкой ни наших априорных представлений в свете новых данных, ни способа прогнозирования и сокращения входных сенсорных данных. Сознателен только результат логического процесса – <emphasis>умозаключение</emphasis>.</p></cite><p>Вот почему я не согласен с Хоуи (2013), если я правильно его понимаю. Мы сходимся в том, что сознание порождается <emphasis>процессом</emphasis> минимизации точных сигналов ошибок, то есть разночтений между прогнозом и ошибкой с присвоенным весом точности. Но я не согласен с ним, когда он утверждает, что осознаваемое нами есть «фантазия». В лучшем случае Хоуи, по-видимому, полагает, что мы сознаем фантазию, которая пытается <emphasis>объяснить</emphasis> входящую ошибку, но, думаю, мы осознаем тот факт, что она не устраняет ошибку, – то есть мы сознаем протекающий в данный момент предсказательный процесс, порожденный этим несоответствием. Это и делает реальность значимой. Возможно, это всего лишь вопрос семантики. Для меня главный вывод состоит в том, что сознание в процессе восприятия руководствуется <emphasis>неопределенностью</emphasis>, а не <emphasis>наиболее подходящими догадками</emphasis>, которые дает относительная определенность. С моей точки зрения догадки становятся осознанными только тогда, когда в них нет уверенности, и теряют значение, когда подтверждаются. Иными словами, мы осознаем наши фантазии только тогда, когда реальность противоречит им. Сознание можно описать как процесс устранения неоднозначности.</p><p>Понимаю, что этот вопрос осложняется различием между перцептивным выводом и выводом действия (и между экзогенным и эндогенным вниманием). Вот почему существует обширная научная литература – та самая, на которую опирается Хоуи в своей книге «Прогнозирующий разум» (Hohwy, 2013) и в которой высказывается гипотеза, что мы преимущественно воспринимаем (сознательно) то, что отвечает нашим ожиданиям. В то же время существует другая литература, в которой предполагается, что мы в основном воспринимаем (сознательно) то, что наиболее неожиданно. Для меня это противоречие разрешается введением понятия <emphasis>приоритетности аффектов</emphasis>, которая в обоих случаях определяется балансом между тем, что я условно обозначил как «потребности» и «возможности» (глава 5). Иными словами, мы воспринимаем сознательно то, что наиболее значимо <emphasis>в отношении нашей приоритетной на данный момент потребности</emphasis>. Приоритетные потребности (аффекты) по определению дают наиболее точные сигналы ошибок. Мои взгляды на этот вопрос более подробно изложены в следующем разделе.</p><p>Однако это в конечном итоге вопрос эмпирический. Вместе с моими студентками Донной ван дер Вестхёйзен и Джулианной Блиньо, а также моим бывшим учеником Джошуа Мартином я занимаюсь в настоящее время этой темой в рамках стандартной парадигмы бинокулярной конкуренции, которая касается перцептивного сознания. См. также: Pezzulo (2014), Yang, Zald and Blake (2007), Stein and Sterzer (2012).</p></section><section id="c_340"><title><p>340</p></title><p>Впервые я высказал эту идею в своей работе, опубликованной в 2013 г. (Solms, 2013), а затем всячески развивал ее, см., например: Solms (2015b, 2017b, 2017c, 2018b).</p></section><section id="c_341"><title><p>341</p></title><p>Freud (1920), p. 25, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_342"><title><p>342</p></title><p>Фрейд приписывал сознание и память двум различным системам нейронов (&#x3C9; and &#x3C8; соответственно), которые позднее превратились у него в метапсихологические системы Bw и Ubw, но ту и другую он считал корковыми системами. Фрагмент работы, откуда взята фраза «сознание возникает вместо следа воспоминания», наглядно это демонстрирует, хотя текст и был написан 25 лет спустя после «Наброска психологии» (Freud, 1920, pp. 25 ff.).</p></section><section id="c_343"><title><p>343</p></title><p>Bargh and Chartrand (1999), p. 476:</p><cite><p>Некоторые из описанных нами автоматических систем управления являются «естественными» и для развития не нуждаются в опыте. Таковы системы, отвечающие за объединение перцептивных и поведенческих репрезентаций и связь между автоматическими процессами оценки с одной стороны и настроением и поведением – с другой. Другие формы автоматической саморегуляции развиваются из повторяющегося и непротиворечивого опыта; они накладываются на закономерности опыта индивида и замещают роль сознательного выбора и управления в тех случаях, когда этот выбор в реальности не осуществляется. Таким образом цели и мотивы могут в определенных ситуациях действовать бессознательно, стереотипы могут начать постоянно ассоциироваться с перцептивными признаками социальных групп, а оценки – слиться с перцептивной репрезентацией человека, объекта или события так, что в ходе восприятия они активизируются немедленно и непроизвольно.</p></cite></section><section id="c_344"><title><p>344</p></title><p>Технически состояние нейронов под воздействием точности нейронного сигнала обновляет параметры нейронной системы.</p></section><section id="c_345"><title><p>345</p></title><p>Это в точности совпадает с фрейдовским понятием вторичного процесса. Фрейд представлял вторичный процесс как «отнятие активной силы», обладающей «подвижностью». Связывание фристоновской свободной энергии лежит в основе того, что мы называем (эффективной) работой психики. Вывод, сделанный Фрейдом, чрезвычайно важен: «Я полагаю, что это различие [между свободной и связанной энергией] составляет до настоящего времени глубочайшее понимание нами сущности нервной энергии, и не вижу, как можно обойтись без него» (Freud, 1915b, p. 188) (рус. изд.: Фрейд, 1999, с. 177).</p><p>Отметим, однако, что, по мнению Фрейда, вторичный процесс может также протекать предсознательно. В связи с этим возникает эмпирический вопрос: может ли обработка информации в коре выполнять свою стабилизирующую функцию в отсутствие сознания? С этим вопросом связаны неутихающие споры о недекларативной рабочей памяти (Hassin et al., 2009).</p></section><section id="c_346"><title><p>346</p></title><p>Я не хочу сказать, что всякая реконсолидация подразумевает осознание корректируемой памяти; она может быть связана с аффективным регулированием процесса коррекции, который остается бессознательным с когнитивной точки зрения (см. ниже). Кстати сказать, только что рассмотренные мною механизмы объясняют психологическое явление, которое Фрейд назвал сопротивлением: свойственное нам нежелание обновлять свои прогностические модели перед лицом противоречащих им фактов. (Увы, это относится даже к ученым!)</p></section><section id="c_347"><title><p>347</p></title><p>Тождество «вознаграждение = прогноз» на диаграмме Шульца может дезориентировать читателя. Когда сенсорные последствия некоего действия соответствуют прогнозируемым, ничего не происходит – вознаграждения нет. Чувства, как негативные, так и позитивные, всегда сообщают об ошибке (<a l:href="#x12_x_12_i17">рис. 12</a>). Однако на бихевиористском языке вознаграждение не подразумевает никакого чувства. Оно подразумевает лишь подкрепление прогноза. То есть, в моей терминологии, ему присваивается более высокая точность. Для меня это означает, что оно будет ощущаться как приятное, если соответствующий прогноз оказался в приоритете для треугольника решений среднего мозга.</p></section><section id="c_348"><title><p>348</p></title><p>Misanin, Miller and Lewis (1968).</p></section><section id="c_349"><title><p>349</p></title><p>Nader, Schafe and LeDoux (2000). Доступный обзор см. в работе: Dudai (2000). Реконсолидация очень напоминает фрейдовское понятие перезаписи памяти. См. его письмо к Флиссу от 6 декабря 1896 г., в котором он как минимум предвосхищает идею консолидации систем:</p><cite><p>Ты знаешь, что я разрабатываю гипотезу, согласно которой наш психический аппарат образовался за счет взаимоналожения различных слоев (Aufeinanderschichtung), иными словами, наличный материал, образованный мнемическими следами (Erinnerungsspuren, следами памяти), время от времени, в зависимости от вновь возникающих отношений, подвергается перестройке (Umordnung) и перезаписи (Umschrift). Таким образом, принципиальная новизна моей теории заключается в утверждении, что память наличествует не просто один-единственный раз, но предполагает повторения, что она записывается, фиксируется (niederlegt) с помощью различных знаков. Я ранее уже выдвигал гипотезу о подобного рода перестройке (в «Афазии»), но в отношении проводящих путей нервной системы от периферии (тела к коре головного мозга). Каково же число таких записей, я не знаю. По крайней мере, их три, а может быть, и больше. Я это изобразил в следующей схеме, в которой предполагается, что индивидуальные записи разделяются (причем не обязательно топологически) в зависимости от их нейронных носителей. Это допущение не является необходимым, но оно является наиболее разумным и предварительно допустимым (рус. изд.: анонимный перевод на портале <a l:href="http://freudproject.ru/?p=8618">http://freudproject.ru/?p=8618</a>).</p></cite><p>Фрейд представлял себе «подавление» как неудачную перезапись. Об этом в свете современных нейропсихоаналитических представлений говорится в статье: Solms (2017c).</p></section><section id="c_350"><title><p>350</p></title><p>Поэтому ретикулярная активирующая система управляет как долговременной потенциацией (усилением), так и долговременной депрессией (Bienenstock, Cooper and Munro, 1982). По этой же причине ЭСТ и эпилептические приступы – так как то и другое действует через ретикулярную активирующую систему, – способны препятствовать консолидации памяти.</p></section><section id="c_351"><title><p>351</p></title><p>На самом деле высказывание Хебба (Hebb, 1949, p. 62) звучало так:</p><cite><p>Предположим, что стойкость или повторяемость отражательной активности (или «отпечатка») склонна вызывать долговременные клеточные изменения, способствующие ее стабильности. ‹…› Если аксон клетки A расположен достаточно близко к клетке B и неоднократно или постоянно участвует в ее стимуляции, то в одной или обеих клетках будут иметь место процессы роста или метаболические изменения, которые повышают эффективность возбуждения клеткой A клетки B. (Здесь и в основном тексте использован перевод В. Горохова из книги: Домингос П. Верховный алгоритм. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – <emphasis>Прим. пер.</emphasis>)</p></cite></section><section id="c_352"><title><p>352</p></title><p>Совместно с Кристиной Альберини я в настоящее время планирую серию экспериментов по исследованию роли ОВСВ и ретикулярной активирующей системы в сознательном/бессознательном научении. Эти эксперименты прояснят роль различных ядер возбуждения в верхней части ствола мозга, управляющих сознательным научением в переднем мозге. Теория реконсолидации позволяет надеяться на то, что будут открыты некоторые элементарные внутриклеточные механизмы перцептивного сознания, связанные с научением. В частности, было выявлено, что и консолидацию, и реконсолидацию можно нарушить путем блокировки синтеза белков, и оба процесса требуют транскрипционного фактора CREB. Однако новейшие исследования указывают на то, что миндалевидное тело для консолидации – но не для реконсолидации – нуждается в BDNF и что транскрипционный фактор и ген раннего ответа Zif268 требуются для реконсолидации, но не для консолидации. Аналогичное двойное несовпадение между Zif268 для реконсолидации и BDNF для консолидации обнаружилось в гиппокампе (Debiec et al., 2006; Lee, Everitt and Thomas, 2004).</p></section><section id="c_353"><title><p>353</p></title><p>Riggs and Ratliff (1951), Ditchburn and Ginsborg (1952). Полезно будет вспомнить высказывание Гельмгольца насчет внимания (Helmholtz, 1867, p. 770):</p><cite><p>Естественное непринужденное состояние нашего внимания – блуждать в поисках нового, так что, когда интерес к объекту истощается, когда мы больше не можем воспринять ничего нового, то внимание против нашей воли перенаправляется куда-то еще. ‹…› Если мы хотим, чтобы наше внимание осталось прикованным к объекту, нам нужно и дальше находить в нем что-то новое, в особенности если другие сильные чувства стремятся отвлечь его.</p></cite><p>В этой связи следует вспомнить о том, что я говорил выше о заданном по умолчанию режиме ПОИСКА.</p></section><section id="c_354"><title><p>354</p></title><p>См.: <a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Lilac_chaser">https://en.wikipedia.org/wiki/Lilac_chaser</a></p></section><section id="c_355"><title><p>355</p></title><p>Если кто-то скажет вам, что в этих эффектах не задействован мозг (т. е. что они имеют место на более периферийных уровнях нервной системы), отошлите к работе Hsieh and Tse (2006). См. также: Coren and Porac (1974).</p></section><section id="c_356"><title><p>356</p></title><p>См.: Oberauer et al. (2013).</p></section><section id="c_357"><title><p>357</p></title><p>Здесь я не рассматриваю так называемые прайминг и перцептивное научение. В них задействованы образы и участвует кора. По большей части все, что я говорю о недекларативной памяти, неприменимо к праймингу и перцептивному научению, которые составляют отдельную категорию – они являются строительными лесами декларативной памяти. См., например, мои дальнейшие рассуждения о прайминговой функции слов.</p></section><section id="c_358"><title><p>358</p></title><p>У некоторых (но не всех) детей с гидранэнцефалией и декортицированных животных сохраняются базальные ганглии.</p></section><section id="c_359"><title><p>359</p></title><p>Фактически сложность – это соотношение энтропии между апостериорными и априорными представлениями либо распределениями вероятности внешних состояний. Такое определение сложности вытекает из того факта, что доказательства модели – это разность между точностью и сложностью (глава 8). По мере того как доказательства модели активно возрастают благодаря минимизации свободной энергии, точность прогнозов растет и соответственно увеличивается сложность. Иными словами, повышение сложности модели всегда обусловлено способностью делать более точные предсказания – как обычно происходит с системами корковой памяти.</p></section><section id="c_360"><title><p>360</p></title><p>Сравните с тем, что пишет Хоуи (Hohwy, 2013, p. 202):</p><cite><p>Идея состоит в том, что перцептивный вывод вращается в пространстве, определяемом как верностью ошибки прогнозирования, так и ее точностью. Это можно изобразить упрощенно, если мы представим себе, что верность ошибки прогнозирования возрастает обратно пропорционально разбросу самой ошибки, а точность ошибки прогнозирования возрастает обратно пропорционально разбросу случайных флуктуаций неопределенности в предсказаниях. ‹…› Это указывает на единое объяснение отношений между сознательным восприятием и вниманием. Они соотносятся друг с другом как статистические выводы первого и второго порядка.</p></cite><p>См. также работу: Hohwy (2012), кратко обсуждавшуюся выше.</p></section><section id="c_361"><title><p>361</p></title><p>Здесь я в значительной степени – и с благодарностью – опираюсь на материалы Clark (2015).</p></section><section id="c_362"><title><p>362</p></title><p>Основная разница состоит в том, что сны практически лишены экстероцептивных сигналов ошибок вследствие происходящих при засыпании резких изменений в присвоении весов точности (Hobson and Friston, 2012, 2014). Кларк характеризует это как «изоляцию от подстройки под воздействия»; однако см. прим. 35.</p></section><section id="c_363"><title><p>363</p></title><p>Clark (2015), p. 273.</p></section><section id="c_364"><title><p>364</p></title><p>Тем не менее отметим, что спящий мозг не «изолирован от подстройки под воздействия», как утверждает Кларк (Clark, 2015, p. 107). Основной побудительный сенсорный сигнал» мозга всегда эндогенный. Изолироваться от воздействия этого сигнала, то есть от наших биологических потребностей, просто невозможно. Если мы, нейробиологи, и дальше не будем принимать во внимание этот фундаментальный факт, мы никогда не познаем нашу психическую жизнь и ее место в природе.</p></section><section id="c_365"><title><p>365</p></title><p>См.: Domhoff (2017).</p></section><section id="c_366"><title><p>366</p></title><p>Clark (2015), p. 274.</p></section><section id="c_367"><title><p>367</p></title><p>Пояснения к этому пункту см.: Solms (2020a).</p></section><section id="c_368"><title><p>368</p></title><p>Это также происходит при пассивном режиме работы мозга.</p></section><section id="c_369"><title><p>369</p></title><p>Не стоит забывать, что гиппокамп входит в лимбическую систему – эмоциональную часть мозга.</p></section><section id="c_370"><title><p>370</p></title><p>Okuda et al. (2003), Szpunar et al. (2007), Szpunar (2010), Addis et al. (2007).</p></section><section id="c_371"><title><p>371</p></title><p>Ingvar (1985).</p></section><section id="c_372"><title><p>372</p></title><p>Schacter, Addis and Buckner (2007), p. 660, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_373"><title><p>373</p></title><p>Тот факт, что <emphasis>изменчивый</emphasis> (непредсказуемый) поток вытесняет <emphasis>постоянное</emphasis> (более предсказуемое) изображение, разумеется, сам по себе интересен.</p></section><section id="c_374"><title><p>374</p></title><p>Lupyan and Ward (2013), p. 14196, курсив М. Солмса. Что касается технических вопросов сознательного восприятия, обсуждавшихся выше, это, конечно же, пример эндогенного внимания. В этой связи см. также техническое определение значимости, данное на с. 262. Слова искусственно повышают значимость. Однако вербальный прайминг легко перебить мощной (т. е. точной) экзогенной неожиданностью. Иными словами, восходящее определение приоритетных потребностей на уровне треугольника решений среднего мозга неизменно побеждает нисходящие процессы переднего мозга.</p></section><section id="c_375"><title><p>375</p></title><p>Lupyan and Thompson-Schill (2012).</p></section><section id="c_376"><title><p>376</p></title><p>&#xC7;ukur et al. (2013). См. также прим. 8 к главе 9 – об эксперименте на избирательную слепоту.</p></section><section id="c_377"><title><p>377</p></title><p>Clark (2015), p. 286.</p></section><section id="c_378"><title><p>378</p></title><p>Roepstorff and Frith (2004).</p></section><section id="c_379"><title><p>379</p></title><p>См.: Zhou et al. (2017).</p></section><section id="c_380"><title><p>380</p></title><p>Panksepp and Biven (2012), p. 396:</p><cite><p>Осознанные переживания видимого и слышимого были поначалу в основном аффективными (Panksepp, 1998). Мгновенность, с которой внезапные зрительные и слуховые стимулы могут вызвать у вас чувство страха, в особенности когда подобные стимулы возникают очень близко к нашему телу, предполагает глубокую первичную интеграцию этих сенсорных систем с некоторыми из важнейших аффективных механизмов выживания. Обратите внимание также, что мы склонны ассоциировать определенные цвета с чувствами.</p></cite></section><section id="c_381"><title><p>381</p></title><p>Обратите внимание на также набирающее популярность понятие аффективной тактильности.</p></section><section id="c_382"><title><p>382</p></title><p>Я не имею в виду, что перцептивное сознание <emphasis>в целом</emphasis> не обладает каузальной силой. Оно приобретает эту силу как раз благодаря тому, что придает контекст аффекту.</p></section><section id="c_383"><title><p>383</p></title><p>Hurley, Dennett and Adams (2011) – книга о роли юмора и смеха, на которую недавно обратил мое внимание Деннетт, так как ее авторы приходят к выводам в отношении функциональной архитектуры сознания, которые удивительно близки моим собственным.</p></section><section id="c_384"><title><p>384</p></title><p>Длина и интенсивность звуковых и световых волн непрерывно измеряется, сравнивается и классифицируется корой – как на сознательном, так и на бессознательном уровне.</p></section><section id="c_385"><title><p>385</p></title><p>Ср. Clark (2015), p. 207: «Парадигма свободной энергии предполагает „не то, что мы воспринимаем наши собственные сигналы об ошибках прогнозирования (или соответствующих значениях точности) как таковые. Скорее эти сигналы действуют внутри нас, направляя нужные потоки предсказаний, выявляющих мир дальних объектов и причин“.</p></section><section id="c_386"><title><p>386</p></title><p>Если вас пугает то, что я использую слово «аватар», напомню, что все воспринимаемое вами, включая ваше представление о собственном теле, виртуально. Сошлюсь на то, что я ранее писал об иллюзии «обмена телами» (Solms, 2013, p. 15):</p><cite><p>Субъект сознания отождествляет себя со своим внешним телом (предъявление объекта) примерно таким же образом, как ребенок проецирует себя на анимированную фигуру, которой управляет во время компьютерной игры. Репрезентация быстро наделяется чувством самости, хотя она не есть настоящая самость. Вот удивительный эксперимент, живо иллюстрирующий контринтуитивную связь, которая в действительности существует между субъективным «я» и его внешним телом. В работе Petkova and Ehrsson (2008) сообщается о серии опытов по «обмену телами», в ходе которых камера над глазами другого человека или манекена передавала изображение с его точки зрения на очки виртуальной реальности, закрывавшие глаза испытуемых. У испытуемых быстро возникала иллюзия, что тело другого человека или манекена – их собственное. Эта иллюзия была настолько убедительна, что сохранялась даже тогда, когда проецируемый субъект здоровался за руку с их настоящим телом. Существование иллюзии также объективно демонстрировал тот факт, что, когда другому (иллюзорно-собственному) телу и (реальному) собственному телу одновременно угрожали ножом, реакция страха – рефлекторный ответ – внутреннего тела (определявшаяся по частоте пульса и электрокожной активности) была сильнее в случае с иллюзорным телом. ‹…› Это напоминает нам, что кора не более чем оперативная память.</p></cite><p>Что касается последнего утверждения, см.: Ellis and Solms (2018).</p></section><section id="c_387"><title><p>387</p></title><p>Davies (2019), pp. 184, 207.</p></section><section id="c_388"><title><p>388</p></title><p>Crick (1994). Полностью цитата приведена на с. 306.</p></section><section id="c_389"><title><p>389</p></title><p>Chalmers (1995a), p. 201 (рус. пер. цитаты А. В. Кузнецова).</p></section><section id="c_390"><title><p>390</p></title><p>Crick (1994), p. 3, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_391"><title><p>391</p></title><p>См.: Chalmers (1996), p. 251, курсив М. Солмса: «Кто бы мог подумать, что этот кусок серого вещества мог бы оказаться тем, что смогло бы <emphasis>порождать</emphasis> яркие субъективные переживания? Но он делает это».</p></section><section id="c_392"><title><p>392</p></title><p>Searle (1997), p. 28. У Серла есть и такая формулировка: «Как конкретно нейробиологические процессы в мозге каузально <emphasis>порождают</emphasis> сознание?» (Searle, 1993, p. 3, курсив М. Солмса).</p></section><section id="c_393"><title><p>393</p></title><p>Здесь я говорю о каузальной замкнутости физического: если сознание имеет не физическую природу или свойства сознания являются нефизическими, то трудно понять, как они могут влиять на каузальную матрицу мозговых процессов. См. переписку Рене Декарта с принцессой Елизаветой Богемской (Shapiro, 2007).</p></section><section id="c_394"><title><p>394</p></title><p>Levine (1983). Нередуцируемость феноменального опыта к физическим процессам известна также как «эпистемологический разрыв».</p></section><section id="c_395"><title><p>395</p></title><p>Jackson (1982). Я говорю «примерно следующий вид», потому что слегка видоизменил джексоновский «аргумент знания». Я сделал это не только ради упрощения, но и потому, что в своей первоначальной форме он отличается ненужной жестокостью. В реальном мире подобная жестокость отразилась бы на психологических процессах, описываемых Джексоном.</p></section><section id="c_396"><title><p>396</p></title><p>Chalmers (2003), p. 104.</p></section><section id="c_397"><title><p>397</p></title><p>См. «Опыт о человеческом разумении» Джона Локка (An Essay Concerning Human Understanding, 1690): «Ибо невозможно представить себе, чтобы материя, с движением или без него, могла первоначально иметь в себе и от самой себя чувство, восприятие и познание. Это очевидно из того, что в таком случае чувство, восприятие и познание должны быть свойством, вечно присущим материи и каждой ее частице» (пер. А. Н. Савина).</p></section><section id="c_398"><title><p>398</p></title><p>Я не имею в виду, что Локк был эпифеноменалистом. Существуют, разумеется, и другие дуалистические концепции, но Джексон, придумавший мысленный эксперимент про Мэри (Jackson, 1982), принял точку зрения эпифеноменализма. Позже (Jackson, 1995) его взгляды изменились.</p></section><section id="c_399"><title><p>399</p></title><p>Oakley and Halligan (2017). Эти авторы приписывают сознанию хотя бы <emphasis>какую-то</emphasis> функцию: способность <emphasis>формировать отчет</emphasis> о психических состояниях (которые сами по себе бессознательны).</p></section><section id="c_400"><title><p>400</p></title><p>Перефразируя Чалмерса, логически возможно представить себе, что философский зомби способен воспроизвести все механические функции мозга без всяких сознательных переживаний.</p></section><section id="c_401"><title><p>401</p></title><p>Libet et al. (1983). Сам Либет, однако, не считает, что сознание эпифеноменально. Он придерживается мнения, что в течение 300 мс, предшествующих действию, сознание может сделать выбор не совершать этого действия, так сказать, наложить вето на побуждение к действию («свобода отказа»). Этот тип волн мозговой активности называется потенциалом готовности. Дальнейшие исследования показали, что латентный период между потенциалом готовности и сознательным решением может существенно превышать 300 мс.</p></section><section id="c_402"><title><p>402</p></title><p>Это, в свою очередь, может объясняться правилом Хебба, которое как раз по этой причине объясняет также, почему ваш переживаемый опыт воспоминаний десятиминутной давности не так хорошо консолидирован. Стоит указать, что все это укладывается в принцип структурной когерентности Чалмерса (Chalmers, 1995a, p. 255).</p></section><section id="c_403"><title><p>403</p></title><p>Atkinson and Shiffrin (1971).</p></section><section id="c_404"><title><p>404</p></title><p>Следы кратковременной памяти быстро распадаются из-за механизмов обратного захвата нейромедиаторов, возвращающих пресинаптические нейроны в состояние, предшествовавшее формированию каждого следа, таким образом позволяя им тут же формировать новые следы. См.: Mongillo, Barak and Tsodyks (2008).</p></section><section id="c_405"><title><p>405</p></title><p>Chalmers (1995a), pp. 202–203. Чалмерс поясняет свое понимание термина «функция»: «Здесь „функция“ используется не в узком телеологическом значении чего-то, для чего предназначена система, но в более широком значении любой каузальной роли, которую система может играть в продуцировании поведения».</p></section><section id="c_406"><title><p>406</p></title><p>Там же, pp. 204–205.</p></section><section id="c_407"><title><p>407</p></title><p>Там же, p. 205.</p></section><section id="c_408"><title><p>408</p></title><p>Там же, p. 204.</p></section><section id="c_409"><title><p>409</p></title><p>Сравните со словами Нагеля (Nagel, 1974):</p><cite><p>Если отстаивать физикализм, то феноменологическим свойствам [сознания] должно быть дано физическое объяснение. Однако, когда мы рассматриваем их субъективную природу, кажется, что достичь подобного результата невозможно. Причина в том, что каждый субъективный феномен по сути дела связан с индивидуальной точкой зрения, и кажется неизбежным, что объективная физическая теория будет обходить стороной эту точку зрения.</p></cite><p>А вот формулировка из книги Серла (Searle, 1997, p. 212):</p><cite><p>Сознание имеет онтологию от первого лица, то есть субъективную онтологию, и, следовательно, нередуцируемо ни к чему, что имеет онтологию от третьего лица или объективную онтологию. Если вы пытаетесь редуцировать или устранить одно в пользу другого, вы что-то упускаете. ‹…› Нельзя свести ни возбуждения нейронов к чувствам, ни чувства к возбуждениям нейронов, потому что в каждом случае вы упускаете либо объективность, либо субъективность, о которых идет речь.</p></cite></section><section id="c_410"><title><p>410</p></title><p>Chalmers (1995a), p. 203.</p></section><section id="c_411"><title><p>411</p></title><p>Havl&#xED;k, Koz&#xE1;kov&#xE1; and Hor&#xE1;&#x10D;e (2017).</p></section><section id="c_412"><title><p>412</p></title><p>Письмо от 23 декабря 2017 г. Кстати, мы послали свою статью в <emphasis>Journal of Consciousness Studies</emphasis> именно потому, что там вышла статья Чалмерса (1995a), где впервые была сформулирована трудная проблема сознания.</p></section><section id="c_413"><title><p>413</p></title><p>Этот аргумент приведен в статье Захави (Zahavi, 2017) – как ни парадоксально, в качестве аргумента против работы Фристона.</p></section><section id="c_414"><title><p>414</p></title><p>Мне отлично известно возражение Серла относительно того, что квалиа представляют собой случай, когда одна и та же реальность не может быть по-разному явлена, потому что реальность квалиа и есть ее явление (см. далее прим. 39). Я бы ответил ему: «Да, но не забывайте, что <emphasis>визуализация</emphasis> явления активности соматосенсорной коры и <emphasis>ощущаемое</emphasis> явление боли – это части одной и той же переживаемой реальности».</p></section><section id="c_415"><title><p>415</p></title><p>В этой аналогии я подразумеваю два экстероцептивных феномена – восприятие молнии и восприятие грома. Спрашивая, что служит причиной того и другого, я могу подойти к ответу на этот вопрос с двух сторон. Я могу описать либо геофизические (электрические) события, порождающие то и другое явление, либо сенсорные механизмы, регистрирующие два разных аспекта этих физических событий. Здесь я решил выбрать первое описание, а второе отнести к обсуждению самой проблемы, которую я рассматриваю в этой книге, а именно взаимосвязи между объективными и субъективными событиями. Дело в том, что, как мы убедились ранее, сознание, связанное с сенсорными событиями, независимо от того, возбуждаются ли они экстероцептивно или интероцептивно, всегда эндогенно. В аналогии этот аспект использовать нельзя. Я утверждаю, что само сознание – это не сенсорный сигнал (экстероцептивный или интероцептивный), а, скорее всего, ощущение сигнала.</p></section><section id="c_416"><title><p>416</p></title><p>Например, это можно осуществить с помощью методов оптогенетики. При использовании другого оборудования можно даже прослушивать серии спайков от сетчатки. По выражению Уилера, это всего лишь вопрос «аппаратно обусловленного ответа».</p></section><section id="c_417"><title><p>417</p></title><p>Здесь и далее цит. по: Chalmers (1995a), курсив везде М. Солмса.</p></section><section id="c_418"><title><p>418</p></title><p>На первый взгляд позиция Чалмерса напоминает традиционный дуализм свойств, в рамках которого сознание является свойством материи. Затем он трактует и сознание, и материю как свойства чего-то третьего, называемого информацией (см. ниже). Это может напоминать двуаспектный монизм, но ему свойственна любопытная трактовка информации, которую я обсуждал в предыдущих главах: сознание присуще информации, а не ее получателю. То же, в представлении Чалмерса, относится к материальному аспекту информации. Отсюда следует, что два аспекта информации являются свойствами не в эпистемологическом смысле (они не <emphasis>явления</emphasis> чего-то, что называется информацией), а, скорее, в онтологическом (т. е. аспекты <emphasis>самой</emphasis> информации). Тем не менее это не тот вопрос, который должен нас волновать. Больше всего меня беспокоит утверждение Чалмерса, что у <emphasis>всей</emphasis> информации имеется ментальный (и безусловно сознательный) аспект. Поэтому не так уж важно, считает ли он ментальный аспект информации свойством или субстанцией. Главный вопрос: правдоподобно ли это – приписывать сознание любой информации?</p></section><section id="c_419"><title><p>419</p></title><p>Напомним, что для Чалмерса «физическое» не входит в «феноменальные свойства мира».</p></section><section id="c_420"><title><p>420</p></title><p>Вернее сказать, в аппаратуре, <emphasis>которой является</emphasis> соучаствующий наблюдатель.</p></section><section id="c_421"><title><p>421</p></title><p>Аналогия взята из книги: Hurley, Dennett and Adams (2011).</p></section><section id="c_422"><title><p>422</p></title><p>Это связано с тем, что я говорил выше (глава 9) об интенциональной самости.</p></section><section id="c_423"><title><p>423</p></title><p>Chalmers (1995a), p. 217. См. также его замечание, приведенное выше: «Отсюда следует естественное предположение, что информация (или, по крайней мере, некоторая информация) имеет два основных аспекта, физический и феноменальный» (курсив М. Солмса).</p></section><section id="c_424"><title><p>424</p></title><p>См. прим. 14 к главе 10.</p></section><section id="c_425"><title><p>425</p></title><p>Сравните с высказыванием Серла (Searle, 1992, p. 122): «Однако мы не можем осуществить такого рода различение между явлением и реальностью для сознания, поскольку сознание состоит из самих явлений. Там, где рассматривается явление, мы не можем провести различие между явлением и реальностью, поскольку само явление и есть реальность» (п<emphasis>ер. А. Ф. Грязнова</emphasis>).</p></section><section id="c_426"><title><p>426</p></title><p>Кстати, если бы Мэри занималась нейробиологией аффектов, а не зрения, она не могла бы не иметь опыта аффективных переживаний, в отличие от зрительных. Ведь если бы она ничего не чувствовала, она была бы в коме (или просто мертвой).</p></section><section id="c_427"><title><p>427</p></title><p>См. главу 5, прим. 4.</p></section><section id="c_428"><title><p>428</p></title><p>Передвижение с помощью колес вполне представимо, однако в реальности (по крайней мере, у нас) в ходе эволюции появились ноги. Следует быть осторожнее и не задавать для объяснения сознания более высокую планку, чем для объяснения всего остального в биологии.</p></section><section id="c_429"><title><p>429</p></title><p>Chalmers (1995a), pp. 203–204.</p></section><section id="c_430"><title><p>430</p></title><p>Но осьминоги, возможно, с этим не согласятся. (У головоногих система вертикальных долей является, по-видимому, ближайшим аналогом паллиума у позвоночных.)</p></section><section id="c_431"><title><p>431</p></title><p>Первоначально в группу входили Тристан Громник, Джонатан Шок и я. Затем она постепенно расширялась, в ее работу втягивались другие физики, специалисты по информатике и инженеры-биомедики – Джордж Эллис, Рауэн Ходсон, Леен Реммельцвааль, Амит Мишра, Дин Ранс, Дави ван ден Геевер и Джулианна Блиньо, а также нейропсихологи Джошуа Мартин, Эйми Доллман и Донна ван дер Вестхёйзен. Команда продолжает увеличиваться, хотя Громник вышел из нее, а Мартин переехал в Берлин.</p></section><section id="c_432"><title><p>432</p></title><p>Searle (1980). Подобную же позицию занял Дамасио (Damasio, 2018).</p></section><section id="c_433"><title><p>433</p></title><p>Здесь речь идет о чалмерсовском аргументе «скачущих квалиа», опирающемся на локковский аргумент «инвертированного спектра». См.: Chalmers (1995a, b, 2011).</p></section><section id="c_434"><title><p>434</p></title><p>Chalmers (1995a), pp. 214–215.</p></section><section id="c_435"><title><p>435</p></title><p>Там же, p. 215, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_436"><title><p>436</p></title><p>Там же, курсив М. Солмса.</p></section><section id="c_437"><title><p>437</p></title><p>Я веду с ним долгие споры на этот счет, и мне кажется, что он как минимум не склонен к догматизму.</p></section><section id="c_438"><title><p>438</p></title><p>Ethier et al. (2012), Hochberg et al. (2012), Collinger et al. (2013), Bouton et al. (2016), Capogrosso et al. (2016).</p></section><section id="c_439"><title><p>439</p></title><p>Capogrosso et al. (2016), p. 284.</p></section><section id="c_440"><title><p>440</p></title><p>Там же.</p></section><section id="c_441"><title><p>441</p></title><p>Abu-Hassan et al. (2019).</p></section><section id="c_442"><title><p>442</p></title><p>Pasley et al. (2012).</p></section><section id="c_443"><title><p>443</p></title><p>Nishimoto et al. (2011).</p></section><section id="c_444"><title><p>444</p></title><p>Horikawa et al. (2013).</p></section><section id="c_445"><title><p>445</p></title><p>Herff et al. (2015).</p></section><section id="c_446"><title><p>446</p></title><p>Включая нисходящие процессы того рода, который обсуждался в главе 10 под категорией мышления (например, воображение и сновидения).</p></section><section id="c_447"><title><p>447</p></title><p>Сравните с работой Kurzweil (2005).</p></section><section id="c_448"><title><p>448</p></title><p>Solms and Turnbull (2002), pp. 70–71.</p></section><section id="c_449"><title><p>449</p></title><p>См.: Solms (1996, 1997b).</p></section><section id="c_450"><title><p>450</p></title><p>Известный физик Ричард Фейнман в целом придерживался того же механистического взгляда на сознание. Не хочу сказать, что воспроизводство сознания само по себе разрешит проблему. Можно бездумно собирать что-то, микрочип за микрочипом, не понимая этого. Я имею в виду, что, если вы это понимаете, то сможете это воспроизвести.</p></section><section id="c_451"><title><p>451</p></title><p>Обзор предыдущих исследований в этом направлении см. в: Reggia (2013).</p></section><section id="c_452"><title><p>452</p></title><p>Так как метод обучения подкреплением требует целевого критерия, цель будет следующей: <emphasis>выживание системы в непредсказуемых средах</emphasis>.</p></section><section id="c_453"><title><p>453</p></title><p>Внесу ясность: воплощение можно симулировать (как и все физические параметры, описанные ниже). С точки зрения системы неважно, что на самом деле происходит «снаружи», – важно лишь, что происходит внутри модели в отношении информации, которую она получает извне. Поэтому исследовательская группа может симулировать среду, которую будет моделировать система, и для первых поколений нашей предполагаемой модели мы так и поступим. Действовать иным путем было бы крайне затратно по времени и, откровенно говоря, опасно (взять, например, параметр перегрева, о котором пойдет речь ниже). Когда я говорю, что материальное воплощение системы более «реалистично», я имею в виду, что существуют проблемы моделирования, возникающие (например) в связи с физическим движением, которые не возникают в связи с симулированным движением, а это может иметь существенное значение для истинно жизнеподобной системы. По этой и ряду других причин последующие поколения нашей предполагаемой системы будут представлены в виде роботов.</p></section><section id="c_454"><title><p>454</p></title><p>То есть мы закодируем искусственные рефлексы и инстинкты. Мы будем использовать также «генетические алгоритмы».</p></section><section id="c_455"><title><p>455</p></title><p>Статья из «Википедии» (<a l:href="https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness">https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness</a>) на 21 марта 2020 г. Иную точку зрения см. в: Reggia (2013):</p><cite><p>Автор этого обзора убежден, что ни в одном из рассмотренных прошлых исследований, даже если в них утверждается иное, пока еще не были представлены убедительные аргументы в пользу того, каким образом изучаемый подход в конечном итоге приведет к созданию образца искусственного сознания. С другой стороны, можно с еще большей уверенностью утверждать, что пока еще не представлены (в том числе в рецензируемых нами работах) доводы против того, что создание образца машинного сознания в один прекрасный день станет возможным – эту точку зрения выражают и другие ученые.</p></cite></section><section id="c_456"><title><p>456</p></title><p>Solms and Turnbull (2002), pp. 68–69.</p></section><section id="c_457"><title><p>457</p></title><p>Colby, Watt and Gilbert (1966), Weizenbaum (1976). В 2014 г. на презентации в Лондонском королевском обществе тест Тьюринга прошла программа «Женя Густман», изображающая 13-летнего украинского мальчика.</p></section><section id="c_458"><title><p>458</p></title><p>В частности, хорошо известно, что компьютеры обыгрывают лучших игроков в шахматы и в го – игру, еще более сложную, чем шахматы.</p></section><section id="c_459"><title><p>459</p></title><p>Haikonen (2012).</p></section><section id="c_460"><title><p>460</p></title><p>Это весьма трогательно, с учетом того, со сколькими предрассудками пришлось столкнуться самому Алану Тьюрингу, изобретателю теста.</p></section><section id="c_461"><title><p>461</p></title><p>Несколько лет назад, на конференции в Вене, где собрались психоаналитики и разработчики ИИ, я сказал, что один из способов доказать наличие искусственного сознания – это поискать признаки искусственной психопатологии: «Насколько точно инженерам удастся воспроизвести человеческое сознание, настолько их модель окажется подвержена определенным типам неисправностей. Трудно не поддаться искушению использовать это как критерий успеха» (Solms, 2008).</p></section><section id="c_462"><title><p>462</p></title><p>Mathur, Lau and Guo (2011).</p></section><section id="c_463"><title><p>463</p></title><p>Возьмем крайний пример – «децентрализованные автономные корпорации».</p></section><section id="c_464"><title><p>464</p></title><p>СLin, Abney and Bekey (2011).</p></section><section id="c_465"><title><p>465</p></title><p>В частности, серьезное беспокойство по этому поводу выражали Билл Гейтс, Стивен Хокинг и Илон Маск.</p></section><section id="c_466"><title><p>466</p></title><p>Я не имею в виду, что само по себе это соображение служит достаточным этическим оправданием чего-либо. То, что кто-нибудь где-нибудь в будущем совершит убийство, не оправдывает меня, если я совершу убийство здесь и сейчас. Пожалуйста, читайте дальше…</p></section><section id="c_467"><title><p>467</p></title><p>Solms and Friston (2018), Solms (2019a), Solms (2020b).</p></section><section id="c_468"><title><p>468</p></title><p>Вот выборочный список моих докладов: «Какое место занимает сознание в байесовском мозге?» (Where does consciousness fit in the Bayesian brain?), XVIII Международный конгресс по нейропсихоанализу, Лондонский университетский колледж, 2017; «Как и почему возникает сознание» (How and why consciousness arises), физический факультет Кейптаунского университета, 2017; «Как и почему возникает сознание» (How and why consciousness arises), Центр исследований субъективности при Копенгагенском университете, 2017; «Самость как чувство и память» (The self as feeling and memory), Рурский университет в Бохуме, 2018; «Сознающее „Оно“, психоаналитический процесс и трудная проблема сознания» (The conscious id, the psychoanalytic process and the hard problem of counsciousness), философский факультет Нью-Йоркского университета, 2019; «Почему и как возникает сознание» (Why and how consciousness arises), кафедра психиатрии при больнице Маунт Синай, Нью-Йорк, 2019; «Почему мы обладаем сознанием? Уроки нейробиологии» (Why are we conscious? Lessons from neuroscience), Медицинский колледж Вермонтского университета, Берлингтон, 2019; «Что такое сознание?» (What is consciousness?), Мельбурнский центр исследований мозга (Австралия), 2019; «Сознание как таковое» (Consciousness itself), конференция «Наука о сознании», Интерлакен (Швейцария), 2019; «Сознание само по себе есть аффект» (Consciousness itself is affect), Мюнхенская школа философии, Вюрцбург (Германия,) 2019; «Трудная проблема сознания» (The hard problem of consciousness), философский факультет Кейптаунского университета, 2019; «Сознание – это прогностический процесс» (Consciousness is predictive work in progress), медицинский центр им. Сураски (Ихилов), Тель-Авив, 2019; «Почему и как возникает сознание» (Why and how consciousness arises), конференция «Итальянские психоаналитические диалоги», Рим, 2020.</p></section><section id="c_469"><title><p>469</p></title><p>Havl&#xED;k, Koz&#xE1;kov&#xE1; and Hor&#xE1;&#x10D;e (2017).</p></section><section id="c_470"><title><p>470</p></title><p>Carhart-Harris and Friston (2010), Carhart-Harris et al. (2014), Carhart-Harris (2018).</p></section><section id="c_471"><title><p>471</p></title><p>См. прим. 16 к главе 9.</p></section><section id="c_472"><title><p>472</p></title><p><a l:href="https://www.linking-ai-principles.org/term/656">www.linking-ai-principles.org/term/656</a>. См.: The Public Voice Coalition (2018).</p></section><section id="c_473"><title><p>473</p></title><p>Закон аффекта: если поведение последовательно сопровождается удовольствием, оно будет усиливаться, а если ему последовательно сопутствует неудовольствие, оно будет ослабляться.</p></section><section id="c_474"><title><p>474</p></title><p>Принцип свободной энергии Фристона: «Все физические величины, которые могут меняться и притом являются частью системы, будут меняться так, чтобы минимизировать свободную энергию».</p></section></section></body><binary id="cover" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="0" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="1" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="2" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="3" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="4" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="5" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="6" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAE0Ao8DASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAQQDAQAAAAAAAAAAAAAABQMEBgcAAggB/8QAZBAAAQMDAgIGBAcJCQoLBgcBAQACAwQFERIhBjEHEyJBUdEIFGFxMoGRlLLB4RUWI1WSobHS8AlCUmJydIKT8SQzQ0RTVHODs8IXJjQ1NlZkhKKj4iU3RXWk0xgnRmNltMPy/8QAFQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAH/xAAWEQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAARH/2gAMAwEAAhEDEQA/ALo6a+kviLg7iyltdpjoHQS0LKhxnic52oySNO4cNsNCgp6eONP8hZ/m7/11v6VJx0i2/wD+UR/7aZVNLJ+CQWhJ09cbsOW09mx/N3frplXekTxrTNJ6qyA4zvTu/XVV1tXFFHqe/CgvElx6+QNGcYOfzIL6pvSZ42c8s6mxk92KZ366tPo06UuJ7/bXVtfFbQM7aIHj+F/HXFtmbqq2xxtJJOOWV130OWv1fg2Fjhu9zttP8YoLRs3E94r37R0+n+QfNGW113L+VNj+QfNM7BQto6TBj7XuRMABme9Bjq6tA5Q/klIPuVwHwRD+QVu4alvHGO/CBv8AdO5fwYvyCvRcbof3sX5BTrqx3YWY0+CBo+4Xdv72A/6tyY1V5v7P71DSn3xu80Yc/JwST8STcxr/AN7+ZBF6viXimLdsNH/Vu80xk444li2kp6P+qd5qYT2+KRvwN/cEOnsjXc4mH+iPJBF39I98bs6lpv6s/rLIuki7HnBTD/Vn9ZSN3DdLKN4GfIPJafefbXDeNoPsA8kAmPpAurhktpB/QPmtxx9dCcaKQ/0ftStdwZBg9QSD3b/Yo/VcI3ON5MQJH7exAfHHV0/ydN+QfNbDjm553ip8fyD5qJPst2iPbY/8l3kkJqe5M2ETvyXIJo/jyvBx1UH5B8159/NzcNmU4/ofaoMRVNH4SF+f5JWCWYD+9vH9EoJu/jG+FhMMtC0/xoT5ofNxdxrgmCezHw1QP81GRUv06Tnb2LQXEMOO38iApVcadKDQTD9wXY/7NL5oLcek7pUoYy6SksTsf9lm80/ZWSlmoF4B8SmF7r2Cm0PLd/EoAcnTf0msfpdRWRv/AHV/662d05dIbCA6nspP81f+ugtfXUMTi7Rlw8GBRq5VklRJqjYAPcEFsWzpn4tkoXzVjLUx45AQP/XQO9dPvGlK4GBlmA/jUz/11Wk9wnjh0gswOYwgN3qBVOa5wIx4ILYg9Irj2TlTWMn+av8A104PT10mPOYqWyEfzST9ZUgaowDVFp2RCz8WNhkDakMAHjjzQWjWekR0j0hLJaSxtd/NJP1kIq/Se6SacY9UsR/7pJ/9xReuuFrvLtWGB3iNKGXDhM1FMZ6aVrj4beSCYO9KnpK/zTh75pJ/9xJu9KrpL/zXh75pJ/8AcVO3KhkoJdFRTyN9uEJG7ngf4Tl9qC92+lb0llwb6pYMnZrfUZMn/wAxXF0c9JnSVeaf1m+Q2aKIjbqaSVvj/CPsCoDos6PhW9RcLpDhvaPbH8od7fcra4m4oo7dSCmo5BG0DBDSAO7uB9qC3Lbxtep6gxyNodmuI/BHuB/jKI1XS5xNBJLmO2lrRtmF36yhnRvxGbnxE6F8jtAifg4/in2qF8V3yKCaaFr8klw/bdBYF26fuLKclsEFnOOWYH/rIZ/+InjoRkmnsue7+5n/AK6pmSWSVjnl2+UpAx7yNeCgvngzpy44vF3jpJoLOGPcG9mmeOZx/DV5QXy5yaMxw9oD96fNc09B1p6+/RS9VnRp/SF1DSwaQ38GOyPAIH8dVLjcLb1mTKRbkL3KBb1l/gFnrL/AJvuvQgX9Zk8As9Zf4BI/EvD7kCxqZO4t+RIyVFZ/g3xD3tKzHgV7goGNRWXtmTG6lPvjKHTXniSMnENK7/VuR/I7ys+MfIgjP3wcSjnSQ/1T1798t9aO3Swj/VO81IyB4D5FqYo3jDo2n4kEXfxjcmOw+OAf6s+a3bxjWuHwKf8AIPmi1XZqOc5MDQfEAJhNwxAd2OLfiHkgT++6uH+DpvyT5rQ8X3LujpvyT5pKXhebHZkZ8p8k0fw3XsPZc0/GfJASZxbcf3zKb8k+aVHFlbjdlP8AknzQR1humNmtPxnySD7TdI+cbT8Z8kEli4qqXbOEP5B816eJKojDZoM+2P7VDpIayJ/ap5QfctTJMwHUPlCCR3LiPiMNJoqi3Z7tcZP1qNP4448pqrFU6zdTnuidn9Kb1da6KBx1Yd3c0EfJUVbyZXcu4koJJXdJPEUbvwLbe4Y5mI/rIXJ0u8SRBzTFQZHf1Lv1lHbiwRgmQ6WqLXi50tNE4RtY8n+L9qCb1nTdxO0fgYbdqHPMDv1k2g6cOMXuwY7QweLoXD/eVVVV3jLT+Ciafa37UJqbiZdgY2+4faguit6c+MIG6mmyP9nq7v10Mm9ITjZoJZDZfmz/ANdU9NUDq9MjyHIdPO5vI5QXLL6RPSAMubT2T5s/9dNJfSS6Qm8oLH82f+uqoironx9XK3BK0q7fJNFqgZkILSPpNdIYO9NZCR4Ush/3wjXCvTx0p8Q3GOCkorJ1bjhx9TkH++VRVvtlRWVrKaON5c44OAr84Iis/B9qbJK2H1jTvqAzn5QguCn43utHRRuuX3P68jtBjSN/jKZ1nSgaYgONGHO5bZ/3lUN4v1bd6oyUcb9B5aQcfpKB1NqvFTOJ53uw3llxH1IOgXdJE0du9ckFMPiH6yOdGPF54uguMpEf9yTNZ2B4tz4lcqcTSXF9B6nHOR/rCrh9DcVLLNxGyp16hUw41fyXIAPpU/8AvFof/lUf+1lVN3KaOmj6x8gAVrelzWtp+kmijIOTaIiP62ZUPdvWblF6uxpygDcS3sSy9VC8uxnPye9A3vMsIc9o1BFn8NVMUhe+J5ye9CK0+oVT4ZmEYPeglnR1RGp4gha7lqHdnuK7h4ItsdPaqaJrdmhx5fxiuPehOA3PiSERjGMHl/Fcu47JAIaWOPT8EH9KAiFthY1bgIPA0DvC9GPFeasLR7j3IFHvwNkkZCV41+TuvTjwQYGpRrcLVpW+dkHq8K8JK9G6D0ABYc9y8dy2SL3uBQLA45rCA5NjKe9JSVYZzQLS08J+G1p+JMaugpnDLGtz7h5JGauLuX6U2NW7VuT8qBOot8LRkxNPxDyTU22mk5wtH9EeSftmLyM7hPoqdsrcgYQRuWw0TmksbglCbhw5TxxPkcccz+lT11PGyAnvChXGF0jZA6Jpw4ZH6UEZqJYYIXsB3GcKMXZss8TpHHAyn0r3PJe47EoddKhrYtLjhqCJ3OGTWS3l7VGbnUVMDjoblvfzRy5XKWprfV6cMk9wStTYqyqpw4REZH8FBX9RdHFxwPfsUyrLgJGgNyfHCmlRwPWOBLdW/MaU1/4Pq4HU1jz8SCAVty6sBojPyobJVMklzvn3lWNcujyuc3U6Nwx+3io5ceBqynBl0PAHtQAaO8SwS4bs0e0qc8JcSQySBksoA8CftVe1dqnp3u7DyB3plb5n0tS5+JNu7UUF13xlnucOh72NeRgbt+tQhnCkjbmx8bwYQ7OeaF264vfIC8uOD4qVwVrxDrY4oJsOJ32+0RWyijLpMYyPsSln4Zra6MVVfK5oec4Id9aA8HRR1t0HXv3G4BVryNcI2xx40gY2QacJ0FNba976WNod1L99I/glUfevWZbnUySjI1nAwr/4WgLr11Rds6J+fySoRdeEYHSSz9YMHUUFZwtD5NGE7pm/hcY+D7UKukxpbo+CNxy1xH50TsjHzTDW45eUF/ejfS5rHykbf/8AK6AVRej3buptkkvfj9VW6g8Kzu5r12F7thBqFt8a828V7n2oNSVnxr3ZZsgxYsWIMWLFiDMZXme5ek+CwbIPR4LOXNau7O6SfNq2CBUuGea8cQQkCDnmtwCg205C8DN0qwbL3YIGs1JTSZL4xn3BCK6mo42ucIgceLQjE8mNyBhQDjziqCjk9UjaDJ7CgGXyBk1S4t7LfAbIA+WKheXyuBHcMoNdOKnwEjWA93cUwgqZrjsWvOe8AoFrvVPq3nDixp7t1ErwyCB+JZCR46vNHbrPLG8UtIw1ErttsbfnTq1dFd0uZbW1r5WtfvoQVzW0DK3tROdgciD5IPcLbJTnLnk/KuiYOiqGniDfwjR4EJlcujWncMYccIOcKhxZnUXOQ9tdqm6shwXQNZ0awFhaM5/khR+q6LAx5cCc+5BT0zpo5NWC4Ijabw9j9E/ZYp9W9H0tOC7LyPcoffuGKineXNZIfiQHbRJRsnNTC4NkG+yPW8VPEVYI3TbNKgXD0Bin0yOPxqyeE2xQyZjOHFBOLbb6agoGxNYC4DcppeJhHDlownMT5mRh0gJYe9M7u2SeLsN7HeghV0fl+cq6/RQ/5r4h/nMP0CqfulL2M9Wrh9FAf+zOIf5zD9AoKw9M7rv+FS3iNuoGzRf7aZVPQz1MbGh0O2ytH00b3TWzpZtsTwS42KE/+fOqJpuNmNqtMwwzf9uSCwrtWxw0Tp3wEhoVOcQXKC8XJ3VtDcOA/OVNqzjSiuFDLTAA5GP22VVxtdLdiIcgOkP1oOrPRa4c665OrmjLRp//ANF1nEzqwFSPopWs0vC8kzx2iG/TkV3vflBuMA5Wj3jPNNpJ8Dmk2TbZJQOTNjmkX1AymlVUtB2TTri5yAk2oIelo5S4obESSnsZ0jKAhGcLZxHNNfWA3mUnNVtDTugcyVDWjHetY5iSg0lTrk5pZlWGDdAVkmw1NHT7ndMqmvbjATCSqcTsUBZ8+HZyh9wqNQ2TR9S7G5SRfr5oN2yu04ylWDWBumwaN905pwGlA5hB2CJ07SG89kzphlo1Le43Clo6Y63gHCBK9VzKemd2lT3Fd1L7loyD2kX434pbHSytafYD+wVUUVe+uuWvd+X8/jQSuoriIy0NxnkvbFwheuJKgNcx0dMTuT/apR0fcGz3asZW1jS2maQQPHl7VdNBRxUdK2nga1jWbe/YIK14d6J7bb2iaoa1zwjdTwzb4m4ZC3ZTORwa3LjlBa2XU89wQRCrsVIGbQtTKaz0zWjsAKRV02jKC1lSS7BxhAHudvpxHvGMqF3+giAc4MBGFNLhUDQWHf2qNXk4hJaMoKs4htdJl8mgDnn86rLiixwPqDNAcHPmrL4xlkFQRuB4fKoBdakskOpuyAPFSNjgDmO3HNHbR6zLABnYKMy1RdIerOG96IWm9tp/wZOyCeWfVC5ro3Yf3qz+GrrHJTNiqHjX3KkYbvoc2Vh7PeiUXFDhIBESCg6M4agY+5slY7cxvVedI8tRS2aqnhqBnBOAPjSfRNxZPcrjJC9uHR08hH5LvYqpvfFFdVGpo59RYTjn7AgC26t66sL53Ze947varA4ZhbPVRBp3LmY+VqqMT9XXDSeT/rVvdEMElyvdDGzfMjM/lM80HYnRrQ+o8J0Y73xMf8rQpOmllp/VrXR0/wDAhY35GhO0GLFixBjuaw8l4QT3r3B8UGY2WArzfxXoG6D3C82yseQ0JIPy5AqcZWOAwvAvJHgBBsC0BeGRnLKZyVAJ2TWSRxdkFA+qHjGAU1174SOp3eV51gB3QPoiXHwxyThgJbqPMJpDKwgYO6cmVkcRkleGtAyUCr5AyIyP7IA3Ucu3EkMEnVRdojvQviXiVspfFTuxGMg+3moVVXKHJL34IQFOI+LpxETnTv5KmL/xNJUV8sznlxZyPyexO+NuJ43wPER3z5exQG1QV15q2U1JGXF/wj+3uQS/h6jqb3Wmofl0fIn4j5KyLVw5XVFQ230ERLBzepd0ZcBNtfD0cc7QXu3dn3n2+1WPbLfS26HTTsALtie/mUEX4Y4DttrhDqiJs0p3yfFSxlLGxoaGtwNgMckssQN5adhBQWupo90XrZdAO6A1VRqygG1NLGSQQhVXTMEmANkVmkIByUNqpt+aARdKRj4dOlV/xZbGaHZbsrFrJAY8KMcRxtkp3AoKYroIIZAY9nAohar2KQnUAChvE5NNUaizAUVqq6Rjy7VkeCC9OHOLaOeIU1Q8DPeUV+6dJHL2ZGvYfArnuhuLnMLtRa4csFOmcRVkQLHyOHgcoOizTWmvp9Qc1xPgrA6AqCChpLwyDkZ48/klcn2Ti+rpsNc4kZXS/os3WS62u+SvPwZ4volBzf8Auhkkrem61Nj5fe9Af/qKhc2yyF0gEpXT/p+sif02WvWN/vfh/wD7FQue5qOlcQSzJwgEQSaZWticdzupj0dWaS63mOJjNRDx+h3khtPboCAY4xldGeihwU2puctZLDnQ9nPu7L/ag6X6NLS2y8NwwtGMt3/KcfH2o1NKcp3IwRMDAOQTCY6TlAm9+dlpNLoYvXjdIyt1bIEnvDt1uwtwkcABbxjIQOGvxutzUnSm7zhqZTTuBwgISVerbKQlmJHNM2PyFswOc5A4hGTnKUkc3llJkFjchN5Hlx5oMnkGea0D03ecuWwyECkhOVhcGtXhdsm1VKAECrpHMOeadRTFzQ7lhDAckHK364taRnAQE6iv6qmLi4DCrjjDibtuBf2eX7bL3jfiSKlD6dr8HCpq/wB8lqZ+qY4kkoCHGN7nqWMp4SCHOxn4x7FY3QxwJNVNgq6gHq3Yc7P9H2qE9HfDMtxrmT18R6prgW5XTHClTSUNFDSRAMDcD9vkQSGgpIqOlbTwtIDeSWkd2AcYwvXTt6rW0jKA3m7sa3Q1+DncoHVZVc25QernIzkhDai9Maw9Y8ByFVV9p3Mw6YZQPLlVZGwQCtqHc8pWSrZNuJQR702qIxI3IcEDOok17dyF1zNTS1EpmnZoKaVGWnBQVlxtRND3OOc481UfEDnCocwnv810HxJCyaJ5ewEgH61z70hu9XuTy3bc/WgjdZ2GEMOEMgmMTz1rufJLR1ccx0vd701romvdjO3cgKRXN8Tm5dmPO6NU1Yx2mSLGO5Qhr2tf1UrssCfUFY5svVtP4PuQX96P7+uvVWXAF3USAfkFVleqSobcZZDo0a1PPRqqS7iOshYS53VPHL+KgtfBUeuyt0OPbP732oIQaOF0heAA8PXSvoo2H1itNbIwER6SD7nRnxVXWGxz3S6QUjaZwMjwM6fauxuh3hRvDfDUbC3EjwM/I3yQTlerAsQYeS1K2XhGyDUOWwOe9JjC2GEGxOO9IPm0uwvZXgJk52qRA6fKXBeRE5XrGZatwMBB66QtamM9QcpxM7ZD5clyDYPBG68eARsVrjPsWruycZQY86WZymxkcTslZsuZsmceoPIKAhTSmManDJUe4xvL4MR6w0Ebj5U6rKkwU8spdgNaSqN4z4mnrrrJCyUkgkIDl4vRdK4RnI7/AHqrukDjOanJp4Dh4Kc3O7Gho5JJX7kFU7VV1Rd+IpNbst1bfKUEpuVXUVNLFECetf8A2rpT0duB44LIy53BoL3cs+948VXXQ5wNUX28xy1lN+Ba3AyPY4fUuqLZQ0dqtkdEHCNjAe/4/rQLS3agg/AhxDh71rHeqd0mkEHH7eChl+liFSTC7Vvz+JB2XCdlSWtHZzzQW1FVwyDY7r2WUNZnUAFELFPPUYcc4T671nVwFpdgoHFfUsIP4QIa+SJwPaGVGa+6BmcyFBqi+aOTygl1Y9u/JBqubtEAIC3iQOk0Pen8VZDO3ZwyQg0qZctwg9xBcwgolM0Ozg7plPpOWuQVTx7RNDHPcPgqr7o5rm9kaVefHFJFPQSlo3xzXPvERdBVGIP5HkgSiqXQzhpOQjYfDURNfscKLySOc04G4W1BWzQu0ynDSglMTgdm8wupfQpldJZuI2k/BqIfouXItPVFr9YOQV1n6D7ussnEzs/4zB9ByCs/TrtpqOmC2Vegu/8AYULf/PqFSNJaaWTLS3S4HxV8+nJdmUHSxbWOjLgbFCf/AD6hUELtDNKNDXMc45KCRWTheOerjjiOcu812p0K8OwWLhwHT23NB+kuUuhmP17iaOF2SA4c/cV3BbIWU9vhiY3GGoNp5dkzkLS3JStU9o2CZTOGnmg1lftsmskhcMBeSy6RgFJB/egwvIK0MjtWy0le7GcJNjyRkoFZahxGEkTr2WBgdvlbNhOc5QexMKcxnGy0jiI3ytXktOUCk7sDCZylJ1FSS7CT63I3QKM337166RuN+aRbKWhaDtPygUMrScZXkuXN3Teqb1fbZuVrHUh4wTgoFMJlc6jqafrCcAeYTnrFHOOav1ewTPadwW/SCCi+ML2a27TNbOSJCfqS/RfYze+LoXVBJp4d3nuUKZMX1LnFuXA4yrf6NoZrfazLDHiScA6sct0FyiG0UdP1NHLF1vxJ3YoppagRkHBdn9CpG43q8WfiGm64ySxVEjfgdr998S6M4FhEtlhuEgGpzc/oQPLlOKOiLSd8KA3269gnvypFxfW5mc0HZVvep9RcAdsoGVzukr3YYcIHVT1Ja4Nc7dEB1XadL8SD19+ttJMY5NOR4480HklxukDmhoeR7iitl4lcHOjrHafemlDdLfcGaY3MJ+JJ3W1RSs6yAYdjuQTZtTFNTdZG4FMLg/OD7FE7Bcaikk9XqCce1HpqgSDLTkIBN6kBaW+IKobpPhDauUt3JJ+tXdeiRkjlhU90gxh88jzvufrQVI8lhOdsJWllErME7ha3PAmcPFMI3mJ2Gnmgd1QMbsjvW8EzRHg81rG4z9k9wTQgh7s9xQX56K9QPvqm/wBC/wCipZRinkujXylgIk78eKgvor5++ib/AEL/AKKJSVNU65PDHAHX4nwQXz0U2yml4mimj6t2Hg93i1dAQjTHpVEejvbq31j1ucgtAB3J/iq+gMOQYTusWHmtHuIQZI4hY0khJPeVgm0hBtI9rXYKbzTFvwVrPvIDlYWZwQUCLtbjlwKVgjGclKh22NOVvqYBvgIPQMHdaTSMYDgr18zD3obVv1EgFBtLOHZ3SXWDuSGghpOV5HjvKBWWUEc0nqPJeHQSm1VLoOWnKBy9w5E4SL3RB2cpjPVMxlz8JF1ZEBjUCgj/AEp3BtDwvWHXguieBv4scucqWte58s7z2nOOPlVx9OlfF9wfVmvBc94zg+IcqPrJeqYyMNwNGcoBHHF000+lrsuLd/kK16GOGJ79eBIKdzmF+Q7HtKDXGN1yuhpmAnV2R8q6k9G/gmagtVOHxgENDi4t9/sQWFQzUXBnD2gtaypIGcH3KsOMukmra17ow7qQN+fsV2Xzg6C8PD6qVwAHIcv0KueK+jGgme6Jgf1edxp5/mQQrgzj37rNImaRvgbH2qz7FROuEzRG0uB5kBRmy9FraRv9xU+M95by5+xW9wVY32a3Njl0uk7zn7EBC2UMdFRNYGdpoUL4omeZJm52BJH51O6yeNkbyHAbKveIX9a6Qt3zlBBLtNK/UWuxjZCDDUvbtl2UauFOWtcTnnlCZ7rDSs3ewafFAg+31Bb8AhI9VX0UjZIg9w+NN/v2pGT6XSxObnHwm+aN0V5obgWta9oyPEIHdlurKmURSux708rHtGrSAQo3eIPVvw9M7du5wtrddzV0xa5p1DYoGfEzwaV4B5hc49IgkirXlruZXQHEj8UrhnOy5+6QjrrHZ23QRaKrc3AccreaYPcMHCFvk0S4ByAncMjHNDnNQHbXUExkB3f9S7B9Al7nWLiwk5xVU/0XriH1h8J7Gea7Q/c8J3T8O8XF/MVVN9B6CC+nvKxvTJbGvx/zBD/t6hUTbx19TlsWc7NwFefp8QiXpmtbiDtYIP8Ab1CjnQdwRJf+II4+p1RxjWUFlei5wZUzVrrjWROa3W07g+32LqKqkEcelnchPDNkpOH7UyCCNrSWNJwMJarlLn4aUCNRMAUwqHudyKWkIB7SbSOBOAgRJJSZc4OwtycFJu+FlBhlJGCFpqBOF7KQ1ucJBkg1ZKBy0AbZW+oNHNNjOwFJT1DcbIH4qAG4ykJakYIJQ185PIpCZ78Zyge62ufuVkjmA4yh7XOG+VjpdskoHjpmtGkrZkzWt8coPPP2s52StPMH+5ATa4bk75Qm5h8DzLHnHgn8cjUlVPYR2hkIBUF6pj/fDo9/9qr/AKab4yn4elDJ/hhv+0Z7QpVfrayY5jOj3KlOke13651kNshBqskjsavYUA/opsjuIK8QtDngnw966w4R6OG0lqYyqGMDAB5jn7EP6A+i6DhSzw1lfE0VZBOCPa4eCsy+3MUlPLhw19rSPiKCIDgTh8V7Z64xydXuzrNH1hSKW60NJStpqQNbG1uAAQB+lQSsvrp6jD58u/gJtVVkmcuOR4ICd5kNSXOByVFayhe8OyCpDbJOuGSn77e1wyGoKhvcNU+QQwNe3B3OFWPSNR1FupnTvlL3nuB9y6er7ZBpIkgbrPfhVL0kcFT3LWadxIHd+wQUlwpxROyfDnvZp8T71dHCl7bXUwGsOyPH3qsrtwZVW2BzjD2iO7+xE+jepkjdLTzEsLEFlXqja8dbFgO9ib2yd4jcx5OQnAkc9oydim/V6XnHegb3eYNgeT4H9Cp7jWfU+Rx5ZP1q178dELwe9p/Qqb41la3WD4n60Fa3Ql1QQmccfa1FOa+QOqC4JBpLm6UC9NK1spxyKTnIc84STTofgrdoL9T/AAQXR6K2TxVOz971Mn0VPeAOEqviHiRjYY3Bj3HUcHx9yg3okt6zimaHHbMb/orsfod4QbZqAVc8bRI8kt2HkglfC3DtLYLZFSU3PS3UfaGgeA8EcWLEHuFpJhZqScz8INXYWjmZCwyBaPqGtCBKZuG51LyKRobu5IzTtcMZTVzm9xKAm2bDSRumUtUXvIJwknTdXHzTTrWEkkoHUtTpBwUx9Ye55yVkkg7ki1wLigc+suxhN5ZnAZzhayP0tJCaSvc9A6ZOXN+FhbxkO2O6GRud1mClmSO17FArX0sUjCORUZvFJPAwvjmOPepFUSnG5QO8StezQCgojpQudXLdhTSSFzW4OD7NQUJudU58jBnADAFPeObVJV36eaM5aGnH5RUBuNI83WKmaO1nB+VBKuiLg59/4lbIIS6IOBJx7R7F2hwxaY7Nbm00cbQQ0DYeGVWno2cLvtfDArqiFofMMtJG42argyCQSe5BscaAH4+JN/VoHP1PiaT7QFrPWRREtxlx9q9ilMjC4g8tkHkj6Smdp1RMB9wQi9X1kADYXkHxGPNRziulus9b1jHlkQO+5QG7Vc7ICzGp4GyAzV3qaQnTIHZ9v2oaakzktcMZVfWDi1xv81DWNLCDgb/appHIOsZID2Tug1vVC+anc2IAEjmqwvXCla+OVxc95J5D+xXdGxk8LcDmmFdaT2izHxoOOOMbNfqCuc2OKoa0d+H47vYnvA3El0pJhDVyuyNt8+a6RvHDcFbG9lRTRk+OkeSqnjbo8mpXet2uMEg5IA+xBM7NXNrad0cgBOEPe0UtWXNOGZ5KP8CVdRHqiqQRJyOVILm4ZD3HDe9AM4uqmx0T3A74VDcZzmaoJ25q0+PK8dXIwuwMKm789r36g7KCLytPXuyUvTTOY5rNIIXk8ZeXOHctYnASMGd0DmpkOxaBzXZP7nE90nD3GOe6rpvoPXFzclpJd3n9C7N/c2yTYOM/53TfQegbemRZp7r02WmOJuoOskA/+on81ZfQDwV97MHr04/vkfkn3SZw6bt000FdI3VDDaYAfnEnmpnExsUbY2DDWtAQP6mXUNkxe4AnUV71mkc0NrpSTsUGVE2XbJu52Sk2PJO6wntoMOdSTmk0L2aTCY1UuO9AtJUtITaWXLhhC/ujFrIcQl2VLHnYjkgeGYaABzTeWUtJJ5LRrg4ZB70hWTaWnKBfrstSUk404JQw1unbKZTXHEmEB+KUELSaTOwQhlwDRsvDXlxygISlo2WQOLDshzqvWM4WzK0khoCA5ETp1FJzzAA7pr64BFp702NQHOxlBlQ50rtuSmPAfA9L1oudU0OJ7Q29/sUZ4bpDcLzHTj4BO6uujgZS0zY2YDGDCBRzWBmGjuwFE+JLRVOhkkbIXE926L11/oqOQxucHO958kOfxXRSgxOj3P8AGP6qCkuJYq233Pr2NJJdujEdaKilYX4a8t3Um4rpIrk50sQDfBRRltnjfjBKA9w5u/HcpbBghRayxGJgB5qQ08mG5JQKVlN1jCT3qP3K3gt2UhdVAt0oXWzN3GUEDvdhjqYyJRsoa/hSKjqDNAOZVqV72OjIcEEqWxhqCJ9U5pxg7L0scd0YnjYATsh0mOWEALiaImie72H9BVA9IFZpnfFvzP6Sr64uqmw0UgO3ZP6Cub+L6ps1zlOofCP1oI3O0F2V4NtlrK5xctgRo9qDWRozlbZIbhJgkuSshGkYQX56FcfW9I51f5KT6C78YwRjA5LgT0KHaukg4/yUn0F36DgboMOFpI7AW22E1qZMINhKAtHu1FJl7cbpF1QGu35IFZiNOyYyvDPhFK1E7HN7JwVGL/dhSZ1u296AoJY+sJLl4Xk5I3Cqm5dItPTVgjhAkHscfJFrBxxTVzcSNEe/e4+SCdueSd3bJtM8B2Rgpky80Mo2laNvFMa64xYBY4+8DKAtNVNZzTf1kEntAZQOSrdMCdfJJOqZNTQ1BIjUsxguykpalmklu6FNkOO2tXvwQNXNASbOC0kFLiZjWAlBhKQ4DuXlVV6I3EHkgJVUwe3AQaoJc9zXHZNYLyHlzHnBC1rZtbA9pQRO/wADWVc7gBgtd+dRrg/hx1/49pYo2ZbG9rnH3P8AtUqu7DM2U5OSD9al3o9cPhlfWXOTcjUGn+kw/WguSwUTbbaKSjAwI4GN+RuFpdq4U7HMaO1yCcVk3U04OeWyjsBkuNe0udtkICVso31RE0xPxovoAGOyAEFvl+p7PH1OGlwHc77FD67i2tqpc08R0e/7EFgXCmjqYi3s58cKJXjh+GIF5JeT3KM1HFVwheQ7I9mVrT8bddllQQCPF32II9euFoYbl65Ew9YTk7JxBLI5wYWkaVJH1EVUwyAg6uSZSQxtJLWjPuQEbRVtLSx22OSNsY18eT3hQ2hl0VBae/kpHDVODAPYg2q6OPTqQC50DJGuBGyOTVQLMZQe41QAIwggtdY4oqgysG6D3GFxjczClVynw7KAVjg95PcgpfpQkfCXDKqqvqHFoJKtXpXkidK9VDcZWch4oEonkRFqbH4RCdAt9Xz3pmHZye9BuXkR/GF2l+5snPDnGf8APKX6Ei4pDwRg+IXa/wC5tkfe5xnj/PKX6EiDofi52i+wvaO06Bo/8RWsrQIWkHtY3TriODrr9G7ubA0/+IoZXTiN+gc8INHPIG5Q6rkydko+fLTlCq2q0koHHX4byCQfVNad9lH7rxDFRRF7mlw9iqrj3pLqIMx0cGD44H6qC6qm6RMaQXH5FX/F3GcVBI6PS5x9w8lSU/SVxHVTCKJoBz4N/VT3qOIbqxtXUsyCPAeSB5dOMq83Iuia9jfeP1U5tfSDWUlQDO5zmd4x9ijr7dcpJWsMIySj9HwBd6yFrsBgI8EEzo+lK3SNDSC3xyD5J67j211DcMm3958lAp+jeshYQ+XJ/k/aozeuD6miYXMd2v29qC4Ir5TVJz1o39/klvWmk6Qc5XPDq27UBDYnl4H7eCVj48uFNM0vdu3mP2ag6Gjc47ApzGXAZJwqd4V6TIqypEc+AeWf2Csi3XZlZFra7LSgOiXBW8cmH6sIWKzIwEtBMSN0BCpqDjOUIluUkM+TnCdSvLm4TCrZG5mCN0Fq9D8bKud1Y0l2PYplxrfmWmgcwOy9/wDFHsUZ6FIG0tnfMwntL3i/h+7X+qc6OVrWjkDj2IIHV3CsuVQ6SP8AQExEtfSzdZIMge0J3duG+JbOyXqGtkx4Efaq24i4/ulnidDcrW/nuc+7+Kgt6z3oThsTySizC2Q6hhUPwj0j22vqYoGkMkKt6z3BstM3B1ZQSCIaX5CXfPpOAdkOZU4Xkk3Z9qB6+pIBOUPqagHJJTaWpIbzTOeXIzlBlRO5x9iG1cuQQt6iVx5JhVyHTg96BCom2IymUkuG5SVVKWu96Y19WIoCS4Db6kEJ6U7wYYnMa7BwR+lUDdXulq3vJ5lWD0qXYyVjmau8/Wq3mk1v5INct07pPcnbktnxkNysiGyD3Lce1aDJK9LTleDmg6B9CMZ6SD/opPoLvyQ4XAXoS/8AvIOP8lJ9Bd+PGRug1cdLUOqpe0ndSSGFCJ39ooNaiqZGNTn8lGL9xtQW6NznSdpvdj7EUr2sMb2nn7sKruNKNj5hCyHW558UDG+9MzY6oxRUxI7jqx/uKLXHjWv4l1MERLR3ZH6oUt4V6GnXmp9drZTFHnONJ/WCs+x9F1otEWIe24jc5cP95BzZWwywSB7qIk+PWZTy1UF0rm5pKMg5/hgLoi4cEUjyXvGw7tR80/4e4doqRhDWBv8ASJ+tBz4eH+J2EkNLNv4TShdxdxNao9T5nOAPLSzzXUNZRUoa5pb+c+ah3EljgqKRzWOAOe8Z+tBQsHSRW0Z9XrIi53jkfqo3bekyikkZHMzQSeef/SiHEvA0NRM/VzxzGf1lU3GPCkdve4slcHjl+2UHQttvNNWMbJFJqyO4FPTV6wRhcr8I8b3Xhy6tgqzrp84GR/6Vb1h49gu1S1kfI94P/pQWU2qGcEJCveDD2TzQ6kq+sZkpzI9hZlx7kAKua+CbrAdl4y7sMWgnBC2uMgc0tG6id1qW00hygkdRXU+gtMrcu25+9XV0LUTKfhgyh3alfn5WsK5ep6w1dxjaGkDUP0rq3oo0t4UhGPglo/8AA1AW4jm6uHSOefNB7ZOym1TuGA3J+REuJNznuP2qFcVXB1DbZHMPNpQRDi/i1s10dF1hcc+J8lGpuOpKJ5jZHnHt/wDSqxut6qzeJJpBkZ8AhlbdjM8vDTnP7dyC2IOlClNQ5tbROI/hZ/8ASnFLd7feHumppOrz3fsFTRdHOBk4KeW+qlo94nED3IL0sd5bERC8k45FSP12NzGuac5CquyXiKqt0bwzEo5lS601mqBurvCCQxyh1W13JFxUaWKN0s34Vrjyyik1R+CxjdA4lq9AQqrrRI1wxum9RUOa45TCaYkEhA1uEhI3QOsqmNicfBPrjM7Xg8sKF8U3JtHSSOJwgqrpPrzJUyBpVbO1SNy7CPcT1TqqskJflR12zMByBbm3PckTpzkL1jj1elJuaQMINXM7Wy7Z/c2m44d4zz/nlL9CRcUE4eF2x+5uHPD3Gf8APKX6EiDpi+9i4h574QPzlRmuGXFx8VI+J/8AlbDn/BD9JUZr5RjGe9AymcAEHrHa3nwRKoka4gAodVAAFBDuKIYn07tJxhQGPg+biSt6hkJLM7nCn9VTSXGtEEIdpJ3Vh8MWuhtFG3S0CXG5QV9w70JWikhbI+PLxuVJvvOpIIRTMgHVhS6e5xxg4eAg1VdsvJEuAgjA4RoIawOMO+fBSinooKWmAAGMIfUXQc8gpCa6BzMByDe5QUcrSC3dQziSyQTQnYEKQzVodsO9Mpzr5nKCqbhwnTueSY8NVecVcN0cUsghjJeV0XU0sUkZzhRC+WOmkje8MGs/Yg5euNuqrdiWBxa4HKkHCvH1ypnime8gAYyifSBRGCR7A3kq/qoXh7eqbjxKDoXhTiY1UTTK9p1Hx9ymtLVslaCwnZc+9H0j+sDOt7xjf3K6bNL1FNHkg5AygkglGOaayu1OwO9aNmDmagV45zGjrXEIL56H2EcOtGDjUf0lSDiGuNNGGwEh3uUd6F52S8OtLX5GT+kqZ19upqkB7hugrmpvNTk5AKifEdtt15jeyrpWnX36jsp7fbD1IJYojXQmIkOQUbxH0SUkF5ZX2ZxikjOrHxjyU84TnqIKZlNUj8NGA3PyeSkkreYTOSn0u1ICbJ8tWPnw1NYT2V5O7DUHs0pJyms0xxgLJH/KmksmnJ70G0smGHPNDqmTIO+63lmLgQmNS4hu3NA1rZwDlx2AyoLxje3sjcGHbf61Ib3UGOnfqO+FWPEtS50UjSe84/OggHFlb67csn9uaDVMbgGvby5Ihc2sEzyfhd350wdI4RlpQJdYsDsrCAvNKDfIwknkr05C9BB5oL+9CME9JH+qf9Bd+zODWrgX0IT/APmQf9E/6C7vq5NuaBGqnDjhM5mBwytXklyyYnTsgjXFlW6igy1pdI7YYSHBHDnr9V90Lj37gFFK2lbV1TesGQDyR+KSChpWsaANkBWHqaKHq4yA3uTWpuMcYwCNSjlyuUrTs7IKFyVkju05xKCS1F4y3D2gJobqADgqOyVGsfCJK1ikkJwRsgLT1ZkcTlNZZNZwAmxJHet2uGOaBpWUwlBGygfFHDFNM6SYsy/B3wrCnIG+UIuJDo5OWMFBylx1anUlbMDu0k7JlwLXttl1A33JVj9JNthkdLM0b5VR1TnQ1wcwYIJQdJ2ioaY2PJzlE3TNkBblV9wDe466ha1xOsKXteQC/OyDW4bMIBUJvkjHTFoO4UjvtfFTU5e9yqriG/j1t3VFBJrfV00VQO2NWcDHjldS9CFXLVcJl0pPZftkfxGLhexXQNvtO6omBa6ZuRq7tQXdnRHc7TU8M00FvmicRA1zw0jOdLAgN3vW9xBGRnZRbi2xVNZY5HsDRqHeVPTStlkDiCWgpzVUkM0YjI7GORQcC8TtNJVOpZmdoEqNz1MbeY2C6I6eOi2f7oG62tjhE47jA9nsVB32wTUuWODy/vHyIEKWsjcANWERilOxbv71BYq19PO9rxpx4ovHdNULS1+fcgltDfJaWYR47JPd8StbhSqbUUMMju0SB+gKhbfLU1lWxsUD5MuG4aT3q9uC6OWmt0DZGEEtGxB8Agl9M1xcMJzNI4Nwt6WnIi1FI1Ww5oGlSS4E5Q+TIB3TqZx3GULqZi0nJ2QCr1VCKJxDtx9ipTpOvbpInRh3JWPxZXCGGQ6xy8fcqD4wuHrNQ9mQTlAFgPWMOSm0nZl2TiCF7GFNZA4S7oMkytQSt3HIXjXBvMIE3M3XbH7mztw7xp/PKX6Ei4r1By7V/c2x/wAXeNP55S/QkQdJcXP0VbBn/BD9JUPuDt9ipJx3MI66Nuf8CP0lQuomc4ndBoc6s5Te4PPUahz/ALFuZCAU1qpdIAPegWstNHTnrCBnxSl0u2l2lh5JmZ3adDQUIrpHh5DggcVd1kkOxTKSrJ3zumkhy7ZaOHgd0Dj1pzhgLYSuwMhNmMc0ZecJUywtZlzuSBd0jSBstmOa4IbLcoQdIGV6yrLxsMBA4lka158EJuMjdLsj3fmTmeTPwjgIbVl2HZORjZBVXSDTxy9Zhu/iqlr4ZWuDBs0d6uTjcao3AjBVQ1bpHVcsTh2Qg1slxkoa6LSSAHDJ+NXZwxdBUUjC5+rIH6AqABcRlzSCTtv7VYvRxdMwiFz86Rjc+wILgp5Q4bOSdbNiHBft7/tQKGue399skq+t1swCcoOkfR8qmmxaXv5OP6SrIqbrEzs69guc+g7iyKlpjRyVI1EnHylWO+9v1kiYOBKCR3W4dYwgkKJV72PeSSFrU3F7hufzoVUVeSd0Cc+nVzKbvxnOStZZwXcwkZZ/aECvWAHGStJZMd6ZSVBDuaSkqHHvQOJpRn2pjPJ8q0mmLnbc0jK/x5oMkcAzPeh1VUBrTnmt6yfS3Y7oFdazRH7UAbiquDmOwe5Vvf6jPepLf6lzWvLj7VB7myWoeXtOyCMXd/8Adbffv+dNJsl+AnF1biXJ58kzBccuCD1+QvGOK9cSVjAEGP3WmCtpHYXjCSgv/wBCV+Okd3+if9BdyTy6i7dcM+hUAOkV/wDoX/QXas8rgXYQLvfnktes8U0bKc4KUc8YQJGTNQQ3devFTKTlpwOSTogxtaXSHDQkOIL1LpMVM0NaO8IEKqNzXEvd8SbgagTjAQyS4Su7Upy5OaGs6zfmfBA4MeD3BY+aOJvaKeVsThHlrMFRO6zzRy4ccBAXluUTfgxFy0bWvm+DHpQyjla4AukCfsnhaOyRlAs57nNw4IfcmAxPAO+6ftnjkGlJSRtJO2coKd6QmEUj26d1Sl2YYi6UjYLpLpCspdTOkbvkDZUDfqVzTJE8d/1oM6P7nJSXJmuTQHnb5Crg9dZp5qh7a6dl3pepHe7PyK6KW33GuaI4qSpZtzdC7yQBeL5pKiDsOPtGVXtbbpSHFoc7PM55K4fvMulXlsrHNb/JPkhN64GqqYCNj3F59h8kFT0nD881dHI12NJBPa9oV9+jjWy2XieKjkqnSiZobpc7IG7VDXcK3KnjALCx2NyAU54Nkms3FNFM5xBZI0OJz/CQdwROGhpbjtAHZbDc9puMIZwxWsrbFSVbTqD4GHPt0gp1WVJZES1wznyQCeJXRSs6l8TZGHuLW+z2Kq+KOALJdJS7q2xOPg1vs9ind2rJXOznPxINPMQ7J5oOceMvR7rZbj11urIsZ/fv93hGlbd0LR0oEdZOP6EnmxX3VTvLT20Fq3vLjl5QQ6ycHWmygNgp2SOH74tHkpFS0zetaQ0NaO4AJduA3OEpC9rMl3NA8dIGQluUIrJxuMrasrW9xQesqAcnKDyqnIcSCo9eLi2OFx1YwlrjX9VE7LtyoBxVdXNpngPOT7UEf44vGuMhkmfj93tVTVR6yt1OPNSa7SyuY5z3Ej2lRGqc502Q78/uQPK2pDG4aEN60vOSFvLKHc1p2cbIML99lq85XoIB3C9JDuSDxmw+VdsfubLv+L3Gn88pfoSLijk1drfua4/4vcafzyl+hIgvfpNOLxDg4/uYfScoYZe4uUt6Un4v0A/7K36T1B5yCThAu2TB3Pekaz8JpwU2MuMbr18zGt1E8kD64XCmoKYOxl5HsUUrbyyZ5cBjK0u9Sal4OdgEDne1rTkjKA7TTslcMlERTNc3W0bqJ2iSWapayPcl2O9WnQcO1ItvrEgxluf23QQO51XUamkIQKl0r8a9ke4ntcrS8NwSPcoBWTVdJWYEZOCgltPCwuBcU+aImZAUQgvUxI6yEjCfw3J0naDXID0sYfFkYSNLQS1Li1oCaw1p0gGNwz35S1Jd/UanWXHT4Y+xBDOkHh6qw50cJefcqS4jtlXQ1JfNAWBx712dSVVtu8bAWtdkeH2KK9I/R9Q3O2SS08Qc8csFBx5KGukOBgYRro9MhrXxxAuOrfHvatOJrHXWi7y2+WLBHLb3oz0Owti4kEUrcdoas+9qCxbRarpW9llM7lscIzJwfWsp+tnyzA32VncL0tKymZIC0bDG3sC3vD5ax7qaCEOA57IKYtXD96o6w1dJqjjbudip7Yb/AFLmmKcFzhzJUiqbVV+rmKcNij7yAPFNaWgt8lOaejYHSjm75UCjbg6VuSce5IPqgA4h+SiA4YqxbH1QyA3nj3qLiXEhYDuOeUD2apc45BSZq3EYJSRIzySMjueyBy6fDOaRM+lucpl13aIIWssoAQOnTOJSFRUbYym75ttimU0jnA77oN7hJpi1A7qP3Co1R9sp5PI8sIcVHbvKQ0jKADd3mWoIHJALrLT00Ra5wyiN8q208RLzhygdyqjVTHtEhA1rJXSv35JLW1rd1o53tWgdnmEG8mO5as3WOBK8GWoNnxrGABaPlKxhJQdA+hiQOkF4H+Rf9BdnVWdTiPFcXehn2OkSTG46p/0F2TLUAh3igTe/S4BeF5TaWXMpS9OQ97W+KBO4VLKam1E4JHmonX3iljGqSTPsCnN54fNVEx3WjTp5KMy8MUpdh0LnkIIjV33r3tbTwuIzzU46PLVPV5nmZhh8fjWW/h2CHGuBrRnvRqS8w2hgpoXNaSOSCR3impfVzgAke5V3xDbGTucW4BHJL3jiVlM3NTKcfGm8FfSVtN61FIcfGgilRY7k9x6qYsHvKSp7PfYnHTVBzfe7zVg0HUzQanYIK9npIg3sAjKCJUdLdIW/hmlxHfhSe3ULaimDnuxIe5IyvMfZzsh33XkoarJw5mfYgW4htEklM5ksYcOQVI9I3AddG11XTxPIdvgBdKW262+4QtbK0Elb1lupZmFmGuYRsCEHCtmoqyO8wvlppGta85Jbt3rrDgSegmpGviY1zsYJx/KUZ454MdadTqeNroHb5xuOXmmvA1bFaIhkuLXuGQT7/NBYlXQ3CpqHQUsIEWMl2PchkfDElNVOnq5S5jd8YUgprmZohLTOALh4rKxtQ+2yyzuwSDjdBC7j1FdWSUULc42z8YQS7cI9Zhwb28jH51OOE7INUtS7dznbE+9ELvSdXUxRMGSSMoJd0b09RScI08Ev7xox+St7tVPZlue/KK2xogtEMfLEYz8ijN6m7XxIBNVUkvKHzzZJJKVmOXHKYVWBndA3qJtzumE8gO+FvOcE7pnPOA3AwgUZIAO0U0r6ofvCkJ6trWkFCampYcu14QLy1O5LkGuNwaGuAetKytaAQ1yjVfM4udkoEbzcSYndvBCr+9Vzpi4SHO6K3yp+Hl/JQK+XF2r8GUCXENcGxinjGAVGy0hju8pxLUukkPWDJSDtedQ5INW8t144gFZhzea1kII2Qel2V4H4O61YxxK2c0Dmg9cdTgAu2f3Nlunh3jP+eUv0JFxM0YeCu3P3N454d4z/AJ5S/QkQXF0tydXxJAM/4o36b1DHys0k96mfSzA+bieAMH+Jt+m9Qmvo5IGgu2ygbF5dyW9dR1slGTFETsmXWBkhBfhTi2SdZRBrcHIQUxdrffCQW9n5ENo7JdZ5QZZHYzurprOHKid+ovAb8Xmh9TQwWt2l4DigZ9H/AA/DSyNqKo/BOd8qf3fien6g0kIAa0Y71XF4vboGNZCMA88H7EBuV1mdDrjdhxQSS7zPnkfJGDpQkUMFS86mDWUKs98qA18dScohbqzrKwu/e5QOXWWHGOqafiSkNvghyOpb8iJQzM96Tqpo2hxxug1Np66NpEAaD37JlceD5appax2n+j9qRquKpKdvUnALf28EjFxhITky/m+xAUsPCtdbm6jOX+Ax9qOQR1TMtmY7R7VHaDi8yTiIyfmPkpJFeGzx6cA/t7kFXdL3D0EzjcooMysG+3cNRVL3f8HLDW0I6qeJ/bA95K6kvUQropB/DbpVB8eWY2W65ezEc7id/aXFBY/Rbfddqpm178yujGnP8kKwH3plPF1rY8u/bxXOVou/USQva/UImgAe4KaWvjl7ZQJ2At/bwagsa/11ZWW2RpaW55Ee9b8B2t0NJ1kgOpx5n3lDqG8Mu8beqGI/YpxbAynoA5pGPaglMNJB9xnwcw5u/wAqo3iKh9SucrWtIGds/Erup6jFtGTuRt8qrbj6ka/MwHa93tQQvtZ5rxzwds7r2PYkFYGDWSQgbSAbptJ2hjKezx4y7CY6gHk4VgTOztym8wOT4J05ocNXekJWktUoE1+WtOColf6xkLOeSpRe2SGLEeVDrnbnlmqUkoIRfauWqkOpp0qPVGGHYYU3utD1cfZaCVEbnTSdfpIwgYwxs0nJSb+y7YL1oxyK1cSCg9zhYHArzms0IPSwFa40rbcLRzkF+ehjr/4RZGAZzC/6C7abZzoc+TIyuKfQmy7pILsf4J/0F3wZYTHpkwgrm4NZFUFrM7OSFTd6a3FhkeA4lH+PKi1UFvkkzplOcbnwKpK9XRtTUF3WF2HHGc+JQX/YqplfRQ1Ad2cck+qamlgiyI2Z9yrfgi86LFDFq7WPJEK2ufIwds5ygdXe4F834N2MHkFHLpTyVc7ZSSCE7bJ+FBIStwraWCnDnkNP9iAHXUT6xumVuoJGmpX0zRC3LWeCa1vGtkonaTM0E+0pamvEFwiE0Lw5p5EZQSK3PLYgwO2CduqiRpJzhR6jqQHbElPHTEjsnCA7Sy29wxUvGfblOpLXY6+MAke/KgF2keHai7kmMF6mpH5LnY96Cy6fh2hiB9TqCD3ZP2p/HDLSsGv8JhQSx8WCWZsZby78/YpdBdusAGoDP7eCBW6U0NxgLJm9lwxghUlx1bZ+HZtWgmLO23u810DQthlxqAeBvlC+KeHbffqV8FTHlpHcT4hBQVp4kr5m6qZzmaCOQU2sPEFfXtZR1UgcTj4+SKN4QobDRSiOnJYQTkn2e/2qsaW8ug4tjZCAyMPwc/2IL8tDWwxABuGhhJSlkhbcbzJI8dmMlDaC4ROtWrV2nNOPkRngHQ4VDyebj9SA1VPfGeqBw3uUduUb3ucB480euLi6UEcgmc0EjonODDjnlBEalhZIdkIuTyHFP79Xuo3nW1Qq9cSRNzuAUDmrqSMjKCVlZ1bjlyj904l1uOgoHU3mSQcyUEjrroxryNSFS3DrMhu6Fl0lQNR2ynlPThgBO+UHjZHyZLgQPFCLxP1TCRuVIHNGSNuSD3CJh1N05QV5fpnvDyGkZUDumoSAA96s3iRrWscI2A5Cru5UMsrnOOW4KANJlpOo7la6nYwFvK0MmBOXYSRfknbCDZztXNeYZjZehhI3Sbtig9DnA7LfAd8JYwEheOdg4Qe8z8i7V/c2T/7A40/nlL9CRcUZw7HtC7Y/c2W/8XuMyf8APKX6EiQdC8cU2biKnALm0w/MXKluPL0+k1Fz8EkjHxFT7pz4vHDtxipwMukow7B9rnj6lzFxNxXPc53zSfB1EgIFr3xPUvqgGOIBV5cAXJp4ehlmdlxG3ylc1RF9fWRkNAaGnKtnhO7mOhFKH/A5D3koLOud/Okxtafl+xRO410k1T3bjG6a+smQEuO6Qe/EwcHDCBaegdLF1hcPHkhs1MRlpyfiT+4XptHSF0mktAVeXrpMt9LO5u+Qe4oJS+DScpzSu0KG2Tjy2XVxjBwfePZ5qRwVPeO2EEqhqAWZTesqdtKHRVJDdK0nl1DUgOWPh2gvDHTVU2jB5EfapIzhzhelYwOpmTHxyfNV2y6VNIXCOVpB7kPuHFdZFnD8Y8AEFsercMxyjRRAY9/ml5YrPMwdVCxnxFUNUdIMlKS+UucfcEZ4e47jujGti0h3eCgtyChgkkIieBj4/rUP6TOF47tRva/tSNzp29h9qcWm6SgBzTjJ70bbXRVTMTNBOUHPUPAc9TPJDUksa04Hyn2pbiKgp+HY44mShztIG6t7iCiZofNStGrOcLnLpcudTPeupkDmlpxsgsTogvgqLi+MvGD5lXjU1cQoY4WkEkn6lyT0TV7qO6hjnHJPmuhqS6Ne+Jrjnn+gILQkqQyijaPA/pUP4qm1QuOP22ROSuDowB3BRy/Vgkhe0hBEZpGic4K863dDaioxMVnrYDclAQke7HsTZ7dRyE3FYXN25LfrdshAr+9SEgweSVZK3kV457TnZAwrmAoPWQB7C3bCOVbmCPtbFR+6Thh0scgjF8pmsDn7YUGuVLLVvd1YJx4Kc3FslYeqy7dP7Rw1AynJeMuPigpatoZoDhzSEzdkHBV31/BkVU09jGVHbl0cuhaZI9R+JBWOcYW8WXE55ItduH6ihmLXNJ+L7Eyfb5gAQCPi+xA3LsrXTlbuYWnBWucIL+9CUl3SWWl2kaH/AECu2rzcKC2Ur5sNke1h7/euHPQ7kMPHcsg59W/6BXSN2qqmsdIHlwYQRzQRrjfiOS6VEjGR6Wku7/eom0SyPGSc6gPzqQXT7n0sbnu7T8pnwlDHeLwyNo0xtc0u/KCA9Yax9GIYZO8qaxVDZMY8FBekXTbHRepkdZGzzT/gq+fdCiw74Q5oJRVPA3VXdNHExtdrLQd8fW32Kxrg8iDIVM9LlqqrrUxADY5/3fJBRAjuV8qBK6Z4wc/BHkrb6NL/AFlpDaOocXR8skJpDwsaRwbE0fKi9FYSWYcC1yC3bRXQ1ETZYSDlGBKRFnChXCUL6Klax5UmZVB7NOcIPK6cOjwW4KjV2mGD7EYrpsjSBn3JxaOEqi5ES1A0RnxQQCnkrpq4Mo43SOztgq5+BLTd5qFvr2WHG2SE4s1os1gGYomyTd5JPmndRxIYnaQQ0ewlBM6Cmp6KAdacv8E5DIZjq0YCgLb6+Q6nSNJ94TiPiOTRguGfiQTOtpKWqo307wC1wwQqM6SeiySnqzeLS4h+c4/YqzKK+Ebk5J/bwREVzKlmiUAtKCoOGa+YWg01SNMzPH3KxeA6jFI4Ddzz9QTPiThmBzJaqiADndw9yOdH9kkpqBs9ScEHkT7kEipaQSDMnvT4MGNGNklJVQwk5cPlTWe7QxMxqGfegC8b2inlpy9sY1Hb9C5T6WOHL9Q1rqu3vJZzx8nsXVV1vsJaesdqwq/4kqbdWyEFgPsPxeSDkBvFtTSVgpa+JzZORJ/sUvtNYyqhEkZByEd6TOErXXzOkhibHJ4hRyyWo2+ExB2SEEgpW5a3U7BJRKIDG55IPTktGXbkJ2yraBhwwUC9TI1rCo3ebhExpjBwU+uUk5yW7NQuG3GtlJeM5QMoqOarIcRlpReHg2OenJfH8L9vFHbPboINMcrw3wUwgg6qnG4LcIKnrOjWkczVpx+3vUB4v4Imo9T4G7Dl+2V0qAyTLSAQELu1ngrIHa2gIOVG2er6rGgkhD6ymkg2kGDnzXQlz4UiY7MY29yhnFfCsctM7EOHNzhwHvQVWw6HYdnfkt2NJdqOEpcKd9NVuglJy3km41FwAQOIIBLKMDku3P3OoNZw3xc0cxVU2fyZFxlQMEeDjchdn/ueQAsXF58amm+jIgG+mlcZ6fpJtlLG8hhtMbz/AFso+pUE6odPVNaHnQMhXp6bAB6VLcCNzZYv9tOqKMbCY+pO7X9pBLOFqeScvDGk9lqJw3P7kXrqJpA0HxKkXRvR0tHZpq2qZq1Nw34sqGcdW8XOqNRA1zXbnb4kFn0dS2ZuqJxcCt5pC1hy1Qbo3vLpozTzvblo8d+/2qZ1MwMJ07oK96Vr4+konRRvwSFz/UzTVlW58smck96vvjKyi6VJMocBjvUBuHBskVR+ADcZ7x9iCIWGOrp6jrIZDGAe7bwVwcFcS1bo46aqDi0Adpwz4IVYuDm4ayoZuSMaRnw9is/hzo2q6tsLeoEcGB2iMeHsQPKOcSRZytaiow0hTuHh2zWSnLZCypl0D4el2/yBQyusVylnJii/B/H5II7XVrXA6XOBQK41AdE4a8uKmP3n15GuQhmrxz5IbxDwxJS0TndaDIN9j9iCtby9wac88JvwZXGivLGumADzyyF5xDK6OR7MOc4BBbJDL6+yqma9uDtnKDoOguMnVsGvI0hHKKvkDR2+ar3huuE0LWknOAP0KT0krmBjSSclBL4Zi8DtashVz0ncER3QSVlO0CXGdlM7dM7YDnyRqmg1jtjOfFByxbKaqtN66qdro3NOxIx3K5LdcJCKI8/h5KJ9I3BlJcIhV00DI5mfCLQBnf2BD+ArPV3Z4o4opOsjJHwPf5IJpSVdTKWsa7UfYmd+ZWxwOL43HPsKuXhrgWht1K01MLHzY72NP1JxdrFb3072Oo4v6tvkg5SrJJxN2/rSMtR/lFaHShwBHJTPrbZLLHIwE6IsDuJ5AexUDVXO52y8uo7nBJHG0kapQR3kd59iCbQyRp2yQINbaqGopo56dwkYRzBHhnuTpkpQEDINS0mqdOcBNhLl+yVLA4hxQNanrahu2U1mtuQHyHdGdUbDySRAqSSOQQBorewzB4apLbKDrGjLRgexZBSxtONAyl7fc3RV4pyzs58EBSKjhEelzG/ImlXb43tIA2Rqtbin6yNp3CE0k4meY3jBQQniLhelqS5/VjPu+xQut4chZJpczAHs+xXdUUrJG7NCj1xtDHOcXMCCj73w2zqy+JpyP28FCapul2ldFT2ukneYmNHyfYqj6RbD9y6kze3y9iCxPQ7Yfv0mJ7opPoK9OKrpLTwztiecjPJUT6IryzjGoAOcwyH/AMCse+Xhza2ZrsEaiEEfqJ7hWS4JkIOSdla/Q1aYoqGeacZle7A/MoBBdYWbGNvLuUy4CvRkuNPBC7DXOaSB7S1BIuOeHKNtHPUHOp2rHLyUB6Nfuh69UQw0shGtwH4M+K6OHDVNc6WIVwOlwBIwPJFbXw/ZrY3TR22ihP8ACjga0/KAgqtliu9Qzt08jT7WHyQu58FXSoOX0z3gcuwfJX0BH3LbsIOW75wncaUNd6pIN+eg+Sa0Vvki/wCURuBHiMLp25UlHUN0yQxu97QopdeHba8ucaVg9zB5IKRnrRFKImApf15rWbk5Vj1fC9nc4OFKwH/Rt8kKunC1uc06GaPcxvkgEcMVluc7rKuWM45AkInduMqSmYWQTsDWjbBHmq74ptVba6lz6Z7+qHPcqHtrK251/qkAeRnDjkoJxcOO7nXVhgom5bnd2EhPe7kcCSbf4/NK2y0toacNDcyEbnCbPo3vrMOaeaAnZ7vcJXhut5HxqSwV8kZAfk+9NuF7VHIS9rBt3Y+xPOIqM0cQqDgNCAjSXQnsnACklqrXOjGrkq4oK2GeQdU/JHMKW26qd1GSMYQTKCsjDcOOQE1v3FLqWnDINgByH9qjE10DGHdDa+4xTRHXzAQbv46qJK50Ty78/mlaniWaRuA4n4/tUIrJIRVOkaO0T9a2FcGszzQHa65VMww6XCEVVa3B7e/ehVRcy87DBQ6apkkBwO9BpxNUl7S5oyAFDxMWyB55ZUoqnmSJzMdyi1bGWylo5IHDesz2Xc+9el7YsuldkhJwyNFOQDumlW55bpaM5QO43y1cujV2CVI7ZbY2QhwdyQPhq3yTP1atx3KUULZWZhc3mgRpbPJXXGLtODWHJU+NAzQ2PBwBhJcPUIjZ1j2AOKOEAuxjYIIp9y5Ial4a4lp/bwXstMcaT3I1d5m0sXXluwO6FXKrgfTx1UZ0g80AOtZEC8YBdg4CjrYoqqofDNCAcnY+8IlxBC+rqGOgl0E+HvUembcYa7q5gWh3J/vwgrbpl4ejtlYKyFo33IH9JV1A0mRrtOcq/OkO0PqOHJpJXiQ6HEOP8lyoVscscr4ge015GfjwgK0+DUAY7OF2d+59MDbDxbjvqqb6Mi4vpWPbENXwgOa7G/c75ZJLDxe091VTfRkQCfTUhkl6WLcW8hZYsf106py120PqY9fIuGoK7PTLnjj6UraxxGTZIsf186pqhqJS8Fgy4HYBBfPD1upTa46ftFrWgd3khnFtjDKdtPbqLrJXZ30o/wBD9sq7hRulrGyBmRjU1WuygtVMA4ww62jm4BBzRwP0U8QC5y1L2OYH+w+StOh6M5+pYJqkg9+/2KxzcKWBvZELR7MBDqniCnikIa9h+NBC5+i2le466mQk+0fqpA9EtoY9s888vZ9rf1VNRxLTF3ac0H3hRbjHi1zQ5sM4DfYR5oHUNi4XtMLAyGF7mf5QMP1INeeK4YdUNMIogNh1bQFAbxxZUTFzTNMP5ciiV54h6ncEPJ/gnKCw23PrS+aonc7fPactZeKIGEaZmgAdxyqe++C51U5hhbJoI9qWpqa6T76Jdz7UFk13FZfksmbkft4oXU3OSuiPayT7D5oBTWupkOHteD7VIbZbzE0A93sQRO4cOxumdUVGPEcvJRGvY314RRDkcbBWzfmNEDsjk1Qe1W0SXYSyMOC7vCCWcIWCo+4wqerO+/5gnrXvEpY44IVhcJxQOtEMBaANG4+IKP8AElpjiruthbkd+Pegb2abMjQQdu9Sunl/BNUVoezFpDQHFFqaqxgHuCApWuEkJY4jtexWJ0S2OlpqP1vqfwh3+AFCeF7RJergwdU/QDzwrht8MdspG07GBukeCAlUybagACEErqkknIBHuWlwuEg1HO3vQN10DpCD+dAtUwQ1GQY9jzVXdKfRvbb1Rz1MTOrlY0kbDfmVZMlwZEC7U0ZHeoNxjxKHsfSU8ocXZyWk+1Bz5wrbLjbblVUUo/AsJAz78Iw6Eg4byT6+3KGlLtODM52/L2pKieKluoAZxk4QJxQOJbvsnOA0EE7BKxwlr8krZ8D5X/B2CAVVygybFOrVK0NcZDskrpStZplcQxrefyhPuHY6Sso5cOa7SdiD70BaNsZh2GSe9ELNZ4DN6w4Fx+JM7fTPPZacgKU2qFzIAMYQeGJmA3GQEyntcHrZmZsSjbGYfuNig3E1S6hpzO0bAoGVT1cbzGRk42US4kusturAHRa43+SkVyr6eot7KmMty3GojnyUcuj4q57C4BzMeCCMSXBpr31DHjRnOlNOL2Ut7s8w6s6/5I8R5J/c7QI5nVMDBpG+nHPknzJqCptzh1DY5RnIxz5oI56KR6njWpBHaMEmR/QRu71WqqlBP74pn6P9IKTpMrCNmvgfj8hMrzVarhKGn98UD+lqHPnZEwHtOA+UrojoH4MApmXeuZnJBYHD+QfqVP8AQlw5PfOK6Z8kRdSse1ziRt8Jq6zc+nt1ubSwMELIhgY9gx9SAnVV0NMC1pCD1l5MTS5rgo9cbllx7aAXS5P6s4egmcXEeHEa2/KnEd/JBy8fKqchvT21eC8/Ki7Ls4t2eflQWey8wv31E/t70pDUethwA2Vb0l1Iw3Wi0V7dDATHNugN18UrXOLWDs/t4oBV1Lslj4wCVq6/ve4fhAc81vHVU1Q1zpQMoI7fKWOencXAPzzUQttoo6aukkiYASdwrEuNI2SJz4XjHhlQyQGOsczQSSeaBy2PXkFmAO8LSmoDLWdkZHtRu00D5gNXZb7VKqKgpoQMRtcccygE2GiFHAc95zhJ8Qwtq6cxeIOEQudbT07HBob7MFCKSSasuUMTsNZknKCvuHYprbeaumqAAC/IBU1jqMsIacAhBukqm+518iq4g3Djg4969t9UZIWuyASgVuUz2NOnuCjb62cVzYnO7L0bujiMjPMeahV6nfFPHIHYLXD60Ba5P6qQZ70KkqpG7A7IjeB11tpqtp5gZQUjLOaBdji47rUlzeSSjzkblY4jOMlBsNR1FCLi1ut2oIm12M7pvXMjfugEwviBx7EvT0j6iXsN20k5+JMp2NbMGhT+zUlL9yWPGNRZg49yCvuHamtpL6+PJLNZH51Y1nqKeWviYXAuzvn40LprTTsnLmtBe53M+9FbVwzUQ17ax7iG5yAUFgUsccYaAE5bH2yQENhncdIPciVJmR432QRbjuOqFrk6lj3bdyivA9Jca+nkZWskawHbPxq256aKSMxvY14PiMofFQU9Fl0LGjPcAgqTieaWyzjrQSwH60mysprxB+Cbggc/iUt6TLMblbR1UfbPgFAbVST2YCOZjt+9ApfqTqbHURudqzG/6JVDV1IDdZttusd9Iq9bzXM9TqA54wWOxk/xSqUuEjBcah+ckvdjHvQNKl0kkYjg3cOa7H/c9Kf1fhrisu2c6ppifyXrkWy0rjmc/vu74l2N6Bmh1j4raO6ppvovQQP04pHt6Z7axucGxwY/r50C6D+Fqi83Ns1W38E3JBPfupn6XNpkvPT9ZqaMcrJT6/nEynXCFupuH7NHFGA12g5PxoJZTS0tsom08JbG0eAQC+8RhjXNDg7PfugnEF3Dnc8jBAULu1YZG4dtywgOT8SzyPOZ/wBKF1l+7ZJm7Xv+xQCquJhqsd3xJGe4te7J/T9ikomVTxK5oP4bJ/b2KMXriJrsmWbHyqHXniOKCQxMBLzsEBm9bq39dUjEZ5Kg7cb0ZJHCEl+Tza4Fb0kdRUAGQk58Sh1BUxQSiENyD35PkphTW2nc2CoDidXcga0luez8JERrHdhHbVW1NKxokjaSnUk0Fsi6xrQ3KIWuqpq5uXyAewsKAhb7lS1LsOaA5FmUokj1xYwUBNn0yB8BBJHcftTijgu1Fpc1hLCf270Ct0tcswLdLuSa2vhqdkzZHxnGUXN5qoGEywtTilvjyQHxtA7t0BalaaWDBGgNaQmUsj5ZNHwtRQ+7XWplDA34DnY2RK3Qnr4ZY8uOxI+NAD4labfU08hdoDsZHypayyitqW07SCX4Qbpfuh6mAPboc1w+tB+Dr51FVFU6/gEfUg6ksb6K0W7qomMEoHPCHXC9SSTdZJIBjwCqK+cewQQOkL8YHh9iB0XH9LWtOh+o58D5ILsrOIYBHu4Z96i3EXEUIhLoHASewqA1F9dNuCQD+3ghdTXZJc935kElrOJ6sxOjLzuCM5UQvnEHq0b2McXVDgd8+wptXXRgyOXgVHLuRMOsB3/tQD6uskmndM+XL9WTn3qS8IVrpZNGrskd3xKIMOHuyM+9PbTUmnrGHOAT3ILRZTl+M5CeMY0Mwxu4G6e8P0UtzoIZo9zjc/IpAzhySnYJn943QQC+2p1dbXkkxgZP5won0dGalrKiJ2p0YdjJ9xVq36mDqLqGHY8/zKL2+1er0z+pAyTugkXD8tKcjPa8FJYHN0kZwFWHC8FwgupfM09T7h4e9T+KQZyDkICLngADmod0ky1gtkjIGkt8cexS6maX9ruSdzo46unfDI3ZyCs+AaWtqoZoKuPsHvPuCB8YyVFqlfFHhunlurWt9rbbmODHAtJ7gol0kW+WuhBpow5wB7wPBBEbXeG19JHGdn76t+e6fyCPQ5jGNBx7EBttJcrfKHTRdnxyE6qatjBqecEhAS6IKZ8fSDWE4wYnn/y1CLbRVN04s9RgzvKFOOhSsgq+OZjACddPJ9BTfo34TipLka94aHlwIz7kFsdF9gp+HrFE3q2ibSC5wG/JvkiN4uGoydvI7X1pJ1cI6VjWux2d/kJUcudZku3wCgRrqslxOpBqyqLgQXJOrqDrO6F1VSN90AfiOq6mNsoPJD6bi6kibh83aTXjOqEdG5uVDLfQtqHddI06UFgt4ybpJiflLwcXTPjJjBefBDLDw46om7DB1am9o4ZoqVuosBcgB2+73OaUySROa1ay8VXBtSYooi4Dmjl+bp0xxAAAdyH0VExsL3NGXuKAhZuI6idwbPG5gKNRAVVQx0LQ4lR2GEMGDs7CNWGoIqI4s4Oe5BJ2yVUMQaKYNwOaGz11Y4kSlwaPDZSeCopHiOLtF455RKmtdJcmaHRgAHmEFdvqo5m9WA4nKlFstU9S6CQNLGtbufiUitnBVFDVioAJAJ2OUfuEcNPAWsAbgcgg586dC6kko8BxZq3PxoTw9Ua6NpBOCdkR9IqY+r0xaD8NRDhOrIha3PLuOEEvrHl0QOcnChnFAOh2Oe6lLpMsyDzUa4lwXAnwQL8OzOuNlNG5/ajzj8yHnVBMY3HcHCj9lu7rbeAzUdL3Y/OpDeW7tqWHZ+6DYy6SN16XAgFDRLkZS8MjnNbgIHLj2TskJ3ZTjS4jkmlW9sWdQQMKtrQct3citnukraYQO27go9M98r3OBwAl6CQMqGF7u9BYvDsD5pmvkOBnO6mJIZEAN1GuHJoDFGTjGOakImhfG/qTkt8UCTH4kwSnYutNSERuf2io1NPUslMjhsE0qj6xM2ocTgIHnFHSJDah+CAc7v8A2wmHDvSJTXSUM/fn7fYmVdRU9Y/E24K0ttip6KsEsBxlBPHVkdRGWuaohx0Y6W3yThrXbbfnRelfpadRyAg3FwZVWmWPHd5oKG45vhFGXwvIJGCAfeobZIp6yobI8ntHJz70S48iFPXNh1bFw2+VLWsRspWPAwdIQKVb3UsQEZXWn7nwyT73+LJZM9uqpsfkvXJlDTS1tW8n4AXZHoNQiHh7iSNoxiop/oPQSzpStAPSfFdyP/hMcOT7JpHePt8FD+Iq8GPSCpx001XVXynZ3mjb9N6p2915MmMoGd0qy1pGrKj1ZVvOcOW1yq2udgHKBVtQWnfKBhe5deXNHJQa83uWlnMXInkpfcZhoJCrPiqQTXPPLTjH5kB2ytp5pRVVLcycx+ZGNLqyZjI2ERA7obYGxy2uJ+xcOfyKZ8L27r9JaB1YILj8SBSzWoyDqYosg9/NTW02Wjoads9Ue23cDKdWqGOEBjYWtOOaa8SVzYabQHb96AHe6o11y2BMbTjCUpnwCcQtj0bbnKG+sxteH55+xKMn6yYuiD3O9yCRRXdtNM1mvClliub5YQXyN6s+KruGjLh11QCHdwUt4coxNbPwjnBpOyCVGOlqBl2HjPcnzuE6OvgL2twSNufmo7bYjSv0NeS0nZWRacto4/aEEXt3A0MczXSEloOcfsVIjSUtDA4MYAQEVc9rG80C4hq8QuOB3/WgoT0gK7TXQgdz/rcoVa69xi7Ltj+3ginT1WZrGEjPa+tyiFpqAYWhveglErKOtYWVTjgjxTe2W6itc5fTO2cfFMJZxGAc5XnrJkA7gglXroazOvn7UxnrnOd8LZB2TYYS5+wSTagSk6XbICEsznHJK2dJrY1o7kydJyHcUpE8AEBBpWxba2802izrG6eatZ3OyH1WpjyWFBcXQjxOKGr9SqH5YfH+xW3dbsyWGQR4Ddv0hcnWa4Oo52VDHYe0+atN/GUIoIgZAZHDkgkl5q2luhpy532JeyU3VRlzm8wmPBNFPd6h9RJGdA5Z+PyUnraf1Y4AAQMpmtDjgBZTMb8S0mcGNLye5I01SxziS4DA70ByKSOGP4QGyF3HiGhpGOM87QR7VE71cKt93Iheera3fB2UC4rt9wula6Rk7gzwygtiHia2VEw6udjtW2N/JL1VXTTRaWyNCo+xWSroqoPkc8tCnlJUMETQ4kOCA/cGsdE7SdWypjiW5mmr308sLh4bewexWw2p65mM4wq+48t0L6nrwNwD+gIHHoukVHSTWPj+D1T/AKC6FoZY4XO04DsfUud/RJ249qz3dVJ9BXpNUNbIdJwgL1FbmLBKEVlSCzmmstUHDGpMKmYd7kGVUmDnWSmFXKC3OCV7USZbnITWplIh+EEEC6RJiKVzG95Tfh2kra50MMP96Yd+XgfFa8dygTMY7fKM9H1fFSxCPH7boLks8DYqJscbRnAS9RIWOEbW9opThcxTwNeTk+Cc3ONkdUXhuxGxQRuqt1TLO4t7WeaHTUNxhqwGtIYpJbY5IppJHSag47BFuqie0dYOaCHU1IQ8STuLzjkpDZqF0tTDL1JDGolT0tE1xLmByfMnjiaGxlrGhA+MUZljfGMFvNSXhvSGEDnndQqOerFaHR4MaP2e4erzkObknwQSuSUx7NehF1qB1Ti9/JvktTNPOwnGModdIZIqWR8r87IKC9IWshkZBG2bfUdvkUO4UrY2MDSdX9iJ9PbQ+40xaDpyfqUTsEuh+xxugsWKpxFjKC3yQPy49wP1raOrBYAOaY3p2eR7t0EO4hJEpkjPwTlSXhe5fdS09U941MGMKLX4ncNO2TlCbHdX2u7BkZLmPO4QT2M9XOGnOSiPrPVR5cB8aTrImvjbUsHPwTKtcZGtGD7UDirrZZA1sQ5+CGNhqpp3dYHaR4otQRs6sHG4RFhYBpICCPspJRnSCUhKJYngPbjCkskjWtGBvlMLjG2ZjzjDkBCwXlkNP1UjsZUhq7xJTWts1OdWVWr2PB0tOCAl7FWVslbHSTZMZKC1LJc23ahblhDjzW95bDTxsjj+Eea3s0MNJSAtaGnCD3ipM1YAHd6BWPRoJxndOQdwWhIU7NgBuF5dnTwUzpYBkAIHzWuDAQVHuKK+SOhlYWY9vxFReTjapMvUx5DgcJlxNxJO6hLZhkuHh7EFU8Tysl4lc97sgH61tRyGqq2QMd2D7EEutTJLd3PaQdTsY+NTDhihbDAJ3NGr7AgL0kQp2YHgurfQgObHxMf+0wfReuViHHIP8FdVehG3TYuJf5zB9FyAp6Q1UIeKqVuedvYf/MkVMXKqD+fgrP8AShqRDxxRM/8A41h/8yRUvV1IcB70CVXINWQhlbKHbYylKioy05KYyPwCc5QDbs9rY8j25Vb3kiW6vYR3DCsC4Oe+MgjuKglyOmuL3NGWoCnDjJoKQM1HJOwVqcE66e3CJ+5eQfzKnrHXvqJWvGzWHf8AMrd4FrGSywNcMg4z8iCbBro6ZjtwTzQ6uFvY9sVQ0SOeVIqqF09KNO5Cj1XSNdUNMgIe07boFaywUMtOwwANdzwUlFa5o5NLImtwOYCJxSBkYc4bhL+vAAanD3IGVFaJnP1Tv7HhhH9UVPTiJmNLRk4CGT3GKCLrXggD3IVRcSU9xrH08TNuRxhBIaC501Y8xQkhzOeVPLBc43UmJpGkMGO5V3Q01PTPc+CPBcNyi/D7A57i950E7gFBNqm7RlrgwE+1Ru+175oXFoO2frRhscXqxLWgqP8AEDxDTOcG+P1oObOm6oqXXQZHZ1+Htco1a6ogMYBgqXdNRa6USnbtfW5QGgkk2IQSA1DnDc7JeKTrG7HYIM0y8u5bx1nqzwwnmgLukJBb3Lem0szg801bL2Q5w2clAQHjTyKB2ZWkgZ5JWOVjTjO5Q87j2peJgD2udyQPgQWnBTZ0ZLXHKwP3IWEuazUeSBu0BmQdzlFrRLDNVxCV3wfE+woMH7uJXtMXNfqDiEHTXB15o4KMQxPaCR3Y8XJTiS4lzm9WQR4/IqS4e4kNFGWPcS/u396kEfEk8pa6qeRH7/tQTp1ZE+JrJHhriO8pncKNxgD6aXmO4qGcTXCW5VcLbY8tO2SCpbw8JoaFnrTiXgbkoBN1ZLRs1OOXObvlDWk5HtTriO4CouZiZyaE3p8HBxyQbBus4xyWxhc49kLyaUwwFzG5UeufGENFMIeqLnjn+2UBszy00mM5CB8YVDX0D5tWMA/UvGcTQSDVJDp1eP8Aao5xddIzb5OreHAjl8iA76IcnWcZ1Lz/AJGT6CuOsqB1riFTPohPb99lSMf4CT6CtCpn/umQHllA6M7nHYYSMsxHPdNXzZHwsJtNMQNnZQLzz6+SaVUgazUe5IyVGENvNb1dMcZQAb7TOuFaHNGQETs9NLT6QW8k54TgjrHF0niprR2OF4yP0ICPBt3EcpjccD2qdtdDWUx1PbyVam2S0j9bW4COWKWUyNY97sH2oCrHRxzuYDnBW1RPJ1XY3d3JvWQls2IG5PilqenqA9ry1A4tbppdWWnHchNxpbw+6DS4iHV3KR294jzE4DITw4f2gNkHlFHK5jIY2knAyUboKR1PN1kozstaLRBC0txqcnD6mXr2xlmQUBljmerggKO8U1Q9VkHIFvkjsh6ihBzuQq74wuQjpJTJJjAQUL031gNfTxAgnf6lE7O4h7felulJ8ldXNq4pCWsJ+pC7NVOw3Ud/sQTGKXGMc0hcZHOHPu3TaGY6creZ4MQzzKCOXs7nPI5SPDFFTvqTUTN1NbyS/EDmtBam1nnkZTOawILDZXU09t/BYOnwQp8rc5TLhOB0cUkchJBSs3YlIJ2BQPYKkghjSfiRGJ5OC786BQPBJ0ndPqeZxaGu5oCHWNDltUNEgJGNwmbjvlb9YdAwMIA1Y10FYS7O42S9tqDT1sMhaMZWt8a5zWvB5Jo2XWxv8VBalPX66EOJ7kKi/C1nPO6E2i7B1GIHc1ILFS6qhsvMEoDtFSfgwR3py+ja6B8L8AOHen9IGNZjCQu2rIaNggpzibhuS0V8lcGh0WrOyifGd2p5KFr4o/YfkV0XWmFTSzxzsLmZPNUv0j0TKSicxkOluo7/ABIK4tNOJruZH4I15A+NWDaQ5rcFnZUN4SpmyzOcCSdf1qwLdTFoGTtlAvG1hBJ8F076E5Bs3Ew/7TB9B65hqWlhOD3Lpr0Ijmz8T/zqD6D0Af0sZur6R6Jnd9yIv9rMqWq6h/crj9LeGqm6SaIw00kjPuPFuB/+9MqWdQXLB/uWT5ECEsmTzTaok25hL+oXI/4nL8i0dbLif8Tl+RAIucnVxOdywFXVXPLVVkjQMtyrB4ntV3fRvbHQ1JOO4KP8OcKXN0RfLbarUT3hBpw3SmMBrosAnwVk8NTxUkjDs3bw9yH0nDFc2JgbRztPtCK0tkubMA00nyILHstfGIgHPz+wTa/PiL2yMaSgllt91Y8CSB+P7FIH2+rdTkuhdy2QDXVI0gu2CazRSzTCSN+Gp5HZbjPIS6J+jOyXFnr4m9mB5aEG1XQCpgEDgRqG/aQ+28P01rqswMzI488ovTCqLW/3LMXe0J/HbLg6RlU6EgA8i1A5obdl2ubljllP42QwgdQ0t/pLyOOqkkGmE4xvgLWnoK2avEYpZS3PcEBuF7zTDwwo3xNUaYnNdyx5qYz0D6aiDerfnSoBxq2cQuDYX5x5oKB6Zq+EVXU5OdX+85Qm3PLn43xhSXpDs93uF4MjaKYtBzy9rvNCqax3gHagm2Hgg3Dyw4GCmle8517ZCMMs11c3/m2fP8hITWG7nLnW2fH8hAnbK101Ppy3UOW6cQTSajqwhgtF7hqRJFbpw3vGlGGWm8yMEv3OnH9BB4yYh2xHyp5FITjcfKvaW1XMjJt835CdMt1zxgW+X8hA3JA7WofKm9bVkt0hw+VLVVvvOcCgm/IWlPYbzKcmgm/IQIslY5oyd1sx5OTnGEQp+F7s0l5oaj8le1HD91Zu2iqPkQMhIXEuGc48EjLfZ48U0pOkexPI7VdSdPqM/wCSm904bukoL2UVRqHsQTTo5LpouskdqOVPq2v6mAMaMjCrfo9o7xSAsmo5GhTKtirXNDfVZAgF6utrHvccbozRRtdEDpQsUFbq2pJM+OFKLDa6h0bS+F/uQNfVRIzT1YKqvjiw1cPE3XRQ/gn/AJKvb1CaJmrqSgt6tctV/ip/IQVNW+qNtDnljetZ5hQTiKu1U7Y43DL+Y+RWRxBwpUx1MhDKjB/e49yrW8cO8QGrLY7XP1f7049gQWb6IgceLqnVn+9v+grGqZP7od7yoX6Kdor6HiypM9LK38G/cj+IpZUU9c2oc3qJDue5Bs+UBp7RTCZ7i74ZSssFef8AFXppNTVwOfV5PkQJTy6Gdp+fjQa5TGbEbXDdEK6Kvc3DaWX8lDKa23OWrBdTSgZ/gqYJJwrE6mY1ziN1PbVWx4AJaPjUKoqSua1rRTygfyUUZHVx4/BSj+iqLGpY6WrBacLyS2dRM10TchRa0VdbG7V1blLrVcpZQA+ElBrG7RP2mIuJHENLI1rCGSvLnQIpBIwMAECBC30Ikl618eco9T2+NzMGIAJhHVdUzS2LBW5udSMAMOED77nhrh2wGhOGtoYiHvcCQgj6+sOR1JOUwrJavQcROyUBa93iJ0ehuGhvfnmqW6Wr9FS2t7WyjXJtpzz+CpZeqyrjBb1UhPhpVCdI094uj39XBK9sZ/g/yUDCOaC4UpjdoLyORcgT4X0daG7aCeeU0t8F+EmttBP4Z080fgsl5rXM62imafDSg3pqruyNk4kqGuGEzrLNc6abRFSyu+JLU9ruz2YdRS59yAJdaoNc8uGrHIJCy3KlbJh0Wku57I3W8O10jg51JK0DnsmVTZLhRdqK3SS6uWyCQWiric4BriMbYwvK6VvXuDiQB7FFqK18SQStmdSTAZzjBUmfbLnUsY99HMHEfwUGU5Y4HTnZO43DSNJOQkqG3XFrC11HNv8AxU7Zbq8D/kkv5KBZkw0gJUva5g2WQWytcf8Aksn5K39SuDZNIpJPyUA27AmHZCoGnO6lNXaa6SAk0sg/ooG6guEZIbSSH+igc2uSCOcRvkbl/JqtKzRRtdluOSrWg4Zq6meKpMM7NB1clZ1jglbGC6F/yIC0MjWjcbpvUy5dzCevpKstyKdD56epc7HUuQCa+dsccheBv4qoul53XWsYAxnu+NW7d6OqNMS2Bz9+8Kq+ka3XOeBkTKCUjPcPeggfBlNE1gd1Wk55ke5SyTMeCHke5N+HrJcoqbDqGZu/ePciU9suAaP7jmPuagYdZ1nxLpz0Hc/crir+cU/0XrmKtpLpH/erfUfkLp30G6esgsvE5q4HxaqmDTqHPsvQdBVtqtdfI2auttHVSBukPmha8gZ5ZI5blIfe5w9+IrX80j8lixB597nD34htfzOPyWfe5w9+IbX8zj8lixB47hnhtw7XD9pPvo4/JY3hnhtvweH7SPdRx+SxYg3+96wfiO2fNWeS9+9+w/iS2/NWeSxYgwWKyA7Weg+bt8lv9xLN+KaD5uzyWLEGfcaz/iqh+bt8ln3Gs/4qofm7fJYsQefcOy/ii3/NmeS3+5Nq5fcyi/qG+SxYgwWi0jlbKL+ob5L0Wy2g7W6jHuhb5LFiDd1voHjDqKmcPbE3yTeSyWV57dnt7vfTMP1LFiBB3C/DL/h8O2h3voo/JeDhThcf/pyz/Mo/JYsQYOGOGs/9HbR8yj8l797HDX/V20fMo/JYsQeDhXhjP/Ryz/Mo/wBVe/erwx/1ctHzKPyWLEHv3r8M/wDV20fMo/JZ96/DX/V60fMo/JYsQeDhjhrP/R60fMo/JejhnhscuHrT8yj8lixB797nD34htfzSPyWfezw5+ILV80j8lixBqOGeG8/9HrR8yj8l6OGOG/8Aq9afmUfksWIMbw5w8z4NhtY/7pH5Lf737D+Jbb81Z5LFiD3737D+JLb81Z5Ldtjsrfg2i3j3UzPJYsQemz2j8VUHzdnktDZbMedooPm7PJYsQau4c4ef8OxWt3vpGeST+9fhn/q7aPmUfksWIFKXh6w0rzJTWS2wO8Y6Vjf0BemxWQn/AJmt3zVnksWIM+4Fi/Elt+as8ln3AsP4ktnzVnksWIPPvc4f/EVr+aM8lg4c4fHKxWv5ozyWLEG/3BsX4lt3zVnks+4Nj/E1u+as8lixB62x2VvK0UA/7u3yW4tNqb8G2UQ90DfJYsQb/c23f5hS/wBU3yWfc63/AOY039U3yWLEHpoaH/Mqb+qb5LX1Ghz/AMipv6pvksWIN/UaL/NKf+rHks9Qov8AM6f+rHksWIEn2m1P+HbaN3vgb5JseGeHDzsFq+aR+SxYg0bwvwyDtw5Zx/3KPySg4c4eA2sNrHupI/JYsQefe7w8T/zDa/mcfkthw5w9+IbX80j8lixBh4b4dPOw2r5nH5JN3DPDh/8AgFr+Zx+SxYg9+9rh38Q2r5nH5Lf73OHvxFa/mkfksWIM+9zh/wDEVr+aM8ln3u8P/iK2fNGeSxYgz7gWH8SWz5qzyXn3AsWf+ZLZ81Z5LFiDf7gWL8S235qzyWv3u8P8/uFa/mkfksWIMbYrG04bZbaPdSs8koLPaB8G1UI91OzyWLECn3Ktf4to/wCob5LU2q1/iyi/qG+SxYg8dZbO/wCFaqE/93b5JGTh3h92NditbvfSRn6lixBn3ucPAbWG1/NI/JZ97nD34htfzOPyWLEHn3s8OfiC1fM4/JO7dbrfbw9tvoKWkDyC8QQtYHe/A3WLEH//2Q==</binary>
<binary id="7" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAF5AoYDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAICAwEAAAAAAAAAAAAAAAYHBQgBAwQC/8QAWxAAAQMEAQIDBAYFBgkICAMJAQIDBAAFBhEHEiETMUEIIlFhFBUyQnGBI1JikaEWM3KCkqIXJDRDU2ODscEYRGRzk7Kz0SUmNnSVo8LTJ1TSNUVVZWa0w8Tw/8QAFQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAH/xAAXEQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAREh/9oADAMBAAIRAxEAPwDculKpb2lMkzCySYLOK5M9Yw3jl8uzxaiMP+OuG2wtpB8VCtJ99QPTo9/kKC6aVrhOz3kCfkzLsPKDb7db7zjVrkwm4LChLTOQy4+4pa0FSVfpgkdJSAAe2+9YyfmfI9jiXlUjO73dQM2GKs+FY4zz7DPgIkKfbaZZBce11oAIKe++mrg2i2PjSta3c05QuVlxmKm+z8cn/V+QPS3n7I227PEFTIjuqZfQS11he1AAfaVrXbXTA5N5CyG6Wy+MZC3arei5YtEftbEFlbchNxaYekFTjiVOJP6foT0kaSn4nYg2a2KVrfb87z9nPJP0nK3ZdukyMqbYgLgxkoji3OJSxpaWwtXZXfqUd677rlnnG4yONcTkqTeYeRJkWBd4bdt6FOXGNKUkOOxm0dQUl3pcCegJUD20k6qjY+laxu8m5/f4rUGyXx20SZV0yV5qVItaPpDMeAQWIymlo0n+dQlfUnr9zz6q+InMvIF6yi3y7VFujkZhmxLk2qBYVyY8lM1hp6QpySEksqQl8dA6gPcOwrdMGz9Kq/2ls5ufHnHsTKLYtY+j3mGmU2hCVKfjlz9K0OoEAqSCnYGxvY71BcyzDky14zaI0XLYK7vDxOflt0mtxWlszAytspitgJ0GwHCnrHvKCUnYO9wbFUrXnMs8zU8nwlWrJX7dZROxhpdsTEjuIeRcH3UvBTimy4D0tgDpUPM+VR6Ty/yJLOQ3y2uXYW0w7+I6DYCIdt+hsvKjPplFHS6srY0tKlKT1L6ekaoNp6VrPaOWM+vF/cl2uNkb9rtj9iVcoYsH+MmM/HmGS4hoo8RaVOoYIKfQe72JryNcm5/f+Po0i3ZO9arixjmRZC/KNuZUp4RJpZjsFDiNIAT59ursN+uw2jpWu4yvP7TlV3nS82lXK223BBlSbY5b4jbbjqg+AyXENBwNgtpOwrqPqawOQ8nckYq/bsauOQybpMv8a0y49yhWVD0mEiT9I8dtDDael1X+LHo2kkdR3ug2mpUF4RvmQ5Fx6zLydiaxdGpMiKt6TAVDckIbdUlt/wAFYBQVICSRrW99gOwpedmfJFji3hUjO71ddZunFmfCscZ59hrwESFPoaZZBcd11oAIKe++mg2ipWuU/OOSJmBYo07d7jjt4lT7tHky3LQ2y9LZiRpLrThYfbIbK/Bb6gANbVrXlXjZ5Ozx232O/IviEw7TZMYlXmKYrRVc3bm54bqt9P6PpHcBOhv5dquDZmlKVApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSuCaDmlcCuaBSldUqTHiMl6U+0w2DorcWEj95oO2lcJUlSQpKgoEbBB7GuaBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBUJynjazZLd7xcbrcru4q5WSRZEtB5Hhw2JASHlMgoPS4rpTtSuoe6O2tgzalBWk/hjG5OQQbu3d79E+jSLbKdiMSGwxLegaEdx0KbKt9KQk9KkggDtsA17bpxVjs+BdYxm3aM7cL+MgTKjvpQ9DmBDaAtk9OgOlvWlBX21fEan1KCjcm4U8a9YVY7NPv0WxW+HekXO6MzWvpanJhZUesrSesukO7KUaH7Pu1n7rwfjEq5RpdvvF/sjLC7e4YcCQ2GVrggJjLIcbWraEpSnsoAgAkbANWnSgryDxHjURm0oE67uuW2Nc2Q86+hTklVwUFSHXT0e84VDYI0Bs9iNaxVh4Jxa1pgF295Hc37e5bTEfmyGlLZagOeJHYT0tpSGuonqGtn4g96tilBWV64Uxe6QHoxul+hPO3S4XEy4kpLbyTO6vpLIPQR4SgdaIJHSD1bG67ZXC+IO5BBujL12iR430EuW1iUBElqhDUZTyCkqUUAJHZQBCRsHVWRSgwGcYlaswgQIV3L3gQblGuSEtlOluMOBaUrCgQUEjSh6gnuPOoPcuCcSn49a7C9dsjTDtiZMeP0TEJWYb6kqXDUro2pj3UgA+8AAAqrXpQV/J4ox+Tc5Fyk3G8PSX7zBuoUp5vTRhuFbEdACAAykqUOn7WlH3vWsbP4MxCZPu0hyffUsXBm4IbhplJ+jwlzm1IkusIKPdWoKV9oqSCT7tWlSgh9jxjG8Mvcq9fWjjD11jwLXqZIbShRjJcQylHYErUHFbGzvQ0B33GLpwTik7HIdlZvOQwG4rNxjiRDktpedYnOl19lZLZSpHUe3u7AA7nvuxsisdoyKzSLNfbdGuNvkp6XWJDYWlXwPfyI8wR3B7ioAYuZcbDdq+nZliaP+YrX13W3p/1K1f5UgeiFkODsApflQSBHHWOi6PznvpcgP463jrzDjg8NcRBcPfQCus+IoE71rXYHvUZhcFYrHtLkVV6yaRODsNcS6vTkqlwRE6hHQyro6AlAWsaKVb6z1bOiJ9iGT2HLbOi7Y9cmZ8RSihRRsKbWPtIWg6UhY9UqAI+FZigwOB4tbcMxmPYLUuS6w0tx1b0lzreecccU444tWhtSlKJ8h8BoACo/dOKcdn2+7RjNu0Z24X8ZAiVHfSh6HMCG0BbJ6dAdLetKCvtq+I1PqUFa23hvGIItiE3O/PtW2NMaZbelJUlT0vxA/KX7m1PqDqxsnpAPZNfCuE8RVLxt8yrx02GFBhBkSEhuc3CPVGMgBA61JV73bpBPYjWhVm0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoOO9c96b+VN/KgV471c4FmtEu7XSU3EgxGlPPvOHSW0JGyTWBzHkHEsUfRDu11Qq5Pdo9siIVImvk+QQw2CtX46186jMezZByRdotxzC0u2TFITqZEKxSFpVJnPJO0PSwklKUJ7FLG1e9orPYJoPm2QMk5McF5vUu84xiqxu32qHJXEmTEHyekuoIW2lQPZpCgQD7x32HuPCfGqu7lilOq/Wdu0xZ/eXSasQUoK7/AMCfGv3bFKR/Qu0xP+52uxPEOJMNkW2XlVrV+vCye4N/3fGKf3ipjb71Z7jPnW+33SFLmW9aW5rDL6VuRlKG0hxIO0EgHW9b0a99BXf8gswhhMey8uZGxE9UT4cSa6n+i6tsK/t9ddkHiHC/H+mZDDfzC4EaMvI3fpytfBLax4TY+SEJqwK88GfBnh8wpkeUI7ymHvBdSvw3E/aQrR7KGxsHuKCBOcTWm2uKk4Nebxhb+yrwbW+FQ1KP60V0LZ1/RSk/Ovuw5PktgyeHiuftwnjcCpFpvsFpTTExxKdll5slXgvdIKhpRSsBXTojpNhVTXtj5HHxrhh6YlIVdl3GILMR9pExDocQtPzSltZ+fl60Fy0qsbRmvJM63w0DiaYi5IZQme5OukeHED4SOvwilTrim+rej0+Wq9i7rzEyFSVYZhktvW/o0fI30u/gFLihBP46HzoLCpVdHlqzWxPRmdkyLEnx7qlT7ct2OVevTIYC2iPxUPwrP4vn+D5RJETHcusd0ldJUY8ac2t4AeZKAeofmKCTUpSgUrg1yKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKCDZfx6zOu68nxW4rxnKiAFT47YU1LSPuSmeyXk67AnSk9ulQ1Xnx3kN6LeY+Lcg21vHb+8rw4ryFldvuav+jvHyUf9EvSx6BQ71YNY/IrJaMis79ovtujXGBIT0ux5DYWhX5HyI8wR3B7igyFKq76FmfG21Wr6dmWJIPe3rX13S3p/1K1H/GUD9RZDg7AKV5VOcRyexZZak3TH7kzOjdRQvp2lbSx5ocQrSkLHqlQBHwoMxSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBXBrmhIA2fKgV0y5EeHFdlzH2o8dlBW666sJQhIGyST2AA9TWEy7N8SxJpK8iyCBb1r/AJtlbnU878kNJ2tZ+SQahtpxyTyVc1ZLndtlM2Fp0fUeOTB0p6U/86ltffdUfstr2G0gbHUSQHrVyc7fnTH44xmblI6uk3NavolrT30dSFgl3X+qQuvprFuSrxtzI+RvqdKx3hY1b2m0o+XjyUurV+ISj8KsRttDbaW20JQhIASlI0AB5AV9UFbyeOHokV6U9yryC020hS1uLuLBCUgbJO2NdhVW+y9bcn5O43fybLOQs2KXrpIbjsxbmI6FsJ6QNqQgL31FY91SR2GgKtH2m8gXjPAuYXRtO3Pq5UZHyU+QwD+RcB/Ku72a8f8A5L8E4haSffFtRJcHwW9t5Q/JThFBI8PwzFsQYW1jljh28u93nkI6nnjve3HVbW4fmok1IKUoFD5GlcK76/Gg129ipIuC+Tcof7zbnlshDx+SPfSPwBeVWxVa6+w92tPIaB9kZfK1/ZRWxVBVPtU53M4/4aud1tbim7tNWi329afNDru9qH7SUBah80isl7PPHETjLjaFZUhS7pJAl3Z9SupTspaR19/gnXSPkN+ZNVz7XCPrPkXhjG3SVQ5+TeM+16LDS2Qd/wBVxQ/OtiRoDQ8hQc1rXnn/AOKftc49h6P0tjwVn60uWvsqknpUhB9Do+D2+HiCr6zrIYmJ4beMlnd49shOylJ3or6EkhIPxJ0B8yKp/wBi7G5kfAbhyBfSXL7mk5y4yHD2PhdavDGvTZK1D5LHwoL60KUpQca+PfXlUezLC8Zy+Ilm+2pl91shTEpG25MdY8ltPJ0ttQ+KSKkVKCncqynK+GrK5d8nlHLsNjFCFzPdbu0QKWEJ8Qdm5A2QOodCu+yD51YeEZljWa2k3PGrqxPZSel1KdpdZV+q42rSkK+SgDUC9sOOJHs25ik/djsr/syGlf8ACujE8IbyHi7CctsMv6izFGOwFs3VpPZ8fR2z4MlA7PNHt7qu6fNJSaC4641Ub40ydeWYs3cZMQQbkw+7CuUPr6vo0plZQ6jfqNjaT6pUk+tSWgUpXFBzSlKBSlKBSlKBVQ885Hk+JXvHLnar9LiwpU2LEciG1oXBPVISl1cqURtgdDg6NEbUg9lb7W9UKzzjq2ZpdI8i73u/pt6AyJFpjywiFL8J0uILqOkq31Hv0qTvSd76RoKxxLLM8yPNbEr+WTsS1ZSchajw2YEZX1f9Cf8ABYWlakEuK17x6tgk+Wu1YTG+Ss7sVmwrJMgyK85REvF1uzU6BFtkMOhiGmUkdHShvf8ANIcV72/cIG99JtrHOI8fsOdNZXDut8UqO7Ndi292QhUSMqWsLfKE9HUOpQ39o/7q8dz4TxyZjVmsbF8yK3Is8mdIiyIchpL25hdLyCVNqHSQ8tI0AQCO++9UQtPIuS5Hh94uNiyd6K1K5AgWe2zWojJWxAkCGdBK0FKj+nWdqBPfz0BUeTyZyVJwOA5ByVCLlbbHf7/cZr0BhRnogTlMNMFAQEoBQPeKACe2iO+7ZsvCuKWZEKLbp16YtsO8ovKLemQjwFvttMNtBXudRQ39HQpI6t9RUSSNAee58FYdcMdttjcn31liAqcnxGJSEOSGJj5efjukI95sqIHYBQAHfZJMETPJGcs5hZrPOYu0Rq8ZmwIj67YPoblpdglwMJf6OkuB0FRG/E7Eb0CBDZnPWXRMbiSw9cFy2Lfkjsl2Taw1FkusyAiGWnOgJcDQPSoNn5K7962UybFLZkDtgXLXIZFiubdyiJYKUpLiGnG0pUCk+50uq7DR2B39DEHuE8Ofslvs8l+6vQ4Ma7Rm0reRtaLi54j/AFaQO6T9gjWvXqPeqK7v2Zcj4yxl9suOYSp8eyX63R518bszK3bdb3ogfefDLaOlXSopBJSvSVE67drM9nPI7plnDdpyG73Nd0mSXZg+mLYQyp5CJbzbaihCUpSehCOwA+fevHG4Ux9NruVuuGQ5LdmbrPiTbkZshlSpgjJSlDLhS0nbRCE9QGienW9bBmmB4tbsMxljHrS5IchsvSHkGQpKl7efW8obSANBThA7eQG9nvUGuHHvL3IuR8P3nOVX2GldujwrOyyY7JU7PkPMoXMdAT7gQHk9CBpKukkis9Hyzkq5Xy14Ozm6o05OWXWzv3hFsjF2QzHg/SWiptSC2FbUEkpA2E7qbweA8IhWM2aO/eEQ3bOi1S0JkISZaW1hxl9wpQNvtqHurGtDsQRoVhck4afbvOGQrFdMhERu73K4Xq9Cc0JwckRVo8TZSASpXS3pKDpPmPWgg1/5Y5FveAt3qyZAmwSoGBNZFJLUFl0S5C31sqBDqVdKAGVqATo7WNkgaraqqrybgrEbzYoVmYuN9s8WNZE2Jz6vkNpMqGlQWlDvW2vZCgVdQ0SVK3sHVWpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQNd6UpQKg2Ycesz7uvJ8XuTmM5V0hJuEZsKblpHkiU12S+jXlvSk9ulQqcilBX2O8hPxLxHxfkK2t45fnleHEfSsrt9zV/wBHePko/wCiXpY9Aod6sHdY/IbJaMhtEi0Xy3RrjAkJ6XY8hsLQofgfUeYPmD3FV/8AQMz42PXaDPzPE0Hvb3Xeu6W9H+pWo/4ygeiFkODsApXlQWhSsNiGT2LLLSLpj9xamx+otrA2lbKx5tuIOlIWPVKgCKzNArg1zSgUrD5bk9hxO0m65Fc2LfECw2lTmypxZ8kIQNqWo+iUgk/ComnkHKLiC9jvFOTSoo/z1xej24r/AKLbq/E/tJTQWJXBNV65n2WupMSDxHlIuY1tMyTCZip+ZfS8vY/opUflXndwvMcxOuQsjjxrQo7XYLAVtNOj0S/JVp11OtgpSG0n1BoOZmYX/M71IsnGrkRmBDV4dxyWUwXo7bnqxGRsB90feVvoR5HqV7td/wDgu+sF+JlWd5nfuoadY+svoMZXy8OIlrt8lE1O7ZAhWu3sW+2w2IcOOgNssMNhDbaR5BKR2Ar0UEaxPAsMxR0vY7jNst8lQIXJbYBfWD59Tp2tX5k1JaUoFKpzj/Pckm+0zyBx5epTTtut8ONNtLSWUpLTZQ31+8BtWy6nfUTojtoVcdBFuWMOi59xxfMQlueEm5RS2hzW/DdBCm169QFpSdeuqrj2PszmXrAJOF5AlbOR4a99Vzml/a8NG0tK/IJKPn0b9avCtZs6lMcS+13bcynLTExrNbeYNwkEaaZko0EqV6D7LO1H0U4fQ0GzNK+WlocbS42oLQobCgdgivqgVx6muaGg139g/RwHMVOf5ScwmeLv7X80zrf59VbEVrZxS6eMfaqzHAZoDdrzI/XVmWfLxffW4gfD/OD/AGSfjWydBUfNGA5DlXLPFuRWluOq345cZL9xU470qQhfglJSPvb8NQ7epHpsi2/LtXNKCovbHbed9m3MEsfbDDCj/REhoq/ug1LeE3mH+HcMcja8E2GD0a9B4CO35eVZfN7FHyjDrzjcrQaucF6KpRG+nrQU9X5b3+Vag8EczcgtcdW/izAsIcvmV2svtOy5S+mLDa8VRSV9x3GynupI91OuonVUbdZvmOMYTZlXjK71EtMJJ0HH1d1n9VCRtS1fJIJqlnfa/wCKUOK6YmUORwrQkptyfDPz7uA/w3Xbhfs/TLzkTWac25AcxviRtm361Aid9hITodY/Z6Up7nYV51fcWPHjxURY7DTLDaQhDSEBKEpHbQA7AfKoKrxT2jeHMkebjxMziw5Dn+buDTkXX9dxIR+5VWuy6080h5lxDja0hSFoUCFAjYII8xqobmHFHHGWsONX/C7LKLn2nkxg09+TqOlY/I1Q8hrKfZcyeM+3Nn5BxPcn+h5lz33rQtR7KB+H4aCu4ICtEhYHtvXhu1ezte4534t0fjwWf6RdSs/3W1VZ3HFpesPH2O2KR/PW61xoi/xbaSj/AIVRPtbzoWWf4IrFAnNSbfkOTx323Ee8lxsdKesfLT9bKaGtDtQV/dsQyu1ZFcr7gF/tsL60dTIn2q6Q1OxXnwlKC6hbakraWUoSD9oEjet11/yt5GtBIyLjQ3BhCdrlY5dG5W/mGXwy5+Seo/jVi0oI1hecY1lxfZtE5Qnxe0u3SmlR5kU9uzjKwFp89b1o+hNSWoTythqMgs6rraUJiZZam1SLLcWx0utPJBIbJ+80s+6tB90hR7b0Rm8Ev7OU4VZclZQG0XSAzL8Pe/DK0BRT+IJI/KgzdKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKVgs7ya34jjUi+XBLrobKW2IzKep6U8o9LbLafvLWogAfPvoAmgj/KORXQSIWD4k8lvJ70lRTI6eoW2ICA7LUPlvpQD2UsgehqV4xZoWO4/AsduDv0SCwlhourK1qCR5qUfNR8yfUmo5xZjFwtbEzI8m8NzK72oPXFSFdTcZI34cVo/6NpJ181FSvvVNaBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKCD5dx8xcLwcnxm5O41lSUhJuEZsKblpHk3KZOkvI+BOlJ7dKhqvNYOQ34V4j4xyFbUY7e31+HDkoWV2+5q/wCjunyWf9EvS/h1DvVg14MhstoyG0SLRfLdFuMCQnpdjyGwtCh+B9fUHzBoPeDXlu9xg2i1yrpc5TUSFEaU8++6rpQ2hI2VE/DVVjcE5VxQwZkN6RlGEskBcKS+PrG2pJAAZdWR9IQN6DayF9wEqV9mujDYbPLb4yfJrxAuNmiST9Bx2G4osMOIPZcwLSlTjwOj4a0pSjt2UfeoMpxpbX8svKuT8jiLDslJRjkOQjRt0E+TnSfsvPaC1K8wkpRsaINlHzqi2crv1p9tGRi94u0sWO9Y4ldnhqc/QB9BBUoJ8grTb/fz7gfDV60ClK4oOa8V9Vck2WcbMI5uf0Zz6GJG/C8bpPR1679PVreu+t17aUFVezPybM5HwqT9fx24eU2aWuDeIqEdHQ4CelXSSekEAjX6yF+gq1a1ttYRh3t1y7ZailUTL7F9MnsJPZmQjrPX+J8In/amtkqDXLmdp7B/al475CYaUYN+Bx649AP21nTZV/bSf9jWxn4Vw4225rxG0L6TsdQ3o1zsAEkga86Dmo9yFhuO57i0nG8ngImwH9K1vS2lj7LiFDulQ2e4+JB2CRXTeuQcEsvWLvmePQFI+0iRcWkKHy0Vb38qrfJval4fsx8OJeZt/k70GLVCW4o/gpfQg/kqggUwcgezJOs6nsm/lRxnOuTcDwJo/wAbtwXsjoPwCUk9vdPSR0oJBrawHYB8q0t9oHkLM+WsVtVrtvC2cRbRFurVxdluQHVqeaQladJARobCyd7PlVq2b2s+KH1qj3033G5TY04zcLatRSfh+i6z+8ClF+1VfLvPGCcdPm1SpT14yBXut2i2o8Z/qPkF/dR6dierR7A1Wl35Q5D5wnrxzheFMsGO9RROyqY2W19Pqln4H4aPX5fzfnVqcN8K4ZxlDS7bIn06+OD/ABq7zAFyHVHfV0k/YSdnsnz7bKj3oKKzm18+8033Hckg8fW7B/qKX9Jtcq5SSmUg7SSlxJHUU7Sk6LQ8vgTuYScp9qPBQJmRYhjub2tvu+bIpaZIH7I0CfybV+VbIVU+b8xotvLVm40xSxOZJepDyFXYtO9DdsjHRLizo7UEnq6e3bQ3tQFB38Qc6YNyU99XW6W5bb8nfi2ienwpAKftdP3V679kkkAbIFWjVFe1tx1jdywO6cgsdNlyrH45nQ7tG/RuqU33S2sp7q2QEpJ7pURo62DDcC5d9o7MMQt15xriyzzoJYShcybLDSpjiey3EJLjeklQPYAgeWzQXrzblBwzifJsmbc6H4NucVGV8H1Doa/LrUmtb+GeCuRrXx/Ys4495Fdx+/XyCiXcYc1oOxn+tSltqPuqGw2tPZSFEEqII3oZLkSTzpzNZY3HVw4tcxCDJltKu10cmhxrwkKCtJGhsdQSrQKiSkeQ2a2ntcKPbrbFt8RsNR4rKGWUDyShIASPyAFBrvJyv2ocEaL+S4fj+bWxg7ffsrhRJKfXSdAn8mjVvcP8j49ydiaL/YFuICF+DKivDTsZ0AEoUPLyIII7EH8QJnoVrp7NrabX7RvNllZSG46p0aUhseQKvFUSPx66DYuvDf7Rbb9Zpdnu8NqbAmNKZkMOp2laD5g/+fmPSvdSg0Vv2F3rin2guOccvd2XIwWJfVS7DJeOgwXFN9bSlHyKVJb+R31diogX5mHtQ8RY9PVBZvEvIJSV9Km7NGL6QfktRShX9VRqLe283Hy6VgHFsJBcvN4vqJPuD3mYyULbWs/AfpCr/Zq+FXhgWBYjgtrRb8WsEG2thAS4tpoeK781uH3ln+kTQU6r2qLc+eu18Wcgy2T9lf1ckb/sqVUz4g5kTyHf5Nn/AJCZZYHGIxkePcofhsq0oJ6Or0UerYHqAfhVrAADQAH4Vx6+dBz6Vrxg2e3fCuRch4dt2HTMlt2NbmNSYD7aJLUV/T6W/BcUA4W/GCNpWCQBpNbD1rrw8TdfbL5cu8cdUaLDhwVr+DgbaTr97K/3UFt4ryPiORXH6pjXFcG8JSCu13NhcOYntv8AmnQlSgNeadj51L6wuXYrjuW2z6uyOzxLlHB2gPI2ptX6yFD3kK/aSQR8ahLv8suNf0niXHM8OR9pKv0t2tqfiD5y2h8D+lA8uvWqC0KGsfjl7tGR2aPebFcY9xt8lPUzIYWFJUPh8iPIg9wQQdGshQKUpQKUpQKUpQKUpQfLi0NtqccUEoSCpSidAAeZqscRbXyNl7Weyk9WM2ta28YYWO0lf2XLgofMbQ1vyT1K0OsV9cgyH87yhfGNqdcbtjKEPZVMaUUlDChtENKh5LeH2v1W9/rirJiMMRIrMWMyhlhlCW2m20hKUJA0AAOwAA8qDtpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApQ1Asp5CAu7+K4RCRkeUJHS40hREW3k9uuW6OzYHc+GNuK1oJ77oPHnyVZPyjjmDvr6bTFjryC4tD/AJ0WXW0R2T+x4ivEUPUtJHqayOYcesXC7KyfGJ68ayoJCfrCMjaJSR5Nymvsvo/H3h91Qr0YBhYx16VervcHL3k9ySkXC5up6dpBJSyyjyaZSSdIHme5JPephQauc+Rb9lTFnau8JvFOTcfkmVj09tfVb7sQQVNMPK7JWrpSoNOgKBAHcKJq0+AuXbVybYlR5CRa8rtw8K72h73HWnE+6paUnuUE/mk9j387ByCzWrILPIs97t8a4QJKeh6PIbC0LH4H1B7g+h71q7zlwtdsUloz7ELzIK7YptbMpT6U3GH06SlBWohMtnRCOhwhwDpSFLSPDNG2NK1qncp8v8iSI2N8V4/DgqTGb+tckmf5NHeKR4jbaVAlJSrY0tJc+KE62fS17Nt9vmpGc82Zrd5BG1IhvmO02r1CUqKxrfwCfwqC5OS8/wAV46x1V9yu5ohReroaQB1Ovr1voQgd1H+A8yQO9UinlLm7lRPh8U4MMXsr3ZN/v2upSfRbaDsf2Uuj5iq/ufHUbjP2l8Fh5nNumUYXPUtm1vXl/wAcRpRGulSfs/znhHyAIO+/Sa3VHYfKgqfgzhmLx/PnZRfL5LyfMrojpm3WUT2T2JbbBJITsDuTs9I+yO1WzSqi9qvP7rg/HTTGNH/1jv01u120p7rbW5vbiR6kAaHwUpJ9NUHh9o/lS6Y85acC48cizM7yGQI0VHUlf0FB1t5ae+j37dQ1oKUdhOjG4XsrW+8spmck8gZZkt0cCVPFEzoYB13SAsLURvyOx+AqZ8H8F4txyhi8voN5y5xClTLzJWpaytf2w2FHSR5jq11EE7PerXdlRmXmWXpDTbr5KWUKWApwgbISPXQ79qCn7L7MHCds6VfyPExxP35c59zf4p6+n+FWNjWG4jjGjjuMWa0q6ekrhwm2lEfNSQCfzrP1jr1erPZGQ/eLrAtzJ8nJclDKf3qIoMgPLtXhutltF2CRdbVAnhH2RJjod6fw6gahV45x4htXaXyHj6//AHaUJH/hdVRy4+1DwhDbUoZmZSx5Nx7dJUT+ZbA/eaC447LEZhDEdptlltIShttISlIHoAOwFdlau5H7YVlSqMziWAZDeHZjoYiKl9MVD7hIADfSHCvzHbQPcVYnEt554vWVCTnmKY3jmOeAshhp4uS1OHXT3StQ7d97CaosTPL3/JrB77kfQHPqu2yJoQfJXhNqXr8+mqf9ivFhG41cz+6OGZkWXSXZ02Y4PfKPEUEo38CQpZ8u69egq2OTrZ9c8cZNaf8A87aJUf8AttKT/wAarj2JbmLl7OGOJJ2uGqTFX/VfWU/3VJqCG855RdeYs4VwXgRWmAw+Dld21+jjobX3ZB9SFDuPVQCfILrYvHbTBsFht9jtjXhQrfGbjR0b30oQkJSN+vYedfVts9ptkiZIttrhQnZrxfluR2EtqkOHzWspA6lfM7Ne6gUpWDzbL8awqyuXnKbzFtcFHbxHld1H9VKR7y1dj2SCe1BnK1tvLyuNvbSi3SWCmy8gwEww791uY30JSPxPQ2P9r8q4e525G5Ddci8KcdSH4W+kX29Dwo4+JSnYBI/pKPxTUP5g4Q5ju+Czs0yfkV6/ZHaSJsK0W+P0x0FKh1Fs+774R1EaRs9OtndBuHSoJwjyXYeUMHiXy0yUfS0IS3cYZP6SK/r3kqHnokEpV6j57AndB5HbZb3rkxc3oMV2dHSpDElbKS60lX2glZG0g+oB7166Vh8xyexYhYJF+yS5sW23Rxtx509t+gAHdSj6JAJPoKDMUrXBPP2f508pvhviiddoIUQLteF/R4y9eehtKf8A5m/kKsLh6680XC5Tm+T8Vxyzw0MhUR22SCta3Orukp8RfbXfex6ee+wTPPb5/JnB77kfQlz6rt0iYEHyUW21L1+fTqqj9inHnInFLmZ3F1Um95dNduU6Qv7Sh4ikoB/vL/FZrOe1/d02b2dMteK+lcmMiGgeqi64hBH9lSj+ANSfgy1GycN4da1I8NxiyxfFT8HC0kr/ALxNBM6HuNGlKCss6xOXjDlxz7j1Bi3VsGVc7Q32i3lCRtYUjyRIIB6XUjZOgrqB7T7HbvBv9gt98trviwrhGbkx1/rIWkKSf3GvcRsaNVwnBsqxVTyeOcmgw7WpxTqLJd4JfisqWoqUGXG1IcaQSSek9aQSdAUFkUqvoGdXqz3iDZuRLBHszlwcDEK6wZZkW+Q8fJoqUlK2Vq+6ladK7gKJ7VYNApSlArg+dc0oFRHk/KpOPWuNb7Iy1Mye8OmLZoiz2W7ranV67hptO1rPwAHmoVnsjvVtx6wzb5eJTcSBCZU8+6s9kpA3+Z9AB3J7CoXxfZblc7tJ5HymIuNebmz4MCE552yBvqQz/wBavstw/rdKfJFBIeO8UjYfjaLY3Icmy3XFSbhOdH6SbKWduPL+ZPkPRISPICpHSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlArg1zSgVHM7zO0YhEjqnCRLnzXPCt9tho8SVNc/VbRvvrzKiQlI7kiuOQ8sj4hYPppiu3C4SXkxbbb2SA7Nkr+w0nfl5ElR7JSFE+VYvjrDJNtlPZZlkhq55jcWwmVKSP0URrexFjA/YaSfzWfeV30AGMGN53mv6TNrqcbs6+/1DZJB8ZxP6siYNKPqClkJH7aqnONWGzY1Z2bRYbZFtsFke4xHbCE79Sdeaj6k7J9TXkxLL8aytdzRjt3j3BVrmLhTUt7BZeT5pIIGx8xsHR0Tqs7QKUpQKjvJOHWrPcLuOJ3p2W1BuCUJdXFcCHR0uJWOkkEeaR5g9tipFSgrabxJaIMeFJwedIxa+2+K3Fjz2P0gkNoGktykK7Pp18dKH3VCu7HuQHoF4j4zyFbW8evUhQbhym1lduuSv8AUOn7Kyf805pfw6vOrDqkfaJ5ZxCw2uRhSbKxmuT3EBhjH22vHBUo+74wGyn0ISPfPbWh7wCNe2/Kj3604zxpaYwnZbe7s0/bkhejFSjaS6T6A7Ke/bXWfu16P8F3tH21tKrRzvHlOAa6Z1sSU/3kuf7q83HWB5ngkq28jXjE4uRXX6v+jTIbD6nbha2fhHWs6f0j3OhRLgHupdUn3avrDsosGW2kXPH7i3MY6ihwAFLjKx5tuIVpTax6pUAR8KCjwr2vLCOnwcAyr9vam1f72R/CsBd8Y9oPkTkXA7lm2GY5ZoGN3tmet6HOSSpAcQpYI8VZJ0jtoDue/wAtqaUHHpVc88cT2vlOwRGHZ0i03q2OF603NhR6orhKer3QR1A9CfgRoEEVY9KDXFPHXtPz2E2u5c02eHA+wqTDgAySn478JB3+Cx+Ne+weyjx0h83DMZl8zK6O+9Ik3Cc4gOK+OkEK/tKVV/0oK6s/B3ENq/yTjzH1/wDvMUSP/F6qz0XBsCtf+MxsPxuCGQVFxq2stdAHmdhI0Kk9dE+JGnwX4MtpL0aQ0pp1tQ2FoUNEH5EGg1p4mQeavaBunKstKncVxZZt+ONKR7rrw83vLv5lfxBW3+pWztYjD8aseIY/Gx/HLc1brZG6vBYbJIT1EqJ2SSSSSSSfWsvQCNgj41o97KfONr4wwFzHsvx+8t2hV0e8K8xWfFjpcIR1NL8tFI0r3So+8Pdrd4q6QpSjoAbrXX2DojEvgy6GUw1IjTr/ACllt1AUlaShpJBB7EdjQW9hnJ3H2YNoVjeYWeetf2WEyAh782laWPzFS/dVBl/s2cN5K4t97EWbbIWdl22OqjAfghJ6P7tTHirj+wca4r/JvHFzlwvHW/uW/wCKvqUADo6AA7DsAP3k0Hg585DZ4v4xuWWqiolyWihmHHWohLj6zpIJH3R3UfiEkDRNVjgPCN8zW/ReQOdrki+XDoDkKwpSRDgpVo9Kk+Sj5bSBrY95S659uM/WlgwLDme8m95XGQhPxSkKQf4uorYkDtqg64zDEaO1GjMtssNJCG220hKUJA0AAOwAHpVI55afaMyfOrpGxnIbLhWLRSlEJ8ttyX5oI2VkFKinR2CD0a7a6vOrzpQaTZFxvyxwPcJvNDWU2a7pYebN3jR2fowmNuLCFBaEpCe6lJ7jvs9XmO9i23OPaX5Dhs3LDsJx3EbNMQlyNLu8guuqQobSsDz0QQe7Xr2Jqa+2PEkzPZrzBmKnqWlmO6ofsIktLWfySlRqYcMXCHdOJcSmwFdUddmidJ+BDSQUn5ggg/hVFPRuBOTch8S557zjkLV1dWT4FjeW3FaT6BI2gfuQn8699o9mK0v3mHPzzO8qzdiCrrjQrnKUpgH9oEqJHyBAPrsbFbA0qDpiR48SM3FiMNR2GkhDbTSAlCEgaAAHYAAa1XdXClBKSpRASBsk+la25vzTmPIN8m4XwFaxPUwfCmZM8nUWOe+/DJHST8FEHeiUpUNKoMF7Wlwv3KXINs4dwOOxcnrShd3vCXF6Z60p/RtrUPLsrR766nUA61sWz7P3Lf8AhDaulkvlmVj+X2NYaulsVsBPfXW3vv07Gtd9du5BBMM9gqFZnuKJuSNtvu5LNub7V8mSHS4688hXUkEn06HEn4kqUd96wOYZTZeOPbXmZFlK3rLaLnjiIyZYjrU3Lc235lIPl0aJ9Ogb7Gg2oqjomb5Xj3tZSMEyC4CZj2SW0TLEktpSYrjaT1o2Bs78N3e/2PiatvGsksGSwRNx69W67Ru23IclDoSSN6PSTo/I1rd7VcrIU+0Rxe1g1qj3XKYseXJYivrCW3E+nUSpOgAh0+Y8qsG09K11VlHtbMf4w7xrg8psf5hiX0ufvVI1U44R5ZlZ7Pulgv2HXfFcjtKULmRJTZLRSrsFIWQPM7OiPLuCobIgnOb4/DynEbrj09CFx58VbJ6k76FEe6sfBSVaUD5ggEVjOHL1IyPirF75McLkyZa465Kj957oAcP9oKqVqOu/oKr72bwRwVh5P+ctqHR+CiVD+BoLCpSlAoSAN7pVe8o3m5XC4xeOsUlrjXu7Ml2bNb87XA30uP8A/WKO0Nj9YlXkg0GO78n5529/CcYmd/1Ltc2z/eZYP5Kd+Ph1adY/G7LbMcsEKxWeKiLb4LKWWGk+SUj/AHn1JPckkmshQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUrrfdbZZW886hppCSpa1q0lIHckk+QFBXlvZ+u+f7y/cASnGrRERa2z9lCpZeLz39IhlLYPoEqH3jVjDdVdht0j5bzXNynG/ElY/HsP1Y/cgnUeXITI60JZV/nEoSXdrTtO16BNWlQaw8lsXPgTmt7lW0wZEvB8nUGsljR07VFfJJD4Hl3USoE9iVOJOupJqxLp7R3C9vtiJy84iSA4jqQzHaccePyKAnaT8laq1ZcePLjORpTDUhh1JQ406gKStJGiCD2II9KiFr4o4ytdwM+BgONx5RV1BxFua2k/s9vd/LVBVKfag+uVFWDcSZ1krPo83E6UH57QHO3zOq+v8PvJ5+x7N2YH+k+4P8A/XrYfp1oDsB8KbHxNBruPaWuljksu8i8O5XiNodcDRuKwp9tCj5bBbR/Ak/AGr+tNwg3a2RrpbJbMyFKaS6w+0oKQ4hQ2FAjzGq+L9Z7ZfrNKs94hMzoEtstPsPJ2laT/wD9sHzB0RWsKRl/suX5em5+S8SzZO+3vyLQpZ/3bPySr9lR7hZPtWcgXjDsIg2bE9nLMnmptlqCfttlWgtxPzHUlI+BWk+lZPg3hvHOM7amQ22LlkklANxvEgdTzyz3UEk/ZTvfbzP3iTVY8YPL5z9oeRyepCv5G4eDCsSXEH/GJBHd3R/pdfoR+h9Qa2eoFQjMePY9zupyXGrk9jOVJQE/WUVAUiSkeTclo+6+j8dKH3VCpvSgr2wcgyYF1j41yJbW8evT6/CiSm1FduuSv9Q6fsrP+ic0v4dXnVgg/Go5yRLw6HiM3+XT1tRY3E9D6JyQpDhPkkJOypfbsEgq2O3eqhtsvk6245cJmEQcgfxYEfV7V+jJeukVrvtyM2t0OPIA30tPlLn2NFQ9yg2CqLZTyJg+Muli9ZRbI0oHpEQPBySo/BLKNuKPyCTUIw/EMP5AtX1pcs1yLNWlKKZLEq5ORWmXR9ptcRnw0tqHqhaSRurExjEMWxdrwscxy02hJASr6HEQ0VgfrFIBP50ET/llnOQ7RhmBPQ457JuWTOGE3+KYyQp9Q1+sG6+xx7fb7pzO88u9xQTtVttG7XC0fNJ8NReWP6TuvlVietc0Fef4EuKejp/kNaur/TdKvF/HxN9e/nuuBxTDt3SvE8vzDGygfo2WLsuXHB/6mV4qdfIAVYlKCug1zJYwA3MxXM46B3D7blrlq/rJ8VpR/qoFfX+ETIILaU37ijMIzp81W/6LPa/Itu9f70CrDpQVtO5Ls82E/CmYTyGWZDamnUfyYme8lQ0RtCe3Y+hrC8fZLi2C4nFxjGOP+RUW6KVqabVjknqJWoqUSpYGyST/ALvIVcf76fvoK7b5Nlu/5PxbyI7/AErfHa/8R9NfTnI9zb957ifkJCfiI0Jz+CJJP8KsKuNfOg1a5Gvdwyn2iMAv90wrN7ZiWMsvS33pGPSXCiUreuzKV9ttsnf41fuIcg4ZlkpcOw5FClTWxtcMqLUlA+JZWAsD5kVKKj+Y4ZjGXx22chs0aapruw+QUPsHe9tupIW2fmkigkNKrMweRMFHiWyc/nlhR3VBmqSi7MJH+if7IkevuuBKj2HWTUuwrLbHl9sXPssoueE4WpMd1BbkRHR9pp5tWlNrHwI+Y2O9BU3tT8gSmYTfEuGRU3bMcraVD+jDuIsZxJC3F+g2nq1vsAFKOgBuyuHsPGBcZ2LERLMxVtjdDj2tBbilFayB6J6lHQ+Gq8mJ8XYxjnIV/wA9jfTZl+vi9vPzHg54CO36NrsClHZPbZ7JA3oaqcUClKq32huWGeNLDFi2uIbrld4d+j2e2oSVlxwkDrUB3KQSkaHdRIA9SAwfti52jGeK5mN218uZJkqRb7fEZ955aXFBLigkd9dJUkH9ZQAqecMYdFwLjKxYuyw029GiIMxTYGnZKkgurJ9dq3+Wh5Cq94O4Xk2q8Dkfkucchz2Z75W777Vv39xseXUB26h7qfJPbuq9KDXD2XFDGeauXePHD9HQ3dRdYEU+jTpV1EfIJUwP3VfuQWKzZDb1W++2mBdIa/tMTI6XUE/HSgRv51V/N/CzmZX6Fm+HX93Fc3t6Ohm4NA9D6BvSHQPPzI6u/ukghQ0BDGebOTeMliDzVx/Kfgo90ZDY0hxlY/WWn7IJ/FB/YqjN5J7LHHsid9Z4jOvmFXMd0PWqYoJSr49KtkfglSRX3xFwhkuMcsuZxmmduZi9FtxgWt+S2oPtpUoklRKj5ArA7nfWryqfcf8ALfHOdJQMayu3SpC/KK454Mj/ALJelH8gRWdy3LcZxKCZ2TX63WhgDYVKkJQV/JIJ2o/IAmoM5XA7VF+NM/xbkaxyL1iNwXOgx5a4i3VMLa/SJCVHQWAdaUk7161KaDG5M+5Fxu5ymjpxmG84n8QgkfxqpOKM8nf4N8aseE4Rcsl+qrNAjTZSJLEWK079FbWW0rcUCtYCkkhKSBsAnfasp7WuXHD+Cr/IZVqZc2/qqIB5qcfBSdfMI8RQ/o19+yxgF4414mjY9fn47s9ySuWtLJJDQWlOkEkDah06Ou3w350EywTMrXlseWmK1KgXK3uhm42ya2G5UNwjYC07I0od0rSSlQ7gnvUkqB8lYvcnJ8XN8OQ2jKrW2UBoq6EXONva4jp+B80KP2F6PYFVZ/E8rtGSYmzksN/wYSm1Kf8ApP6NUZSNhxDoP2FIIUFA+RB/Gg6uRcri4djDt1dYcmSnFpjW+C0f0s2Uvs2yj5qPr6AEnsDXh4wxaVj1slXC9vtzMmvTol3iUge6XNaSyj1DTSfcQPgCfNRrA4DHez3KRyXc2nEWqOFs4rFdSUlLKuy5qknuFujsjy6W9eqzVnUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUGDznJ4OI42/ep7bzyUKQ0zHYSFOyHnFBDbTadjalKUAPx35A1ArHjcjkl9dz5AvFuuEOLIUgYtbJSXYUR1PmiWtJ3JdTsApVpAO/cPmcrmTSbzzThdkfO4luhTr74RG0uPtlmO0SP2fpLih8CB+UBz7gO6WnJJeecK5G7i2QPqU9Lt61kwpqieojp79OzvsQpOz2CfOgv+OyzHYbYjtIaabSEIQhISlKQNAADyAHpX3WuNo9pGdiU1uxc4YTc8UuH2U3GMyX4T+vNQ6SSB/QLn5VYVm584cup1G5Dsjf/AL04qN/4oTQWZSsRYcoxq/8AV9RZDabr0javoUxt/Q+J6Cay9BXHtLZi7gvCmR36JILE4Rvo0JYOlJedIbSpPzT1Ff8AVrLcJs3uPxLi6MkuEm4XddtZdlvyVFThWtPXpRPclPV07PnqqM5ivI555QtHE+It/TMdsVxROya5+bKSjafBSfU6K0/NR+CCa2jSOlIHwGqDmqW9sPNRjHEk2ywFpdvuTD6rt8VPvOLDmkuKSnzPuEpBHkpSa+ObuX79Z8wi8Z8Z2JF+zWaz4qy6f0EBs+S3O47679yAAUk72Aejing24Q8xb5F5SyReWZegbjDWosE/6sEDZGzrskDfYb70FgcJYWxx9xfY8UbQgPRIyTLUnuFyF+86rfqOsq18tD0qZ0rD5jktnxOxu3i9ygxHQoIQlKSpx9xXZLTaB3WtR7BIBJoMwaru8ciSLrc3sf42trWSXNpRblT1uFFst6v9a8nfiLH+ib2r49PnXiRj+VcjJEnODKsGOOd2sbiP9D8hHoZryDvuPNlshI8lKV5VY1ntlus9tYtlpgxoEKOnoZjx2g222n4JSOwFBEcV47iwru3k2UXB3KMoA924S0BLcUH7kVke6wn5jaz36lGpzSlBCMy49jXO6KyTG7i7jOVBIT9ZxUBSZCR5NyWj7ryPx0ofdUmvJYuQJVtusfG+Rrc3YLw+vw4k1pRXbbkr4Mun7Dh/0TmlfDq86lGYZVjmIWpV1ya8wrTDB0HZLoT1H9VI81K+Q2flVR33mCJn1rlWTC+Jch5AtspJbcelR0wra+n5Ovefx7pGuxoL2B3WJyvJbBilocu+R3eFaoLf2npLoQCf1RvupR12SNk+gqh41q59sGDPG2E2uN4u029D7d3uFtaH+gU4EokI0deEpXUOkdKz9ms1xNxnx9k6ms0vGRT+R7w0tSFSL04VCG4D3b+iHsyodvcUNg9xrdB7T7R+FSFFdmx7N75F+5Lt9gdWysfFJV0kj8qI9onHFqCWsF5IdcPkhGOOEn8Peq5kpSlISlIAHkAOwrmgppXMuYXFwIxvgnPJO/W7Iato/etSqPcqcpQCF3f2f76hj1VAvUWasf1Uf+dXJ3r4edbYZW864htpCSpa1qASkAbJJPkKCnv+UbhcB0N5bj+a4f8AtXmxOtp/e319vnUwxflnjXJun6kziwyVq+y0ZiW3T/s16V/Co9f/AGhuHrTMcgPZhHnSEdi3b4z0wH+s0hSf41XOT5/7NOU9ZuWFPXOQv1Zxd1D6v66UJV/eoNmwQQCnuDXNaXrlcN2NYfs1w5o4vjKICZDSJKIe/TqSrxCofKphj3JueWGc4m05dZuWLbHQFvQFxTbL4lr9dpogB9IHqASflVwbQUrB4FllkzfE4GT49K+kW+a31IKhpaCDpSFD0Ukggj4j186zlQKgPI+IzfphzjCm24+XwmxtO+hu6sp7mK/6EEfYWe6FaIOtgz6uNfGgxOGZDAyrFLZkVtK/otwjpeQFjSkEjuhQ9FJO0kehBrL1AODApGM3uOnswxlN5ajp9EoE573R8geoVP6Dj1rW3jOGM79r3P8AK7rp5OGpYtdrZPcMlfWCsfP3Hv8AtDV58i5bacGwy55TenQiJAZLhTv3nF+SG0/tKUQkfM1qvwnwZmec47Kz+9cj37F3MskruEuBa0FlUhKlKUha1BYGj1KUlJSQAQfXsG46lJSnqUQkfOuEqSobSoEfKteUeyHxo9pV1vOXXV0/aXIuKO/7mxXRP9krieCj6RGveS2R0fYfbuaE6P4qRQbHVwtCHEFDiErSRohQ2DWrVvs/MuB3JpnCeVY2a2oOfpIt+iuq6B8A6Oon8lpHyq7I+ZXpUdsvWeG08UDxAJKlJCtd9e75b3QYHPfZ24lzFxUiZi7NtmK85NrV9FV+aU+4T8ykmsJjHsqcQWScJki13G+OJ+wm5zC4hP8AVQEhX4KBFTs5Xff/AOH24fi8v/yr4/lVkPpEtf8AbcpomNqt1vtNvat9rgRYENkaajxmUtNoHwCUgAflXrqA/wAp8l3/AJPaR+Th/wDqrj+U+Sf/AMpT/snD/wDVQVn7YfhyMx4fts47tUnK2vpiFfYVpbSRv+qpY/M1sUAPOqT5QsKuRbTCtmQuMJahTW5rDkZCm3EOIBA0rqPYhRBH/EA1K1X/ACLyTPiAa7f4tv8A+qgsKqCu9stmR823rALZePCsFyU1c8khpPQJEhpIDkVv4+IlUZT2vJKQN7dOrLXLzCdgtxVYn7e7f1L8GI7JT0MtdXSOtQG99AUVa+9069d1Dr7jFv4+kcYv24reXEyBUKbJdO3ZSpzLqXXnFeq1PeEon8vQUFwtNpbQlDaUoQkAJSkaAA8gBX1SlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlBXHKi1Y/mOG5yVFMGHKdtFzI7dEeaUJS4o/qpfbY38lE+lWMO9Vj7T8iUOGrrarZFTNu15ej2y3ResIL77rqQACewISFK2dAdJ2R51BhyD7UA7f4ELP/wDGGf8A71BsBcIUK4RVxZ8SPLjuDS2n2wtCh8CCNGoTeOGOJ7tszOPcb6j95mAhk/vQAarU5b7WUokM8V4jbh+tJuKHf+5I/wCFT/heBzCw5cpvKl9sMtElLZhQrYwR9FPfr6l9KSd9uxKvLsR6hEMl9lPiycEycdj3PFbk17zMq2znCUr9Dpwq/u9P41XOTY/zXY8lhcSR+cotyXkUdz6OmfHcTOQwO7i/FCF9+lKx3d2ek9PetvRWuPGZ/lz7ZGd5U7t2FiMNFlhdR/mnSSlev6yZH9qqLc4f45x7jHDY+O2COO2ly5SgPFlO67rWf9w8gOwqS3+6wrHY596uTvgwoEZyTIc1vpbQkqUdevYGvdWsnLuR5fzTmd34Y4+ZRBsdudSzlF7f+6Oru0gfikjXmopI91IJMGS9ka33HKMgzPmy8xFRlZVM8K1tuHa0RGiUj8R7qE/7LfkRWxNYvEbFAxjF7XjtsQUQrbEbishXdRShISCT6k62T6mvdMkR4cR6XKfbYjsNqcddcUEpQlI2VEnsAAN7oMfl2RWrFcel369SPAhRU7UQOpS1E6ShCR3UtSiEhI7kkCojg+N3W+X1vP8AOmAi6dJ+p7Qo9TdmZUP3KkKH23PT7CdAHfixCNK5HySJnV4YdaxuAouYzb30dJeUe31g6k+pG/CB7pSerzV2tGgUpUG5d5FiYDAgNtWqXfb9d3zGtNoifzstwDajv7qEggqV31sUE5qtuWeWrThzyMftEdeR5pN9y32OGet1SyOynSP5pseZKtdvLyJEZGL8557o5Zl8PArQ79u2Y6nxJpT+quUr7Cvm3sfKp7xrxjhnHkVxvGrUlqS//lM59ZdlSD6lbiu52e+hofAUEO4+4dTJuaM35XdZyvMXfeCH09cK2JPkzHaPu6T+sQe/caOybiSABoAAVzSgVCMx49iXO6nJceuDuN5UlISm5xUAh9I8m5DR919H9L3h91Sam9KCvbJn8q2XSPjfI9vasN3fUG4k5pZXbbir4Muq7ocPf9E5pXwK/OpA9mFpQ6UtIlyGx5utNbR+WyCfyBpyK227jDrbzTbrSn2etK0BQH6RJB0fUEDv6edREAAaHlQezO+Z8DxBlhuZcnZ90lj/ABS029kvzXzvQAbH2Tvf2+nyNQtvDc45lmM3Dk6O/jGGtkLjYrHknx5nqFTHE67eX6Ma169JGzOMDhQxlsiaIjCpX0ToL5bT4iU9XYBWt6PfY36Cp1NlxIUZUmbJZjMI+046sISn8SewoPFjmP2LHLem34/Z4FqiJAAZiR0tJ7epCQNn5msnXitd2td1aU7a7jDnNoPSpcZ9LgB+BKSa9tBWES2jO+WLxNvXRJseIS2odtgKJ8Nc4sNvOSnEHspSUvIQjewnS1AbIImOaYhYMvgIiX2Cl/wVeJGkIUW5EVwdw406nSm1ggd0kfPYqLZna7zieVv8g4tAfujEttDeRWZgbdlIQNIksA+b7aexR/nEDQ0oJ3McUyOx5VZWbxj9yYnwnfJxs90qHmlST3SoeRSQCD2IoKiwe3y+BVXOBfXnbnh12uzs5N9AAVb3XukdEpsdktkp/nk+7s+8EbFXk2tDiEuNqStCgClQOwQfWuuXHjy4rsWUw0+w8gtutOICkLSRopUD2II7EGqrkQMo4tjqbxdyBfcWGzHs9wmmPLgjf83GeIUlxsb7NrAKQNBZHaqLZrEZpkEDFMVuWRXNfREgR1PL15qIHuoT8VKOkgepIFRqNndxnQGXWMdcgvLRtxMx5J8I/D3Cer94qO5QpV8XGVkM9t1EV9MmMwgeGhDifsr1vuoHuCfsnuNHvUEs4cs83HONLPAvKwm5LbXMnBXYpkSHFPuj56W4oflUgl36yxR+nukRJ+AcCj+4d6pO+5bhFpeP1zf4KJI7dEuZtX7lmsazyjhalFq0yRPkerMGOp9zfoOlpKlbPpsCgxvKUG/ct8pW+HfoUuLxpZX/ABkx2lAu3Z1PYKUAfcQfIdRCgknsFKITdC8sntspZttmjRGkjSQ+55D+ij/zqEYdeLrll7yHH4lvFru9jTFU/GuHunUhvxEe8jq128+3Y1n8kwzLI+Juy7dPbul8YeaeRDTqOy+0FpLrIUdkKUjrCVkgb6SQBug7pt4vD3+W3wx0H7sZKWv49z/GoXkOaYPYpurvf7cmQe3+Nyklf981JbbnHE6XkW+/x2cZuC+64eTxVRVg/Jb221/IoWoH0qZXfBMDyS1GPcMVsE+G+37ijCaV7qh9pCgNjt3BBoI7j1ruN+gMXG3y7WiA+Opp9l9MlLifiko2k/vrMv4Il6EtBvtxblKTpLzZQlKT6Hp1qqYvfEGf8Q3CRkvBV1cl2pS/Fl4pcHC424PXwiT3P4kL7faV9mp7xHz5h2bsPQLq8MXySHsTrTc1eCttQ8+gr11AfkoeoFBV2S3/AD3iXJerlC2P5Bhz7nQ1frL1trj78vGbKiB+Hb5KV5VceGzON8vt7c3G8qauTa09XSzcD4iPkpB0pB+SgDWeTnXHd5mpx9OW4xcZMwlpMFNwYeW9saKfDCiTv4aqBZR7L/DV+mLlnGXLW64drFulLZQT8m9lCf6oFBl8vvvEWIAnJ8rhxFjsWXLmtbv/AGaCV/wrG49n3AN/dLVuzGzlY+7JuLsYn8A6pO/yrsxL2b+GcXe+kNYjGuL3691cMoD+os9H93dZa98G8NZEwlcjALB4ahtK4DX0XY+IUwU7oJFDxXD5rCJMSMzJZX3S41KWtCvwIVo16v5HYwP/AN0Mf2lf+dUzL9krj9l5UnGr/l2Nv/cMK5e6n+0kq/vV0K9mGVLUGLxzNyDPgn7bH04jY+HvFQ/hQSLl7m7jzh61SrbAUxcb91Et2eG5tQc13LqhsNjQG9+98Ae+vi75eM74e4+yr6EIT13yazOBgOdYbUmcgrAVob7Nr9KymI+z/wAaYpYblbbNZQZVwgvQ3bhLV48nocQpCiFHsnso76QnfrVLezxfFz7bg/Et4BZveKZjKMpjXfwWI8p1Kj/tldP9SqNwE+v41z6UHlug8qgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgriUDknPbEVZ3b8QtqZnR+tOmeI2g/1GW3P+2qx6reFNh2P2gb9FmyGmDfbDAkRC6sIDi47shtxA35qAcaOh6GrH2fhQc1VOUc+8fYpyNLwfKnblY5LCG1Imy4h+iSOtIUOhaSTob0VFIAII32q1qxOT4zj2UW82/I7Jb7tGO9Ny46XQknttPUDo/Md6Bj2R49f2S/Yb9bLq0NErhykPAb+JSTVF+wYkTuOsmyiR79wvOSyXZDh8zpKCB+9az+dZHIPZP4iuEoSrbEvOPPDuFWy4KHf4jxQvX5aFYD2SW3uPuTOQOF5rzjiYUkXa2uOfadYWEpKj8+ksb169VBsufMVrt7N24vtFc3QIg8SEblHkLX+o8svFSfzJV/ZrYk+lVpw1xrKwfKs+v866MzpGU3lU5AabKfBZ6lqQg781DxFDt27D40FmVW/LKVZJkGO8cIUTFurjk+9dJ84EcpKmj66ddW0g/s9dWR6VXWL/8ApPnnNJzg/wD2TbLba2T8OvxZDn5nxGv7IoLEQhKEhKQEpA0ABoAVzSlB8vOtssreecQ222kqWtZ0lIHckk+QqjuJC7ydy9cuYHoy28dgRFWfFvFTpT6Qs+PLA9Ao7QD6gkHRBqc+0HJkRODs3fjb8QWKWAR6AtKBP5Ak17eHI0aFxJiEaGhKWEWSH0dPkf0KDv8APz/OgltKUoOBXNKUCvlxaG21OOKCUJBUpROgAPWvqqU5yk3jNuQLNwtaZz1shXCCu7ZFLYV0vfV6XPD8Fs+niL90n0+Y2CGEgX+9c+5dc4uL5IbFx/YJiWZEmCsfTbu8n3ux/wA2x/3h8d6RKpgkRnbl4UhKmYrziB1jaiE1HrJb7dxL7RUO02qIiDi+aWTw2mEdkMzICP8Aiz+alGs6gOTIjSeo+JcnwDrz2tf/AJVaPqBLMV3bVxlW+aRpaF+6Vfik9qra/cN2Kdenb8823fZji+ot3x+RLa7+Z14qVbP9LXyrZ6XBiS2wiVFjyBrWnWwr/fWCm4daXFFURK4DhO9sK90/1T2qChY/HWDLdakHFrrx1dm/5u8YvcllKf6QOvP4BCv6VZ6Pe+ZcLSH4uSYzyfaE9/AkrRbLoE/I/wA2dfte8fhViyMUvjIPgyYU4Dy6wWlfw2KjeYPPYtj8q/5Pa0RbZDCS/I60upQCoJB0Nq1tQ9PWqJLhXKdgyPEnb69GuNmfjhYk264Ry3JQtA2UpR/nN+hTvfl2OwIfIZw3KFLyq2Q8txC/yj/jDlsWIsl3X2fGCVLju/1+oj5eVd97kfUFqZu060qjQX3mWUydI8NJdUEoUpSSQhJUpI61aSNjZFerMY+QY9jEvIHrchyLCCXZTTDniPJZ6h4i0pAAV0IKlkb7hJ1UHRZZWaxluCZmlwlxz2QmVGieIB81NtJG/nXDMmI9d49uQ+qddpfV4XiuguO9IBVpR1sAEb15bFSZdvxG1YuvK77eG5VqRHEkyi4Po5bIBSUhH297Gu52SAN7FQrO75ccmt1uewbjPMk3ey3Bmda5T8JmAwrR6XG1eO6hfhuNKcQR0794HXagnluw+W9o3Wf4Q/0Mb/io/wDAVHedmYOLcR376ltgN3uDBt1t8FHiyXpL/wCjSEfe6tFSux7dJPpVrD4618qr/l+DdGbhjWaW63O3hrGZT0mVbGT+mdacZU0p1kHsp1sKJCDrqBUAQSNhQfsT8P4HknGwy3KcXYud1FxeZQqW+XmlIR0kEs76d7JBCwT7u/WpdmFrbuHtH2KDxJbUWi944ls5NcmR4UFMFfvJiOtJ/nXFDunWtfHttuyON8LxRnKZXJeE3eUm2ZNES+/Bjuj6FIdUQRJCNe65rYI7dyrYBrPYHg9uxG6ZNcYcmRIeyG6rub5e6dtqUlI8NJAB6QQSN/GggPHx37WXJp3r/wBE2rt8fcPf8vKroqlb7/6se11YbmR0w8vx962KPxlRl+MFH8W9JFXVQdMuNHlx3I8thqQw4Olxt1AUlY+BB7EVSE25v8Y8vRcJwOxTr7BvdskXNdgjyG2kWtaVhKXmVOqCUMuLKkqb2AkjqQO/Qq9apbGApr2xMvRcQfpD+MQnbWf+iJcKXv8A52qDOnHuS8tjrXkeVjEYzg923Y6EreR8PElupJJH+rQj8TVc5xjGFT5kQc+4gUS436NOVwg6iHOR5J+kOMnbCvL3XPdB+wvVbJVS3L1qvXJXI1r42+hzouHQkt3PIpZbKWp2j+hiIV67UnqVr+BT3oxF+9mzi2+YvGm8cuJxm5odRKtt7t0tyTpSTsHZcPUn5pUCCAd9iDGcovvtZYHYJEA2Wy5ijo6GbvAYL0lB+JZBSVHX+rI35k+VTDn/AI8ax/je/ZPxm1cMcvUQImvNWWa7EakttqBcBabUG+rw+o9XTvt86zOG4hbMtxa25HYOVOQXoU9hLzTibwhZGx3SoKbUAoHYI9CCKDVzDJPHfIF26ueuUM1RfEq9+3XBgw4jSt90pKesJT+TX4VupxPDwu04RBseBT4MyyQEqQwYs4SkjqUVnawo7JKifP17dqhWX8U5HdYpafyKx5hHQkhuLl9iZeUB+zIjhtaD8+lX4VTGUcQWXGZBuyLFlfF9xjn9HfsdmuXW1pPqpwdpLSN/FKUj1NBuRStRGPaRzfjGE3aeRrFFy0PM+Lab/aJaEx7i31EbKwkp2NEHQBHbae+zJYV89prk+I1IskDHePrHKR4rMxx9MqQ42fLX2vTyPQj8agvjNsxxfCrSbrlV8hWmJ3CVSHNKcI9EJ+0s/JIJqrMcx/Fbl7UbOdWBJV9MxBNxfebV+jfL7obju69Cpptz8ex8978+IezHibF4TkPIV4unIF82Cp66uq8DY8v0WzsfJSlD5VMOKo7MvO+Qb1HCERkXGNZIrSE6S21Djp2APIAOvPDQ+FBZIpSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSlApSh7igozPcHx/nTkiTBvkd93HcQYdgokMPFtTtxfLS3QlQ7ENNtoB395wjXu1gnPZyyXEf8Y4n5cySxra95uBcXPpEVxXwUE6SB+KFVYXFkxOJ365cbXpIYnLmzLpaJKvs3SM++t5RCvV5suFK0+eglQ7HtZ1Ua2WznfM+OZyLHzxh0qGkK6GcitTXixHx8VJHbfqenv+wKvPCM1xTNrZ9Y4rfoF2Y0Cv6O6CtvfkFoPvIPbyUAazM6LGmxHIk2OzJjupKXGXkBaFj4EHsRVGZ17NONPzlZHxtcpeA5K3tTT9uWpMZR+CmwfdB8vcIH7JqC95DzMdhb8h1DTTaSpa1qCUpAGyST5DVaec8cpYJj/tEYfyNimSwry/CQu232LBJcBjEn30rA6FnTi/I+aUfiI5l19zbIOQrbxz7RuSysVsEdGi9Cj+HHu6gr3XFup93Su3vdPSnX2UK2a2dsXEPD7uFKt1hxXH3bZNirZExhtD7q0LGioPnqUT8D1dvSgsS3TI1xgR58J9uRFktJeYdbO0uIUAUqB9QQQa9FaqYvkuZ+zZNjYjncZV646ckFq2X+Mg9cMK7hDqf49Pn59JUB01tHbZ0O5W6PcYElqTEktJdYeaUFIcQobSoEdiCDvdB6Kr/ilSZWWckXLXd3Jkxh/RZgxG/+8F1YFVjxtOjY5nmXYZdXRHuVwvD16tnidhNjPIQSWyftKbWFpUPMaSfI0FnUpSgwud2VWR4RfsfQtDarpbJEIKX9lJdaUjZ16e9VKcdcxw+PsGsWJ8oYzlOLy7PCbt7twfti3YLvgpDYUh1vq6gQkdwNfPXetha+HUIdbU24kLQoaUkjYI+BFB4Mav1kyW0M3fH7rDukB4bQ/GdDiT8RseRG+4Pceteq5NSHrfJZiSPo8lxlaWXunq8NZBAVr10dHVVTe+B8fF5evmC3y9YDdHzt9Vjf8OM+f9ZHPuH8B0iodyzH5g4tweVnLnMzt9Ztj0dS7bJsEVpMsLeQgt9afeGwr07/AIedBULEfBrPi10h5xcMzh8x2911lDce5SVyJsxRPgOM/cLavd7/AI/Le5fGSckRx/YU5gpC7+IDX1gpOu7vSOreu3V8ddt712rMGHDfkMTnocdcppP6N1TYK29+YCj3Hma9VArXnlfLrbgPtMIy+6BxUOPgD4fQ2AVLCZgKEjfqpagPzqXc55bmcHKMQwbj922xr3kK5bypU5sraZZjNBZBA/XJCd6OtH8RU0jFbh7QOZwJN6lM45cLGx9T5pY9K8YpS8Hklk9/0TpSNK321971CVw8czTJbpH5P5IW3BlIbXHxvHWfeRbkyE9CnHVfeeKNk/DW+2ulMrVjFnzKV/Jm9MLftqoynJDTby2lKAICdKQQodzvsfTv285DnUlLt8hQkfYhtFxQ/aUNJ/huq+yvFpVyRAzSxZjJxnJIch9EBSGUyGpLKulLjTjJ+2CpA7793z89VRk1ezXx6yrqtVxy6zKH2VQb8+np/DqKq82KSc445zcY5PvMrPMQkNrXHnPvIVcbYseTTx2PGSr0V5j5AaOSt07LHbIhnJ8gakrI/SKiR/oyV/lskfvrIWm23S5NJFrgpjR/R+R7qT/RHmqoMvJyy6P6+iRIsNPxeUXF/uGh/Go5li/5Q2SXZciuYk2+Wjw345ShCVp89HQ3r86l8bCIR964zZU0+qAfCR+5Pf8AjWH5FYu2PWyM7hvGlvyvrWUzIypbUZxLYT5pLqSFk/Cgjc9uBcMbcx+Zc3XrS5G+irjKkAtqa6enp/dWZayC8KdajxLwl5tSCV7Q2rpSNduw86oe4ycLh37rF35D4TvEleyxdIpftLyvkhXUgj80p+VS2FkN/wATm29ObS8buWPzk+FbsrsyEtx5K97CHwn3EL89Ee6fIEkVcEyRj1tbtMe1RmfAgRZTctmG2SmOHUOh1KvCGkkdYCta0TVr49cfrS0sy1J6HDtDifgpJ0fy7bHyIquUS2HClDC/HdUelLbY6lE/DQrF4dy/YLLPlY/lcGZjy25CliZKSfB0ojRdBAWx5gBS0htWvdWqoJCrmPHYt5uUa7Wy9Wy1Qbg5bjfH4wVAL7ZAWlS0EloAnQU4lKT8axGP5JyRkMu9Zdi79ivWPM3OTAh2dxQa8dlghBfalJ2CtTiXOyklJT09x3JzXCSUyG83eQgrt8rK5T0RxSfcfaU0yStP6yC54mj5EDY7VPbXbbfaoCIFrgxoMVsqKGI7SW20lRKlEJSABskk/MmqNabJN5FvWZX5nheIxh5tsveQ2bIZLbkYzFgqJZbaQsoCu5K0rSlfYgAg1bvDfI7uZoulmvtnXYMtsTqWbta1q6ggqG0Otq+82sdwfT5jRMRy14cb+0nbMseBax/OYrdouTm/cauDX+TOL/pI/Rj8zVrtYtYG8zczJm3tovj0EQHJSVqHWwF9YSU76Ser72t67b12qCu/apts7+RNozCzQnJdzxO+RLq00y2VOOthfQ62AO5BSvZHwTVuoUVJBIIOh2NckAjRAIpQKprHVG8e2BlM9ofosdxWLaXT/rJD30kf3RVvzpUeDCfmy3kMx2G1OuuLOkoQkbJJ+AAqn/ZTYeuuNZFyPNZU3KzO9P3BoLPvIiIPhsIP4BKiPkoUFzVx61zSgpe88a5PyZmtye5MmuRcMhSlNWnHrfMUlE1CT2kSlpIJ6h3CBrp8u2j1QXPI2Oez3yDibuA3hyDHv10Zi3PFFPrfbdjrPQZTYUSpC0kAAk+8dAdgoHZyciQ7CfbiPpjyFNqDTqkdYbXrsop2NgHvrY3WrXMfF8LCMMteT3i5u5Bk83Lba9eL5KTpa2/F/m207PhtD3dJBPkPQJAsG1SSFJCh5EbrkigOxulQUpy5x5AtjCrpYMYkXW0XKY23kWNxWA5HlMqOlym2tgtyEDSgtrSlEDYP2hSHH3Jdr4O5SOIw75dZ2BzlDxLfdYbzEywvOHYCkOISSPU9PZQO/tee7NUZlFsg2n2rrX9ZwWJtpzqwuQ3WH2UutLmQz4qVqChrs17o+dUTm88rYfDmIttqlvZNd1DabdYm/pj2viopPQ2Pm4pI+deniCy3Oz4rJXeoaYNzud1nXSTGDod8AyJC3EtlaeyilBQkkdtg63UjstmtFlimLZrVBtrBUVFqJHQ0jq+OkgDde+oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoIjyzjCcmw+S3HJZvEJJmWiWjsuNLbBU0sH4b91Q9UqUPWsngN8/lNg9gyPw0t/WltjzShJ2EFxtKyn8t6r15LOTa8duVzX9mJEdfP4IQVf8Kj3B8Yw+GcKjK827BBSfx8BG/40GL59z2+8b4jHye1Yyb7BYmIF1CHOlceMftOJHqd6Gz2G+/buJZhWTWXMcZhZHj8xEy2zW+tpxPmPilQ9FA7BB8iKysphmVGdjSGkPMuoKHG1pCkrSRogg+YI9K1ZUX/AGYeVUEeOrirKX/eHdYtEr/f06/NSP1i33DZHL8Wx3L7Ou0ZNZod1gr82ZLYUAf1knzSrv2UCCPjWuMK0ueztz1YbTaZ808eZmsxvo0hZcTBl+SdE+Q2pHvHuUqVvq6N1szY7xa75a2rnZrhFuMJ4bbfjOpcbV+CknVRPnDje2cpYHIxu4OqjPJWJEGWgbVGkJBCVgeo7kEeoJ7g6ICT5LY7VkmPzLFeobM22zmi0+y4NhST/uI8wR3BAI7itZ+N80uHs53JzjLk5iWrFlyXHMfyJttTjIbUeotrA8tEkkDZSSexSQazfHXMuQ8f3uJxtzxH+r56f0VvyTfVFnIGgkuL12PkCvt5jrCTsm/7xa7LkdnVAu0CDdrbJSCpmQ0l5pweYOjsH4g0HxjeRWHJLcm4Y/eYF1iK1p6JIS6nZG9EpPY/I966cwxXHsutYtuRWtifHSsON9e0raWPJba0kKQr9pJB+dVV/wAmLjaHlcPI8bev+Myoz6HvDtlwKW3ClQPSesKUAda0kirvA0APPVBXCcT5Bxsf+qedfXEQfZt+UNF8j5Jlt6dH9dLlff8AhAyS0kN5ZxnkMUb19KshTdY5Hx030vj82qsSuPWghVm5Y44u0oxI2YWxiWP+azXDEf8A+zeCV/wqZNOtONJcbcQtCh1BSVAgj47ryXqy2e9xvot5tUC5R/8ARS46HkfuUCKiK+G+KVSPG/weY0k/qpt7aUf2QOn+FB35ByphFol/V7d3F4up2EWyzNqnSlEehba6in8VdI+dQDkXHOTOWZmPFuzWvFLBaLmm5GPe3vpD85xA2z4jDB6UoBJ2ku7O+/2dG5LDY7LYIhh2O0QLXGJ34MOOllG/jpIArIEgdyQKCvUOc1xD78Tj+6JHomRLhE/vQ9SFyHdbddIluz7D5ONCdITGiT2ZaJkFx1XZLanUhKm1KPZPWhIJ7b3oGw/OsJnmORMuw6643OJSzcIy2fEA7tLI2hwftJUEqHzSKCpOfrvbcI5o4zz+/PqjWFhNxt0yV4alpjqdY6mjpIJOylQ7b7CvniX6dnvOly5cgWaZZsXNmFohuym/CevCvEC/pBQe4bSB0pJ7nt380jjOIV15P9l+QCkjLrKS6rXdTdzguEOdPzUULA+Tgqd2fOmch4jtGV2/QevMNvwmx9x1XZwf1CFj+rQYqXIVcLhcrgkgh59SGVfsI9xP+4n868kCGpDzcWKy7Mm9HSjfoP8A6U16IMKRIdYtFtTtzpJLh7BtPqo1YePWaNZofhM/pHl+88+oe84r4n5fAelBirFiUaMUSrp0zJg8h/mmv6I/4nvUnA+NeS93SBZLRLu90ktxYMNlb8h5Z91ttI2pR/ACoO3yNfp6BJsnFOYzII7qfkfRIalp/WbaeeS4fwUlNBYlfD7iWWHHVnSUJKifkKweEZdZsvtrsu1OOodjulibDktlqTDeHm062e6VD9x8wSO9Zx9pDzDjLg2hxJSofEEaNBWN1ffv6Frua1ORnfsxer9EEegKfJR+JO6rHLOKlLbdYwEwrUu47al2h9sqtdy7bCXmvJCux06jS0nWiDoizbkw7YkLRdAppllJP0lSdNFA+8VeQ7eYNZfFbbJm3Nmatp1mJGV1pU4gpLq9aAAPfQ3vfy18aDX7iKZyFYri/i2F3oW+8WxJMrAsuWXEpQPvQZae6mv1R5J9SoHqVYl1ym1csYJlWPXHG5Fh5BsEKQ4i3vd5UN9KNtvR3kgKU2pXQOpOtg6I6VJ6p3y9xnaeQ7Yw4p521ZDbVeLZ71FPTIhOjuCCNFSN+aT2Ppo6Io27XLKb4l+7PwW4HNHHH6aQ2wnTV9t33in9Ztae+h9lXYBPX2orviTkS74HabJIvF4Xird6jrl2+4ojGVZ54CylSJEVvu06lSelS2ekgFJUnv1K2K499obEL6RGvsmHa3goIE9iR41ueO9DTpAUyVEHSXkoPwJqoLDZMcyWdbMLs85beJ5g29f8KnI7yLDdGfekRx+yDvaf+Pv1Y9s5Gcw4oxfnTD49rB/QN5FFiB61Tt9tr0n9CpX6pGvM+6KUXBlmP4tyBi8qxXpiLdrXI0HEoc3pQIIKVJO0qB0dg7rNW+KzBgsQo/X4MdtLTfWsrV0pGhtRJJOh5k7qsbfgy7ZETfOG8njQIUk+Mm1PK+l2eT82wD1Mb+LSun9k1krVydHhXBqzcg2l3Dbq6roZclOByBLV/qZQAQT+wvoX+zUFh0rgHtvzBrmghPNWL37NOPpmLWG7MWldycbYmyXEqKkxSoeMlGvvFOx37EEjtvYlNitUGyWSDZrYyGIUGO3Gjtj7jaEhKR+4CvbSgV57nMbgW+TOeQ6tqOyt1aWmytZCQSQlKQSo9uwHc13qIAJJA13NY2PkFhfuf1Wxe7a7P0T9GRKQp3QGz7oO6COce8q4Fno8PGsjiSZg+3BdJZlI157aXpXb4gEfOoh7Y8uD/gSuFiWnxrteZMaJaIyO7jsrxkKR0D4jpJ/h61K+RuJuP87Jk5Fj0dc9Pdu4RtsS0EDsQ6jSjr0Ctj5VU3ssYe7laI/KeT3i73xmO7Ii4kzdpX0h2HGS6pCnXFaAU8opKd67BPrsdIbF21Mlq3xm5riXZSWkh5xI0FrAHUQPgTuvRSlAqmctDt29rfB7f/mrBjs+7n8X1CN/5Vc1Uvh7zmRe1hmd8Z0IeM2CNYP+sdec+kqP9XXTQXRSgpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQY3KbWL5jF1sqnfCFwhPRS5rfQHEFO9fLdRLhfImpmNRcTubf1flGPxGodztzitLSW0hAeR+uyvXUlY2CDrzBFT+oXylh6shgNXeyLTBy20gvWa4AaUlY7llZ+8y59laT20d+YFBNKjHLEKBP40yRm5QIs+Om2SHSxIbC0KUhtSkkg+oIBB9CKxnHvKOHZlYoM6Jf7SxPeZQqTblzW/HjOke+0pBO9pVsb131sVlsvyPEYFnks5JkNqt0KQwttxUmY21tBSQddR79qDVT2bvZ5x/MeGbHmbOV5RYb1OVI63LbLS2geHIcbHbp6vJA+9W3uLWpVjx232hdxmXJUOM2wZcxzrffKUgda1eqjrZNaPezUvmm28fzMj42usbILRaLm9FkY3I3pxOkOeIx+PWo6BSd+it6rZ7hnnHE+Rz9We/YsnZ2iXZZ56HkLH2gjevEA7+WlDXdIoJtnmHY3nOPvWLKLUxcYLo+y4n3m1ei0K80qHxHz9Ca14sl0yL2ac2h4tk9xeu/Ft2d6LXcne7lpc/0a/wBn4jyI95OiFpraaoxyjhtsz7A7tit1bStmdHUltak7LLo7tuD5pVo/lryNBJWnEOtpcbWlaFgFKknYI+NfVas4VyTyVwnjMHE+TeOLrcrLaWww1f7Q59IT4IJ6OoeWgNAdSkHQHu1MGPax4UcgfSV3+ey7/wDll2x4ufvSko/vUF7UrXdXtgcWn/Jrdlcz5s25H/FwUHtgcWJ/ym35XG/663IH+5w0GxFK19/5XvDnT1fSr5v9X6vO/wDfWNuHtBZhn5VaOEOPbtNfdHSq8XZkNRY297UPeKCR2I6lDy+yqgmHN/OEXDrozhmH2teU53N92PbGAVIjkjYU8R3Hbv0gg67kpGjUPtvAWcZ4lN55m5LvpmOjrbtVlfSyxDJ8hsgoKh5HpR6faVU99nniJrjq1y7rfZDV4zO7uqfut1O1EqUeotoUob6N9yexUe58gBa5oNU8hPLns4sP3qNfV59gDYT47N2lpbkwiVpSlKVKJUdlQA6AR5koGtnZnFrwzkGMWm/MNOMtXKEzMQ24NKQlxAWAfmAe9a45Ol32guenMU6ljj7CZHVcyg+5cJgJHRv4dlJ+SUrIPvirb5WzNNggtYjjLjH8pp7HTEQP5u3MfZMt79VtH3R5rVpKQe+gr/8AwjRMFwzLLvF1Mu+Q5PclYzbmveXNWkpY6+n9QLbUpRPYA/EiueKLG/inGePWm4vFwWqMUpSPLxHHFOuEfLqWQP2Up7Cu6DhOOxblarkzFW23Y7O1aohkL0VNpWVqcUNdlLUdqPr+Z3mYWVYpBv6Wbw/LemR0h5i1QLdInSNH7LjiGEL6AfNIVrfn5UFh4TanIUNybKR0y5elKT+ogfZT+Wz+Zr4zDO8VxB+PFvt1DMyUkrYiMMOSZDqR2KktNJUsjfbetbrH43yTZb1kDNiVasjs8yU245CF3tLsRMsNgFYb6wNlIIJB0dd/Q1j7KExPaGyVt49b9xxy3yIqyPsNtPSEOo/tLbV/XqjCZ/kC+R7OzhdkxbLENXOfFTNmT7K/CjsxEPIdeUVPJTslCCkJA2SoVcI/fXAPzrmoIZmOBM3a8JySwXWVjeTJb8L6yipC0vt+jchpXuvIHpvSk/dUK6sGybI38quOG5fbre1dYMJme3NtrijGlMOrcQk9C/eaWFNqBSSoeoUanFQTPccvreSQs5w0RXr3DiqhyrfKc8Nq5RCrr8LxNHw3Eq2pC9EbUoKGjsB7uZon0/iLMYfn41imoA+ZYXqsth0760xGzXM9zMgMPk/HrbSr/jUdsea2PMhOxK4RZljvq4y0SLPc2/CfKFApUtsglLqPP32yofhX1wFL+m8I4U8ftJscRpf9JDSUK/ik0E3ql/aIt1xxu9WDmawxFypWMqUxd4rfnJtbn87+bZ98eg7k+VXRXxIZakMOMPtIdacSULQtIUlSSNEEHzBoNTOYeKllprkbipqbcLBdCm6/RbQ50yrdKUApM6En16hoONDXUANa0ktzjgnnHG87wZy0ciT7Jbr7FUqHPj3R1phE4Aa8QNOEdj5KSR2O+2q7eOHHOHeTjxdcHFfyTvzjkrEpTiu0Z3e3YJJ+Z6k/HfqVdrXyXB8MyZ0vZFidkuz3T0h2ZAbdWB8ApQJH5VRguKMKwDF5V1uXH8hAiXNSFPRYlw8aG0sb95tsEpQTvvr4DWhU1uUGDc4D1vuUKPNhvp6Xo8hpLjbifgpKgQR+NVhcvZx4Zmu+N/IpiG96OQpb8cp/AIWB/CsRceCsQsFtfnjkjkPH7bHR1vKbydbLLaR6kqB0PzqCTDBL9ia1O8Z336NDT3OP3dS34B+TK+7kb1+z1o/Yr2WDky3rujFhy+3SMPv7/utRbiseDKV8I8gfo3f6Owv4pFa4WDjSZyvk7a8QyfPo+DxllL+Q3m7uuu3LpJBRGbITpG/vq+HlsdJ2C43udgzzH8iw254+hcTGbm5YHYdxdEz6Q2wlIbeUVjuVjv32dg9ye9BZQO65qszh2WYZtzjy+fTrYk7OPX19TjQH6seV3dZ7dglfiIHwFZTGOSrRcLs1jt+iy8XyRQ922XQBBfPkTHcBLb43+oon4gUGOzLgzjDMcmlZHk2OuXK4yujxVruElKD0pCRpCXAkdkjyFYy7+znxPIsyodqxpFimoIci3K3vLRKjOjulaVkknR9Dsfno1bgNKCjVYJz1cYX8m7tyva2LKP0a7nb7cpF1kN/AknobV+2nv696wr9ku3s5O2u52O/z7vxy/MahXO13FfiO20ur0mSwsAe71q95GvX1J2nYyqY9rQKuGI4riaFaORZbboC/k31lxSvwHhiqLnFK4A7muagVTXCaPovO3NEFPdCblbpG/m7FKjVt3efCtVslXS5SW4sKGyt+Q84dJbbSCpSj8gATVTeylFfmYjfs6lxCw9mF/l3ZnxBpwRVK6WUn5AJJHyV86C46UpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQK4PnuuaUGtEDgjizIM+zHG8ox9Td2ROVdoMmNIWwXoMlRUOlIV0nw3fFbPu9gEfEVJrJ7KnC9tkB9ePy7iR5JmTnFJH5JKQfz3Uy5btFxZetOeY9Fel3fHnVKdiM91zoLmhIYSPVeglxI9VtpHrUnxHJrDltlZvGPXOPPhu/ebV3Qr1QtJ7oUPVKgCPUUHpsNmtNhtjdssltiW2C1/Nx4rKW20/glIAqB8ucIYFyWoS71AdhXdGvDulvWGZKdeWzohev2gdemqsulBrinib2gcU0jCObRdI3oxkMYr6R8OtQdP7umvtORe1lZgW5uB4fkbTfm7EleCtf9p1P8EVsXSg1qie1O/Giu2vIeJ8wh5WhwtotseN4jbp9CFKCVjfyQr00Turlw+FbMmx+3ZNesFi2e6zGQ69FmxG1SY6j91SukHf4gHv3APasZzNe+ULHCt0zjfFLbkn6Rz6xYlP8AhuJQOno8P3kgk+9vzPYaBqtv+U87Y1dHIPEubYyfRxEbxmj8T1LDex8xuqNikpCeyQB+FfRAI0QDVFWv2seE5idyMgn24/CTbHif/lpWKyn/ACm+Denf8u2v/h0v/wC1UFtfQ4fX1/RWOve+rwxuu7Xzqj7j7VnCURHUzk8ucf1Y9rkA/wB9CRWIHtWWG7LSzhfHucZG+ogJ8GAAg/gUqUf4UGxFNdwa6WXwuI3IWhTAU2FqS7oFHbZB762PXvUPveVPSiqJZNhr780+X+zHr+PlQR7B8XsPDmJy8Yxl+RcbhMkOzFuTCFLU4sABThSE+6AE9uxOj5b2MFZLCxapsmfMdduV4uTgdkyHT1vSHQNDsNDQHZIGgkDQAr1OXBSru3YrOk3K9SR1lAV9hP3nXj91A9VfH3QCrSTmI3H+exZ7su3chW6CXP8A+nUuuJH6vWt8jX4JFB0ZcXcTxVy/3GK3Murym4lotYGw9MdUEMoV8SVEE/BIUe+qmPGmIMYfjTcIvfS7nIWqVdJ6h+kmSl93HVH4E9gPupCR6VELxbo+GlnPOWeQ1XSPZipcBtcNuJHZeWkpK0tI2p14p6kp7nQUrQ2d1WcKfyr7RF0dk2O7XPj7jloqSxKZBRNuXzBBHb0OldI8vfIOgt7mEptl8wXK1gli1X5LMtXo2zLaci9ZPoA46z/GvfnuNZDKyK05bh062R7zb470NbNxQsx5cZ5TalIUpHvIUlTSFJIB9RrvVHXbi7NLDeW+OYPJl5yW35VDcQ9FuqC6bcw2tBcl9ZUdEFSUoACepa07Okk1tPVFdG08wXY6uGW4zjjYP2bRa1y3Vf7SQoJH/ZmvTx5fb6zkd5wjLprE6725DcuHObYDH0+E52S4WwSAtDiVoV06HZB0Oqp5Va2SV/KzmeZfbe2n6oxmA/ZfpQ/53MdcaW8hJ9UNBlCTv761AfZNBnM6zZnHZsWy221zL/kc5suRLXD0FeGDouuuKISy0Dodaj3PZIUe1YQYdmmUnxs6y123w19/qXG3FR2x8nZXZ5zt59HhD5Gu63lLHtD3xk91TcVgOpPw8KVLSr/xE1YSfKoIjinGmC4pc/rTH8Yt8Of0FAldBW9o+fvqJV39e/f1rF+zugscUQICuy4E64QlJ/V8Ga+3r9yRVhHzFV7wcShjNIR/5rmFyAHw8VaX/wD/ADboLDpShoIZzLgcPkXBJdgfdMWYkiTbZqCQuJKR3bdSR3Gj2Ou+iaxvAGdTM1wpTd+bTGymySFWy+xewKJLfYr0PurHvAjtskDeqsWqL5Yae4s5Pi8wW9hxzH7mlu3ZewyknpTsJYmdI8ygnpProgD7RNBelUF7TLEVXInHz+bpdf45Mpxme14hTHRNUB9HXJA0FN77DfYe9vsdG+IcmPNhszIj7b8d9tLjTragpK0KGwoEdiCDvdVN7YEptvgi8WkMfSZt7ej2y3sdOy7IceSUAfMdJI/o0FsMNMRorbLDbTEdlAS2hACUISBoAAdgAPSqY9nJ9q68ictZHb1Nv2qbkDbEeSydtPKZZCVlKvJXdQ7jt3rGZTDvvIvISOG03mXb8Zx6zxnslkRldL891wfo4/V91BSOpWvPuPhUj51ZTxr7M+RR8DjIs6LfBS1ETFBBZSt1KVqB8+rpWpXUTvffe+9UW4e5qOzGsM5Bs0+1yRacigMSXIktklLwZfR2Uk+qHE7+RHmK44xsFmxfArPY7Apa7dHjJLLq3Csu9e1qcJJJ2pSlK+HvdtDtVbY7GjWH2w75bbMn6PDvWJou1zYR9hcxMvwku69FFBO/iVEmoMxc7LmPG1vlXXFb0vIMehtF56yXt5bj7LSQSoRpQCl9gOyHQvf6yayGKcz4NfLU5LfuC7PIZiLmOQ5yQHVMoBKnGigqTIQAknqaKx2+Pao5y5db/wAbcj2rkI3SdMwy5Latd+t7zilNW4qIS3LaH3E77LA89+pIKa/kqwfi3Ics485JgsvYY8lWQYqpbfWprrOnojH3kOBz7ASQde8SN1Rs9aLlAu9rjXS2S2pcKU0l5h9pXUlxChsKB+BBqnPayfRChcf3KN0u3aFmcB2FFSf0kkbUlbaR5nYI/dUY4xkc2WiySXMbwmQLE+HJNvg5FNZclNBZ32cSptZWSerw3k7PfbwNZPhe12rIeQFZRn2UyL1yBCQURbNcoIgKtKD3JZjFSuokf51KlDXrvvTBsAk9hsaJHl8K5pSoKT9qELvEzAcFmPuR7Bkl/THuym1FKnkNp60Mb9AtQ/uirmiR2IkVmJFZbZYZQltpttISlCQNBIA7AADWqp72iXxcs54nxCEnxLk7ljF5IB+xGiJUp0n4bC9D46Iq5h50HNKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoPh51thlbzziG20JKlrWdBIHmSfQVr7lXtCXO/ZG9inCGKLzO5s+6/c1kpgRz5bJ2nqHmNlSAde6VV4/aIuN+5G5Zs/BGPXRVut8iL9PySVHO3Esb2Gz8OwSdHsS4jfbYN54HiGO4PjcbHsYtjMCBHHZKB7ziu21rV5qUdDZNBR7HGPtF5SPHyzmhvHAruItji76Pl1J8M/xV+NYtv2Vcmi3l++2/nHII14kd35whqDzp/aWHwpQ/E1tFSg1nkw/aq49Y8a33ex8jW5lOvo77HRJCR977ilH+us/I16uMPaXn5TfH8fn8bzo17jBX0i3x7g2JYKfPpZkeESfilKlKA9K2OqpvaA4ZtnI1tTd7Uv6nzS3adtV3YUW3ErT3ShxQ7lG/I+aT3HqFBlRzFiEVKDkTV+xdavu3qzSI6f+16C1+5dSKyZxhd8V4dly+wXJZ8kxbi06f3JUagnsz8mzs9xyfZcqYETMcdf+hXmOpISVqBIDoSOw6ilQIHYKSdaBFTy94Nhd8UV3nELBcln70q3NOn96kmgkCfKnn5iq+HC3GzTvjQMfctDo8lWq4SYPT+AZcSK5HGs+GVOWTk3OYLn3UyJzU5sfiJLbhP790EsueNY5dHPEudgtU5f60iG24f7wNY3/AAfYFv8A9h8Y/wDhTH/6awabHy3bwfovIVgu3wRcscKVf2mH0D+7Xjua+VmI5+t8vwixtK7F+JaJD7x/oJcf6d/iFfhQTaBimMW8hUDHbRDUPViE2j/cKX3IrbZSlh9wuylAFuKyApwj468gOx7nQ7HVU1PxSNfeoXu+ZLfQTsvXe5KbaJ/YiseGyB/TSqs9j1sjMKFqxq3tEtI6SUaS21+JHkPlql4MjfrtLuiSq5OojQk90xW1ef8ATP3v3AfKulWM5TfGENQHGLLEWfekvpK3Qn9hry3/AEiANg6V5VC75yxh/G/Iz1i5Gs17iLaDbkK9KieJDd2kKJbSn3vdPu7AUdg76a9t99rPieL0s2J29ZLLc7NMW+3LSVH4fpeg/uBoLewrErLiNvci2llZdfUHJUt9XW/KXr7bi/U/ADSUjskAdqrzmnnnH8HlDGrDHcyjM5B8KNaIO3Chw+XilO+n49I2o9uwB2IQ9M9ojmP9DEhDinFXDpb7/Uq5OoPwHurH7m/6Rq0uHOHMK4whqVZYJk3Z5P8AjV1lnxJLx9fe+4nf3U6HlvZ70GunJvEPNGT2M8pZndbbdb3bFfTG8VUz1RGoyPeU2NK6SrQ95A31AfbKvLZ/hbMLdnnGNkyi1w0QWZUfoVESRqOtBKFNjX3QUkDsO2joVKLsqCi1ylXN1pmF4ShIW650ISgj3iVbGhr13WD4xw7HsDwyFjeLpcFrZK3WlOO+IpfiKKyoq9ftdvlqgwfJkO5WfJLHyFZLbNuT9uDkC7Q4bfiOyLe7okoR5qW26ltYCe5HWO+xXKeYcKWrw2xkzj/l4CMXuSnN/DpDHY1YNcADe9d6Csbnk2X5wyqy4bj98xmM97ky/wB5hmKqO2fP6Mws+It0jelKSlKex2ryqd4rYLXjGOwbBZYwjwITQbZRvZ15kknuVEkkk9ySSe5rJ+tc0FdL7e0syf18Oc/uzUf/AKqsWq+vZTE9oHFXj/z7HbpF/ND8Jwfw66sGgGq+4zUmPyJybbEjsL1Fmj/bW+MD/FpVWDVfY0BE55zVgn/LLPaZqR+CpbKv/DTQWDSlKBXmuMKJcrfJt0+M3JiSmlMvsuJ6kuIUNKSR6ggkV6aUGv2N3G48BZPHw7I33ZHG1ykFFhu7p39UuqJP0R9X6hO+hZ/3dXRcWd4djWd4+qxZVa27nblrS74alqQUrT5KSpBCkkbPcEdiR5E17cosNoyfH5lhvsFmdbpjZbeZdGwoeh+IIOiCNEEAjRFUxgN+u3D2WROL86nOTMbnK6MVv73p8IUg+ix5IV5EdvkkPRK9nyJjUpV94kye6YfftdK1PPrmxZaB5IebdJJHwO+3wJrwZbf+bJuJXXCMl4ghXyVc4b0JNztF2QmCvxEFPWpDvvtgb37xHy1V/iuaChMSwj2hcUxez2y2ciYlc0w4TUcRLnalpQwEoA6Eute84E+QUQCQASO5ry2XgXM7ll91zLNeVbvBvF1CEPoxRX0JKEIGkIS4oKUUD9XpGz3JJ71sLSgozJPZ4N5ssq0PcvckyoUpAQ9HuVzRLaWB3G0qQPUA/lWawjgfGbJd4F9yG7XvM7xb2wiHIvkrx24uvLwm9dKddtb2QRsaNWzSgDsNCsDmWIY3l0NuLkFqYmeCrrjvd0Px19vfadSQttXYd0kGs9SgrMw+ScJBFvkuZ9YkD/JpjqWbswn9h7s3I/BfQr9s1IcS5CxbJkSUQZ/0WdCTudbp6DGlxPj4jS9KAH63dJ9CaldUXzHCi53zriXHrUZhCIsCRebvPaQEy2WO7TTbTw0tvqcPfRGxrexsEOzhpxGf81ZfymFF6zwkJx3HXD9lxtB65DqfiFOeSh6EirwNVTbYOd8YwG4FtgMZlisc9LLEVhqJdIjfyQOlmR+XhrJPko1NMLzbGsvaeNjuSXZEY9MqG8hTMqMr9V1lYC0HfxA36boJFSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKDhSgkEqIAA2SfSqEzL2ncVjXKXYMDsd6ze9tqLTItsYqiqd+Bc+0QD6pSQfQ+tZf2zMplYrwJeXIC1tzLmtu2NLSddIdJ6/3thY/Eiplwvgtv4644tOMQYzbbrEdCprqQNvyCAXFqI8/e3rfkAB5Cgg3sz8b5Bj7t75B5AUlzNsmd8SSgEH6Gz5pZBBIHpsA6ASgD7NXZSoPybmt4xi74zZbBjce+3LIJL7DLb9x+iNt+Eyp5RK/DX91B7aoJxSqks3Ld4m8pxMPl4dGjQ37pItKrgi7+IpEhmCJax4XhDadKCQeofH5Vj8c5tvuQSem2YA2Y02zP3i0PvXtDf0lhuW1HJd21pn3XC6feXpKQBsnsF10qK8VZh/LjEG76q3G3uiS/FeZD6X2w4y6ptRbdSAl1BKTpYGjUqoNbc6Z/kB7aGI5HET4MDOITltngeTj6NBJ/f8ARv3K+NbJVQntJWS93nmbhhVqtMuWxBvL0qS+00pTbKUKYX76gNJ2EK1s+hqev5TkEhCg21CgaPzdV/wH8KCenQGydCsLcsps0FZZEn6U/wD6GMPEV/DsPzNQCXKXL9y5XWVOc3/MpX23/QTXvt1nvcg9ES0iG3/pJPuf3R3/AN1B7bnk94lkohtt25o9itY63SPl6D+NYSM19LmlURt65zj5rUrrV+avIfwqXQMLjb67rMenH/Rj3Gh+Q7n8zUnjR2IrKWYzLbLafJCEhIH5CpYIhbcQdeIevbo6PMRWfs/1leZ/LVR6/u27j/l2FkktlNsxy9WpNrlykJ6Y7Mtt7qjqfPkgKS46gOHsDoEjYq1K6Z0SJPhvQp0ZmVGeQW3WXmwtDiSNFKknsQR6GqOufEgXOGY06LGmxnO5bdQHEK/I9jXRarHZbTsWm0wLd1fa+ixkNb/HpAqAoxbLcAcKsAUm948CVHHLhI6Fx/lEkq30p/1Tm0j7qkjtWVsnKGPTLpGs14h3jGLvKX4bEO9wlR/GX+q293ZcPwCFkn4UE6pSlBicvx61ZXjNwxy+R/pFunsll9sKKSUn1BHcEHRB+IrU/BuQuQeGcovvCMHE52eyoD4esa0vlBbiLSFAq0lXuDqT2GgklQ2ABW41VZk3Glzne0dinJ8GbCag222PwLhHWpSXnQpLvhlOkkEdTvfZH2fWghKco9reYkvs8dYNBb9GJUoqc/emRr/dU+4RzbO8mXdrTyBgMnF7ralNgvp2qJM6uru0s7B1ob6VKHcdx5VgFcl3q8+1TGwDGZTUnH7Va3XcgCWUq6H+4SA55gpUpoED1UoHy7XUPKgUpUA5EyK6Trw3x9hj4byCWyHp0/p6kWeITrxlD7zqtFLaPUgqPupOwgnOObybfnNqyDFbG/kTeCiRIyJTCwlthh9tKFNpUeynUp06UjfSlI6tbq7bDdYN8skG82x9MiDOjokR3U+S21pCkn9xrH4xidjxzFUYzbom4HhqS8Hj4i5Cl78Rbqj9taySVE+ZNVTwJMd49zW78HXp1QajKcuOKvuH/KYC1FSmQfVbaurY8yOr0TQXnVduI8D2k2VH7M3EHNfMsTEb/wD7gVYlV7mCzG5ywB9Pb6TAu8NXzBTGdH/g0FhUoKiPLWeWrjrDZOQ3MKfc2GYUNs/pZkhX2GkDzJJ/cAT6UErQ60txxtDiFLbIC0hQJSSNjY9O1fdVf7P2F3aw2u5ZZl6y5mOUvCbdu56WABpqOkfBtJ1+JIGwAatCgVgs9xGw5xi0zG8jhJlwJSdKHkttXotCvuqB7g/8KztKCicMzS+8U5BF465UmKk2yQ54WOZU5/NyUfdYkn7jwH3j2V/E3sDsbFYjLsbseW49LsGR21m4W6UjodZdH7iD5pUD3Chog9xVKxrxlPAMlm3ZRJl5JxkohqHeNFyXZt9kNPgfba8gFDy8v1U0GwNK6LdNiXGAxPgSWpUWQ2lxl5pYUhxBGwoEdiCPWu+gUpSgUpUL5T5LxTjqyOzb5cmTNU2TDtrSwqVMX5JQ22NqO1durWh6mgxHJHMdjxS/qxS12i8ZTlhaDibPaoynFoChtKnV66W0nzJ7kDvrVebhPDskh5BkPIedtRGMnyPwUmFGV1t2+K0nTbIX95XqojsSBXPs64jdrNj1xyrLGynLsslG5XUK3uOk9mY435BtB1r0JI8gKtOgVF81wLHMseZmz4zsW6xkkRLrBdMebG/oOp0dd/snaT6g1KKUFaCfyRhA1doS88saP+eW9tLV0YT/AKxjsiR6e82UK/YNS3EMuxzL4K5eO3VicGj0vtJ2l1hX6jragFtq7fZUAaz1Rm/4NjV5yCFkT8FUa9Q3EKbuEN1UeQpKSD4a1oILjZA0UK2NE9h50FYz+Y75B9oC44ItFjdtUOShtbCG3RPQwbf9KXJKyvw+hKh0EdIPca2aidq9pC93DHckuDDWKy5cfHDfrexFccc+hgPpaMaX7w6nNOtq2koG+oa9asa48OG5crTMsuGSh20Sbk1c1WhNvCVl5uF9EAMjr2UFJUSkJG96JOt1EeQOKMlsXDOVW+PlN5yhqPj4tVktDMPpLTCHUrSClBUXnQlKUBYAPSnWu5qwd+R8yZtiSLt9e2ezz12C7fV1zRbmnR4xkQkvwlNdSz07dUGl9XV9pJGu9cZTzdf8SlXbHsiXjLOTxY1iVEiIQ4BJelPdMxKQXCVJbR3SQe3mdg6rKXbgZ3IlyVZXlxuguEx+dcQ3bwx47piCLFKdOK6PBSCoefUsg9tAV75fDs+422+M3fL/AKXOvMaxsyZf0ApKl258uqcI8Q7Lu9efunv73lQQeb7TX0LIbmXW7BLtaDc2okCPIWJ7SoaFKQ4+SSgIe8NegEgp2nurdT/gLk6Zn8nILZcZePz5NoER36ZY1rMZaJCFnw9LUo9aFNrSTvR7EAV5X+EVS/rKzS80uRxGV9Yqj2dhkNFhczqK+pzZ8VKFLUtCVJ91WtlWqmHG+J5BjqrlLyTNJuTz5ymU9a2fo7DLbSOlIQ0FKCVK2StQPvHXYaoIPnvJWZWPlZGP2xuwfUrNxscOQJMV5clwXB91tRQtLoQnpDR1tJ7mowxzbnUu/Z/bLZDxqe7jrd4dYYbYeDsZMF9KEeP+l0vxkFQT0dJCkkkarry7izla6zMszGNe4Sbuu/ouFrtTtuQovtwHlG3p8fx0oQkpPUepO9qO+9TfG+Iv5PZrdctuuQOXmEXbtKi2xi2dCmxOcS48hSgtRfOkBIGk9/TvqgjWV86X+2m55VabXbbpg0SWzb23GmnFTHZDsEPI0oL6QjxltNH3Sff7E6rIK5TzuDmMK03W14+I8O4Wiy3wNeKHPps9oL62feUA22VtjSuoq7nqTWF4+4IF34Tw/G8hfkW6G01LnXG2OMHxnJMhtSWCpZIKFMJWPdKd9SRvXTqpO7wrd5F9hXWVnbjyw5AnXJP1cP8AHbjCZ8NiRvxNpTsNqW3s9RR2UnfYMXbeW8yZzSSzemceNhL2RIjhiM8mS2m1uBIUtZcUk9QPfSRWOwf2gLtfn8ehybVbmZ0vGLhcp6UpWAzLYcdQhsDqPSkiO8SlW1a1ojR3JZ3CL8qyxIi8u6bgmFfWZkwW4f4y/dVBTjwR4g6Agg6Ts7Gu4136Ins92q35Rcb5a74uMuZOW+htUXr8JlcJ+OtnfWN7XIU71dvLp196gils9pK6v2S+3N+2WlbVqxW1XDrT1ttrnyy2hYKio6ZQ46EkfaHQr3j6WhwPyI7n1tvaJcmzTZdnuH0VU2zlZhym1NpcQ431kqSdKKSkk6KT376ETsns6W22Yy5YkZC8G143GtPjNRQlYkszHJYld1Hf6VafcPkE66u/azePccu+PQ7gq/ZPJyK5XCYZT0hbRZabHQhCW2mupQbQAjegTskk+dN4JPSlKgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgoD2+YEmXwC5LjoKkW66xZT2vRG1N7/ALTiavGwXOLerJBvEFwOxJ0duSwsHzQtIUk/uIr4ySy2zIrDOsV5iol2+cypiQyryWhQ0e47g/AjuD3Fa/MeznnmPMrhYPzvkVptTKlKg25+MXUNdyQkqDgTrfmQgfHVBslUPzLF594z/BsgivRkRsflzHpSHFKC1peiOMp6ABokKWknZHbf4VAvZz5Jyi73+/8AGPJKGEZrjulrfaSEonRzrToAAH3kHYABC09gd1dtBTeN8aZOxm1kym7S7MmU1klwvNwjxXHVIQh+3iI2hpSkArI6EKPUE+ateQ3g8S4o5ExtUaM0cLuUG0Y7JsUBqa4+pM1p2ay6fpCPD0gKZbWggFYCtHSgSBsBSgg3CeH3LCMLctN0fhF96fImCLA6/okJLq+oMMdffw0+nYdye1TmlKCl+ec1yLFuWuJrbaLipm3Xy7PQ7lG6ElL6SWUJ2SCR0+Io9iO9WMjD7Mp5xclMiSFKKghx49KdnyAGu347qkOVHTmnthceYfD/AErWKMu3m4LT/mlK6VJSr822f+1FbI0HmgwIMJHRDhsRx6+G2E7r00pQKUpQKUpQKxuTWG0ZLY5VkvsFmdb5bZbeZcHYj0IPmFA6IUNEEAggislSgrOGjlPDWBbo0CFntra92LIeuAh3JCB5Je60lt4gaHiBSCdbI2Sa9H8s+Qyntw5dg5+1fIHR+8Ok/wAKsSlBWr975ijNG8vYfja4LZ25ZotxcduCkepQ6pKGSseYRrR8usGq6z/m++5vNHH3CNruD+QvoAuVylxlMIs6T2UFBfk4k7BJGkkaT1q7DY+oZlHHVkvV5N/hy7njt/UEpculnkeA88lPkh1JCm3k+XZxCta7aoMbwPxTZuK8Ycgw3XJ92nLD10uT385Kd7/jpI2dDZ8ySSSTVhuOIbbLji0oQkEqUo6AA8zVeKxDk1KtMcvOlHluRj0VS/x2npG/y/KieK4t1Wl7PMlvWZKGiIk1xDEAEHYP0ZhKEL/2nXQfFz5Kcvb7tn4vtqcouAUWnLkSUWmEr4uSB2cIOv0bXUr49PnUg47xJvE7Y+H5i7peLg8ZV2ubqdOS3yNE6+6hIAShA7JSAB6kyKFFjQojUSHHZjR2khDbTSAhCEjyAA7AV3UCoHzJxzHz6zxFxrg7Z8jtLv0qzXZkbcivdvMfeQrQCk+v5Cp5SgpKy80XDEZDGP8ANticxmd/NsXtgF21zyPVLg/mlHselXl5np8q7Mv5F4+vOWYBfbNmFjnJgXt5EstTmz9HYdgSklxz3vcSFBGye1XFNiRZ0RcSdFYlR3BpbTzYWhQ+YPY1U3MeDYfb7TYJsDE7DEQnJ7Y3L8G3NI8Vl6QlhSF6T3SQ93B2KD15nzphlpWzbcWfGcZDLSfodrsDqZSl/Na0bS2kepPcDvrVVxmfG3Ll+bb5ZvU+KrM7FIRNsmMR/wBNDYZR3Wxv77y/1h6pAB8ujYLG8SxbG1OnHcas1mLug4YEFuP1geW+hI3WaoIxxdm9m5CwyHk1kcPhPjofYUf0kZ4AdbSx6KST+Y0R2IqT1SeeYXk2A5hN5N4si/TRNV4mRYx1FKLiBvbzP6r47nsPe79iSQqxOM88x3kPGm77jkzxWt9EiO4Ol+K6PNt1HmlQ/cfMEjvQSilKUCumbFjTob0KbHakxn21NvMuoCkOIUNFKgexBHbRrupQa5ouMf2bc4btNxmTP8F1/Li7epSHHzZZY95TI6QVFpYJKR3Owe3ZSlT20c/cN3Q6i8hWZs/9KWqN/wCKlNeP2t7bLmcJ3K6W1pa7jj8iPeYpQNlCmHApavybLh/KpnFteFZvZYN+esdmvES4MIksOyYTbvUhaQQfeB9DQeZXKnGSWS8rkXEPD/WF6jkf9+oRJ56h3yYu28U4nec8mJPSqQwj6LAaP7ch0AD8gQfQ1NxxZxkl7xk8dYgHP1vqWPv9/RUsixo8SM3GiMNR2Gk9LbbSAlKR8AB2AoKZOJ86Zl/7V59bsKt7mtwMYYK5GvgZLndCvmjYqUcecMYDhE83a32ty4XxXdy73R0ypa1equtf2T6e6E1YdKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBTVKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUClKUGs/P8hXG3tKYTy1KiujHZMVVnu77A+wpXidCl/wBtKviQyR8K2ShS406GzMhyGpEZ9tLjTrSwpC0kbCkkdiCDvYrw5Xj9mynHplgv8BqfbZjfhvsODsoeYII7gg6II7ggEVrs3hHNHBzro4xfRm+GlanBY5y9SYo3shtXb+75kk9G+9UbO0rXJr2r7Jaz9FzjjvNsauCfttLhpcQn+ssoV/dr7X7XnHr48O0Y3md0kq/m2mbcj3j8P5zf7gag2Kqt+eOWrFxbjRkylImXyUkptdqQrbslw9gSB3CAfNX5DZIFVo/yR7QvIQEPA+MRhkVwaN1yBfvIB8lJQtKf+45Uq4i4EtuL345lmV6k5jmbigtVxmbKI6v9UlROiPLqPkPshHcUHHsu8dXrG7ddM5zclzNcpd+lT+tOlRmyepLPyPfZA7D3U692rqpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgVXftHKW1w5epbf2ojkSWPl4Mppzf9yrEqG85RPp3DGaxANqXYZvT/SDCyP4gUEy9aVj8cni649bbonymRGpH9tAV/xrIUCqm5D4mlOZMvPuNLyjFswI1JJb6oV0T+pJbHmT+uO48+50RbNKCl7JzgbFcWMf5gx2Rg90cPQ1PXt21y1fFt8bCfiQv7I81bq44cmPMitS4khqRHeSFtOtLC0LSfIgjsR866bxbLbeba9bbvb4twhPp6XY8lpLjbg+BSoEGqauPEORYLKcvfB9+Vave8R/Gbk4p62S/iEbPUyo/EH4DaRQXhSq54t5WgZfPkY1eLZJxnMoI3Nsk0+/r/SMq8nWz59Q/wBxBNjUHXIYakMOMPtodacSUOIWkKSpJGiCD2II9K1/tU6Z7PORCw3rxpHF11lqVa7kSVfUTziiTHe8/wBCSSUrPls733rYSvLd7bAu9skWy6Q2JsKS2W3mHkBaHEnsQQexFB3Rn2ZUduTGebeYdSFtuNqCkrSRsEEdiCPWuyqGcxbP+FX1SuO2JGX4OVFbuMvvblwNnZMRw/aT/qzs/DZJVVj8acm4dyFDW7jt0BlsdpVvkp8KXFUOxDjR7jR7bG078iaCZUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg46Rveu9Nd9+dc0oFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFKUoFeDI4AuuPXK1q8pkR2P/AG0FP/GvfSghvB0v6dwxhUsnal2GF1/0gwgH+INTKq79nJCmeHrPDcO1QnpkI/LwZbzWvy6NVYlApSlApSlBDeROOMdzeVap9yEqHdbRJRIg3KC54UlnStlAXo+4ruCD8d9j3qZUrg0HNKUoFYUYrjYy0ZYmxwE33wFRzPDCQ8UHWwVev2QNnuBsDsTWapQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQKUpQcE0PmK5oaCvODVlNtyqDv3YWXXVCU/qhyQXtf/N3+dWHVfcXqRGznku1p+5kDMsfg9b4pP95K6sGgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpXHeg571xXNcD8KCvsRbMXnLPWlf87t1omo/AiSyf8AwasKq8CVNe0e4dHpmYggb9NszFf/AH6sOgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgqjk8XLKuVcf48i3682KAbVMvFwkWmWY0h3oW0yylLgGwkKdKiPI6AI0Kp3JMwv1/wfjeZfMyvFifXZcj+nSrbcXIgkSYJQ20450kBe1IKuk7G1K12NXFyb9Z4xyvjnIUSw3i9W5NqmWe4s2qKZMhsLW06ysNp7qSVtkE+SdjZ71U1ywh+y2DimHm2B3TJokW33126w4FscneA/LW28hB6AehfUogK2NFJIPaqJji7uS8q3+32m65Rf7HGs+JWudcE2iYYb71xmIUoqUpI7pQltXueXUe4PlUbxO83ocpRpMLNL7PucjkK7WuTZnrqt+Oi2tl73vo6iQhLfSjShoenavfxezm/FdxhXjLMdyW//AF7jMGPMVbI30x+PNilzpadAO+7boHWTrqBGz51jsQxu6Dlth234dfLZeWeQLrcJt7cta48d60rL3uF4gB7r2jpHfXn2oNpO2/KuaUqBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBSlKBqmqUoGqapSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg//9k=</binary>
<binary id="8" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="9" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="10" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="11" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAOFAlUDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAQEAAwEBAQAAAAAAAAAAAAUGAQQHAwII/8QAZhAAAAYBAQMFBwoRCAgEBQMFAAECAwQFBhEHEiETFjFBlRRRVGGBlNMiMlVWcXKRodLUCBUjNTZCUmJldYKSorO00eEkM1Nzg5OxwyVDRGOjssHCFzR0xCZkhIWkGCdFKDd2peL/xAAVAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf/EABgRAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAABETFB/9oADAMBAAIRAxEAPwD+yxOubiPVuRWXGJUh6UpSWmo7RrUe6k1GfiIiIURAvfsuxz30n9UA+nOH8B3nmv8AEOcP4DvPNf4i2ONQEXnD+A7vzT+Ic4vwHd+afxFsxx5AEXnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAETnF+ArvzT+Ic4vwFd+afxFsAHRp7RizbfU01IZXHd5F1t9vcWhW6lWhl71ST8o7wjUH11yL8ZI/ZY4sgAAADgQb37Lcc9/J/VC8IN99l2Oe/k/qgF8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGYzzI5dQ1Dq6SK1NyK1WpqujuqMmk7pEa33TLiTTZGRq04mZpSXFRAPtleW1ePvxoLqJU+2lkZxKyC3ysl8i6VEnUiSgutazSgutRCV3VtSnkTrFVitI2ZcGZcp6W9+VyaUISfiJSy8YqYTisXG2H33JDljczjJyytH0ly0twi69PWtp6ENl6lBcCLpM9EAwruX5DjaScznHmGa4i+qW9Q+uTHZ++ebUhLjSfviJxJdKlJIbaM+zJjtSYzzbzDqCW242olJWky1IyMuBkZcdR+1JJRaGWpGPOn2z2ZWZSWN7mNKc/lDHEypXln/Oo70ZR+uT0NqPeLRBq3Q9GAcJUSiJSTIyMtSMuscgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAH0AB9ACNj312yL8ZI/ZI4siNj312yL8ZI/ZI4sgAAAAIF79luOe/k/qhfEC9+y3HPfyf1QC+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADr2EyLXV8mxnyG48SK0p595w9EtoSRqUoz6iIiMxkNnEGXZypmd3MdxifboSiDGdToqFXpMzabMupa9TdWXUpRJP1hDr5TrmeZt4agt6kqlNTL49NSec9fHhn3yPQnVl9ySEnwcG/ItAAcGOQAB832Wn2VsPtodacSaFoWkjSpJloZGR9JGPoADAYu67g+QsYXPcWqjmmrm7KdUZ8kZEajgLUfWlJGbZnxUgjT0t6q34lZbQwcloZFRYE4Tbuim3WlbrjDqTJTbravtVoURKI+oyISNn2QTppSseyIkN5LU7qZm4jdblNq15OU1944RHw+1WlaPtdTDWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAI2PfXfI/xkj9kjiz1iNj313yP8ZI/ZI4s9YAAAAGIF79l2Oe+k/qhfGNz168avsc+kECBMmKckJJM2UphpBcl64zShZnp3iLj3y6SDZDjiMWmi2hTzQqzzqJVo09UzSVCCUXi5SSbxK93cT7gI2fMOOcpZZdmlio+neunIxH5I3JEXkIBtOHeMc6+IZD/AMOse117uyzXv87LPX9oHyf2exEKJdbleZ1yy603z8kvzZJup+IBtAGJVU7RqozXV5XXZA0R8I91BJh1X9vGJKU/3KhzCz9iHLbr8zqpWKzHFkhpyUtLkJ9R9BNyU+o1PqS5uLPqSYDagAAADghyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADP57kKsdx9UqNG7ss5LqYlZE107plL1JtBn1JLQ1KP7VCVK6hoD6BgMNSeYZY9nL5b1TDJyFjqVdC0a6PzC/rDLcQf9GjUuDpgNBgeOpxnHW4Tj6pc55apNhLWREqVJcPVxw9OjU+BF9qkkpLgRC+AAAAAAAAADIbQ6WwdVEynHGyVkNOSjZa39wp0dWhuxFGfDRZJI0mfBK0oPo1I9f1gAm4zeV+R0MO7q3VORJbe+jeTuqTx0NKk9KVJMjSaT4kZGR9ApDz6brgebfTJBbmMZFKJM0vtYNgvRKHvEh49EK7zm4r7dRj0EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGx7675H+MkfskcWesRse+u+R/jJH7JHFnrAAAAAQL37Lcc99J/VC+IF79luOe/k/qgF8AAAAAAB8J8SNPhuw5sZmTGeQaHWXkEtDiT6UqSfAyPvGPuADz8qDIcJWTuGmu2oU8XMfkv/AFRgu/DeWfAi/oXD3OpKm+g9PieS1GTQFyquQo1sr5KTGeQbb8Vwult1tWikKLvGXRoZakZGLIy+WYdGtpyLqsmPUmRMo5NmzipI1KT0k28g/UvNa/aK6OJpNJ8QGoAY3HswkMWrON5nCbprt31MV1CjVCsjLpOO4fElcNTaXosurfIt4bIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwA5AAAAAAAAAAAAAAATcou4OOUEy7sVOFGiN76ktp3luHrolCC+2WpRklJdZmRdYDM7R5Mi6nxNn1W840/aNm9ayGj0VEryPdWZH1LdP6kjr4uKL1g2UONHhQ2IUNhtiMw2lppptO6lCElolJEXQRERFoM1s4pJ9fBl3N8lHOG6dKVYbpkomC00ajJPrQ0jRPjVvq6VmNWAAAAAAAAAAAAAAOnc1sG5qpdTaRkSoMxlTL7K+haFFoZcPF1kMvs7s50SZLwfIJS5NtUtpXHluK1VYQjPRt8++svWOffp3uBLSNoMptFpJ86LEu8fSjnFTOKkV5LUSUvpMtHYyzPoQ6ktNftVEhXSggGrAS8VvIWR4/Euq9SzjyUa7rid1bayM0rbWn7VaVEpKk9RpMhUAAAAAAAAAAAAAAAAABGx7675H+MkfskcWesRse+u+R/jJH7JHFnrAAAAAQL77Lsc9/J/VC+IF79luOe/k/qgF8AAAAAAAAAAAAB0L+mq7+pfqrmCzOhPlotp1OpHpxIy6yMj0MjLiRkRloYxxOZTgZmUju7KMXI+DxavWVen74i4ymy75fVS6yc4mXoAAOjQ29Ze1TFpTzo86E+nVt5hZKSrv8AEusj4GXSR8DHeGPvMGYXaP3uL2L2NXb/AKp+RGQSmJZ9XdDB+pd98W64XUsh128pyml0ayzEpMlsuH0yx9KpjKvGpj+fQf3qUuF98YDcAMaxtS2fLcNqRlddXOlwNqzUcFzXvbj5IVr4tBqK+dBsYqZddMjTI6vWusOpcQfuGRmQDtAAAAAOOIDkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHB9I5AAATsivKrH6tyzuZzMKI3oRuOH0mfAkpIuKlGfAkkRmZ8CIzGS1zPNP5s5eG48voUaU/TaUn3DI0xUn4953+qMBeyXMMcx2Q1FtbNCJr/wDMQWUKflPe8YbJTivdJJiTzvyiahK6TZxcLbV6120lsQkmXf3N5bpe4pBH4hcxjFsfxpp1NNWtMOvq3pElRm5Ikq+6ddWZrcVx6VGZi0AxKsh2hMKI5GzuK+j7YoN6hxfkJ1tpJ/nD9I2lUER4mMli22KumvcJVzENpgz8UlBqYP3OU1G0H5cbS4hSFpStCiMlJUWpGR9JGA4YdafYQ+w4h1pxJKQtCiUlST4kZGXSQ/YxMnZ9FrnlTcHmuYpMNW8pmKglQHj/AN7FMyRx61N8ms/uh+IWcPVEtuqz+uboJS1EhixbcNytlqPoJDxkXJLM9fqbpJPXgk19IDcgOCMtCMuJD5yZDMaM5JkutsMNJNbjjiiSlCS4mZmfAiAfUx58yvn3m7cxslLxjG5SuRV9pYWKfUmsu+2xxIj6DdMzL+aIz/E21stoprrMWffg4uo9ybfIM0Llo+2ahH0mR9Bv9BFrye8fqk7qoroNTVxqusitRIUVpLTDLSd1LaEloREQDtAAAAAAAAAAAAAAAADgcgADATC5kZ4U0i3MbyWSluVoWiYVkrRLbniQ/oSFf7wkH/rFGN+OhkNRX39JMprWOmRCmNKaebM9NUn3jLiRl0kZcSMiMuIzWC3NhDnrwnJnzeuYTXKRJquBWkQj0J4u84nglxPUrRRepWkBtAAAAAAAAAAAAAAAABGx7675H+MkfskcWesRse+u+R/jJH7JHFnrAAAAAQL37Lcc99J/VC+IF59lmOe+kfqgF8AAAAA4gADjUw1MByA41PvDkgAAAAHHQOQAfhbaHEKQtCVJUWiiMtSMvGMpY7NcDnP90uYtWR5euvdcJruWR/es7q/jGt4jkBijwy6rlG5jOeXkUt7UotrpZx/cM3dHz8jxD8HfZ5S/X3EmLqOWusvH5Hq9O+qM+aTL3EOOH4huAAZnH87xS8nnWw7dpqzL11dMQqLLL3WHSS5p493TxjTaibkFDR5BDKHe09faRyPUmpkdDqSPvkSiPQ/GM2WziuhGg8eyDKMfJHrW4lot5kvETMjlW0l4iSQDbAMUih2hxHT7kz+BNa6itaFLi9PfR3WS1/J8g/P/AO67R8OZMwu//Ko/xfVP8QG3AYwp209ojNzGcRk/1d/IbP4DiGXxj8ll2TxWt622a3xaeuXXS4kpBeQ3UOH5EGA2oDFHtPxFgkfTd60ojV129TJhtl/auNk2fkUY0NFkFDfMm9RXdbatp6VwpbbyS8qDMBTIcgR6lqAAAAAAAABdIAOhfXNVQ1jtldWMavhtevekOEhJd4tT6z6i6T6gHfGSyfMiiWp45jsL6eZGaUqOI25utREq6HJLmhk0jTiRaGtX2qVCadjlObHyVG3MxjH18F2cljcnyk6/7OysvqKTL/WOlvfco6FDV4xj9PjVYVdTQkRmd43FnqanHXD9c44tRmpaz61KMzPrMBDx3DTbt28jyqd9PchSR8i8pG5GgErpRGa1Mm+HA1mZuKLpVp6ktgAAAAAAAAAD4y48eZFdiy2GpEd1JocadQSkLSfSRkfAy8Q+wAMR/wCGdBHLcpJ9/jzWupMVds81HT71k1G2gvElJD6MbNcbW407dOWuRrZVvtldWDsppKuoyZUfJal1K3NS742YAOEkSUklKSIiLQiLqHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACDmeMxslrm21PuwZ8Rzl6+fH0J6I8RGRLSZ8DIyMyUk9SUkzSZGRi8ADJYnlMl6yPGcnjtV+RtINaUoM+QsGy6X45nxNPRvIP1TZnoepGlStaI+V47VZNXFCtGDVybiXWH2lm2/GdT61xpxPqkLLqMj6zLoMyGYTfZLhh8hlrL93SpPRu9hx955pP8A82wgtS063WyNJ9JpbAb8B1aqygW1ezYVc2NOhvFvNPx3UuNrLvkotSMdoAAAAAAAADHTuLStpq52xt7CJXw2i1ckSXktto91SjIiGPVl2QZKSW8EpTREX03dwytmORcOLLBml1/3fqaD6SWfQA0dD9dci/GSP2WOLIyuz2DMrk3kSwt5NtKTZEp2W+hCFOKOMwZ+pQRJSktdCIi4ERFqZ8T1QAAAACBe/ZdjnvpP6oXxHvqudMsK6fXzo8V6Epw9H4xvJWS07ploS0mR9B9ICwAjdz5T7MU3ZTvzgO5sp9mKbsp35wAsgI3c2U+zNN2U784HHc+U+zFN2U584AWgEbubKfZmm7Kd+cB3NlPszTdlO/OAFkBG7myn2ZpuynfnAdzZT7M03ZTvzgBZARu5sp9mabsp35wHc2U+zNN2U784AWQEbubKfZim7Kc+cB3NlPsxTdlOfOAFkBG7myj2YpuynfnAdzZR7MU3ZTvzgBZDiIvc2UezFN2U784HPc2U+zFN2U584AWQEbubKPZim7Kc+cDjubKfZim7Kc+cALWgaCN3NlPsxTdlOfOA7myn2ZpuynfnACyGgjdzZT7M03ZTvzgO5sp9mabsp35wAsaa9PEvGM5e4Lhl86p+3xWnlyD4lIcho5ZJ98nCLeI/GRjt9zZT7MU3ZTvzgO5sp9mKbsp35wAhJ2eMQ1pXQ5ZltLu+tbatDlNF4iblE6ki8REXi0HHcO06uSRw8gx6+Qn/AFVhXriOq915pakl5Ghe7myn2ZpuynPnAdzZT7MU3ZTnzgBB535PX6lkGzu3Skj/APMU8lmezp73VDx+Roftzahh7Bkma/b16tOidRzY36xpOvkFk4uUn0XVP2W784A4uV6afTikMvHVO/OAEMtrGAr4MXqpCvuY8GQ6fwJbMx+z2gMPrJFRiWY2qz+5p3IafzpfIp+MWSjZQn/+ZpC/+0ufOAOPlPXcUx//AGt35wAg8ttMvODcWlxKMf27qzsJn5idxpB+PedLxGO9S4HTQrZu7sn5uQXTept2Fq6Tq2denkkERNM/2aEij3NlPVc03ZTnzgc9zZT7M03ZTnzgBZLoARu5sp9mKbsp35wHc+U+zNN2U784AWQEbubKfZmm7Kd+cB3NlPszTdlO/OAFkBG7myn2ZpuynfnAdzZT7M03ZTvzgBZARu5sp9mKbspz5wHc2U+zFN2U584AWQPURu5so9mKbsp35wHc2UezFN2U784AWOI54iN3NlHsxTdlOfOA7myn2YpuynPnACyAjdzZT7MU3ZTnzgO5sp9mKbspz5wAsgI3c2U+zNN2U784DubKfZmm7Kd+cALICN3NlPszTdlO/OA7myn2ZpuynfnACyAjdzZT7M03ZTvzgO5sp9mabsp35wAsgI3c2U+zNN2U784DubKfZmm7Kd+cALICN3NlPsxTdlOfOA7myj2YpuynfnACyAjdzZT7MU3ZTnzgcdzZT7MU3ZTnzgBaARu58p9mabsp35wHc2U+zFN2U784AWQMhG7myn2YpuynfnAdz5T7M03ZTvzgBKtMBp37N63p5M/G7Z5W+9MqXSa5ZXfdaUSmnT8a0KPxkOsn/wAT6gt0ubuVMpL1yzcrJHxE62s/7svcF7ubKfZmm7Kc+cB3NlPszTdlO/OAENea3kVtJ2WzTK2lfbKirhykeTcf3/hSQ/H/AIhmfBGCZutXe+lRJ+NSyIXu58p9mKbsl35wHIZT7M03ZLvzgBFPKsslGRVuzS3bM/8AWWc+HHb/AOG66v8AQH4OBtLtTMpt/R40wZ/zdVGVNkEXiffJKPhYMXe5sp9mabspz5wHcuU+zFN2U584ATKTZ/jlfYtWsxuVeWzXFFhbvnKdbPvtkr1DX9mlJDWiN3NlPszTdlOfOA7myn2ZpuynPnABQfXXIvxkj9ljiyJlDXyoJznp0tmTImySfWplg2kJ0abbIiSalH0NkfT1imAAAAA8zzK5yK52rxdnmP3zmOk3RruZk9mM0+8sje5FppKXUqQlOpLUo90zPdSRbvEx6YPOs0xHJkbSoO0HDHalyxTVLqJ0O0dcaZejm5yqFJW2hZpWle9wNJkZKMuGnEOxsOyu1ynDpJ35Mnc09pKp7BxlO6269HcNBuJLq3i3TPq1M9OGg3oyeyvEnMPxZUCXLbm2U2bIsrKS2jcS9KfcNxw0p6kkZ7peJJdY1gAAAAAAAAAAAAAAAAAMLtlyaxx+mpodM43Hsr+8i0saU4gnCim8Zmp3cPgs0oQsySZ6GrTXhqQl7P77JK7ate7OMluDveQrGLetsXI7bLymVrU0ttwmkpRqlaeBkkjMjPXqFjbBiE7L6CuRUTGIdzT2se3rXZCTUxy7Jnolwi47ikqUk9OJb2vHTQY+4rdoNBKutoX0vpLLN7NEGmqq2KT70VmMl41L3nd1CtT5R1ZrUSUoJCenrBtytdoeH1UzM63KoyW48+NHrseRAQ43YJcdQjk1uGXK8qreUf1MyIiLoPiY9lI9TMu8PGsyxrbDabS0ZFDiYHLq6vUqSJY2MsuQWZGSpK0IZ0N4yMyLiZIIzJPEzUfrdIiwapoTVs+1IsUR20y3Wk7qHHSSW+pJdRGrUyIB2wAAAAAAAAAAAAAAABhdsuTWOPU1NEpnG49nf3kWmjSnEE4UU3jM1O7h8FmlCFmSTPQ1aa6lqQlYBfZNW7VL3Z3k1wq+JisYuKyxcjNMvKYWtTS23SaJKNUrRwMklqRnqLO2DEJuX0FciomMQ7mntY9vWuyEmpjl2TPRLhFx3FJUpJ6cS3teOmgyNzW5/j5ZFtJVXVFpm02NDqKmshE8/FZYS/qZLc3UKPeU6tSlGSUpJKeOhGZh9PonNolzh2EWEfD9znEiEc5b6kJWmBGSskm8pKiMjNSj3EEZaGe8fQgx683qRbhmajSRFvH0n4+A8d26bGo2bY9eyqGKiLlV20yzJkPXs1mNuoIiI1NN6tuaEnQkm2RHqZ8D6fT8RrEU+Nwa1DK2DZa9W2qe9NNCjPeUXLvfVHCIzPRStD004F0EFUAAAAAAAAAAAAAAAAYjbLk8/GMWifSc2k29xaxKevceTvNtPSHSbJxRdZJI1K06zSRdGoj4Xd5NT7YZ2zrIbxeQsvUibuBOejNMPNkT3IuMqJpKUKIjNCiVukfEyPXpF3bDhrucYb9LYM5Ffaw5bFjWSloNSGpTCyWg1EXSk9DSfeJRnoegy8mozCpl5DtRuYtW/lTGPnV1FZVk/LY4KNwt4zQhxanHjbLRKUklKS4nxUQTtrG1JmvzuThqMqexdiur0TrOyj1Kp76TcMyQ2hBIWlCSSRrW4tKiLVBcDMzHrGLyEysZqpKLZFwl2G0srBCUpTL1QR8sRJ9SRK9doXDjwHm5Ynn8bJZGZVETGlWeR0kSNfV9jIdQzHlMpVuraUhDnKJLlFJNB7uu6R75ajcbMsVawrAKTFGpK5RVkREc31Fobii9crTqIzMzIuOhcNTAaMAAAAAAAAAAAAAAAAY/bRl0jBdmdzlESO3JlRW0Nxm3D9QbzriGmzVpx3SW4kz06iPo6Rlqa6y7EdrdLhuTZIrJ4OR10h6NLdhMx3Y0qPuG4giaJJG0pK9S11URkRanx12G1rD2s+2dXGJOy1QznspJqQlO9yTqFpcbXp1kS0JMy4akR8SGEuafP4zrm0PKGaKXd47RyItHX1SJEpEiY9uEp1ZbiVlvmhCCbSR7pKUZr6DIPnt72gSsPy6lhWuTTsPxmXAkO/TiHAblLcmoMtyOonEOEhO4alet1UfAlFoZj0HZPZ39zs3oLXKGGGLiXBbekpZMt0zUWpK4GZFqWh6Eeha6dQx9tiOaT8oqM3KvxufPdxv6VWdNZyHER47i1EtxbLiW3d4jMzQpJp9UlKfVENXshxFWCbOqnFVzEzFwkOb7qEGhG8txThpQkzMyQk1mlJfckQDWAAAAAAAAAAAAAAAADr2SJLsCQzDklFkuNKSy+aCWTSzIySrdPgrQ9D069BhdhNzf3OP3xZHa/TSXXZJY1rcjudDO80w8bafUoIi6E6+Ub2YcgozqorbTshKDNpDrhoQpWnAlKIlGkjPpMiPTvH0Dy7CazNMAwLNpdtBqZE9+fY3UButdfmb7r6luk0pHJIUeijSWqdd4jP1ugDtZlc5Fc7V4uzvH79zHeTo13UyezGafeWRvci00lLqVISnUlqUe6ZnupIt3iYobDsrtcqw2Qq/Jn6dU9nKp7FxlG4269HcNBuJLq3i3TMugjM9OGghSMY2gP5Fjm0quj0EfKV4+mrvKqbIcRGUSlE99TdQhakqQ5vcDJRGSjLXhqet2V4k5h2LKgS5bc2ymzZFlZSW0biXpT7huOGlPUkjPdLxJLXiKNYAAIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAGAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA6FvbwapTCJanzXIUaWm2Yzjy1GRan6lCTPgRdI74gXv2XY576T+qAfXnJXeDXPY0v0Q55y13g1z2NL9GLPEccQEfnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkAEbnLXeD3PY0v0Yc5a7we57Gl+jFkDARuctd4Nc9jS/RhzlrvBrnsaX6MfrJMjo8ciolXtvDrmlq3WzfdJJuK+5QXSo/ERGYYzklDksRyVQXEKybbVuu8g6SlNK+5WnpSfiMiMB+Ocld4Nc9jS/RBzkrvBrnsaX6IWgARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQARuctd4Pc9jS/RhzlrvB7nsaX6MWQAdOrs4lm045EN36k5ybiXWFtLQrQlaGlZEZcFJPo6DIdwRqD665F+MkfsscWQAAABwYg332W457+T+qF8Z+++y3HPfyf1QQaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABxoA5EDOskbxmmKSiI5PsJLqYtdBbMiXLkr9Y2Rn60uBqUo+CUpUo+BC+PP8Rb5253PzN7Rytqlu1VEXUoyUSZUkvfLTyST+5bUZcHDAVMJxE6t9d9eSG7TKJaCKXPNPqW09PIMEf82yk+hJcVeuVqo9R1dotHIZWjNcdjFzjqkbxpbLRVlGLi5EXp67eLXc19a5umXDUj2w4MtQHUprGHcVEK2rnyfhzWESI7hcCW2tJKSflIyHcGG2XEVPMyLC1Homnnm/BTpp/IpWrreniS4b7ReJohuQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEbHvrvkf4yR+yRxZ6xGx7675H+MkfskcWQAAAAEC9+y3HPfSf1QviBe/ZbjnvpP6oBfAAAAAAAAHADkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGWu86qIFo5TwI1jfWzRpJ6DVR+WWzr0cqszJtrXq5RaderUBqQGPj59CYnswsjo7rF1yXEtx3LRto2HVn0I5ZlxxpKj6kqURn1EY2BHqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4HIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADLbVLWZUYNYOVat21l7kCtPUiMpUhaWWle4lSyUfiSYs45UQsfoYFJWt8lDgx0R2U9JklCSItT6z4cT6zGWyHW82sUFN66LRR3LqWnd1LllktiKR+Q5KvdbSfubkAAAAYfKtKTaZjWREZIYs0OUU0z6NVavRlH7i0ONl45A3Azm0mlk5BhNlXQFm3YE2Uivc3tOTlNKJ1hXuE4hB+Qd3ELuPkeK1V9ESaWbCI3IJBnqbe8kjNB+MjMyMu+RgKwAAAAAAAAABAA6V7bV1HUyba3mNQ4EVG+886eiUl/1Mz0IiLiZmRFxMB3QGHYtM9yNXL01bAxqrP+afumHHpjpfddyoUjkiPq33N7voT0D9lTbS2NXGc5opR9TcvHlbh+VuQky93j7gDagMMvL8gx8v8A40xZbURKfV2tK4qbGR3zca3SebLxkhaS61ENdU2Vfb1rFlVTo06E+neZkR3CcbcLvkouBgOjj313yP8AGSP2SOLPWI2PfXfI/wAZI/ZI4sgAAAAM7fuILK8dcUokoSqTqaj0IvqQ0Q8+2gYrDyLPMdRdyJE2p3XiOqWZFGcWlJqNbhERG5r6ktxRmj1PrdTAdqRtEhznlxcLqpmWyUqNCnoJpRCaUXSS5SzJvUutKDWsvuR+irtpFse9PyOnx1g1a8hUwzlPpL/1D+iD/uCGwjssRo7caMy2yy0kkNttpJKUJItCIiLgRF3h9QGMPCrff5RW0zMzc+6/kBF+aUXd+IfF2PtDx/WRFsWMygkeq4sphuJP3fvHkbrK1feqQ2R/dkNyACJiWUVGTw3Xqx11L8dRNy4chs2pERzTXcdbVxQfxGXEjMjIxbGYy7Em7aW3d1Es6fJIze5HsWka7yNdeSeRqRPNGfSg+jpSaT4j54flq59g7juQw01GTRkb7sPf3mpLeunLxl8OUaPr4EpB8FER6ahqwAAAAAAAAAAAAAAHADkAGNz26slzo2G4w8lu9smzcckmklFWxCPdXJUXQatdUtpP1y/vUr0DqZBb2eV3knEsUmOwokNZN3t0zpvRzPj3LHM+BvmXFS+hojLpWZEnV45RVWO1LVVSw24cRrUyQjUzMz4mpSj4qUZ8TUZmZnxMzMMYo63HKONTVLHIxI6TJJGe8pajMzUtaj4qWpRmpSj4mZmZ9IpAOtaV8K0rpFdZRWZcOS2bbzDqCUhxJloZGR9JDF43NmYffR8OvJL0mtmKNNBZPrNS1aEZnEeUfS4lJGaFnxcSRkfqkmat6JmU0cDI6KTT2SXDjvkXq2lbjjS0mSkOIV9qtKiJSVdRkRgKYDIYBez3X5WKZI4jnHVJSbjhI3Ez45mZNy2095WhkpJesWSi6N0z14AAAAAA4M9AHIDFv7Q6+XJehYnV2WVymjNDiq1KO5W1l9qqS4pLWpdaUqUovuR+fp5tEba5ZzZ9XrR/RMZCk3/zVMpRr/aeUBthx1jM45m9VbWn0llR51JebpqKss2iaeWkulTZkZtvJLrU2pRF16DTgAAAAAAAAOvYTIddBenWEtiHEYQa3n33CbbbSXSalHoRF4zGMTluQZNoWCUyCr18CvLdK246i4cWWC0deLQ+k+TQf2q1AN2M7c51hdLJOLb5dQwJJa/UZFg0hw9O8k1an8Ako2dxrIt/Mry1yhxWhqjyHuQhF4ijNbqFF/WcofjGno6Gjoo/c9HTV1Wz/Rw4yGU/AkiAZg9rOz0j+yeMZfdJacNPwknQdqJtN2dSVJQ3nWNk4robXZNIX+apRH8Q13EfGXFjzGFR5jDUhlXS26glJPyGAQpcebHRJhvsyGFlqhxpZKSr3DLgPsMhM2Y4BJdJ9OJ1cKSSt4pNc13G/r/Ws7q/jHUdpMzxrV/GbxzIYSC41N27q7p3mZZFvkfieJzX7pJcQG6HBiDieV1mRlIYjpkQrOGZJm1sxHJyYqj6N9OpkaT47q0maFaepUYvgADghyAAAAAGZERmfQQDG7X5ctOJfSKtdU3Z5C+ipiLT65vlSPlXS/q2UuufkAOvsjT9M41tmziNVZJNVIiqNOhlBbLkouniUhHK+68Y3Q69dDjQIEeBCZQxFjNJZZaR61CEkRJSXiIiIh2AAAAAPo4jD7Nf9E3mUYevUkwZ/wBMYRbuhdyzDU5w8RPlJSXeJKRuBhsw/wBC7SMXyQtER53KUU0/636rHUfuOtmgvHIMBuQAcagOQAAAcDkAAYGK0WbbQZE2To5Q4vJ5CG0fFEixJJG48ffJklEhHeXyh9KUmVzaJfPY7ikmbDbQ9ZPKRErWFnweluqJDST+93lEau8klH1DtYVQsYxi0CjYdU/3M1o6+v1z7qjNTjqvvlrNSz8ajAWAAAHBkMXc4W9DnvX2Dzm6O2dWbsmOpJqg2Kv9+2XQo+jlUaLLr3iLdG1ABldnk2fYIvJVpUu1M1VkRPxHHUubiijMJPRaeCknpqR8DMjLUiPUi1QjUH11yL8ZI/ZY4sgAAAAIF79luOe+k/qhfMQL37LMc99I/VAL4AAAAAACJl2MVmTQG487lmX46+VhzYy+TkRHdNCcaX9qfVpxIy1JRGRmR2wAYWpyuxx+dGoM+Jph55ZMwbttO5DsFa6JSsv9Q+fD6mZ7qj9YZ+tTuiMdeygw7KC9BsIkeZEfQaHmH2ycbcSfSSknwMvEYxzWIX+Olu4TkqWYCS9TVXDSpbDfiadJSXWy8RqWkupJANyODMy6CGMU9tTkaNIrsMr+/JOwky/LyPItfBynlHzVgL9v6rNMptb5B9MFlXcMH3DaaMlOF4nXHCAdu42iYtX2DtWxMeuLRrg5AqI65r7Z95aWiMmvdcNJeMfMsvv1klxrZhlimjLXVUiuQr805Wvw6DTVFXW08FuBU10SviN/zbEVlLTafcSkiIh2wGPrdouPPTWq62TPxyweVuMxrmMcU3lfctuHq06fiQtRjYEeo61lAhWcB6BZw486G+nddYkNJcbcLvKSojIy90Yo8ZyTETN7BpqZ1YnirH7N9RtpLvRpB7y2feL30dRE2XEBvgGNrdpGNuyk11065jFsfA4F1uxlqP8A3azPk3i8balF7g7V/nuJ0u409cMTJz3CPXwVd0S5CupLbSNVK93TQukzIuIDu5rkTGM0hzVsLly3nCjwITZkTkyQr1jSdes9DMz6EpJSj4EZjqbP8ckUsKVYWz7cvILZwpNpJQnRJr00S03rxJptPqEkfURmfqlKM+litHaT7znllrKGrLk1NVtcSyWirYV67iXBT69C31lwIiJCT0IzXswAAAAAAAZfPsclW7EW1pX2YeR1SlO10lwj3Fa+vYd04m04RElWnEjJKi9Ukh28IyWNk9OctthyHMYcOPPgvacrEkJ03m1/CRkZcFJNKi1IyF0ZDLMZnldIyzE3mYt8hsmZLLxmUazYSZmTT2mppUnU9x0iM0GZlopJmkw14DKY/nlHYyiqrB36R3yeDtVZKS0+R99HHddR3ltmpPj14D85JntNWSDqaxX0+yBZaMVNetLjxmfQpw/Wst99xZkRdWp6EYWcnv6rG6ldpcSijx0qJCCJJrW64rglttCSNS1qPgSUkZmfQQyTdHd50opOYtO1VAo95jHkO6OPp6lTVpPjr/QJPcL7c19BUcYxKUdsjKMwks2eQEkyjoa17lrEn0tx0nx1MuCnTLfX0epT6gtgA+MONGhRWokOO1GjtJJDbTSCQhCSLQiIi4ERd4fYAAScpxynyau7huIhPtpWTrK0qNDrDifWuNrSZKbWXUpJkZDKJvMiwdZMZaT91QJPRq+jsavRy70xpBdBf0zZbvWpKOk/QQMtQHXr5kSxhNTq+WxLiPpJbT7DhLbcSfQaVFwMvGQ7Ax03Z7TlYu2ePTLLFp7y9952odS228rvuMLSplaj+6NG94x8yo9o7Zcm3n9S4j7t/Hd534UPpT+iA2p8Bj77O4bFk7R43DeyW+b4OQoSi5OMf/zDx+oZLxGZrP7VKh8DwKVZoJOWZlfXbJ678RpxMGMrXqNLBJcUX3q3FEfeGqpaqrpK5qtp66JXQmuDceKylttPuJSREAytZhcm1nsXeezGbqcysnIte0g010FRdBttq4uOEfHlXNT14pJHQNsktC0HIAAAAAAAAAA4PpAZvM8UZvVR7GFLVVX8Ij7gsmkaqb14m24n/WNKMi3mz4H0kaVESiYRk67ruurtYia7IK00osIe9qnjruvNGfr2V6GaVeI0nopKiLSjI7QKGfIXEyfHEJLIqglKYSa9xM1g9DciOH0bq9CNJn61ZIV0EZGGuATcXu4GSUEO7rFLVFlt76CWndWg9dFIWn7VaVEaVJ6SMjLqFIADTiAAAw0H/wCJNrM2dwXAxWP3CwfUqc+lK3j/ACGeRSR/71wuoaDNr5rGcVsLx1lT5xmtWmE+ufdUZJaaT98takoLxqIdbZzQvY5iMSBNcQ9Yub0qxeT0PS3VG48svEa1K07xERdQDREAAAAAAAzu0qlk5Bg1rWQV8nPU0T0Feum5KaUTrCvI4hB+QaIAEnDrtjJMWq76Mk0NT4jcgmzPVTZqSRmg/GkzMj8ZGKwxOzbWqvMqxFWhIgWH0whJJOn8lmbzpeQnylILxIIbYAAAAAARc5vm8ZxadcqZVIdZQSY0dPrpD6zJDTSfGtxSUl41AM+WuUbVjMj3qrEk6feuWTzfHytML092SfWkboZ/Z9QLxvFYtbJfTJsFGqTYSSL/AMxKdUbjznuGtStC6k6F1DQAAAAAAAfQAjY99dsi/GSP2SOLIjY79dsi/GSP2SOLIAAAAEIF79luO++k/qhfIQL37Lcc99J/VAL4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADr2EGFYxVxLCHHmR1+uafaJaFe6RloY6tLQUNGlZUtJW1hOevKJFQzve7ukWookOQAAAAAAAAAAAAAB0bmoqrqJ3Jc1cGyj729yUuOl1Gvf0URlqPzS0tRRxTiUtTArI5nqbUOOhlGvf0SREKAAAAAAAAADghyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwcQ+Z20R2Av6nSZS+qRFV9rHsSTq614ieSnlC+/Q91rIbwSMwoImTY7Kp5inW0vESmnml7jsd1Jkpt1CvtVoWSVEffLr6BIwHJJkx5/GMlJuPlNa2RyUJTutzGjPRMtnvtr6yL1itUn0EZhrgAZ/Pcj5t0XdEeP3bZynCi1kIj0VKkr13EeJPA1KV9qhKlHwIBEtv8A4p2lw6j19XjBpnzvuXJyk/yZrx8mhSnjLqNTBjdiBgmPHjmOtQn5Pdc95apVjL3dDkynD3nHNOojPgkvtUklPQQvgAAAAAAAAAAMPlhfSXaVi+RcEs2PK0Uw/wCsLlo6j9xxpaC8b43Aze02nlXuDWcGuM02KWyk16tdN2UyonWD9wnEIFLFbiPkGM1l7EJSY9hEaktpV65JLSStD8Za6H4wFIDAAAYWyLnTtPiVf85V4ulM6Zr61ye4kyjt/wBm2a3TLvuMn1DS5fexMaxmwvZxLUxDZNzcbLVbiuhKEl1qUoySRdZmRCds1opVHi6CtDQu5nurn2rieJKlOnvLIj+5RwbT96hIDTDgxyAAAAAAAAI2PfXfI/xkj9kjiyI2PfXfI/xkj9kjiz1gAAAAQgXv2W4576T+qF8hAvfstxz30n9UAvgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIOW4vAyRqM487IhWMFZuwLGIokSIqzLQzQoyMjSouCkKI0qLgojF0cgMUw5tQgpOK5BxS93eCJqp79epRffsky8RH3zJeh94h98Zxeem950ZZYs2l4TRsxkR2jbiV7atN5LKFGZmpWhbzij3laERElPqRrgAAMAAAAAAAAAHHWOQABhtmqiqLfIsKcI0/S2YqdALd0JUOWpTqdPEl3l2y8TaRuRiNpTEionVueV7Dj7lQS2bJhpOq369w0m7ukRaqU2pCHUl0mSFpLisBtwHwgS4s+DHnwn25EWS2l1l1tRKS4hRapURlwMjIyPUTczyKHi9A9bTEuPGk0tx4zRauynlnutstl1rUoyIi8ep6ERmAzuR//FG0esxxszVXUJt3Fp3lv6mUNk+PUaVvH3jaa+6G7Ga2d0Uymo3Hrhbbt5aSFT7VxBmaeXWRFuJM/tG0JQ0n71suvUaUBwRjkAAAAAAAABGx7675H+MkfskcWesRse+u+R/jJH7JHFnrAAAAAQL37Lsc99J/VC+IeRwrN2wq7Grahvuw1ubzUl9TJKStBp1JSUL4kenDQBcAQu6cu9g6Pth35sHdOXewdH2w782AXQELunL/AGEou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cv9hKLth35sHdOX+wlF2w782AXQELunL/YSi7Yd+bB3Tl/sJRdsO/NgF0BC7py/2Eou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cu9g6Pth35sHdOXewdH2w782AXQELunLvYOj7Yd+bB3Tl3sHR9sO/NgF0BC7py32Do+2Hfmwd05d7B0fbDvzYBdAQu6cu9g6Pth35sHdOXewdH2w782AXQELunL/AGEou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cv9hKLth35sHdOX+wlF2w782AXQELunL/YSi7Yd+bB3Tl/sJRdsO/NgF0BC7py/2Eou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cu9g6Pth35sHdOXewdH2w782AXQELunLvYOj7Yd+bB3Tl3sHR9sO/NgF0BC7py/2Eou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cv9hKLth35sHdOX+wlF2w782AXQELunL/AGEou2Hfmwd05f7CUXbDvzYBdAQu6cv9hKLth35sHdOX+wlF2w782AXQELunLvYOj7Yd+bB3Tl3sHR9sO/NgF0BC7py72Do+2Hfmw57py72Do+2HfmwC4Ahd05d7B0fbDvzYO6cu9g6Pth35sAugIXdOXewdH2w782DunLvYOj7Yd+bALoCF3Tl/sJRdsO/Ng7py/wBhKLth35sAugIXdOX+wlF2w782DunL/YSi7Yd+bALoCF3Tl/sJRdsO/Ng7py/2Eou2HfmwC6Ahd05f7CUXbDvzYO6cv9hKLth35sAugIXdOXewdH2w782DunLvYOj7Yd+bALoCF3Tl3sJR9sO/Nhz3Tl3sHR9sO/NgFwDLUQu6cu9g6Pth35sHdOXewdH2w782AQyxK+x+TIVgt3CgwH1qdOqsoipEZhaj1UbBoWhTRGepmj1SdTPdJOpjtUmITDyBrJctuSu7aOSkwm2o/c8OCSi0UbLRqUe+Zakbi1KVoZkW6RmR0u6ct9g6Lth35sHdOXewdF2w782AXQEPunL/AGEou2Hfmw47py/2Eou2HfmwC6Ahd05f7CUXbDvzYO6cv9hKLth35sAugIXdOXewdH2w782DunLvYOj7Yd+bALoCF3Tl3sHR9sO/Ng7py72Do+2HfmwD6UP11yL8ZI/ZY4siTj0Wcwqxk2DcZp+dKJ8247ynUIImm2yLeNKTP+b19aXTp4xWAAAAAYvNMysKzJoeK4xQNX9/IhuWDjD08ojTEZCko31OGhZmalqJKUkk9dFGZpItRtB5JmabPFtu0POlUtva00zGzp3zq4S5bsV5Eg3kKU22RrNCiUotSI9DSWumpahtNmOYw86xCPfRIzsRw3HI8uI8ZcpFkNqNDjStOslEeh9ZGR9Y04892CUFlSYjYy7eGuBNvryddOQ1mRqjFIeNSG1acN4kbupdRmZdQ9CAAAAAAAAAAAAAAAAABm9ouWMYhRMzTiLnTZsxmvroSFkg5Up5W623vHwSXSZqPgSUmfHTQ5mA53IvMnucSv6RFHkNS21IcjtTO6WX47uu4605uINRapMjI0loenfE3b/UW1hS43cU8B+ydxvI4ly9Cjlq/IZbJaHEtkfrl7rhqJPXu6FxMhlnshZqs1yTbRa0GRQ6CJTwaKMw7XqalyVKlKUt0mHN1aUpU82ktSI1aKMtdC1DR7R9p9vhaplxLwWW9ida+0zPtlTEtupJa0pNxqOaTNxtJrIt7eTqeuhGXEenkZGPA9reVne5tHxi1wfPZWJ1ElEmWcHG5D6LeQ2erbZKIt3kEqIlGfHfUSSLRJGZ+30st6fTwp0iE7Bekx23nIzvr2VKSRmhXjIz0P3AHdAAAAAAAAAAAAAAAAGb2i5YxiFCzNOIudNmzGa+uhIWSDlSnlbrbe8fBJdJmo+BJSZ8dNDl4Dncu7ye5xHIqFNDkNS21IXHbmFJZkR3ddx1pzcQai1I0qI0loenTqJ23+otrClxu4p69+ydxvI4ly9Cjlq/IZbJaHEtkfrl7rhqJPXu6FxMhmH8haq80ynbXb0V/Cx+voYlOwy/BUzLlH3SpxxxLDm6pKSU6hJb2muijLgRahtduG0mv2YYQ/fyYarKX0RIDbm4uQouKuOh7qUpJSjVoehF3zIj3KDUZES0klWhakR6kR+6P55+ihwjLrOgybIqu0XalYVrddX0zWOPSJLLZmlTiW3G3PqZrUneUtTfQlKT6CHueJqsXMdhPW01udMcb5Rx9Fe5CJRKPVP1BxSltmRGRGlR66keunQQVQAAAAAAAAAAAAAAABndomVxcNxd66kRnpbhutRokVnTlJMh1ZNtNJ14aqUouPUWp9QkYXnU+zzWwwzJMfRRXkWEiwZbam91MyYqlmjlEObiD1Sst1STSWmpaGZHw6H0Q1FdXGEQJ2Pw3J9lQXcK6ahN6b8oo7pKU2nX7bd3jIusyIusZ+JZuSdplztffo72Dj9JiC4PJzIC40qU5y3dDvJtO7qtEJbJOqt0lGrhqRGYDbZfmkyvyBrF8ZoiyDIFxe7XY65hRWI0ff3CW66aVGW8rUkpSlRnuqPgRDUVTsuRVxJE+GmFMdYQuRHS6TpMuGkjUglkRErQ9S3tC101H865VjVDfZ/bZdlGF5BkWPZdj0J+rVFr33nobqG16sqQ1ryLhkts0rVwSevqi4j2jY9XZDU7LcbrcrfU/dxq9puYta99W+SfWqV9soi0I1anqZGep66gNYAAAAAAAAAAAAAAAAIuc5LWYbiNlk1wpwoVeybqybTvLWepElCS61KUZJLxmXQMxi20Gzk5w1hmYYunHLaZAOfX8lYFLakNpMicQayQjddRvJ1SRKLTUyUZdP7+iGxm2y/Y7fUVE2h2zcSy/GaUrdJ1bL7bxI1PgRq5PdLXhqfEyGLtbp66zqo2lycWySrpMKobGVLOdAOPIefeS2RsIbc3d/dQ2szWXqNTIiMBt81zuZVZjDw7H6eHaXUmudszTOsu4mUsNqJB6L5Nw1LNR8EknQiIzMyIW9nOURc1waoyqHHejMWUZL6WndN5BnwMtS4HoZHxLgZcR41tbrKjaJkmN2eVY5kc3B5WPd1VzlbXPLlR5rx6/VeRSp1suSNPA/qZqM97XQh6hsPi5NB2UY/Dy5K0W7EY23EOEglobJaiZSvc9Tvk0TZK0+21FG1AAEAAAAAAAAAAAAAB8LF19iBIeixTlyENKU0wSyRyqyLUkbx8C1PhqfAtRl9lmYSMzo7KbMpiqJFfbSqx6OUopBb7C9xRkskpLpI+rq6RqZbyI8Z2S4TqkMoNaibbU4syItT3UpI1KPvERGZ9RDyTYrbKpcOz21tqa9gtx8gtrnkpVa9HW9GcdW6hTfKpSSjNJHw14HpvaakA1eaZlPq8lh4rjFC1fX8iE5YLYenlEaYjIUlG+pw0LMzUtRJSkknroozNJFqO/svzKHneHx7+LGehuG45HlxHtOUiyG1mhxpWnWSiPQ+sjI+Go84kWzzW1TH9rkTH76wxrIMQbgaQ4C35UNzlu6GzdZRqokqS4otU6kRlx4GRjWbBcfsqTEbKXbw1wJt9eTrpcNZkaoyZDxqQ2rThvEjd1LqMzLqFHoQAAgAAAOOI5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAB1LCvg2Pc5T4bEooz6ZDJPNksm3U+tWWvQotdSPpIdsADTxhoHEAAAAAAAAAAAAAAAAAAB1rGBCsWm2p0OPKQ08h9tLzZLJDiFEpCy16FEZEZH0kZDsgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADq2tfBtYLkCyhsTIjunKMPtktC9DIyI0nwMtSLpHaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHVta+DawXIFlDYmRHdOUYfbJaF6GRkRpPgZakXSO0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOta18G1rn66zhsTYchBoeYfbJaHE940nwMh2QAcJQlKSSktCItCIuohyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGZF0gMxlcSJPyXHok6KxKjrXIUbTzZLQZk1wPQ+GvEwGn1DURuaeLe1un8xb/cHNPFva3T+Yt/uAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mTfyQFkBG5qYv7W6fzJv5Ic1MX9rdP5k38kBZARuamL+1un8yb+SHNTF/a3T+ZN/JAWQEbmpi/tbp/Mm/khzUxf2t0/mLfyQFnUjLgY4IQcTjxocy+iQ47UaO1YpJtppBIQgjisKPQi4FqZmfumYvgAAAAYgXn2W4576R+qF8xAvfstxz30j9UAvgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAx1zf3djlL+M4gmA3IgNods7Geyt5iMay1bZS2haDW6pPqj9WkkJNJnrvEQvZTcxcex2xvZu8caBFckuEn1yiQkz3S75npoRd8yEvZlSSqPEmG7QkncTlrn2ikkXGU8e+4WpdKUme4nvJQkuoB+8EyGRdRpsO1itQryqknEsY7SzU3v7pKS42Z6Gba0KStOpalvGk+KTGkGHmf6J2y10gj3GMgqnYbpF9s/FVyrPlNt2T5EF3uG4AAAAAAAwGR2g21kmRV4tj75x7m5Wv+VEgldwxW9DfkaGRkai3kISR8N91GupEYlExJwPLqZsre1n4/dr7geKymuSlxpu6amnErcM1ElzdWhSdd3fNvdJOp69vBk/TnOcqytzVTbT5Udeak9DUf8An1F76QpxJ/1KRU2m00m+wW0r4CjTYk0UiAsvtJTKidYV5HEIPyANIAmYpcMZDjNZfRSNLFjEalNpPpSS0ErQ/GWugpgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB9ACNjv12yL8ZI/ZI4siNjv12yL8ZI/ZI4sgAAAAIF99luOe/k/qhfEC9+y3HPfyf1QC+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFGSS1M9C745GBywnM0ytWDtuqbpYLSJOQm2rRUgl68lD16SSokmtzTjubqehw9AoRtpGFyZ7URi7Ssnn+5mpRR3e5HHtdOTTJ3eRUvXgSSXqZ8NNeA1wm2VHVWFA9QSoEddW9HOMuKSCS3yWmm6RF0ERdGnRoWgh7KJ86RjT1VbyXJNpRTHaqW856942tDadV984yppw/GswGuAAAAAAGH2okmxm4vixqSaLW5bckoMtdY8VKpKvIbjTSD8SxuCIiLQuBDFO6z9tbZaEbdJj6lH/WTHyIvgTCV+d4xtQGK2tGcOHjt8le79KcghuKP7x9Rw1n7hJkqM/cG016+oZzahVO3mznIaqM3vypFc+mKXWT24ZtmXjJZJPyCli9q1fYzVXbBaNWEJmWgvvXEEoviMBSAAAB07ywZqqabaSD0Zhx3JDnvUJNR/EQ7gxm29bn/hZew2S1es2U1TRF078txMZOnj1dIB2NkcB2u2ZY8xI17rcgtyJZn0qkOlyryvK4tZ+Uasy1H5bQlCSShJJSkiIiItCIh+gGI2S/yCLkGMGlKPpHdyGWUkf+oe3ZTRF4kokEgveDbjFRSOt20zGuTImr6jbkJP8A3sR00OH7polMF7iBtQAAAAABAzjIyxyrZcYhLsbOa+mJWwUK3VSX1EZknePglJJSpalH61KVHx00ML4Dz+yuM5xWOi8yddJa0jZEqyTWQnmXq5GnqniNbq+XbRx3vUoVukaiI9Nwb1lxt5pDzLiXG1pJSFoVqlRHxIyPrIB+wAAAAAAAAAAAAABiciuLq6yt3EMWkpgdxNoeuLXk0uKikvi2w0lRGk3lF6ozURpQnQzSo1pIdeXNv8GsY0i7vXr/ABqW8iO/MlsMtSa51ZklC1myhCFsqUZJM90lINRGZmnXdDfAA446gOQAAAAHSvbSvo6aZcWslEWDDZU8+6voQhJamfj9wukB3QGAq6zL8ripurbIbjFWn9HIVVXoYJxhvpSchTjazW6fSaC0Qn1uijLeOhhd3bItpeI5S4y7dQmikMS2kcmixiGe6TxJ1PdWlXqXEFwIzSZcFpIBryIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGx7675H+MkfskcWRGx7675H+MkfskcWesAAAAcCDe/ZbjnvpP6oXxn74yLLscIzIjNcnTx/UgGgAAAAAAABlszyiRXTo+PY/CbtMlmtm4xGWs0tR2tdDkSFFqaGiPgWnqln6lJdJp6EbZxV2BlMzh48vsVHqru9GsNo+81F4toSXfMlLPrUowG4AYSds/ap0rsNnbrWNWLfqkw2yMq2Vp9o7HL1KddNOUbJKy111UXqTuYVkzORxH0uRHa61grJiyrn1EbsR3TXQzLgpBl6pCy4LSZGXWRBfIAAAAAAda1nxautlWM55LESKyt991XQ2hCTUpR+IiIzGZ2SwpjWKnc2jKmrS+kLtZjavXNG6Rcm0f9W0lpv8gdXah/pqbSYKgjUi4fN+x7xQI5pW6R+JazZZMu86rvDckADE1JHVbZLuDosmL2sYsmvuTfYVyD5/mKiDbDE7R9a6+xDJkkekS1KBJUR/6iYXIkX9+cY/yQG2AcDkAHA5HxmyY8KG9MlOpaYYbU46tXQlKS1Mz9wiAY7ZzpNyfN7zQzKRcFCYUf9FFYbaMvI93R8I24x+xuO8zszpJEre7qsGVWckldJOylqkOF5FOqIbABwfHh1DF7Ff5PhH0lNRmqknzKsiPpS2zIWln/AIPJH5RtRi8O3oG0bN6s0ETch2Fbt6d55nuc/wBKGo/yjAbQAAAGK2mF3XY4bSkvQpuRMuuJ76YzTsojPxb7DflMhtRibbkp22ugimRmdXSzZii+5W66w02f5pSCAbYAABito2kHI8Kv9DIo9x3C+ov6KU0toi8r3c/wDadYyG2ll1zZheSY5mUiuYK0Y06TdirTIQRe6poiGsjPNSWG5DCycadQS0LLoUky1I/gAfQAAAGGrWvp/tdtLNz1UTGYyK2KXUUp9KHpC/dJo4ySPq3nC6zG4WtKEmtaiSki1MzPQiIYrYshT+DovnWuTeyGXIuFEfTuPuGpkj9xnkk/kgNo4hDjakLSSkKIyURlwMhhtn61YzeS9nsk1FGjtnMoFqMz34W8RKYIz6TYUpKNP6NbPjG7GX2i0Eu2rY9jS8k3kFO93ZVuL4JU4STJTKz/AKN1BqbV3t4lFxSQDUAJOIX0TJcdiXMNLjaH0mTjLqd1xh1JmlxpZdS0KJSTLvkYrAAAAAAAACVl17DxrGp97P3zYhsm4aEFqtxXQlCS61KUZJIuszIhVGFyHTJ9pFdjifV11BydvZ/crkGZlEZPj1GS3jLqNtn7oBU2bUcqkxZsrRSF3M91c+1cSepKlO+qWRH1pQW62n71tItXNbDt6qXV2DKX4cxhbD7SuhaFpNKiP3SMx3AAZDZRPnv407T2763rehlLq5ri/XPG2RG08f8AWMqacPxrPvDXjD2OmP7Wa+wL1EPJ4x18jqLuxglusH7qmu6Emf8Au2y7w3AAADjUByMJmyCyPOKDD1nvQY5Hd2iC10cSytKYzSvEp4+U8fc5l1jdmYw+zI029rkuZK1UmznnDgr3tf5HENTSdPEp7uhwu+ThANwRaFoRDE7WWXIECBm0RCjlY08ct4kFqp2Eot2U3p1/U9XCL7tpA2w/LiEuNqbWklJURkojLUjIwHDLrbzSHmXEONrSSkLQrVKiPiRkZdJD9jD7KHV1caywaSo1O428lmKo+lyA4Rqiq8e6jVoz61MqG4AAAAAAGYu87x+qtnalZ2c+bHSlUpmsq5E5UYlEZp5XkUK3DMi1JJ8TLiRacQGnHAkYvk+P5PGcforWPN5FW6+2k9HWFfcuNq0W2rxKIjFgBwQ5AQMxyqDjbMdtbL8+zmrNuvrYiSVIlrItT3SMyIkpLipajJKS4mZcAF8Bhm4G020IpkjIqPH1nxbgRq05qUfeuurWg3PHuJb8Rn0jt4pk1kq9cxbLIUeDeIaN+O7GM+5bFkjIlOM73qkqSZkS21amneSeqiMlANcAAAjY99d8j/GSP2SOLPWI2PfXfI/xkj9kjiz1gAAAAMHtSonb62xxqHOcrrOO8/IgTW0kamHkt6kZkfrkHxStH2yVKLhrqW8MQL37Lsc99J/VAPhguUHetSYFnGTW5BXKJqygGrXcUZapcbM/XsrIjNC+stSPRSVEWmGYzPFTuX41xVTTqciryMoU9KN4jSehqZeRw5RlWhap1IyMiNJpURGOnTZ3HantUWYR045erVybbbzmsWaf3UZ8yJLhH9wejhdaS6TDZjPZ3khY7VN9zRjn2850o1XAQrRUl8yMyLX7VCSJSlLPglKVHx00Ohkd5U47TvW91PZhQmS1U44rpPqSkulSj6CSRGZnwIjMZrBqyfa27udZFFejTpLZs1cF4tFV0Mz1IlFx0ec0JTne0Qj7TUwpYJjHN6HIkzpJWF9ZLJ+1sDTob7umhJSX2rSC9ShH2qS6zMzPSAHHUAGTzfHJsiYzk+MuNxskgtmhvf4NTmddTjP6fameppV0tqPeLUjUlWsABFw3IomTU5Tozbsd5pZsTIjxbr0R9Pr2nE9Si1LvkZGSiMyMjO0MVmNJY1tuebYpHNy0Q2lFnXoMkpto6ehPHgT6C1NtZ980KPdVqnSY3dVuRUka4qJBSIclO8hWhpMjIzJSVJPilSTI0mk9DIyMj4kAogZgMjtUsp0XHG6qmdU1dXkhNZXuJ6WVuEZre/smkuO/kEXWA6mzoivsivs6WW8zKd+llSZ9UOOpSTWX9Y+bytetBNd4bkdOjrYlNTQqiva5GHCjojsN667qEJJKS19wiHcABn9o1EvJMFuqRkyTJlRFpirPhyb5FvNL/JWSVeQaAAEfCLtvJMPqL9tJIKwhtSTRr6w1pIzT7pGZl5BYGI2W7tbLybEzUlP0qt3Xo6CLT+TStJKNPES3XWy/qxtwAY3bU44ezezrWFEmRcG1UNH1kqW6mPr5CcNXuJMbIYnNy+mW0DCaPk99DUmTcPkfRuR2uST/AMWU0oveANmy2hptLTSCQ2hJJSki0IiLoIh+wAAGItTTX7ZaGUepFb08uCvvKcZcaeaL81Ukxtxi9qW/E5r3je7/AKMyGLvmf3Enehq/aSPyeIBtAHHWOQAYvFd+btTzOyMi5OI3AqUH4221yVftifgLvDaeMYrY4aJWO2d4he/9OLufLJX3TZPqaaP+6aaAbUAAB8ZkdmXGdjSGydZdQpDiD6FJMtDL4Bldi0pyRstx9p8lFIhRCr5G90m7GM2HP021DXn0jF7LyXEk5fSrXvFAyOQtsu8mShuZ8G9IV8BgNqAAAx+2SU8zs7sYMNZJm25t1EU9eKXZS0sEove8oaz8STMamBFjwYTEKK0lpiO0lpptPQhKS0Ii9wiGPyT/AEvtVxqkLizUsv3cktNfV7px45H7vKyFe60Q24AAAA8/v48nBsjlZdWxn5FBYKJd/DjoNa2HCIiKa2guKuBETqU8TSRKIjNJkrcV8yJYwWJ9fKZlxJCCcZfZWS0OJMtSUlRcDI++Q7BkMc9gEKNNfmY3d3OLrkrU4+1VraOO4s+lfIPNuNJUfSakJSZ9ZmA2IDHKw26PivabmKj6jJFen4iikQ+TuP55BPlKnPvpjoX8zeVTLhK/Ljcgafd0V7hgNsAyNDlstN63jWXV0eluXkGuEbMk3otgki9VyLikoPfT0qbUklERkZbxamWuATsluYOPUE+7slmiJBYW+7ulqoySWuiS61H0EXWZkQj7MaebV46qXcoSV5bvqsbTRW8SXnCLRoj60toJDReJsj6xMyk+c+0GsxRo9+vqTbuLnT1qlpV/JGD91xJvGXUTKepRDeAAAODAZnahUS7jCprVYRHaxDRPrTMv9qYWTrReIlKQST+9UousV8ct4l/j9deV6jVEsIzclkz6d1aSUWvePQ+JCgZajD7LzTUzMkw8z0TUWSn4ad3T+SSvq7eniS4p5ovE0QDcAAAMvtSuJdLhM5+sMvprJ3INaWvTKfWTTPkJayUfiSYrYxTw8dxytooCTKLXxW4zWvSaUJJJGffM9NTPvjM25lkG1mrqi9VDxuMdpKLgZd1PEtmMnyI7pUZd82z7w3AAAAAwm0Ak47k9JnSCNMdtX0quDLo7kfWXJuH/AFT24evUh10xuyHVtIMS0rJVZYMJkQ5bK2H2ldDja0mlST8RkZkM3snnS3sYcqLKS5Js6KY7VSnXPXuckf1JxXjcZUy4Z/fgNcACPl2QQcYoJFvPJxxLZpQywynedkvKPdbZbT9stajJJF3z46FqYCXnt/OiORMcx4kLyK13kxjWneREZL+clOF9wjUtE/brUlPWZlUw/Ha/GKNurgcqv1RuyJDy996U8rit51X2y1HxM/IWhERFM2f4/NgplZBkKkPZJbbq5ppPVEZBa8nFa/3bZGZa/bKNa/ttBqwGdyrC6DI325syM5Gs2U7sezhOqjzGC48EuoMlbvH1h6pPrIxJNraRQEZR5FXmEMvWlLPuCcXurQlTLp/kNe6NwADFO5Nm0hlLEDZvOjzFcDdsrOI3FQffNTLjrhl7jeo72GYsdTJk3VvLK0yOckky5xt7pJQR6pYZTqfJspPoTqZmfqlGpR6jTgADPZ5jfOOoQmLJ7ht4TpSqucRaqjSEkZJUZfbIMjNK0/bIUouvUaEAEDA8hPI6EpMiMqFZRXVRLKGpRGqNJRpvo1LpLiSkq+2SpKuGov8AUMDmZFh2UsZ2z6irlcnByFJaaJb10Yln421K3Vn/AEa9T4NkN6XEBHx767ZF+MkfskcWRGx767ZF+MkfskcWQAAAAMQL37Lcc99J/VC+YgXn2WY576R+qAXx1rSvgWkF2DZwo02I6W64xIaS42su8aVEZGOyADMU2z7B6axbsarEaSHLaPVl5qEgls9XqD09R+ToNOAAAAAAAAADCXdXa4pfS8pxeA5YQZxk5c0zJkTjrhaF3VHI9E8rukRLQZkThER6kovV7sAGJPars9THUt/Kq+K+ngqDJUbM0lfcdzLInd773d1PqH5xGHYZBk6s2uYMivZZYVFpIElG6800s0m6+6k/WuOGlBEk+KEIIj0Nakltz16jHIAAAAAAAMVZ61G16nnFvlHv652se73LxzVIYL+7VM+AhtRjNsrTqMIdvIzZuSsfkNXLJJ6VFHVvOoLxrZ5VH5Y18d9qQyh5haXGnEktC0nqSiMtSMj7wD6DE0BfTLazk9ruGbdVEiVDR69Dhkcl7T3UvRi/IG0WtKCM1GSUkWpmZ8CGL2LJU/hCL5xvcdyCXIuFa9JofcNTJH7jPJJ/JAbYAAAGU2vwHbLZhkkWOk1SSrnX42n9O2nlGv00pMascLLeQpOmupaaAOrTT49pUQ7OKe8xMYQ+0ffStJKI/gMdsYzYop1OzSrrn9OVqTeqVaf/ACjy45H5SaIxswEjNrfm/h11fbu99La9+Xu9/k21K0+IfHZ5UOUGBUFI8RE9ArY8d3TrWltJKP3TMjPURtsu7JxaHRHqZ3dvCgGRdbZvpW8X9y26Ntx74AAAADE1ZJr9st9FIjSVvTxJyO8pxlx1l0/zVRiG2GJzozrs6wq/5Q0NHLfqJHe5OS1vI1916Own8oBtiACGc2k3UjH8JtLOCg3LBLRMwG/6SU6ommEeVxaC8oCZs11tLrKstXoaZ9kcCGolakcWHq0XkN7ulZH1kshthJw6kYxzFqugjKNbNfEajpWZaG4aUkRrPxqMjM/GZisAAAAAAAAAAAm5HRVORViq25hNzIqlEskq1I0LL1q0qIyUhRHxJSTIyPiRkMzzTzGInuSr2jzUwOhPd9czKktF3kvep18RuJWffMxuAARsTxyBjVcuJCXIfcfdN+XLkuco/KeUREpxxWhaqMiIuBERERERERERWQAAAAABiL//AERtZx614kxdRX6aQevA3UEcmNr7hJll7rheXbjNbS6SVfYjKjVhoRbRlNza1xXQmUysnGtT6kmpJJV96pQDSj5TJLEOI9LkuoZYZbU464s9EoSktTMz6iIiE7D72Jk2NQb2ElaGpbW8bThaLZWRmlbay6lIUSkmXUaTGc2sLVbt1mBxt43L97dnbpn9Trm9DkmenUsjSz7r5d4B9dkEZ57HpGUzWlNzsllKtFpV65tlZJTGbPxpYS0Rl91vd8bQflKd0iIuBEWhDnUByAAADBZS2/iGYrzaLGfkU89hEe/ajoNa2Tb15KYSCIzUSSNSHCLju7qi13DI96BkAy0zaJg8WsasTyqpfZeL6gUaSl9yQfUlptGqnFH9ykjPxCdjdZa5LkDGYZNCcr2Iu99I6h7Q1xiUW6qS/oZly6knukktSbSZlrvKVpqo1JTRbB2xjVEBia7rykhuMhLq9enVRFqYoAAAAAAAAAAAAAAD4T4kafCfgzGG34shpTTzTidUuIUWikmXWRkZkMTgduugmJwDJZK0T4u8inlyFcLSGn+bNKvtnm06IcT64zTv6aK1G9E/IaOoyGsXWXdfHnxFmSjaeQSiJRdCi7yi6lFoZHxIwHWoPrrkP4yR+yxxZGYwGsYp1X1dGfmvtNWZbi5cpch3Q4zB6G4szUoi10LUzPQi4jTgAAAAYgXn2WY576R+qF8xAvfstxz30n9UAvgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD8PttvMrZdQlbbiTStKi1IyPgZGMZsdecYxReMynFKm41JXUOmstFKbb0OOs/fx1Mq176jG2GHyiLOxzLk5pUwJM+JLYREu4cRvfeUlBmbMhtBcVqRvKSpJaqUhRaamhKTD77Y5T7Oz6fBhL3Z9waKiGevFLspZMksveEtSz8SDGqgRY8GExCiNJaYjtpaaQnoSlJaERe4RDE15y80zeBdLgWMHH6IluQ0zoq4zsyatBoN3knCJaUNtqWkt5JGpTqjLgkjPegAAAAAAAxOz8ir8xzeiPVJJs27NhP+6ksI1PyvNSBthiLTWr2zVE7VzkL2qerXPueXjq5dkvzFyz8g2/UAxOTGdjtYxKqJRGiujzbh0u8okJitEfulJeMveGNsQxGJ71ltPzK3MyNuGUKmZPvck2clz4TlJI/eF3htwAAAAGZ2nVMu5wWzi1uv0yaQmXX/8AqmFpeY8nKIQNMACZitzEyHG669gmfc1hGbktEr1xEtJHofeMugy6jIxmsr0u9pON45wXHq0rvZpdW8nVqKk/dWp1wvHHHSirstntlaRU0drcY9Okrm130sZ5Z2I84ZqdjqRqRkg1mpaF+tLfUlRpJKTVZ2e01nGTY5BkLTbV7dPE9IZQsllEZSW6zGJRcFEhOpmZcDWtwy4GQDWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADFT8Yvqi7m3GETq9grJzlZ9ZYtrOMt7QiN9tSD3m1mRFvFopK9CPQlaqPv4fjMismTLy8sEWmQ2CUokSUNcm0y0gzNDDKDMzQ2k1KPiZqUpRqM+gi0wAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYAfQAjY99dsi/GSP2SOLIjY79dsi/GSP2SOLIAAAAGM/e/ZdjnvpP6oaAZ3KFqjX9FPXHlux2Fvk6qPGceNG83oWqUEZ6a9egDRAI3OWu8Guexpfow5y13g1z2NL9GAsgI3OSu8Guex5fow5yV3g9z2PL9GAsgI3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QNfEI3OSu8Guex5foxxzlrvBrnseX6MBaARuctd4NddjS/RhzlrvBrrsaX6IBZHAj85a7wa67Gl+iDnLXeDXPY0v0YCxxHIjc5a7wa57Gl+jDnLXeDXXY0v0QCyAjc5a7wa67Gl+iDnLXeDXXY0v0QCyAjc5a7wa57Gl+jDnLXeDXPY0v0YCVtarpsvE/plUx1SLaklNWsFpHrnVsnqtovG40brf9oK5ZHTniHOwpzX0n7h7v7q19TyG5v7/AObxH55yV3g9z2PL9GME7jFAuQuGVjlacZdl92uUBUz3cqnd/fNOvIb5Mmv1ZtErdNX3pmkw1OySFKi4RFl2Mc49jauvWkxtReqbckOKd5M/GglJR+QQ1ojc467T/wAtcdjy/Rhzjr/BrnseV6MBZARuctd4Nc9jS/RhzlrvBrnsaX6MBZIBG5y13g112NL9EHOWu8GuexpfowFjiORG5y13g112NL9GHOWu8GuexpfowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFkBG5yV3g1z2PL9GOOctd4Nc9jy/RgLQCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgFB9dci/GSP2WOLJCHjClOybqYTMhtqVPJxnl2VtKUko7KDPdWRKL1SFFxLqFwAAAABis0zOxrMlh4rjFA1f38iE5YLjvTyiNMRkKSjfU4aFmZqWokpSST10UZmki1G1HkuZJssW27Q86VS29pTTMbOnfOrhLlOxX0SDeQpTTZGs0KJSi1Ij0NJa6alqGy2ZZlCzrD49/DjPwnDccjy4b5kbkWQ2o0ONK04Hooj0PrIyPhroNQPPdguP2VJiNjLt4a4E2+vJ105DWZGqMUh41IbVpw3iRu6l1GZl1D0IADQNPGONDAc6BoGnjDTxgGgaBp4w08YBoGgaeMNPGAcRxxHIAM1tEytjEKFmaqKudNmzGa+uhIWSFSpTyt1tvePgkukzUfAkpM+OmhzMDzmTeZPc4nfUqKPIKltqQ5Hamd1Mvx3ddx1pzcQai1SZGRpLQ9O+J23+otrClxu4p69+ydxvI4ly9Cjlq/IZbJaHEtkfrl7rhqJPXu6FxMhlnshaqs1yTbRbUGRQ6CJTwaKMw7XqalyVKlKUt0mHN1aUpU82ktSI1aKMtdC1DR7R9qFxhaplxLwWW9ida+0zPtlTEtupJa0pNxqPumbjaTWRa7ydT10Iy4j07pM+I8D2t5Wd7m0fGLXB89k4lUSUSZZwcbkPot5DZ7zbZKIt3udKiJRnx31Eki0SRmfuFLLen08KdIhOwXpMdt5yM769lSkkZoV40meh+4KO5offHPEAEHGnjMc6DjQc6eMA0DQNPGGnjANBxp4zHOnjHGgBp4zHOnjHGg5AZvaJlbGIUTM1UVc6bNmM19dCQskKlSnlbrbe8fBJdJmo+BJSZ8dNDl4FnMy7ye5xLIqJNDkNS21IXHbmFJZkR3ddx1pzdQai1JSVEaS0Mi6dRO2/1FtYUuN3FPXv2TuN5HDuXoUctXpDLZLQ4lsj9cvdcNRJ693QuJkMw9kLVXmmU7a7eiv4WP19DEp2GX4KmZco+6VOOOJYc3VJSSnUJLe010UZcCLUNrtv2kwNmGESMgkRFWUv1sSAhzcXIUXFXHQ91KUkpRq0PQi75kR7lO+ZFvkSVacSI9SI/dH88fRQ4Rl1nQZNkVZaLtSn1rddX07WOPSJLLZmlTiW3G3PqZrUneUtTfQlKT6CHumJqsXMdhO201udMcb5Rx9Fe5CJRK4p+oOKUtsyIyI0qPXUj106CCroGgBoAaBoGgaAGgaBoGgBoGgaBoAcRxxHIAM7tEyqJhuLvXUmM9LcN1qNFis6cpJkOrJtppOvWpSi49Ran1CPhmdWFpmthheSY+mivIsJFgy21N7qZkxVLNHKIc3EHqlZbqkmktNS0My6Ol9ENRXVxhMCdj8NyfZUF3BumoTem/KKO6SlNp1+23d4yLrMiLrGeiWbknaZc7X36O9g0FJiC4PJzIC40qU5y3dDvJtO7qtEJbJOqt0lGrhqRGYDbZfmkyvyBrF8ZoSyDIFxe7XY65hRWI0ff3CW66aVGW8rUkpSlRnuqPgRDUVbsyRVxJE+ImFMdYQuRGS6TpMuGkjUglkRb2h6lvaFrproP51yrGqG+z+2y7KMLyDIsey7HoT9WqLXvPPQ3UNr1ZUhrXkXDJbZpWrgk9fVFxHtGx6uyGp2XY3W5W+p+7jVzTcxa176t8k+tUr7ZRFoRq1PUyM9T11Aavj3w0PvjkADQNA0DQA0DQNA0ANA0DQNADQNA0ABFznJqzDcRssmuFuFCr2TdWTad5az1IkoSXWpSjJJeMy6BmMXz+0k5w1hmX4wnHLaXAOfXE1YFLaktpMicQayQjddRvJ1SRKLTUyUZdP7+iGxm2y/Y7fUVE2h2zcSy/GaUrdJ1bL7bxI1PgRq5PdLXhqfEyGLtrp66zqo2lysWySrpMKobGVLOdAOPIefeS2RsIbc3d/dQ2szWXqNTIiMBt81zubVZjDw7H6eHaXUiuds1JnWXcTCY7aiQei9xZqWaj4JJOhERmZkQt7Ocoi5rg1RlUOO9GYsoyX0tO6byDPgZalwPQyPiXSXEeNbW6yo2iZJjdnlWOZHNweVj3dVc5W1zy5Uea8ev1XkUqdbLkjTwP6majPe10IeobD4uTQtlGPw8uStFuxGNtxDhIJaGyWomUr3PU75NE2StPttQG10DQcaGGhgOdA0HGhjnTxgGgaBp4w08YBoGgaeMNPGAcRxxHIAOvYvSGIEh6JFOXIQ0pTTBLJHKrItSRvHwTqfDU+BajMbLMwk5nSWU2ZTfSiTX20qsejlKKQW+wvcUZLJKS01I+rqGqluojxnZLhOqQyg1qJttTizIi1PdSkjUo+8REZn1EPJNitsqlw3PbW2pr2C3HyC2uOSlVr0dbsZx1bqFN8qlJKM0kfDXgem9pqQDV5pmdhWZNDxbGaBq+v5EJywWw9PKI0xGQpKN9ThoWZqUtRJSkknroozNJFqO9swzKHneHx7+LGehuG45HlxHtOUiyG1mhxpWnWSiPQ+sjI+Go84kWzzW1TH9rkTH76wxrIMQbgaQ4C35UNzlu6GzdZRqokqS4otU6kRlx4GRjWbBcfsqTEbKXbw1wJt9eTrpcNZkaoyZDxqQ2rThvEjd1LqMzLqAehAAAA46xyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOrYV8Gx7nKfDjyijPpkMk82SybdT61Za9Ci11I+kh2gAcaH3xzoAcQAADUAAAAAAAAAAAAAAB1rGBCsGm2p0OPKQ08h9tLzZLJDiFEpCy16FEZEZH0kZDsgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADqWtfBtILkCyiMTYjunKMPtktC9DIyI0nwMtSLpHbAA0AAANAANQAAAAAAAAAAAAAAHVta+DawXIFlEYmRHdOUYfbJaF6GRkRpPgZakXSO0QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGoAA61pXwbWufrrOGxMhyEGh5h9slocT3jSfAyHZABwlCUpJKS0JJaERdRDkCAAAAAAAAAAHGoDkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGayxk5l/QwXJM1mO84+biY0t2Oa91szLVTakmZa9WoDS+QPIIXNSs8Kve3ZnpQ5q1nhV725M9KAugIfNWs8KvO3JnpQ5q1nhV525M9KAt6BoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaBoIfNWs8JvO3JnpQ5q1nhN525M9KAuaDkQuatZ4TeduTPSjnmrWeFXnbkz0oC4ONBCxRs48i7hJflOsxrAkM90SFvKSk47KzLeWZqMt5Sj4n1i8AAAAAgXv2W457+T+qF8QL37Lcc9/J/VAL4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAJuU2aaXGbS5WneTAhuyjLvkhBq/6APzjuQU2QomrprFiamDLchSTaPXk3kabyD8Zal4uIqDybYZUKxy1k0yk7rjmM0kySf3ck0yGnVe6fIoM/dHrIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACNj313yP8ZI/ZI4s9YjY99d8j/GSP2SOLIAAAA4MQb77Lsc9/J/VC+IF79luOe/k/qgF8AAAARM8vDxnCrrICaS+uvguyG2jPTlVpQZpR5T0LyjN7Nl31TktpieQXj1y+iBEtGpLxFvbz3KNvoToRFuJcZ3kl9qTpFroRAN+AAADgcgAAIWb5EnG6VMtMRc6ZJkNQ4MRCySch9xW6hO8fBJFxUpR9CUqPjpoPphd81k2MQ7pqO7FN8lJeju+vYeQs23WleNC0qSfjIBYIcgAAMdttdJvZBlqD6X6iTHR751s20/GohsRjNs7RSMG7iM9EzLariq9xyfHQfxKMB8t1Ufbk0n7SVi6i8rMpPpxuBjbh0m9sWLKV/rqa2YL3eWgq/wQobIAAdCwuamvmRoc+0gxJMpW7HZfkJQt4+8hJnqo+JcCGZzi1yCXkMLEMSnRYFg9Edny5z7BvJjMoMktpJGpEanHFadPBKHOvQBtRwImA3x5Nh1ZdrYKO/JYLulgj1Jl9PqXW9evdWSk6+IXAAAAAAcAZkhJqUehFxMwHIDyzBMlyeRa43cXc03anMWn3IUTkm0lAVum/GQlSSJSt+Mlw17xnotHqdCPQepgAAPytaUqSk1ESlHokjPifuAP0AAAAAAAAOtZzolZWyrKe+liJEZW++6roQhJGpSj07xEZgOyPy4tDTS3XFpQhBGpSlHoSSLpMz7wnYveVmS0MW7qH1PQpSDU2pSFIUWhmRpUlREaVEZGRkfEjIxB20yXGNluQNRzUUibEOvYNPSTskyYQZePecSA6ey/OLHKJkiPbVbFcb8Fi3rCbdNSnYL6nEtmsjLg4XJ6qIuBcoku+N6MJZMM1G1bDjjsIaYkVM+sLdLrT3O80n3CS07p7o3YAAAAAA4AcjC7XM2sMPgxDqK1iymLRImPsuuGndhxmjdfWWhH6o/UIT1bzhGfAtBuhgbKKi42xu18gt+NFxVxpwvFMkER/CUUBu2Hm32kPMrSttaSUhaT1JRGWpGQ6OTWjFHjtldykmpiviOynSI9DNLaDUfxEImxuUuZsmxKQ4vedVTRUun/ALxLSUr/AEiMdfbeTjuzK0gN8VWS49Zp3ylSG45l5SdMgEfZI7kFVcvY7lFtLsJs6pi3RHJVvG2+vVEtpH3LaV8maU9CeUMi4EPTBi8sNyHtSwmeX81KTPqle64ymSX7GY2gAAyG0vKLahZgQsdqo9tdT3HTZivPKbSbTLSnXFakRnx3Utl986jXhqNBjtrFvcfrruEaji2EVqUyai0PccQSk6l1HoZAO8Q5AAAAAB5ltrvclgyYsTF7Aoj8KsnX0lJNpV3SiLyRJjq1I9EuKd0My0P1HAx6RDksTIrMqM4l1h5tLjay6FJMtSP4DGLixo1jtjyInyJxEfHYMQy73LPS1OJ8qUNDsbFX1PbJ8ZQ5rysWvbhPGfTyjBciv9JtQDYgAAAABgADzXZvml3d5jOi2SYv0psG5UmjNpo0rS1FlnGdJSjM9/e1ZcI+GnKacS009KAAAcGA5Hl23GwyFT8arxu1fr5EOqn3rpsHot1UZCEssq77a3HiMy+2JoyPgZj1EYeqQzP2xZQ44jlEQ6WBC49RrXJccLypNkBramcxZ1kWwjK3mJTCH2j76VJJRfEY7Yx2xJ/ujZFiijL1bVTHjue/aQTavjSY2IAA8evbCzdzmblzNnLRX0mRV9EiMl5RMLZdJCJClI13VHystvVRkZl3KnTTjr7AAj499d8j/GSP2SOLPWI2PfXfI/xkj9kjiz1gAAAAIF79luOe+k/qhfEC8+yzHPfSP1QC+AAAxW2Pk38YgVC9T+mt3XRN37pHdTbjpf3Tbg4yNP0v2tYlZJToiwiTqhw++s0okt/AUd74THOaq7q2h4LVEnUmpUy0X71mMtn/AJpaD8hD87YTKLSU17v7n0nvoMlSu82t0o7p+Rp9w/IA24AR6lr1DPO5pjjWVoxdc9RWalk1ukw4bSXTbNxLSnd3kycNBGskGreNPHTQy1DQaDkAAYnJP5ftXxOsJz6nXxptu4j78kojt/CUh4/yTHRpLSDiFxnkWzcNivgOJvmz6dyPIQZuaf27MlWn35DvYx/pHarmFmbZbkBmDTtr7ykoXJc+EpTZfkkKGU4TRZJdV1tZtvm/BMvUtOmhEhBLS4lt5JfziCcQhZEfQae8aiOiRhmS5a/lEWryyugwitqtdnAZjpUTkUm3EJcjvGpRktxKXmDNSSSWprIiMiIz3nWMXn5Ii5pgdprun9NnoK1fePQ3z08rjTRDZOuIabW44okISRqUoz0IiLpMQRcayuiyKyuK+omG/Ip5JxZiTbUjccIzI9DURbxbyVp1LUtUKLqEXazq41i0Iv8AasngcO/ySzf/AMkY/YY27Cuqd5ZeryLD2bR49Ol3ut59fl1sD1G1z423MswCMrio7513d8SK6Zx8ijSKPlmyTa2j4FLL7abNi/nw3HP8kbcY3aGrksgwR8+hGRmR/l18xBfGohsdeIDzusoarJ9oWePXlZDsYrZQ6Ym5LKXCJCGCkKSWpHwM5RH7pF3hfw7DYGMTpkyPZWtg7IZajIVYSOWUxHaU4ptlCtCUaUm6s9VmpR68VHoWnR2TIUuFkdkv107JbFRn4mXjjF8UchtBBi9lW/HTlNSv/wDj8km7vuSDTML9pG0GKxA1R9qGdQj4JeOBYkXf5Rg2Nf8A8XTyDaHw49QDKXWfUlZkqaN5mc8aHY7MyWy0So8FyQe6wh5RmRka1aEW6StN5Jq3SURnrB5Tj9EeW7E795pOk7KVz7GO650kpxazhr/IbTG094Q32GXCMjxGnv20khNjBZlbhHruGtBKNPulrp5BRYGU2wT3a3ZhkkqOs0yVVzrEbT+mdLk2v01JGrGL2pEqWrFqJJp/0lkMU1kf3EbemH8cYi8og6e02uZpNmUWVXtHu4kqJYxyI/VEzFNPKpL3zBOo/KG+bWlaSUgyUlREZGR6kZD5S4rEuO7FlNJeYeQptxtRakpJloZH4jIZTY5IeXgEKtluEuZSrdp5J9alxlm0Sz8a0oSv3FkA2Q8U2lRnLayzTLiI1PYSzG+lBkrU232EonSTSXVyja2Wld9KTLrMe1jCbMYUezxW/elJ5Vq4vLXlU/dNlIcjpL+7aSLBuGHm32kOsrSttaSUhaT1JRGWpGQ/Yx+xaU9J2W48Uk1HJiwkwpBq6eWjmbLn6TahVzm/bxjF5lwphUp5tKURoqD0XJfWokNNJ8a1qSku9rr0CC2BnoPMq1vJMHsaaVf5FLuYdu4iJam+rVESc5/NuMcPUsqX9S3Oo1NGX2+tva9IkKxNuhhPOMzchmNVLK2/XoQ6Zm+tJ9RoYS8sj6jSQDXsvNPNJdZcQ62otUqQrUj9wyGN22JW9s3sIDZ6HZvRaw/GUmS0wZeUnDLyj4bKYsSkscuxOuZTHgVdslcKOgtEMsvx2nTSkupPKqf0Ifbapyj/ADSrEa/y3Jompd8mCclfF3Pr5BR+tlHKR2soqXC0OBks0kl96+pMsvikkG1ElSX8Tp0mWlhkcU1+9jJcmf4xiHGK78Talm1epWiJSK+1bLv77So5/siRxkBFN2v4lE3uEGusbFRd5f1BhHxPO/AIP1tQNcaViFuguEHJI6V6/cyG3Yn+MgvLoNmQxu24nEbL7ic16+sS1aF/9K8iR/lDZgA61pPhVVZKs7GS3FhxGlPPvOHoltCS1Uoz7xEQWc6FV179jZS2IcOOg3Hn3lkhDaSLUzMz4EQwMlx7aZZxo7USZHwqIpEqQ7KjLYVbvJVvNtIQsiVyCTIlqUZESz3Elqnf1DWYflFVlMJ+TWd1tnHe5F5mXGXHebUaErTvIWRKIlIWhRHpxJRdepFaGKjJ+l22yShJaIvaBL2n+8hv7ij900y2iP3hD4Z/3VkGY02Ex7SfXRHIsixsnq+SuPI5NG420hLiTI0kpx3f4dPImXQZkYb0YrFVHL2sZtLPojR62uL8hDr/AP7od7ZbbzLvAKedZK3rEmO55x6EWshpRtPHp1fVEK4Do7L3TlWGa2HVJyZ5Jf2MePGP42DAfvYy33PgTcIvWw7Kyhp9xmc+2XxIH42sLUuJjVen/bclr0mXiad7p/yB+dkytyJk0M/9myawLTvco7y3+aP3njiXM52fwdNT+m0mWfvW4ElH/M8kBxtZStuLjVmg+MHJq8/Ho86UU/ikH5NRtD6Ri9uiHD2UX0lr18FhNgXi7ncS/r/wxtfcAYlRrmbcmy0+p1ONqMz++lyU/wDSEY52LmTGGu05Gf8Aoe1n1yS+5aakuEyX91yY4xM1ydqecTT9bHRX1xe62yp//wB2GCLTGznPKskbutlGsEF969EaQfwrYcPygNBll9ExulXaS2ZEgicbZZjx0kp191xaW220EZkW8pSiLiZEWupmREZj9YreQskoY1zXk8hl8lEbbyNxxpaVGhba09S0LSpJl30n0jPZ6pEnM8EqlJ3iVaPzll96xEeIvgcdbPyD84RrVZ/mGO7pJadeYuopb3AkSUqQ4RF/XR3Vn43PcAXbTKaCsyOux6dZtMWliSjixzIzNZFr0mRaJ10Mi3jLeMjItTLQWh4tk7L9jjG0HOCIuWr7VtyCo+piocSs0l/bIl/n6D2hJkotSPXr1IBisIb5XaLn8w/tZ0OJ+ZDac/zx+tki9yqva00bpwMjskaeJ2SuQn9F9I42ZO902ucTP6bJnE/3UWMz/lDnBFclnOfQtND+m0eWRd9LkCMj/maUKNoJ+SWseix6yu5mvc1fEdlu6dO42g1H8RGPLtoVnZIzW3yWFZTmIeForjkR23lEy6l1a1zicR0L3Yy2VpMyPQ0kZDVbZzRJw9imUZmV3aQa5SS+3ackIN4v7lLogzuw6snY3eWtJOcdVLm1NbeTUuK1/l0jlm5R+VTCT8o9SnSW4kN6W8ejTDanVn96kjMxj3ULY25Q1p4Im40+k/8A6eS185Hf2uSVQ9lWXS2z0cZo5riPdJhZl8YDCYZEcrKzYrKQW6b1auvk+69A7pV8K4o320K8n01ZBYp0RlWtrYM18M5CTU22peprcUlJkaiQ2hxe6Rlru6alrqUPaNBap8Mxx4leooberUS/vOXRHWfkbdWY7eSGU/a5iVaS/UV0SdbuF3l7qIzfwpkP/mmKKGz67sLirms3BR02tXPer5vc7akNqUgyNDiUqMzSS2lNr0Mz039NT01GmGKxvehbVcyrjV9TmsV9skvvlocjL+KI38JDal3hBwYxuz40SMnz2a2epLv0MkrxNQYqTLyL3xsj6SGN2RIL6RW8zUjVLyO2Wr8ia80X6LSQDY2lDWHPwkHwhXVrGJP3KUT3ySX5u6flGzGL2aNpi3ec1yVcGMjU6kvE9EjPmf5zi/gGvlvtxor0l5W620hS1n3iItTAeP8AJFN+huyqwZLR+Qu4tWj6zWmW+81/yNl7hEPYI7zchhuQysltOoJaFF0GRlqRjFbKqlqRsOxuslkekugYKR751kjX8azHf2QS1TdlGKSXlfVVU0TlfEsmUksvIojIBSoPrrkP4yR+yxxZGO2XX7GTM5BcxGVtxnblxtg1nxcQ2yy2TheJW5vF4jIbEAAAABn737Lsc99J/VDQDC7UZN3AtsdsqKKU96K8+49BLTflM8ke+hs+pzTinqMyJJ6a6kGwtp8Sqq5dpYPExDhsLffcV0IbQk1KUfuERmMTimW5S5c1DWV1UKvh5FHcdrUMpcJ6I6kjcKLINRmSnFMka9UkkiNtxOh6EpXVzzIKbMMSoaulnszo2T2ceOZNr9UqMhXLSUqT0l9SacQoj00NWh94ajaFQyMixh+LXyG4trHcRLrJC06pZlNKJbaj+9My3VF1pUousBNZ35m22QZnq1U46hKS++lyFGr4oafiFPaVUu3uz7IKaOnekTK2Q0wX+9NtRIP3SVofkEvZpDu3rDIclyGmXTTrWSylqG4+h1TLDLCEERqQZpPV031FofQpPAj1IbUBmW8uhJ2YIzmQn+SHTlaKQk+JoNnld0vHpwGUexC1b2Kvs8kasrMvp6tSU6qXakspOheLlEk0X3hEXRwEGkNcuDUbIDQ6t+qt1JskuNcEVkZ3lo6z+9dT3M2Xf1dIvWKHt2vEB0qC0i3lFX3UBRriWEVuUwoy0M0OJJST+AyHeGG2SmVa3e4co0pOhtHUR0kf+yP/AMoY08SUum0X9UKW0vJCx7GnyiGp67mtrYqIbRbzsmSaT3UpT3iPQ1KPglJGZmREA6OxvdkYtLvSI9by2m2BGf2zanlIZP8AuUNDaiTh1QVBiFNRJXvproDEQld/k20o1+IVgGK2x8m1ikOyc4fS67rJW99ykpjSXD/u1L+EdnbBOcr9luUSmf51NTISyf8AvFINKP0jIfjbPHVK2S5Y22nV1NRJda/rENqWj9JJDp7VpMawwurjt/VWbi6qmUfftKlsuL/4aVgPnIiM0e0rBoDP8wijsa5r8k4a0/osmO1kyTkbWsLY8HiWcw/yUsNf5452gGmNlOCT3OBIvHI5q7yXYMpJF5Vk2D6jf23QU9ULGpB/38ln5uA/O1sjRDxqWX+oyeu/4jxM/wCYNqYx+2E0IxCK+vglm+p3T9xNlGM/i1GskutsMOSHVkhttBrUo+giItTMBj9ibhyNnUSaf+2zZ8z3eWmPO6/pjajIbFmDY2Q4ek06LOkiLcL79TKVK+MzGvAYqI6bO2+ya04TcaiKL+wkyCP9oIUdp9s7RbOsht4yt2TFrX1xz77u4fJkXjNW6Q6VoSGts2POlwU/QWTZ+PdfhKL/ABV8I+e14u66eloybNw7a+gsGnvoadKS6R+I247hH4jAaLFqlqhxmqpGFas10JmIg9NNUtoJBcPcIZvZL/o9rIsWVupOlu5CGUkf+zv6SmtPElL/ACZf1Y25FxGHkKTTbaI61GSGMlqTY104d0xFmtJe+U0+6fuMeIBt+IxNh/pLbVURjTq3SUkiYv712S6hpo/zGZJeUdBDDm0TIJ767Kzi4xVrXCiHXzXYqpstJ6Ov8o2pJmhtRcmktdDWlwzI9E6aTEMVYx6RYTXLazubCebZPzbBTZum22k0ttkTaEJJKdVH63UzWozMzMUaIYih1qNrORVPEmLmKxcsalw5RBFGkEXuEiKfuuH5duMTtH1rsjw7JEErSPa/S6SZH/qJieSIv78op/kiDZSHG2WVvurJDbaTWpR9BERamYyOxGOcfZHixqPVcitaluf1jyeVX+ksx9dsEtUDZTlclo9HU1ElLXjcU2pKC8qjIho6iCzV1cStjFoxFYQy2X3qSIi+IgGU2ZKOLOy+hUvU4GQPutp+8lIRL1Lxb77he6RjrR9cy2i92+uosUeWyx9zJsjTuuL8ZMIUbZffuOdbZDt5Ril4/kMm7xXII9LJsYaIVib0Ll9UoNRtvNeqTuupJxZaq3kmRp1I90iPQ4zSQMdoIdJWNmiJEbJtG8eqldZqUf2ylGZqMz4mZmZ9ID8ZdRxMlxixoZxqSxOjqZNafXNmZcFp7yknooj6jIjGBw1/I8nzSpdyOpmQncXgOplOOMLbZk2Lp8lyjJmREtBMocURp4EUkiPiRkPUwAYum0j7ZsjY6O66OtkF41JemIV8XJj85os3tpOBVxdCJM6wP+ziqZ/9yP1Kb5HbfWPF/tmNzEq/sZMbd/XqHEpzujbfWNaf+Qx2YpX9vIjbv6hQo/NuRQNtFHLIzJNtSy4K+8brLjTzJfmqkn5BzU7kzbXkD5GZlXUUCKn71brslxwvzUsmP1tR347+I26S4V+SRt/3shDkP/GSQ42dKblZRnVon1RPXiYzavvGIjDZl5HCdEF/MK1NziNxTq6J0B+MfuLbUn/qOrs3sVXGzzG7ZfFU6piyVe6tpKj/AMRfPjw0GL2JtnH2dRK5R6nWy5td5I8t5lPxIIB+NoTf08yzGMPWR9xPuO29gn+lZiKb3Gz8RvusKPvkhRdZjcFwIYmp5Oftlv5XE/pXTwoKD+5W64886XlSUcbYBicp1jbWMJll0Ps2ME/y20Pf+3DD9+w2mZrbmolIirh07XiJpnuhWn5UwyP3viHZ2oVk+TRxremYXIt6KWiyhsoVop/dI0usl1auMrdbLXrUR9Q/OyaBMi4w/PsYb0Kbb2MqydYe/nGkuuqNpCi6lJZJpJl1GRkKPlsmUpETJK5ZadxZLYEReJ545P8AnhsYUl/CFzkFombb2ktPvXJ8haf0TIfjDpDUTLtoaXPUoatmZSvEk66KRn8LajHY2LsnH2SYmgy0WunjPOa/drbStX6SjEH42fJQzk2fsJP1uRNuae/roSjP4TUPzdJS/tmxhre/8vSWcgy7xm7DQn4lL+AfjDyU1tSztgz05U66UReJTBt6/wDBMvIP1HbORtwnO8f5FjUZJeLl5L+v7MQoq7SIP0z2d5LXF0yqmUx+c0pP/UdrDp/01xKnsz6ZcBh/89tKv+oqrSlSDSpJKSZaGRlwMhj9ibqXdj2HGXSikiNK98hlKT+NJiD57LTckLy60c4925LK3T76WEtxS/Z9PIERfcu3CyZUgiKyxyK4g++caRIJfxSW/iDYga3dmNXPcL1dkuRZn4+6pDkjXy8rqGQudzbXsRkGn/zVbZwSP74zjPF8TCvjAJ6ilbbqhjd1Kux2Y8o+8p+RGSj4mXBJ2r2zGEZRTZ7KQRwkxJlZN0M95W8jl2PKbkc20/fPkXWK2POd1bXsukEn/wApW1kHX74jkvH8T6PiGydabeRuOtocTqSt1RalqR6kfkMiPyAMbiWJuRtjsXE7DhJk1S2bBR/bSH0Gb6vK4tZ+UUNls5yz2Z4tZPHq7Kp4jrnvlMpM/jMaUyIy0MYrYslUfZ1GhK49wTZ8EvcjzHmS+JsgH62RtkVBbSftpOR261fkznmy/RbIKNBM7ZcoSX+upKt4y++5Wag/iQkfPYdvq2WUspRcZqXpvu8u8t3Xy7+o/Ni4dXtlrZjitGbumehf20ZfLNp8qHZB/kCjr4VWtZFSZx9Mmyci397PjOpLraaSmAfxRjEGks3reLsnh2Grk9mwklOI+qRDhyY73/GPX4BrNiKV/wDhTQS3PX2Ec7JXuyVqfP43B1ajA5NftSkZKU2OqnNMmRGhk2onGpckmEvK1103NGDURaa7zy/EA++TOnH2vYa6XDuiDZwz8pR3f8gc7bkLf2aWEFHrp78SB7vdEppnT/iD9Z9uN5bs/kq4Gm+eZNXiXXTOHlUSB+drKzXBxyCX+15NXF/dPlI/yRBR2m0zt/s8yGnjJ35UqveTGLvPbhm2fkWST8gzGyS5ZzfIbvOYZoOvfh18CIZK103WTkOlr16Klbh/fNGXUPSi466j5QokWExyEOMzGZJSlE20gkp3lGalHoXWZmZn4zAYzM49tTZnX5lU08q6bKC7Wz4cRSO6DQpSXGnEEtSUnurSaTLeLg7vfamR5gqOdjFpieaXKjPI7K2TEvXW3NU8lKQtLcYj622nSjpSX3qldKzM/YBjNtqXE7MbieyejtUlq2R76I6iSReXktAGyUMXsObWjZNjz7nr5sXu8/8A6hanv8wWc2tCq8HvbhB6FDrJEkld7caUr/oGA151OC4/VmndOHWRo+ne3Gkp/wCgCLj5FD2w5bEJX/nayusCLvq1kMK+AmW/hHd2tyVwdlWWy2z+qNUkxTfjXyK90vh0HRuN2Ftox2UepFZU86CvxrbWw83+iT4/W2dtMnBFVqlaFY2ddBPxpdmsoX+ipR+QUammgtVlNCrGtTaix22Ea95KSSX+AwGHWbeObGcglEZmnH37pJcOhEeTINH6CUj0n/oPF8mV3Lh21WkaM/5VetxST97PZhoP4VPOCDZbHapVFi66VZGTkDuSOvXp3kwIpKM/GZ6mNwIuO8bbIz/CaP2SOLQAAAACBe/Zbjnv5P6oXxAvvstxz38n9UA7cTH6KJdP3USkrGLOQRpfmNxEJfdI+Jkpwi3jLgXSfUKgAAAAAAAADDZPUZdFzv6f4ixUO931iYE36YSFoQ0ppxS2Xd1CDNzdJ14t3eRrvJ9UWmopYniEenmOXFlMeu8hkI3JFnJSRKJGuvJtIL1LLWvHcT06EajUr1Q04AAAADrWkNqwrZUB7+aksrZc96pJkfxGPKcelItMV2KMunvOOqakOl42ax/X4HDQPXz4loPFdmRMrzehx0zM3sYav23Uf0es1lEcz98ws1F4gG12zKTHwxq2WXCqtq+cpX3LbctrlT/ujcChcKTtjyt0i4RKmsiEf32/KdV8TrYs57VLv8GvqJv+csK2RFTx61tqSX+Ix30PdmvKMctM3dbJJ305DqD00PRmMxHWXiLlWXeHjFFbbpw2VXL3g/ISP7t9tf8A2ijtWlKhbLsslp9cxSzHE+6TCzIdXbW0bux/MkEXEqGapPviZUZfGQ6+2lZydltnGaP65nHr0+MpL7bP+Dgg1OPwE1dBX1iPWxIzbBe4lJF/0HfAuBaAAxOfkmJmeB2qj0IrV6A4f3j8V0y+FxpovKOcm3pu1bDq9KyJuFHn2q09e8lCIyPilOfAY/W2ptaNnsy2aaJx6kej3CS6zKK8h9ZF41IbWn8odfHXI9rtdv7VgzdRAqYMFDnUSnFPPuEXuoVGMUbsSsox2myauTX3cJMphDhOt+rUhbay1IloWkyUlWhmWpGR6GZdBmKoCDq1cCFV10eurojMSJGbJplllBJQ2gi0IiIugh2gAAGT2v179ls0vmoaTVNZiKlwyLwhgyeZ/wCI2gawfky3iNJ9BloAwO0adDvdntNyJm5Hv7SpJsvu2XJTLiv+ElY9AIeLYWalx9nGJr0dOjtrNtzxNV6ZERv9awovIPaQAAAAAAAYjLFGxtXwd/8Ap2rKH+c027/kD6U26/tlyN7p7mo61gj7ylPTFq+LkxxtHUmPfYLYrLgxkPJqPvE9Eksl+m4gMEQTudZ9P11P6axoZe9bgx1/8zygFvN6BrJ8UsKJ2QuMcprdbkIIjWw4RkptxJH1pWSVF4yH4wahVjmOt1z8wp0tb78qXKJkmiefedW64okEZ7pbyz0TqehERanoLgAOOsYvZik4tpm1Xrwi5G44ku8T8diT/wAzyvLqNqMTREmFtkyiIR/+fqq+eRd9RLkMr+BKGQHOzHWVPzK4Uki7tyN5CD+9jtNRdPzmFeUzG1GL2KKU/s3r56umxfl2PnMp1/8AzBtAAAAB5LtGg5BGv8ogUtTMk88KhiFHlNNmpmJJSbrTrjyi9YkmXW1kZ6b3JKSXqjIj9TgRWYUFiHHbJtlhtLTaC6EpSRERfAQ+4AMVDcKNtut2TLQ5+OwXEH3+Qkykq/XoDFVKkbWM3k9TDFbCI/eNuvGX/wCR8Y/ORrKNtexJ8kl/LK2ygmf32sd5HxMOfCY+mzxaXsizuSkv5zIibI/6uDEQZfClQDZn0GPMcEnKoNgk6fx3qZm10/8Ap35Cf8semdY8Zu3ZDeynaBjO7o9zglVaNPtyspCHEfFOIgHpWzquVT7P8dqVp3VQaqLGMu9uNJT/ANBJ2kmiJfYPbLI9yPfkw4ouopEZ9hP/ABHGhtNRBz2jeyLFpVVFllDmGpt+HINO8TMhpxLrKzLrInEJMy6yIwEnZktUqwzOzUXCVkbyEH30sMsxv+ZlXl1G0EDAKOTj2Kxq6dKRLnG49JmPNp3ULffeW86aSPju77itPFoL4DjrHn+z2ampps2U9rydXkFi8Zfer0k/5o9BHkGVSiiY1tvaQe68ba5DZadblSw2j4VtmA22yGOqJsoxGI569mkhoV7pMIHYzzFIGYUiaydKnQlNvE8xLhOk2+wsiNJmhRkZcUKWg9SPgsxarozcKBHhslo1HaS0j3qSIiH3AderhRqyti1sJomosRlDDLZfaoSkkpLyERDsAADFbWEGmHjc0v8AZMmrla/1rxMf52g/WemhzMcBhmWqlXb8jyNwJRf8y0jjbY4cfZ6/NL/YrCumf3M1hz/sC/QT21/E2epistJflJURr/B4wG0IAAAHUt4LFpVTKyWnejzGFsOl30rSaT+Ix2wAePzrB6f9Cqg3jM5c6iZqn9f6dwkxF/pqMevp6x4upTjNZzM3SNxvaM2gi6+TOQVsXwI4e4Q9o6wGL2oGqNKw+2QWioeSR0GrT7WQhyKZH4jN8vLoONo3Jy8owWpV6onbxUtxP3jER9ZH5HeSH722JWjZnaz2vX1ZsWxf/SPtyf8AKH4eUdhtpr0ERKaqcffeWf38p9tLZ/mxXvhMBtenpHi20paK3aiinNCv/iuVRyY3DUluwZ5Lk/8AB5DyEY9qHXkQociTHlPxGHX4xqUw6tsjW0ai3VGkz4p1IzI9Okj0ATcf+u2R/jJH7JHFrrEbHvrtkf4yR+yRxZ6wAAAAEC9+y3HPfyf1QviBe/Zbjnv5P6oBfAAAAAAAAAAAAAAAAATYdHTwryfeRK6MzZWJNpmSUI0cfJst1G8fXoXD4O8KQAA/LaENpJDaEoSXQSS0IfoAHSvq9FrRWFY4ZEiZGcYUZ9RLSaT/AMR5g3Pdt9lGyxlJ6uWsymU5p32Wylr+DuYx63qPGcGYeXY4BRoV9SqJ1++otftYjzkFPxSSAezdY5AugAH5ebbeaWy82lxtaTStCi1JRHwMjLrIRcLxSkw+qXWUMZ1iMt3lVE6+t5RmSEoSW8szPRKEIQRa8EoSXULgAAAAAAAAAAAMpSYNXVWeWmWsy5a3p6FJTFUaeRjqc5LllIIi11cNhkz1M+KTMukxqwAAAAAAAAGQ2wx5j2ATJVfFVKl1j8a0ZZQneW4cV9t80JLpM1E2aSIune06x8tjpKkYxNu1IeR9O7aZYNk6g0KNlbyksHofEtWUNH5RtD4loYEREWhFoQAAAADzDa9cs4Vklbmj26hhVTY161qVoXLk2mSwR+M+5nUEXWbhF0mRH6ePhMiRZjJMzIzMhslpcJDqCURKSZKSrQ+sjIjI+oyASdntW7R4HQUj5aO19ZHir91tpKT+MhdAAAAAAAAAYraaaos3DrgkbyYORsIcPvJktOxC/TkI8ugbIkEdFcTi4nMyO1cP8iY6yX6LRC3m9CnJcWm03dKojryUrjyUp3jYeQoltOEXXurSlWmpa6BgtAjF8SrqJMlUtcVrR6QpO6b7qjNTjhlx03lmo9NT01AWh55keC2c7aIxaxJsZqjlyIUy1jr3uVW/DNamTRoWhkpRs72ploUdOmup6ehgA46xyAAAAAAPFdrBstZtZUS9WjymNSttf7w2rLk5HwMvtmfiIe1CfY0lRY2VfZT62JJm1y1rhPutEpcdSk7qjQZ8S1Lgeni7wDv9BEXeHIAAAA46wGR21tctsgy9BJ3lppZbjZffoaUpPxkQ6keQmw21susq32YuMG4hRdGkiSnQ/KUYvgGysobNhXyIMlO8xJaWy6nvpURkZfAY8o+h6sl20qa84SjfqaSqopilFx7sjd0G+nyKdSA9fIAAAAAAZV/Bql3aGzmqn5qZjbZF3MlZdzrdShbaXzTpryhNurRrrpumXDUiMtUA4PpAfCyhRrGuk18xonY0plbLzZ9C0KI0qLykZjI7MMQssVamO3Vu3bz3m48Rp9DRt7sWO3uMpMjM/VmZuOKMuG84oiLQiG2AAAcEOQEbHvrtkf4yR+yRxZEbHvrvkf4yR+yRxZAAAAAxn737Lsc99J/VDQDMZVLiwMkx6XOkNRYyHJCVPPLJCCM2uBGo+BGehgNOAjHleLe2Sn89b/eOOdeK+2Sm89b/AHgLQCLzsxb2y0vnzXygLLMW9stL5818oBaDQRudmLe2Wm8+a+UHOzFvbLTefNfKAWdA0EbnZi3tlpvPmvlBzsxb2y03nzXygFnQBG52Yt7Zabz5r5Qc7MW9stN5818oBZARudmLe2Wm8+b+UHOzFvbLTefN/KAWQEbnXi/tkp/Pm/lBzsxb2y03nzfygFjrHnuAYVbUm0TI7uxlRna51TpVDbajNaEyHlSJBrIy0LVw0kWhnrua8NdBqedeK+2Sm89b/eOedeLe2On89b/eAsgI3OzFvbJT+fN/vDnZi3tkp/Pm/wB4CyAjFlmLe2Wm8+a+UHOzFvbLTefNfKAWQEbnZi3tlpvPmvlBzsxb2y03nzXygFkNBG52Yt7Zabz5r5Qc7MW9stN5818oBZ0ARudmLe2Wm8+a+UHOzFvbLTefNfKAWQEbnXi/tkpvPm/lBzsxb2y03nzfygFkBG52Yt7Zabz5v5Qc68W9slN5838oBZARudmLe2Wm8+b+UHOzFvbLTefN/KAWdQ1EbnZi3tlpvPm/lBzsxb2y03nzfygFnUNRG52Yt7Zabz5v5Qc7MW9stN5838oBZ1ARudmLe2Wm8+b+UHOzFvbLTefN/KAWQEbnXi3tkpvPm/lBzrxb2yU3nzfygFkBG514t7ZKbz5v5Qc7MW9stN5838oBZARudmLe2Wm8+b+UHOvF/bJTefN/KAWQEbnXi3tkpvPm/lBzsxb2y03nzfygFkBG52Yt7Zabz5v5Qc7MW9stN5838oBZARudmLe2Wm8+b+UHOzFvbLTefN/KAWQEbnZi3tlpvPm/lBzsxb2y03nzXygFkBG52Yt7Zabz5v5Qc7MW9stN5818oBZARudeL+2Sm8+b+UHOzFvbLTefN/KAWQEbnZi3tlpvPm/lBzrxf2yU/nzfygFkfCLFixTe7ljMscs4brvJtknfWemqladKj0LifHgJvOvFvbJTeet/vHHOvFfbJTeet/vAWgEXnXivtkp/PW/3hzrxb2yU3nrf7wFoNBFLK8W9stN5818oc87MW9stN5818oBZARudmLe2Wm8+a+UHOzFvbLTefNfKAWQEbnXi3tkpvPm/lBzsxb2y03nzfygFkBG514v7ZKbz5v5Qc68W9slN5838oAoPrrkX4yR+yxxZEHFJDEyVezIj7UiM9YpU080slIWRRmEmaVFwPQ0mXDrIy6heAAAAAZ7M80xvEUxSvp7jDks1lHZYiuyXnSQWqzS20lSzSkjIzVpoWpamWpDQjyOynM130V8Ndm+iLHnYWpiA68vdS48mZvvNpM+G9u8koy7xAPTceuKvIaSJdUs5mdXTGycYkNK1StP/AEPXUjI+JGRkfEh39B5T9DDH5LBLiRFM/pRMya0kU5fa9xqkq5M0l1JMyUZd/XXrHqwAAAAAAAAAAAAAAa+Ica+IcgAnZHd1WO0sm6u5rUKBFTvPPOa6J1MiItC4mZmZERFqZmZERGZifhmZY1mDctVBYHIXCdJqUw9HcjvsKMtSJbTqUrTqXQZpLXqGH+iUfOHW4PZPmaKyDm1ZIsnT9YywRrIlrPqSThtHqfDXQdSusqiN9EhleRNWsCLSsY1XxLSWuQlDPdy5DptJUoz3TXyRoIuPQtJdZC4NjfbTsDockTj9tfsxbA3W2VEbDqmWnHNNxDjxJNttR6kZEtRHoZGNmQ8R25zMcyNTuyhuyqaxE55qZkslx9tgokclpdLp03pDpoSSenROqj+119lrZsWzrYtjBfS/ElMofYdSXBaFESkqLXvkZGIOyGgAAAAAAAAAAAAAAAJ2R3dVjtLJurua1CgRU7zzzmuidTIiLQuJmZmRERamZmRERmY6GGZljWYNy10FgchcJ0mpTD0dyO+woy1IltOpStOpdBmkteoYb6JR84dbg9k+ZorIObVkiydP1jLBGsicWfUknDaPU+Gug6lbYVMf6I7LsiatIMaji4xAj20xb6UMFMU+6bZLWZ7u8TRp6+BKT3yFwemZhklFiOOy8hyKc1ArYiSU8+tJmSdTJJcEkZmZmZERERmeoroVvJJWhlqWvEtDH8zfRht5RYUWRnY4pYu4rU1qTr5bUyNyC5TmhLkOoN0nfUEfJoSSFcVKV9yP6LoJkyxqI8ywqJNPKcI+UhyHGnHGtDMiI1NKUg9SIj4KPp74g74AAAAAAAAAAAADjXxBr4hyADo3ttW0VPKuLiazBr4jZuvvvK0ShJdZ/wCGnSZ8CErDs0xjLnZzNFPN6TAUlMuM/FdjPs7xaoNTTqUrJKiI9FaaHoeh8BivoonnImBU1i6SjqYOT1cq4LTVPciJKTXvF1pJW4Z+4OqzOrlfROz8gizYp1EHBkt2c1LqTYZUcs3GiWsj3UnyZOq4n63j0APQsxzHG8RYYdvrAo6pKjTHZbZW8+8ZFqrcabSpa9C013SPTUtekVqmdGtKuJZwnFrjS2UPsqUhSDUhaSUkzSoiMuBlwMiMuseBXhXttt7y+ZW58zi5M41CdpZZsMPtPRTJ1bq9XSMuSJxJGs0FqfqfVFpx9d2Q39nlWzHHMiuIZQ59hXtPvtJIyTvKSR7ySPoSr1xF1EZdIDVa+INfEAAAAAAAAAAAAAAAD4T5cWvgyJ86Q1GixmlPPvOqJKG0JLVSlGfAiIiMzMZzDdoOI5fLfiUNmp+Sw0l5bD8V2M6bSvWupQ6hJrbPqWkjTxLjxIZf6LBqU79D/lHcjTjpttsOvIR0mwiQ0p7yckS9fFqJWS2dTM+iAwrIKu2idyQccs5VvMS+XJJgq5HkFLX0bpub6iIz+1M+oB6JlmaY3ij8aNcS3ykykLcajxIT0t420ab7nJsoWskJ1LVRloWpcRWpLSuu6iJb1E1mbAmNJejvtK1Q4gy1IyHh+1dFrkW2SqawTKGcavE4m7LRcrNL8ebFceIksE2ZaHopPKcok9UkZHuq4abj6GyVEmbDsWcg1f0sYRFUylgnjdIzbcWg3ErPipKzSbhH3lkA9F4hxAAAAAAACMAAAAADXxAADr2U2NXV0mwmOG3GjNKedXoZ7qElqZ6Fx6CEvDMqocxqnLTHZ5zYjUhcZazZW3o6g9Fp0Wkj4GenQLhmPKtgEmIxjuby3ZLLMZnM7txx1ayShCCkqM1GZ8CIi4694BtMyzTHMQbinfznGHJZrKOyxFdkvO7hbyzS20lSzSkjIzVpoWpamWpClj1zV5DSRLqlnMzq+W2TjD7StUrT+8j1IyPiRkZHxHlb9tAY+ilrbKTOYKts8HNFVJU+XIvuFL5R0m1etUZtm0rgfQWo7v0MMfksEuJEUz+lEzJrSRTl9r3GqSrkzSXUkzJRl39desB6sAAACZkWPUGRxURMho6y4joWS0NToiH0JUXQokrIyI+J8RTAB+I7LMaO3HjtNsstJJDbbaSSlCSLQiIi4ERF1D9gAAAAAAAAAAAAAAAAAAPhOiRJ8N2HOisyozyTQ6y82S0OJPgZKSfAyPvGMtf7N8StsQLEEVMOtx9cpuRJr4EZthp/cWS9xREngk1JTqadFGRaalqNgADJ2WzXZ1Yz3p8/AMUmS5Czceffp47jjizPU1KUaNTM++Y1MdpqPHbYjtIaabSSG20JJKUpItCIiLoIi6h+wACAAAAAAAAAAAAAAAAHwnxIk+G7CnRWZUZ5BodZeQS0OJPgZKSfAyPvGMxfbOcUtMJfwxmsj1VDJdQ5IhVzDbDbpJWlZoMiTwJW6RGadFd4yGuABNuaCjuq1FZc01dZwUKSpMaXFQ80kyLQjJKiMtSIzIuHWO3BixYENmFCjMxYrCCbZZZQSENoItCSlJcCIi6CIfcAAAAAAAAAAAAAAAAAAfOUwzKjOxpLLb7DqDQ624klJWky0NJkfAyMuGgzc3BMbXhdniNRWQ6Css21tSW6uI0yRpWRJXond3d5SdU6mRn8A1AAM9LwnDpdbV107FqafFqmUsQETIbb/cyEpJKSQayMy4JT8BDQJSRJJKSIiItCIi6ByADgukcgAAAAAAAAAAAAAAA/LiEuIUhaUqSotFJMtSMu8MtOwDGHMTt8aqaqDj8K3aUzNOrhssqcQotFcNzdMzSai1MjMtdS4jVgAgTMKxCdTVtNY4zUWMCraQ1BYmw0SEx0pSSUkjfI9OCSLXxC4w00wyhhhpDTTaSShCEkSUkXQREXQQ/YAAAAAAAAAAAAAAAOD1HIAPlKYYlxXYspht+O8g23WnEEpC0mWhpMj4GRkehkYzb2BYs3jdzRUlPX48zcR1R5blVCZYWtJpUnjojRRkSlEWpHpqY1IAM8rCMQcxmuxqTjdVNqKxtDUOJMiokNtEhO6kyJZHxIuvp6ePEXY7LMaO3HjtNsstpJDbbaSSlCSLQiIi4ERd4fQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADPQBmMugw7HI8fh2EZuVHW4+o2nU7yDMmuBmR8DAacBCPDsU9rlX5qj9w4PDsU9rlX5qj9wC8AhczcT9rlX5sn9w45m4n7XKvzZP7gF7yh5RB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF7yh5RB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF7yh5RB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF7yh5RB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF7ygIPM3E/a5V+bJ/cHM3E/a5V+bJ/cAvAIXM3E/a5V+bJ/cOOZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeAQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4BeDyiBzNxP2uVfmyf3Dnmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKHlEHmbiftcq/Nk/uDmbiftcq/Nk/uAXvKAg8zcT9rlX5sn9wczcT9rlX5sn9wC8AhczcT9rlX5sn9w45m4n7XKvzZP7gF4BB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF4BB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF4BB5m4n7XKvzZP7g5m4n7XKvzZP7gF4PKIHM3E/a5V+bJ/cOeZuJ+1yr82T+4Be8oeUQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4Be8oeUQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4Be8oCDzNxP2uVfmyf3BzNxP2uVfmyf3ALweUQeZmJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4Be8oeUQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4Be8oeUQeZuJ+1yr82T+4OZuJ+1yr82T+4Be8oCDzNxP2uVfmyf3Djmbiftcq/Nk/uAX+B9Y40EDEI0eFJvYUNhDEZixJLTTZaJQRxmFGRF1amoz90zGgAAAAAQL37Lcc99J/VC+IF59lmOe+kfqgF8AAAAAAAAAAAAAAAAAHBmRGRa8THIAAAABoAAGgaAABoGgAAaBoAAGgaAABoGgAAaBoAAGgaAAAAAAAON4t7d1LXTXTUfiU+xFjOyZLzbDDKDccccUSUoSRamozPgREXHUB9AAj1AAAAAAAAABNpbuBcSbRiCtS1Vc3uKTqnQidJttwyLvluup8uopAAAAAAAABoAAGgAABoGgAAaBoAAADghyAAAAAAAAIe0CW/X4HkM+K6pp+NVyXmnEnoaFJaUZGXjIyFwZTbCvc2RZkv7mhnH/+OsB3tn016xwLHrCS6p5+VVxnnHFHqa1KaSZmfjMzF0ZHYsrf2O4UvrPH4P7Oga4AAAAAAAAAA+gBGx767ZF+MkfskcWRGx367ZF+MkfskcWQAAAAEC9+y7HPfSf1QvjOZNIjxsoxxcl9phCnnkJU4skkalIIkpIz6zMyIi6zMBowAAAAAAAB0b+2r6GlmXNtJTFgQmlPSHlEZkhCS1M9C4n7hcQHeACPUtSEuuyCmsb2zo4NgzIsaomjnsIMzNjlSUbZKPo1MkmenSRaa9JAKgAADyfaPbSIn0QGzSK08aIpt2Lc0uo+WaSTP/Eb0Hq/HXQeN7UG2j2kSrN09FVLeMrbPvE9bPoc/QSPZT06xQAebbMMyuLfKratuDZdhzH5sqieaQRfyaNKOKttWnSZGTbhK6ye0+1HpHWIOQHmmxHI593bZ9EspDrq4WUSkREuLNW5FSZNIItehO+y7wHpYAAy2MZO9a53luNvNMoKjcicmpGu8tD7BL9VqfSSiWXDThoNSAAAAADgckAAfSM/fZhQ0uTU2O2Eo259wpaYqSSZpLd04rPoQRmZJTr65RkRamNAADo3lpCpKWdc2TxMQoEZyTIcMtdxtCTUo9PERGO8MHtqjFbY9VYy5r3Ne3MaFKIulTBGp5xPuKSyaT8SjAbSumMT6+NPir5SPJaS80rTTeSoiMj+Axwc+EVmmrOU0U5TJyEx94t82yUSTXp3tTItfGM5sbfVK2R4e+v1y6KEavfcgjX4xk+63FfRcJib5ckjBlf3hzknp+aRGA9YACAAAAAeYHZvK+inZp94+50YQuTprw31TkJ+HRI+v0Sy339ktjRQ1rTLvnG6tnd6TJxWrv8AwUun5BAja/8A6oHLLqPlqb82FGl/5g2Wakbu0nAY6z3mUy5skkn/AEiYbjZH+a6svKKNBhU/6a4bSWmuvdldHf8Az20q/wCorjGbDnuV2QYoj7aPVMRV++aQTSvjQY2YgAAAA4LpHRv7isoaxVlby0RIaXWmVOrI91KnXEtoI9OjVa0lr0FrqehamO8Z66GXEjAeR/Q7S3Xrzaah1ZqJeYS30a/c6kwXk/k49XkSY8dbCH32mlPucmyS1kk3F7pq3U69J6JUehdRGfUPHPobUcnMsl9dhS19mr3z0mw1/wCQh3PohrNyJe7N2mlm2TWUxpj6u8yk+QXr4v5SR+QUeujMbU8pThGzu9yxTCZCqyGt5DSlbpLX0ISZ9RGoyIaYeZfRMxzsNljtElO8dtYQ4mnfLlkuGXlJsy8og9MQtKyI0mRpMiMjLoMh+hDwCX3fgmPzt7e7orIzuvvmkn/1FwAAdHILWHRUNhd2CzRCr4zkqQoi1NLbaTUo9PcIx9oEtmbBjzY5mpmQ0l1szLTVKiIy+IwHYABgKrOZj+2KyxKRGZRVIYJmFJI/VLmNobefbP8AspLJl/VuAOxtbzCwxilWxj8BE+9kQ5MqMh3UmWWmEkbr7pl9qnfQW6XFSlpItCM1J1OPy3Z9HXznyQTsiK06vcLRO8pJGeni1MefbXfr4r//AAjIf+eANzhv2IUv/oGP1aQEHbHk9zieItWlDDjzp67GLHRGfMyJ5K3SJaSUXrVGneIlHqRHxMjGnobOPdUkC4hkvuadGbks75aK3FpJSdS6j0MhlNrKeVdw6MZapeyaKSi75JbdX/2D77EXie2P4h32qaKyr3zbSUK+NJgNiA+M2Q3DhPy3deTZbU4vTp0SWp/4Dr4/axbyir7qDvnEsIrcpg1lorccSSk6l1HoZAO8AjZvkcDEcRtMms0uKh1sdUh1LZFvqIi6C1Mi1Po4mLHSQApaEqSlSkkaj0SRn0nprwHI8fy6Y/ZfRBYhyTyk19BNXCeL7VyVLgSnTSfjQhpgy/rx7AADIbaj02O5oR8N6gnJL3TYWRf4jXjFbdFbuyHJi+7gqb/OMk/9QH62Hr39j+Jl/Q1TDH92kkf9o2YxGw71OzKsa/oXpbP5kl1P/aNuRkZakepAAAM5tKy2Hg2GTcosWlORIa2SeJJ6GSXHkN6+Tf18gDRgONRyAAMftizBzA9ndjlbcdt/uJyMSkOEehockNtqPh3krM/INgRgI2PfXfI/xkj9kjiz1iNj313yP8ZI/ZI4s9YAAAADyT6IyJFNOKXLzPKPVVzHlMmaz0QaZDClHprprupMtdNSIz06THrY8t+iPb38NkL8Hrp8r+6YNz/tFnR6j0jkTchu6+gqXbWzcdRFQpCDNplbqjUtaUISlCCNSjUpSSIiI+JjzjL7vLrBuFkDSJ+L4/BuK1so7ySRLsScmMtuqeTx5JgkLXoj1yj4nupLRUHrIDD7ab+/x/C1HibTb2RTpCI1Y0tG8la9FOL1LxNNun5B1sV2n12SZtHpayIa62VXd0MWRuFuOyCQ06qOlPWpLT7azPX7sulJgPQR5p9E5Hdn7F7inYWaXrR2JAb06T5WS0lWn5JqPyDY5pk1Nh+OycgyCX3JXxzSTjm6aj1UokpIiLiepmQi7Rial32C1y9FJfvzeNPfJmHJdI/ItLfwgPzYZNKRsPkZlDUlMwsaVZsqUW8kl9zcqRmXWWoi7PaSPie0+VSR0rUcnGor8iQ4rfdlSESpJuvOK+2WpUgzM/H1FoRSo75l9CDMjL9fFxeVWflNNrjf4oGysEE3tspHeuRj1i2fj5ORCMv1ihRswPoGPyK8vpmWFi2K9wsPRoyJdnYTWVPNxkLNSWmktJWg1uLNCzP1REhKdT1NSSHd2fX0q/onF2cdmNawZb0CwaZ15NLzStDUjXjuLTuuJI9TJKy14iDzbahrILarKLiUCpqk+4phT0n/ADCMezS5DUWK9KfWSGWW1OOKPqSRamfwEPJciSU3A9t0xoj+r92x0H/VVbLR/pksa3a5YkjY/kkpjXekU7zbHv3m9xv9JaRRjtn0d2rb2QPOEZKk0MqI8R/0j7LEoy+FhXwD2PqGG2gMt1T+BvMIJLMG/ZY0LqQ7FfjEXwup+AaHOLI6bDLu3SvcODXvySV3txtSv+gg8u2E8tFvID7idOceLos0mfWZTn3VfFPb+Ie0l3h5fArHsen7JW9d3kYDtE6WvSSoRPf80JPxD1EWjxnZbIfXt8z+YtOjNxukyff+l5lGVp5XePjGp27395j+zuS5i6zTkEx1EWtImyXq4ZmpZ6GRlwaQ6r8kZLZy+orPAbvd3U3ar/ePTp7rklNR8TXDxDbZw7v7QNn8EvXFYy5Z+9RBfbP430gNPQWTFzRwLeKesedGbktH30LSSk/EZBUWcG3iHMrpCZEcnnWN9Oum+04ptwuPeWhReQZbYsZxtn0SnW4SzpZMqo17yIr7jLfwtoQfuGQy/wBC5Pfk4tfMyfUmq8fsYqD8FnJRLaP/AIyi90jEHrTT7LrjrbTzbi2V7jqUqIzbVukrdV3j3VJPQ+oyPrH0HkexebMk7U9ppvn9QlWDMmP7jan4Kvjgipsozq4ye4lRbiPXtNPRO7q44pLI1NFJfZUSt5RkZlyTatS0I+U6CAZ/bGW5d5jNL10Cgo5xH3uQspL3+WPYZsuLAhPTJ0lmNGYbNx595ZIQ2gi1NSlHwIiLiZmPLtpkZcuz2kxW/XvYGy2n3TVYkKm1uwTZbBbeejh9MapBtF31PEkkl5TURCjU4llNDlcOVMx6wTOjxZBxnXEtrSRObiF6FvEW8RpcQolFqRkotDMSM6WSszwCNpqorqQ+fvU10tB/G4kfPETcjbUM4iK4JeTX2BJ9+ypjX/8AF+Ic5KnltruHN9JNV9nK/N7mb/zgHGw5JtbMKyIfTDdlQ/7mS61/2DFstKP6I9VxvcFWjlP+SmqZk6fnGZjb7Il6U11D64mSWqT/ALSY68XxOkMXUnpcU9wv1svaTY/oQ5sJPxtEEHoOW5fEx3JMVpJDW+5kM9yG2vf05LcYcd3tNPVaqQhGnD1+uvDQ9MPFtvj7KM3x2wdI+Tx2MVs6ovtEnZQEqP8AuUyS8o9oI94iMustRB0JFzVxryHRyJzLdnNZdfjR1H6p1DZpJZl7m+n4fEenfIeI5SlUu5uNqCDMvpBew4Nesi/2Vh02Jyvyu6ZSD/qEH1D27Ui6yCjxqmQb2W090fTL2g2rfH7lqvlR/wD2pDYZiRK2nYKR9BqsP2cYyjWpOzvZrcKMyVMyYrAz/wDXHKV8fdPxjZZj/wD3SwQvvrD9nFHOyBbEPBpLKnENswLm2YM1K0JCG7CQSTMz6PUERjbEPEMgjuqwrPsUKQbKrXLiqS0+4n9zKc+BuQtQ9G2U2b1vs2oJspRql9xIalmfhDZcm6XkcQohBqR0o9rXSLmXTMy21z4bLT8hgvXNodNZNmfV6o2l/m+4I15m1FTZZU4zMW/3fZ6m2pLRm0yXqtw3F9Cd9STQkulSuAwWwpblhtEzLKXuUJeR19dYtkotNI/Lz2o2nusNsqPxqUA0u32siXmzlVFO4xrO3qojqSPQ1IXYRyVp493ePyChsyvJVpstqbqzc5SaUHSW50b7rWqFq06tVIM9OrUdbaQSJeUYJUK1MnbxUtwvvI8V9wv+JyIiUDp1WwbJVlx7gVkCSMv91LlkX/KA6GxPWLa42yZaHI2d1G97rKnC/wA4fn6IOOmfLeQnU3oOGXU9rxOtuwVtH8KFC1j0Eq7PMMjpLTdw2Wwsv6p6CSf+dQ7FjCbttr1nCkFrHTiSGHPckSHSP4mRRvIzzclhuQyoltOoJaFF0GRlqRjH7UWzkWeERS6HskRve4iJJc/7BhMqzOyx/wChJrL+rfNFydNDYa19dy26hLxcetJJdP8AJG7zV4nsx2eoQeqVXL8hJ99JVstP+YQg+mxFZL2PYeXQbVJEZUX3yGkoP40mNiPN9m17U4zs+pYdvMKPy13LpYuqTPlH0zJCEI4Fw1Jo/FwGlznMK3D0UztqlZMWtszVocTpo046StxStftdU6GfVqAz+31tdjs+VjLJr5bIJrFaRJ6TbNfKPl/cNvC9sre7p2Y4rJP/AFtLDX8LKDHQyzekbTMJgp9bH7vtV/2bBRy/bB+9iCiVsaw0i+0o4bZ+6llKT+MjAbDqIeLI1YrY1ojXlmtpburnXo5JciH+g5ue4Paeoh46Wh4BYL6kbRWjI/8A760R/wDUBQ2t8cnmF9zgd38a4v7hvcN+w+l/9Ax+rSMBtVPXK7b73A7T43Gv3Dsy8im0srZTXtSDbh3Cziy290j39IDjiOJlqXq0p6BRb2gkS8lwJs+hWRrP82umqL4yIfPYk13Ps8jQz6Yc+wif3U19v/sHGcK5TP8AZ+x3rGW/+bCfT/mD9bJXP9GX8Q/9kyWzT/eSVvf5og7e16auv2WZTKaPR5NTJSz43VNqSgvKo0kOjsIJxrZJj0B1W85WxjrVH44y1R/8ofrbBuPY3W1SuJ2d7WxyT90gpbbrhf3Tbg52SuKRByOtXwVByWxT5HnzlF8UggEP6KZk5uxO4qUGZOWb0WGnTvKkN736JKG5xScVhi1RZGvUpUFmQaj++bJX/UZeY0jMdpZxHNXabFiPlS+1esXmj3U/2LK9ffPpPpQOvhr61fQ1VTqNeWbxJtP5aIpEfxkYDNREKcw3EMrdQaZN5mMa4cMz47ko1tMkfvWFso/JHpe0e7cxzBLq7jlvSo0RZxUaa8o+ZbrSPylmlPlGPteTj7DcPWZESGJGOr1+5SUyJqf5uot7W1mqDjkIv9qyauTp3+TfJ/8AytfIA52IvWK9m9fDt5y59jWOyKuVJWZmp5cZ9xg1mZ8TNRNkrU+J6j87c+Oy+0b/AKV2K1+fJaT/ANRzs63IWWZ1Sp1LkrlE5tP+7kxmlGfldS+PptkRymEJZ/pbiqb/ADrCOn/qA6WCyU1ezG5lo1JMGzvVJ06ibsJWn+Ax2LZxZ499B9Cy02+Vtqyl7mQl7VW9IaV3OW91n6tPHviocnufYXtK/wDk3sjP4XpLv/eIiqsmcYe2fO6vsKzxiIkuvklclZr/AEd4Ue4wJLU2CxMYVvNPtpcQffSotS/xGK25xItnhMemmt8pHsryqjOJ76TnMGovzUqHb2NzUvbIcVfkOJQtupjsvqUehE6hBNr/AEkmOvtX0ecw6MR6k/k0To6yQhx3/LEHa2OTn7HZZjcmWs3JSa9piQs+lTrZcmsz8ZqSZjXDyONkU3DtiORWlPEbmzKa4s2mIyy9ef0ydJCOGn2q0j03HbaHe0VfcwHOUiz4zcllWmhmhaSUR6dXA+gBiNv1ai/xmoxZ0zJm7u40V0vvEkt4/wBVr5Bodlto5c7OMctH1b0iRWR1v+J3k0ksj8ZKJReQdHOnSXneAQSLU/prJlH71ECSj/F1I/Gx5SWKK3piRuHU30+Nu95Cn1Ptl5G3my8gC7j313yP8ZI/ZI4siNj313yP8ZI/ZI4sgAAAAMBtmh/TCmcg+EVdmz+dEWX/AFG/GdyJtL2UUDSy1Qs5SVEfWRtGAzGQzHrnFNnjLZ6HdW1c+vX7lppU0/2cVduTe/siyZ4umJBXM/uNHf8AsGM2auLspOzCtkGZP0dHYFJT3n4ymYJ6+6an/gMen5pUKvcOu6NCkpVY1z8QjV0Ebjakan8Iog3hom7ZcZhGe8VfU2FgZfcuKWww38KVv/AJWa45U4Tg1XY43ARAiYpZJtCZb1Mkx1KWmYZmepmXIvPq90i7w6+x25LLckn5LubxooKmGpR9KXjQ6+8n3fqzZH40D1My1AeW2DdZtYySVEjy2LDFqeI41y8dwnGZU+QypHBRakomWXDPhw3ny60Dq4NYu5Dd7NXpxmc6Ljc96Xr0oloVFjL/AEjfLyD1eOwzHSaGGW2kGo1GSEkRGZ8TPgPI9lUGUxts2gw5OvI1HJFBVp65M516Y58C16eQB1bpZlsRzWrItDYvp0Qy/r7A1p/RfSNpmBGztQwSUXQ4qwhn+XHJ3/IGMyVTRycvxxGvdNjmVObSeneStuE4s/ImO+o/EkxtdpkhmBcYTZSFkhpjINFqPqJyFLaL9JaQHGzYm5t9ml2SOEm8OK0vvtxmWmFF5HUP/CP3iSnYu0rOK5ReoeXBtG/cdY7nP44ZjnYo08nZhSS5B6yLJlVo8f8AvJbipCi93edMdHJJ6Md2qptn1bseZi8o3fGcN1Dif0ZLp+QwE/E2W7LYrkz7aONu/eP++JyTIJB/mbg/N3LRZ7JsGirLeO5l0iS++IltSF/oNLGj2S15xNkGLwJCS5b6SRif1L1zimUmsz91RmflGLwl8pmP7EYBFvKbrinr4f0NcbB/pSSAa/bOtMfBinrL1EC1rZi/etTmFq/RIxxtxWv/AMKMgjtevnRe4E+7IWln/MHe2sVz1tsyyavjFrIeqpJMF/veTUaP0iIRM4t27nD8Rkxi+o3d3UPs+9J9uV/ytGIO9tgjPliKLmHHckSqCazbtNI6XEsq1dQXjUybqS8ZkMzV7Qb47XOJ9tFcgVEWibuKGPIZJD3IIS8TrjifXEalIQokq4klSdSI9SHrJF0jxT6Iha41qyjc0byGjlY4w4X28iTJipJr3Tb5ZSfeqAWJMJ3HcI2UNrLjUWFdEc/tIjkP/F4hoLUyf20ULRFqqJQWDqvFykiGlPxIWONta1R9nMqxSXGtlQrE/cjymnj+JBj9VpIkbarx3e1OHj1e2nxcrIlqV8TSAGWyGwexqBtcjRi3JKmUWkAi61yopR0fC/Hc+EVsRro+L7TH6CKg0xXcXg8go+s4i3GVH+Y6wXkHQ2q47czdo2MSa2A7JrbN2PFuHUFqTCYklE1hSi+5Pk3m9ejVxJfbEOr9EVOl0f0nta/U5lhGsMejadPLy2SWz/xIyBRicevbOBMpCqEKcv8AL8bfkV5F61L8qe5IJ5feQ0l9bh98i3S4qSR+nMVEfEc12fQIhGqI3TzKJK1dKjShh5Bn492K78JjZU9BUVaIHcsCOh6DBTAYe5MuVQwW79T3tNd3VKT06NSIZ/aupUSLjl6kyIqnIYjrmv8ARvmqGs/ImUavcIw0fOobbuNp2am4n+Ts1sCpX417r76/0JTYysGQqbsU2Y1qS5Rdk9RsLI+/HNEh34o6/gGt2RaTKS3vTXyn06u50kld9tDpx2T8rTDR+UY3AW3jsMAoUHq1UzsgfV7kV92En4pIDZNu9ybcZSFKSSbHGmTLU9NTjyXfnQ5fUb222A14FjUpX9/JY9ALWV4pjuUMtIvaiLNWxqcd5ad15gz01NtwvVtnwLikyPgPOtic2ZYZrbotJPdVpSUUGomumveU481LntqcV43EtNu+44Qg1uzoij3+dxS9a3kRLLxcpBiOH+kpQw9c2a9keEXR67z2UxbIz7/dlgrj5e6RXnX7eKZltAkKaW/JfarXoMZBarkyXm3GGmkl1mpTJF3iLUz0IjMvrlNa9jGwekgS91a8dRTOSFpPVOkSRGW4rXT1pE0o9dOgUVoUaLabYMpRKZRIjs0FfDW24klIVyjstbiTI+kjTyeom4lYKxLDcyrXFbzWHvSSiJU4aj7k7nTKZTx46IS7yZeJsV8CSh7NM9sCPXW4YiJP71uDGM/03Fl5BF2wYXe2kWynYctlM24gnVW0R5e43KjLI0cqRnwJ1olqMj+2Saknqe5uh2WsVe//AE8LxVLW7NexpcdfDichbB7yvfG4o1a989R9cuyRyVsHfyKDqiXa0jfcW51PykJQz+m6gegaa669Y8Vod6RimA4UckzVEyV6G8RdbFU6+pHk348b84hBrNoNXHqsIx6BFLcj1d3SNMe9KbHa/wCVRjt3yCf2wYok+JMVFrIT74nIbf8Ag4ofjbg5yGzadM8ElQpX91LZc/7QUo3tuLKOqJjLiv76Uj0Aoxlvqe2E6o+iRl0Cw/8A9RIL/wBmNls4Wquucrxd7Ujh2q58fVOhKjzDU8Si/tjko/sxksqWlv6J3G4ZEWsliNJ1/qY1wg/16B6FkmE4tks1ubdU7UqS03ySXTWpCtwjMyTqky1IjMz498++AzFVSVmcZBnb9zGTLqnno1K02SlI3kxNXVLSpOikqTIedIjIyMlNakfAhQoWIVXtasqqO13O0eMVqIiE+t5NiRMSoi97yzf5xDVUFNV0FU1V08NuHDaNRoab10I1KNSj48TM1KMzM+kzMZbaXSZTIsq2/wAMXAK3ixZUBRTHDQgmpBNnyhaJVvG2400vdPTeIlFqWoD8UajyfaXOvSL/AEZjyXaiCrT+fkrUk5TnuI3ENF98T3iGUsJPJbC9qMZWurUy+joLxvLdUn43iHqWJ0kTG8cg0kEldzw2SbI1nvKWrpUtR9alKM1GfWZmfWPKspjmnFdpdaXrX8shMpL/ANQiu1+N0wGyypRx9q+Eu6cHmLKL5VNtO/5Jj90DhPbYMuXpwZqqqKfukuY5/mkPpnpJRl2ASD9cV681r4lVsw/8UpHzwdvezvP5iun6axYxe4iBGX/i8Yg82iwCyBiDgrJkbVZKyZ91o+8l12Own82aRl7zxDSY5MVaTNkMs9fqtG9OP3O5GE/4vCpgeHTqna3nmTSkbsGzciJrC3yPRKWSN89C6N5w+v7kZ7ZKZLm7Ooh8e4MZt4vucjKgsl8SRRBzLFcjMsjVMgmiBia5+RUknX1MyW/K7tb3e8to0PNHr/SkfWNtthgQMxgYdRqcQ9EubVWik+uNk4EpRuJ72hGWh9Rmnr0HpbrbbrSmXUJcbWk0qSotSMj6SMh4xsPU7c38SPIVvpwWqXQmenA5fdC2nDP74mYrJ6958++A72zK1n3+0Zxq5JRW+MUKa2yT1d0vyFbyy+9cREQ6X3riROizLiH9DnUQaCwXX2z1kxVRZKUbxtGdkTKj069EEvh16aD2GNV10a0mWkeGy1NnJbTKfSjRbxNkZI3j69CUZF7o8fopMCRYYziZSEd3V+c2jsyGr1LrTSfpg+ws0nx3VEphSVdBkfAzDReXm8/I6CtpqNXcOU23KRpTWm+dObKtyU8rv8mr1KNeC1La6jMx2NpFNX41sd+llUzyEKsfguNJ3tT+pzGXDUoz4qUZkajUfEzMzPpGlxvD6Sgv72+gsuHYXslL8x5xe8fqUElKE/coLQ1ad9Sj9ybtzQa9j+VKLpZrHn/7tO//ANoaM1tNVvZpkKPucAmn8Ln/APyM5tOSapGyyaRmRVbcey1L7kpdbHX/AMOSsa7Kq2RbbS76simkn5OFKjNmroJTj7pFr4uAwVpNTlFVksWOw+zNxzAFRZUJ9JJdiTTUpRIUWp9JxUqIy1JSTSojMjIB6pk5cptbwpr7iJZv/AlhH+YPps8bJnIs8jpP1KMjSsvy6+Gs/wBJSh8HZUey2sYnLjnvNLxqzebPxLfr9PiEOzuncSvNp09KN59EODZRGj/1zrjK47afynI5IAWKMjzLOnMld40lA69CqEH0Pyy1bkSvcT6plH9qfQoh2MKdNvaHn1estCOdDnJ9xyG01/jHMW8GokYxhtTj6HCdOBEbZW7ppyqyT6tZ+NStVH4zGRvLhvHNpeU2T6fqZYczPPx9yPSjX8TyBBR2MpQ/i024Lidrd2E0lfdIOS4ho/7pDY6WzZltrY7Jr5C91qGuzhLV3ksyX2j+JA0OzGtcptm+N1Tyd16LVxmnuHS4Tad8z8Zq1PyjAvTlQNiu01pJmTkOZeIb4fbvLcdT+k8Qo+l2Ti/oVa99wjJbGPQJSy6y5JDTh/8AIY1O0RCXshwFn+kyNS/zK+av/FJDjalXtRNh2UVcdJcnHxuUy0XiTGUSf8CHwyqQUvP9nSEHqhT8yaXuJhrRr/xvjEC7+ntBtGl5BX4taX0Gxp2Iz6a92MlbbzDrykmZPut67yXzL1OvrSLvD5ZvcRb7Ztjt5BJxMSzt6CWwThESiQ5YRVlqRGZa6Hx4mPQT4kPFa5w0bHMJqX9d6Jk0KrMv/SWBt/5Ao/N+o0bJ9q0NPS5dzIpF43yZL/NG1Rgr57Sl5W5dLKD3QiciuRHSX8rKKqKbinDMzNPJKMiSRFx4mZ6ERZPIGUnAziHwJD+fUzSi8Tv0p3v+cx7Fr1d4QeIR41dc1NLs7mx234juZWZS4riCWhcWM/IlISpJ8DTvHFIyP7ryD7YMa3MV2TtuLW5uZDNSW+o1GSUQ7Iklqfe0SRe4Qv4titvE25ZHeS2iKm7nJ6sX33ZSWUyU/knCbV/ajNbOFE61sxYI+LUq6eUXeUg3mz19w3NBR97pO9W5fiTJb8u2zRiLGT3uUjxJby/cQ3yy/wAjTrFROLQsB2gUFvVzrE4FtPmV8iPIkmtiOUkjkNpaRwShJPNGRcNfq2muhERVKjB5bW2m4zKa80uvcit/S9hJ8UyFtpbfcUXUe4y0kj7yl98d7bU26WzS3sI6SU/UJbtmS+/iOJkEXl5LTygOLskyNsuLMqP/AMtTWknT77lIbZfEtY4xYlQ9qGaV5nomY3AtkF43G1xlfsafhIfiG4mdtrckNlvNxMXZUlf/AKiSsy+Huf4hzbqKDtlx+SRGX00qJsJfjW04y638CTf+EB8Njsx+c9m0h59x3TLJjKN9Zq3UtoabJJa9BFudA3w81+h9cS9R5RJR6yRllm+j3q3jUXxGPShAAAABn777Lsc9/I/VDQCBffZdjnv5P6oBj9nGL2dTtizqwlRnW6pZMfShw/Wq5dTkiVp/bL4j08yIy0MuAAAyWzTCmcJZv2Y8vl27e7kWqU7m6TBOkgiaLifBJIIi6PcGtAAAfNMdlD7j6GkJddIicWSSJStOjU+vTU/hH0AB5g7jFm79Ed9OziulQs0rUrlftV2O8+wkvIw65+cQrbdMWssy2XWtDSuJas3TZciOqVu7jiHUL116uCTLyjcgA+MCMzCgsQ46CbZYbS02guhKUloRfAQ8m+ipbkMYJHt4cdTj7L7teo09JImx3YheQnXmVfkj18fCZEizWOQmRmZLO+lfJutktO8lRKSeh9ZKIjI+oyIwH7ZZajxkMMoJDTaCQhJdBJItCL4B4xsUWb13jcTqo8cmsL/tbAmi/YjHtR9Q8d+h9UcjMNoK9PUQLV6sLxbk6dIIvzZafiF8HsR9GpDyjCsczVtjDaS4qa+LW4pMUpMtU/lHJTTcZ+OySWko0L1LqFGalkZbnRqfD1gBAE66o6q6aitWsFqWmJLamxyWX82+0olNrLvGRl/iR8DMUQAZ3adAXa7OMmq2/XTKeWwn3VsqSX+Iy+xixTktrkuWtOJcZnKr2W1J9ae5CacXp7i31pPxpMuox6SZa9IhbP8AFKrCMQr8XpSd7hgoNKFOqJTizUo1KUoyIiMzUoz6CAXhDy3FqvJyqCtCdP6U2jFpG5NRF9Xa13NdSPUvVH3vdFwAATMppIWR45PorEnO5ZzKmXDbVurTr0KSfUoj0Mj6jIhTABLxGkjY1i1Xj8Na3GK6I1FQ45pvuEhJJ3lafbHpqZ98zHmOzGC83t+2gMqM+5qgmu5df/n9JL2n5bY9iHxZhxGZb8tqKw3IkbpPOpbIlu7paJ3j6T0Iz016AH2EGjxWrp8qyDJIfLFMvlR1TCMy3NWW+TSaS01L1PTqZi8ADx/ImH5v0UdJAJklRSpmrZxZ9+KqawlP509CvyR6pd18W2p5lVOb5WLNjrjvo+6QtJpUXlIzHJ10H6bJtjitHOSwcdMjd9WTRqJRo172qSPTxDtgPPPofaa9ptnZN5QlZXciwlOTDV0rUl1TaV+4pDaFF74ehgAAPHdn8J8vog8yiqa0g029IjGfWuxRHcXp7i4rv5/jHsQ+aWGUvLfQ0hLrhES1kkt5RFroRn16an8IDI7b2yc2PZeai/mqWU8Xvm2lLL40kFQaXdsuSGniTVBVtn7pvz1f4GkUNqEfuvZplET+mppbfwsrL/qMzsflKtMiye4WeputVjGvuQm3v/cgOpmdfr9Els9sS1+tNshf5BMkn9aoepj4uRIrktmY5GZXJZSpDTykEa20q03iSrpIj3U66dOhd4fYAAAAB4xk75NZHlVb9tIzDG5BeVcPX4oxj2ceL3iCe+icg0m7vJdYh3jhfestWDHxOLYPyEA2W1clNniUxP8As+Sw9T73K77H+bp5RxstNT83NZav9dk75EffJplhn/KH22vGlGJxX1f6m9qHCP3LGPr8Wo42Q7q8XnSS6ZF/brM+/wD6QfSXxJIBsT6SHi+yh3f2qzIJdNY3eJUXe5e3U6X6JJHtJjxvZZGJr6Izao0XrYya9SfFy7Run+kSgHsgn09LWVDlguthtxlWMtU2WadfqrykpSpZ+MyQkvIKAAAnyKWofvI169WxXLSK0tliWpojdbQr1ySV0kR94UAABk9saOU2RZm2XSqgnEXljrGsEPaCx3VgmQRet6rkt/C0ogECneKVtlmSE9C8XhLI/EqRIP8A6DWv1Na67NeXBjk9OZJiU8TZEt5tJKJKVK6TIt5WhH0bx98xgNlzhycsRLVxUrCaNR/lOTDP/AemmRGRkZakYDxr6Hx5V1KaslkZ/SXGaylNZ+E7inZJfGx8AvbQMOs7rahidvEQX0oaJRXZ75Ea+QcRIhkRGep6PpM+GosbLcMbwmst4bbxOnY3UyyPTXRCXXPqaC1+5bS2n8ka8AHnO3LDLXK6WKrH3EN2KVKgyN5WhPV8k0tymz4l0J3XC8bRF16H6MAB0EPGMoSycHPKZKtDnZrUMEn7yQmtJZ/G6fkMezmPFchaL/x3ZplnoVhbVlhp3ybhWB6/nRUfAEHqeYw/pjidxXkWvdEB9nTv7zZl/wBRhMRe+ml3svmLPU1YhLl+Uyr06/A4Y9PMiUk0mXA06GPG9jL5yrTBGuqFs/Q35VOsIP8AUEA9nHiuPb0jaDCxI0kaavK7e3cI+pHIpdT/AMSzQryD2rqHnuK4fYQNteY5dLT/ACGxjREQDJZH6vk0okep6S15CP3td3r6qMxfumvNLms/ps8pndO+SYcZz/GP8Q9oLpMeMWLZHt7bYP1j17BfMu+aaqeX+LSfgHs5AORjo+AVkXaUWawpD8ZS476H4Kf5hx9029ZBF9qs0tklWnrvUmfEuOxAQB8J8RidBkQpSCcjyGlNOoP7ZKi0MvgMfcAGV2fYTDw+IokWdpbznIzEV2bYPEtxTTBKJptKUkSEJTvrPQi1M1GajUZ6jqbUDVDk4jdobJX0vyKOhzxIkocif80hB+6RDajIbZqqfc7L8giVCHF2iIhyYCWy1UqSyZOskXjNxtJAIP0NzXJ7N2XD9dJNiWf9tEYd/wC8emjFbIqxymxtyoeRuOwSiRlp7xogRUn/AIDagAAAAIF79luOe+k/qhfEC++y7HPfyf1QC+AAAAAAAAAAAAAAAABjKbO8UViz+TuKdbc+nd8/bFua+pJxDadD16/qY1YAAAAAAAAAAAONByAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOvZx0zK6TDX619lbZ+4pJl/1HlX0K0k5+z+RZH0ynoZ+VurgtH8bZj10x5J9CVCVC2KQCc9cudNLyNyXGS+JsgHrYAQAAAAAMmWI/wD7uuZ4chGp0KahDO7xIuXU8pRn3uKS08Q1gAMdtop7m+2ZXFXjzaHLd1DaoZLWSSJ1DqFpMzMyLgadfILuI0kbHMYrKGIpS2YEZDCXFF6pzdIiNavvlHqZn1mZioAAMfjOLyavadl+TOcn3PdsQENaK1VvMJdSrUtOBaKTp5RsAAAAAAAAAHxmNJkRHmFcCcbUgz90tB9gMtSMu+A8i2BSClvxXkqJW7gmNtuaHruuaTFmk/HurQeneUXfHroyeyrCYmAYbGx+LKcmuIPekS3S0W+okkhJmWp6ElCEISWvBKEl1DWAAAAAAAADyOzgOP8A0WlXIP8AmG8SXJ/tWpC2k/oy1j1wddUKGdgmxOKycxLRspf3C5QmzMlGje6d0zSR6dGpEA7GnT4x4r9Dq2p+4uHybc5KmYVRG4ovU8u1PmqcbLv7qFMHqXD1WmupGRe1D5RY0eK2puMw0whTi3FJbQSSNa1GpSj06zUZmZ9ZmZgPqAAA8Yty/wD6s62IXH/Q7NgfkTOY/wAwezjyZcYz+i+bkmWqCwMy/KKfw+JRj1kAAAAAAAADAAEbHvrtkX4yR+yRxZEbHfrtkX4yR+yRxZAAAAAQL37Lsc99J/VC+M5lDhxb6inLjy3Y7Lj5OKjxnHzRvNmRakhJmRa9egDRgI3OWu8Guexpfow5y13g1z2NL9GAsgI3OSu8Guex5fow5yV3g9z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QPII3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAs+QBG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyB5BG5yV3g1z2PL9GHOSu8Guex5fowFnyAI3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAsgI3OWu8Guexpfow5y13g1z2NL9GAsmWpGR9Yl4xQ1+OU6KmsQtEVDzzyUrVqZKddW6rj3t5avIPlzlrvBrnsaX6MOctd4Nc9jS/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Pc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLICNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkDyCNzkrvBrnseX6MOcld4Nc9jy/RgLPkARucld4Nc9jy/RhzkrvBrnseX6MBZARucld4Nc9jy/RhzkrvBrnseX6MB8ObTX/iLzw7p+rfSn6W8jufa8tym9va9/hpoNAI3OWu8Guexpfow5y13g1z2NL9GAsgI3OWu8Guexpfow5y13g1z2NL9GAsgI3OSu8Huex5fow5yV3g1z2PL9GAsgI3OSu8Guex5fow5yV3g1z2PL9GAUH11yL8ZI/ZY4siHiq1PybuZyElpqTYEtrl2FsqUko7KDPdWRHpvJUXR1C4AAAAAAY8qzJ6XlW2pjZ6u3tqupi42q5dVVzVxH5Dy5Bstkp1syUSEElat0jIjNRa6kWgD1QzLUcjzf6Hm8urjCJ0HIJjk+yoLqbSOzXNN+UUd00pcVp9tu7pGfWZGfWPSAHGnjMNPGY50HGgDnQNA08YaeMA0DQNPGGnjANA0DTxhp4wDiHEAANQHnW3W8s6qoxupq5rsBzJcjh0z0tg9HmGXd9bim1HqSVmhtSSVoem9qXEiEvZ8/aY1tvv9nrlzaWtMulj3VedlKVJejGp1TLjfKrM1rSZoJRbx8OPfAes/CGpDw/6IKtyKmrzyahzLIlZXKtYsbHqtiSaIS1KcTqytgvUuJ3CdWpa+JEXSRFoPbk+uMu8A/XEOIAAaBoGnjDTxgGgaBp4w08YBoGgaeMNPGAaBoGnjAA1AedbdryzqqjG6mrmuwHMkyOHTPS2D0eYZd31uKbUepJWaG1JJWh6b2pcSIStnsizxrbdkGz1y5tLamXSx7uvOxlqkvRjU6plxvlVma1pM0Eot4+HHvgPWtSDUh4T9FdndrX4RkFDiFn3DZwICZtnOaeNDkNpSiJtpsyMjJ1w/zUEo+k0j3GKplTCTYcS4gi0JRL3ujx9YD66BoAaAONPGOdA0DQA0DQNA0ANA0DQNADiHEAANQM9B57t8v7CjxCuiVU5ddMvryDSomo03oqZDxJW4nX7Ykb+h9RmR9Qj4aqfi+3mbgaLu4taWdjZXLCbSa5KdivIkEytKHHDNRoUS0noZnoZcNNTAetEZH0GGo8H2p5tLm7SLjFG4ubKpMermZVieLEluS489vKTvu7yVJbS2kzJKFEpSjPpJI9dwKfV2mFUs+lsZFlXPQWTjS5LhreeRuERKcUriaz09Vrx1114gLfEOIAA44hxHIAOOIcRyADjiHEcgA44jniAAGpDg/KMJ9EBlFlhuyK9yCmU2ixaQyxGcWneJtx95tlK9Og903N7Q+B6cRma9FpgO3DGsZZyG8uabJ6uYbrVrPXKWxJi7iuVQpeppJSXNDQnROvHQtCIB7CRkY51HhP0Q+Ty6HNadFirJZWNuVEt12FjMxxme1IQaTKQ5yS0uGwlPDXU0Eo/VEepD0TYjPsbPZLjNhbXMW6nP17anp0ZwlodVp90RFqouhXAvVEYDZaBoAaeMA0DQNPGGnjANPGONPGY508Y40Ac6DjTxjnTxjjQA498c8QAA1Adexj91wJETl34/LtKb5ZhW643vFpvJPqUWupH3x519D3InrxvJI1ha2NocHK7SCw9OkqfdJll80ISald4kl8YD00B5Tmb0vKttLGz1y3tqupi40q5dOrmriPyHlyDZbJTrZkokIJC1bpGRGai11ItB3voeLy6uMInQcgmOT7Kgu5tK7Nc035RR3TSlxWn227oRn1mRn1gPSAAAAYbM8Fm2WZV2ZYzkCaK9iw3K91b0LutiVFUol8mtvfQeqVlvJUSi01PUj6tyADPbPMVi4bi7NLGkPS3OVdkypT2nKSZDq1OOuK04aqUo+HUWhdQ0IAAAAAAAAAAAAAAAAAADK7TcMYzbHWa5U96tnQprNhWzmkEtUWUyrebc3T4KLpI0n0kZ9HSWOt8MzqqhW95TZCi1zu7XCgoszgNtRYMVp3eURMrWvdRuqdNWilKNSi0Lo09bAB5JkmzbaJY7Qn8ur9p8CGpLamK6O/jaZBQGVeuJBqfIt9Whby9CNWhFwIiIvT6SI/ApoUKVMcnSI8dtp2S4Wi31JSRGtXjUZan7o7gAABqAAAAAAAAAAAAAAAyu03DGM2x5muVPerZ0KazYVs5pBLVFlMq3m3N0+Ci6SNJ9JGfR0lj7vCs5qqrIMgpL5q1z64KJCYsChNsRoMdtzoJla16ILfdWriszNWpFwIh60ADzHbDscx7aDj9hHOtxuDfWCEIkXjlIh+SRJJJaoVvJUlWiSIjNR6J4cRu8YqI1FQQ6qLErYjcdsiNquhlFjko+KjQ0RnuEajM9NT6ek+kUwAAAAAAAAAAAAAAAAHGoDM7T8Nh53h8iglSXobhuNyIktnTlIshtRLbdTr3lEWpdZGZcNRlJGG5bUwMjyxd5zizqVUfSysejQG4rUdJGpTZJaWtSeLq99alrMjJJERERaH6kADzFWz7KW7hrJqrMolVkM2mYr7506spLEx1oj0kNp30cmsjUvQz3k6GRGngNrg+N12H4hV4xUpWUKtjIjtGs9VqJJcVKP7oz1M/GYsgAAONRyAAAAAAAAAAAAA4AQtoOLVmb4XaYrb8qUOxY5JamlaLbMjJSVpP7pKiSoteGpcdRhLDCczrok7KJOTOZRl0OmerKFUetZjIjrd0+rKQ4tSVLNSWzUozIt1BkSeJkfrIAPN5WB5Q5kNTl8LK4MLJ26JuotXHqzumLLSSuUNaGycbU2onDWZHvaaKIjTwGn2b4nCwjC6/GID7z7MNKzN13QlOOLWpxxRkRERarWo9C6NdBoQAAHHEcgAAAAAAAAAAA40HIAPlMRIXGdTFdbakGgyaW42a0JVpwNSSNJqIj6SIy175dI84xrEctwjBswZhXbN7a2UiZZwe5a5MZbct81LMvqrykKSSzSZEemhEeu9rw9MAB5lK2fZRMlY1licrjVucQagqy0mlXlIizm1bq1pNreRpo6W8lSTTpqfDQyItZs8xWLhuLs0saQ9Lc5V2TKlPacpJkOrU466rThqpSj4dRaF1DQgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABqONTHJEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD8mW8RkfWP0PyrXdPdMiPThqWoD+SIOQWFZaOyI+VZczYQdpr9Wb9nYTnapusS6aORdW6Zx/W8C48rvGXEerXO1vMId3m0SBs3bsYuHrQc1wrtDbrjSmuWJaEcmepm2aVbmpd7XXgOmnYlfTMfu8Wu83gSsev7ty4tWY1IpiS6tx5LqmkOnIWlCN5BfaGrT7YSsfjycv2w7YqOjy+rhQ7B2HHmIbik/KUhMJtl5TK+VIkGk9WzNSFklXj4AK2W/RE4/Vpek1cWvnRIdZEtJaZlu3Ckrakp5RCIzSkny7hNmSjTvJL1SSIzM9BbqdscGXtcLCJNY3FgSav6Y1tv3XvIlFySHTQaDQXJmTalL9cZaJBjZVZ49kkmy2fZhzchzoUWJMhv1qZpH3M0TLTjSlLTuKJtKU8SWR6cSE7KdiUjKbWyk3mVJcalz4sltTEDk5KG2mjYcaU7yhkonWVOJUZJSRKVqRaFumHTpdvMm5xhV1Bw8iVKyhvHKtl6xNHLOOJ30uvHyX1FG4ZHoRLPU9NOjXcbK8zt8wfyRqzoYVSdFarqlnGslSiedQhC1mW8y3ojRxGh9JnvcC0IzxcrYrezKu6x2Zl1WePX+QfTi0jRqVTLykeo1jtuG+okpM2keq3d4uOh6cB9Yuz7NMExTIq7ArqvTOvsgbnwiYqUMM1xKNtLpLJTqiU0TLRFolJK11013i3Q9Hz/KomIY8dpJjvS3nZDUOFEZ05SVJeWSGmk6mRampRcT6C1PqH4wm1yuzKcnKcSYx9bDhJjmzaJmIkpMtTURkhBp0PhoZe5qPjtPw1jOMTcpXJ79dJQ+1LgzmCI3IklpZLbdIj4HoouJH0kZlqXSXYwuryesYe5z5U3fyF7pIUzWohttkRcTJJKUZmZnx1UZcC0IuOoaEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf//Z</binary>
<binary id="12" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAowAAAIMCAIAAADw4WpZAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAZdEVYdFNvZnR3YXJlAEFkb2JlIEltYWdlUmVhZHlxyWU8AABJdElEQVR4Xu3dfawd5YHn+fyxO9q2d6zObrAnshqhG0XyxGqb6bYGsmM37SEZFuKsl4iIeNzoEkAsXox3J5sesridGISCko0Xr8MQJkFjmbUMAgtBI7djJ4QAMiHBb8EywTCmMTH38tJAzAYMMT3eH/d5/FCueqrqqedUnVN1zvejI1RP3eNz6lQ9p76c6+u6HzsJAABaiUgDANBSRBoAgJYi0gAAtBSRBgCgpYg0AAAtRaQBAGgpIg0AQEsRaQAAWopIAwDQUv2O9JrVa6dNn/Gxj31MC3bVyZObN22ZOWu2Vi65aKldBQDAyOtrpCcnJk2Jly8b18K+Pfu1Uv81K5XtVLwBABhlfY20PjErw0q1ll2PlWd9jJ76+slFCxfPn7fALAMAMOL6Gukd23cqw1owH6lNpMfG5rjvcmvNtOkzzDIAACNuMD84tn7dBkXafLtbVXbf4taC1ptlAABG3GCKqM/T+gBtlt1HaiHSAAA4Ayii+V63PkybIZEGAMBrAEVcvmzc/aSYJINNpAEAcAZQxORfQouCvXLFKrOc6reMX3bFuecsNLfPfGb+Of/yX/3+//u9/RoQ7Pjx9x77+c9fmfqXBQDQFf2OtHqc+vnt5D+70kLqeiYXXvDFs876tLn98cfP0OfsyYlX7NeAYPp/uy1bthz+z//ZjgGgC/odaX1QVon1SVo38w+mzT+eVrx104KG5p5Z/8f//u+JNOIQaQBd1NdImx47rscmz5L8NngWkUY0Ig2gi7r0U1pEGtGINIAuItIYCUQaQBeNeqSvuuKaDbfeZgcYXr1H+s//7NxnnzlkBxm7Hn/ivEXn20GZL1y49KEHt5XOPd1H97SDANoAbYYd9Ev2SfWi9NLsIMpN37pZb3Y7OF2l/Sxnnvkpu3TKnDl/apdOV3x8i33ly8t1sOygkJ5CT2QHdZx/3AvMHohK8yFwxxYcmhBNn2/NO8sOprjDbfZ8ap+U7jT9kb+54VtmPntnjnaIblrQHLhr42azsl6jHulLLr705htvsQMMr94jfdZZn356/wE7yHh458/mzj3bDsqce87Ce+++r3Tu6T66px0E0AZoM+ygX7JPqhell2YHUfROv/Lyq+3gdJX2s/zRtH9ql075xBmftEunKz6+xT7/uQt1sOygkJ5CT2QHdZx/3AvMHohK8yFwxxYcmhBNn2/NO8sOprjDbfZ8ap+U7jT9kVUrv2bms3fmaIeY/2vRHLj9+3eYlfUi0kR6JBDphmSflEgXINJEuioiTaRHApFuSPZJiXQBIk2kqyLSRHokEOmGZJ+USBcg0kS6KiJNpEcCkW5I9kmJdAEiTaSrItJEeiQQ6YZkn5RIFyDSRLoqIk2kRwKRbkj2SYl0ASJNpKsi0kR6JBDphmSflEgXINJEuioiTaRHApFuSPZJiXQBIk2kqyLSRHokEOmGZJ+USBcg0kS6KiJNpEcCkW5I9kmJdAEiTaSrItJEeiQQ6YZkn5RIFyDSRLoqIk2kRwKRbkj2SYl0ASJNpKsa9Uhve2j77qf22gGGV++RvuP2H735xlt2kPHy0YmNd26ygzJ3b77n8PMvlM493Uf3tIMA2gBthh30S/ZJ9aL00uwgyq7Hn8irS6X9LN+9ZZ1dOiXvtzAVH99i9299QAfLDgrpKfREdlDH+ce9wOyBqDQfAndswaEJ0fT51ryz7GCKO9xmz6f2SelO0x955OFHzXz2zhztEPNbszQHDh44aFbWa9QjjRHRe6QBoP+INEYCkQbQRUQaI4FIA+giIo2RQKQBdBGRxkgg0gC6iEhjJBBpAF1EpDESiDSALiLSGAlEGkAXEWmMBCINoItGNNIbbr3tyIsv2UGwvbv33XfPVjs43U3fuvmd379jB0PkhuvX2KU22fX4E3kHIo+J9P/9f92qg/jQg9t+suNh+4VCP/zBj5595pCey1xUqP80S/OukBVI269XYQedctfGzTpYdjAl/LV859vfe/211+0go/e9WkBTRRNMC+69UzBdvVuiyemdnzrJ2KUcZrrqecNneLh6TwXaVHcG1pHS8TLLeXR2Tb583b/gfGs2VXvAHAgn+SCNzoF6jWikK13V1rn9+3fkXZT4E2d8cig/4mcvfdwGEVeHNpH+i784Xwfxysuv1lyyXygUeJHt5miWhlxRuUDVC4C3R/ZiyOGvpcYLrVelqWKubu3eOwXT1bslmpze+Zl31XHHTFc9b/gMD1fvqUCb6s7AqeuZe+nsmnz5un/B+dZsqvZA6jLjyQdpdA7Ui0hXQKRbgkiHI9JZjZ6giXQIIh2OSFdApFuCSIcj0lmNnqCJdAgiHY5IV0CkW4JIhyPSWY2eoIl0CCIdjkhXQKRbgkiHI9JZjZ6giXQIIh2OSFdApFuCSIcj0lmNnqCJdAgiHY5IV0CkW4JIhyPSWY2eoIl0CCIdjkhXQKRbgkiHI9JZjZ6giXQIIh2OSFdApFuCSIcj0lmNnqCJdAgiHa7fkZ42fYZCK3Y8Zf26DWb9mtVr7Sof7XTdh0j3E5Em0oNCpFOItB0Q6UZt3rRlyUVLk5GenJjUcPmycbNeQ/uFDO10It1nRJpIDwqRTiHSdkCkm7ZyxapkpJVtMzS11tCsz9JOJ9J9RqSJ9KAQ6RQibQdEumneSKvQRLqFiDSRHhQinUKk7YBINy0VaZk2fcaSi5YuXzY+c9Zsu8pHO72uSOs9s/upvXYQ7P6tD1z/9Rvs4HTnLTr/zTfesoMhsmDBZ+1Sm2y8c1PegchjIj3+V1foIOqkGfgLcMYvu0JvZj2XntGu6i/N0qr/O5Ki7dersINOufaa63Sw7GBK+Gu58IIvHn7+BTvI6H2vFtBUMf9L5947BdPVuyWanN75qZOMXcphpqueN3yGh6v3VKBNdWdgHSkdL7OcR2fX5MvX/QvOt2ZTtQfMgXCSD9LoHKhXKyI9f94CrZG+/eAYRo2JNL9PGkC3DD7S+gw9NjZncmJSn6T1kdqu9SHSiEakAXTR4CPtPkD38++kMWqINIAualGkU8vGeYvO/8QZnzQ382+piTQiEGkAXdSKSGuNFvbt2a/lHdt3mvXG+GVXnHvOQnP7kzM/RaQRh0gD6KLBR3rRwsUzZ81ev27D/HkL+DtpNIRIA+iiAUR6zeq1yUhPTkyan+5WqlMfo1OINKIRaQBdNIBIRyPSiEakAXQRkW7EiRMnary2yVtvvvX++3/Qgkrzzu/fMSsHTlui7bGD1nOR1qHR/vwv//iP//D6G/ZrOaJf4KuvvGaXfI6/e/ztY2/bQeJZdIi1YWZlNO9Tv/7a63q9mpB67XZVwrHfHXvv+Ht2cIo2SdtpB92h12LeKY6GWmkH+cwusoN8IdPG8O5VcU9UPEnkhz/40bPPHLKDfHdt3Lx39z47ON2GW2878uJLdpBPf1wPYgeDs+vxJ+67Z6tZ/s63v6cdZZZvuH6NWZDoTdUj6/HtoJDejzd962Y78Cm9Q+2IdCPqveacudqfFpq42l80bUnqqntt5iKtQ6P9qVlUeiXC6BdYfAHF1EUi3bPUcv1O71N/YuqatZqQeu12VUL26puiTUpdrakT9FrMO8XRUCvtIJ/ZRXaQL2TaGN69Ku6JSq+y6d71xfKeSPKOeIr+eMgualryfZG8qmtyR0Vvqh45cD7r6OgY2YFP6R1qR6QbQaTbhkgT6QJE2g4Gh0jnIdKNINJtQ6SJdAEibQeDQ6TzEOlGEOm2IdJEugCRtoPBIdJ5iHQjiHTbEGkiXYBI28HgEOk8RLoRRLptiDSRLkCk7WBwiHQeIt0IIt02RJpIFyDSdjA4RDoPkW4EkW4bIk2kCxBpOxgcIp2HSDeCSLcNkSbSBYi0HQwOkc5DpBtBpNuGSBPpAkTaDgaHSOch0o0g0m1DpIl0ASJtB4NDpPMQ6UYQ6bYh0kS6AJG2g8Eh0nmIdCOIdNsQaSJdgEjbweAQ6TxEuhFEum2INJEu0MJIj192RUhir73muvu3PmAHp9M02/3UXjvIpz+uB7GDwdl456brv36DWb7wgi8efv4Fs7xgwWfNgkRvqh5Zj28Hhd58463zFp1vBz6ld6gdkW7E8XePu0nWuxf//ogaowW9dvcb3AZOW9KJY2G4SOvQaH9+8MEHzx0q+d3S0S/w4IGDdslHb/KXj07YQeJZtIXaMLMymvepn33mkF6vJqT3t0/+9sjR7C9z1CbV+LtW+0avxbxTHA210g7ymV1kB/lCpo3h3avinqh4kgAOkcZIcJG2YwDoAiKNkUCkAXQRkcZIINIAuohIYyQQaQBdRKQxEog0gC4i0hgJRBpAFxFpjAQiDaCLiDRGApEG0EVEOtKGW2/r8ZJM5y06f+DXi8herqjgAkZNC78qUISQSI9fdkXeFZq0PnmZsKqSV01yvCt79PDOn+lV2EEOt5/dFanyXl3/L65UalCbanZa8kpYXjot6GYHDWjb4Ri44muQJa9iVqz2N6PZsB7PGwaRjqSN6fGimIFXImxU9uKFeZcz7APN5uYuRRkS6XPPWZh3IUat7+U6r95rQJZeGDJCyLVF3X52FwrNe3Wan32+THGpQW2q2WnJa0p76bSgmx00oG2HY+CKr+atQxbYyNrfjGbDejxvGEQ6EpGuHZHuHZFuCJFuJyLdLkS6dkQ6iUinEGmHSLcTkW4XIl07Ip1EpFOItEOk24lItwuRrh2RTiLSKUTaIdLtRKTbhUjXjkgnEekUIu0Q6XYi0u1CpGtHpJOIdAqRdoh0OxHpdiHStSPSSUQ6hUg7RLqdiHS7EOnaEekkIp1CpB0i3U5Eul2IdO2IdBKRTiHSDpFuJyJdv2nTZyi0YsenrFyxSit3bN9pxz5EunZEOolIpxBph0i3E5Gu3+ZNW5ZctDQb6ZmzZs+ft8AOchDp2hHpJCKdQqQdIt1ORLoR5kOzHUxZs3qt1qjfdpyDSNeOSCcR6RQi7RDpdiLSjchGWh+jx8bm2EG+VkX6oQe36YRoB1H0clQOOxgQzaQndz1pB1Oya/pm452bTDOaEBLpdd+9Ne93HGl9L/8D4f1FPQW/vSeaEqJXYQc53H7WKzKvN+/Vaac1mpwIg9pUs9NWf+ObxecfnRZ0s4MGtO1wDJxOVgUfKnTIdODsoFDtb0azYT2eN4zBR1ofoEM+RkurIo1uCYk0ALTN4CNt/opapk2fsX7dBrvWh0gjGpEG0EWDj/TMWbN1U54XLVysTtu1PkQa0Yg0gC4afKS1vGb1Wi3s27NfywX/CotIIxqRBtBFLYp0atmYO/dsrUwi0ohApAF0USsirTVamJyY1HLqJ8huvvGWKy+/2tz+xb/4l0QacYg0gC4afKQXLVzM30mjaUQaQBcNINLm0iV2MPUBemxsjtbw091oDpEG0EUDiHQ0Io1oRBpAFw1bpO/Zcu97x9+zg3y6z10bN9tBxrHfHdPj2EEdHn3kseefO2wHddCj/eTHP7WDtqp9N/YiFWltmDbPLFey7W//7rdHjtpBrIIHqbRhBXPY6MM8uX/rA6++8podlHly15N7d+/TQl0bpt2onWkH9bnzP/4nu+STOnwaeveA3vUHDxy0g1PcHgiX+iM66N4H0RqtNzvW3cE703SHek9H0Yr3c1bBGydE6s1V6ViUvtdSanzrDVukzzrr0yEftXWfgqvgPr3/gB7HDupwycWXFly7LoIereCKtS1R+27sRSrSpRdhznPuOQt7vBysFDxIpQ0rvZJzH+aJuwB4iCsvv1rvYi3UtWEh1yqPUHwl59Th09C7B7zXond7IFzqj+igex9Ea7Te7Fh3B+9M0x3qPR1Fq3rF7II3TojUm6vSsah61fQa33pE2oNI14JI5yl4kEobRqS1G7Uz7aA+RLo/iHQIIu1BpGtBpPMUPEilDSPS2o3amXZQHyLdH0Q6BJH2INK1INJ5Ch6k0oYRae1G7Uw7qA+R7g8iHYJIexDpWhDpPAUPUmnDiLR2o3amHdSHSPcHkQ5BpD2IdC2IdJ6CB6m0YURau1E70w7qQ6T7g0iHINIeRLoWRDpPwYNU2jAird2onWkH9SHS/UGkQxBpDyJdCyKdp+BBKm0YkdZu1M60g/oQ6f4g0iGItAeRrgWRzlPwIJU2jEhrN2pn2kF9iHR/EOkQRNqDSNeCSOcpeJBKG0aktRu1M+2gPkS6P4h0CCLtQaRrQaTzFDxIpQ0j0tqN2pl2UB8i3R9EOgSR9iDStSDSeQoepNKGEWntRu1MO6gPke4PIh2CSHsQ6VoQ6TwFD1Jpw4i0dqN2ph3Uh0j3B5EOMWyR/vM/O/f11163g3y6z5w5f2oHGc8+c0iPYwd1uOqKa6r+EpVierSvfHm5HbRV7buxF6lIa8O0eWa5ki9cuPShB7fZQayCB6m0YQVz2OjDPDlv0fm7Hn/CDsroLXzTt27WQl0bpt2onWkH9TnzzE/ZJZ/U4dPQuwf0rt9w6212cIrbA+FSf0QH3fsgWqP1Zse6O3hnmu5Q7+koWvF+zip444RIvbkqHYvS91pKjW+9YYs04JWKNAB0ApHGSCDSALqISGMkEGkAXUSkMRKINIAuItIYCUQaQBcRaYwEIg2gi4g0RgKRBtBFRBojgUgD6CIijZFApAF0EZHGSCDSALqISKOCV1957dBvnrODTklF+siLLx1+/gWz3BA9/stHJ+ygB7/8xa+Ov3vcDuqmA3rwwEE7qGjX40+cOHHCDuqTfb0aaqUdnKJ9m5qKv9739JtvvGUHGdmHLZgDjz7ymFnIPktV3o2X4q2tS9Vn0QF1lzjVztEuMstxtOsK3gJV597up/a+fextO8jI289xtNOqvi/cnKkdkUYFt3//jksuvtQOOiUVac2lKy+/2iw3RI+f/f0KEaJ/F0iIXn4NwCfO+GQTb8bs69VQK+3gFO3b1FQs/u0L2YctmAPuFz9kn6Uq78ZLj78rIlDVZ9EBdb9JotLvn/Dy/ooRp+rcK/5VLnn7OY52WtX3RdVfFhKOSKMCIh2OSMfJvl7v+ZdIhyDScYh0JCI9cEQ6HJGOk3293vMvkQ5BpOMQ6UhEeuCIdDgiHSf7er3nXyIdgkjHIdKRiPTAEelwRDpO9vV6z79EOgSRjkOkIxHpgSPS4Yh0nOzr9Z5/iXQIIh2HSEci0gNHpMMR6TjZ1+s9/xLpEEQ6DpGORKQHjkiHI9Jxsq/Xe/4l0iGIdBwiHYlIDxyRDkek42Rfr/f8S6RDEOk4RDoSkR44Ih2OSMfJvl7v+ZdIhyDScUY60tOmz1BoxY5P2bF9p1Zu3rTFjn2I9MAR6XBEOk729XrPv0Q6BJGOM9KRVoaXXLQ0G2mzcs3qtXbsQ6QHjkiHI9Jxsq/Xe/4l0iGIdJyRjrSsXLEqFenJiUmtESLdckQ6HJGOk3293vMvkQ5BpOMQ6XSktcZ8G5xItxyRDkek42Rfr/f8S6RDEOk4RDod6ZmzZi9fNk6k0ZxUpAGgEwYf6c2btmi4b89+Io3mEGkAXTT4SM+ft0A3LXgjffj5F57ef8Dcvjp+FZFGHCINoIsGHGnzI2NLLlqqPGth+bJxs96ZO/dsrU8i0ohApAF00YAjbb7LnaQ15kvGxjs33XzjLeb2l+d9Xncg0ohApAF00YAjnaSV/J00GkKkAXQRkcZIINIAumgAkTZ//WwHCVrJZUHRECINoIsGEOloRBrROhHpt4+9vfupvXZQxYkTJ3Y9/oQdJBw8cPDVV16zg9MdefGlw8+/YAc+uoNudlDdo488Zpei/Hrf02++8ZYW9Lr06szKQHpdLx+dsIMWyx6dQ795Lu94idsneoGlhyZ5fFPzKvu8Olip+2hL3D7UnfVHzLKRXRNCG6+XcPzd47/8xa+Sa8yymDnjtsS93qr0CMmHjWb2szZGD2hXlUntxloQaYyETkT64Z0/mzv3bDuoQm8Kd6GopM9/7sLbv3+HHZxO76bia67pDrrZQXU9XoDJXSor4rpmdV3rrWnZo3PJxZfmHS9x+yTkWmDJ45uaV9nn1cFK3Sd5sbDspcGya0Jo4/USkpcGM2vMspg547ak6uXSHD1C8mGjmf2sjdED2lVlUruxFkQaI4FIpyRP4l66g252UB2RLkWkiXQIIo2RQKRTkidxL91BNzuojkiXItJEOgSRxkgg0inJk7iX7qCbHVRHpEsRaSIdgkhjJBDplORJ3Et30M0OqiPSpYg0kQ5BpDESiHRK8iTupTvoZgfVEelSRJpIhyDSGAlEOiV5EvfSHXSzg+qIdCkiTaRDEGmMBCKdkjyJe+kOutlBdUS6FJEm0iGINEYCkU5JnsS9dAfd7KA6Il2KSBPpEEQaI4FIpyRP4l66g252UB2RLkWkiXQIIo2RQKRTkidxL91BNzuojkiXItJEOgSRxkgg0inJk7iX7qCbHVRHpEsRaSIdokKkN2/asmb12tSt+PdW1Uv7i0gjDpFOSZ7EvXQH3eygOiJdikgT6RAVIq1AGtOmz9DNDny/dLIh2l96OiKNCEQ6JXkS99IddLOD6oh0KSJNpENUSKzCrI/OdjBl/boNM2fNtoPmaX8RacTpRKQBIKXaJ+mVK1ZNTkyaoRY05JM0OoFIA+iiConVx2g1MkWdtl9uHpFGNCINoIsqfw7esX2n+5Ex96m6P4g0ohFpAF1UIdLLl43v27PfDgaBSCMakQbQRdX+Tjr1g2N9RqQRjUgD6KJqkfayX24ekUY0Ig2gi6pFevmycfMX0u7GxUzQCUQaQBdViPTY2Jwd23fawSAQaZR6+9jbu5/aawcJg430m2+8dfDAQTvIofv8et/TdhDs0G+ee/nohB0knDhxYtfjT9hBFa++8lrppuY5/u7xX/7iV2bZ+3IOP//CkRdfsoPEwdI9tWxWilYmhyl6XXp1Zlmbqg02y5UkN7VeOhx6maW78dFHHrNLVVQ9ptnNiJsV2lpzsHT49OrMGvOl6Jnm6EDocNhBbzSRNPHy3hQdVSHSXBYU7Zd3xZ/BRvreu+8rvUJT6upLgZJXhkrS28R7DbJScReTMgouJmWkLpWVvLZU8qJOxdd4Sl6DLHvxrEDJTa2XDodeZulujLsiW9Vjmt2MuFnhLkmmw2cuZOa2P3qmOToQOhx20BtzkbK8N0VH8XfSGCpE2iDSxYh0JUR6gGISq1LqM7Qd9BGRRikibRDpYkS6EiI9QEQaQ4VIG0S6GJGuhEgPEN/uxlAh0gaRLkakKyHSA1QhsfzgGNqPSBtEuhiRroRID1Dlz8Em1Vro/z/HItIoRaQNIl2MSFdCpAeoQqTXr9swbfqMD7/BPfV30mZBK+2Xm0ekUYpIG0S6GJGuhEgPULW/k15y0dLJiUkt6GO0bhpq2X65eUQapYi0QaSLEelKiPQAVY70vj37TaS1sGjhYn22tl9uHpFGKSJtEOliRLoSIj1AFSK9edMW9+1uY+as2fzgGFqFSBtEuhiRroRID1Dlb1brM7T5oW59kp6cmOznj48RaZQi0gaRLkakKyHSA1Qh0urx+nUbVq5YtWjh4rGxOe5Ttf1ymOyfUuz1aFqjLxX/GBqRRikibRDpYkS6EiI9QBUSO9XWD82cNVupVlD1eVofpu2Xw+iPpH7cbP68BYq0Hs2sV7PtFzKINEoRaYNIFyPSlRDpAaoQaXV0+bJx86lXFFcNI/5OWoHXH7eDqfa7D9BaNv8I24tII9pgIw0AcSpE2tmxfeeihYvVS8OuDZaKtB7K/MW2+blxIo0mEGkAXVQhsYqrPj2bv1SeOWv2kouWKqgF353Ok4q0Yy6Qwre70QQiDaCLKkRagTRUaNVakTZ/M22/HCwv0uZh7cCHSCMakQbQRRUiLZMTk5unrt29fNm4gqqsenNbzBtpszKb/Id3/uzeu+8zt//5f7qESCMOkQbQRRUSa/KcuvX+g2Oi9k+bPsP7MXru3LN15yQijQhEGkAXVYi0jWSG/XKwbKTNGu/fRvNJGrUg0gC6qEJid5z6jRpjY3P0Gbrqv5B2UpE2H6OXLxu343z8nTSiEWkAXVT5c7Co0OZfS6vZEZcFTUVaedbQff+8oP1EGtGINIAuqhBpBdLLfjmYSuz+lJJsHsQp+EtuIo1oRBpAF1VIbF0/OBaNSPfNd779vddfe90OhkJxpPVi9ZLtYEp2zU92PPzQg9vsIMBN37r5nd+/YwcB7tq4ee/ufXYQ7L57tu56/Ak7yNAD6mHtIF/4pm649bYjL75kB6fccP0a/Vfr9VWzpmnaWm2zHfjoYOlmB/m067QD7SDfs88c+uEPfmQHU+IOVgSzbx3v8xbPgVJ5k0SzPbUPs2sKaKeFzD2v7LuvgF5+dp+ET+nAOTBA1T4H64OvS3XEN7p7RKT7psar6bZEcaSzV3LOrtH0M1ctDpS8xHSIuMtQF1+mOPBC3OGb6r2qtrmMs7m2s1nTNG1t8fWidbB0s4N82nXagXaQ797MdcijrxleVeoS397n7fFS1XmTJHWhdcmuKaCdFjL3vCpdWV0vP7tPwqd04BwYoAqRVpg//H706bTSfrl5mh96RiLdB0SaSHsRaSPuYEUg0qWI9EcUyOXLxt0Pdu3bsz/7j6kapflBpPuDSBNpLyJtxB2sCES6FJH+yMxZs1OfmzUcG5tjB83T/CDS/UGkibQXkTbiDlYEIl2KSH9EgTSmTZ9hfs1Gir1fYzQ/9CxEug+INJH2ItJG3MGKQKRLEemPeH+629368GPemh9Euj+INJH2ItJG3MGKQKRLEek0k2ot8NPdQ4xIE2kvIm3EHawIRLoUkf7I+nUb3He51WmzEPGrKqNpfugZiXQfEGki7UWkjbiDFYFIlyLSH1Egl1y01FwjTB+j3aW87Zebp/lBpPuDSBNpLyJtxB2sCES6FJH+iIn0vj37TaS1sGjhYn22tl9unuYHke4PIk2kvYi0EXewIhDpUkT6I5s3bUn9UPfMWbP78PNijuaHnpRI9wGRJtJeRNqIO1gRiHQpIp2mz9DmZ7m9v/65UZofRLo/iDSR9iLSRtzBikCkSxHpj5if607d+CQ9lIg0kfYi0kbcwYpApEsR6Y98+A1uH/vl5ml+6OmIdB/8xaJ//dwhf886qjjSerF6yXYwJbvmO9/+3upvfNMOAvz5n537D6+/YQcBvjp+1T1b7rWDYKuu/Xd33H7aL2hK0gPqYe0gX/imXnjBF3/5i1/ZwSn/fM48/Vfr9VWzpmnaWm2zHfjoYIX8GiXtOu1AO8j34207vvylr9jBlLiDFcHsW8f7vMVzoFTeJNFsT+3D7JoC2mkhc88r++4roJef3SfhUzpwDgxQtUjro7MdDAKRRrTiSANAOxFpjAQiDaCL+HY3RgKRBtBFFRK7ft0G9/Ni5rZyxSp+cAydQKQBdFG1T9Kpi4Cq03ySRicQaQBdVCGx06bPmD9vgfvorAUNueIYOoFIA+iiCpHesX3nzFmzlUlHQ620X24ekUY0Ig2giyp/s3rfnv3mqiZccQwdQqQBdFGFSE9OTNqlBH5wDJ1ApAF0UYVIK5ArV6yyg6lmL1q4WCvtuHlEGtGykd791N5tD223gzIbbr3t+LvH7SDHm2+8VfXCT6mH1fZoq+wgR8iW9Oi7t6yzSznu3/rAwQMH7eB0ux5/Invd0GJ6OXpRekA9rF1VxctHJzbeuckOfHSHuzffYwdTO9AutUml2Vig4NA47j7ab5q0ZmVKyFRsWnZKaGYefv4FHU3NMc00uzZBX9Id7GBK+OEunUiiN3jeuy9kz8epkFgVWo0cG5uzb8/+9es2TJs+Y+as2amf924UkUa0bKQrXbM35FLAlS44bKQeNuQizOEXJY6Wul50VsGVq/UmrXSFc9HL0YvKu4J0qdJrhusOyStv67nsUpvUdQXpgkPjuPtov+Vdoj9kKjYtOyU0M8111POuIq4v6Q52MCX8cIdcfF5v8Lx3X8iej1Ptc7A+Pc+ft0CllOXLxr3fAG8OkUY0Ih2OSPcfkc7KTgkiXcK0Oct+uXlEGtGIdDgi3X9EOis7JYh0CfND3akbPziGTiDS4Yh0/xHprOyUINLlJicm16/bsHLFqj7n2SDSiEakwxHp/iPSWdkpQaRLqMrTps/48Bvcp3AxE3QFkQ5HpPuPSGdlpwSRLqFCL1q4eN+e/SqlPkkrz1wWFF1BpMMR6f4j0lnZKUGkSyiQ5h9cmUhrQUMtT32xH4g0ohHpcES6/4h0VnZKEOkSK1esMhczcRcEXb5sPHl5k6YRaUQj0uGIdP8R6azslCDSbUekEY1IhyPS/Ueks7JTgki3HZFGNCIdjkj3H5HOyk4JIt0P7ufD7XjK5k1bzC/BXHLRUrvKh0gjGpEOR6T7j0hnZacEke4H9VglTkba/Li4Vq5ZvVYL5kfSvIg0ohHpcES6/4h0VnZKEOlykxOTqqw6av4Jll1bkflFHXZw8qTyrI/RZnnRwsXz5y0wy1lEGtGykd5w621XXXGNHZSZM+dPX3/tdTvI8ewzh/78z861gzCph9X2lP7SnpAt6dGZZ37KLuX4ypeX37Vxsx2c7qZv3ew9exbQy9GL0gPqYe2qKnY9/sR5i863Ax/d4QsXfvQtOj2XXWqTSrOxQMGhcdx9tN80ac3KlJCp2LTslNDMfOjBbTqammOaaXZtgr6kO9jBlPDDXTqRRG/wvHdfyJ6PUyHS5pNuSsEH3zypSI+NzXHf5dajFfzDayKNaNlIA0D7VYi0Apn8zVf79uxP5TZQ6k+pyq705v8DzHIWkUY0Ig2giyokduas2anPzRrqc7AdBEtFWstEGk0j0gC6qEKkFUhDn33dD2kn2fuVqRTpDbfepjab22fPXaSvEmlEINIAuqhCpN2PjHlv+qq9X5lspM3VRkWPk4r03Llna00SkUYEIg2giypE2jCp1kJdP909c9ZsrTHLy5eNu5/0Ng4//8LT+w+Y21fHryLSiEOkAXRRhUjr8677Lrf5yCvuQ3C4VKST/+xKCwXXM+HvpBGNSAPoogqRViBV0MmJSS3oY7RuGiZzGygVaX0011ArzfqCb5sTaUQj0gC6qHKkzQXCVGgt6ENwwT9rzpP9i2eTZzHfSM9DpBGNSAPoogqR1mfc1A91z5w1O/znxXrXdKT/+mvfeHLXk3ZQkyYes0DcNZtGQXSkf/Ljn65dc5Md5Dt44ODn/vX/mL3k0P1bHwi5WODSJV+ySydPHvvdsbjjGLip7VH7dP3uLeu0w+0gQU+kvWoHCdpd2mlm+avjV/32yFGz3B+aM9dec50d+OjUkTygyUmSJzkHiueDXqxesh2cUvV8Ve9Oyzt8LWSOhd7vee/uGt+Mlb9Zrc/Q+ryrNuuT9OTEZPSPj0VoOtLZ6772ronHLNDO6xK3QXSksxcQ9np458+08zVF7fiUm2+8JeRa1snLZWuGxx3HwE1tj9qna94Vp/VE3vNG8nrLZ5316bwLWTek9GLROnUkD2jpNdUlOQeK54NebPZS81XPV/XutDZcMDyQORZ6v+e9u2t8M1aItHq8ft2GlStWLVq4eGxsjvtUbb/cPCJdikjnIdItRKSJdBKR9qqQWJNkMf9oSsHW52l3ldA+INKliHQeIt1CRJpIJxFprwqRVpWXLxvXZ2iT6vnzFmg4TH8nTaSHGJFuISJNpJOItFfMN6t3bN+5aOFik2qxa5tHpEsR6TxEuoWINJFOItJeFRK7csUqfXo2fxU9c9bsJRctXbN67b49++2Xm0ekSxHpPES6hYg0kU4i0l6RfydtLg1m/mbafrl5RLoUkc5DpFuISBPpJCLtVe2b1ZMTk5unrt29fNm4Oq1aq5r2a80j0qWIdB4i3UJEmkgnEWmvyok1/05at37+C2mDSJci0nmIdAsRaSKdRKS9KkR6feIXbBga8u3uYkS6JYh0CxFpIp1EpL2q/Z20uXa3GWoh7hdsRCPSpYh0HiLdQkSaSCcRaa9eI60P02bYB0S6FJHOQ6RbiEgT6SQi7VUh0pszv2BDQy5mUoxItwSRbiEiTaSTiLRX5W9W6wO0+cEx95G6b5qO9I3fvHn3U3vtoCZNPGaBq664xi7hdNGRfvSRx757yzo7yHfoN88tXfKl++7ZasenbHto+8Y7N9lBvr/6t+N26eTJt4+9HXccAze1PWqfrv9hww+0w+0gQU+kvWoHCdpd2mlmedW1/+7loxNmuT80Z67/+g124KNTR/KAJidJnuQcKJ4PerF6yXZwStXzVb07Le/wtZA5Fnq/5727a3wz9u9vlHvXdKQxxKIjDQADVBLpD7+pXcbetXlEGtGINIAuKknsmtVrV65YZW7mZ7nd0Nx0B3vX5hFpRCPSALqowudg9bifn5uziDSiEWkAXcQnaYwEIg2gi0oirSiWsndtHpFGNCINoIsG+e3rqog0ohFpAF1EpDESiDSALiLSGAlEGkAXDUmkF//lv7l/6wN2gCr+6t+O13VlnDZLRvraa6674fo1Zn20M8/81KuvvGYHU2p52GKPPvKYprodxPIe8YMHDv7zOfPMsu5w53/8T2Y5S19auuRLdlATbU/I5bTimNerQ6MDZFcV+u8/8c/MgnaIdotZzqM5oJlgB4OgY1FwsHqRnOE6uxZMvBoPn9v5lejIJqe0HqTGN+OCBZ91l6UbiCGJdJ8vkT1MOnS93F4kI33l5VdrLpn10bKXg67lYYs9vPNnmup2EMt7xJNXctYd3BWts2q8KLGj7dGT2kHdzOvVoQm5iLq4S2SHXJhac6D2K5BXomNRcLB6kZzhOrsWTLwaD1/I9cmzdGSTU1oPUuObce7cs/W+s4NBINKjznvKHj5E2vEecSLtEGmDSBtEugIi3QTvKXv4EGnHe8SJtEOkDSJtEOkKiHQTvKfs4UOkHe8RJ9IOkTaItEGkKyDSTfCesocPkXa8R5xIO0TaINIGka6ASDfBe8oePkTa8R5xIu0QaYNIG0S6AiLdBO8pe/gQacd7xIm0Q6QNIm0Q6QqIdBO8p+zhQ6Qd7xEn0g6RNoi0QaQrINJN8J6yhw+RdrxHnEg7RNog0gaRroBIN8F7yh4+RNrxHnEi7RBpg0gbRLoCIt0E7yl7+BBpx3vEibRDpA0ibRBpa9+e/WNjc9Rg/XfH9p127emIdBO8p+zhQ6Qd7xEn0g6RNoi0QaSt+fMW6LZ+3QZFWje79nREugneU/bwIdKO94gTaYdIG0TaINKW6qtCa0H/1bJZmVIQ6W1/+3e/PXLUDlDFo488VvqrfoZAMtJP7npy7+59Zn20uzZufu/4e3YwpZaHLfbqK69pqttBLO8RP/a7Y/dsudcs6w7PP3fYLGfpSz/58U/toCbanuZ+0ZB5vTo0OkB2VSH3S6W0Q7RbzHIezQHNBDsYBB2LgoPVi+QM19m1YOLVePjifqOXjmxySutBanwz3r/1gdTvu+uzIYk0UCwZaQDoirZEetHCxWNjc1Ro831vu/Z0RBrRiDSALmpLpHds36kAG+YjdRaRRjQiDaCL2hJpfXrWJ+nJicnly8anTZ9h1548ef3Xb7jk4kvN7TOfmU+kEYdIA+iiFv2d9JrVa7WgTmt586YtZv2CBZ/9o2n/1Nz+q//6nxBpxCHSALqodZFOLSfx7W5EI9IAuqhFkV65YpUW9u3Zr2Xv9UyINKIRaQBd1JZIL1q4eOas2eanu5N/J51EpBGNSAPoorZEenJiUnlWg5XqiMuCRnvzjbfqvZrMYz9/vNIW6tm1DXaAxtQS6R4P1kMPbnv//T/YQa20YXqBvz1yNHW9juyaaE/vP/DsM4fs4HT3b33ALiXsfmrv4edfsINmhL867Zzit7k5NHqBpZcYa0J/TgI/3rZD+8EOqos+VRbsVe/M6TrtZO1qOyh84wRqS6RDNBFpTbu5c8+2gzpUvUDpwK85NyJqiXSPByt7JdG6aMN0LshesLPGS3gWXGfReylHczFOO2hG+KvTzil+m5tDoxcYeOnQevXnJBByldMC0afKgr3qnTldp53srrArvV+glEgT6ZFApHtEpJvTn5MAke4PIk2kEYNI94hIN6c/JwEi3R9EmkgjBpHuEZFuTn9OAkS6P4g0kUYMIt0jIt2c/pwEiHR/EGkijRhEukdEujn9OQkQ6f4g0kQaMYh0j4h0c/pzEiDS/UGkiTRiEOkeEenm9OckQKT7g0gTacQg0j0i0s3pz0mASPcHkSbSiEGke0Skm9OfkwCR7g8iTaQRg0j3iEg3pz8nASLdH0SaSCMGke4RkW5Of04CRLo/iDSRRgwi3SMi3Zz+nASIdH8QaSKNGES6R0S6Of05CRDp/iDSNUcaI6KWSANAnxFpjAQiDaCLiDRGApEG0EVEGiOBSAPoIiKNkUCkAXQRkcZIINIAuohIYyQQaQBdRKQxEog0gC4i0hgJRBpAFxFpjAQiDaCLiHSkn+x4+KEHt9kBmnHkxZc23HqbHfTGRPonO35618bNdlWw++7ZuuvxJ77z7e+9/trrdlXC3t37ko/5wx/8SJttB1Hc1Hr2mUN6NLPS66Zv3WwWtJe82zZAZqfZwcmT2kXaUVrI7sa8jU/t2Djah8kHCX/MkLmn1/LO79+xg0I6jtqSG65fY8coVPXsqjdC6kDUeOrwMgfUDk6Xd6KIRqQjaWMGcpnfkVLjldVNpG/7f/5DxLWszWWo8y59nLqC9LnnLOzxOsxuat179316NLPS6xNnfNIsmGt3m+WWSF27W7tIO0oL2d2Yt/G1XHhc+zD5IOGPGTL39FoCT0fmkv5DeanqJlQ9u2avil/jqcOr4Hc09HiN9CwiHYlI9wGRJtJ2EItIdxGRTiLSkYh0HxBpIm0HsYh0FxHpJCIdiUj3AZEm0nYQi0h3EZFOItKRiHQfEGkibQexiHQXEekkIh2JSPcBkSbSdhCLSHcRkU4i0pGIdB8QaSJtB7GIdBcR6SQiHYlI9wGRJtJ2EItIdxGRTiLSkYh0HxBpIm0HsYh0FxHpJCIdiUj3AZEm0nYQi0h3EZFOItKRiHQfEGkibQexiHQXEemkdkV65YpVyvCO7Tvt+HREetQQaSJtB7GIdBcR6aR2RXrmrNnz5y2wgwwiPWqINJG2g1hEuouIdFKLIr1m9Vo1ePOmLXac0apIb7j1tuQ5CE3Y/dRenevtoDcm0lv+37uvveY6uyrY9V+/YeOdmy684IuHn3/Brkq4f+sDycccv+wKbbYdRHFTSycaPZpZ6XXeovPNgvaSd9sGyOw0Ozh5UrtIO0oL2d2Yt/GpHRtH+zD5IOGPGTL39FrefOMtOyik46gtWbDgs3aMQlXPrnojpA5EjacOL3NA7eB0eSeKaC2KtD5Gj43NsQOfVkUa3WIize+TBtAtbYm0PkAXf4wWIo1oRBpAF7Ul0ksuWqoAy7TpM9av22DXno5IIxqRBtBFbYn0zFmzdVOeFy1crE7btVPf+j/3nIXm9idnfopIIw6RBtBFbYm06rtm9Vot7NuzX8vuX2FdeMEXzzrr0+b2xx8/g0gjDpEG0EWti3RqOYlvdyMakQbQRS2K9MoVq7QwOTGpZe9PkBFpRCPSALqoLZFetHCx9++kk4g0ohFpAF3UlkjrA/TY2Bw1uK6f7j544KBdqsnh5184/u5xLeh0/+LfHzEre/TBBx88dygyGzVuxijIi3Tvu/HZZw7ZpVN+e+SoHtYOymgCvP/+H+wgit4Rr7/2uh3U4eWjE8d+d8wOTtHkr/cSDdpL2WfJo3dKdj83qvbX2wRN3byZ5uZVpf2cJ/BtktppmkjJa4wkz8l6NHM6Td1n+PT+9mxLpENUinTtV+CbO/dsc4mZ0os1htNrOeusT9tBRTVuxijIi3Tvu9Fdm9P5/OcuzLtkYFbvFxG88vKr9dawgzpccvGl5hKeSZr89V5n0V0oNITeKdn93KjaX28TNHVLL05ZaT/nCXybpHaaJlLywmHJc7IezZxOU/cZPr2/PYl0KCLdaUQ6HJEWIp0U+DYh0llEOheRRhKRDkekhUgnBb5NiHQWkc5FpJFEpMMRaSHSSYFvEyKdRaRzEWkkEelwRFqIdFLg24RIZxHpXEQaSUQ6HJEWIp0U+DYh0llEOheRRhKRDkekhUgnBb5NiHQWkc5FpJFEpMMRaSHSSYFvEyKdRaRzEWkkEelwRFqIdFLg24RIZxHpXEQaSUQ6HJEWIp0U+DYh0llEOheRRhKRDkekhUgnBb5NiHQWkc5FpJFEpMMRaSHSSYFvEyKdRaRzEWkkEelwRFqIdFLg24RIZxHpXEQaSUQ6HJEWIp0U+DYh0llEOhe/qhJJeZHufTfyqyrj8Ksqe6epmzfT+FWVLdH723NoIw0k5UUaANqMSGMkEGkAXUSkMRKINIAuItIYCUQaQBcRaYwEIg2gi4g0RgKRBtBFRBojgUgD6CIijZFApAF00ZBE+r3j7/X+D/aL/Zd//Md6LxmBrH94/Q3tZzvowTu/f0dVtoMp3kgHTptXX3lN/9W2ffDBB2ZNyvvv/+GtN/0XZDj+7vHUljhvH3vbXM9BDh44eP/WB14+OrHxzk1mTZxrr7lOj2MHOXY/tfeSiy+1g95ceMEX3cUrzlt0fvaqFMk7OHp2bYMdhNFuuf7rN9hBFQsWfNYu+RQ/rNn48cuuMNfGcvRK7dLJk3rJyaH39UaI2EXhQiaJeOfJhltvq3qBMO0i7RY7OHlSf1wPYgeF3J73Tq2siG0L2c+NHosQQxLp279/x+c/d6EdNEPP2+cLE46gs876dC3fKdFUufLyq+1gijfSgdPGXM6w4PqdBRdN1FkjtSWO3vzunGK2pPdLUYZcA7L3Z3GS+0Tvjuyx8+40PXsqe6W0o7LBCFF8eeDihzUbn730ZvI8kDotFEySSiJ2UbjAC4V650n2nVVKu0i7xQ6qXCbT7Xnv1MqK2LaQ/dzosQhBpEOl3o1ogt7MIe/GUkS6QO/P4iT3CZGWgklSSaNhINJOyH429xngyZ9Ih0q9G9EEvZlD3o2liHSB3p/FSe4T75nUu9NCzowpRLpGRNoJ2c/mPgM8+RPpUKl3I5qgN3PIu7EUkS7Q+7M4yX3iPZN6d1rImTGFSNeISDsh+9ncZ4AnfyIdKvVuRBP0Zg55N5Yi0gV6fxYnuU+8Z1LvTgs5M6YQ6RoRaSdkP5v7DPDkT6RDpd6NaILezCHvxlJEukDvz+Ik94n3TOrdaSFnxhQiXSMi7YTsZ3OfAZ78iXSo1LsRTdCbOeTdWIpIF+j9WZzkPvGeSb07LeTMmEKka0SknZD9bO4zwJM/kQ6VejeiCXozh7wbSxHpAr0/i5PcJ94zqXenhZwZU4h0jYi0E7KfzX0GePIn0qFS70Y0QW/mkHdjKSJdoPdncZL7xHsm9e60kDNjCpGuEZF2Qvazuc8AT/5EOlTq3Ygm6M0c8m4sRaQL9P4sTnKfeM+k3p0WcmZMIdI1ItJOyH429xngyZ9Ih0q9G9EEvZlD3o2liHSB3p/FSe4T75nUu9NCzowpRLpGRNoJ2c/mPgM8+RPpUKl3I5qgN3PIu7EUkS7Q+7M4yX3iPZN6d1rImTGFSNeISDsh+9ncZ4An/3ZFesf2ncrw5k1b7Ph0RHro6c0c8m4sRaQL9P4sTnKfeM+k3p0WcmZMIdI1ItJOyH429xngyb9dkV5y0VJleM3qtXZ8OiI99PRmDnk3lupcpO/Zcu9Xx6/65S9+lfx9QRH0ip7c9aQd5Dj8/AvueXu0+hvfdMdL+1w72Sw7yTs4evaqvypKZ8m43w927TXX2SWf4oc1G7/uu7emjnuyMXrJyaH39UaI2EXhQiaJeOfJQw9uS/0vSyntIu0WO5h6s+hB7KCQ2/PeqZUVsW0h+9nch0h/aHJiUg2Oi/Srr7x28MBBO2jGiRMndj3+hB2gGaqU9rMd9ODIiy+l3nveSAdOm0cfeUz/1ba53yyZ8uYbb/1639N2cLqXj07knQUO/eY5fdUOALQYkf7QyhWrpk2fERdpoJg30gAQIvDTfxNaFOmZs2YvXzZOpNEEIg2gi9oS6c2btijA+/bsJ9JoApEG0EVtifT8eQt000Iq0hde8MWzzvq0uf3xx88g0ohDpAF0USsibX5kbMlFS5VnLSxfNm6/cPLk+GVXnHvOQnP7kzM/RaQRh0gD6KJWRNp8lztJa+zXEvh2N6IRaQBd1KIfHDOUYf5OGrUj0gC6iEhjJBBpAF3UxkhHXBYUXov/8t/YpZ59+UtfefHvj9hBBzUa6cd+/vj/+r+stIOevfXmW1+4cKkdnLLtb//uxm/ebAdV6E/dvfkeO/AxG7/uu7f+8Ac/0vCvv/YNrTFfapp5meOXXVEwtX6972ndwQ4ytLXaM3ZQH+9O09bq0Jjleo94c6KnTVbpRErSzunbLEqKft6CU6VetduHyTlQyk1O/RGdP83KCK2LdAEiXVXxhYsrKbgoZic0GumCy4JG0AzPXt7o9u/fEXfx6uTFR73MxrsrKn/+cxdWvbZiNPMy5849u2Bqea8g7QRehroq707T1rqTT71HvDnR0yardCIlaef0bRYlRT9vwalSr9rtw+QcKOUmp/6Izp9mZQQiPcyItEOk85iNJ9JJ3p1GpIk0kS5BpKsi0g6RzmM2nkgneXcakSbSRLoEka6KSDtEOo/ZeCKd5N1pRJpIE+kSRLoqIu0Q6Txm44l0knenEWkiTaRLEOmqiLRDpPOYjSfSSd6dRqSJNJEuQaSrItIOkc5jNp5IJ3l3GpEm0kS6BJGuikg7RDqP2XgineTdaUSaSBPpEkS6KiLtEOk8ZuOJdJJ3pxFpIk2kSxDpqoi0Q6TzmI0n0knenUakiTSRLkGkqyLSDpHOYzaeSCd5dxqRJtJEugSRropIO0Q6j9l4Ip3k3WlEmkgT6RJEuioi7RDpPGbjiXSSd6cRaSJNpEsQ6aquveY6u9Sz1d/4Zqf3fKORVmPWffdWO+iZNtX0MunJXU9uvHOTHVShP6XO2YGP2Xid2h56cJuGOq307f/GzMvUSbBgah1+/oWCNmhrtWfsoD7enaat1aExy/Ue8eZET5us0omUpJ3Tt1mUFP28BadKvWq3D5NzoJSbnPojOn+alRGINEZCo5EGgIYQaYwEIg2gi4g0RgKRBtBFRBojgUgD6CIijZFApAF0EZHGSCDSALqISGMkEGkAXUSkMRKINIAuItIYCUQaQBeNXKQrXdetzbIXRGzoEonDITrSbq9q+l15+dVmZVL2Ep6NctfvlIIjPnfu2eb6UDVeGrYN6no5yd1YL7fnAzW3JcnrWdbLe/VNPZeZjXpe7zvF0Rk47l1TcNXPp/cfKL70ZukdsmqJRe/Hl0h3FZGuhEgPByIdjkgnEel+0Esl0g6RroRIDwciHY5IJxHpftBLJdIOka6ESA8HIh2OSCcR6X7QSyXSDpGuhEgPByIdjkgnEel+0Esl0g6RroRIDwciHY5IJxHpftBLJdIOka6ESA8HIh2OSCcR6X7QSyXSDpGuhEgPByIdjkgnEel+0Esl0g6RroRIDwciHY5IJxHpftBLJdIOka6ESA8HIh2OSCcR6X7QSyXSDpGuhEgPByIdjkgnEel+0Esl0g6RroRIDwciHY5IJxHpftBLJdIOka6ESA8HIh2OSCcR6V7t2L5zbGyOGqz/7tuz3649nV4qkXaIdCVEejgQ6XBEOolI92r+vAW6rV+3QZHWza49nV5q75F+6MFt77//Bzvosid3PfnbI0ftYEp2DZzoSLu9+uwzh/Q+NyuTNKPsUl9oG7QlZrngiKsTb77xlhbu3/qAWTMc6no5yd1YL7fnAzW3JYeff2H3U3vtoFaP/fzx7HlYz2Vmo57X+05xdAaOe9d4n9fQG/zH23bYgU/pHbJqiUXvx7ctkVZ9VWgtrFyxSstmZUotkcZoio40AAxQWyK9aOHiHdt3aoFIowlEGkAXtSXSzvx5Cxr9djdGE5EG0EXtivS+PfuV4TWr19rx6Yg0ohFpAF3UrkgvuWjptOkz7GDK3LlnK8xJRBoRiDSALmpRpM3H6JUrVtnxlOu/fsMlF19qbp/5zHwijThEGkAXtSjS+hg9c9ZsO/Dh292IRqQBdFFbIl38t9EGkUY0Ig2gi9oS6eXLxk2kddu8aYtdezoi3aO1a276yY9/agcjxhtp7Q3tEztI+MqXlx/73TGznN1pde3GpUu+ZJfCZO//5K4n//pr37CDWt3+/TvaeRWUgwcOXnvNdXZQk8Dd6GZF3rSpkZ5IT2cHvUlN1+TDFjxLc1MrS5Ptro2b7aAvSt/CqTtoV2iH2MGU7Jsxb1b0/upaEenJiUnV10n97JhDpHs0ytcN9UZae0P7xA4SkpcDzO60unZj1StcZu9/7933nXvOQjuo1ZWXX33zjbfYQZs8vPNnc+eebQc1CdyNblbkTZsa6YnqutxsaromH7bgWZqbWlnNXRg1T+lbOHWH7OVIs2/GvFkxPJcFDUGke1Q6NYcYka6ESGcR6YYQ6WJEeoSUTs0hRqQrIdJZRLohRLoYkR4hpVNziBHpSoh0FpFuCJEuRqRHSOnUHGJEuhIinUWkG0KkixHpEVI6NYcYka6ESGcR6YYQ6WJEeoSUTs0hRqQrIdJZRLohRLoYkR4hpVNziBHpSoh0FpFuCJEuRqRHSOnUHGJEuhIinUWkG0KkixHpEVI6NYcYka6ESGcR6YYQ6WJEeoSUTs0hRqQrIdJZRLohRLoYkR4hpVNziBHpSoh0FpFuCJEuRqRHSOnUHGJEuhIinUWkG0KkixHpEVL6u1+GmDfSeb+4ht+CpTMOvwUrhd+C1RBNNn4LVgEijZHgjTQAtByRxkgg0gC6iEhjJBBpAF1EpDESiDSALupepP/Pf/83N994CzdulW7f/Jsbly+//Otfuz61nhs3btyavm28c5PNWHVdivSXv/QVRRoAgA7544+fYTNWXZci/bX/7a/1ah95+NGn9x/gxq3S7f6tD2jyrFr5tdR6btxCbh//72b+q//hvNRKbtxCbhd8/gv/zR/9tzZj1fF30hgJeqto8tzcygt0oP0+ccYnm76ACYbVJRdfWvXKRUlEGiOBSKMXRBrRiDRQjkijF0Qa0UYo0kdefOnhnT87ceKEHQPBjr97XJPn5aMTdgxUsevxJw4eOGgHQBWHfvPco488ZgfVdSnSAACMFCINAEBLtSjSY2NzPnaKXXXy5JKLlmqoL+3bs9+uylkJ5Nm8acvMWbM1ZzRz7CrgdN7zj3fmcP7B8mXjUzPlY2tWr7WrqsyWSlOoRZHWy5s/b4Fes16qWbNyxapp02dojV6MvlSwEsijt4F522jOpN5UgJM9/3hnDucfiOaGmRWaD25N4GypOoVaFOnkCzb0ttH/sGhh/boN+mrBSiCP3jaaM2Z50cLFnFjhlT3/eGcO5x84yTkTPluqTqG2TDLzvyHaaDs+eXJyYlJrzP/Vmq/u2L7Tu3Lq7oCf/ndV7x+zrP971f/DmmXAyZ5/JDtzOP8gSRPARTpwtkRMobZEWhttXrC226zRpmuNG2pZr9y70iwDXuY7S2ZZC5ozZhlwsucfyc4czj9IMnPGLAfOlogp1JYTlnlVhtlos8Z8Vcx670o7AHySkyQ1fwDDTAzDzZbksrlDav4k74ARpAngIh04W7wr7SDHwE5Y+tRvttj8P4WG5rZo4WJtt/lqLa8QIy45SVLzBzCy5x+tzM6c1PxJ3gEjSBNgmCNtvr8k5q/QHTVbK9ev22DuYN4t+q+Wtca7curPAX5mOpnl1DsESHHnHy1nZw7nHyRpAiQjHTJbIqZQG09Y2m7zl0PuBbgX5l059YcAv5mzZrs3kv6P0P0EJuBlzj9ayM4czj9IclNFAmdLxBRqXaTN36ub1zBt+gzzsvVfLU993b8SyJP8Z1dacD+BCWQlzz/emcP5B46mipkMEj5bqk6htkR6zeq1+r+P9es2jI3NcZ919Dr1GrRSa9x3xb0rgTzmf1f1ftDNnX+BJO/5xztzOP/ASUY6fLZUnUJtibS2WNut16Y3if5n1qycnJjU/5Jopf4nxawR70qggHnbiM7FdhWQ4D3/SHbmcP6Bk5wYEjhbqk4hfogGAICWItIAALQUkQYAoKWINAAALUWkAVj79uyfOfXvO+240Px5C9af/hspANSOSAOwzD8OsYMyurP710oAGkKkgVab+jcdH1IRk/86qAl6lvB/+5u8dhKAhhBpoNUUQn1mXT91nQ3d7NoGrJm64HDg97oN/X+Dts0OADSASAOtpnCuPHURQS2blU2I+Pa1PnbzHW+gUUQaaLW+RXr+vAVVr6Klz/eNbhIA3mBAq5lIm0sJ6qY15irB5jKW5q+E3YUG9bnWfL9a6833xk1HzV9mr1m91vwp0TBFXzL/N2DoPmaYfAT3ROavrrVSy5W+Qw6gEiINtJoqaCiiaqTWmL881n/1wdeU2Hyn2vy9tfk0bO6jBdVUC/qS/qwWNDRr9KUUczezbO5s/p/APYKW3RPp8afu+OGf4mfHgOYQaaDVVEGl0XwINp9fXYAVS7OgL5lqptqs1irbWtBnYvclt5CileZBxH1Y17J7BC2r0MlP25L8UwBq53mvAmgPF0j3CVhRNPl0udV/k7TGfFPatFZl1cdr861p/ZGQT9K6m/6U1pg/ZR7B3CeVZK3hkzTQHCINtJoqaCKt/2pZC95IK70KqnppkqmPvyqrSbX+oPmuuMmzoWGKHtN9StY99WdNm3Vn9whaTkaav5MGmkakgVYzjdRCMtKpBdXU3cf0W+uXXLRU/1Vr9fnYrBTdU8vmT6XonvojyeXsI7gnMtz32wE0hDcY0Gomt+bTs3qpNabN+q/3B8d0H/NjX+Zu+kxsvumtlSbhLu0p5kHMsolx9hHcE5lU60vujwBoApEGWk11NBRg841l007VUf8139xWPtVms1L3cU01dzAL5lvT6qv56tRjn8Y8rHkKc08tayH5CFrQZmjZRFpPp2xP/WkAjSDSQMfkfRTunR5WH47toIxLuB0DaACRBjqmuUjrY7H72+tSyW+PA2gIkQY6Ju/71b3Th2PzDXM7LmR+oMwOADSDSAMA0FJEGgCAliLSAAC0FJEGAKCliDQAAC1FpAEAaCkiDQBASxFpAABaikgDANBSRBoAgFY6efL/B+sGfIM0n8+wAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
<binary id="13" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="14" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAGSAXkDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAICAwEBAAAAAAAAAAAAAAYHBAUBAwgCCf/EAFEQAAEDAwIEAgUHCQUGAwcFAAEAAgMEBREGEgchMUETUQgUFmFxIjI4V4GWtBVCdHaRobPS0xcjM1KxCSQ2YsHRN3KSJSY0Q1NU8UdzgpPh/8QAFgEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEC/8QAGREBAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAERQTEh/9oADAMBAAIRAxEAPwD2WiIgIoRx21Jc9JcK7xfbPLFBXQ+BDFPLGHtg8WeOIylp5HYJC/B5fJ58lg8GL5f62v1fpzUF6ZqCbT12ZSw3ZtPHD6wx9PFLscyMBoewvLSRjty83NFioiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCufSXZXScDtSx0LKmTdFEKptO0mQ0njx+s4Def8AgeL07ZUZ9GtmnWan11/Z+wt0I6WhdbfCEgpjVeC8VXhb/hBux3V2InBTWuLtxFvPHV+g9IavodN0dPpuK6ySTWhlY6SR1Q+It+U5uBgN/YfNZXsdxz+um1fdGL+qvmj+mLcP1Dg/HSK3UFSex3HL66LR90ov6q59juOf10Wn7pRf1VbSIKk9juOf102r7oxf1VoL1RccLbrDT+njxetcpvDakib2ViHheCxrunic87sdRjHdX0uqSmp5KiOofBE+WLPhvcwFzM9cHqMoKp9juOX10Wn7pRf1U9juOX10Wj7pRf1VbaIKk9juOX10Wj7pRf1U9juOX10Wn7pRf1VbaIKF1fQccNPy2ON/F+11P5Vu0VuBGlYm+Fva92//ABDnGzpy69VvvY7jkD/41Wv7oRf1Va80EFQYzPBHKYniSPewHY4dHDPQ8zz967UFS+x3HL66LT90ov6q49juOX10Wj7pRf1VbaIKk9juOf102r7oxf1VoteUHHHSmlqi9u4vWys8Gani8L2ViZnxZmRZz4h6b89OeMK+F1VMEFVCYKmGOaMkEskaHDIIIOD5EA/YgqhujuOTmNd/bTahkZ/4Ri/qrn2N45/XVavujF/VVtogqT2N45/XTavujF/VT2N45/XTavujF/VVtomijtZWfjjp3SF61AeMNqqRa6CesMI0pE3xPDjc/bu8Q4ztxnBxlbC36V451VDBU/2y2lnjRtkDfZOI4yM//VVu1EEVRBJBPGyWKRpZJG9oc17SMEEHqCOy7GgNAa0AAcgB2QVKdHccvrotP3Si/qrj2O45fXRaPulF/VVtogqT2O45/XTavujF/VQ6O45BpJ40WrkM/wDCMX9VW2hGe6CidCW7jjqrRVl1I3i7aqP8qUUVX4HsrE/w97Q7bu8QZxnrgLd+x3HP66bV90Yv6qtelggpaeOmpoY4YYmhkccbQ1rGjoAB0C7EFSnR3HP66LT90ov6q49juOX10Wj7pRf1VbaIKkGjuOef/Gm1fdGL+qtJo+2ccdR22qrG8YLZS+r3OuoNvsrE/d6tUyQb8+IMbvD3Y7Zxk4yr2XVTU9PSscymgjhY57pHNY0NBc4lzncu5JJJ7koKp9jeOX11Wr7oxf1Vz7G8c/rqtX3Ri/qq2kQVJ7HccvrqtX3Ri/qp7HccvrqtX3Ri/qq20QUTpq3ccL1dNRUI4v2qE2W5igL/AGVjd42aaCffjxBt/wAfbjn83OeeBu/Y7jn9dNq+6MX9VWtFBBC+V8MMcbpn+JKWtAL3YDdzvM4a0ZPYDyXagqX2O45/XRafulF/VXHsdxy+ui0fdKL+qrbRBUnsdxz+um1fdGL+qtZa7lxQ0rxr0hpTVOt7fqW3agpa+R7YrKyjdCaeNrgQWvcTku/d7+V3KoeIn0m+FH6De/4MSC3kQdEQEREBERBUNF9MW4/qJB+OkVvKoqP6Ytx/UOD8dIrdQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBVDxF+k7wn/Qb3/BiVvKoeIv0neE/wCg3v8AgxILeREQEREGPc62ltttqrjXztgpKWF888rukbGguc4+4AEqKcGNS37WOhKfVN9t9Nbm3SaSottNExwfHRF39wZS4ndI5oDyW4BDhgBaL0qy/wDsD1LG2eSnimFLDUysOCynfVQsmPwEbn592VgcB5o6LW+uNKWfUdbfdN2lltfbpKmuNZ4D5YpPFibKSTtHhxkNzhu7kArwc0X0xbh+ocH46RW8qLvd0uVq9Lmsmtum7hfpH6HgY6GjmgjdGPXZDuJmkYMcsciTz6K67VUz1dugqaqgnt80jA59NM5jnxH/ACksc5pI9xIUGSiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICLhchAXHdcogJkea0d+rXeJ6rGcAfPPn7lrqSplpZRJGf/MPMIJai4acgFckgdSgIgIPQrjPNByiIgIiICIiAiIgIiICIiAqh4ifSb4UfoN7/gxK25HObE9zWOkcASGNIy73DOB+1UTfLxeLt6TXC83bSVy08YqO8iMVlTTS+NmGPO3wJX4xgfOx1GM88BfI6IiICIiDrqqeCrpZaWqgjnp5mGOWKRgcx7SMFrgeRBBwQVg6esFi05ROodPWW22ilc8yOgoaVkEZceri1gAzyHNbJFMFRUX0xLj+ocH46RW6FUVH9MS4/qHB+OkVuqgiIgIiICIiAiIgIiICIiAiLg9UHKJ1C4/NKD4lnhiOJJWtPvK+mPZI3Mbg4eYUSq3vkqXvkJJyVsdPSPFSYxksIyUG9Jx2XOea6qqZsELpXnkFq/y3/eDMPyPPKDX3iB8da8uydx3ArqpqeaeQMYw8+6lEboqmFsgDXA+YXYA1gyA1oQct5NA8loL9USOqTBuIY0A48yt+CD05ha+6W1tURJGQ2QcufQhBqLZUSQ1cYY4kOOHD3KULU2+0+DMJZnbiPmgdFtVMHKIEVBERAREQEREBERAREQFUXEf6TfCf9Cvf8GJW6qi4j/Sb4T/oV7/gwoLdHRECICIiAiKNaC1tZdbNvj7J47o7Ld5rRUSSNaGyTRNYXOjIJyz5YAJxnB5YwSEHo/piXH9Q4Px0it0KoqP6Ylx/UOD8dIrdCAiIgIiICIiAiIgIiICjt7q5nVboWvIjb2HdSILU3W1unmM8LwHEcwUGHZKuZtW2FzyY3dj2UiWptdsdBMJpXguA5ALaPJDSR1CD5kmhYdr5Gg+WV9Ah4BaQR7lEHvc57i/JceeVttNSvcJIySQOfNBk1dohnk3teWE9Vk0NFFSNOzJcepK7KmVkETpX9GhaJ95qfEz8lrc8hhBtbxC+ahc1jSXA5wo3sdv2hpJPZSqgqW1VO2VoIPcL78GLduEbd3nhSjGs8RjoWNeCHdSFq75USPqzCCWtZ0wVITyC1lztgqXGWN+15656KjW2mpliqmR73Oa49CeSkvvWpttqdBKJpXhzm9AFth05oNTcLsYZzDC0Et6krttdyFUfDeNsnXl0K091hfDWvLmHa45afNZVhppHVInLS2No6+ZQb8+5YVZcqemk8N2XO747L5vVW6kpwI/nv5A+Sjm7c4l3MnnkoJVSVUNUzdEefcdwshRShqH087Xt5c8EeYUpY7LWu8xlSUfSIioIiICIiAiIgKouI30m+E/6Fe/4MKt0qoeI30m+E36Fe/4MSC3giIgIiKUQ/jVqKu0pwq1FfrXTT1Nwp6MtpGQxl7hM8iNjtoBJDXPDjgdAVV/oUPsdJprWOn7JVVNTFQagDhNNRzQGVjqSnYJCJGg7nOikJb84ZBIAc3PoBaPSel7fpqpvs9BLUyOvd0fdKkTOaQyV8ccZDMAYbiJpwcnJPPoA35gqa+3+n076XFbV1NBeK1smh4Iwy226areD67IclsTSQOXU8uiuu0VkdxttPXxQ1UDJ2B7Y6mB0MrQezmOAc0+4jKqyl+mLcP1Dg/HSK3VQREQEREBERAREQOyx6+pFJTmQjcc4AWQsC9U7qikwzmWnOPNBrmXmp382sLc+S3kEjZomyN6EKKxU9Q9/hMhfnvkKUUURgpmR5yQEH1NNFCP7yRrT7ykM0Uzd0UgcPco3dpHyV8oeT8k4C+7K5wrYw3OO6mjYVVmjkmL45SwHq1ZlBRxUjCI8ku6k91kYWDV3OCmk8IkvcOuOyo76+Ez0j4h1PRRp1LUNfsdC5zh5BSSirYatrvDOHN6g9VkdxgKWDDs9O6npNr8hzjkg9l03qukpi1kRAJGSVs+y1N9oJZ3Nmi+UWjBaqMOiutSJ2iZwex3I8uikQ6KN0NsqXyDxGFjAckkKRgcsdkGBXXSKml8MNLyOvuX3QV8dXloGxw6DzWiurJI62Te08zkHzC79PwvfWiUA7WA5QSPAXAxhOgJK0dwuswqHRwDa1vLJ7oM68UbquBuw/KbzA81qYrVWOfgxho8yVsrTcXVD/BlALsZDgti7kM5wg09LZniYPmeNrT0C3IGOXkugVlKXhnjN3LvPuUkHKd8LFra6CkwJHEuPYJR11PVEiNxDh2KoykREBERAREQfEzhHE+Qhzg1pcQ1pJOPIDqVQ981RS6j9Jfhg6mtV9oPVqS8h35Ttc1Hv3QR/M8Vo3YxzxnGRnqFfaqHiJ9JvhRn/AOxvf8GJBbw6IiICIiAiIgqGj+mLcf1Eg/HSK3lUVH9MW4/qHB+OkVuoCIiAiIgIiFAREQYVZcqemf4bsl3uX3Q1sNUMMOHDsVHrkHium3jnu5LIsDT6+D/ynKmiROc1o3OIAXwyaOTPhva4jyK1OpJpGmOJpw08z71qIXvZMxzCQQexVEkrbfDUv8Rxcx/mFzQW+KkJcCXvPc9llRkujaXDmRlcTSxws3yPDG+ZQfR96iVUx8dVKHciXE81JaeupZ37I5QXdh5r6mpYJucrA4+aDTaeY81jntztx8orcV9U2lpzIeZ6ALshijhbtjYGj3LGu9O6opHMYPlDmPeg1bLxVCQFwZtzzGFvKaZtRCyZmdruyi8dLO54aIn7umMKS0EJgpGRHqBzUwfNdXQ0uGyE7ncwAviiuMNU8sHyD2z3Wqv7XCvLjzBaMLFt7Xur4AwZ+Vzx2ColMkUcnz2NdjzCMjZG0tYA0HrhfSjNbWzyzOO8taDgAIJNjI5qOXKgniqHODC9jjkELKsNZNLM6nlO5oGQe63SlGlsVHNHKZpWFgxyB7rLvcj2UB2ZBJxlfbrlSNkLPE5tOCsgiKohzyexwVER6deqktnc99CwvznsSsf8jQ+JuLnbc9Fs2NaxoY0YaByUEavAc24yF4PPolnDnXGMtHTqpDUU0FRjxYw4joe6U9NBTg+FGGk9Spg7kRFoEREBERAVQ8RfpOcJ/wBBvf8ABiVvKoeI30nOE/6De/4MSC3kREBERBr9R3q1acsdZfL3XRUNuo4zLUTyH5LG/ZzJzgADmSQBzWDojWOm9a2uW5aauQrqeGYwTZifFJFIACWvjka17Dgg4IHIgrI1fYrPqSwT2m/w+NbnvimlYZXRjMUjZWkuaQQA5jSefMDB5KAej0Jb07V/EZ7Cyn1ZeTNbwW7S6ip4208EhHYvEbnfAg904Mai+mLcP1Dg/HSK3lRN/wBU6f0p6XFZW6hukFugl0PBFG+XOHO9dkOBgeQKuy03Ciu1sp7lbqhlTSVMYkhlZ0e09CEGUiIgIiICOIaCSQAOpRYV73/k2XZ7s/DKDg3WjD9u8kDuAsyN7ZGB7CC0jIKhxwOQ+1SLT4eKEB2cZ5ZQZU9LBOQ6aMOI819wQxQs2RMDR7l1V9XHSM3PySegWFBeY3zBkkexp/OQZlfRRVjAHcnDo7yWJS2aOKUOfIX454W06jkV8zSshYXyODWgdUH2BhaPUrnCSIYO3Cy2XikfIGAuGTjJCyqqCGqjDJBkdQQgijNwe0tJBB5YUxbzGSsGmtdNBJv+U5w6bj0WZM0vie1vIlpAKCAak4p222XOShoqGSv8JxbJKJQxm4dQORypJo3VVu1RRyTUYfHLEQJoZPnMz0PvB8153udHUW6vmoayIxzwuLXtI7/9lY/AShqvylcLhgil8AQ5P5zy4EY+AB/aEFqXe5UNpoX1twqGQQM6ud3PkB1J9wUctPETTFxrmUbKmWCSQ7WGdm1rj5Zzy+3CjXH0VXgWjGfVt0u/y3/Jx+7d+9VKOZwBknoEHqiaCGcYlYHLiCmgp8mKMNysfT/rLbFb21u71oUsfjbuu/aN2ftyq+4o69uFqups9mLYZYg1087mBxBIyGgHl0I54PXthBZ/ULR1tpkM7nQ4LHc8eSr7h9xFutTfILZepI6llU8RxyhgY5jzyA+SACCeXTurdQa20UDqUukkwXnkD5BZNz3+oy7Ou1aq46v01b600VXeKeOcHDmjLtp8iQCAfitzTTwVdO2enljmhkGWvY4Frh8UESyASSeRW+04XmjeXDlu5LtktdI527Zyz0WZFGyOMMjaA0dlJBp7xcJ2VBhgIYG9T5ri0XKZ87YJjvDjyPkubtbpn1BlgG/d1HkuLVbZmVTZZ27Q3mB70o3mcLoqqqKmj3yn4DzXdg5Wl1Kx++KQAlvQ+5UZVPd6eWUMc0x55AlbDKhzWmSRrQcnPJSqeY01F4jsEtag7nPYOTnAH3lcjCiEs0sjzJJI4k+9ZdHc54MNcd7PIoJL70HxXVTSCWBsjehXagKoeIn0nOFH6De/4MStuWRkUT5ZHBrGNLnE9AB3VD3jWOmNW+kzwxdpy9UtzFJR3kT+Dn+73Qx7c5Hfaf2IL7RAiAiIgjfE/Ttw1doG8aZtl7/Ik9zpzTGt9W8cxxu5SAM3NySzc3O4Yznsunhlp7UGl9Pss981FRXmKmZHDQ+q2oUTaeFjA1se3xH7sYHPIUqRNFQ0WT6YlyGeXsJB+OkVvBVFRfTFuH6hwfjpFbqAiIgIi6Kypjpot7/sCDvQ8xgrUwXpjpMSw+G3/Nuz/wBFtgcjIQYRtdHv3eHjPbKy2NDGhrGgNHQL4qZmU8LpX5wB2Wjdeakvy1jdueQ9yDv1DFISx4BczvjstRBG+STZEHPceylNHOyrg8QNwOhBXZHBDGSWRtaT3AQfTAWsA7gc1rdQte6maWZ5Hmsx9ZTxv2PlaHeS7XCOaLBAc1w/agiDcu5HGfcpTbdwoYg/Ocd1xHb6Rj97Yhnsshox3UkFca34mG03aW3WqjhqHwHbLJMTtDh1aAPL4rZ8O9eR6mmfQ1VM2lrmM3gMcSyQDqRnoRkclVGvrNW2jUlYyrjdsmmfLDJj5MjSSRg+fPmpDwSstdNqNt4MTmUlMx43uHJ7nDbtHn1z/wDlUW5crJZ7lK2W4WykqpGjAfLEHEDyz5LLpaenpIGwU0McMTBhrGNDWj4ALtVA6/1fd7nf6qGGtnpaOnldHFFE8sztONxx1J68+iC9Lrb6O6UMlFXQMngkGHMd/r7j71obToHTFsrm1kFAXysOWeLIXhp8wDy/aoTwb1Xc5rz+QrhUy1cMrHOhfK4ucxzRkjJ54Iz18hhWLrHUFNpuxy3KoYZCCGRRg4Mjz0Ge3QnPkEG5VQcWtHXaov0l6tlNLWw1DW+KyJu58bgA35o5kEAdPeuil4uXcVgdU22idS92R7mv/wDUSR+5W5aa6nudtp7hSO3QTsD2Hvg9j70FM8N9E3qbUVJcK+inoqWklbMTMwsc5zTloAPPr3VuaqnqaTTNzqaMn1iKlkdGR1BDTzC2ZPLOQFxyc0g4cDyKDym4lxJcSSeZJ7q4uAVRVSWi400jnGmhlYYs9A5wO4D9jTj3+9Z1y4Vafq681MM9XSMccuhiLdv/APHI5f6KX2G0UNjtrKC3Q+FC0565LnHqSe5QZFZUMpYS93PyHmtfBe43vw+MsBOM5TUkb3wxyAHa081owwyYa3JJPIIJmDkZHddc0scTC+R4aB3K4pQ5tPG1w+UGgFajUjn+LG3BLMdPeg2dPW00ztrJRu8l3yMa9u1zQ4HrlRCIlr2ubkOypezOxueuOaDqipKaI5jhYD54XzcYDUUboWnBPRdlTMyCMyyOIaP3rVtvrTJgwnaTy5oNY6lmzsETsj3LhlJUveIxE4HPcKVQyMlYJGEEHuvrvk4Ug6qOIw0zIyOYHNdx6cguOefcuVRxhVFxEaB6TfCfA60V7z//AExK3lUPET6TnCj9Bvf8GJBbyIEQEREBEQFBUNF9Ma4/qJB+OkVvKoaL6Ytx/USD8dIreQEREBajUcT3Rxyj5rM7v3LboQCCCMgoIcwbyGtBJJUrpgWU0Yd1A5oymgjdubE0H3BdjnsZ857R8SpIOm4Qmoo5ImnmRyUY9WqBJ4ZjduzgDClwIcAQQfgmBnOAqMOz08lPSBsh+UTkjyXdWvcyklezk4N5Lte9jcFzgPiucte3kQQUEOOdziXZyt7pxzjTuaSS0Hkvp9mp3SFwc5oPZZtNTxQRhkYwAgjevNa0WlRFC+B9VVzN3sia4NAbnGSew5Hsei1Wj+JdDeroy31lEaGWU7YXiTe1x/yk4GCeyiHHC3VUOqm3F7HmmqYWtY/B2hzRzbnz7/b8VF9G22ruepKGlpGOLvGa97h/8trSCXH4IPScscUoxLG148nNyuQGMGAGtHkOS5+a3J7BectcahuF8v1U+aeQU8crmwQ7vkxtBx08z3KD0cCCMjmqj11w0uU15nuFiEU0NS8yPhc8Ncxx5nBPIjPPt5Lq4J6huBvLrHUzST00kTnx73E+E5vPlnsRnkrgccIK84YaEq7FWOut2dD61sLYY4zu8MHqSfPHLktlxdslZedLj1FrpZqWUTGIDJe3BBAHc88/tVT699LvhxprUktloaS6371aUx1FXRtYIMjkRG5zgX4PLOA09iQrd4WcQ9L8S9Mtv+lq101OHmOaGVuyaCQAEse3JwcEdCQexKChqaiq6msFFBTTSVDnbRE1hLs/BejND2yazaVoLZUEGaGP+8x2c4lxH2Zx9i3Ia0HIAz54XKCiuL19r6zU1TazNJHR0jg1kTXYDnYBLj5nny8v2rH4V3+vtup6OgbPI+kq5RE+Euy3J5BwHY5U74icO3364m52uphgqZABMybOx+PzsgEg4wOi6uH/AA4ks10ZdLtUwTzQk+DHDktB/wAxJAyevLCCxsKCaz4j0dguTrfS0hrp4/8AGPibGsPlnByfNTxeb+IFtq7drC5sqo3ATVD5o3kHD2ucSCCguLQuuKHVL5KU07qSrY3eYnO3BzehIOBn4YUo8KmhzII4o8dXbQFSHBa3VlRrCKviYRT0sbzK49DuaWhvxyc/Yrlvxf6lhvc80HYLlRF+0TDPwXdUU8NTHiQBw7HKiQ55BHwUntG78nx7uvvUlHzTWymgkEgaXOHTPZZvdfE8rYYjJIeQWube4DLtdG4NzjcqO69xPloneGMkcyFGwwk4OQVMWObI0OaQ5rhkFdb2QR/Lc1g95CDrtMb4qCNkgw7GVk45LrjqIJjtZI1x9y7VAREVBVDxF+k5wn/Qb3/BiVvKoeI30nOE/wChXv8AgxILeREQEREFe+kdc7jaeDN+qLVVPpaycU9DHMzk6P1ioigLgexAlOD2PNaTgtaKHSfE3iBoqxxOpbDQRWuso6TxHOZA+eKVsm3cSflGEOPmSVK+NmmK/WHC+82C1Sxx3GVkc9GZDhhnhlZNGCewLo2jPbOVrOFFm1C/Umq9aaps4sddfn0kMdt9ZZUOghpoi1pdIw7SXPkkOB0GO5IAR2W4UFu9LyvqK+vpaOI6FgAdPK1gP+/SeauOmqIamBk9PLHNDIA5kkbg5rh5gjqFS1fY7LfPS6rqe92i33SGPQ0D2R1lMyZrXeuyDIDgQDgnmrmoaSloaSKkoqaGmpomhkUMTAxjGjoGtHID3BB3oiICIiAeQKidbLJLVyb3HAOAFLO/uWqrrO2eYyRybN3UIMbTs8nrD4MktxnB7LenKw7bb46PLt2+QjBPuWYDyznkgi1ymfNWyAucA1xAGVlWCeVtSYclzSM4PZZlfaWzyGWJ+xxOTld1ttzaRxkc7e8jGfJBiaw1DSaasz7jVhzznZFE3rI89B7viq6oOL1V66011ph9VJ5iF53tHnz5H9ykXGi0Vdz07DPSRvlNJLvfG0ZJaRgkD3f6ZVJUlLU1dUympYJJpnna1jGkklB6fb6jdrbHI6OKqpKhjXtEjA5rmkZGQUoLdb7eHNoKClpA/wCcIImsz8cBYWj7fNatNW+31BBlhhAfjoHHmR+/Cr7i3rK60V5NltU76RsLAZpWHD3OcAQAewAI6c+aC2FVWtOGFXV3ee4WSopwyoeXvgmJbsceu0gHIz27LR8PNc3qC/01Fca2atpKmQRETOL3MLjgOBPPkVeJOEEH4baGOmpJK+unjmr5GbAI87I29SAT1JwOeFu+INJcbhoPUNDZy5tyqLXUw0ha7aRM6JwYQex3EKG3n0geDtnvz7JX66t7KyN/hvEccssbXdwZGMLB9ruSsigq6S4UUNbQ1UNVSzsEkM0MgeyRpGQ5rhyII5ghB+OVTFNBUSQVET4Zonlkkb2lrmOBwQQeYIPZex/9mtbbwyTWF3cJY7RK2ngaXA7JZ273fJPQlrXc/wDztXojWnBDhTrG9uvWodGUNVcHnMs8ckkDpT5v8NzQ8+92Sprp6zWnT1np7PY7dTW630zdsNPTxhjGD4DuTzJ6k8yg1XFHWFBoDQF41hco3y09tg8TwmHBkeSGsYD23Pc0Z7ZyvBVz9LjjHUX11fR3S3UdHvy23tt8T4seRc4GQ/8AqH2L3Hx20XJxD4S6g0hBUNp6ivgaad7vm+LG9srA7yBcxoJ7AnqvzUunCbiZbdQOsVToXUHr4fsayOhfI1/va9oLXN/5gSPeg/Rv0deJ8HFnhvBqQUjaOuhmdSXCnY7LGTtDSdhPPaWua4Z6Zxk4ye3WPEyls11ltlDQ+uSQHbM8ybGtcOrRyOcd1HfRD4ZXPhjwp/J19DWXi5VTq6rha7cICWta2PI5EgMBJHdxGSBlQ/XFrq7Vqeugqo3NL5nyRuI5PY5xIcCgufQWtqPVBlgMBpKyMbjEX7g5vmDgf6dx1UkuFBQ18YjrqKnqmA5DZog8D9oVNcEbbUz6n/KTWObT00bmveRyLnDAaPf3+z3hXHeas2+z1tcGeIaankmDSfnbWk4/cg7KaCkooG09NFDTxN+bGxoaB8AF2SxslbtcMg9V5gulyrrpXPra+pknne7cXOPT3DyHuCt7glfa+526soK6V0/qZYYpHnLtrs/JJ742/v8AcgmrbVSteHbSefTKzsADHIDsui41ApqV0nfoPio8LlWbw50uRnopBt79G91ECwZDTkqPjoABknspXRzCopWyloG4cwjKSma/xGwsDvPCYPi1sfHQxsk5OA6LWahkeZo4wXBuOYW8AwsG905moyWNy9vPkqI9FI6F4kaSMFSyCRssTZGOBBCiPPG081I7JE+OhaHjGeYUlGeiIqOHODWlziAAMknsqW1ndbZdPSb4VG3XGjrPDor14nq87ZNmYYsZ2k46FXS9rXscx7Q5rhggjIIVIapsFisfpNcLRZLLbrZ49FejL6pSsh8TEMWN20DOMnGfMoLwREQFx3XKICIiCoqP6Ytx/USD8dIrdVQ0X0xbj+okH46RW8gIiIC1d6rpKdzYYDh55knsFtFqr1QyzubNANzxyI8wgwqS61EUzfFd4jHHBHcKRBRyktdRLM3xmmNjTknzUjHIYCgwK25wU0hZgveOoHZfdDXwVeWtBY4fmlaG5h7K6YuBBLuRXdY45DXiQdAOaokihmpuItjsdwfQbJ6yeM4l8EDaw9wST1+CmZ6cl5bvMFXS3erpq5rxUxyuEm7qTnr7/ig9E6U1NatS0r5qB7g+PHiwyDD2Z6Zxyx7wtrHTwMkdJHDEx7vnOawAn4lU5wGp6p+pKyqa1wpWUpZI7sXFzS0fHkT9ilHG2911sslJSUEroTWvcJJGOw4MaBlo+O4fs96CfNkjc4ta9jiOoB6KteKehLhd7mb1Zw2aZ7GtmgLw0kgYDmk8umBjPZVLb66st9WyroaiSCdhyHsOPs+HuXpbTNdJc9PUFwlYGSVFOyR4HQEjnhBVmgeHl4bfaa4XmAUdPSyCURl4L5HDmByzgZ65/wCq3HpTXC7Wv0f9YVtkfLHWsodu+P5zI3Pa2VwPbEbnnPbqrMXTW0tNW0c1FWQR1FNPG6OaKVocyRjhgtIPIgg4wg/G7OV79/2dlyu9XwiulHWmR9vors+Ohe8/NzGxz42/8oJ3fF5XdePQ04ZVuoTX0lyv9uoXvL3UEM7HMb/ysc9hcG/EuPvV86L0vYtGabo9OadoY6G3UjdsUTTkkk5LiTzc4nJJPUoN2iIgLA1DeLXp+z1N4vdwp7fb6Vm+eoneGsYPeT78ADqSQAs9eTP9pJVXeLRmk6aAyi1TV8zqvHzTK1jfCB+wykD3e5BbemPSM4Oaiv7LHbtYRCrlf4cJqaWaCOV3YNe9obk9ACRntlWfWUVDXMaKukp6lo5t8WNrwPhlfjiCR06r9YeA1Vd63gzpCqvxe64y2infK5/znAsG1zv+YtwT7yUEyp4IKeJsVPDHFG3oxjQ0D7AuaiKOeCSCVodHI0se09wRghVFxG4gXaC+zWuyzikipXGOSQNDnPeOvUHAB5cvJZvC3XlyuN4bZrzIKh04JgnDQ1wcBnacciMA8/8AugwLvwlufrrjaa+kfSl3IVBc17B5cgQfjy+CsDQeloNL2t1O2Xx6mYh08uMAkdAB5D/v8FIlHrlrXS9trn0VXdo2zsdte1rHPDT5EtBAP+iDb3Om9ZpDGPnDm1aIW2s8TZ4X29lIqOpp6ymjqaWaOaGQbmSMdkOHxXag6aOEU9MyLOdq6rtO6Cjc6Pk48s+SyXPa04Lmg+8r4qYWVEDo3Hke4QRMySGTeZHZznqpPa531FK2R+M9FqvyJUb+cjNvmtzSwNp4WxN6BA9Vp/E3+Azd54XciICIiAqh4jfSc4T/AKDe/wCDEreVQ8RfpOcJ/wBBvf8ABiQW8iIgIiICKN8TrdqS76HuFs0lcm2y71XhRRVZkLDDGZWCVzXBriHeF4m0gfOx06qH8BKm4i7a7shvV1vVjst8FDbau6VBnqdwgjdURuldzeGSuIBOSOmfJwY1H9MW4fqHB+OkVuqoqXl6YlwPL/gOD8dIrcyg5REQEREHxK9kY3PeGj3r4hqYJjtjka4rT6ke/wAdjDnZjK1kMj43MdGSH7kEslghmAEsbX48wuAKembyDIwu3uFHL3JIa97HOO1o5BBIYpY5f8ORj/gVqr1pmw3mZs1ytkM8reQk5tcR5EtIJ+1YFqlfHXw7PznbT8Fna0vjdPaeqLmYxI9mGxsPRzycDPu7/Ypoz7Zb6K2UjaWgpYqaFpyGRtwM+Z8z71q9baaptT2j1KWQwysdvhmAzsPw7g+Spn+0HVnrvrX5Vd/+14bfDx5Ywrp0TfRqLTlPc/DbFI7LJWN6NeORx7j1+1UVzbOEVwFe03C50opQ7LhDuL3Dy5gAfvVuUtPFS0sVNAwMiiYGMaOwAwAu1amu1LYKGr9Uq7vRxT5wWGUZb8fL7UG2RfMb2SRtkje17HAFrmnII8wVz3QV/wCkTras4e8Hb/qq2tY6upomR0u9uQ2WWRsbXEd9pfuweu3HdfmNcNZasr76b9V6lu8t1L9/rbqx/itd5h2cjHbHTsv1Y4j6Rtmu9DXbSV4D/U7lB4bnM+dG4EOY8e9rg1w+C8OXL0N+J8V/9Qoa6w1NvL/k1zqlzAG56uZtLgfcMj390Hpz0N+Id44i8HmV2oJTUXO2Vr7fNUkYdUBrGPa93bdtkAPmW57q466qpqGinrayeOCmp43SzSyODWsY0Zc4k9AACcqFcCeG1u4V8O6XStDOaqUSOqK2qLdvjzuADnY7DDWtA8mjqclYnpM2m733gRq612GOWW4TUBMccWd8jWva57AB1LmNcMd847oKlvvpo6AotQOordYL3c7cx+19czZHuGebmRuOSPLcWn3BXJC/h/xz4Xte6OK9aeuTclj8skhkaenL5UcjT5H9oPP8pCCCQcgjqF76/wBnVabzQ8J7vX1zJYrfcLoZKFj8gODWNY+Ro8iQG582HyQbzS/ojcJLHf4rrIL5d2wv3so7hVRvp89stZG0uA8iSD3BXoBrQ1oa0AADAA7LlEFK8SNDXduoKm42yjmraerkMp8MbnMc7mQR1xnKzeE+irrTXyO9XWnfRspg7wo5OT3uIIzjsACevuVurR33Vlgsc4gudxZFMRnw2tc9wHmQ0HH2oMjVktVBpi5y0WRUMpZDGR1B2nmPeOq8ykkuJcSSeq9PWO82u+Ujqi2VcdTEDtdjIIPkQeY+1Re5cL9OVtc6qa6rpQ9250UL2hn2AtOPsQavgHJUutNyieXerMmYYs9NxB3Y/Y39qsuR21jneQJWHZrZQ2e3soLfA2GBnQDmSe5J7lZp5jBQQ+eSSWTxJHucT3ytvpyaRwfE5xc0cxnsuaiygyF0Mu1p7FZtuo20bNo5k9Sgy0REBERAREQFUPET6TfCj9Bvf8GJW8qh4ifSZ4T4/wDs75/BhQW8OiIiAobqfh3b9QXmW6T6k1lQyShoMNu1FVUsDcAD5Mcbw0ZxzwOZyVMkQV5qKlquGXDDUNw003VWqLm2J0lHTVVVU3Sd87gGRhocXODA4hzgOQAcV0+jk2jo+G1JZ6a06goaii/+PmvFslo5ayqk/vJpgJAC8Oe53PsMDsrJROCiNQ6WsOq/S4q6O/0HrkMOh4JY2+K+Pa712QZywg9CrttFvpLVbKe20EXhUtNGI4mbi7a0dBk8z9qqui+mLcP1Dg/HSK3kBERAREQY9bSRVTQ2QdOhHZYtLaaeCTxHEyOHzQegWxycclj1tbDStJe4F3ZvcoMg9QsK426KrcH5LHjuO6xYL2x8gbJDsBOM56LcAgjI6INfQWtlM/e5/iOHzeWMLE1xY/aLTdRbGyCOV2HxOd0D2nIz7j0+1RrU/FC22m5yUFJQvr3ROLJX+KGMDh1AODn9ykGjdWW7U9I+SjEkU0WBLDJ85uehHmOvNBSvsNqz131P8i1G/wDz8vD/APVnCu3Q1j9ndN09sdIJJhl8zm9C89ce4ch9i3cj2Rxukke1jGglznHAAHclaei1Vp2trhRUt4pJZycNa1/zj7j0P2IOzWVVUUWlrlV0pInipnuYfI46/Z1XmlznPeXvcXPcckk5JK9VStZJG6ORjXscC1zXDIIPUFV1cOEtpnrTNSXCopYXHJi2h+PcCTy+3KDjgTWVctjraSZznwU0rfBz+buBJA93LP2rzx6b/G/Vtm1oOH+krpVWWClpo5a+qpnmOeaSQbmsa8c2tDS0/JIJLiDyC9faes1BYrWy32+MtiaS4lxy57j1cT5rzR6YXo8X7X1/j1rohlPUXQwMgraGSVsRnDeTZGOcQ3djDSCQMNGOechQ3o9cfteaX4gWymvmo7ne7FXVUdPW09fUPqCxr3BviRl5Ja5uc4HI4wexH6QDBGQvCXo/+irrc67oLzxBt8Nns9tqGVLqV1THLLWOYdzWARucGsyBuJIOOQHPI927efLlywggOr+JtBZLnJbqOhdXzQu2zHxfDY09wDg5I+C3OhtY27VUUggY+nqohmSB5BIHmD3HvwFRWqrfV2zUVdSVrXCRszjk/ngnIcPMHqpfwLt9TNqea4tY5tNTwOY9/ZznYw33+f2IJRe+B/Ca9agdfrloW0z3B7/EkeGOYyR3cvY0hjie+Qc91P6Smp6OlipKSCKnp4WBkUUTA1jGgYDWgcgAOwUN4rarq9O0UFPbtrauq3YkcM+G0dSB3KrWycQdTUFeyeevfWw5/vIZuYcO+D2KD0Ci6KKoirKOGrhJMU0bZGEjBLSMj/Va3Uep7Lp5rPypWCJ8nNkbWlz3DzwO3vQbh2dpx1xyXmLUslVLqG4Orsmp9Yf4mexz0+zovQ2ndSWfULHutdY2V0fz4yC17R54Pb3rXan0HYNQVhramOanqXY3y07g0vx0yCCM+/GUFbcEJKtusTFDuMD6Z5nA6ADGCftwPtV3TvEUD5D+a0lavTGm7VpyldBbYC0vx4krzl78dMn/AKLaysEkbmHo4EFBGZq+slkz4zmZ6AdFubNWPqYXCT58fInzWsltFW2XDNrwOjui21pozSQnc4Oe7mfcgzUREBERAREQEREHzLG2SJ8bxlrmlpHmCqFu2j9OaS9Jnhi3T9u9TFXRXgz/AN9JJuLYY8fPccfOPTzV+KoeIn0m+FH6De/4MSC3kREBERAREQVFR/TFuP6hwfjpFbqqKj+mLcf1Dg/HSK3UBERAREQColXuc+skMhJOcBS1YNXb4KqTc8bHeY7oI5EwyPbG0EuJ5YUsp2FlKxmeYbhdVHSQUzdrGZP+Y9VlAYCkg8t3egqbbcp6KsYY54nkOafj1+CsDgNQ1Tr3W3INe2lZTmHcRyc8uace/AH7wrVudntVykZJcLdS1TmcmuliDiB5ZPZZNNT09JTthpoYoIWcmsY0NaPsCogPHaqqodP0lPESIJp8THzwMgf9fsVLglhDmkgjoQvTt9tdBe7XJQXCISwSeR5tPZwPYhQqi4T2aGsEtRW1VTCP/lHDc/Ejn+zCCVaHqqqt0jbKqtJM8lO0uJ6u8j9owftUT9IbifScJuHc2pZaUVtbLM2koKZztrZJnBxBcRz2gNc4464xyzlWHE1kcbY42NYxgDWtaMAAdAFTHpjcM7txL4VNpdPxia8WurbW08BcG+sNDXNfGCeQdh2Rnu3HdB5WtnpfcXaa/Nr62otNdQmTc+3uomsj2n81r2/LHuJcffle8OG2rLfrvQln1bag5lLcqcSiN/zo3Alr2H3tcHN+xflxa+GfEG56gbYKPRt9dci/Y6B9DIwx+95cAGAdycAL9M+BGi5uHvCXT+kKmobUVNBTuM72fN8WR7pXhvmA57gD3A7dEEvr66ioIhLXVlPSxk4DppAwZ8slKGuoq+EzUNXBVRg43wyB4z5ZCoHilcKyu1pXx1L37KeQxRRno1o6Y+PX7V38I6+ro9aUcED3+FVExzMB5OGCcke7H+qC87ja7bcdnr9BS1Wz5vjRB+34ZXdSUtNRwNgpKeKCJvRkbA1o+wLmqnjpqWaplJEcTC95AzyAyVQF+19qO4XKSeC4z0UG4+FDA7aGjtkjmT8UFm8VtKVeoqKCot211XS7sRuOPEaeoB7FVtZOHupa+vbBPQvooc/3k0wwGjvgdz8FYnCTVtbqGkqKO5EPqqUBwmAx4jDy5gcsjH25HvU7Jwg6qKnjpKSGlhGIoY2xsHkAMD/RefeJz6p2ubp63+bMGx/+TaNv7l6Bp6ykqHuZT1UEzm/ODJA4j44Wn1VpGyajcyS4wPEzBhssTtr8eR7EfFBTPCp1U3Xlu9U/Oc4Sf+Tad37l6FWh0vpOy6cD3W2ncJnjDppHbnkdcZ7D4LfINZeK+Smc2KEtDzzJIzyWDSXaobO0Slr2E4OBjCy77RSTObPC1znDkQB1C19Jbaiadoex0bWnJJHVBJua19ZdIoHljWl7h1WeRyIUTrWPZVyB+Rz7oJFQ10VWMMOHAcwstR/T0bzVl4+a1vNSBQERFQREQEREBVDxG+k5wn/Qb3/BiVvKoeIv0neE/wCg3v8AgxILeREQERQ3U+ltX3O8y1lp4m3ixUjw0Moqe20MzIyAASHSwuecnnzJ68uSCW1lRBR0k1XVSshggjdJLI44DGtGST7gAqs9GTX164jab1Nf7uXNhGo5orZC+JrHQURgglhYdoG44kyScn5XXGANhq3QmsLtwp1FpI6/qblc7tH4MVfX0cMQhicWiSPbTsZkOZvGevyuqj3otUV/t83EWjvLrKI4NUuibHbqeSJjJW0tOH7Q97sR7PBDR1BD8k5ADgzKP6Ytx/UOD8dIrdVEah0+3UPpb1lI683q1CPREEniWysNPI7/AH2QbS4Dm3nnHmArttFELdbKahFVVVYgjDPHqpPElkx3e7ufegykREBERAREQEwiICo7i9qS4VGpJ7VHUSQ0lIQ3w2OLQ92AS4+fXH2K8VXHEXh5NfLm67WqeKOokAE0cpIa4gYyCAeeAOSCG8LNTXCh1LSW51RJLSVcoifE87gCejh5HP7VdGo7tT2Oy1NzqQ50cDfmt6uJOAPtJCgvD7hzUWm6x3W7zxOkhyYYojkB3TLiR8eQ9ylmvrPLfdK1dvgOJyA+LnyLmnIH29EFXS8VtRGv8VkFE2nDuUPhk5HvOc5VtaRvkGorHBc4GGPflskZOdjx1Ge//Yrzs+zXZtd6i621Yqf/AKXhHcr34YWGp09pWOkrAG1MsrppWg52kgAD9gCCTPcyNpc9zWt7knAXzDNFM3dDKyRvm1wIVLcbbzWT6ldaDI5tJTMaRG13J7nAEuI79cf/AJUd0Deay0ano5KWR3hzTMimizyka4gH7fJBbWtuH1BqOuFwjqnUVWQBI4R72vx0JGRzxyzldmiNB0Omqk1pqX1tZgtbIWbGsB8m5PP35/65mOeWVBdQcTbLa691HDDNWujdtlfFgNaR1AJ6n93vQTaphZUU0tPKMxysLHDzBGCqHvvDjUtFcXx0lGa6mLv7uaJzeY94JyD+73q5tL6htmo6A1dtlcQ07ZI3jD4z5Ef9ei2yCD8K9JVOm6Ooqa8tFZVbQY2nIiYM8iehJJ5/ALWcdrrWUtBQW6nkMcNWXumLTguDcfJPu+Vn7FZa0GttL0WqLaKaocYp4iXQTNGSw9+XcHyQedqGsqbfWRVtFM+GoiduY9p5gr05Y6t9ws9FXSNax1RTxylregLmg4/eq0s/CIsrmSXW5slpmnJihaQZPcSen2Z/6q1YmMijbFG0NYwBrWgcgB2QaK9Vs5q3QxvcxjP8pxkr5s9bOKtsL3uex/8AmOcFZV1tj5ZjNBt+V84E90tVsfFOJp9vyfmgHug2xzywhIaMnAHcrla6+ue2i+QTgnmgyW1lKX7fGblfc0EM4Bkja/HRRLJzzUntTnPoIy4nOOqkGTHGyNu1jQ0eQGF9IioIiICIiAiIgKoeIn0nOFH6De/4MStuRu+NzNzm7gRlpwR8FQ140yNO+kxwwxfb9dfWKS8H/wBqVxqPDxBH8zIG3OefngeSC/EQIgIiICIiCoaL6Ytx/USD8dIreVRUf0xbj+ocH46RW6gIiICIiAiIgIiICIiAmUVZ8XdZXG0VcVotMvq8joxJLMG5cASQGjPTpnPwQWXhu7OBnzXKonRvEC+UN2gbcq2WupJXhkrZTlzQTjc09cjy7/vV6g55jughvEPQsGp5I6yCoFJXMZs3FuWyN7B3w8//APMarRPDBtousdyutZHVSQO3QxxAhocOjiT1x/qpLftbadstX6pW139/n5UcTC8s+OOQ/wBVtbJd7deqMVdtqWTxZwSORB8iDzCDvro5ZaGeKF22R8bmsJ7EjkvLdTFLT1E1POxzJY3lr2nqCDzXqtaa76XsF2qfWbha4JpsYL+bXH4kEZ+1BXfAGmrPW7lVgObR7GxuOOTn5yMfAZ/9QVszyeFA+Uj5rcrqoqakoKVlJRwRU8LBhsbAGgfYu2eMSwPiP5zcII9JdKp0hcJSzyA6LcWmrNXTkvA3N5EjutLJbKtkpaIi/wAnDoVubRSOpach5y53MgdkHfV1DKaAyOGcdB5rWNvY8X5UOG/FZV9gkmox4f5pyR7lHA1znbQ0lxOMYQTCNwkYHNILXDIX0F0W6F0FIyN5+UBzWpvlZKKnwI3lgaOeO6DfdV8TRMmiMbxlpUetdbPHVRxl5e15wcqR88oNYyywCQOc9xGei2TWtYwMaA1o6L67og4C5REBERAREQEREBVDxG+k5wn/AEG9/wAGJW8qh4i/Sd4T/oN7/gxILeREQEREBF8TyxQQvmmkZFFG0ue97gGtaBkkk9AFFeE+sn6+0kNTstD7bQVNVM23eJNvfU0zHlrJ3DaPDL8E7OeBg5OUEPo/pi3H9Q4Px0it1VFR/TFuP6hwfjpFbqAiIgIiICIiAiIgIiICrfi1ouvvVXFdrS0TTtjEUkG4AuAJIcM8s8/9FZCIKM0dw7vtXd4JbrSOoaKJ4fI57hufg52gdefmrxkBETg3rtOML6RB5XrvHdXTvqi81DpHGXf87dnnn35VhcBPWfaGu8PPq3qv975b9w2/u3fvU91FoLTl7rTW1NPJDUO5yPgfs3nzIwRn3ra2GzWrT9Caa20zYI87nuJy5x8yTzKDaL4mf4cT3jntaTj4BYX5Yo/E2Zfj/Njl/wB1nNLXsDmkFpHIoIhI98znSOJc4nJW509O97XxOJLW9F8z2UmUmOUNaT0x0Wwt1Gyki2g7nE83IMiRzWMLnkAAd1qpb0xri2OInHfKyb2XC3v2jJKjQHLB5FBvaG7tnl8KVobk4BWzEUQORG0H4KL0MD56hjGjlnOVKh05dQpKOVqrtbXzzCaHG4jmCVtDlcqjS261yRziWoAG3m0A5yVukRAREQEREBERAREQEREBVDxG+k5wn/Qb3/BiVvKoeIv0nOE/6De/4MSC3kREBQ3U964jUd5lp9P6Es92tzQ3w6qo1EaV7yQNwMfq78YOR845xnl0UyRBS/G+8a0m9H3Vbr1ZqLTNdUup7fGaS5mtHg1E8UMjy7wo9uGyP5YPIZytrwTlvVl1PqjhvcrwLxQ6Yprb+Tal1JHBJHDNE8CFwjAaQzwRg4zh3MlWLqCz2vUFkrLJeqKGut1bEYainlGWvae3u9xHMHBHNarQmhtLaHpaqm0xa/Um1colqHvqJZ5JXAYG6SVznEAcgM4HZN+YKs1Da7zdPS2rIbJqWewTt0RA588VLFOXt9dk+TiQEDng5HPkrrtFPV0tsp6aur33CpjjDZal8bY3SuA5uLWgNGfIDCq2j+mLcP1Dg/HSK3UBERAREQEREBERAREQFrrrcTSuEUTA6QjJz0AWxWiv9NMJzUNYXMIwcdkHbQXd0s7YZmAFxwCOy3BUWtdNJPVsLWna1wLj5KUoOM8uSwr2Hm3u2efP4LNxzzhCA4FpGQghgI55UmsgeLezf9nwX3+T6TfvMYWU0BrQ1owB0CDlEBRB8yxtlYWPGWnstUbI0yZ8Y7PLbz/atuiD4giZDEI424aF9oiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg+JQ50T2seWOLSA4AEtPnzVD3m0361+kxww/Leq6m/mWkvBi8ajgg8ECCPOPCa3OcjrnGOXdX2qh4ifSb4UfoN7/gxILeCIiAiIgIiIKhovpi3H9RIPx0it5VFR/TFuP6hwfjpFbqAiIgIiICIiAiIgIiICIiAuCuUQFxgrlEBcFcogIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICqHiL9J3hP+g3v+DEreVQ8RvpOcJ/0G9/wYkFvIiICIobqfXFwst5lt0HDrWV6jjDSKy3Q0roH5AOGmSoY7lnBy0cwevVBudb6ltmj9K12o7wZvU6Jgc9sMe+R7nODWMY3u5znNaB5kLC4e61t2tKKvlpKC52urt1WaSuoLlC2Kpp5A1rxua1zhgte1wIJBB9xVe8b9QS6h4AamqKzSuobBOyekio4bkII5H1JqofAkHhvlHhiUx7s4JAcPesngO290fEHiRbNWyUNVqV1XQ19XV0Ac2mkhlpvDhYxjvlN2CB4OSScg5Tg5ovpi3D9Q4Px0it5Urrm38Q7Dx9frjSmhG6roKnTMVrePyvDRGKRtS+Q/wCICTyLeg79Vm+3nGv6gx98aT+RBbqKo/b3jX9QbfvhSfyJ7e8a/qDb98KT+RBbi+HPjbI2Nz2h787Wk8zjrhVN7eca/qDH3xpP5FHr5eeNty1ppzUQ4INiFmbVAwe1lIfG8ZjW9dvLG3PQ5z2QX6iqP2941/UEPvhSfyJ7e8a/qCb98KT+RBbiKovb3jX9QQ++FJ/Int7xr+oIffCk/kQW098cZb4j2s3O2tycZPkPevtUHrS8cbNRTWGRvBBtN+SbvFcSDqykd4uxr27PmjGd/Xn06KQe33Gr6gx976T+RBbiKo/b3jX9QTfvhSfyJ7e8a/qCb98KT+RBbi+JHsiZvle1jcgZccDJOB+9VN7ecas/+AY++NJ/Io/xCvXG3VelZ7G3geykMs9PL4p1ZSPx4U8cuMbR12Y92coL8RVEzXfGtrA3+wRvIY/4wpP5Fz7eca/qDb98KT+RBbifaqj9vONf1Bt++FJ/Int5xr+oNv3wpP5EFsySMjY6SRzWMaCXOccADzJX2CCAQQQehVGa01Fxq1Fo+96fHAxtMbpb56Lxva2kd4XixuZuxtGcbs4yFsLfrXjVSUNPTf2DB5hibHu9r6TngYz8xBcaKo/b3jX9QQ++FJ/Int7xr+oJv3wpP5EFuIVUft5xq+oMffGk/kXB15xpP/6Bj74Un8iC24ZY5omywyMkjeNzXNOQ4eYK+lQ3Dy98atJ6FsmmXcDm1ZtdFFS+ONWUjPE2NDd23acZx0yVvfbzjX9QY++NJ/IgtxFUft7xr+oJv3wpP5Fx7e8a/qCH3wpP5EFur4Y9kjS6N7XgOLSWnPMHBH2EEKpRrrjTnP8AYIPvhSfyLS6JvvGzTlrqqJ3A5lT490rq/cNWUjdvrNVLPs+afm+Ltz3xnAzhBe4RVH7d8avqEb98KT+RPbvjV9QbfvjSfyILbyuVUft3xq+oNv3xpP5E9u+Nf1Bt++NJ/Igtlr2Pc9rHtc5jtrwDnacA4PlyIP2r7VD6Zv3GyzXXUlceBzZxero2vDPaykHg4paeDZnbz/wN2eXzsY5ZO79vONf1Bj740n8iC3UVRe3vGv6gh98KT+Rc+3vGv6gm/fCk/kQW4qh4ifSb4UfoN7/gxL69vONf1Bj740n8i1dspeJmrOOGjtUak4dM0rbLBSXCOSQ3yCsMrqiNjWgNYARgs8j17Y5heCIEQEREGn1rpq16v0rX6bvLJX0NdHsk8KQsewghzXtcOjmuDXA+YHVazh7oS3aNfc6qG6Xi83K6SRvrbjdagTVEojbtjYS1rWhrQTgBo6nOVK1DdT6W1fc7zLWWnibeLFSPDQyip7bQzMjIABIdLC55yefMnry5IMDjjfr3ZrVp2hsF0ZaKq+6gprU+4ugZMaVkjZHF7Wv+SXExhg3AjL+i7eBeortqTQ0k97q4rhW0F0rba64RRtjjrmwVD42zta3kA4NGQOWQceSgnHKyV9r0BZ6fXGqblqjTr9UUUl+mqaOGFsVAA/5LxTRs/u/GEJJIyt/6L7aZmjr82zNmbpcaiqzpwPDwz1EhhHh7ufh+KZtqvBbCIigYXVWVFPRUc1ZVTMhp4I3SSyPOGsY0ZJJ8gBlRvWOndTXivhnsnEC6abgZFsfT0tBSTtkdkneTNE9wOCBgHHLp1UL4l6V1xS8GtdUp1rdtV1tXZZo6anmoKWFzfkO3hngRsLnOaSADntgc0Eg4GXnUep9HS6s1BNI2G9VstZaKN8LYzSW8nEDThoLi5o8TcSc7xjlyU9KoT0cDpE8QtQu4XMczRX5Et4qBteGC4h024Dd+f4WzxMfnYzzV9pfQRFHtZ2S/XmOlbYtZ3DTLoi4yupKOmn8cHGAfHjfjGD83HXnnkgkKpzhtxGu2rPSE1np6OX/3atNDGy3t8JoEsrJnRTyh3UjxGyM64xGOQOVLLNpbW1ufVT1XE253pzqWSOCCstlFFEyUj5EhMUTXHB7ZwVVHAnSmrdFccfZm8Vtiq4qHRkDXTUcEzXysdW1Dg5xe85ldIZXOPIHcMAYQejkREDCLA1FRV1xs1RR2y8VFmq5ABHWwQxyvhIIJIbI1zDkAjmD181D6LReu4a2Cao4xX6qhjka6SB1otzRK0HJaS2AEAjlkEHmgietNRcTLFxBobrUXGOi09WatorBQ2R1LDJ65TSxjxKszDMjXBxkIbkACMgg9TdeFRN41xpC8+lFQ2O8ahoqZulomwW6jfJ8qrutWNpLQMg+HEQzngh8p8ir2ShhMBEQUjxr1lrmk1BqCHRl0p7fS6O08y/XBktKyUV7nPkIp3F3NjfCgkOWYdkjmrmt1XDcLdTV9O7dDUxNljPm1wBH7ivPPHCrk05q/iDazTSTVWv8ASdPb7M1sbj6zVtM9O6FpH54bUMfjy59ivQNiohbLLQ23fv8AVKaODdjG7a0Nz+5BmoiIGFV/HCr4gU7XVGlrw3TlmtllrrpcLoaaGp8WWINMVNskyWtI8RznAdG4BB62gqT9KbVunqOk09oK/XyntFFqStDrrUSybfDt8OHyt5ZIMrgyIcsHc/yKs9FocP7tV3/QWnr7XwNp6u5Wumq54mggRySRNe5oz2BJC3ixbPV0NwtFHX2uWKagqYGTUskQ+Q+JzQWFvuIIwspQEREEI46ayk0Lwwu9+pBvufhimtkYAJfVynZEAD1w4hxHk0rY8J7pX3zhZpK93Sf1ivuFkoqqql2Nb4kskDHPdhoAGXEnAAHkob6R2kNS6ltdsudiuNqhp7EysraikuMEksc7zTujje0Mc072B0pbk43OB54W89HcV44EaGFyfTPn/INIWmnY5rfC8JvhAhxJ3CPYHHoXBxAAIAvBPERFAwtNrnUVBpHR921Pcz/ulspX1MjQcF+0ZDB/zOOGj3kLcqrfSjpG1nCh7KyCeezR3W3zXuOBrnPNAyqjdOQG8+TRuOOgBPZJ6JTwmGqjw9tFRraqNRqCph9ZrB4LYvAdIS8Q7WtGNjSGHOSS05JUpVPejP8AkknWr9HADQ7r202LaHCP/wCGh9Y8Ldz8Pxd2MfJzux3Vwq30ERFA6Kg7HrzWk/FCnqJb9DPaazWVfpn2ebRRh0MVPFI5tUJceIT/AHYe4E7cPwAOqvs52nHXtleVtEMoncYLI6GKpHE8asuZ1MXNk2fkzbNsJz8nwtnqnhe/oqPVI6rlEUBERAREQERFMBERUEREBERAREQEREBERAREQERayTUFiifUslvdsjdS1EVLUB1UwGGaTb4cT+fyXu3t2tPM7hjqEGzRa5t+sb77JYGXm3Pu8UYlkoG1LDUMYejzHncG8xzIxzWlr+JXDqglkhrtfaVpZI5XQvZNeIGObI3G5hBfycMjI6jIQStFqaTU2nKy5RWykv8Aaqiump21UVNFWRvlkhcAWytYDksIIIcBg5WHYdd6Iv8AUTU9i1lp26zQQmeaOiucMzo4gQC9wY4kNBIBJ5cwgkSLQv1npBunzqI6rsIswf4ZuJuMQpg7ONvi7tuc8sZ6r5l1to2Kx0t9k1bYGWqskMVLXOuMQp53gkFrJN21xBa4YB6g+SCQItWdQ2EVZoze7YKoVTaMwets8QVDozI2HbnPiFgLw3qWjOMLHGr9KO/JhbqeyEXV5ZbsV8X++OBwWw/K/vCDyw3PNBvEWp9ptOb2s9oLTudPPTtb65HkywhxmjHP50Ya4ub1aGnOMFc02pdO1MbpKe/WqZraJtwcY6uNwFK4EtnOD/hEAkP+acHmg2qLCsl3tN8t7LjZbnR3OikJDKiknbLE7BwcOaSDzWagIiICIiAiIgIiICIiAuACO65RAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREHAC8I8RY9Ry6o1XXUXiSWy73it1EyfB5Ms0tVEce4kw5+C93rjA8grKPIen6OqrONdXRw3+ODUHtfdbjR0kdlPrDaaSlk8KaWr8UYpnxOiAGw88ALZ2mTSNdwa4eW+2UdOy72nUenqS9wyUnhzRVJqh4zJMtGS6QSE9eue69VAAdguA0DOAOZyeSaPMjKcM9IltrbSObqka3/KDZxDyFk/JHh43dNmfkY/zcuqgOnrfWS8N7ZDZabFbUcIbkS2JmHS/77Bu6fOJbkL21z81wGNGMNAwMDA7IPKFvuGn7lUzU+mmQDT1/wCIdmlstGID/vDKeOjNa9rf8jS35R6citNTus1t0XYrlq+mabB+R9V0VEXQF7IrhJcXbWYA+S98Ye1vnzAXsgtBxkdOaYyMf6po8L8W7bqG6O0VbdO01XHd6C3Wy16i8OQsdVXP8nzPjgb8n/HZD47S/wDN8aMHotzxPfZr7cjPa68Wey3bTFppdM0zLCa2qlEc8m6npj4zBFPFJs3NyT+zn7Pw3OcDOcoWsOPkt5dOXRNHjuGlvY1wKuW4Qy2mTV+shT0baQh8cnqlYHP8Xd8sHy2jHmobpu16lquH2oK2dkpqK/QFlnELITJ4dFBWiD5g+cHU9K6QjvvK97YHkEAaOgA5YQU76L8NO+k1fdLfeY7rb6697mT01pFBRyyNgibJJTs8V5LSQAXcgXNdhXGnZFAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQf/2Q==</binary>
<binary id="15" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="16" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="17" content-type="image/jpeg">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAUkA8IDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAICAwEBAAAAAAAAAAAAAAcIBQYBAwQCCf/EAHEQAAAFAwICBAQOCwwFCQUBEQABAgMEBQYRBxIhMQgTIkEUGFFhFRYXIzJWV3GBkZSV0tM4QlJVdHWSk6Gz0SQzN1NUYnKCorGytAk2Q3PBJSY0NTlEY6PiWIOkwuHkKIXDRUZkdrXU8SdHZaUphPD/xAAWAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQL/xAAWEQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAEQH/2gAMAwEAAhEDEQA/ALlgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIZ6QevNI01dZt6lQV3Bd8wk+DU1nJk3u4JU4aePHuSXE/MXESBqndkextPa5dUlBOFToi3UN5x1jmMIRnuyo0l8IgvoY2A7Ogy9ZrxM6hc1wvuOxXHiz1DJqMjWnyGsyPHkSSSLGTIBi4thdJ3UfNQuu+WrKgvFlFOicFIL7k0N/8AzLM/KPjxUrv79Zann8GX9aLYgLRU7xUbx92Wo/JFfWB4qF4+7LUfki/rBbHICUVO8VG8fdlqPyRf1geKjePuy1H5Iv6wWxAKKneKjePuy1H5Iv6wPFRvH3Zaj8kX9YLYgFFTvFRvH3Zaj8kX9YHio3j7stR+SL+sFsQCip3io3j7stR+SL+sDxUbx92Wo/JF/WC2IAKneKjePuy1H5Iv6wPFRvH3Zaj8kX9YLYgFFTvFTvL3Z6h8kX9YHiqXn3az1DP4Kv6wWxAWiqFQtjpQaVF6J0G627/pLP77BfRvc2F5EK7XD+YvPmMSroBrlb+qsSREKOuj3FC/6ZS3lZURZxuQeC3JI+B8CNPeRcMy0KqdMCy37JrFM12sokwKxTprfoolssJkko9qVqLz+wV5SUXkEFqwGrW3fls1q3abWW6pFZRPiNSUtrcLcgloJREfnLIANpAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGet+tdmaUQUejclyXVHk5j02LhTyy+6PPBCc95+fGcCDE9IrXS52/DrJ0fdXTs9h1USRI3f1k7U/EAt+AqEWsnSp9x4vmmR9MPVk6VPuPF80yPpgLe/GAqH6svSo9xxPzTJ+mHqy9Kj3HE/NMn6YC3gCofqy9Kj3HE/NMn6YerL0qPccT80yfpgLeAKh+rL0qPccT80yfph6svSo9xxPzTJ+mAt4AqH6svSo9xxPzTJ+mHqy9Kj3HE/NMn6YC3gCoXqydKn3Hi+aZH0w9WTpU+48XzTI+mAt6AqF6svSo9x0vmmT9McK116StMLw2s6OGcJvtO7aZJRw9/cePiAW+AQVof0lLR1GqCKBUo7lt3EpRoREkrI231FzS25wyrOeyZEfkyJ1AAAAAAAAAAAQT07XVt9HSrbft5cVJ+8bpCRNEIzUTRuzWGU7UJokQyL32kn/xEcdPD7HOqfhsT9aQk3Rv+CW0PxHC/UIAZOp3PQaZcMKgT6giPUZ0Z6VHaUhWFNM4NxRqxtSSdxczLzDVZ2tWm0KmUmpSbhUmLWEPOU5SYEhapSWVbVmhKWzUZEZ8OHEuJZIRB0yk1Rd+WsmntynYvoNUvRhuJjr107dH8JJvP23V5+DI3F9635Ouukr1A8HXR123UvQzqvYE3sY27f6mQEg1TUyxqZalMumVX2fQiqqSiA8y048qQpRGZEhtCTWZ8DyW3hg84wMPM1y0vi2xEuV25FnSJbrzLMtFPkrQa2jSSyPDZ7SI1JwZ4I88MiFtHPB/TXpITOzwH0Wu3wTHsP30tm3+rvx5sjvqhNH0QtUzaJPVlXqr1ZkXAk+HFyAT1QdS7LrLlMbp9XWpVUZkvRCehvMGtEcyJ5R9YhO0k7i9ljPdkdcnVKxI9kx7zfrhN0OU71MWQcZ3dIXuNJE23t3ryaTxtSeSLJcOIgrpclVXLqs30OakvRk0GedWai465ynZj+FE3n7bq92PhG8XI9br2qehz1H8H9La41S9Der/ed/grXg+3z7d+PhAbrU9XtO6fa1Kud+4SXS6s6pmE6xFeeU44kjNSNiEGpKi2nkjIjLA9c7U+xINjxL2lXFHRb8t1DLM1La1pNajNJJMkpM0nkjI8kWDI84wK4EVXVerSbPdgtSD1VqXoauahaopH4D67wQZGad2/2J8xkGnG16BWwzNJPhMfUiOzVFkpJsrklPUbymjIiLqjUZ7fNw7hYLB0bUiyKvalRumFX2TpFMUtM595txk4ykkRmS0LSS0ngyMiMuOSxkeaFqrYE2x6hesa4mlUKmrNE2Qph1K2FcOypo0k4R9pOC25PJGXAV91l/6/1i8DejtRvRe1ilLdLcxnPb60u9Oer3eYfF/UWTLn3nblduOmVOs3PX7cptQj0unORWoxmtasp3rXuUbSTzg+GCzzCCzx3hbnozRKR6JtnNrsZyVTWyQo/CGm0pUpRHjBYJST4mWc8M4MY5epdjovz0jKr7BXAZ7fBdi8btu7Z1mNm/bx2bt3mFV9PapUZ+oun9QnnISux5se0ZuT9nIcOU2f6G2RmaXT6zOYlHOuWg02mlqoom23KY87UFzil+tp3pcwRKbwXseCO/AQWSlaiWfFZqDz9X2Ip1Wbo8o/B3D6uW5s2N8E8c9YjiWS48+Bj1VW9LbplYm0idUSamwaSqsyW+qWeyIlRpNzJFg+KT7JcfMKu3ezcXhN7PMTqYVCLVGCUmOuOs5S3t8XCkubtpI9j2dpnz4jadeGbjd1muv0uzKbGItM3vDfDI63d8fr3dyUbVp2r5YUeSLyGIJmr+qNh0Kj0erVSvIZi1lkn4BpjuuLdaNBLNzYlJqSgkqIzUZERZLOB8TNWdP4lnUy7n7hQmkVVRpgOFHeU5JMjMjJDRINw8YPPZ4d4ifSUmfVM098K2bPUpY6rrMYz1re/Gf5vPzDT7bOoW3oZpFqVQPAZ1TpCZNMjUeSSiVUVTHzRsaUn2LhbMlkjLGfhC1VoXFR7ttyHcVvzPDKZNQa47/VqRvIjNJ9lREZcSMuJDRulW2hzo83mlwskVOUovfJSTL9JEOjojGaujpaBqLBnGdyXk9fcHq6Uv2Pd6/ixf8AeQCndpVqU1atIbSvgiCykvgQQDEW1/q5TPwNr/AQCxY/SYAARAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAaZrVfsLTXTmqXZMQl5cZvbFYUrHXvq4IRnyGfE/MRjcxUbp3SJV0X9p7pbCcNKqjKS+6nPDLrnUtq+DDoDq6LGkr+oFRe1n1RI6tMqD5vU2NITltRFw65SeW3uQnkRJz5BbxtCG0EhCSSkiwRJLBEQ8tEpsSj0eHSoDKWYsNhDDLaeSUJSREXxEOyZPgwjSUybGjGrO3rXUoz72TAd+POHDymPMdRgFC8N8OjeC5x13Wp2Zzj2Wcc+A7XJLDSG1uPNoQ4pKUKUoiJRq5EXlM+4B2fCHDymOhydCbJ43JcdBMY641OEXV55bvJnzj5i1CnyUOORp0Z5DZZcU26lRILz4PgA9PDymHwjzNVGnvNuONToziG0ktakupMkpPkZnngXnH3FmRJRrKNKYfNGN5NuErbniWccgHdw8phw8pjylUaepxTaZ0VS07tySdTlO32WePd3+QfDdVpbhqJupQlmlJrVtfSeElzPnyIB7eHlMOHlMdRSopuNNFIZNbyN7ad5ZWnykXeXEuI+Is+BJeWzGmxn3EeyQ26lRp98iPgA9HDymHDymOhM2GokGmUwrrFm2jCy7SizlJeUywfDzDhydBaeNl6ZHbdI0lsU4RHx4Fw8/cA9OPfHCiyRkfEh55M6DHeQxImx2XV+wQt1KVK94jPiPSAgDpTaEU+/KI9c1tREw7wgp65p1giR4YSeOxflXw7KuecEZ45ezoe6sStR7Bcp9edUu46GaY81Sywp9B5JDp/zj2qJXnSZ94nMyI+ZCnVGZ9THp8u0yH6xS7paUrq/Yp9eSa/1zZ498BcUBwXMcgAAAAACIdVtaodArZWXZNNXd16v5SinRcm3GP7p9ZexIu8uHnNPMBr3T3mRWuj9OiOSWUPvzY3VNGsiWvDhGeC78FkxKmjn8EtofiOF+oQKo9JPSyuwtHarqPqRX11u8HH4zTDTRmmLTm1uESmm08j588F8PMWu0b/gjs/8RQv1CAGTqNs0WfcsC45cMnanT2Ho8Z01qIkNu7esSac7TztTzI+XAQ5dOj9vr1QsaixLZlnacSBVjd6mQ/1cR5421Jw5v3N5M14IjIuZEQnrgYYIBp9V0wsepWtS7Yk0FpNKpCkrp7TDrjKo5kRllDiFEss5PPHtZPOQiaY2PGsGdYjFDJu3Zzi3JMMpDuFqWolqwrduLtER4IyIuRcBuHEcgMLLtWhS7hptfkQusqFMjOxYjhuKwhp0kktJpzhWdieZHyGBXpPp+uzW7PVb6TojMlUuNH8JezGdMzM1NL372+JngkmRFk8cBvA4My8hgNDqekGndRtalWw/b/V0ukvKfhNR5bzCm3FEZKXvbWSlKPceTMzM8jVNZdO6a1pla1mWtbBrose5qcqRCjNKcIo/X5eWvmoywZmpRn3mZmJoGs6p3UzZGnddup5JL9Doa3m2z5OOYw2n4VGkvhAeejaa2RSbUqVrw6AwdKqi1rnsvuLeOSpWMmtbijUo+BYyfDBYwPPQdKrDocSnxqZQiZRT6l6KMKVJdWvwrYbZOKWpRqWZJM0kSjMiLGORDSK1UNUrJ6O0K4W61TZtcplMXUKuusx3HlO9g3DaT1ak4Ukz28eGCG1XG/dN06CFUqDUF025JlDZnx3YhY/dHVJd2JI84So+zg88D7wGWVpxZhnMMqI2RzKw1W3zJ5ztzWzSaHfZcMGkuyXZ58OJj5XpnY676Te6qAwdfSreUnrF7d+3b1nV56s17eG/bu849Wl10tXtp5QrrZQTaalDQ8tBfaLxhafgUSi+AbKA1OVpzZ0pmoMv0jeio1Zusyi8IcLrJbezY5wVwx1aOBYLhy4mPXVbLtup1ibV5tO62ZOpKqNJc61ad8RSjUbeCPBcVH2i4+cbCADS63pdYtapVFplToRPRqGyUenkmS62ppraSTbNSVEpSDJJEaVGZHgs5HbStNbLpbNuMQaN1bVsm4qkNnJdWmMpzO5WFKMlK4ng1ZMsnjA28AGJtC3aPaduw7eoEPwOmQkmiOx1il7CNRqPtKMzPiZ8zGldKT7Hu9fxYv8AvISWI06Un2Pd6/ixf95AKSW1/q5TPwRr/AQBbX+rlM/BGv8AAQDSv0mAAGUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABUTU4znf6QmzIz/FEeIzs+Bt9z+8W7FRr8Ij/ANIlaWefgaM/JngFuO8Q7qvb1DufXqwKTcNIhVWCdIq7hx5bJOI3EcXCsHwyQmMQhULNvu4te7nrsK7anbUWnQYkOlPHSWJLbiHEGt8m1PJMiwtCd23jxwZ4wQCIKDF8It7TW1GLTcuelqq1yyHKG0+0y291Ek0NbjcMk7Udao8e95Bl7vfuG1ujNaLs2nnInUS9o5w4PhqJajbZkuGyx1jRqIzIiSjhx4DcNPtJK+7Qp1Ml1+qUmrWxdE1y3q0qntJU4zIbbU6sm1J2LQtbjpd5ZLhjBY3xnSGlxbCta0odSlIZoNai1g33CJxcp5p03V7s8t6zUZ+TICLLho1OZ6G9xV9qe1V6hcyGqjVaij/vT65Le5JeRKPYJLuJPlMxr180SlUGv6lWrQ4TNKo864LWp78aGgmkmw8kzcTw+63Kz75+US5M0MYdcqFJjXdUodoVGrJqcqgMso6tStxLU2Th5UhtS0koyTjv8uRk7q0dptwz70lyazMZXcy4DyTaSklQnoacNrQffx4mRi6Iprtv0i15fSJplBgsU+F6V4jqY7HBCFHEkZwXdnngh5F02Dp1KoU6zY6aS9UNL6hKmKY4eEPsMNuNur+6WSlH2j49w3m99OpVq6a6tXNU7qmXDVa9bi0ynpEZtkiNiM4ktqWyIiIyPljhjvGQ0n0piO0el3DcVxVG4DkWu1SoTElKEJhRHWkm42RoIt5nnG9XHaRF5xBoVjWLatJvnR5UOjxiOv2pPOq5QR+GGcZlRm590Z9asjM+ZHgx54lm2vTLO1+nU236bFlU5dQiQ3Go6UqjsqgIUbaOHBJmo+BCUrF0Zftq6rbq8i+KrWI1tQ5EGmQ5MZpCWmHSJJJNSCI1GkkkW48meC5Y45pWmMY6HqDTfRd//nnIeedX1RfubrGEtYSX22CTnJ+UXRB2jtTmXB0grNrRmr0Hj2y9SqYR8nPBmY/XOF77rq0/+7GH0SZYb1Ms+Sq210Nblw1tC7gPBlVz3vbYnY48OfrnD1rsiwVoaS0y2KhZkmn1B0m7XpUinIaNsvX+uNBrcM+49yDPHHmMNZ+iCqLclNqE+86jU6bSKlKqdNppxmmm2ZD6lGpSlERqXjevGT4Z4YCiHLAqVVem6cUt+3n2aazf9RcYqpymjafVvlbmyaI95GXlMsdkdlUoFIqdmu31PhNyLgXqg2jw5fF4mkTiYQ3u+4JJcE8s9wnCi6QRabCtqN6NvOFQbhlVtB9QRdap43j6s+PAi64+PfgYqq6Fok1V7wO8qnDoTlwNXB6EFGaW2UpKyUv1wy37VGWducEfHiAhnV5iHRtXZcS6qE9KuSsXjTJdArCiJxCKch1lPUpPdlraeSMsdo1C5fcIpuXRuNcFz1S4qjX5Dk6ZUafIYUcdJlEjxHOsTHb48CUrJqVzMz5CVu4QC5CofSn9Z6Xuk8lvg4tUNHweGK+kYt4QqF0svstdJP8Aew/86YC3hcxyOC5jkAHirlWplDpUiq1ifHgQYyDceffcJCEJLvMzGlav6t2tptDabqDjtRrUrswaPCLrJUlR8CIkl7Es8Nx/Bk+AjuhaX3pqtVY91a3PHGpbaidp9oRXDSw0Xccgy9mrlkv0l7EB0zL11A1xlu0bS9Ei2LMJfVTrqkoNL0gvtkxU8D/rcD8pp5HLGlGmdqaa0T0Ot2Dh93tS5zx75MpfepxfM+JnwLBF3ENtp8KJToTMKBFZixWUEhplpBJQhJciIi4EQ7wED9PD7HOqfhsX9aQkzRv+COz/AMRQv1CBHvThgPzujnXTYLPgz0d9z+gl1Of7xufR8qbNX0Ss2bH9gdHjtfC2gmz/AEpMBq2rzdVq+s9m2tGue4KHT5lLqUmT6ETOoW4prqdmTwZHjcfd3jRbKuG67uszRi3JN3VqCu4o9QmVWpRJG2Y8UYy2N9YojwRmssnjknHeJjue06pUNYrVuyOuMVPpdNqEWSS1mTm97qtm0sYMuweeJCPbe0qva27L0zk006LJuSzW5ceREfkrRGksyckokukg1EosNmXZ7jL3w0G6rwvuk6AKaply1eo3Gm9psFExbmXlsxVPOK+DYzy5dw3q2dTKjXuku3CgSXXKDJtUlMxd/YVJ2tyTP+nsdQnPkMd9i6UXfDm2uu4nKO7HhVutVWpJjurUla5aTSzsJSSyWHHMkZljhzHj0n0OuCyXrVkJmwnpFKr06TLWbqu3DdY6psk8PZ4Q1lPLnxFGoaS3PWrmv2z2Z2o9fk1avxKyVw0dEzqU0l5CCJlCGMZbNO4zSas5NORmaQxXqZTtYqid/wB5zF2uxMh05Eupm4hP7iJwnFFtLLiVHlKuGPINmsvSe542r9H1Lr7lKOrvvVN2sJjuqUTSHW224rLRmkt6UJQrJng8qM+IzS9OK+qgauwetg9ZeDz66afWK7JLipaLrOzw7Rd2eADNaF39Qb1smmop9cOo1SFTopVJLqFoeQ4ppOVKJZEatxko95FhXHBmMR0qGkTNOqXSn05i1G5aVEk+Qm1SkZz5uBF8I8ujdgXlSryZua8To0VcC2o1vRItNeW6TqG1Es3nFKSntZLBERcCPmMx0nKLNrOidfTTN/h9PbRUou3nvjrJ0sefCDwIPV0i0keg174LBegkksf1DGZ0pSXqXWmZ8SOiQyMv/cIGHutK9UNBKgi33Y5O3HQ1FFN1wyQhbrfAlGRGZYM8Hw7hkIstGn+kEaVXHWkpt+hN+FGlfZUplkiUSTPGcmnBeXJANY6LjaI2m86mskZR6fcVUiMeTq0S3NuPNxx8AlcRt0ZqPNo+itAKp7vRCe2upSt3PrJDinj/AMZCSQAAAAAAABGnSl+x7vX8WL/vISWIo6XNQj07o73cuQ4SOviFHbz9sta0pIv0gKYW1/q5TPwNr/AQDe7J06qsuzKHLTDlGl6nR3C9b7jbSf8AxAVV6wABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABUW/f8AtFLU/A0f5d4W6FRL7Mj/ANIpauDI8Q0EeO79zvALdgOO8RpqfcV7xtRLXtCzJdChuVaFNlPvVSG4+kuoNnBJJDiMZ60+eeQCTAEAUHVm+65bNpUumx6Iu7rhqdSjeELjuFDjsQXTS44be/cozLYRFvL2Xm45CRq1cydCLrudUGmR7qtmoLpctvYtcRT6HW0mtJbiVtUhwlEWclnHHACbwFeK7qnqPbNC1Qbq7ltTqtaXoV4I7GhPNsOeFmW7ek3TUeCUWMGXEhtl13TqLaNApsCouW1V7nuCsNU2kHFiPMRWtyTUpbxG4pSiSSVK7JlngXnASw+0280tl5tDja0mlaFpylRHzIyPmQ5aQhptLbaEoQgiSlKSwREXIiIQFX9X7xoWnuoC6jDo6Lss2ZFZWpDThw5DMhSOqd2b9yeClEZbjxtznjw665q7fFFsjUR+Uzbk+s2k9AQxOgtO+Ayykmjs7TWaiWglYURKPmn4bBYMBBj+rV12ZMvSm6gQqPLl0OhNVuIulktpt5LizbSyrepWDJwiTv7yPOO4eNGsF5UGhXhGu2NQHK3S7ZTXqc5TSWqOrrMtk04RrM8odwRmRluSeeAgn/gAgOm64TZNK0jedjwfCLxmLiVRBIUXUKQXVr2cezh5SeeeHDzhfesVxUW56/LpceiKta0p8WHV0SVKKbKNzabqmCzgurJaOZHu48gE+AIL1D1erlvL1VTG9CN9rR6a5SkPIVl45Ccuby3kasd23GPONwuW+JtK1Ute2lqgtU6q0mbLkuPHtUlxkmjQSVGZERdtWc57uQCRAED0PVS9LltDTaLR2KEzc14sypDsiSy4qJGajFlZk2lZKUZ5QRFu7zHRRtWb5m2dRWFQqC3dtYueXQULUThQY3UKXucxnes8I4Fktx+QBP4qF0svstNJP99D/wA6Yn/Qy6K9dloTJlyHAVUYVXm05xUJlTTSyYdNslElSlGWcZ5iuXTRq0Oh9JPTWt1FakRKamPJkqQncZIRLNZ4Lv4EGC5Li0toNa1JShJZUpR4Ii8oge8NZK9d1xP2LodBaq9SbV1c+4HizT6eXeZK5OK8nMvIShh0U/UbpByOvq651kaZrUXVwknsn1ZGc5cP7RB/F/S5iebOtegWfQY9CtqlR6bT2CwhplOMn3qUfNSj7zMzMwGjaQaM0WyJbtw1aY/ct4S8ql1qd2nMnzS0R56tPvcfPjgUpAAAAAAxt0UWBcduVGgVRrrYVQjLjPp79q0mR48hlnJH3GKp6D3rN0Fvido3qS4cejuSVPUWqrLDOFnzM+5tR8c/aqNRHz4W+Gn6qaa2hqXQfQi66aUhCD3MSGz2Px1eVC+7zlxI+8jAbay4282l1pxDjaiI0qQrJGR95GPsVSZ0H1v0+dNGlWqyV00jy3CqRmSUl/RNK0fERD2eg3TOL/8AKq1T/wDdsfUgLQ4IBV70K6Z3tmtT82x9SHoV0zvbNan5tj6kBaHBAKvehXTP9s1qfm2PqQ9Cumd7ZrU/NsfUgLQjhSUqSaVESkmWDIy4GQq96EdM320Wt+bY+qD0I6Zvtotb82x9SAsbadu0e1aBGoNAhJhU2Nu6lhKjUSNyjUZFkzPGTMcXbbtGuqgSKFX4KZ1Nk7euYUoyJe1RKLODI8ZIhXP0I6Zvtotb82x9SHoR0zfbRa35tj6kBaFKUpSSUkSUkWCIu4cirvoR0zfbRa35tj6kPQjpme2i1vzbH1IC0QCrvoR0zfbRa35DH1QehHTN9tFrfm2PqgFogFXvQnpne2i1PzTH1I59COmaf/5U2oXn6pj6kBZqZJjQorsqZIajx2kmtx11ZJShJczMz4EQqDqlc0npJ6nU7TSyVvHZtKklJrNUSR7HMHjJd2CLcSPulHnkWRmV9H3V7UCW2vV7VE3oG/cuDTTParzEW1CC/JMWE04sO1dPrfRQ7UpTcGMRkpxXsnHl4xvWs+Klf3d2CAZ+mQotNpsWnQWSZixWUMMNp5IQkiSlJe8REQD0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA+XFpbQpa1ElCSM1KM8ERF3gNP1mv6m6bWBPuaoEbriCJqHGSfbkyFcENp98+Jn3ERnxwKa6a0S5aN0y7OcvGUciv1ZCqpOzzaW9HeMm/6qSSXm5dwm+0kr121qcvKWRrsKzpBsUNoyPZUJpeykH5Up7v6n84alfvD/SJ2mRfyNH+XeFwW57xA97XqlnpJxlNWtdVVbtSjOsyDpNMOVvdmm0tJHhRbUkhrOT5mZljgJ5GKp1vUin3BVq/Eim3UauTBTnesUfWkyk0t9kzwnBKMuBFnvyIKv6ZOVuFTbavCBatenLtK4K5T6zSm4n7tQmapLyVoazk9pKayXPifkGWqVDvCTpPcVH9KNXOrah3O5UGo5NdmlsG6xg5S89j1trPv8BYqg0Ck0N+qP0uKbDlVmqnzTNxSusfUhKDV2jPHZQksFguHIZTiLRWnVq1rmn+rh4Db1Ulei50Eqf1MZSvCuqx1ht/dbMccchJWvVIrDse1rnolNk1V62a41UnoEVJG/IY2LbcJsjMsrIl5Iu/GBJo4EFXL1tq6rn0z1euorTrUZ665dORTaO7GPw1ceKttJrU2RmaTUW89vMiT5xg7ro86l6M6tTabatUta0Jj1MXRqTPa6lxDyX2yfWTWT2Eoyb9/HmFv8jV9V7Oav2wqjaj89yAid1WX20EtSNjqXOR887cfCAhK77TurVWqai1Nq2alQES7Wj0eA3VGuqXJkNvqkKwWT7GcI3cjzkhgZNs1St27W2bd0hXaEKc3SqStCqSTMt11UtC5TvZ/wC7oSguPI+YtfLfaixHZMhxLbLKDccWo8ElJFkzM/eIafB1RsZ6z6Xdc+4IlFpdV3HCXVXUxTdIjPkSzLuLPvGRgK9XBp1eUW779nxaDUZMOh1WHPtltEdS+t66e3Kkk191g08fIMrf1iT2NSLuYb0siXNULkqkWVSK5LpqJMSE0aUJfS+Z8UbdijIvtt3AWDvG8aHatmO3fUX3HaO0htxT8VHW+tuKSSVljmntEZn5OIz7LjbzKHmlpW2tJKSpJ5JRHyMj7yFoq3rXpvKrtQ1nqhWQ9UZ641IK3pKYBuOGokEl7wcyLOSx2tvwjf8AUayWbr1ksZdbthNZosai1BMo5EXrWGnT6rqyXksEo8Hjv4HgTQOBBWOyaDdFpWroxcku1KzLK34tQhVSBDjm5Mj+EmWxfVcDMiNHa8m7I6Ctu4KzoTIt56x6mit128ZTsPwqKtKqQl6QpXhi1Fg29iFGZGXPJcyMWjx5wx5wEV9F22qhaWnEyh1CPOZWxXah1RzEmTjrXXq2OHnnuIiPPfkQT00aRDrvST01olQQpcSpJjxpKUK2maFyzQeD7uBi5YqF0svstNJP99D/AM6A2op2oPR7f6isqn3vpmlRdXNIt8+kI8jn3aC+L+jyE+2ncdDuugxq5btTj1KnSU5beZVkj8pGXMjLvI8GQybraHUKadQlbayNKkqLJKI+ZGXeQgO7NJrl09r8i+ND3EME4rranarqsRJ3l6ojPDa8csY8hGRdkwn8BHejmrdvajRnorKHqRcUIzRUaLNLZJjLLgfA8bk57y+EiPgJEAAAAAYO97utyy6C9XLnq0emwGi4uOnxUfclKS4qUfkIjMZGs1GHSKTLqlQeSxDhsLffdVyQhCTUo/gIjFRNNrYqvSZ1EmagXs5JbsamyFR6VS95pJ4i7uHdyNai4mfZI8EA2Sb0qavcNSVD0r0trNzIRzkOpWkvyEJVj4TIdJ6zdJIzyWhK/wA0/wDtFm6LSaZRaczTqRT40CGyna2xHaJtCS8xFwHs2lnvAVY9WfpJ+4Uf5l/6QFrP0lPcKP8AMv8A0hagAoqx6s/SU9wo/wAy/wDSHB6z9JP3Cj/Mv/SFqAAVX9WjpJ+4Wf5h/wDaHq0dJP3Cz/MP/tFqMkACq/q0dJP3Cz/MP/tD1aOkn7hZ/mH/ANotQACq/q0dJP3Cz/MP/tD1aOkn7hR/mH/2i1AAKr+rR0k/cKP8w/8AtD1aOkn7hR/mH/2i1AAKrerR0k/cJV+Yf+kPotaekkR8dCFY/wBw/wDtFpwFFYab0rZNEqyKbqnptW7UUs8E8SFKT7+1aUmZf0TMWJtW4aHdVDYrdvVONUqfILLb7C8pPykfeRl3keDLvH3clAotyUl2k16mRajBdLDjEhslpP4+R+chUiu0up9FXVaFXKNIlStNrhkdTNirPccZX0kl2kq5qSRpPlkQXJAdcd1mRHbkMOIdZdSS21oPKVJMskZH3kZAA7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHnqM2HToL06oSmYkVhJrdeeWSEISXMzM+BEA9ACF690oNGKPKOMq6jnrSeFKgxHXkF/XJO0/gMxjPG40Y++lV+blgJ7AQJ42+jH30qvzc4Hjb6MffSq/NzgCewECeNvox99ar83OB42+jH31qvzc4AnsBAfjb6MffWq/Nzg58bfRj761X5tcAT2AgTxuNGPvrVfm1wPG40Y++tV+bXAE9gIE8bjRj761X5tcDxuNGPvrVfm1wBPYCBPG30Y++lV+blh43GjH30qvzc4AnsBBUPpYaLSHktqrs6OR/bu093aXxEZ/oEs2dd1sXjTCqVr1yDVop81xnSUaD8ii5pPzGRGAzY5AAAAAAEGdJG5arW6nTNFrMk4r1yFmpSEHn0Pp+fXHFY5GoskRd5ZL7YhJGq98UrTyxKldNWVlEVsyZZIy3PvHwQ2nzmfxFk+4aN0arIqlOg1HUO8U9ZeV1ueFTDV/3Rj/Zx0+TBYyXvF9qAkmxbYpdnWjTLZozBMwqcwllsi5qMvZKPyqUZmZn3mZisF/f9onaf4Ij/LvC3QqFqiRwf9ITZcl/g3IisdWfl3IebL+0At6NH1A1KpNm16m0ORRbhq9QqLDshhikwfCVk20aSWpREZGRdohvAiG+jx0lbN//AEbq3+JkBmHtYrVTaFuXHHiVmcVyKNNLgQ4fXTH9pGazJtJnwSSTMzzwIec9crITpyxfrh1JmkP1T0MT1sbY6Tu80GZpM+CSwZnnjguWeAiDRiSxC8XyVMcSzHOi1llLqzwgnDSgyLPlMkqx8I19dIY1Asi3rMjOk6is3dck1paT7O1pL5tr94nHWjFgtSm9aEeoj1idcsqu1Syqqix62TBuG37L7rJZx5DIxqVD1xtGuV1NKpFMuOYT7Et+DLRTVFHqCYxZc8HUoyN08mRFguJmXlEGaF1SRc+rVAvyqNPMJuJiXbZoWf8AJoTB5+FaXh6dF11OJr3aVtJntVS1rdYrNLoVQNjqnX+rS11xKweFEgzSklERZMlcwgmSj6525UWq6+dsXnCj0GK/IqL0ykm0hg2WycUyozVwdNJkZJPGciS6LUY9Xo0GqxSWTEyO3IaJZYUSVpJRZLy4MV7eMz086R2T/wC+z/8A9XtjOdHa56+i4GbCq1fiXFGZtaDVY0tqMhpyJv7HgrmzsqMiIlEeCVjOciDYelRUJ0TReqU+mKUmbW3mKOyaf/zl1Lav7KlF8I6NfrdpNO6NVfpbcCM41SaCtmGbjSVGySGySRpMy4HguZDjpVPJp+n1HrjhKNij3PS57+PuESUkefNxGX6SSiVoHeyiPJHRn8H/AFQGQt2jw7g0XpNCqCOsiVC3mIryf5q46Un+gxiOjHUptR0UoLVRNRzKalymPmrvVGcUzn4kENo04cS3pxbZq4JTR4pmfmJlI0voqq8J0oOrpJRM1as1Kezu723JThpMvMZYP4QErgAAAAAAKhdLDj0stJSPn10Mv/jTFvRUPpUpN/pf6TRkezJUNf8A8Yr6IC3gGOC5jkBGGsWjlIvl9mv0uY7bd4wsKhVyEW10jLklwixvT7/Eu4+ZHrFi6w1q2rkY0/1thtUauLPbBrTZYgVNPIjJWMIWfeR4Ly7TwQnYYC/LOtu+bfeoVz0pioQ3S4EssKbV3LQouKVF3GQDPJURlkjIyPkZd45FbSmX/wBHh/weq+H3npgSstzS7U6jJ+5WX27ZeXl/R9ic+WpcdDuqgxq5b1Tj1KnyU7m32VZI/MZcyMu8jwZd4CK+m3U36b0c7g8H4HKXHjLPyIU6nd+gsfCNo6OVGYoWhtoQWEJSR0xqQvaXNTpdYo/jWNJ6eH2OdU/DYn60hJujn8EtofiOF+oQA2rPHGA4cxXLpSXnVLP1Qs5dKkrZl1GmVGDEUt7ZHZkOqYQh57uNDe41cS7h91zTyHH1G0x09nVetSaciiVRycpFReacmvF1RqW4tCiUeVLUeM+bkAsWZkRZzwHBqIuPDHviqtlPVS7oel9i3DXKrMprlRrrcxaZbjT0pNPXtjktxBks8biM+PNJDGVmhR1dFi8J706rOT7YrVVZpkv0ReS4gky0o7ZpUXWcC+2zjuwAt8RkfIyMcGZEWe4VW1pqi9JrjsCn2i4/F8OpVRiQzkznXWmZUlbCUvuqcUozSg1mrjki5cCG2XXavgNV0v0eXWqq5R56Z0qsyEzHESagqO2he1TpKJRJW45uPB/akRY5gJ9MywRmZY98MljjjHvinVxTVxINMta4ZNy1uh0LUKbSSahSH1zZEQonWtN5bUTizSa8c+SRnH5M+tdGuzEP12pEibeESI28iarwtiKuYpCWXHC4k6hGEn5DIBakjIyyRkZeUg4Yz3CqN4VCq2FA1Usy36jWSpjNSojEDZIckSoaJ/B9LKlmajM9vZLPNQ8NbfuiHppfdq0GBd1KpFTqlJg216YUutSEOyXSS+hC3DNRpJSUnxPkoxRbzPEizxMM8cZLPkFUrZ1Eq1c1S0ce8JeOIzSfAasgnTP92vodRtcL7rMUj48sjzQK7clX1GfuenQL3lV2NfCqebrLDq6SiltvdQ4xwXs5dsz25JQQW2yXm545hks44eUVEu67J8eo3jQPBbkcU7qZD2VBtlRwmGt0b1k3c9hR8ez/ADk+UbPrxdEu3dYrnbbgXDUWpWmz6EIpbJupirN90uvcIlFsIiIsr5kILKZLBcefeGSIuJ8PKK0W7BXflx6d2fWapVmqWxp4zWTREnOMLclqU20lxSkGRmaSyZZyWT4kNWhVFxGjekbt8VCv+khTM70fmwZD5H13WGUfr1teu9XwXy78Z7hYLgkZGWSMRH0wqTFq3R3ukpKNyojCZbJ/crQsjI/iyXwj1dFB9+V0fLSkyZD0l1yM6anXVmtSvXnCLJnx5YHf0pfse71/Fi/7yEFcbF1auGFZFBhpqMgksU2O0XHuS0kv+ACMra/1cpn4G1/gIBYsfpMAAIgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADy1eoQqTSpdUqMhuNDhsrffecPCW0JIzUo/MREKV7r16WWospliZIoenVLdx2c8S7slyW8rnx4IL+1Iv8ApArul0zT2l2XTTWUq4pe1wkHxWy3gzT8K1NiZdErHhaeaZUa14jSEOMMEuWsi4uyFcXFH5ePAvMRF3ANbtbo66P2/TyiNWZAqSvt36knwlxZ+XKuBf1SIhmPUW0k5epxbHzc3+wSAHABH/qKaSe5zbPzej9geoppJ7nNs/N6P2CQAAR/6imknucWz83t/sD1FNI/c4tn5vb/AGCQAAR/6imkfucWz83t/sD1FNI/c4tn5vb/AGCQMjjIDQPUU0j9zi2fm9v9geoppH7nFs/N7f7BIHwDjIDQPUU0j9zi2fm9v9geoppH7nFs/N7f7BIGQyAj/wBRTST3ObZ+b0fsD1FNJPc5tn5vR+wSAACOJ2hWj8yMuO7p5QEIXzNmMTSi95ScGXwGK66waMXHoXUV6paP1Wainw1EudTlmazaa7938Y15SVxSXHJ8TK6OSHVKaZkxnY0htDjLqDQ4hZEaVJMsGRkfMjIBpGhupVJ1TsGJctN2sSM9TOibsqjPkRbk+cjyRkfeRl5xvgpvoUlekXS8uDTJKjTRa2k1w054EezrmT+BO9AuQADgzIiMz4EXMxyIS6TN3Vh86bpJZD3/ADqurLTjqTP9wQuPWvKMuKckSiLzErHHGQ16CStd9cfRJZKc09smTtjFj1up1Avt/wCclHd8HcsxY4iwNd04tGlWLZlNtejNJREhMkjdjCnV81OK8qlHkz98bEACo/TugzbavLT/AFTgoNSqZLKO6fkNtzrmi94/XSFuBqGsNjQNRtO6rac9RN+Ft5Ye2ko2HknlCyLzGXHykZl3gNhoFUh1uiQaxT3SeiTWESGVl9shSSMv0GOJNGpUmsR6xIp0Z2oRmlssSVtkbjba8b0kfcR4LJd+BUzozasyNLazK0Y1VNVKXBfNFPmSFetNZ49Wav4s/ZIXy7WDxwFv2Hmn2kusuIcbWWUqQrJGXlIyAYCXY1nS7bi23KtikP0eGolRoTkRCmWTLODSkywXM+XlMfdGs206Q9Depdu0yE5BN84qmI6UGybxkbu3BcN5kWcc8EM9xHIDCRrRtmM1EajUGnsphyXZUYkMJLqXndxOLTjkpRLXky57jHzSrPteknTDpdAp0L0KbdbgdTHSnwZLpkbhIwXZ3GRZxzGdABiCtigeD1aMdIhGzWVqXUm+pLbKUpJJUbhfbZSREee4dNpWfatotPtWxb1Mo6JCiU8UOMlrrDIsFnaXHAzoANf1HtiLediVu1pZklupw3I5LMs9Woy7K/fSrCvgGL0/pNTn6S0ug6g0mO5OOAmHU4rikvNvbS2GZ4yRkoiI8ecboADTdU6fX/UsqlGsOBH9E3IfgUFrrCaQwhRE3uIzwRbEmZkX80hl7Et2JaVm0e2YJ7o9Mhtxkqxg17UkRqPzmeT+EZriOQAAAAABwZ458PfAcinNuveqd095VXhZepVrtqT1nNPrKOr/AEurMy94b70pNfIFo0t+zrLloqd4VBJx0lEUTngO7huPGfXOPZRzzgz7iPOdEPSdzTSwDk1hnbcdZ2yKgR82U8djPvpIzM/Ooy7gE2FzyOQIAAAAB8OoQ62pp1CVtrI0qSoskoj5kZd5CArs0muXTyvyL40PcQwTiutqdquqxEneU2iPg2vHLGPIRkXZOwAAKh9IzVqgakdGitRY6HaXcMKbFTUaNL7EiOonSyZEfsk8PZF8OD4CyGjf8EtofiOF+oQIO6fdj2zI0sevf0Maar0OSwymW0W1Tra17TS5j2ZFnhniXd3ictG/4I7P/EcL9QgBhtRdMo17XpS6nVHmHKQxSJ9NlxFN5W6UkmyJSFckmnZkj5keMCLKnbuoFH1P0zoDF1QJFep1Gq7bFRlRFOIkNJ6kkE8nfnODTkyVzTnAsuPDJo9Kk1mJWpECO5UYTbjcaSpBG40heN6Uq5kR4LPvAIlhaNVmhW/Zy7bueKVzW2/MkKmzoinGJapmTkkptKiMiNRkZYVw2kPpvR6sK0HubT6bcUWTUq5Mky11AoxobJTzxOGZozw5ciPvEzAAja+9LY14XTRZtVfZdpUSizaXLiqQe90pCWyJaFfamk28555wMP6lt2nbFqOHeMZd3Wk+6VOqrsVa25EZadhtPo3ZVuQSdxkfE0kJhABBi9Gbng06jTKNc9LcuaLcUm4Z02dDcUxIkPNKbMibSsjJJJMiIt32pDBal2NPs/Rq3KCiupkVqbfUGY/UvBiJBS35W41pazjalR8E54kXnFkBhL2Rb6KA9UrmjRnqdSf+UlKfbJZMqY7ZOER/bJxkgEaOaOVOt25eCrluOOq5bllxpXh0GKptmEqKReDdW2pRme0yMzyfHdjzj4iaRXDLrEe4bpumJPqrtxwqvPKPGW3HNqI0tDLTTalK2nuUSjUZ+UZWPrNTYWndtXPcdFqMWoXGRqp9Fp7Spct4vZEaUkRZ7G1R8iLOOI9s7VanzdIKnqFZ9PdrjdNStUiA5mO+2bR+vIUkyM0rQnJ4xxx58gNUpWg5UyoVSdArLLT8u841xNL6oz6tppRmbJlnmfWO8eXaHtPRyqou4upupLdnHcZXI5TCjn4Qcsu1s63djqjc7ZljOeAlig1ODW6JBrNMeJ+FOjokR3CL2aFpJST+Ix7QEO1PSKpTYFyRSq8Vv0XvKPcKFdWo+rbaNkzbPymfVc/OMzeOm8yu3rcNws1RhlurWe9byGlNmZtuLcUonTPPFPaxjnwEkgAh5elNyUt2z6pa9z0+BWaLbybfmvSoSnmpEciQe5CSWk0rJSDUWTxx4jpoujtUa04sawKlXYsih0OSqTV2kMqI6kaFqcZb54JslqJSiPOdpCZwAadoxaMmwtMqLaUqa1Oepza0KfaQaEr3OKXwI+XssDC9KX7Hu9fxYv8AvISWI06Uv2Pd6/ixf95AKSW1/q5TPwRr/AQBbX+rlM/BGv8AAQDSv0mAAGUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwABUPpLkdY6ZWltCew5FbRFeNv35Lhr+MmyFu04LgXAiFRtbfs+NO8/yOL+tkC3JczAQNq5qtOtC/r2o710U+lNxrJOfRGZPVJNdQM3iTs3FlxR7UFs4l5uYxeoGp9x77ZoUW/aNaE1+0G7glTqi2xtmPrIktx0k5hKSUtKzVt4kXIZzVHT+vV6+NQKkxQGpsepWGdMpjrhtGapuXsITuPKD7ae0eC48+Ax1y2TfFIqFt3RQrSgXFNas5ugSYMh1lKor6C3tPZc7KkJWpZKIsny4GKPSzel539K02btu5/Smm4bfl1OabMBmWRuNGwnYXWp4ERuLGtRtWLsXY1lU2sX9TLfqdanVZM25ZsRhKG2Yb620JS0rDe5Zm2nj3ZPmPVS6jfNN1Xp0NqzJV2zbKt5mnzHoM2LFJ2RMQ264s0OGjCfWiItpeXIwWnFEuqTQaLWo1kpqtSsmv1um1SgPyo5qeKWpL5KQtR9Xls3Gy58e1gQbVN1mqydDbMvqXVYENbtzsU2tyo6ScYdjtvOIeWjJHhK0t7iMuJErgPfWLw1Ei9Hi49RJFRVS6lUHWpNFiLitKOmRXH2220r3J9cWpCjUrdnG4iLGB13NptdtxaOWVbVy0+LU5iboiTq3FYNtppmGp5anUFjaSiQhe3s8TxniY8FUtXVJ/TOTpA/QHKhBKqMxYVxOTmSSmmIdbcStxG7epxKUmjBEWcEfnFHa5qBetk0jVxNbuFNzyrUbgFTpD8FqMXWSWyMtyWiLJEpae/iSe7Iy1qVjUSianVe1LovBuux2bPKsNLTTmY6kPdapB+wSWcY4d2McM8R57y0zua4nNaYrcZuMm5G6aqjPOOJNL64zJGZGRHlJb0EnJkXPJZH1QYN+1PUetXldVmLt2IqyfQtJHPZkGp4nVuK/e1HjmfmxjjngAxmlV86jNvaaVC6LlYrsK9okgnIpU5qOcNbbKnkLStBEaspSZKIyx5MDotC9dTapI00uifc7CaReVWkNvUluAztitE26ppCXcb1cG+OeOe8ebQai3fdFJ0jly6CinUK2Ka/ITUTltueG9dHUy2hLZdpJkSsq3ERcMFnmO+zbK1JpkvTK2ajaiSpdnVd9T9VbqDSkSWjbdS04lrduTwc45457sCDM2jM1MRqjedIq+pblSp1qxY8jqPQSK14V18dxZEakllO1SSMsZzjiMJZer911e7dHqCc5LhVmnHKuJ4o7frrjkd1bKM47B5aNeE44GXdwEiUi168xqnqhWXYBpgVuBAZpzvWI9fW3HWhZYzksKURcSLnwEa6M6Q3ba0PTGVUqea6jDq0qXXDN9tRxWjhrYjt+y7RJLaXZzg1GA7dIdSb1rd60KJJvOHcKqnUanHqVGRBZQ7SWI63CaeNbZEZJPagu3z3ljJjtsjWOr1mRYVJcuunyaxPumoQqvDbJnr/AAVs5HVEpBFlBYQ32iIjPhxPJ58ml+n19QbytYpVkNUFui1mpTahWymMGuew+t022SS0ZrUWFozv5bRkrO01uaBG08cetxqPJpd21GfUXCUzvbjOKk9UpSiPKiMnEcCMzLPEixwo8lSvvUuVFbvSJczECju321QUUgoDK/3ImV1KldaZbt6jI8+blgfN2am305eVTk026IdLp9LvaFbh0VMFtx19lakEt9bi8mkl7+ztIsbTHzU7G1KiREWXEtRE6jNX21XkVgqgyj9yqldcpPUme7ekzPPm5ZHfqzpjc956rovBm1Wo6KPWKWzTltOMoclMIe6yVKdPdkyItqUpPtYSZkXlDVOlcXoN0stKK+1hJuvRWnPOSZeFf2XMC3nPiKh9NrhrnpMff4Yj/NNC3ifYl7wg13Uq8qPYNl1G6a46SYsJo1EgjIlPLPgltP8AOUeCL3+PARt0abOq6lVLVe+Gs3ZdRk6ltX/cYf8AsmS8nAkmfm2kfEjGvTt2vGuXgBbnNPrGlZf/AIup1Avtf5yUft7lkLGkREWCLBEAAAAAAACPNZdHrM1VpqGLjhqbnMJNMaoRjJL7Oe7ODJSc/ankvJg+IgVHRc1St5Sotm6xyYtPzhDSlPsGkveQpSfiwLegAqN4vvSC93B75dLDxfekH7uD3y6WLcgAqN4vfSD92935dKDxfOkH7t7vy6ULcgAqN4vfSC92935dKDxe+kF7t7vy6ULcgAqN4vfSC92935dKDxe+kH7t7vy6ULc4ABUbxe+kH7t7vy6UHi+dIL3b3fl0oW5DgAqP4vvSD93F35dLDxfekH7uLvy6WLcAAqMfR96Qfu3vfLZY+HujdrfUGvBaprW8uMr2aSlSnP0GZf3i3gAIU0P6OFl6aSm6y6pyv19HFE6UgiSyflbRySfnMzPyGQmsAAAAAAAAAAAAQP08C/8Auc6r+GxP1pCTdG/4I7P/ABFC/UIEZ9PAs9HOrfhkX9aQkfRN1L2j9nOIPKTokTH5lIDEal31c9Dve37StS3qbVptWiS5Slzp6oyGksbMllKFmZnv8ncNfpWslXrllWHLodrxZFx3iUhcaA9ONuOw2xuN1a3dhngiJOMJ5qIe+9GH19JWw3UtqNpNGqxLXjgWSYxkRLp4+dq2hoPeFWiTG6RTItUgz3moy3TjKkY6pSkoI1YM2zLlzMhYN3quv8qjaNnfVWtZqPNbuFdFepxTNxINtxSVqJZJ4mRIUeMYyXMbsnVOnq1rXpyiMg0JoHowc8nez7P2G3HLYZL3Z78Y7xBdrUlN7xrYtmXCkIp9au+5ai/17BkbbRNOoSaknyMzfLHvGPNobT7giXnZl53LDX4dKqk63nuz/sWYKG2939eOoQSlaWst0XHcVvtRrKhRqXdEWoyKFIfqR9c4mKgjSbyEoMmyWak8jUZEZnjhgc0nVi+3Y18S6xZtDjxrPYk+Fqj1ZxxTj7ccnkISRtF2Vbkkaj5ceBiNdHqRIY19tWr0lFSjWTIcrjFu06QtxSYrKENb3UEvihDq1GaU9xJSNyXHk+lPpEEiO/vdkSuq9bPt/wDJ6C7Pl4iicrPqq67adIra2UsLqEBiUppKtxINxtKjSR9+M4yI76V6n39IXqHHd6tyu1KDSd3ftekISrHwZGj9FN8iug4dquVxy1G7Xh+iBTykdS1V89tLPX8fYcyT2eBY7hu/SvTIY0hfrkdrrHKFUoNWx34ZkIUrHwZEg2+pWlbjFeo12S90dVtQn2Yhm7tYYZWlJLMyPhwSguPDBZGi9GGnnVLIua5pjBlBvGvTaoww6jGYrmG0ZL+clGT98Y/pU3hBbs2j2kmoSmIt1voTNnRozj3UU0sKeURNpUZmsjJBFjjuPuIxIunN22hW7NOVaby26PSUlFw9EdjEyltCTxh1KT2knHHl5xaNZ6KynWNH4tGfd6xVDqE2lZ79rEhaE5/q4ErCKeisl1/R+LWX2ibVXKhNquO/D0ha05+DAlYQAAAAAAAEZ9Kb7Hm9fxYr/EQkwRn0pvseb1/Fiv8AEQCk9skXpbpnH/ubX+AgHptiDJO2qWZMqP8AcbP+AgFV+jYAAiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGAqJrh9ntpz+BxP1sgW6LkKi64fZ7ac/gcT9bIFuxQAaBfWqlFtK6FW4/Qrmq05FPTUXSpNNVJS0wa1oJSzI+zxQrmPHU9arShW1b9baiVuoHX4qpkKDBgm/K6hKdy3FoSfZSkuZ597Ig3yHR6VDqs+rRafHZn1Hq/DJCGyJx/q07Ubz79pcC8g5pdJptKXNXToLEVU6SqXKNpBJ655RERuKxzUZJSWfMQ1WuaoWvTLFpN5s+H1amVh5hiAmnxjdefceMyQlKOB5MyxjnngMMWt1rHabtxehFzETVdKgKgHTj8M8MNJKJHVbs/bEXlz3AJRARpVtZrepVMp8ifQLtanVDrlMUn0IcOf1TP748pnmlsuHaM+PcPRX9XrUplBtutRI9Yrse5d3oW3SoRvvO7UGtXYySiwRHksZLB55AJDHRNjtzIb8V01Eh5tTajSeDwosHj4xHlS1qs2HbVuV5husVKPcb7kenswYKnX1PIzubU3wUSiUk047j58OI9KdXrOVp+m9ELqS4qpnoemCmGs5pzN+zwbqfZdbu+1+EBs9j25AtC0qZbFLXIchU2OmOwp9RKcNKeW4yIiM/gIZoR/I1es2PpdM1FcemJo8JzqZTRxzTJZe6wm1NLaPBktKlFkj7uPIZc77t47roFtIedXOr0ByoQtqOwbKCSZmo88DMlcOHcYDaQEfN6v2cvUL0lJXUfC/DDgFOOGrwI5ZI3nGJ72Ju7ftR2var2uzFmyFlOJMK5k2y76x/3xRoIscfYeuJ7X6AG+ANDuHVe1qEm7lTkVEytLwT0T6uPu/wCkkRt7OPa58eWB5tQdYbTsqpP0+oR6zPfiwfRCaVNgqkJhsGZklTxlwRuMjIs++eC4gJFARrd2tNnW1T6ZJkMVmc7UKX6LpiwIJvPMQ9u433iI8NoLkZmfMj8hjfaHU41ZocCsQ9/g06M3JZ3lhWxaSUnJdx4MgFUOm3/DnpN+Fo/zTQlfpKXvVIESl6cWY5uvG7FHGimhWDhsHwckKMvYkRbsH5lGXsRDvT1qLNH1Y0zq0klKYhKOS6SeZpQ+0o8fAQlTo32rVavUanrPeTOy4Ll/6vjKL/q+n/7NtPnUWD97HeZgJK0psqmae2HTLVpZbm4jfrrxl2n3T4rcV5zP9GC7htIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADT9Z7R9PeltwWqk0penw1JjqVyS8ntNmfm3JT8AiPoTX+mpWavTetn4HcdtKVHOK5wWtklcPhQfYMu7BeUWMEBdIDQWTc9wN6hadVRVvXtGwrrELNtuWaeRqMi7K8cM8SMuBl3gJ8P2RcPhwBJSSdpJLb5MCqcPpEapWD/wAlauaW1Fx1osHUqejah3z8CNtX9VRF5iHsLpm2n32RdH5Df0gFoMEWOBcOQ4Ii8hc88hWDxzbQ9pNz/kt/tDxzbQ9pNz/kt/tAWg2pLHAuHLgBkXHgXHn5xV/xzbR9pVz/AJLf7Q8cy0PaVc/5Lf7QgtCRERYIiIeG4aVDrtBqFFqDROxJ8ZyM+j7pC0mlRfEYrb45ln+0u6fyG/pB45ln+0u6fyG/pAJ40rtyo2np/SLaqtUKqSaawUYpRING9tJmSCMjM+JJwXwBqrbtTuzT6r2zSKqmlSKkwcZUpTZr2Nq4OEREZcTTuLPdkQP45ln+0u6fyG/pB45dn+0u6fyG/pALJW9SodCoUCjU5kmYcGO3HYQX2qEJJJF8RD3Cr/jmWf7S7p/Ib+kHjmWf7S7p/Ib+kAtAHEVfPpm2h7Sbo/Ib+kOPHNtD2k3R+Q39IBaHiHEVf8c60PaTdH5Df0hwfTNtHusm6PyG/pALQisXTcvU6nApujFrKOdclflMlIYZV+8tbiNCV45GpWD48kpMz4GQxc3XfWLUklUnSnTSfTCd7J1WenKWfPlRE2k/fNXvCQej3oQxYk+Rd921I7ivedlT850zWmPu9kTZq4mo+9Z8ccCIizkNutXSW1qRbFKpTsVbzkKEzHU51hlvNCCSZ47s4ASEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgcgNe1HuWLZ1hVu55hkTVNhOPkR/bKIuwn3zVgvhAVAvi52rm/0gNA8GMlMUmfHpiFF3m2SlL+Ja1l8AvAfIfndp5b8uhdIvSSTVMnU64w1WZij5mt9+QpP9gkD9EAEK1OfDka83xJamRzah2WxT31G6kiRJN2Q4TfP2WxSTx5yGh6CTqZSLxsCp1qWxFiSdMWo8J54yS31rUg1vpJXLcSFIM/MJRo+iFmu1y56vd1vUKvy6vWnZ7Dr8MlLZZWhsiaM1ZzhSVHw4doeyydIbap+nUWzbmo9GrsSHPlyozbsQlNspdfccSlJKLhtSsk8PIAh20Vsp0N0riGom3pt/R5MJkzwtyP6IuuJWRfc9Xx94HVFiYZK/8A59Md/wDuRZP0p2z6L0+r+gFNKfTWfB4MgoySXGb49hs8dlPE+BeUx1+k+1+1/wAg07t1Qqur9zp4zSxiRy/fOBdrnwARzWZdPo/SubqNcktRI0iyVNwnXj2o3tSlLeIlHwySDQZ+YQ9bcOqSLK0WTQ6y3b0yVXK49CqD7CXkstK8JWlWxfZMlIPBZ+6Ixau7LUtq7IbUS5qFTquw0ve2iZHS6SFeUslwHmuOxrOuOnQqdXrZpVRhQf8AojEiMlTbHDHZTjBcCxwAVv0/qMFqHog48pltDFyVmM5KU/ublvbH0KfSpX8Y4eSLuM8EMfJN+Y4zV6bWCo8KRq/OUxVjjodbZ3xibQvavsGRuEacn38RNOpWnbNXujTmBBtiA/a9JlyynxSabSwywuKtCS6s8ZI1mRdkjPPHzje12naaLSK1nLfpSbfSjZ6HqjI8HJOc+wxjnxz5ePMBWaZTqTW7DdtlqvTq8i5dUG41SluRW4yJJoJCnzaJvs9Xhv2XlIxgdM5dRkajWVXKt16XLUqbFjq4/viuplJWr41Mi3MC0rXhQ6TFhUGnMRqQ4btNbaYSlMVZpNJqQRcjMlKLPnMfJ2naqFGn0DpqVO1QquZdUkjVNLH7o/3hYLtcxaKtWtCzJhwKrekpo29UHCaoEelsLeTLKSpxLq3DMnNmztKV3JHXcEGtKqFw1RmvKaoxaxR2nKV4I2ZOPdYx691vsy+1Lby4C1fpPtX01emr0u0v0d27PRDwVHX4xj2eM8uHvD5cs21nW3m3KBT1IeqRVR0upLtyyxh8/wDxOyntc+BCCq2vNPrMmq67S4NwLgQIyqJ4ZCTFQspm5tvblZ9pG3B+x5548huN4y4lOu/XtNQcRHORZsVcfrTx1iPA3kdny9vh74nmo2fa1SKrFPt+nSSrPVeiROMJPwvqv3vrPutuOGeQ6rosazbpktSbjtikVV9lpTLbkqKhxSEK5pIzLJELRWHWGPVKJZVt1q2Km0ur3Fp+qk1CmPMb0qgNRTedkEvOWzQSsd5Gai4CzWk/8Flp/iSH+oQO9+y7TfcNb1vU1xR0w6QZqYSZ+BGRkcf/AHeDPs8hmYESNAgsQYTDceLHbS0y02nCW0JLCUkXcRERFgQUz/0h8gomoNgSlRUSyZZeWbC/YukTrZ7D8x8vhFs9PLno952bTLloTyXIE5hK2yLmg+SkGXcaTIyMvKQrD020pXrnpOhZEpCpKSMj7y8JaG4W+pzQfW9NsOK6vT69ZCnaWZn2KdPP2TPmSrhj+r5DAWNACMjLJAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4UeBU7UnUC+tbNRZmmGkU86dQoJ7avW0Gad3crCy4kjOSIk8VmR8doCdb11h0wtB9cS4b0pMWSnguOlw3nU+Y0NkpRfCQ00+knoJnjdEc/wD71SPqx1af9FrSy2IrblSpa7lqXN2TUlb0qPvw0XZIvfIz843UtGNKPc6tj5ub/YA07xlNA/bOz80yPqw8ZTQP2zs/NMj6sbn6jGkvuc2x83N/sHHqMaS+5zbPzc3+wKNO8ZTQP2zM/NMj6scH0lNA/bOz80yPqxuXqMaS+5zbHzc3+wPUY0l9zm2fm5v9gDTfGU0D9s7PzTI+rDxlNA/bOz80yPqxuXqMaS+5zbPzc3+wPUY0l9zm2fm5v9gDTfGU0D9s7PzTI+rDxlNA/bOz80yPqxuXqMaS+5zbPzc3+wPUY0l9zm2fm5v9gDTfGU0D9s7PzTI+rDxlNA/bOz80yPqxuXqMaS+5zbPzc3+wPUY0l9zm2fm5v9gDTvGU0D9szPzTI+rHB9JTQP2zs/NMj6sbl6jGkvuc2z83N/sHPqMaS+5zbHzc3+wBpnjJ6B+2dj5qkfVj6LpJ6B5/1ojl/wDeqR9WNw9RjSf3OrZ+b2/2Dg9GNJ/c6tn5vb/YKPTY+q+nN6vlHtm7aZOkq5R+s6t0/wCosiV+gbsQgPUboqaaXDHXJt2I7atXSe5mRBWrqiUXLLRnjBfzdp+cato3qZe2m+pDGj2sDy5KZBkii1lxW7rSM8NpUv7clH2SM+0lXZPPDEFpQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAcZ4gORA3SzdfuN+y9J4Kz6y6aulU3B8ojGFuf3kr+oJ5EA6dEV+dKO8ryVl2nWrGRQaaZ+x672Tyi949xe8ogEfaysNROnXppFYQSGmoMNDaS+1STsgiIW/LvFRddeHTw01UffFifrpBC3XcYDzSZsKM4SJExhlZ/arcJJn8Y+npcRhKTelMtkospNSyLJeYVn14oFGrepupL9WpUSc7TdNjlQlvt7zjvEqThaPIrzjXJVApV30LUGRcMducds6eUwqP1qjLwM1U9b6lIxyM1pLPlLhyAW+65ourM3UETnsD3F2u/h5Rz1ralLQTidyCyos8U++Kma2VGpsUTRyXS3D/5vUdq5JDRH7NEdMVJl8JOK+AjGNKbdl43FrP6VDW+u5Ke3JpHVO7Fyo8WSUZaUK/ntpWkv6QsFviqMDYa/DoppTwNXWpwX6QbnwXOLc2MstxI7LpH2j5EKu9HyDp1e1a1NapFnxmbY6umG3TJkcsNvNsukozTk+O/dx7+YxdMo9PoPRt0mrlCtyO7VJ10UeRJbjkht2e6hxzYRrVgtx8iNR4LIguAIf6SrrtaTaOmkd02zuysoammlWFeBMF1z+POZJIvhG76bXnDvejSpseDMpsuBMcgVCDLSROxZLZEamz2mZHwUkyUR4MjIajeu3xmdPPCdu30Gq/g/l6z1jd/ZyAxHSyTWKHYDN12/ddeosimvx4yY0GSTbD6XHkIM3E7cmZEZ4wZcxk+k4iRSLWpWokAzKbZ9TanGRGZdZGWpLchv+shX6B5OmN/APUvw+D/mWxtnSA6n1Db48Jx1foDMx/S6lW3+1gBu0Z9uQyh5lRLacSS0KLkojLJGOwYDTrrfU+tzwj9+9CYvWf0uqTn9Iz4AAAAAAAKhdNzhrnpL5PC0/wCaaFjNX7Cpeo9gTrZqZbFOo6yJIIsqjvp4ocL3j5l3kZl3iuvTVI3deNJGS4mctH+aaFui5mQCI+jZftRuGiT7Ou3LN6Ws74HU21n2n0FwbkF5SUXM/Lx+2IS6IE6R9v1O0rip+udmxlO1Oip6uuxG+U6n/bmrymgu/uLB/aCZbSr9Lum26fcNFkpkwJ7KXmXC7yPuMu4yPJGXcZGAywAAAAAAAA+VLQn2SiL3zAfQD461r+NR+UQda1/Go/KIB9gPjrmv4xH5RB1zX8Yj8ogH2A+Oua/jEflEHXNfxiPyiAfYD465r+MR+UQdc1/GI/KIB9gPjrmv4xH5RB1zX8Yj8ogH2A+Oua/jEflEHXNfxiPyiAfYD465r+MR+UQ5S4hR4StJn5jAfQAAAAAAAAAAAACMulFdL9oaFXNVobqmZi4xRI7ieaFuqJvcXkMiUZkflIYfoc2ZDtHQ2jOoYJM+rt+HzHDThSjX7AveJBJIvj7xi+nf9jnVPw2J+tISbo3/AASWf+I4X6hADbAET6zaqq07vCjRpTcZymSqTPluIPPXvvs9UTLLXHG5anMYwfdjAxNQvPVxFasK1kR7Ti1+4KbNm1HwiO+pmIbWxSUJJLmVGRL2q48T4lggE3AIKpurd3XJQrLp9BpdIp90XDLnxpapu92LG8ByT6kpSpKlEpW3aW7hu45wMTUNU9VUaI1e/mW7RjzKBUp0WoxXIr60OpZeS0gmjJ0jI87smrnwwRd9gsWAg27dV7n07nUBq+HaFMTNpVQmvlTY7jRvuNG14OyyS1qMlLNzaZHnJ4xghkKvfGosCi2Xb66bQ033dSnFmhTTngUBlpO901J371GlKkJ9kWVK82DQTEAr4erd+ToFCpERi3KVcy7mlW9VnZjDzkNDjLBuk42RLSrC07T4meM4Hulat3c/otRbop9KopV+bcbVDUh1S1Q3VHIUwbraiMjJCjLJGZngvKEE6gILlau3RQaNe1NuOnUqVcluTIUWKuHvZizTm4KOZkpSlIwe7dk+7mWR4Lg1mu23LEvxNVi0GXdNruwksOwkOHDmJlqw0ZINW8jLC0mW7iZF5QgsGAheHrR4bfumdCjMQ/BLso7k6Ws0qNbSzRlpKDzgi3IdI8kecFy7/C9rDcZXcuoMwqM5ZqboTbGw1rKebpqJs5PstvVk6e3btzjjnuEE7AIOrGrtehQbnW21SPCKVe8agRkLQrK4zimCUoy3kZr9dVgy4cC4Hgxm731Iq1Dv+4beYbpyY9Osl2vMLeSreuSlxaSQfaIjRhJcCLPnASsAhI9SL8uB+yqDaMa30Vur2wm4ak5UG3TjpQZISTbZIWRkanFGWTM9pFyPIx9B1Zvm5bS05iUOJb0a57wYmyXZExDvgcZuKrtEltKt61KIyIi3cMGZgJ9EBdOSzo1f0ak3C02SKpbriZjD6eCyb3ElxJH58kr30EJG0Iuup3zpLQLqrLUVqfUGVreRGQpLZGlxaeySjMy4JLvMYvpS/Y93r+LF/wB5ANMsfX1l6y6G9U6ct+c5To6pLvWY3um2k1q5d55MBVe2jP0uUzif/Q2v8BALFj9JgABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABq+rF0sWTpvXrpfP/q6Gt1svuneTafhWaS+Ean0U7XkWxotSfRAleidXNVWnqX7JTr+FdrzknaXwDV+lWtV116w9I47nG4asUuoERexhx+0vPv8AHHlNInlltDLKGWkJQ2hJJSlJYIiLgREXcAqL00zO0tddM9RjL9zx3ENPH3esvk4ZfClxXxC3TLqHm0uNKSttaSUlSTySiPiRkIn6V+nLmpGkU6nQGt9XgK8Op5Y4rcQR5b/rJNRF58DWOhfqxHvKxWrRrMjqrnoLZR3GnOCn2E9lCyzxyksJUXcZEfeA3+7NMW6/cd11dVYcY9MVsHb6myZJXUJM3PXSPPE/XOXm5jXLj0LOcy81R71qFETULeZoNXS1DadTOaabNttfa4oPBmR7T4lw4cxMwAI2RpPAXPbemVJyRHRZ3pWJnqiL1sz7buc81ERFjHcMDD0JRS6BSadQ7qk0+VAt2VQ1TERsrcS+4lxTxdrsqIyXjn7LOeHGZwAR9p3pbTLIq9elUqYoolUgwoTUXqiSUdEZk2iPJeyNWTUZn3jETNH3T0otOxqddD0ORbM2NNi1PwJCzU6wpSkmbajNPNXIzMuHeJYABqOltkNWPRJ0ZdVk1io1Oe7UajUJCEoXIkOEkjVtTwSRElJERcsDTOkiSqA7Z+prSVKTa1XT4fhOcQpBdS+fwEpJ/AJhHXIZZkMqZfabdaWWFIWklJUXnIwGpat2VG1HsN63F1NcFqQ6xITJaQTmOrcS4WCzgyPbj4RqnSdfdqdoUzTyAalVG8aizT04I8tx0qJx933koQeffEuERERERERFwIiHW4ww48284y2txrPVrUkjNGeeD7sgEVhqNGajMoJDTSCQhJdySLBEOwAAAAAAAGo6uX9RNN7Hn3NWn0kTKDKOwSi6yQ8fsG0F3mZ/EWTPgQCt2szvp06dNjW/E7SKEUdyQfMkqQpUlX6Nhe+LfHzFUehDadYuC4bi1tulKvC6y843A3FjJKVl1ZfzcklCf6Kha8B1vNNPMrZebQ404k0LQoskojLBkZHzIV505W5ohrG9prOWorLuh5Uu2X1+xiyT9nFz5+GPPt71GLFDQ9ctPYmpVgy6Ctfg1QaMpNMllwVGko9gvPMi7jx3GYDfAEWdHHUKZedryaTcjZxbwt97wGtRley6xPZJ0u7C8GfDvI/fOUwADMBB/TO1GfsLSR6NS5HU1muL8BjKL2TaDI+sWXkMk8CPuNRGA0PWbXy7LjvhWmOhkU5tUNZsyqo2kl7TLgrqt3YSlPe6rh5O4xjovRS1AryCnXrq9NVPcLetLXWyCQo/ZFvWtOfgIhKnRH0qiab6axJcmMkrhrLKJNQdUnttkZZSyR9xJIyyX3WfNiaQFSvE1k+6xVvkZ/Wh4msn3WKt8jP60W1ABUrxNJPus1b5Ef1oeJpJ91mrfIj+tFtQAVK8TST7rNW+RH9aHiaSfdZq3yI/rRbUAFSvE0k+6zVvkR/Wh4mkn3Wat8iP60W1ABUrxNJPus1b5Ef1oeJpJ91mrfIj+tFtQAVK8TWT7rFW+Rn9aOPE1k+6xVvkZ/Wi2wAKleJpI91ur/IT+uHVJ6H9ww0ddQ9Xak3KLka2Ftl8aXTMW6ABTSh6rat6CXVFtnWBp+u228razUkeuOEn7ptzga8d6F9ryee39EqdPrdIiVelS25cGYyl6O82eUrQoskZDBaqWPRtRLJn2tW2iUxJQfVukkjWw6RdhxPkMj+MslyMV56EN1Ve3rhuPRK51n4VRnnHYBKVyJK8PIT/ADcmTif6SgFrwAAAAAAAB1S5EeJGckyn22GGkmtxxxRJSlJFkzMz5EAgvp4fY51T8NifrSEnaOfwSWf+I4X6hAq50u9X2r8sCrW/ZlHfqNtwZTHoncBkaY6XSX2G2j+3yeOP6McRaPRz+COz/wARwv1CAEYdIzTysX3qVaKqW1Lju02m1CTDqSEH1USchTC4+9WDIsqRyPmRH5BgqjfVZPVLTG463Y1wMVRuj1ZmoUqLFNx9taSZJS20GZdY2ai4GkzyR5LIssNWrFnN1DUm370OeptyjRJcUo/V5J0n9mT3Z4Y2eTjkBBtt25ddowdM70qNqViScCdW3anTYDHXy4yaire32C57dpEryZH2ug3PO6KV/wBPVa1Zj1aq1eoSo9Nciq8JMnZZOJIkFnPDvLhw4ZIWYx5wx5wFftfdO6zfN/WMinMy4r1NpE6RFqKUH1UOcjqFx+sPBkWVI5HzIj8g7qzU7rqD+nOqUux66UugKnQa5RWIilSm+uQltTzKD4uo3NpMtucpVnuMT3jzhjzi0VLrtp1WbApNxXXYFbqNMrN9TK1MorNPVIkMRFReqaJ1tPJRmhJmRmWM4HrrEW4bf6O9qoqdBqMZUW+YbtJpDyknJbieFmqOwZmfs9uE4UfDhkWpGrak2k3eNNpUZ2eqCVNrESqksmyXvOO4S9h8SwR4xnuEEE3RZ10X3SdTLpatGc0zU6lSH6fSKm11MiczA4upU2r2JLJSiIj548464NszqnKjKt7SxVqW/Ou+ldXHVSfBpZxohLfdekkXJBuYSjP/ABFjLduag3Db0e4aPVI8mlyN3UySVtQvCjSeDPHeRj7uW4aLblCdrtaqLUOmtbd8lWTQncokpPhngZmXEWirVpaaXfQLgbq8ijTpPpfveHBpKG46/wDqolPbnEnji2XhOTVjBdWr4MrTbDkU7UN6iepYxUatJvBVT9M8ymk7GRTFudcr17PB5PsEo+EWkzw4cQEFV7n05elzLvuE7LkPV31RYb8CZ4CpTxwt0Y1qQrH73++ZMuHMbJrJYHps1VuWoT7Tcq0ZvT15unvOxDdSmd1zhoS2eP33B8CLiLCgArnRINyWPcenl1P2jXqrG9IrVDlx6fFNyRDlJNDhE4jgaUmeU7j4JMjzgYSn2LV67oPpfYsy2KnErzkl03qmqO4y7Q2ieUt5e/hsWtGEJQfss+YWmxx5jnAtEa9GCl1Ki6D2tS6xAlU+dHjuJejymzbdQfXOGW5JkRkZkZH8I46Uv2Pd6/ixf95CSxGnSl+x7vX8WL/vIQUktr/VymfgjX+AgC2v9XKZ+CNf4CAaH6TAADIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHw5gNQ1nu5qxdLrgupZo3wYajYJX2zyuw0n4VqSQCMNJP8An50k771BMusptBSi3KYs+RKT2nlJ/rfocE/CMejDajloaLUKFKJRz5rR1KcpXslPP9s9x95kRpT/AFRJwAK1a+dHapVG6vVG0mqCKFdKHOvfYS71SJDhc1oVyQs+8j7Ku/BmZnZUAFP4mvPSGtJg6feGkkmqSWj2eFoiOt9YfvtkptX9TBDs8abVL3D6j+TJ+qFuzLBcCHICofjUaoe4hUPik/VB41GqHuHz/ik/VC3mAwAqIXSo1Q9w6f8A/E/VB41GqPuHT/8A4j6oW74gAqIfSo1Q9w6f/wDE/VB40+qHuHT/AP4n6oW74gAqJ41GqHuHz/8A4j6oPGo1Q9w+f/8AEfVC3fEOIConjUaoe4fP/wDiPqg8ajVD3D5//wAR9ULd8Q4gKh+NRqh7h9Q+KT9UHjU6oe4fUPik/VC3mAAVCPpNay1D9yUbRGWmY57A1sSnS/JJCf7x1WzopqtrHdUW69cZyoFKZMlM0lJklw0/cEhPBpJ95mZrPv48RcAi45MiyPoB5qXAh0umxqbTozUWHGbS0wy2naltCSwREXcREPSAAAAACv8Ar9Sahp1fNO1ztaKt1uOSYd0wmv8AvcQzIidxy3I4cT/mnyI8zjQatTq9RYdZpMpuVBmspfYebPJLQoskf6R6KhEjT4T8KYyh+NIbU080sspWhRYNJl3kZHgQBo5KkaQapS9GK08s7fqilzrRluqMywZmbkXcfeXcXl/pkAsMKgdKlv05dK/TOx3vXIjJMvPt+Zx81Ol8LbKRb/uFRL+4/wCkUtT8Db/y7wC3R8xql+6j2ZYsmDGumseAPT0uKjIKK88bhI27zw2hWMbk8/KNrPmIyunD3STsltojWqNQaq4+RJMybQtcZKTUfcRmkyL3gGVe1c07ZsWPe7tyMt0CS+qMxKUw6RuOpUpJpS3t3mZGlXJPcZ8uIzD97Ws1Q6PXFVmOqm1qSxFp0hslLRIdePDSS2keMnw44Iu/Aq9aKbhdqml8e35NJYmHV7qVH9FGVuRjdKRwySFJPfsNzbx8o77mhT4PRotZm1KtBq9RK+0HTHY0dTUbwk5juxtKHOOxLnAu7ACx0/Uay4VNuGpSK2hMO3HiYqzyWHVIjuHjsZSk9x9pOSTnGSzgeKjau6d1ei1mswblZOBQ0IXUnXo7rPUEsjNGScQkzM9p4IiMz4eUhDtTVQC6Ec9NC68nUNttVIpX/SCqHhTfX9b/AOJ1n/DuGJ1XQhWompCZREqGu6bRKSSvY9VjtbvMKJ7oOrGntdpVaqdLuNp+LQ45Sams47qDjNmlSiNSVII+SVcCIz4ch32RqZYl6SZUa2bij1B6Iyl91BNrbMmlcnC3pLcnuyWSI+B8RDN/Ewmv9I1LJJL/AJpw95J+68Df/wCG0Y29SZZO2PQ0kk96klT/AHku1t8Gb6vPmzux5wgmaj606Y1mou06l3SzLlNsPydjcZ49zTJGpxaT2YUkiI8GRnuweMjpout+mFZOeVOuY3vQ+K9Ll5gSEdU0yne4o9zZck8ccz7iMR/aCYJXtoAcFLJJO0p2erIuXg0bn/W3fpHnlYOw+kenlmZP4/8A3vaEE3xr0tiVXaVQ2aq2upVan+iUKOTa9zsbh65ywkuPfgz4+QxiLX1Z09ua5VW3RbkZkVVKnUlHUw60a1NmZOEg1pIlmkyPJJM/LyEA6ErkVfXGyryfJ1EeqW7KhU5tfDEWI3HaJWO7c51yveUQ6NJirLN1WBIrngLttHdlcapCI2SlImGuQW57dzax1vsMcdm4BZSHqFaExmmPRqulxFVqLtMhGTLhdbJbNZLRxTwx1a+J4LhwPiQx1W1d05pV0Ktmdc8ZuqpktRFMJadWRPuGRJb3JSad3EslnJZ44Fd7BTcnh2nb0iXSfS6eoNRKLHQwvwtDu6Vu3r3bVJ9lySR8hkTKN6j7ql7PCfVa7Zn7LrfREi4+fq/0AJ7uLVfT+37pbter3IxHrDjjbRRSaccNK3DIm0qNCTSg1ZLG4y8vIbsKgaxoqNr6mz7UjoiVODX7qplxSZaFGT1P3SGm0Mu9kyNKjQeztFjJ8OIt8n2Je8A5FP8AVBorL6fFn1iPhpqvNM9fs+3U51kdWfiSYuAKh9K77LbST/ew/wDOmAt4A4PmOQAAM8CFtSta3U3Cdh6U0xF23i4W1w21boVP8qnnCPGS705LyGeeBhvWqOpFp6b0I6rc9SSyauzHit9uRJX9y2jmZ+fkXeZCIoVq6ga8SWqnqGqValh562JbjC9kmcnuVJVzSX83n5CT7I9o0u0VZplc9O2otSVd97O4UcqRk48L+Yw2fAiLy494i45mQiIiwXAgFdumdRKTbnRbmUWhwGIECPKiIaZZQSUpInS/T5xL2jn8EtofiOF+oQIx6eH2OdU/Dov60hJ2jn8EtofiOF+oQA+L81JsuxZUKNdNZ8AenJWuMgozzxuEjG4yJtCsY3Fz8o6Z2qFhxbNpt3v3CymjVNwm4L5MuGqQrJlhLZJ3mfZVns8CIzPgNYvf7JawSPl6B1j/APACLdFCbNvo6k8STZOnVzaSuXWbU7fhxv8A0gJ3a1UsByzkXei5Y3oEuYUJMw23CSb27bsxtzz78Y784GwemOiems7VOot+jRQfRA4uD3eD79nWZxjG7hjOfMKlV2gnd+nUTT+nqNo6xf1fda6rliOiStHwb+qHr0buKVeOuFBv6YqQhit0522yNwubrERl1xRe+6boosHE1i02mV+VQol0MSZ8Vt9x1tph1adrCTU7tWSNqtpEeSSZn3cx5aNrjpdWHJiKdc5vKgxXpcnMCSgmmmk73DM1NlxJPHHM+4hBejz9Up2u9jaeSo8B+FZiK1To9XhKPq5zimmnHEqSfsXEEpvfxPtKMbi5wtPpHGfMpEvHza2ILAUqfEqdMi1KA710SWyh9hwiMt6FpJSTwfEskZHxEfdJyuTaForXnKWaiqM9CKZE2lx6yQsmix5DwozI/KQ1/o+XhcpTKTp5dDFJcdRaUOs0+XTycSRxj2tE26lZn64k8dojwfkIZLpTuIi6eUqpvqxFp9y0qVJ8htplIznzcSP4AHiruj1vOrs+n3LPgu2XbVKOIimSnDaQ/KMiLrlnuIjwlJmRHyMzMYvQGiM3NojdVqvuPv2y/VqhBorjqzX+4jXhtSVHxNJGZmkz7iG83xKsW573haYXbQ2qm9Ip6qvGTKaI2cJWbZkRmeScLJ/AY1/ovOJj0K77dizVyqLb9zy6dSjUveTcZJIWTZK+2JJrUnzYx3AMz0aK3NrmitvuVNSlVCE0unSzV7LrI61NHnyn2CEkCKOi2tMjTmoVBlWY0646rJj+Qm1S3MY83Az+ESuAAAAAAAAI06Uv2Pd6/ixf95CSxGnSl+x7vX8WL/vIBSS2v9XKZ+CNf4CAcW0R+lymcP8AujX+AgGlfpOAAMoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgPpOkq776090mYM1tVWpeidVbLuhx+J59/CsedInwxAGiG+9+kDqDqS4Rrg01xNu0lSuWGzy8afhwf9cBPqEpQhKEJIkpIiIiLBEQ+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAAAAAAAAAAAABHPSA06LUWxVRILvglfprhTqLMJWFMykcUlu7kqxg/JwPuEjAAjbo+ajHqHZBO1JrwO5KW4cGtwzTtUzIRwM9vcSsZLycS7hB1+/9opan4Gj/AC7w3PW6nzNJtTYmttvMLVR5ikQrvhtFnc0oyJMnHlSeM+ci+6MaJdUyJUv9IFZVSgSESIkqmsvMOoPKXEKjPGlReYyMjAXB7xD9Q0cg3Lq5dd1XU3KciTGITNLVCq8mM4hKG1E6lRNKSWDVtMsmffy4iYQ4EAhqytDLei21XrYuCmE9SVXI9U6KlE943ozSmmkkZOkoloUaicyRK47uOcjfV6f2kdu0W3kUhDNLoctibTo7TikEy8yrc2rJHlWD4nnOe/I2fJYzksBnhnPABok7SGwJtxPV6TRFLlPT26i6gpTpMOSEERJcUzu6tSuBGeU8TIjMZCradWdVV3GqpUhMr0yoYRVCcdWZPEyk0tGRZ7BpI+BpwecHzIbZkvKOOYCIry0st62dKdQ02ZRZrlVrlCeYcT4Q9KelLSytLaS3qUpSu1jynnvGW0f02te1qFAqUWiLi1WZR48aaUhxxw0J2EamiQ4Zk2ncZmaEkRZ5kJHPBFxPBB2efD3wGhWlo/p9atxRK/QqM9Fnw23WoyjnPuIaQ57JCULWaUp8iSLBd2BmF2Ha66dc1POnq8HuhbjlXT17nr6ltk2rB5yjKEkXZwNmLB8hxwxnJYIBrNLsO1qVNoEyBTOoet+Aun000urwywskkpOM4VnYnirJ8OfExiLX0d09tu503JS6I4VSbcddZW/MeeQwt0zNxTaFrNKDVk+KSI+JjfeHDjzDhnGeIDUoOm9nwmaUzGpakIpNTdqsMvCHD6uU7v3r4q7WesXwPJFngXAhjaro1p3U7hcr0uhLOc5ObqKjRMeQ34SgyNL3VpWSN/AsnjJlzyN/P3w455kA06fpnZk+bUJsulOOSajUYtSlOnLd3OPxjyyfsuCU9yC7PE+A3Icbk4zkseXIZLGclgByKh9LL7LTST/fQv8AOi3ZceJHkhUPpZfZaaSf76F/nQFvO8Yy6rholq0KRXLhqUem06Mnc6++vakvIRd5mfcRZM+4aNq/rJb9hLao8ViRcF1yzJEGhwE733VK9iasexT5+J+QjGnWrpDc9+15i9Nc5bU1xtXWQLYYVmFB8m8iPDivLzLymrkQY52vai6/vnCtBUyy9OjPa/WnEbZtTT3pYL7VPn+M+aRM+mtgWrp3b6aLatLbhscDdc9k6+r7txfNR/oLuIiGzMttstIaZbS22hJJQhJYJJFwIiLuIfQAAAAirpZW1IunQK54ERCnJEeOUxttPNRsqJwy/JSrh5R09EW7I12aEW+40/1kimMFTZSDPtIW0REWffRsP4RLK0pUhSVluSosGR95Co15WzenRy1GnX3p9Tl1Ww6mvfVaUjJlF4+T7Uk57K+REe0+AC0dQtmjT7op1yyoql1SmsPR4rxOKIkNvbesLaR4PO1PMuGOA1+TpPYsizqRaS6Q4ml0ZzrKelqW627HVkzPa6lRLLO489rj3jXdPOkTpTeUNpbdzxaPMUkt8SqLKOtJ+QlKPYr4DMbv6e7J9uNvfOTP0gGPtrS+yLakUl+i0c4qqQ7Ldgl4S6smlSsdceFKPOdpYznHdjJjspWmtl0pqltU+keDppVRfqUPZIcI25DxLJxXsuJGTii2nwLhguBD2enuyPbhb3zkz9IPT3ZHtwt/5ya+kA8FvaZ2bb8miyqZTHGpFFOWqE6uU6tRKlGRvqWalH1hq2lxVkyxwHtOxrZOJcsXwBXVXOpaqsnrl+vmtsm1d/ZygiLs4+MfXp7sj24W985M/SHPp7sj24W985M/SAeHT3TSzbDckvWzSlxpEltDTr78p2Q6baPYtkt1SjJBdySwQ9Gq9qt3vpxXrUcUSTqMJbTSz5IdxltR+Ylkk/gHd6e7I9uFv/OTP0g9Pdke3C3/AJya+kA0ih2RStU9MLWk6oWtIar0GKSF9Y65HksukWxwyW2olEle3OM4MjIZa56OWnei1UpWm1tuqkR4i2qdChJNSzfc7JOGZ5NRkatylGeeB8RsPp7sj24W/wDOTX0g9Pdke3C3/nJr6QDq0qtZuydOqDaiFpcOmwm2XFp5Lcxlai99RqP4Rs413092R7cLe+cmfpB6e7I9uFvfOTP0gGxANd9Pdke3G3vnJn6QenuyPbjb3zkz9IBsWQyNc9Plj+3K3vnJn6Qenyx/bjb3zkz9IBsYgrpvXdDtzQupUxbiFTq8pMGMzntKLJKWrHkJJc/KZeUZHUnpJ6V2bBdNq4Y9fqCSw3EpSyf3K8inC7CfPk8+YRjpXYt5a2alxdXNU4K6bQYCiVQqK4R9siPchRpP7Qjwo1GRGs8fakA2Gw9AnvSPQfD5bEeX6Gx+vaWlW5tzqk7kn5yPJALI4IBaAAAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANH12u9FiaS3Fcu5PhEeIpEVJ47T7nYbLz9pRGfmIx4OjXaXpL0Yt+jvNkmc5H8Lmn3qfd7asn3mWST/AFRpXSMSd6aqad6UNn1keRN9G6wguXgrGdpK8yjJaffwJ7LBcCIiIvIA5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeOt0uDWqTLpNTjtyYUxlTEhlZZStCiwZH8Biilk2hULC6b9tWlMmLmRae4tNNdXzOIqO6ttJ+dO40n50n3C+4qLfv/aKWp+Bo/y7wC3PeIe1doUO6Na7Ft6rv1H0MepdVfdZiT3ou9aDjbDUbSkmeNx9/eJiMQPWYmole6Rlem2zNtyO3bVMjwohVaE+4kilJ61xSDbWnKjNsiMz7iIsc8hpNgpnV+kaeWDIrVWao1Rq1wvzzamuE/IahSDJlk3t28k9ss4PPZIe+pVasxujdqhRXq1UJKrar66TCmOPq8I6hLsdSCNec5InNuc8iHdpjYd3yqE4iDVqXBuqxrrqLEGUqG4qJKbkobdfQtBq3bDU7wMj4bC98bW5o3cL1hJtN25YK263WF1W65RxVdZKUp1DpoY7WGy7BI7W7gAjW+YZWrQddKJRajWWoVO9APBSdqb7rjXWmk17XFqNRZNR9/m5CQ9TLYiWjTrVsm2ajW4EG67laj1N9VUfekGylpa1oQ44tSkbibJJmky7x7770gq1x+qWTNZhRivBVLOOa2lK8HKJt3b8Hx3beGOQ3HVyy5F40emnTakil1mj1FqpU2Wto3EIdRktq0kZZQpKjSZZ5GAgO/pdStvTnWi0I1aqr9Pt+ZTJFOedluLkstSltqWyTpq3mkjI8ZPPaMY6pVF9GjOrnpfq1egUWLOprdKhVGW6VSp61La65St6jcQhwzI0ko+OFCUqloxX6pp1esGpXDT3rqu6axJlzER1oispZWg22kI3GraSUGWTPOVeYalrPY1w0TRzU+57qrlPnV25F01DhU+KpqNGbYeQhtKSWo1GfaMzMzFo6L3qdV0jqmo9Gtus1Z+GzaDFWi+HzXJC48pyQphTiVLMzyfBZly3FyxwGGXVrgte0dQI1Jj37GoT1qt9S/cDD7SkVJayjrUytw89snEr4HwVyxgS0nSCq3Au8Zd/3BDqU+v0lujsrgRDZbjR2zUtKtqlHlZrMlnxxkschipOjN5VmJMduu8YNQnSVUyJ6ww60wUCI+Ty07dx5ccUWTPkXcFEb0++7jjsaPUR2oPlMolcchXH+6FKMurkpgp6xXeSjWo+Pvj06h3DdFQ1Fviq0ONfM6v29VYkOgM0qK+5TmkNEhbqH9nZM3CWrduIzxtwN/r+gj8qv6hVqnVqPGkXNIgyYBqbUfgbjLqXnDV5dy0kZY5DIXho7XqpdNaOk3U3T7ZuabFm12H1KvCTWxtyTDpKIkk4SEkrJHjHDyBRFuul41GjVLW2mJ9M7q341IOLIhodXHpx7CNW9ZHhnd+kSRqldUi2daLFlqiV+pR10Ko9bDpMdch1w8MYUbaeeDzxPlke+/NIancaNUEt1mGwm9Gac3G3NKPwY4ycGa8c93djkNqrdlyp2pdt3Yiay2zSaVMguMmk9zinurwoj5ERbDz74gg2wnJl22nofaFXq1Wcp1Yh1KdUTbmuNOyDj46pKnEGS8Ebmef2pDxx5FQhaR0+HVK7cnpViXxUIlwz40h1coobS3Et73EeuE3uJG808cCSqVpBctAs7T1ug12mN3JZyJDKX5MZbkWSzIIydSpJKSouSTIyPmkc03SG406Y+kiXc8Rxio3A9UK9IZYW2qVFceN1bLZZPYa+CTPJlgz5i0e3okzGZ2lsp6HPkz4JVyemE+++t1So5PH1Xac7XsNvPiIE6ePo16ulinbnW+jXgTfof1WOs8I8JV1e3PDduxjz4FpdH7MdsW2Z1GceiuIfq8ycymOg0obbedNaUYP7kjx8Arx0r/stNI/99D/zog3TohM6bvU6ZKpnhzt+Ef8Ay8qt/wDWSXft/Zcm8+T+txFiBFesGjdJvSe1ctDnPWxeUPtRKxCLapRlyS6RezT3ZPiRebJHgdPdYqrRrha0+1mgt2/chnthVMjxAqieRKSvkhZ+Q+GfuT7ICcgHCTJRZIyMj7yHIAAAADhaELQaFpSpKiwZGWSMciEukHr1E0+qDFpWzTF3Hek3aTEBrKks7vYm4SeJmfMkFxMuOSLBmGYvbo86Q3ZJcmVG0Y0WWvip+A4uMZn5TSgySZ++RjUPE/0d/iq984f+karC0n6Q+o7aalf2pb1rsP8AEqbAMyW0nyGls0pI/wCso/KY9nio13v1vun80v64BnvE/wBH/wCIr3zj/wCkPE/0e/iK984/+kYPxUa37uF2fkL+uDxUa37uF2fkL+uAZvxP9Hv4ivfOH/pHPigaP/xFe+cf/SMF4qNb93C7PyF/XB4qNb93C7PyF/XAM74n+j/8RXvnH/0h4n+j/wDEV75x/wDSMF4qNb93C7PyF/XB4qNb93C7PyF/XAM74n+j/wDEV75x/wDSHif6P/xFe+cf/SMF4qNb93C7PyF/XB4qNb93C7PyF/XAM74oGj/8RXvnH/0jjxP9Hv4ivfOH/pGD8VGt+7hdn5C/rg8VGt+7hdn5C/rgGd8T/R/+Ir3zj/6Q8T/R/wDiK984/wDpGC8VGt+7hdn5C/rg8VGt+7hdn5C/rgGe8UDR3+T135w/9IeKBo7/ACeu/OH/AKRgfFRrnu33X+Sv64D6KNd7tb7q/JX9cAlOxtBNJ7Olom0e0Yi5SfYvzFKkqSflT1hntP3sCTiLAqZK056SWmBeillX4q8oEbnTZpqWtafISFmef6qiV5BKXR810pGqCH6PPhnQrshZKXS3TMjPbwUpvPEyI+aT4p/SAmEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABxnvMcjQOkNeBWNo/cNebXtlpiqYhF3nId7DePLg1bseRJgNA0BSq9ta9Q9VHMOQ25JUCjr/8JnBuKLzGew/fMxPw0Lo+Wj6R9Hrdt5aNslqKT0rym+5215/rKMvgIb6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqLf3/aJ2n+Bo/wAu+LdCot/f9onaf4Gj/LvgLc945IiIBG+pV+XNQb3otp2tbdPrE2pwZM1S5tRVFQ2hk0EZZJteTPf5uQCRyLBnjBZPJ8ByIbgay1WsWhYcyg2rHl3BeCH3mYDs/q2WGmSM3FKd2GfDKSLs8TUMVVekE7RtII19Vi1kxZLldXSHYHhmerNDikLVv2cTIkGeMebICeQEeJ1Tph6yytPupRsjUAquub1vlX+97McthkvdnvxjvGqWnrPdFx12iR49jRolPuWHOl0F+RU8Ovojkk0m62SD6sl704PJ4I84MBNw8FwUWk3DSH6RW6fHqEB/b1sd9BLQvaolFkj8hkR/AIdpWsN8OU696lVbGo8WJaDclMtTVaU4p2Q0yTpNpLqS7KiURbu7yGJgtepKrNtUurrY6hU6G1JNolbthrQStueGcZxkB91+qwaFQp9bqbxMwoEZyTIcP7VtCTUo/iIxHbOstLg6e21c1y0qdEqFxo30+i09pcyW6RluLahKSM8Iwo/JnHMefpXm/I0lOgR3OrcuCrQaRnvw8+klY+Aj/SNvq1rW3Er1MvSYaoq7cpz8eKRuElhhhSU7zMj7ySgizngQDB1fVanO6Qz9RbShOV6JASpciKZmw60TZ+vJUlRZStCcmaTLu544jfaPUItWpMOqQXUvRJjCH2HE8loWklJP4jIRF0Y6Z6J6cXDXpsTbCvKvT6o0wtOP3K8RNoyX85KM/wBYZTorOvp0YptKlO9Y9RpUulKPzR31tp/spSAlMAAAAAABUPpZfZZ6Sf76F/nRbwVC6WP2Wmkn++hf50Bb0a7qBZNs35bz1CuiltT4bnEt3BbSu5aFc0qLykNiABW5ur390eXihXEU+8tNTUSY9UQW+bSU/cul9sjz/FjgkT9a9eo9zUONW6DUY9Qp0lO5p9lWUq8peYy5GR8S7xkH2m3mVsvNocbWk0rQtOUqI+BkZHzIQBdOll1aaVuTeeh7mWHTN2p2o+v9zS/KbH3C/IXxH9qYWCAR7o7q1bepEJ5mH1tOrsLs1GjzC2SYy+R9k/ZJz3l8JEfASEA1XVy7W7F03rl2OIJw6dFU422fJbh9lCfeNRpEJ9CuwVrocjV26iOdc9xvOvMyHy3KaZNRkaizyNZ549ySSRY45z/TuWaejrVsd8yKX/mkJH0Tjoi6P2cy2nagqJEMvhaSf/EBuADEVG5aHT7ghUCbUG2KjOjvSY7Kkq7bbWOsVuxgiTuLmZcxqs7WjTKDSqZVJV0tNxKqh5cBzwV8/CEtKJLhoIkZMiM/Jx5lkgEggNRq+pNjUq06ddU25IiKPU1JRBkoJTnhClZwSEpI1GfA8ljhg84wMRM1v0tiW9EuB+7GSpU155mPKTFfUha2jSThZJB4wak8TwR54ZASKA1G39SrJrq6Yil1xDx1RuS7D3MOt9YiOZE8rtpLaSTMvZYz3ZHXJ1QsKPZTF5v3Gw1QpLvVR5SmnC69e404bRt3r4keNpHkiyXDiA3IBotU1d06ptrUy6JVzRzo9UdNqFJZacdJ1ZEZqTtQk1EZYPJGRYMsD2ztSrGhWXEvOVccRFvzFobYnESlNqUs8EXAjMuJGR5IsYPOMANtAapQ9RrIrVq1C6adcURdHpylpmyXNzRRzSRGolpWRKSeDLgZccljOR0U/VGwZ1kTb0iXJGcoMBRolytiyNlWSLCkGneR9pPDbk8kfIBuQDCHddvFVaLSzqbXhlcjuSaa2RKPwhttKVLUR4wWErSfEyzngMcvUeyE3z6SDuOEVw/yLJ7s7d23djbu28duc47gG2ANWk6hWfGYnvP1hKEU+qt0iUfUuH1ctzZsb9jxzvRxLJcefMeqqXjbVMrM6jzqohmdBpaqvJZNtZm3ESo0qdyRYMiMjLBceHIBnwGnXBqfYdAo9Iq1XuONFh1lsnaes21qN9s0kreSSSaiSSTIzUZERZLOMjrnaqafwbOp93Srmit0apKNMJ823N0gyMyMkN7d5+xP7XuAbqKtdMmzJFqTqXrlZZeBVuky201E2iwT7ZnhK1kXM8mSFeVKuPIWRtO4KPdVvQ7goE1M6mTEmuO+lKkksiUaT4KIjLiRlxLuGjdKZHWdHq9Un3U1SviUk/8AgA2K17+tyt2zSq0VSjMFPhMyuqU5xR1iCVtPzlnACi1qVGam16SlL5kRQmSL8ggFg/RQAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABxgMBkc5AcYDA5yGQDHnDHnDPmDPmAMecMecM+YM+YAAOAcAAA4BwAADgHAAAOAcAHGAwOc+YM+YAAAABAevxne2tWnmlbZk5DbfO4Kwj/wAFnJNkrzKUSk/CQntRkkjMzwRCAujYlV5am6h6syO2xLnFR6So8cIzBFuMvMo9nwkoBPuOGC5DkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVD14V6XenRp5XXT2sTWYzW4+WVLdZMv7SfjFvBWXp/wBnzKnYdKvamIWcu25JqdUnmllzGV/1VpbP4TAWaES3y2s+kfZzuxRtpt2qkpWOHsmMDZdEr7g6j6aUm6Ya0da82Tcxsv8AYyEkROIP4eJeYyG6nxAVPsCSVrWpoTd1WZks0aDT6hBmykMKcKO5I29TuSkjPCjQZcuZkPDa1MZv6Falryokj0Pq1yXPUHjdZ27EEhxtG4j5HukJ+Ehbw0kScEkseQckRFwJJEQCoGhsWsNXhZd5XNCcOdVp1RoUs9p/vMaGhtvd/XiuD1aMUqSzrraVXpSqizZMtNbbtqnynVOeCx20skp1O7ihDqzUaUHySlPlFtdpfFy4AREXIiIWiuTrMj0g9IwkNL3uz5/Vlt9l+4W+XlDorTEuXS/CtSVXZVotW7DOUqeb6mmapn11tk3uONnMi4EfLhgWNMvMBEfeAibpXqeh6UouFlrrDoFZp9VUnv2tSEGf6D/vGB6V9505i1qLZ66m/Dh3W+kp8+Oy451FNThTxlsSo8rIyQkscdx92RM9y0aDcNv1Gh1JvrYVQjORX0eVC0mk8eQ8HzGL0voNTtawKNbtXqaKpLp0YoxykoNPWITwRwMzPJJ2kfvCDy6dXZZ1asnw+0pWKHS0nGy5HcYJkmkEeMOJSeCSZceQ1roqodc0Zp9Vfb6tyszJlUMu/D8lxac+faZDa9WLcqd36f1W2aTVU0l+pNeDrlGg1bWlGROEREZcTRuL4RnKDS4lEokGjwGiaiQY6I7CC+1QhJJIviIB7QAAAAAAFQukCr0w9N7TiiROLlPTFce8215x8/7CSMWyrNRg0ilyqrU5TcSFDaU9IecPCW0JLKlH7xEKkdFdqZqp0jbt1jmMOIp8Q1MQDX3KWWxCS86WS4+Q1l5QFwgAAAAABFesGjdLvKczc1AnO2vekMt0Sswi2qUZFwQ8RY3p7vKRebJHgtPdYqrRrhZ0+1ngtW/ch4TDqaeECqJ5EpC+SFH5D4Z+5PsicRrmoVk2xftvO0K6aW1PiOZNJqLC2lYxvQouKVF5SARR078eLnVVEZGSpkTH50hJ2jZ50ltD8Rwv1CBUvpNUHUvTvSWZZk+ad02I9JYOnVR8/wB1080Lyll37oj5EfLyY9iLaaN/wS2h+I4X6hACCumT6Klflq+hyJa4voNUvRhMPHhB07dH8J6vP23V5+DI3F9Nvr110lVQSiHRjtypehnU/vfV7GNuz+r+gStUrYolQuen3JMh9bUqfHejR3DWralt7b1iTTnarO1PMjxjgIbubR+glqZYlvQqFVStWFT6qpS2JEgkQ3XFNKSlLxKy1k9+EkouGSLgA0zRxMZd1aSIZ2HBbq12+CEXFHB0tm3+rvx5sjuqqGkdEPVJDaEE0mvVXqtvIk+HFjAnao6WWNNtKk2uqikxTaOtK6eUV9xh2OoiMjNLiFEsjMjPdx7WTzkIul1kR9Pp9hMUhbdvz1rXIilJdyo1rJasL3bi4kXIxaIK6XB1b01Wammokri+gM86sUTHhBU7Mfwrqs/bdXu/SN4uQrdf1S0PKkFHO1zjVBdN6v8Aed5RmvB9vn278CVZ1p0KZcVMr8mGbk+lxXokVZuK2padJJLSac4VnanmR8hgl6SWEuzGLQVRnPQeNLOZFa8Le3xXTMz3NObt7fEz4JMiLJkQgr0lFXRdrSLOTARIRqtUippTiX4Kn9w+u+wwrbu38u8ZBrqC0AtVqVt8Kb1HjoquNvU+ElPV13VY4dVuzt8wm+fo5p9KtilW4dHkMU+kyFyYZRp77LiHVkZKWbiFktSj3HkzM85Gq6y6c0uNphbFm2zbjrtIYuenKkRI6FuH4P1+XlrPioywZmpZn3mZmAjHWVLya/rEmG7HTGcq9reE9bnqCyfb63bx2/ve7zDqvqk1CfMva27jrdFl1q5bit2nT41GhvR2mNy1dojdUe5SmiPJkZ+x48xYyi6ZWRSrWqlssUZL9NqzinKgmU8uQ5JUoiLK3FqNZmREWOPDBYwPNQ9JrEokaAzT6Q4k4NTKqtOuy3XXFSibNsnFrUo1LwhRpIlGZF3ELRWTT2t1GfqLp1UZ27dZsmPaE7P8ocOU2f6G2Rl4MSsVA5kmoVi2afTS1UUvLsB9c9ycmT62jck9uDRtLl7EWN9TKy8yzKjkk5laarr5pfcLfNbNJoc9lwwaS7JcD45LiY+XNL7HcvtN7KoaTrSXev6zr3Or64k7Se6rd1fWbeG/bnzhRW+7iuXw+9nGHqQVulqhBKU24yvww3t0XBoWR7NnseBpzz4jateW7mXrPdZ22/SGcaZveHeHtOL3R+vd3k3sUWF8sGeS8wmqZptaEqPUGHqatTdRrDdalF4Q565LRs2r9lwx1aOyXDhy5j11eyLbq1bqFZnQluTahSF0aS4T6074ilGpTeCPBHlR9ouPHmIIS0tQyepunpTSQafUpY6rrMYybje/Gf5nPzDULZ9Era0S0g1MpDEGpyaKmVT2qPJUaFzlzHzQgmVER4cI08OHLIsVXdK7GrVMoVOqFIcWzQY5Raebcx5pxtkkkg2jWhRKWgySkjSozI8cR2UrTGzaZFtmJEprqY9rqcXSGlSnVoYU5ncoyNXbVxPBqyZZPGMgNc6I5mro6WgpRYM4zpmXk9fcHr6Un2Pd6/itf95Dc7Ntuj2hbMK26BGVFpkFBojtKcU4aSNRqPtKMzPiZ8zGl9KT7Hu9fxYv+8gFI7aM/S5TOJ/9Ea/wEA5tr/VymfgjX+AgGlfpMAAMoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMdclbpVuUOXW63OZg0+G2br77qsJSkv7z7iIuJnwIZEVT6Q7lR1d6QdC0TgynY9EpyEz64pHfw3/oQaCL+c55gHDutGr+r1WkU7RO2kUyisr2LrlRbLj+VlCf6JEtXI+A9jejnSTfSTknXUmXD9kho3dpfEkv7hZG26JSrcocSiUSCzBp0Nsm2GGk4ShJf3n3mZ8TPiMgArB6i/SL93x3/AM0PUW6Rfu+O/wDmiz4AKweot0i/d8d/80PUW6Rfu+O/+aLPgArB6i3SL93x3/zQ9RbpF+747/5os+ACsHqLdIv3fHf/ADQ9RbpF+747/wCaLPgArB6i3SL93x3/AM0PUW6Rfu+O/wDmiz/AAFYPUW6Rfu+O/wDmh6i3SL93x3/zRZ8AFYfUW6RXu+Pf+aPh3SvpO0n92UnWhioyEcSYlmrYv8tCk/GQtCACsdmdIS7LQuqPZmvNupocl3gxWWGzJh3jglKIspNPlUg8F3kXEWZadbeZQ8y4lxtxJKQtJ5JRHyMj7yGo6v6e0LUuypluVyOg96TVFkEkjcjPYPa4g+4y7y7yyRiI+hZdtY9Drg0quhRnV7QkGy0Z8zY3GnHvJUXD+apJdwCRekpd6rK0Zr9WjrUme+x4FA2+yN97sJMvOWTV/VGT0NtBNi6UW9bOza/GiJVJ/wB+vtuf2lGI21oP099ITT/TZJk7ApRquSrILlhvgylXvq4Y8ixPwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA81UgQ6pTZNNqEduTDlNKZfZcTlLiFFhSTLyGRj0gApJPpd/9FO/ZNXokN+vadVF3LzRqMyQXcSj/wBm6nkS/YqLgfHlNVt9KnRmrU9MiZcL1GfMi3R5kN01EfvoSpJ/GJtkMMyGFsSGm3mlpNK0OJJSVEfAyMj5kI0rfR/0dq8lcmXYdMS6tW5So+9nJ+8hRF+gB4vGU0Q9vkX5HJ+rHHjK6Ie3yL8jk/Vj58WjRP2kM/Kn/pjjxadE/aOz8qf+mA7PGU0Q9vsX5HJ+rHHjKaI+36L8jk/Vj58WjRT2ksfK3/ph4tGintJY+Vv/AEwH14ymiPt+i/I5P1Y58ZTRD2+xfkcn6sfHi0aKe0lj5W/9MPFo0U9pLHyt/wCmA+vGU0Q9v0X5HJ+rHPjKaIe32L8jk/Vj48WjRT2ksfK3/ph4tGintJY+Vv8A0wH34ymiHt9i/I5P1YeMpoh7fYvyOT9WOvxaNE/aSx8rf+mOfFo0U9pLHyt/6YD78ZXRD2+xfkcn6sceMpoh7fIvyOT9WPnxadE/aQz8qf8Aph4tGiftIY+VP/TAfXjK6I+3uN8jkfVjoqPSe0SiRVvpvNMo0lwaYgyDWr3soIvjMd3i0aKe0lj5U99MdsTo46LxX0vN2NCWZfauuuOJP4FKMgFf781CvvpM10rE05pUimWkThLnzpCTLegjxl1RcEp5mTZGZqMvNwtdpRYtH06saBa1FSo2YycuvKIiW+6fs3FY7zPu7iwXcM9Q6RSqFTWqbRadEp0JosNsRmktoT7xEWB7QAAAAAAAAAAEDdPL7HOqfh0T9aQk7Rv+COzvxFC/UIEY9PL7HOqfh0T9aQk7Rz+CKz/xFC/UIAbUeC54Ic5LGclgQprDSWLk10sW3qlLqbdNkUqqPOtQ6g9F3rb6k0GZtKSZ4yff3jQNPJFQuyytD7Tq1Zq3gNbi1SXUVMTnGXpBxjI20qcQZLxlzPP7UgFqcp55L4w4ZxniKaXZMuqHoAug29Vqm7VE3zUo7L7ktSpC2onXu+zzlXZZ+ExvVm6i1a6Ok5ElU+Qo6FUbUKNGYJ3LXhRNNS1ebeRPERnzwLBZHPHGSyORT3SOcmrar2bRqxXrleuyoRKym8IUuZIa6lZoImUpb4IQnbv2m37/AJBnKbbkSlUXW6oRJ9eJ6gonQacp2sSXeoaOChfJbh5PKjMlHxLuMILTDUNZrrKyNL7gugiSp6FDWqOlXJTyuy2XvbzT8AwOgmoNGum1KZRGzqcatU6kRFyo1SjLZecQbSSJ9O/98bUecLIzz8JDydKVtuTYNGhSUbocu6KSzK8zRykZ/uIvhEHKKjL0k6OCKjW5sioVmnUslOKkuqdcemu+xbyZ5P11ZJIvIQxdnyrr1R6KTU+RWH2bmqNOedZlRsMK8IbcUbfscERGaEkfmMxjukTd9uwdUrGtq6qh6G0CM6qu1B1TDjiXltZTGa7CT/2m5Z/0CGU6GNVp1V6P9BZgyiedp6nY8oiQourc6xS9vEiz2VpPJZLiKN80euv08aZUC6lElLs+Ghb6U8kvF2XC/KJQ2wRR0XGyY08qcNpO2NFuWqsxuPDqylrxjzcTL4BK4gAAAAAAAI06Uv2Pd6/ixf8AeQksRp0pfse71/Fi/wC8gFJLa/1cpn4I1/gIBxbR/wDNymfgjX+AgGh+k4AAyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgwHJir3R4bbldLzV+a8W99lw2kKP7VPW4x8SE/ELQdxCsPRs+yv1n/Cf/wygFnwAAAAAAAAAAAAAAABwOQGh6qXpPtyr2nb9Cix5dZuKrIjNtvZ2tx0FvkOng89lBfpAb4Aj2+9SnbRvWhUGbalUeg1mfGp7FVbca6gn3lGkkmRq3cMZPh7w9N3XnKtzU21KFMiMegtwk/Fbl5PrGpqCJbaD442rSSiLhncRAN5AAABVuxTTA/0gN7xmTJth+ik695zNuMoz+MxaQUT11up20OlDqZNh9YVRn241TIGz2XXPsxkljzkncZeciATh0X0OXbemoOrUnJt1mp+h1KM+6HH7JGXmV2fhQYnwalo9ajVkaY2/bDaCQqDCQl7He6ZbnD+FZqG2gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYAAhHpu09+odHOvdQWfBXo8hz+gl1Of7xuXR7qrFZ0Ss+dHPKPQlho/MptJIMvjSY2y46PAr9Bn0Spsk9CnR1x30H9shaTI/ePjzFTtGbym9He/J+k2o7imbelSFSKNWF/vRJUfAzPuQrv+4VnPA8gLGXHZ0upasWzeLUthEajwJ0V1lRHvWb5N7TI+WC2HnPlGi0XR+5aBZ2nrVErtKRctmeENofkx3FxJLMjJOoUlJpWXDaZGR80iao8hiVHbkRXm32XUkptxtRKSpJ8jIy4GQ7QEKWPo7WqVU7blVyvQak1S6rWKnMQhhSCkuzCIkGRHnG0jcyX84sZHm020MkWSdsLhViMaqPXp1QfUTai65h9k2Utl5DJKW893AxOgAIWs3R6s0zUajagVmswZ9cS/Un6u82hZdcUhDbbDTWc7W2kN4Ij8p+UZhzTWoro+qVP9EopenNby4y9qv3P1kVLHbLvwac8O4xKI4CiKNItNrmt+5m7ju+uUuoS4lAYt+CzTYy2m0RmlEvcs1qM1LMyLPIvIXHhkukjb0y5dF7ggU0leiMdlM6GSeZusLJ1JF5z2YLzmJGAyyWAGu2FX4d62JR7lipSTVShofIjLOxSk9ovgVkvgGo2lDRoj0eSjVydHlelynvuuPNEaUvK3LWlKSPjkzUSffMSFQqRS6FTGqXRqfGp8Jo1G2xHbJCE7jNR4IuWTMz+EK7R6XXaY5TKzT41QhOmk3GJDZLQo0mSiyR8DwZEfwANK6OdvzLb0Yt2DUkKTUXmDmzCVz659Rurz58rx8AkMCHADkAAAAAABE3S8qUemdHa7FyFY8IjJjN+da1pSRCUKnPg0yA9PqUtiHEYQa3X33CQhCS5maj4EQqFqFcEzpPaqU6wbQS8ViUWQUmq1LBpJ/HA1F8GUoLmZqNRlguAa3ZGm1bmWZQ5aKfKNL9OjuEZI7lNpP8A4gLxwIkeBBjwYbKGI0dpLTLaCwlCEkRJSXmIiIgFo7wABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAyA4wAYwKw9G37K/WX8IP9coWdcUSEGs+SSMxULoTVZde141TrK17zmOm8SvKRyHDL9GAFvwAAGkasXbUbT9KfocxFd9Gblh0mR16VHsZeNW5ScGWFFgsGeS8xiLF6/ViZbmo1bpEGmeD23WoUCmqdac9fadfS2txfbLOSypJlguJcxsfS2o90Vux7ejWfElP1Zu5YjrS2GzX4PhLhdarHsUpNRGaj4FwEZ3TpvU6ZZ+qNs0m3Kk/AXMtyPT0FEcV4W0yiOh1SPuyIyVuxy45FglWuauPUWo6ouTY0SRTrPZgrglHyTklyQzuJtasmXFw0pIyIsEfHIwt/XjrraGmb941KPYCFRUsrejJjy1qw6422SP3wsKQa+J8SPHAiGvVPSiUuPrda1p296EQ5yKS7RW0xjZjvuMtk6pDajwk8uJwZkfA1cRsWqtcreonR1uJiJY90QKgRwW/A5kBSHnnCkMqd6tv2SkJwfawRHgzLgQg2er3ndtsVywKLci7fefrkmemqyYjTrbTbTEdx5KmiWszSeEp3bt3fjA0y0dd65cNo025EU6mR48/UBu3EJWhZbYSyIycPKv33Cufsf5o9XSjtG47vrmnNOocaX1K58mPUZTTRqTGjPME28aj5Jy2bhFnmeCLiNRmWBUZdvO29KtOoPUtzWBMhUVcRexVM2JR1p8P3nHDdy84Dda5rBXoVkX/AF5qNSFLtu6kUeJuQs23GFLYSa3ML4qw6riRkXAuA+KzqVqHUbPu++7MZtdq16EqQcFVTjvuO1JqM2o3XUG24kiSbiVJRw4kWTwNIr1hT42i+qVp0m0pzUaRerSoEFiI4k3InWxe20RF2kYSviXDgY2eNS7spOkWomkkqj1acil0OY3bc9EY1InxHGVkyzlJcXkZ2beZ8DwAlrSqfdVVsuHVrucoq5k5CJLPoWy620llbaFJSonFKPeRmrJ5xyGnSGvRXpaMm922qDaPWsl9y7Jkmgz9/a18Rjf9PWH4lhW9ElMuMvs0qM2624k0qQomkkaTI+RkZYwI/qzyqJ0raNJcLZGuW2Xqe2fcuRFdN4i9/Y4r4CAdPSV4VDS7/wDTynf3qHf0rW+p0qKvtntkUCs06psK7yUiU2n+5Zju6QlKqlUm6cLptNlzUw7zgSZRx2VOdQ0k1bnF4LspLvM+BDo6UzhzbDpVos9qTc1wQKe2nypJ9LqzPzElszPzAJcLiRDkhwfMxyACmVatRu7f9IhJiyTI4lPTGqTyT+36mK0aC/LNHwZFzRSi77tKzf8ASEvVJ5wm4Us4cCWo+SW3orSCM/MStij8xALrgBGRkRkeSMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAatqXYFp6i0A6LdlKbmxyPc0v2LrC8Y3IWXFJ/oPvyQ2ka5qDe9r2FQHK3dVWYp0ROSRvPK3VYzsQkuKleYv7gFeD6OuqtkOOepRq3LjQTyaYU9SkpTx4FwJSDPjxPan3hz6UemCXAr/oR/Cj6kdrvSZvW7pTrOkuktUrUVB7SnTEq2H76UdlPwuZ8w+i1H6Wvdo9QvjP8A/aAHV6UOmJ7frf8AjR9SHpQ6Ynt+t/40fUju9Ufpa+47QPy//tIeqP0tfceoH5f/ANpCDp9KHTE9v1v/ABo+pHHpQ6Ynt+oHxo+pHf6o/S19x6gfl/8A2kPVG6WvuO0H8v8A+0hB0+lDpie36gfGj6kPSh0xPb9QPjR9SO89Rulr7jtB/L/+0h6o/S19x2g/l/8A2kB5/Sh0xPb9QPjR9SOfSh0xPb9QPjR9SO71Rulr7jtB/L/+0jn1Rulr7jtB/L/+0gOj0odMP2/UD40fUjj0odMT2/UD40fUj0HqP0tfcdoP5f8A9pHHqjdLX3HaD+X/APaQHR6UOmJ7fqB8aPqQ9KHTE9v1A+NH1I7/AFRulr7jtB/L/wDtIeqN0tfcdoP5f/2kB0+lHphn/wDl/b/9j6gPSf0wz/8A5gW+X5H1A7vVH6WnuPUP8v8A+0B6pPSzLno7Q/y//tADpY6NuoN6yWntX9Vp9SioMlHAgKVtPyllRElPvkgxYewrNtqxreZoNrUpinQWuO1BZU4rvUtR8VKPymZivkTpRXLa9TYg6t6W1S3G3DwcxhCzQfnSlZYMveUYsTZV1W9edvsV62apHqVPf9i60r2J96VEfFKi7yPBgM0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA17Uyrnb+nVx1sucCmSJBf1G1H/AMBUL/Rvocbve8Uu8FnT2DP4XDMT10z6oqndHmvsNH6/UlsQWi+6Nx1OS/JJQi/osQ2ba6Tuo1rrLqnUQ2uqR/NQaDP/ABkAtoADgAwYcRzkMgA44jnIZAAHGQyA5HHEMjnIANS1GsmPeB0GR4e9TZ1DqrNSiSWUEpRGjJKbMj4GlaTNJjbQABqlbsyPWNRqDd82a6tNCjPohwtpdWTzuEqeM+e4kEaS8mTG1gAAAAAo3rJaXp16U2qNIaa3zWbYRNgY9kUhlmKpG3znxT/WF4+Yq5pxtq/T4vycyRKjw6SUd3P3RJjtn+lJgJv0Mu1F8aUW9cpL3OyYaUyM8+vR2HP7STG6iAujQarP1H1F0od7EaBUPRelIV/JpGDMi8yewXvmYn0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4q/VYVDoc6s1J5LEKDHXIfcPklCEmpR/EQqRpLadR6SOoM3VLULr/SnAkGxRaSasNuER8UmX3JcN5/bqMyzgsCWem5Un6b0c7g8HPBy1x4yz8iVOp3foLHwjbOjpR2KHobZ0GORESqSw+s/KtxBOKP41AN2psKFTYLMCnRGIcRhJIaYZbJCEJ8hJLgQ9GRzwyOOHlAMeYMeYchkvKQDjHmDHmHOS8oGZEAYDAGZEWTMsBkvKAYDABksZzwAcYIMDnJZxnmADjAYHOS8oAHAcYLyDn4hxnhnJYAeOt0mmVumvU2sQI0+E8na6xIbJaFl5yMVDvGjT+i5qrT7uttUt3T6uyeoqME1KUUdXPHnMiypB8+CkmLkkZGWSPIiXpf0qLVujvdaZScnEjJltH9ytCyMj/vL4QEqw5LEyIzLiuoeYfbS404g8pWlRZIyPyGRgKQ2PqlcEKyqFDRUZZJYp0dpJEvuS2kv+ACwXjAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQL0tf+VqxpfZxq9aq12R3H0+Vtr2X6FjUuk9Sq1ppq5QNeLbgOSYjZJiV9posb0exI1eQlIPbu5EpCPKNvvb/AJc6ZdiUrHZoFCmVRfnN3LSfiPAnCowodSgPwJ8ZqVFkINt5l1JKQtJlgyMj5kYoxFhXhb1821FuG2qi1NgyE5I0nhbau9C080qLkZGM+KwXF0cbrtC4ZNyaFXo7b6nj3O0iS4rqFfzSVgyNPkJaTx5R8einTKhesnQbVn7f9t612vicT/cQgtEAq6VxdMf2m2v+U39cOfTF0x/aba/5Tf1wC0ICr3pi6Y/tNtf8pv64PTF0x/aba/5Tf1wC0ICr3pi6Y/tNtf8AKb+uD0xdMf2m2v8AlN/XALQgKvemLpj+021/ym/rg9MXTH9ptr/lN/XALQgKvemLpj+021/ym/rg9MXTH9ptr/lN/XALQgKvemLpj+021/ym/rg9MXTH9ptrflN/XALQgKu+mHpje061f/L+uHwb/TJrX7kOLbVBI+cguq4fpX/cAl7XrVehaVWg9Uqg8h6pvoUinQSV233ccDxzJBHxUruLzmRHo3QzsKs0K1arfV1oWVxXZI8LcS4jC22TM1J3Z5Go1KUZdxbS5kOjS/o2NxLpRe2qdwu3ncaFEtpD2VRmlEeSMyVxWZHxIsJSX3J8xYYix3gID1yL0la86d6koLq4M1xVu1ZZcC2OmZsqV5kqNR/1SE+kYjnpKWgq9tGbgo7CN05qP4bBMuZPs9tJF5zwaf6w9+hN2pvjSW3bmNe9+VESmSZ/x6Ow5/aSYDdwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjrmrdNtygTq7V5KI0CCwp991R+xSksn75+Qu8+ADsrdWpdEpj1UrNRi06CwW52RJdS22gvOo+AhWsdLLRqnTFx26tUp+w/3yLBUpB+8asCF6LTLz6WN+SqvV5suh6fUt/axHRyV/MSXJTplxUs8knOC7hZK3tBdI6JTm4cexqTJ2FjrZjPXuK99SsmA0jxwdHv42vfN//qDxwdHv42vfN/8A6hJPqO6We5/bfyBH7A9R3Sz3P7b+QI/YAjXxwdHv42v/ADf/AOoPHB0e/ja/83/+oSV6j2lnuf258gR+wPUe0s9z+3PkCP2AI18cHR7+Nr/zf/6g8cHR7+Nr/wA3/wDqEl+o9pZ7n9ufIEfsHHqPaWe5/bnyBH7AEa+ODo9/G1/5v/8AUHjg6Pfxtf8Am/8A9Qkr1HtLPc/tz5Aj9geo9pZ7n9ufIEfsARr44Oj38bX/AJv/APUHjg6Pfxtf+b//AFCSvUe0s9z+3PkCP2B6j2lnuf258gR+wBG3jgaO/wAbXvm//wBQ48cDR3+Nr3zf/wCoSV6julnuf238gR+wPUd0s9z+3PkCP2AI18cHR7P75X/m/wD9Q7WOl5o666SDl1poj+3XAPBfEZn+gSN6julfuf258hR+wdEvRTSeXHWw9p9b2xXeiGlCi/rFxL4AGwWRetq3tSvRO1K7Cq0YuCjYX2mz8i0nhST8xkQ2EUx1m0Yruh089VNH6nLZgQlEqbT1qNw2Wz58/ZteUlZMueTLlZXQ3Uamao6fQ7op6SZdUZszY2cnHfSRbke9xIyPvIyAbyAAAAAAAAACBunl9jnVPw6J+tISdo3/AAR2d+IoX6hAjHp5fY51T8Oi/rSEnaOfwRWf+IoX6hACIek7e9XszU60DpEhbcqp0yoQYhLe2R25LqmENPPZ4GhBqM+I4rlimxqFpfYMy6LjkQTpFUeqDqKo8hye6RNHucUSsn2lqPnw5FwEg6n6YR76vKlVCquR10ZikT6dNjKSfWL8IJvatB4wRpNGc8yPGBGE+iajUnU3TShN3JSZtw02jVZDM+Yw4tqUyXUk31pZJW/bt3GR8yAeKzp1au+DplY1fuCrPwX6jXWZ77UtbMiaiAvYwlxxBkr7YjPB8TSQxVZpTi+i5d1VfrlwOVO16zVGKfMKrSEuESZaUdsyX65ki+2zjJ4wJPi6N12hUGyn7buOEq5rblS5DsmfHWuNLOZk5JGhCiUWVYNOD+1LPMctaRV49Aro0+m1uC7Va5MlSjmk0tLRKefJwzNPEy/SA0PWqru6VXDYEG2JtQbOoU2oRonhlRcdbRLfUwlt15bqjyhClqPjnHIhtN123KgVHTDSA7jrS6dUCnS6xPKa4UueqOhDm03d25KVOObjwfAkkRcBt+omljF53PRJdVcjPUmJRZ1MlxlJPe4b6WyStB4MiNJt5zzI8DEuaa3yq17SkHdVLcvS0nnUQak/HccZlxVp2G2+nJKypBIyaT5pIy5iiIbjrMiDBpdsXFV7lqFHoV/zaNmDJfVNkw0xOtaQamzJa1JNZF7yRm3p9XqnRqsxB3HUz9ErtiQ2JTc8/DW4q5akIacWX+0S3tJXkMuI3E9HbvhU6hz6ZcFDk3LFuOTcNQkzorvg0h99lTZpShCiUSUkaSLtfa58wwepNkVOzdG7eop1xuTWp19wprk9LG1tuS/KNZqSjPsUqVyyWcd2Qow1312u2HRtUrOo1VrLkKJPozEBw33JUuGifweS0pZmpai29ks81cB4K7U7qh6c35bFvsXnT6bPqNJiW05XW32ZDbspwkPtpdc7eCUkj4nw3GJQd0crNet69F3RcMRNzXLMiy0S6awpLEJUTHgxISszUraZGZ5Pju8w+Imk94TqpGrt13PT5tSduSFVpzUZtxMVLMRlaGWmkqMzzvUSzM+fwcYNCtnUqr1vVLRzbJe8FKkeC1ZHWGf7rfQ6ja4ny5imZZ5ZHkjXTcdU1HlXHTUX1JrEW+FU/q4sR92kopaHfB1tKx63uxlZq5kob7TdCZNLqlTqEGqRG3pN6Rbhj8Fetx2lKUbPv+vP47uJD3p0guJu8Tbj3PHZstdyemVyClpZSzley6rrN23qTc7ZljPcKIwuy958epXjQSO5OuPUiH1Uxph04rDW6MXUqfI9qM9r1vz+cbRrhd0m2tXLoj4uKUzJ06fJlumMuuoium87h5ZI/eyLH753eUbXV9IqrMp9yxkVWGn0XvONcTZmlXYabNk1Nnw9l60eO7iQzF46dT69fFw3CxUYrLNWs163m21oVubdW4pROHjmnCvfEEcUBqo3xW9O7PqVerLNPRp+1W1+B1ByO8/LWbbaVuLSeVbe0ZZ4ZVxyNYpNclN6RaSPXxXK/Esx9md6PVCFIe3LfS4fg6X3W/XCbPt8j4ngSsell10p+zKvalxUqLWKJb6aBPVLiLcZkMEST3IJKiUSkrTkiM8HnuHVR9Ia4nTexbAqlYp71Co0g5FcabQsjqOxxTjLRZ/2e8yNRHz2kAzXRWlSp/R/tOXMlvy3nI7pqefcNxa/XnCLKj4nwwO3pS/Y93r+LF/3kMzopaMyw9L6JaU+XHlyac0tC3mEmlCtzil8CPj9tgYbpSfY93r+LF/3kApHbWfS5TPwRr/AQDm2v9XKZ+CNf4CAaV+kwAAygAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGZERmZ4IuYCB9MzTXulvqZXNhrao8GFSmVn9qo07ll+UlQngQN0PEHUoV/3k4reut3XKNCvK03jb+lShPIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADhREZYMskYgPo2uKtDU/UXSd71tiHUPRmlIP+TP43EXmI9nwmYn0QFrsr0ka76d6nILqoUt1Vu1hfIuqdybRqPyJUalH/RIBPoDgjyOQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFWv9IFc05NuW7p5SlKOZcM3c4hHNbaFJJCfhcUn8kWlFQ9aS9HunlYFJdL1qExGcIj+6Qp5//gXxALKaWWbT7CsCkWrTkIJEKOlLq0ljrXT4rWfvqMz+EbI8+wwZE8822Z8t6iLPxj7MQ1qzbVAuzXiwKPctJjVWAdJqzpsSEbkbkqi4PACYTkME113XtdXnG/eWPjH0pxBJJRqSSVcjM+YpnQmWpFr6d2cVqzLhoL1WuOTIocJaEeEnHkmlrcbi0p2o63OM80kM5d864rX6M9ny6xSpb8uiXnHVGgvyUSH3WGZLimWVLQai3bUpRjjxIBa83mkks1ONkSPZmai7Pv8AkHDUmO6hS232lpT7I0rIyL3xWe4KNDa6HtzXE9NYq1TulDNTqtQZUeJDrkhvsJ70obLsEnu2n3mY1u8KLSrZr2p1qW3BbpNHqFdtinOx4mW0ky+k+tIsfdblZ98BbxEhhaVKbeaWlPsjSsjIvfHLTzLpn1TrbmOe1RHgVbqduUm0n+kTR7fhop8BNsRHWo7XBDZqiSM7S7i8w87cCNpvPolSs9Kqa9UtMp82cTazMpEiOwhxt5WeayUs+Pk4chRaspEdRmRPtGacmZEsuA+USorhmSJLKjIsnhwj4Cr9jWDbEC/NI1tU1CvTFaVQVWOsUavDFLjsmtTmeZq61eT7x5Itj2lR7N18nUu34MWVTlz4MJxlvCmGFQUGbafIRmpXDzgLYE4g1JSS05UWSLPMvKPhuQw4s0NvNLWXNKVkZkKq6P1WbcHSHs2q7leg8e1nqVTyPk4cdpjr3C99x1SP/dDCaJsQkamWpKjUOVQpC7graJFcNRkzWe27tiFt5mXPt4x1R7ciC4xOtnjDqD3Hgu0XE/IOFSI6HOrW+0lf3JrIj+IVBsGqzX5unFKXQJrMONf9RWiqmpvweQo1SuwlJHvJXvpIuyPusUCl1S2nb9qTBybi9VJuP4ctR9Z4O3OJlDPk2ElPAvLxFgt24+y24Ta3W0rPkk1ERn8A7RTPV1mFTdXJbV3UeWq6KneNMkW7UlkbjPoYh1lPVtnn1vaedxY4moXMLkQg6pcdmXGdiyGkOsvINtxC0kpKkmWDIyPgZGXcKe9HpK9JOlnc+lqnzKj1YjchIUfDJJ61n4dilp8+BccVC6R5FRemlphVYhbHZfgjbx/dZkLaP+yrAC3oAODMByADha0toNa1ElKSyZmeCIByNC1d1WtfTeno9FX1y6tJLbApMUt8qUvkRJR5M8Mnw7iyfAaNeustXue4H7F0RgN12tNq2Ta25/1fTi5GrfjDivIRcOB43YMhsOkei9Ks2e7c9envXTekvtSazOLcpBnzSyk87E92eeOHAuACu/SXo+qFzaSztQtRpnoDEafYKm2xFPKWiWsk7nzPmviX6eBchbLRz+COz/xHC/UIEZdO/wCxzqn4bF/WEJN0c/gjs/8AEcL9QgBtYx8miUmTXIdckQGHalBbcaiyVJ7bSHMb0pPyHgs+8NJ1Mvy46Be9AtG1rYg1ufV4kqVmXUjiIaSxszx6teTPf5uQwFO1oqVYsqxJ9DtVmTcV5G+qLTXJ/VsstsbjdWp7YZ4IiT9rxNWAEygIIqnSBXRtIPT1WLVTFlouBdGep3huTQpDikOK3bOJkSTPbjzZ7xuydUKcrWdWniY6TQmgejBz+t4ezxs245bMK3Z78Y7wEggIRtPWu47luChxoVjR49LuaLUJNBkyaph19MVJGRutk2fVEs1JIuJmRHnB4Cj6u327HvWZV7Eo8OJaDEg5q2a2p1S3245PJQkupLKVEoi3d3HgeMAJuGEvaPbyqA7ULmjsO06kmVTUp1OSZUxlwnC86duR6LSqqq7atIramCYVUILMo2iVuJvrEEvbnBZxnGcCOulgp97RyVRIrvVvV2oQqSk/9/IQky/JyA729YqbC00tm8rloVVgruJxLcOnQ2FS3zNaVrb7KSIz3ITu5d49tY1M6rSirX7SLYrL7dNSpa4FQjqhyFIQZG4okrLOCSZn59pjUteIldpF2aYzbetCr16j27IlSpUemISa0EhhLTKe0ZFntngs5PaYkawbrt/UyyE1imturgyycjSYspvY40sspcacSfIy4l5+feAz9EqUOs0eFV6e6T0OawiRHcLktC0kpJ/EZD2CKuiqp9rRyHR5LvWOUWdNpWf5rEhxCf7JEJVAAAAAAAAEadKX7Hu9fxYv+8hJYjTpS/Y93r+LF/3kApJbX+rlM/BGv8BAOLaI/S5TOH/dGv8AAQDSv0nAAGUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYHUSrJoNgXBW1ngoFMkSfyG1K/4DPCIOmPVVUvo83IlozJ+elmC0RfbG66hKi/J3AO/oi0ldI6O9ptOJw7KjLmrP7rrnFOEf5KkiWBhrFpaaHZVEoyUbCgwGY+3ybEEn/gMyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACOukhaCr20YuGjMI3TURzlwcc+va7aCLznjb/WEigZEZYMskA0bQa7k3zpFblyGs1PyIiUST/wDHb7Dn9pJjeRAXR0Udn6q6i6UOetx488q3SUH3x3yLcReZJmgvfyJ9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVFv3/tE7T/A0f5d8W6FRb+/7RO0/wADR/l3wFuRB9TtO/Li1/uWs0y6pNtx6TT4kOmPPUREppxt5PWPk0pwyLO9CdxpyfIjxgiE4d45AV0070ouN+iyqe7cM2j1q07pmroNcOlILrmJDba3j6pZ7VtrWtfEjx2S8g3xvSGBEsK1bUg1iQlFBrcasLkvo6xyW826brhq4lg1qUrj3Z7xJ4cAENS9D1LYqFvw7zmQ7LqFWTUpFCRCQosbiWtlDpnlDanEkrCSLHEi55GRurRuHX517THq5JjuXI5TpEZTLJbqe/DRhtxJmfb7WDwZF5POJUABAt76eVG1tONXbprF1PXBU6/bikyFqhIjpQbEZxJbUoMywZK5d2OZ5GQ0q0rblUml3DdFxy7hTItRqkwozsdDSYkR5pJuoyn2ajzjfgj2kRCZZcePLiuxZTLb7DqTQ424klJWk+ZGR8yH0y02wyhplCG2m0klCEERJSRcCIiLkQCJLE0fqdu3ZbVWqN+y63GtqFJgU6G9T22tjDqUpSRrSeVKSSSI1GXHBcC78wrS5tVE1Epp1lf/AD0kPPKX4P8A9E6yOlnBFu7eNufteePOJGABGVmaRQbWqtlSafVFeD2tSJNOJk2CI5KnzQpbpmR9k9yTPGD9lz4DD2dojLotxUuVUb2lVOj0apyqpTaWmA2wlqQ+pZmpbhGanMdYrGcc/JwEygAiujaPN02Fa8Yq8pz0BuOVXM+C467ruu9a9l2cdb7Ljnby4jGVXQ1+TU324V7S4NvO3G1cfoSUFtZFKJwlrLrckrYoyySe4+PHkJnABE11aNFclz1G4alca1zZFSp8iHmJlMONEc6wo6C3/bqMzUrhxxwEslwIAABUPpZfZZ6Sf76F/nRbwVC6WX2Wekh/+NC/zoC3h8xyOBE2rWtEC16mm0bSp7l2XvJPYxSonaSwePZvqLghJZyZc/LguIDer/vS2rEt16vXTVGafCb4Ea+KnFdyEJLipR+QhCBNai9IJ3Msp9j6aLVwZ9hPq7fn+4Qfxf0hnbB0aqVWuBq+tZqk1ctypwqJT0l+4KYXMkto5KMj78Y98+InIiIiIiIixwAYOybSt6zLfj0G2aXHp0BguyhtPFR96lK5qUfeZ5MZwAAQR07kqV0dKsZcilxTP86QkfRN5EjR+z3m1bkHRIhEfvMpL/gPvWG0UX3plX7UUpKHKhEUhhauSXS7TZn5iWSRDfQl1AJ+2HtLLhV4Fc9tuOMFFe4LdZSo+XnQeUmXk2mA3i+m1q6S1gKShRpKiVcjMi4cmBEenMtq1bN0EvGtNyGKNT4tVgzZKWVLKO5Ix1W8kkZ4M2zLlzMhbQwwQCoNtU1m/otuWw5Ec8Ard4XLUHjdZNJoZJpxJZSfI/3Qn4SHVoRT663eNl3pckNTcqZPm247lB4OPGgIbSZ/14zouGSSIiwkixyDHmIWio2jtKkM6+2rU6QuotWK65W2LbhSXVLJhlDbfWOt7uKW3FqPaR9yCG5qac9KXSJJLa+1Il7OyfH/AJORyFhiLHIsfAHH4xBW/opTusug6fa1Rrk+1GLYhqneHLfWxHqpqLe2yb3Ei2ZylPZLBYG89K/rYukLleZa6xdCqkCq4LnhmQhSv0ZEsEWCHguOkQa/b9QodSa62FUIzkZ9HlQtJpP4cGA1O/dVbRshFNdr709Maosqdjyo0F19pWCIyTlCT4qzwLvGt9GyHPg2tddz1WmvUeNcNxTK1FjSEbHWoyySSTWn7VR7DUZfzhu+ldv1O1dPqPbdZqbdUlU2OUYpKEGkloTwRwMzPJJ2l8Aar0Cr3Tp5WbbolTbpkypRzjeFLQaurbWZE5giMuJo3EXvgNQ6KhOv6PsVp5rqlVupzqolPftekrUn+zgSuMfbdIg0C36fQ6ayTMKBGbjMIL7VCEkkv0EMgAAAAAAAAIy6Uy9nR6vU/LTFJ+NSS/4iTRV7pp3m9XlUrROzz8NuCtymzmobVwZbJWUoUfdlREo/IlJ55kAge1oshVsUpRMmZHCZMvyCAXgtfS61KPbNKpDlNakLgw2YynTyRuGhBJNXPvxkBatbyAAIgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACBul2Z1WRptZiT7NZuyMbxf+E37L4O2R/AJ5EEX7iudMPT6k4ymh0abVXS/wB5lpHxKIBO5FgiIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQFr5mydcNO9UGi6uG++q36wvuNl7JtGfmSrcr4CE+keRHvSKtD076N3FRGkbppRTkwTIuJSGu2jHkyadufIox36A3d6edIrduNa9778RLckz/jm+w5/aSZ/CA3sAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFRr8/7RO1PwNH+XeFtZL7UaO7IfcS000g1uLWeEpSRZMzPuLAoxRb4jahdPG3bipzJophurjQXDLi+02w6nrPhVu+DBcyMBeoxG+p1z3tC1Atm0bLK3UPVaHNlPPVdl5xKCYNkiJJNLSeT60+fkEkd4ge+b1iRekhDMrfumpItejvMyDpVIcmb3ZhtKSnsexIkNGeT5meCLhkB80TV6+K1bNp0+mU23nLxuGp1GISloeTAYZhOKS68ad28+BJwndzVz4YPIP6t19Oh11XU7S6axdFsVBdLmxD6xcXwhDraDUk8ko0GlxKi4544yeBGmmMifCg2xeES27gmt2pX69T61AbgKKYwU1aXUOEz7JW0jb3JIslv83HKVCkXRL0guamHadaRVNRrocnQovgxn6HsG6wRKlK5NZQ1u4+XHMhRsNY1a1Dt+g6mFWYtqyataPoYUY4bEhMd7wpRZ3kpzce0jLkZcS7xs91XdqPaFvwo1VjWrU7qrtXaptFRBbkNRE7kmpS396jVhJJWrsmWSIiEfas23ckstdPAreqsn0TOgeAdVDcX4V1Zo6zqsF29uDzjOO8SZr3Tqqpq07pplLmVY7arrU+TCho3vusGhbbhtpz2lJJe4k9+MCDVa5rFd1D0/v1yp0yiFdtny4zDiGkuqhSG5C0E26RGolkRpUfZ3ZI0+fA661rDetAsvUNdVpdvybhs9+EhL0MnvAZSZKk4LClb0rSSjyW7vIare9vXHc+nGsF1JtessFdMunN06mOw1lNWxGW2k3FMkW5O7tHtMskSc8jIYG56ZJpei2rjtHtqsW7Zj8mmrolPqLKmXOtJ9spC0tr7aSUokc+eAErvavXLaL15wNQaRSVTaDRW61FVSVrJt9pxRtpaV1hmZKJwtpqLgec4Lv8qdYrtoFDu1q9KTQ267SrcRX6edOU4qO625uQlpwlK3EpLpEkzI8GR5LHfrl4W5cmq9S1IrNOtur0dmTasejQWatGOO5KktvqkLSkj+1zhG72JmeSPAwEy2JVWtuuRrT0jetKHUWqXTVmukramuPLmIVJPif/AEdCEF2sY78iwSHA12kSKNpPMOHB6685qos9siX+5tnra9nHgZOqSXazwyXPiO2+9Yriotx3BOplIo8i1LUmxYVZW+6tM15Tu3rFMFkkkTZOIySiPdxwZd0Z3BYN2wLrvqopo0+VCtyrQqjbSWY619YT89uS+TWC7Zp24URciMZK/wCxZLWpF3MK0sauarXFVYsqiVeVTjfhMMLS2l9L68l1ezYo8H7LPABIGoGrtbtxOqfg0akrXaTFNdppPJXl85Kcr6wiWWcd23HnyNtr17T6bqhbNr9XCKFVaRNmvuuEZLS4z1W0knuwRHvPOSM/eEI62acOV2p6zVg7KfqdRKNRyoD6YKluGokEl7qDIu0ZY7W34RIWqNjw7v1jsRqv22dXosai1ApPWsKUy06fU9WSjLgkzMjxnngxB5aDq1eVx2jpu3RafQkXPeTUmS4qUh3wOKzHLLh7Uq3mZ5SRFu5nk+Q6qTq/es+zqMyVIoCLvrVyy6EwlSnSgseDqXvcXxNasJRwIjLcZ93IazY1IuO1LV0UuiValekNUWFUIFThRoLi5kbwnBoWbON20jbwfDhuIdKKDWa1oO5RXbNrDNwVi85blON+G80ukrdkrUUxak+wShClHuzhXIs5ATVofddcu+0JU+4m6ciow6tMpzpwELQyvqHTb3JJajVxxniYrv0wpcSn9KPS2fPkNxokY4rz7zisIbQmYZqUZ+QiIzE29FugVG2NNplGqTM9DrFdqBIXNbUh19vr1bXT3cT3F2t3fnIgTpxUUrk6QenlvLkHFKqR2YRvEncbZOSlI3Y78ZyAkeo3/fetNReoGkSJFCtVLhtTbtltmk3MeyRFTzM/P8ezvlPSbS+1tNqQcShxlOzXyzOqMg98mWvmalr9/jgsF5u8RZZ+odwaNzIVg6uRGG6ISSao90QmiTGcSR8EPpL97V5/jz7I7DxX2JUduRGebeZdSS23G1EpK0mWSMjLgZGXeA7AAAAAAAEE9ILQRF51hq+LIqXpbveJhaJbZmhEk0lhO808Urxw3lnhwMjLGJ2AzIiyZkRAKpRdb9btOmU07VDSyZWEskSTq1PySXCLvNSCU2Z+9t94evxxKUXPTS6f7P7BLF8a6aU2c+7ErN3QVS2vZxYuZDiT8hkgjIj8xmRjUPG00Z++9T+bnf2ANW8cWle5pdX9n9geOLSvc0ur+z+wbR422i/34qnza5+wPG20X+/NU+bXP2BBq/ji0r3NLq/s/sDxxKV7ml1f2f2DaPG20X+/FU+bXP2DnxttF/vxU/m1z9gDVvHFpXuaXV/Z/YHjiUn3NLq/s/sG0+Ntov8Afip/Nrn7A8bbRf78VP5tc/YA1bxxKT7md1f2f2B44lK9zO6v7P7BtPjbaL/fip/Nrn7Bx422i/34qnza5+wBq/jiUr3NLq/s/sDxxaV7ml1f2f2DafG20X+/FT+bXP2B422i/wB+Kn82ufsAat44tK9zS6v7P7A8cWle5pdX9n9g2nxttF/vxU/m1z9geNtov9+Kn82ufsAar44tL9zO6fjT+wPHFpfdpndPxp/YNp8bXRf781T5uc/YBdLTRfP/AFxVPm5z9gDSJur2v2prB03TjTWVbUZ/gdXqBHlJeVK3EpQXwEs/IJK6PmhkHTlx+46/P9H7xnZOTUnMmTeeaW88ePes+J+YuA2SxNatML3fRFt+7oLsxwi2xXzNh0z8hJcIjUf9HIkIjyA5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwAQPp0ZVzpfakVcvXG6NS4VKZX9yaiJa0/lEoTx5xA3RCJdVLUa8XfZVq7ZOz/dt42483bMvgATyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFpJSTSoskZYMhAXR4Udmav6i6VrM0RW5aa3SUHy6h/G8i8xGaC+AxPwgLX8jszWfTrVJJGiKqUdAqyi4esvZ6sz8pJUalfAQCfQHGRyAAAAAAOAHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADjiOQAAAAAAAAAaHrpqLD00sSRW1tlKqTyijUuEXFUmSr2CMczLvPHcR94CPukLXKrfV2Q9C7NlLYkz20ybjntlkoUHJZRn7pfDh5DIvtuEYVai063OnlYlApEdMeBApjLMdpJF2UlGe5+U+8z7z4ieOjlp5Lsy2pVZuNfhN4XC74dWpKufWKyZNF5k5PzZM8cMCGr8/wC0UtT8DR/l3gFuRh6ZblKptyVm4YrK0z6yTBTVm4oyWTKTS3hJnhOCUfLGe8ZganfWpFlWPKiRbqrrVMemIWuOhbTizcSnG4y2JPlkuflAZW3rdpVAfqz9LYW0urT1VCYanFK3vqQhBqLJ8C2tp4Fw4DLcRqE7U+woNo027JlyRGaNU1EmFIUlfr5nnglGNx8j7uGB8t6oWG5arN1N3HFVRH5pQW5hJVsU8atpJLhnn38u/lxAbkOBjCuCjndKrX8Pa9GUwinnE47/AAc1mgnPJjcRlzyNYjavabSa9NocW7IUmfCafekNspWskJZTudPcSTSe0iPJEZnwAb0NV1as5F/WDUbTXUFU8p3VfuhLROGjY6lz2JmWc7cc+8YWia3aWVl2Y3TLujSVQoj02Thh5JNstJ3OKMzQXIuOOY32mzY1SpsaownSdjSmUvMuEXskKIjSfwkZAO9ZklBqUeCIsmYxdvXBRbgobFco1SYm02RnqZKFYQvBmR4M/ORkNI6TdcnULRauqphqKo1FLdMiGnmTkhaWsl5DwozI/KRDCXFo9RZz9qUq45cV2x7do5xSpjz62kuysEXXrMjIjJKS4Z5GZmKJTuSvUe26I7Wq5UGYNPaNBOSHDwhJrUSU5PzmZF8IyfMuB8BAmhdBau3Qe7LTkyHJNvP1SpU+jOuKN39xbtrRpUr2RJVnaf8ANIbz0b69LuLRe3ZlQNRz47CoMvdz61hZtKz58oz8IgkMcYHIAOOI5AAAVD6WX2Wekn++hf50W8FQull9lppJ/voX+dAWruOhUe5KNKo1dp0eo0+Sna6w+jclRf8AA/IZcSEAyaHf/R+ddn2g3MvHTo1b5FHcWaplLT3qYP7ZPm+P7sWQHBkA1rTm+bYv+3m65a9TbmxV4JaeTjKsZNDiOaVF5D98slxGzCDtRtGqnAuN3UHRyoNW5dJ9qXCPhBqZFx2uI5JUfl5ZPPA+0M3o9rJAu+oPWrc1OctW9YfZk0iWe03DIuK2TP2ae/hxx5S4mErAAABmREZmeCLmYqRft5Xxr9qJO030yqKqVaVOVtqtYQf793H2i47T7RJSR9vBmZ45TN0q7oftHQW5qpEdU1KdjlDYWnmlTyibyXkMiUZ5Hh6IFow7T0JoBtMEiZVWSqMxwy7S1u8U58xI2F8ADo0/6M+lFqwGUSLears1JJNyVUvXTUou8kexIvNgbt6l+nPtFtv5ta+iNwABqPqYac+0S2vmxn6I49TDTn2iWz82M/RG35IAGoephpz7Q7Z+bGfojn1MdOfaHbPzYz9EbcADUfUx059ols/NjP0Q9TDTn2iWz82M/RG3cAAaj6mOnPtEtn5sZ+iHqYac+0O2fmxn6I24OADUfUw059ols/NjP0Q9TDTn2iWz82M/RG3AA1H1MNOfaJbPzYz9EPUw059ols/NjP0RtwcAGo+phpx7RLb+bWvojg9L9OOXpEtv5ta+iNvABB2ovRg0vuqG6dNpBWzUcZZl03sJSr+c17FRfAR+QxomkWoN7aS6lR9H9Wpap0GWaU0OsqM1EojPCEms+KkGfZ48UnwPs8rWCB+nFaUa4NEZ1a6tKahb7iJsV4i7RJ3ElxOfIZHn30kAnguJZAV0sfpAuLsqhrqERp+YqnRzkOqUeVudWnco/fPJgAsWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMJf1VRQ7Hr1YcVtTCp0iQZ/0G1H/AMBH3Q/pK6T0eLXJ0jJ6a07OcP7o3XVLI/yTSHTAq66T0eLoU0Zk9Naagtl90brqUGX5JqEg2DSkUOxqDR207UwadHjkX9BtJf8AABmwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGgdIi0fTvo5cVBbQSpaopyIR95PtdtvB92TTtz5DMb+OFJJSTSoskZYMgGh9H67ivfR+3LgUvdIciJZlceJPt9hzP9ZJn8I30QD0e1HZesOoulTh7IyZhV2koPl1D5FvIvMk9he/kT8AAGRVLWfXe7rqvs9LND4xyKl1impVVbwe3HsurM+yhCe9w+/gXlMLUrfaQratxCT8ilEQ+fCY38oa/LIVGhdEG4rgT6JX5qlOk1Rzi4TTa5BJ/wDeOLIz/JIejxJKN7olV+Qo+mAtj4TH/lLX5ZDjwmP/AChr8shU/wASSke6JVfkKfpjjxJaR7olV+Qp+mAtl4TG/lDP5ZDnwmN/KGfyyFTfEjo/uiVT5Cj6YeJHR/dEqnyFH0wFsvCY38oZ/LIPCY38oZ/LIVN8SOj+6JVPkKPph4kdH90SqfIUfTAWy8Jjfyhn8sg8Jjfyhn8shU3xI6P7olU+Qo+mHiR0f3RKp8hR9MBbLwmN/KGfyyDwmN/KGfyyFTfEjo/uiVT5Cj6YeJHSPdEqnyFH0wFsfCY/8oa/LIPCY/8AKGvyyFTj6EtJx/CJVfkKfpjjxJaT7olV+Qp+mAtmmQyo8JfaP3lEO0uJZIVFc6FbLLanKbqZU2ZKSy2pUEiIj7s7XCMYeJe+s/RvuKJTdQ3Xrqsx9fVtS95uGRf+G4rtJUXPYvgZcj7wF0hwecjHWxXKXctAhV6iy0S6dOZJ5h5HJST/ALjLkZdxkMkAAAAOmdJjQYT8yW+2xHYbU4664okpQkiyZmZ8CIi7xXzS2M/rTqu5q1VmHE2nQXVxLTiucCdcSfblmXv8vPgvtB6deqvUdR75h6F2tKWyy8lMq6ZzJ/8ARYhGR9Tn7tfDh/RLkZ4nG3aPTrfoUKiUiKiJAgspZjso5IQksEQo94qJf3/aKWp+Bt/5d4W7FQOl6arM6SGmuoy04hkbbMhfmZfyv/y3v0CC33eIkvkyLpJ2cR8vS1Vv8TAltCkqSS0KJSVFkjI8kZDC1G1qNULqg3PJYcVU4MV6Iw4TqiJLTu3eRpzg87S4nywArhoqht13o8IfSlTZUWsqQSi4dYSW8Y8+3d8GRrNcoR3ZpZSLFpRm07Ur0r78cmuX7nTJcQXvb+qIWWkaT2Q7aVEtg6dIbg0JRqpq2ZjrT8czIyPa6lRLLJKMjLOD7x2WrpXZVsP0h6jUx1g6QctUIlSXHCbOSZG8eFGec7S58u7mAr1pBcMq9ddKVfK5DzcW4aVIt/J8FE6xEjurP84p0y94NF3alTddLH0+mQ4a49nx6xT2apCdM2Z6zQ0tfZNJbVpJSN3FXaVz4CxFE0xsyjN0hum0tUcqPPkVCFteXlt59K0uHnPEjJaiwfAuHkILb0ys63pVFlUunvNv0UpZQ3HJLjisyjI31LNRma1KNJcVZ8wCIZJJTp/0kDwRF4ZPLh+L2xtugV4XIqZAsG64lK8KZtiHVoEqnGvY5FVhokOJXkycI08cHg85LA3tVgWwqnXRT1QnDj3S445Vk9ev15S2ybVjj2eyRFwwOjTzTW0bEdlSLegyEypTaGnZMqW7JdNtBYQ2SnFGZILuSWCAar0pHURbJt6pPq2xYN2UmTJ8htpkpznzcSGYvtdi3heTGl110dFTkuwDrDLchrLRJSs28pVnJLLJ8C7jGW1htNN8aZ1+1spS7OhrTHUrkh4u02o/MSySNSpVj0fVbTu16rqLbk+HcEWISHFKcdiSmHSLY6RKQZK2qNJng+BkZGA6Oi26cW17qtxExUql27c82mUpal7zTEbJtSE7vttpqWn4Mdw9XRac8I0vfnNrNUeXXqpIj+Qm1THcY8x8T+Ee+7KQWm+ilUpem1uPOSWYq2abDiINbhvuntJxRnkzwat6jPuI+I2LSy127L06oNrNmlXobCbZWpPJS8ZWr4VGo/hAbKAAAAAAAqH0rS/+620k/wB7D/zpi3gp9fTx330/repbGHYtttN9dj7U2kqeP+2tJALglzAwIDABoOr2lNs6k05sqm25Cq8TKqfVoh7JMVfMjJRc05we0/gwfEb8ACvduan3bpbVo9na2oU7BdX1dMu5lBnHkF9zI+4X5/j4doWAjPsSY7ciM828w6kltuNqJSVpMskZGXAyMu8eG5KFSLkosmi16nR6jTpKdr0d9G5Ki/4H5DLiQgGRQ7/6Pzrs+0W5l46cme+TR3V7ptLT3qYP7dBeT4/uwGX6eH2OVU/Don60hJujf8EtofiOF+oQIO6Vl72xf3RQqFdtWqNz4i50RKyLsuMr6wjNDiT4pUXkP3yyXETjo3/BJZ/4jhfqEANY1i1U9Ty7aTFmtxVUmRSZ818lZ69x1jquqaa4kW5ZubcGR9wwk6+tWUVWxraZpdqxbguKmzJ05MtuR1MI2thoR2V7lGRL2q8quWCHg6SFg1a+dT7NKlty2JFNptRlwqgho1MxpzamFx+sVg0kRqTyPmWfIMPU79nuan6Z3ZWbNuGNPRRqsxUqUxBWuQw4nqSUpDZ8XG9xcDTngeQGyU7V66bioVmQbfolJi3VcMudGkJnrWuJF8ByUhXYMlKI1bSSWftuOcDFVPVjVBrRaq34xBtFiVQahNi1OK61IWlZMvJaSTRksjzndk1c+GCIYe06FdFnw9Nb1qtr1Z1mJUK29UYMOOp+XDRUF7mjU2ktx7dpErBcN3HGBy9RbhqHRN1Di+lqsM1SqVioyWKc5EX4QonJZLLCMZPh5MkeOADb7p1YuTT+bQI18JoErw2lVGfJXS2nUdapk2/B2mCcWZ7l9YRGRkeT5YGQq99ah0+iWTQ10iht35dS3leDOk6UOA00nrHDcwo1qNCVISeDLKlcOBcdY6QGn1ava/rGRTGpcaTTaRNkQ56WjNmNObOOtgnTMjIiM0HwPnjzDvrVbuapP6baqy7LrvhFCXNg12ksw1KlMHIbQ2p1pvm6glNkZbc5SrJZwKC9Xb7nU+iUqn0624N0vXNJt6plOQ+5DacZZU7vb2qJW1SdplnOM4Pyj2TtX7pc0bpF1UykUf0dmXE1Q3GHXVqiLcOQbJrQojIySZlkjMzxnvEb1+2ZVRhU65busW4JVIrF9TazLpDMFx+SzDVE6prrW2+KTM0JMy7t2B7p7FboPRztJVVodSZTGvmE9S6VIL91IhlLzHYUX3e3BYP4RBvj+sNx0CiXtBuak0yTdNuSocaO3TzWiJMVNIijezM1I7W4lZM/Y8D4jxXFrLdlr2JfZ1yl0J267Wchk2mF1q4UtEo/WlERqJZHwWRlnmnz4Gs3Za1x3/S9S7ug2pU0x6lUqQ5BpNRjqjyJ7UD99I21YNJLJaiLPPHnHVBtuTOnMsW5pi5a9uVG8aUSEqpC48pyNGJx912Sk87W9/YTnH6RYJDh60Im33prQorEXwe7qO5UJKj3GplWwjbSg8kWNyXSPJH7EuXf416xXIV2LqDdFpi7JTcqbZ39Yrw/wgzJHX4zs6rrT2bcZ4Zz3CM7VsC7qBcLVUkUee+i2L2hUuk4jLIypW97ctHlbxLLKuXA/IMjS7BVT9Q3qM5pYVRr0m9F1T0wS4K1Q0UxbnXGont20nk8UJTzzxwAkCr6vVuJDudaYlJN2lXrGoDDakry5HcUwSlqLfxWXWqwZYLgXAxmb31GqlAv24rfZjU841Lst6vsLd3b1yEOLSSDwoiNGElwIs+cRHd+nTkyfdtyFZkl6v8AqixHIU3wJzrjhbo25SDxxb9nk+XMbPrZYjd3arXJLqdpu1aMxp48VPfVEUtKZxPOGhLZkX77hXAi4iDPK1MveuPWZRbTplAVWqzbKbhqCqh1pR22zJBE22SVbtylqwRmZ4IuJH3eC3tX7xuW1NPYtEpdAbum7mJkpS5ZulBjNRlGS+ylRuKUrgRESvKZ8BiqBHr1j3Fp1dMu1K7UYirDaokhiFDU6/GlINtxKXEc0EfFOT4EZccDBwLIqte0E0ws162qzAuRclw/RMmHo7tDZ65S33DXw2LUjCUoV7Ld5gE66HXbUL50qoV2VWPFjzaiytbzcZKiaSaXFI7JKMzxhPeYxPSl+x7vX8WL/vIOi5TahSNA7Up1VgyoMxiO4l1iS0ptxHrzhluSoiMuBkfHyh0pvser1/Fi/wC8gFJbaUfpcpnE/wDobX+AgHFtf6uUz8Ea/wABALFfpMAAIgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgbpf76ojTqzW//wAdXZFJz/dt53fB2yP4BPOCxguGBBOopFXOl5pxRzytui0qbV3kd3aI22z+BREJ2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQH0g/+ZWseneqrfrcQ5J2/WFl/J3sm2Z+ZKjWr4hPZHk+Q0HpCWf6edHrioCEbpaoqn4R95SGu23g+7Jp258hmHR5u0720et6vuL3SnIpMyvKTzfra/jNJn8IDVOmTqI/YOj0tNNe6qr1hXgMVZeybSojNxZeckEeD7jMjHx0P9LomnumESoyoxHcFcaRLnPLT20IMstsl5CSR5PyqM/NiLumKg7o6R+l9iOH+5lKaddL+a9I2r/ssmLeoSlKSJPAiLBEA5AaJc+pdMoNduakyKdNedt63Tr76m9u11kus7Ccnnf62fPhx5jHXZrDSqFS6LJYoNaq8uqUr0YOFBQ2t2NDSlKluuZURcNxERFk1GRkQCTAEbXBq1EjP20zbdt1e6nLip7lRhpp6mkesI6vKj61aSL98IeKLrZTplnUStQLXrcypVqZKiQ6MyTSpSlR1LJ4z7Wwkp6tR53eQuZgJWAR96q9vuWba11Q482RCuSrRqUwnYSHGHnlmg+sIz4bFJUSsZPhwyPHI1ipKbDuW94tFqUuiUSb4Gy+3sL0QUTqWlrZIz4oStWNx4IzJWOQCTQEY0fWKnOU68ZlxW/VbbO0m2XKgxMNpxwydbNaCT1alEZmRERFniaiHFl6vt3BcU+gzbNuChTodG9GDROJr1xk1YTt2LVkz/QeSPiQCTwEUada20y76jQ47ts1uhx6/GekUmVPS2Tcvqiy6lOxSjIyLiW4iIyIzIdVH1zplVuChwIlqV70Nr81+JSqstLRRpRsko1KT29xEew8biLJcS4AJcARTbOsMusXbUrcf06uOmP0lpLtTdkuxjREStpTje7Y4ZnuJOCxnnxHppOs1v1GbYEFqDOTKvaO5Jhtns/c7aGzXlzj34wWM8j8gCTQEU2VrXTbjuGm0p2167S2KvKlRKZUJCWlR5L0Y1E6jKVmpJ9hWNxFnB4Huo2rlIqcS2JTVLnoRcVZk0hjdsy04wbpKUrB+xPqVYxk+JAJIGBv+1KNe9o1G2K9ERJgzWjQoj5oV9qtJ9ykngyPykNAq+utJh13wONbFdnU30eaoBVdlLfgvhalElScmvdhJngzxgzIyLiO649baTS7rXRYtvVmoxI1Xj0WbVGUtpjMS3jIiaypZKUadxbtpHgBDvQwrtWsfUu6ND7ifUrwR5x+n7uRKSZb8eQloNLhF7/lFuRUDXxr0p9ODTy5Y+UJq3grT5+VRuKjr/sKQLfgAj7XrUZjTex3Kk0ycytTXCh0eEksqkyl8EFguJkXM/exzMhvVRmxadT5FQnPtx4sZpTzzrh4S2hJZUoz7iIiMxX/SCDL1i1Qd1mrzDiLcpi1xLQhupNOSSoyXKNPlM84Pylj7QgG8dHfTl+xbVem193wy7q48c6uTFK3KW8vj1ZH9yjJlw4Z3H34KTwAAEQ9LXTZ3UnSWXDp7W+sU1Xh0AiLi4pJGSm/6yTPHnIhLwAK/9DXV2JelkMWhWJRNXPQ2SYcZdMkrkMIIkpcSXMzLglRdxkR95CwArZrz0c5lVuc9Q9Kqom37pQ4T7rKVm02+4X26VF7BZ95H2Vd+OOdTjavdKa2WSplb0q9GpDfA5aKc65v99UdRt/ERALfgKh+MF0ivcPe+aZv7Q8YLpFe4c980zf2gLeBkVD8YLpFe4ZI+aZv7Q8YLpFe4ZI+aZv7Qgt2XvDkVE8YHpF+4ZI+apv7Q8YHpF+4ZI+aZv7QFuvgHIqJ4wPSL9wyR80zf2h4wPSL9wyR80zf2gLdgKieMD0i/cMkfNU39o48YLpFe4ZI+aZv7QFvAFQ/GC6RXuHPfNM39oeMF0ivcPe+aZv7QFvAFQ/GC6RHuGv8AzVNHB67dJeoEcSn6LKjSHOCHHaVLwnz9pRF8ZgLB64ak0XS6w5dw1RxC5BpNqBF3YXJfMuyku/Bc1H3FnzCFugvZNUdZrmrt0oUqqXG6ooilpMlG0atzjnHuWrGPMjvyMVZHR+1A1Gu9m9de6sp5ps9zNHS8RnjOdh7Ow2jypTkz7zIW0iR2IkVqLFZbYYZQTbTbaSSlCSLBERFyIi7gHYAAAAAAAGQAAqH03tJbdoljVK/7bW/RpEiSw3U4MY9sWbuXwWpBcCUSjznkfHhk8iyGjf8ABHZ/4ihfqECMunl9jnVPw6J+tISbo3/BFZ34ihfqEANsGqVqziqWptv3r6IG0qjQpcUo3VZJ3r9na3Z7O3Zywec9wX5qNZViPQ2brrzNMcmpWqMlba1m4SMbjLak+W4uflHVO1OsSFZkC8ZVyRGqHUVkiHKUS/XlGZlhKcbjPsn3cMGZ8AG3kORpreqNguWki7EXLEVRFzPAkTSSvq1Pbtu0jx5e/l58DOlcNH9NPpX8Nb9GfAvDvBPt/B9+zrPJjdw55AZUBosfV3Td+4Zlvx7sgv1OG2+4+y0S17EspNTvaSk0maSIzMiMz4eUeSja36XVlyS1TLsjSVxYrst8iYdLq2Wk73FnlJYJKeJ94CRRqmpVoIvKm0qI5UDglTqxEqu/qt+/wdwl7OZY3Yxnu8hjY6XOi1OmRalBdJ6LLZQ+w4RcFoURKSfHykZCPukvXZlA0WuB+mGoqjNaTToe3n1shZNFjz4WZl5yAbtbVeo9x0VqtUOosT6c9u6uQ0eUK2qNJ4PzGRl8A4uGv0a3qK7Wq1Uo8KnNGknJLiuwncoklky8pmRCLNVSPT/QeBYVrKS3U6i2xblKPJF686napz4E71mfdzG6KsKiOaPnp02STpfoT6HEvbnhs29Zjy57XvgNy5+cOIjno1VybXtFrfkVNal1GI0qBM3c+tjrNpWfKfYz8IkcBxxHIAAAAAAjTpSfY93r+LF/3kJLEadKX7Hu9fxYv+8gFIra/wBXKZ+CNf4CAfVtf6uUz8Ea/wABAKr9JgABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHGQ7sgIHsI/Rzpi3/Vv3xuh0eHSmV/cGvDi0/lbhPIgbojb6rK1LvBz/APHF2yEN/wC7a9j8HbMvgE8gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFJJSTSoskZYMhAXR7NVl606i6WOHsiHJKv0lB/xL2N6U+ZJmgvfIxPwgLpDpVZmr+nWqzZGiI3LOh1dZcijv52GrykkzWfv4AaDrj2unxp0XcUOJ+tkC3fcKia2qSfT204WkyMlQohkfm62QLdgKta/0aTVdUNSJLFfq1KRB02VIcaguISmWSVSD6p3clWUHyPGD4nxIeG4VU+mXRalarl5VW0Kc/pnHbZlQnWWzlusma3I+XUqIzNDiTJJYMzLzC08ilUuS9IekU2I85JY8GfW4ylRutcfW1GZcU8T7J8OJj4nUajT4bMKdSYEqMwaTZZejoWhs08EmlJlgsd2OQCudh1+z6JfOmsNyqsUSLQrNfOSmtz2WnY/hJsKZaWo9pGvCDPBFwLHlGkWvKpi4em9VlXlItqktTrlhyKxAkNJKO65IU62la1pUlO9BZLJd6fKWbMxtNaCd93LdFWh06rnWiiE3HlQG1+Ckw0bZklSs53cD5FjHePqytOKPb8G4qc+xBnU+s1p2qlDVCQllglttoJokcSMi6vOcFz5AK+XRSm6x0ZLIp1uVCrwjrd7slDnVFZKfJb8l8kv5QlPBRq3lgu8ZOv3bRZXRjf0/JiPRrohyotBVQSV68qU3Ja/ekeyWhacuEryGLOvU6A+1HafgxnW4y0OMIW0kyaWj2KkkZdky7jLkOhdBoaqp6Kqo1OVUCUSylHFQbu4iwR78ZzjhnPIBWbViM/Nb6RzMVCnFoRRHTQkuO1tlDi/7KTMbTTrloV0a8VuoW9VYlSiJ03Sk3YzpLSlRyFr2mZcCURKTkuZZE7twIDcmTJRBjIflbfCHEtJJT20sFvPGVYLgWRi37YpEWmzW6LRqbBfehuR0nHjIaPCiMyTlJF2dx5x5eICt2l1ZpNw07QOj0SoMTqjS4c12fHYXuXFQmG40ZuEXsMrUkizjPdkefTeuUd+3dB7YTUI/o3TK2+1Ngby6+MptqQhZOI5o4qLnzE+6I2adn6cW/TahTYEeuRaYzFmvsISalmgvYm4RZURDZyt+gpqPokmiU0ppu9cckoqOtNzGN+7Gd2DMs5zg8AInoBZ1q1rLy0ymF/8I4IV0IjSp9S0buyosKS45KepNPI/tIsWC+W7+u6p0/6pC5aKfARKkym4UZMiWSSkOk0klPERYIlnjKsFwLI6mKNSGG4TbFKgtIgZ8DSiOlJR8kaT6siLs8DMuGOBgKh6KSozGoFgLauhNeku12tMHbzi0LKkJU4+ZykEnigzx9vnJOHtHfpxRpTM7TOtHXqo9HlXxVG26Y4pBxY+05XabLbuJR7eJmo/ZGLY023qBTJTkumUOmQpLmd70eIhta8nk8mkiM8nxHYzRaQymOlqlQUFGdU+wSY6SJpxWdy08Oyo9ysmXE8n5QFUTrdJh2BFtCbPjsXE1qog3IC1kUjB1DrCc2ZzsNB+yxgdWrcaTC1hlUu1Kmp+2/TdR6ncMdxKDQzUn30EhLS+eTQjcsu7gLXyrfoUmoHUJFFpr0w1IUchyKhThmg8oPcZZyk+XkH0dCopqcUdIp+XZBSnD8GR23i5OHw4rL7rmAqp02uGumkplz8MR/mmhbtPsSz5BUTpt/w56S/hiP8ANNCddftRPU6ssn4DXhtwVNwoVFhJLcp6Svgk9velPM/gLvAaFrjU5+qeocXQ+15bjVPZ2S7unM/7BgjI0xyP7pR4yXnTzIlEU70OlwKHR4dHpUVEWDCZSxHZQWEoQksERDQuj3pydgWcpVUd8NuirOHMrc5Stynn1cTSR/cpzgu7OT7xJQAAAAAAAGAwAAOMecc/CGAAAwAAAAAAAAAAAAA4+Mc/AOPgAc8A4B8AfAAAAAAAAAAAAAAAIG6eX2OdU/DYn60hJujn8EVnfiKF+oQNZ6Vtrybt0FuamQmlOymWCmMtp5rUyonDSXlMySeC8o8XRCvCHduhVAJp8lzKUyVOmNn7JC2uCc++jYfwgO2+DLxlbASfEjodX4fmBFmirbTjfR1bfSlTR02uLSlRcOsJKdvw4Nf6RZOo2xRp91U255LC1VOmR348V0nFESEPbesI08jztTz5DXntJrIds6iWqdPktQKG4blNcZmOtyIyj3ZNLyVEss7jI+PEBW2t0I7q0ziWBTfWjqd/V1cZDXkjpkrQX9Hf1ZfCPfo5cci8NdqBfb8p5DdZpr1vHv732IjLzii99w1iw1raVWXbEikv0Wnvx1Uh2W7CJUpxwm1SdvXH2jPOdpc+XdzMdlF0wsykIpaafTFsehVSkVOHtfX63IeStLiufEjJai2nwLhw4AK7aOPVOl68WPpzMh09bFmorUFqqwVH1U5xbTTi0mky7LiCNG/ifFXcNycSlNp9I5RkRGT8siPyf8mtiV7d0vs6gSqJKptPfTIoq5jkR1yU44s1yzLr1uKUZm4pWC4qyZdw9irDttUO6Iiobps3SpaqsXXq9eNTZNKxx7PYIi7OBaI+6Pl43J1tH0/uqDSSfbtKHV6fLpq3Nq4p7WiQ4lfEnCPGTI8HnhgZHpSuoi6fUmpPq2xYFzUqTJ8nVplIznzcSP4BsunmmVoWI/Jk29BkokyGkMLflS3ZLhNI9i2lTijNKC+5LBD06uWmi+NNa/apqSldQhrbZUrkl0u02o/MSySYgjXXWhUi7dddMrduZhEiiOMVOQcZxWESHkNtbEn5cZzgZXoxoKBSr0tuM+47R6DdMuDTN6t3VMEhtfVkrvJKlqIZCiWxE1Q0ktpOo9BlsVdhptbxLUuPKjyWy2KWhaTJad2DPgfElD1XPSUaaaLVan6dW9JfksRXEwYkbc665IdPaTqjPKlGSlblGZ8iMBjei2tL+nNQnMqzGmXHVZEfydWqW5jHm4Z+ESuNW0ntVNkab0C1SWTi6dCQ06suS3MZWovMajUNpAAAAAAAAEadKX7Hu9fxYv8AvISWIG6cV3xrd0RnUbrEqqFwOIhRWSPtGncSnFY8hEWPfUQCqds/6t0z8Da/wEAs1Y/R/JuyqEiovpYmpp0cpDRkeUOdWncnn3HkgFhViwABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGHvWqN0Ozq1WXTw3BgPSFe8hBq/4DMCJ+l1VlUfo73Y62va7KjIhIL7rrnEtmX5KlAPP0O6S5SujzbSni9fnpenuq+6N11akn+RtEwDXtNqUih6f2/R0exh02Oz+S2khsIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANC6QNoennSC4bdbRuluxVPQj8khvtt8e7KkkWfOY30cKIlJNKiyRlgwFCKPdZXn0ktFK44rMpVHiMSy8j7T0ltfxmnPwi+5chQE7QXZXTzpVJS2aIj1aRNh8OybLxGvs+YlGpPvpMX/IUYOvXhadAmJh126KHSpCmydS1NqDTCzQZmW4krUR4yRlnzGOybdVsQqTGq8y46PGpsvHg0x2a2hl7PLYsz2qz3YPiInvGl0uq9IC501KlwZxR7CZU14TGQ7sUciTxLcR4PgNF0WpFKuu47Bo1yRI9QpcDTJqXHjSEJU0Tr0hTTisH37EJIQWZq9dolHpqalVqxTqfCUaSTJlSUNNGavYkS1GRce7yjw+nWzvQQ636baB6Fpe6hU30Ra6gncZ2dZu27sGR4zkV0t7qqj0dtOIMsymQ27+iQWydPeS2G6i42hPnLYki94eRyFCTS5lLKFFKB6urDHg3VJ6rq8Mls2YxjzCiyyr0s9FIarK7roKaY84bTU06i11C1keDQS9201ebOR6K7c1t0KKxKrlw0mlx5H7y7MmNsod4Z7JqMiPhx4CIqpaluVbpNRrZn0WnqodPs1cyHTyitlHS+9KU245sxjcaEpLPmEW0xVQk2Ho01BoUS6XY1arMWLTZjyG25TLZPobI1rIyLahJdx+xEFr6hc9t06FFnT7hpMOLLI1Rn35jbbbxEncZoUZ4V2SM+HdxHadfoaaEdeVWacmkE31vh5ykeD7Puusztx58irtk0ulVOh6H0iWy1MYTcFX8KhSGMojPIQ+tUfarPZbc4J8pERjHSmZTbZWpS6XGqVOb1bmNMUaRI8HiuIaYJ9DBntURI6w1K27cGfDAsFs3K9Q26IVdcrFORSTQSynKkoKOaTPBK6zO3BmZFnI9CqlT0zo8A50UpcltTrDBup6x1CcblJTnKiLcnJly3F5SFTq7QaoeiFbsZz0KgFXtQWaezCp83wpqmJeW24tjknG1RGrZgvZDzab3lMuLV7TCsOPmaKLBRbdTSf2s51mQai/8AIQQQWy9HaGquqoCazTjq6W+tVAKUjwgkfddXndjz4wPlVw0FJOKOt00ktTCguGcpBEiSeMMnx4OHkuxz4lwFULVg1+q1eJdB0S3okr1SXHfTFIqqWpT5debKoSW+r3YU2WxKN/HngddcmXEio3BEbocVdvu6wMLcqBzcPIf61gur6nbxLBEe7d38uAQWzl3Fb8Mp5y65TY5U7Z4b1kpCfBt/sOsyfY3d2cZ7h8Vu6Laoa2UVq4aTTFvpUtlMyY2ybiUllRpJRlkiLmZchVHXaTXW6nrzFp9FjzKc96C+HS1zeqXFw23t2t7T6zJmee0nGO/PDaL6pNKr12a6u12FFmO0m0YqIC5CN/gqfBHXvW8+x9c7XDvCCwtXui2qPBjT6vcVIp8OURHHkSprbTbxGWSNClGRK4GR8O4ZSM+xKjNSYzzb7DqCcbcbUSkrSZZJRGXAyMuORTzWdr0BsygXTXKE1XqXVNO26HTU+trdp8846l9eltfcaPZLT2kkgWh0o/gstP8AEkP9QgQVk6c0mPD1n0smTH0R40d3rnnV8kITIaUo/iIxvuitOm6ralStbbjjOIo8TfCs+E8nBIZIzJUo0n9so84Pzn9ykxGH+kS8BK/rBOpodXB6h7wlLXszb61vdt8+Mi3tmrojlqUtVueDeg5xW/AvB/3vqdpbMfBgBlgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMiMjIyyR8xUm/rMvnQLUObqRplTlVW0qgrrKxRm+PU8cn2S47S7RpURHsyZGWBbYDLICF9PukxpRdkVkpFwNUCersri1T1narzOewMvPuG9+qbpt7oVpfPMf6YwV7aF6UXhJVJrNnwSlL9k/F3R1q982zLPwjVD6KOiWf8AV6b86P8A0gEk+qbpv7oNp/PMf6Yeqbpv7oNp/PMf6YjXxUtD/vBL+dX/AKQ48VPQ/wC8Ev51f+kAkv1TdN/dBtP55j/TD1TdN/dBtP55j/TEaeKnoh94Jfzq/wDSDxU9D/vBL+dX/pBBJXqm6ce6DafzzH+mHqmace6DafzzH+mI18VPQ/7wS/nV/wCkOfFT0P8AvBL+dX/pAJK9UzTj3QbT+eY/0xx6punHug2n88x/piNvFT0P+8Ev51f+kOPFT0P+8Ev51f8ApAJK9U3Tf3QbS+eY/wBMPVN0390G0/nmP9MRt4qWh/3gl/Or/wBMPFS0P+8Ev51f+mAkr1TdN/dBtL55j/TD1TdN/dBtL55j/TEa+Klof94Jfzq/9MPFS0P+8Ev51f8ApgJJ9UzTj3QbS+eY/wBMPVO0190K0vnmP9MRr4qeh/3gmfOr/wBIfRdFLQ/PCgTD/wDvo/8ASAdupPSf0vtWC6ml1ZNy1Muy1FpvriDV/Oc9iRe8Zn5hoekOnt66t6jRtYNXYpw4ETCqHRXEGRERHlJmg+KUEeFceKlYM+BcZpsXRXS+yZCJVAtGC1MR7GS/ufdT7ynDMy+DAkMgAuBYLgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgfpiG5U6dYVms+yrt1xWl/wC7Rndnzdoj+ATwII1NSVd6WmmdDMjW1R4E2sPJ99OxtXwLSAnYk4wRcCLuAcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGAqLrh9ntpz+BxP1sgW5/aKja4fZ7ac/gcT9bIFuT5AINo+ldx1u7r6r9XvK8LcOo1hbMZmBJYJuRBQ0kmlFvbWaSyt0sZLlnGeI6tPdHHpum9Bg1+q3HQa3QVTqfCnQpbaJJwFPrJttZ7VJUk2ybMuHDuwJ44YABHkfSK2o67UZjy6q3SrW2OU+lpfLwZb6DUaZDpbdy3C3GeckWeOAc0kt9fXZn1P127kXafbRwlo2Yb9j+9dguHsuPshIYANJ1G03pV6ToNUXVqzQ6tCacYaqFJkEy8bLmN7StyVEpJ4I+JZIyyRkMXWtHaBKoNq0ij1it26i11OKpz9NebJ4jWg0LNSloVkzJSsnjJmZiSgAV3vzTilUGt6RWZRahWokYqxUHTntSf3WTyozjhumsyMjUa+JkZYMsljHASAnRy2EWC1aiJlVS41UfRZNXJ8vDinbt3hO/bt35/m4xwwJIwI914vCqWpakJi2+oVcdbqcel0pLqdySdcVxWpPelKCUZ/AA66Lo/bdLg2/GbnVWQujVlytqffdQt2dMWlaVOvnt7R9vhjb7EvIOqFoxakJ592G/UGFvXUi6DNCkFtkJx60XZ/ej45L2XaPtD51A1IrlFuyPZ1qWgd1V4qcdRmN+GpitsRyUaCUajJXaUojIk/pIYOpavPO2ZZGotISTVtT6omFXo8lv16MTijZznu6t4uPlIWDYEaN2wm+0XT4bVjaRUzrCaR15eAlONO3wnZt3dZ3+y2544Ha/pHb70ecwuo1XZNupu6HMLb4SkG2ZILsfvfrZcOfE+IkMjzy4jkQR3c2klv15F7JlT6m16cfA/D+qWj1rwYiJHV5SeMkRZznzYHTqBo5Qrwq06prrdfo7tTpnoZU002QhtE1giMkE4SkKyadx4MsZLgeS4CSgARxW9IbfrDUFidUqq6xTreeoUJo1t7Y6HWuqckJLZ+/Gjs7jyWORDeLdpbFDoFPo0ZxxxiBFaitKcMjWpLaSSRngiLOC7iIe8AFP+nLHjzNZ9K4cptLsd98m3W1clpVJaIy+IzG+aJTpelGpc3ROvyFqo8tS51oS3lZNbJmZrjZ8qTyZefPlIho3TZ/h20l/Ckf5poTh0idPZN+WW3Iobngt1UR4qhRJaVbVofRx2bu4lYx5M7T7gEmgI/wBBdQ2NRrBj1V1BRaxFUcSrQlcFx5KOCiNPMiPmXmPHcYkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwY5AAEFa+a9IsytMWPZNLO5L2mGSG4jaTWiMai7O8k8VKMuOwscOJmRc5I1hu5Fh6Y1+61JSpynxFLYQrkp0+y2R+Y1mkQ30JdP0sWs9qncJHOue5HXH0ynuK2mDUfLzrPKj820u4BgYehut+oh+impuqkuiE6WfQ2nZVsL7kyQpDaf7Q9XidU3P8Jdz/En9otKACrfic0v3TLn/JT+0ceJxS/dMuf8lP7RaUAFW/E5pful3P8Akp/aOD6HNL90y5/yU/tFpQ4AKteJzS/dMuf8lP7Rz4nNL90y5/yU/tFpOAAKteJzS/dMuf8AJT+0c+JzS/dMuf8AJT+0WkDgAq34nNL90u6PyU/tDxOaX7pd0fkp/aLSAAq34nNL90u6PyU/tDxOaX7pl0fkp/aLSAAq14nVM90y5/iT+0ceJ3Te7Uy5/iT+0WmAUVPm6Qa/aZEdV041KlXQwyWVUuomeVl5CQ4pSD+BSD8gkjo8a7QdSHpFuV6nnb94wtxSaa5lJO7TMlKb3drh3oPinz8xNAq7007MeoKqTrXaBeBXBQ5bfhjrRY65s1YQtXlwZ7T8qVYPgRCC0QDRLX1StesWzS6u5MTHXOhsyVNHxNs1oJRp+DOAAb2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACBrHWVe6ZV9VQkmtu36HEpTau4lOGTqi+PcJ45CB+iZvq9X1QvJSSJNWup5po+/q2Swn/GAnkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAwABUXW37PjTvP8AI4n62QLcqLPAVD6Uqzt/pd6XXTJ7ENwozCl+QkSlb/iS8Ri3hGRp3FxI+JAID1ku/USFfV1wbWuiJR6fbdn+jqmXaW3JVJcSb2UblGRoyTZFnjjyDF1/UbUmr0evTLZrlPpZ2paEOrT+tpyXznyX4xvmRZMibIkFwwR9rnw4DYdSrQuaq3pqVNp9Iefj1XT86XBWS0ET0o+v9bLJ8D7aeJ4LiNRqlpag29SrohUuzJdb9NllQqeamJLKPAZTEM2FodJaizwPJGnOT4ecBsGpur9btWHpLIS82pFdOPJrquoSf7mNLJOLL7nCniPh5iGPubXSv0mtawIYjxZEe10Q0UlDiMJStayYdWsy4qSTh7j8hJMvOPTcemlw3Omn02dTVNQ4Omx05lZuJymouGj1vnzSbCDzy84wVlWLfFp0mFW5doO3FU6nadQaq8R5bauvnOSyeabd3KIsGTiiMyzwSfvCwbVZtX1Pq1Vvu1XtQ6W/OoiKdIiVVmiNm2aHmluOIJsl4UR9kiUZ92cceGGoGoV/U/SKyr7uO86a+3ctwU1h7rKc1HahRHFrJ9Kl7sHwLO89u3AyPRt0srOnNSvODJhLTHmwYHVv5QSHpPVOKfJsk8kJWvaWSLhgY+ZZF0x+jlppRHrTkVSo0KrwZdRpSeqUpTTTi1OJ7aiQeSPGM47QCxNPmw6jCam0+UxLivJ3NPMuEtCy8qVFwMvOQizUJn0T6R2msFxXrEGHVKls8riUNtJP4OsUPX0c7drFv21XlVWilb7VUr8moQKQTiV+Ax3CQSW+z2UmZpUrangW4Y/Wdxyg6vaXXetzq4JT5NFlrMuBeFtl1effcbSWRBsurNUoFh2tcGob9Pj+irVP8GQ6SfXZCsmTLGeZkbii4d2TMR3ULCcoPQqrFtVbJTWbekVGSR80yS3SlF8DnD4B7deUXfU9SLTah2HVrjteiO+iclER1hBSJhZJlJ9YtPZRxUflMyLuMerXi6apK6OVVXJoEyi1mv4o0amSlIW91khzqSLLZqTxSalFg+Xn4CiTbEmrqVkUKouq3OS6bHfUflNbaVH/AHjNDw0CB6F0OBTCXuTDitxyPy7EknP6B7hAAAAAAAFQ+m5/DppL+Fo/zTQt2nkR+YVD6TxlcHTC0tttkzcOIuI+8kvtSOSa1f2G8i3hcgFd9TGnNFdZY+qkBCk2jcriIN0sN+xYePg1Kx/f/W71iw0d5qRHbkMOIdadSS21oPKVJMskZH3kZDHXbQKZdFt1C36zHKRAnsKZfbPhlJlzI+4yPBkfcZEYhvo31+qWvX6nodeElT1UoSetoktZ/wDTqefscedHL3uH2hgJ4ABxkByAAYAAiDXzX209KElAfQqrV9xvrGqcwskmgj5KcXgyQR+8Zn3EIcY1U6V92Mpqls6dR4EBf72S4e3cnuP19ZGfvkREYC4QCoHps6aHtOh/J4v1gemzpoe06J8ni/WALfgKgem3po+06H8njfWB6bemj7TofyeN9YAt+AqB6bemj7TofyeN9YHpt6aPtOh/J431gC34CoHpt6aPtPh/J431gem3po+0+H8njfWALfgKgem3po+0+H8njfWDj029NH2nw/k8b6wBcDICoHps6aHtOifJ4v1gemzpoe06J+Yi/WALfgKf+mzpoe0+J8njfWDk786Y1NLwybYkSUw3xW34I0rcXvNubviAW/AV20U6T9Huqtt2lfNJctO5FOEwlL2SYddzjZ2iJTa88CSrzFkz4CxIAAAAAAAAAACCOngf/wBznVfwyJ+tISPomyhjR+zm207UlRIhkXvtJP8A4iNunh9jnVfw2J+tISbo3/BLaH4jhfqEAPXXLyoNEuaBb9TlHHlzokmY2tScNJaYJJuKUrknBKI+I1B7XOyW4FAmJj198rhZffpTLFKdcekoZMiUaW0kauJdos8y4iL+mRAq1R1AtFmlsvymW6RUnqnDYe6p2ZAQqOqQyhXcpTZKLhxPl3ja3a7blS1t0lqlEkRk0iVbtTOBjCEkk0sYSRciMiI8l3YMBvM7Vuyo9pUS5WJkuoRa651dMZgRHH5MlZEZqSlpJbspJJ7uHDHEYiVrxYrFntXcTNwP0Vx19pcpmkPLQybSkpUbuC9bIzUWN2M8fIYiHR9cZN0aSS9yG4L1WuzwVZ8EK3ukbW330krHmHfU1tOdELVN5lRLZcr1VU2ZctpziwAnGm6o2xLfpbD7dVpbtTjy5TKKjAcjKS1G2m6tZLIjSWFEZZ5jpe1cs5qxaXeKl1I4FXfJimMIguKlTVmZkXVskW5WSI1Fw5cRC/Sxg1io3XZLFJZclNN0Ge/UojTmxyXCQcZT7KT8qkEZDcbkrFvVDUvRK46Y8wm2ZDVQbhLPstodcjo6lP8ANVhK0kXwANul6z2UzbNIuGOqrT41WmLhRmYdOddk9eglGts2iLcSi2nksD1T9XbIh6eQr8VPku0SZJRFbW1FWt1LqlGnYpsi3EolEZGWM5IV6Nuo1C7mnLXqkeluTNVakdOnusE8yWIOFqJGSJZbiWXPmMlClsF0fLW695nrIOo0dE+YT25mU6ioKN2QlR4whZ5Vju5CieKVqtZk+1K3ca5smnxaEo01RmfFWxIiqIiURLaURKI1EZbeHHOC4jzM6w2Suxqzd7kmfGg0RwmqkxIhONSoyjNO0lMqIlFneky8pGII1l9ermsU6JJRHgsVe2ClSur61tnYr11S0/bbdyDUQ+Lxo6Z1buu3qheDlzVS4rltyk1ZbFMTDY2luWaUGla9xk1u3eTsiCynp7twq/bdDKWtUy5IjsymklBmlxptCVmZn9rlKiMs8+Ixzuq1mt34VmKnP+iByfA+u8GX4N4UaN5R+uxs63bx25z3cxV+wJdS9UOyqlVSeJ2x6vFsx9ZnwcU4cpBq/UjNQ6a8cuc3Ur4KFF9VVaGaO3RkPSDl+E7219ZvJW00bTzjgkWCxEvVG1IsaqSHXpZN0uuN0KSZRzPEpw0Eki8qfXE9oe6t35btHuCpUOa7IKbTaIuuyEoZNSSioUaTMj71ZSfZ5ist3xK4qo3tPZr7TNDb1PgtvUrwBKlPO74vrnX5ynu7OPtfONp16hV2drPdfoJX26R1GmbzsrfCTI8IZJ93c0WVFsz91xx5BBLle1bs6j0ig1J9yoyE12J4dDYiQnH3/BiQlanlNoI1JQlKiMzPl8B46XtY7KRZ9Cudp6oymK+pSaXEjQXHZko0me7YykjUeMcT5cvKQjHSuTEi6m6eSJzjbLCtKWOqN08JM0uNqXjPkTz8w1OgpqNG0N0jv62JEU7lgKk0ymUuQybrdROW6pKkdkyNJpJBK3ZwRJPPcAtHYtz0q87UgXPQ1urp09BrYU62aFmRKNJ5SfLikxp3SmRv6PV6l5KapXxKSf8AwHl6I5GXRzs8j5+DO59/r3B7OlJ9j3ev4rX/AHkApVbNQmlbdMIn1ERQ2sfkEA89tJP0uUz8Da/wEAsV+k4AAiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMVeFSbo1p1erur2IhQnpCleQkINX/ARl0NqU5TOj1bzr5fumoqfnvK+6Nx5RpP8AIJI9vS0rJ0To83dISvYuTDKEn+d160tGX5K1DcdL6Sig6cW5RUexhUuOz8TaSAbIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAK59PWx5Fw6XMXTTWlLnW294Qrb7Io6sE4Zf0TJKj8yTPuEj9HbUGNqTpXSq8iQhyehso9SbI8qbkILCs/0uCy8yiEgS2GZUZ2NIaQ6w8g23ELSSkqSZYMjI+ZGXcKX3Xad/wDRjv8AmXrYsRys2LNVmXDIlGllOfYOEWTTt+1d+A/OF1QFfbb6XOktSp7b9SlVKkSlJLfHeiKc2n5lIyRl8QyvjTaKe2h/5A99EBNoCEvGo0U9s7/yB76IeNRop7Z3/kD30QE2gIS8abRT20PfIHvoh402intoe+QPfRATaNd1Gs+k33aUq2qyb6I0hSFpdYWSXWXEKJSFoVg8KIyLj74jPxptFPbQ/wDIHvojnxptFPbQ98ge+iAmplHVtIbNa3NqSLcs8qVjvPzjX7ps+lXJX7eq9TXIWqgy1TIrCVF1S3jQaUrWWOJpyZp4lg+IjXxptFPbQ98ge+iOPGm0U9tD/wAge+iAm4BCPjTaKe2h/wCQPfRHPjTaKe2h/wCQPfRATaAhLxp9FPbO/wDIHvoh41Gintnf+QPfRATaPNVJ8Ol02TUqhIbjQ4rSnn3nDwltCSypR+YiIQtK6VmizDRuJuCW+f3DUB3cfxkRfpELXpqBqF0m6umyLBosij2l1peGzH1eyLyvKLgRFxMmkmZmZd/cGW6NLcjVrpO3PrBIZc9C6ca2oBrL2KlJ6tpJedLWTPzqFxSGp6UWJR9OLHgWtQ0esR07nnlFhch0/ZuK85n8RERdw2wAEO9Jix6pVaTT7+s5Oy8bTWcyCaSyclkuLrB/dEZZwXeeS+2ExAZZAappLe9M1DsGmXVTFYRKbw80Z5Uw8XBbavOR/GWD7xtYrm/u0H1zOSW5vT2+X/XC/wBnTakff/NSv/j5ECxaTyA5Gha+ahx9MdMKndDiEvSkETEFk+TkheSQR+YuKj8yTG+iovTgclXbqppzpdGcNDc99L75Z59c71SVf1UodP4QHs6IWkaqyatZtRUKqlcqzpyaemWW8kJM/wB/Mj+2V9r3EnBlz4WuHnpsKNTqdGgRGktR4zKGWW08kISREki94iIadqJqEq1Lio1vwrVrNxVGrMSH2WaebJGhDJt7zUbq0l/tE8gG8cQyYipjWykyrOo9bh21XZVRrM6RChURlLSpi3GFLJ4z7ewkpJtRme7HLvMZVOrVuPWVbV1w2J0mFcFVjUphBIJLjD7zht4dSZ8NiiMlYyeS4ZASCAjSTrDRW7Muq72KTU5VGt+WcRMhskYnrSskLNjKuKUrPbuPBGZHjI8DWuVJYpd0yq7bNdokq21RG5ECSlpb7zsrPUobJtaiUauHf3+YwEtAIspWtECTEvRdQtS4KRKs+CiZUYkxLROKSttbhEg0rMj7KD45xxLiO2y9ZqJX6iqHUKLWbcNdI9Goiqo0hJSoReydTsUrG3vSeDxg8cQEnAIitzXKLXa3T6XFse5mlVanyajSHH0MoTPZaTuLZ65wUvhglY9kkzwRhSdbimRLomydP7mp8W2GJC6k7IXG9bdaaJ02cJdPtGkywfLjxMBLoDQaXqnQajfFBtCPGlqqNZoZVpJdjDDRkRpSvjwUfHlw4c+JDFWbrVS7juSDSV2zXqZHqUyVCp1QkobOPKfjmrrEEaFmpJ4Qsy3EWdpgJTARxSdXaLUY1vPt0yooTXa7IojG4ketus9Zlau17E+qPGMnxIYuta60anV1cJq2a9NpyK63QFVZlDXg3hqjIjRk1krCTPBqxjJGRZMBLYCK7m1so9Hul+ixrdrlUYiVONSp1SjIbKLGlPqSSWjUtZGoy3JM9pHjJCVC5AIV6UGiNM1NtSRUKbGaj3ZBaNcGSgiSb+3j1Lh95HyIz9ieO7IxHQq1Tm3vZUq2LjedXcdumll5TxGTjzHEkKVniakmRpVnjwIz4mLAinXU+pv/AKQFtqIXU0+6Wty0exT6+g8/+c3+kBcUBxyMcgAAAAAGYhTUnWiSu4XLB0npibpu1STS+6kz8DpueG95wuGS+5zz4GeeBhhen1VaYxoRJpT8+O3OmTY5x46nCJx0kLJSjJPMyIuZ+95SEtaOfwS2h+I4X6hAq10kdITtrQ+s3xeNaeue95UmMl2e6Zk1GSpwiNthHJKcHjJl7xELS6N/wR2f+IoX6hADMyqFSZdehV6TBadqUFpxmLIUXaaQ5jekvMe0s+8IkuvR6gTNS7QhsWbCds6LBqfhrBJImWnnjaUkyTnJGo0q9j5O4TaADWqvYVm1e2IdtVC26a/R4JoOLDUyXVsmksJNJFyPBnxLyn5RwzYFmsWjLtJi3YDVCmOKckQEIw0tSlEozwXnIj4eQbMADFyLfo79bgVp2nsrqFPZcYiPmXaabcwS0l5j2l8Qw7mnFjOWs7artr01yhOSFSTgrZI2kuqPJrSR+xPOT4Y5n5RtgANPqumGn1UtuBbc60qY9SKcs1xInVbW2VHnJpIscTyfHzjV9Y7Aal2HbVrWtbcZdNh3HTn34LKEJaTFQ8RumaTwRltyZlxM+PMSwNT1huxNjaY3BdRkSnKfDWthJ8lPH2WyPzGs0gPVRbHtCj23JtumW7TotHlmo5MRLJG28aiIlGsj9lkiIuPkIeai6dWRR4UGDSrap8KNT5vh8VplvaTcjaaOt86tpmWT7veGmUa0dVIunNrw6XqO3S58eDvqztSppT3Hnl4WeFKWRpJJmosceGPINe0/mag6mdHK4qlMuNxVWmOyToE6FH8DWaWFYaVhPctbZ54nwVgBLrlkWovwndRIn7pqbdVe7Ps5aNu14/5xbU/EOF2LZ7l4ovFduU5VwITtTUDZLri4bc58uOGeeOA8+kV1Fe+mlAuokEhyowkOPJTyS6XZcIvMSyUNrAa7Isi1ZDUtp6iRVIm1JFUkFt/fJSNu10/53YT8Q9FQtS3ahVZdVm0iM/Nm05VLkvKTlTkRRmZsn/NMzM8ecZoAGrVrTuyK1S6TTKtbFNmxKOlKKe081uKOlJEkkp82CIscjwWeQ7afYloU8qGUKgQmSoHW+hRJTwidZ7PZ5MjZAAY+3KLSrcosai0OAzAp0VJpYjslhDZGZmZF8JmfwjROlL9j3ev4sX/eQksRp0pfse71/Fi/7yAUjtoz9LlM/A2v8BAOba/1cpn4I1/gIBpX6TAADKAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIG6ZK1VKiWRZrSdztfuqGyov/DSZ7v0mkTwlJERERYwWBBOqaSrvSu0voJn1jVKizau+j7nsbWlflpE7gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADhaSWk0qIjIywZGWSMcgAj+taK6U1maqbULEojj6vZKRHJvd7+3A8Hi+6M+59SPiX9ISeACMPF+0Z9z6kfkr+kHi/aNe59SPiX9ISeACMPF+0Z9z2j/Ev6QeL9oz7ntH+Jf0hJ4AIw8X7Rn3PaP8S/pB4v2jXue0j4l/SEngAjDxftGfc9o/xL+kHi/aNe57SPiX9ISeACMPF+0a9z2kfEv6QeL9oz7ntH+Jf0hJ4AIw8X7Rr3PqR8S/pB4v2jXufUj4l/SEngAjNnQPRxpwlo09ouS+6bUoviM8CQqVTadSYLcGlwIsGI2WG2IzSW20+8lJERD1AAAAAAAADWNULLpWoNjVK1KyjMeY1hCyLtMuFxQ4nzpVg/0d40DozXnVplOqOnF5q23faSyjSd3OVG5NPl5clgjP3j+2EzCCekrblVt+q0zWyzYxqrdultqrDZf9Pp3+0Qov5pZPPcWT+1IBOwqJqNmR/pDLPZd4pbhtbPNhp5f94tHZdyUq7rWp1yUSQUiBUGEvNL5GWeaTLuUR5Iy7jIxV2/v+0TtP8DR/l3wFuhDF8XVbcTpLWwzPr9KgKo9BnqmnLmNsk2chTBNJysyyoybUeC44wfeQmcaK1plb7t/3LddZhU6sqrSYiW2JkBDngvUNqQe1Ss53ZIz4FjHeArRa71Nfjab1Z28HbepjFZuWG9WIMphHgrrr/WtJWtwlISTiC7y5YxzGYumlt1jox2rEtyoVeMdbvdrwOdUVp68lPS3SS/62SS4me8sF3iwFl6bUW34tywHo1OnU2uVhdTKCqAhLEclNtIJskcUqx1ec4LnyG3P0ymvRo8Z6nxXWIq0OR21spNLSkewUkjLCTT3GXLuForBX7sojnRVm2AcZii3TAfj0FdE3+urlpkNZU2nmslllwj7yMx0auqJm+dT6iaTONTLitObMWX+zZQnKlH5iFnnLeoLlUKqqolNVUCWThSjioN7cRYJW/GckXDOeQ7lUmlKVMWqmQ1KnJJMszYSZyEkWCJzh2yIjMuOeAgrZc9XpldndIibRpsWfHO1obZPxnidbWfgj/JRcBj6vUYV5yaBAtWQirvw9Kqk1JKKfWdS49HbbbbXj2KzUky2ngxPGollxZmmF10C16PTIU6q0d6E0TLCGErUbSkNko0lyLPDyDKaeW5Et62Kcx6FQYlR8AjtT3GGkkp5xDSUnuUREa8YMsmKIL07ua37g1D0Pj0WrRJz0G1JqJbbLpLUwrweOkkrIvYqyhfA+PAd7x4sTpHmZZIps88f/AHvbE+QbdoECf4fCoVLjS9y1dezEbQ5leN57iLOVYLPlxxHo9CKV1U1r0MhdXPUapieoTiQZkSTNwsdszIiLjngFFV9A4khzVbT27ai2aJ1xUGe4hH8TEZbjMMI+Emzc99wxitHZUaPqBZaiudFakuXRWWfS64pCvQxKlvfutJJ7ST4f7TJYcPaLfIpdMbkRZCKdDS9EaNmM4TCSUy2eMoQeMpTwLgXDgQ81Lty3aXOdnUygUqDLdz1j8eG224vJ5PKkkRnk+IUVQsKjyGpunFaO4qu/GlagVFtuluKQcRg0ql+uIIk7tx+dRl2j4D0Sa3SIVgP2rNqMdiutaqpPwBxxJSMHUCdJezOdhoPO7GBaxqh0ZpEdLVIp6CjPqkRyTGQRNOqzucTw7Kj3KyZcTyflHXLty3pdQOoyqFS35ijQapDkRCnDNB5Qe4yz2T4l5AoqlrGxKg6vVCmWpVDeoCrmo9SuKM42g0sVB59BIS0vnuUlG5RdxYFwS5EMa5QaEtTxrotOUb8hMp4zioPrHk42uK4cVlgsKPiWBkhAFQ+lVlrpd6TP9++EX/xp/tFvBULpY8elppKXcb0L/PALeFzHI4LmOTABibtuSh2pQ5FbuKpxqbT2Cy48+vBeYi7zM+4iyZjR9X9ZKFYr7VCgR3biu6WZJhUOCe55Sj5G5jOxPv8AHvIsDUrT0er9719m99c5jdUltq6yn22yf7gp5HyJSc4cX5c5LymruDFu1jUfX9041tJm2PpupRk7VVltn1VGf9iX2iD8vxmrigTTpxYdr6fW83RLWpjcKMWDcX7Jx9f3biz4qP3+XdghsbbaGm0tNIS2hBElKUlgkkXIiIfYCBunh9jlVPw6L+tISdo5/BJZ/wCI4X6hAj7pt01+pdHO4PB+cVbElf8ARS6nP6DG2dHOsMVzQ2z50cyMk0lhhZF3LbQSFF8aQGrav070wa52Tbkup1mLTZFKqb77VPqLsXrVN9SadxtqIzxk/jMaDYFQrV22RohadQuKttRq7GqcupyY85xuTI8FMurQbpHu25cyfH7UhONxWhOqerVs3izJjoi0inzorzK89YtT/V7TTgsYLYecn5OY0Kh6Q3Zb9madIotZoxXPZpSWt0ltxcOSzIz1qT24WR4JJkflT5xRFd11m76doCuj0WuViXWSvqfFYluTFeELZidc6fbz5GeXLuG82tqLVbi6TkV2nvPKoU21EtRo/X5aOV1bctXm3kl1KTPngZ+x9ILgptTtmTcNXpU9FMrFYqk1LDa0k+5MLa3tSZcNpKcyRn3kRGY82meh0ux/Supqsx3HKRX5099RErDsZ9k2UoLh7IkpayR8OB4PlmCOdJaw7XNU7Po9Vua5VXPUIdZRd0B+bIZOK7sLqiQ3kkN4I17DR5CPORnaZQPQyh61VJi4LpdkW61Nh0w5Fckukyg4JK3YUvislKMyVzLuG7Wdo/WqbqbRNQqvVafMrBPVJ+suI39rr0Ntx2Wclnq2kIxhWOZ+UZlem9TXSNVKf6IRC9OTjy4iu16x1kVLPb4eUs8M8AHo0Ev+h3ZaFLpMeVOTWadSYipsaoR3GZCiU0kieLrCy4hRkeFkZkfl4kPB0p20SdP6RT307os256VHk+Tq1SkZz5uBEPnSDTi6aFdSLlvKr0eVKh2+xQKexS2nENIjtqJRrWbnFSzUXvFxwMp0lremXHotcEWm7vRCI0moQ9vM3Y6idSRec9mPhAfPSXuB+3dFrgeg7/RGex6GQUo9kbz59WnHnIlGfwDadO7bZtOxaJbLO026bBajGZfbKSkiUfwnk/hGi1GmOawR9MLvgTIzVvxJCa5LjrJXWOvE3hlKe7sLNe7PkIb/AH1ccK0rNq9zVBSUxqbEckKIzxuNKTMkl51Hgi85kA0TotoKPp5U4LSdsaHctVjxvJ1aZbmMebiZfAJWEddG+gy7d0Yt6HUUKTUJDCp0zdz619Zuqz5+3g/eEigAAAAAAACNOlL9j3ev4sX/AHkJLES9L+qxaT0d7rVKVg5cZMRovulrWREX95/AApnbX+rlM/A2v8BAJDsfS64JtlUKYinyzQ/To7qcI7lNpP8A4gKtXjAAEQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOQDgzIkmo+RcQEEWgZV3pn3nUt+5u3rfi0xB9xG6ZOmXxmoTwIF6KRHWLj1TvJSexU7qdjsqPn1bBGRF8SyE9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPl1tDrS2nUJW2tJpUlRZJRHzIyH0ACu2n6l6I61P6dS1KRZd1uKlW06edkSUf75F+Hhj+p3qMadf3/aJ2n+Bo/wAu8J+110+i6kafS6GpZR6k0ZSqXL+2jykcUKIy4kR+xPHcZioOn90Vq6umVZEi5YbkSvU9o6dU0LLBnIZZfSpXw8D8nHhwAX57xirhua27eUymv3BSaQb+TZKdMbY6zGM7d5lnGSzjykMqYiXUWl0us9ISwIVWp0KosJo1XcNmUyl1JHmKRK2qIy8vH3wEhldFtHQvR9NxUg6Rk0+HlNb8HyR4x1mdvPhz58B6JFbo8ei+jb9VgNUvYTnhq5CEsbT5K6wz24PJcc94qxpjT4FXnaXWxV48Z6iuVe55ioK0F1LjzD+Gso5dnevBD01RhmF0bNYKBCP/AJKpV2SItPZ5pZY66Mvq0/zSWtfxiwWPiXnaEyny6jEuygyIULb4VIaqLS22Nx4TvUSsJyfAs4yO+DdVsTqXJqsK46PKp8Q8SZTM1tbTJ4I+2sjwngZHxPvFXdWabT6ZTtf4FNhRYcRPpd2sR2ktoLO3OEkREJN1vtyhMTNPbVh0inwaLWLsZOow4sZDTUsm2nHEpcSksKLchOSPngQSyVx28dBOvlXaX6DkWTn+Ft+DkWdueszt58OfMfDF0W0/Q3K6xcNIdpLatq5yJrao6TyRYNwj2keTIufeQqzqbHZpFp9IC3KRHaj0eHOo8qPBaSSGm3X1NG7tIuCSUaE8OQ8d2MbNNNcI86jRrXqT0mjqfoEMyXGhtGtrY6hxJElZudrOEljYXlFgtzRq1R6yy89SKtT6i0y4bbq4slDqULLmlRpM8GXkMddPuK36hTZNSgV2ly4UTf4TJYltraZ2llW9RHhOC4nnkKv61MNWRcep8a0WWqVFesOI64zER1SN5y1MGrBfbdWZlkY+56XVbVoF8oaoFvWpDqNmxoS6XAq6ZKnnlyOpbkmkkIxubWpPL7Q+JhBbYqxSFNQXU1WCbdQPEJXhCcSTNJqw2ee32SM+GeBGY+ZVao0SrRqRJq9PYqMojVHiOSUJeeIuZpQZ7lcu4hTWLWJkWo6fWut8yVpnXlMVY/8Awlzm4zKvhaUoxl9Q6dXrgujVGczQ6MqTBrsRuJclQqyIq6R4OlpbRNkpB8DNZl7IsmvzBBbGZcFBh+H+F1qnR/Q4kKm9bJQnwYl+wNzJ9jd3ZxnuHe5U6a1OYgO1CKiXIbU6wwp5JOOoTjcpKc5MiyWTLlkhUXX2bX2KvrzFgUOPMpz0OieHzFzSaVGMmk7dre0+s3ce9OMd+eEmaszLgha3afvW1RY9Zn+gFSIoz83wZOw+oyrftVy8mOIgmJ+5bcYobVdfuCktUl4yJqcuY2mOvJ4LDhntPJ8OBj6Rcdvqo7tZKu0s6WyZk5NKW31CDSeDI3M7SwfA+PMVi0nhxavSej9QqrFYnU1VMq8xUWQ2TjS3m9pIUaT4GaesVjPLI8jFKTTdG49YRRo9Stm078qUqpUkzSlLkRt1xCcJV2VbDwZIPmAthRatSa5ATPo1ThVKIpRpS/EfS82ZlzLckzLJCp/Sy+y10k/30P8Azoljofyo83SubMiwlQWH7hqTrcZTZNmwlT6jJs0lwI0kZFguBCFemzWItu9IzTi4ZyXFxaa0xKeQ37NSG5alGRefBALkzJMaHFdlzJDUeOyg1uuurJKEJIsmZmfAiIu8QDcOql4aoVeTaWiEckwW19XULukIxGjl5GCP2a/P8RY7Q8lPtG+9eno9a1CdftiwjUT8G3Irvr81PNK5Cy7u/HxEXMWAoFGpNApEekUSnxqfAjIJDMeO2SEILzEQDStIdI7X05YckxSdqdfldqfWZp75UhZ+y7R+xSZ9xfCZ8xIgAAAAGYDw3BSoVcoc6jVJlL8KdHXHkNnyUhaTSoviMVI0uu+p9G2/ZWmF/m4VoTZByaRVCSexBK78+Q+zuL7VRGfJRmdxRruoFkWxflAcol1UpmoRFcU7sktpX3SFFxSrzkAzNMnQ6lCanU+UxLiPJJbT7DhLQtJ95KLgZD0YFW3ujNe1oTnHtJdWKhR4q17igzDVtL31I7KvhR8Ieph0rvdkpf5SvqQFpcEGC8gq16mPSu92Ol/lK+pD1Meld7sdL/KV9SAtLgBVr1Meld7sdL/KV9SHqY9K73Y6X+Ur6kBaUcd2DLIq36mHSu92SlflK+oD1MOld7slJ/KV9QAsrb1EpNvUpmk0Snx6fAZ3G1HYRtQjco1Hgu7JmZ/CFw0WlXDSXaTW6fHqEB40m5HfRuQvaolFku/BkR/AK1eph0rvdkpX5SvqA9TDpXe7JSvylfUALSGORVr1MOld7slK/KV9QHqYdK73ZKV+Ur6gBaUBVr1MOld7sdL/AClfUDj1MOld7sdL/KV9SAtMAq0WmHSu92Sl/lK+pHPqYdK73ZKX8avqQFl63VaZRKW/U6vPjQIUdBrdfkOkhCC85nwFRLxrVQ6UeqtPtK2ky2tPqFI6+ozjQaSkK8vmMyylBc+KlGXcNlg9F+5rpqTM7V/VCo3Chpe4oUVSiR8Cl+x8+1BH5xYmy7Wt+zKAxQbZpcem09nilppOMmfNSj5qUfeZ5MwGUhxI8OIzEjMpaYYbS22hJYJKUlgiIvIREA7gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABjLqqLdJtiq1V5WxqHDefUryEhBq/4DJiLulhWDonR5vGWlWFPQfBC/8AfLS0f6FmAxXQzpy4HR+ocl8v3TVHJFQfV90px5WD/IJAmYaxpTSSoWmVsUci/wCh0qMyfvk2nP6Rs4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAp/eUdhj/SK2ybDRN9fHS65j7ZfgzxZ+IiFwBUW/P8AtFLU/A0f5d4BboQtN07ua4tcbquF+6LptyCzDhxKS/T3WNjrZoNT6CJxCzIicJJngk5M+/BYmkAECWBo1LOgVShVmr3JAdod0yZls1lL7RTEsutINxRGSTSaXFrf3JUnB55Day0UtsrVpVsei1d9Cok1U+oM+Ep/5YfU4lw1Sj25X20keE7S+ASgACOLq0ht+4ivLwqo1Rr02nBOd1S2/WvBf3vq8oPGccc582BseolmUm+KCmlVRyVHUzIRKiS4jnVvxH0HlDrasHhRe8ZHkyMbIACMF6LW87p7cNoSavWpKrikFKqlVeeQqY+6SkqSrdt2ljYRERJwRchoWuWnEC0dBr9lt1Ws12q1xyEdQqFReS4+6lt9tKElsSlKUpIzwRELGBgjLB8QEc0XSC24zNzIq86rXE7cUYoUx+qPpW4mMlJkllBpSnBFkzzz3cc5GJp+gdsMQXmJtcuGqvPSIK3JU6Qhx02IayUzGzsx1WS48Mn3nniJAvy5IVoWbV7mn8Y1NiOSVpzg1mlOSQXnUeEl5zIa3bl2VijaHM3tfyoyagzSVVGalhvq0Jyk1pbIsng8GlPvgPDXNE7Uqk+85qpFQjvXaqGqYplSC6lUZRKSbWUntNSiI1Zzy4YH3dWjNsXHeD9wS51WYZmvxpFTpjD5JiVByOfrSnkGkzPGCzgyzgsjxeqBcl09HBWo9qU5iBV1wFz2oTx9ek0tLPe3nCcmpCFER4LiZCQrPr0K6LUpVx048xalEbktZPJkS0keD85Zx8ADUbp0joFwle6ZlQqbZXk3DbndUtBdSUYsI6vKTxkuec+bAztQsynzL2ot1uSpSZVIgSILLSTT1a0PbNxq4ZyWwsYMu8bOACMGtF6AxZtrW/BrVbgybXUs6ZVYzraZbaV5JxJmaDSZKJWD7PcWMDmn6L0GJZ8G1DrNak0uPXDrLzch1taprnWG51bx7O03vwZkWDPBZMxJwANesO04FnUyZT6dIkvty6jJqDinzSaicfcNxRFtIuyRnw78d5irPTLpsKsdJzS+kVFkn4U3waPIbP7dtcw0qL4jMXHFQull9lppJ/vof+dMBtrlLv3o9STlUQ5l46ZGo+upx5XNpCPumz+3QX/78eyE32Bedt31brNeteqM1CE7wM0nhbau9C0nxSovIY2DGTEGX5o9V6DcL9/aLzGqFcB8ZlKUeIFTT5FI5IV5+WfuT7QCdAEW6PayUm9Zj1tVqE7bV5wSxNo0zsr3FzU0Z+zT3+XB+TicpAAYAAAavqTf9q6d0A61ddUbhRzPa0j2Tr6vuUILio/7u/AzNx1iDb9An1upvEzCgx1yH1n9qhCTM/fPBchUzRSzpvSIvyoatajtqet6NIVHotKV+9KSk+BGXehPDP3Ss54FgBmS6Req17uuK0l0kel04jUSJ9RJRpXj3lIQR+beruD049MI+Pqe0L4kfXC0kSNHhxm4sVhqOw0kkNtNIJKEJLkREXAi8w7MgKsenDph+59Qfib+uHHpw6YfufUH4m/rhakAFV/Th0w/c+oPxN/XB6cOmH7n1B+Jv64WoD4QFV/Th0w/c+oPxN/XDj04dMP3PqD8Tf1wtSACq/pw6YfufUH4m/rhx6cOmH7n1B+Jv64WpABVf04dMP3PqD8Tf1w49OPTC9z6gfE39cLUjgBVj04dMP3PqD8Tf1w49OPTD9z6g/E39cLUjgwFWPTl0wvc9oPxI+uD059MH3PKCfwI+uFpxyAqy10kdQbKqDbOsGlEylRFmSfD4BK6svyjUlR+YlkLDWDedtX3bzNdtaqs1CE5wM0cFNq70rSfFKi8hjMVODDqcB6BUIrEuI+g0PMPNktDiT5kZHwMhUDUG3pfRh1Up1/WiqUdiVqQUarU72SWcnk0l8G5SD5kaTTnBgLjgOiBLjzoLE6G6l6NIbS6y4k+C0KLKTLzGRkYAO8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQP0y1HULZs+0Gk73a/dMOPt8qEmZn+naJ4EEauEVd6UWlNun226cibWH0fc7UYaP8tACdW07W0pIsEREQ+u8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFRb8L/APyJWpnvho/y7wt0Kiaq5p3+kHsmW97CTEYJH9ZL7RfpAW7ESar1q9j1Stuz7TuSNQm51KmzZD7tORL3Gybe1JJUpOM7z45EtiNbvt+sy9c7YuCNAW5TYlCqUZ98jLDbrhtGhJlnPHafxANHt7US+7ts/S+l06qQKdXrtjSps2pLhE6lpmMXaJDWSLco1ILnwLPwa9X9Zr+oGhTFwyX4Uu4iuiTTXDRGw2piOpw3ez3ESW1cc5xxGRs60b3tO19IK+m1ZlQmWzCnQapS2XWkyEJkkWFp3KJJ7TQnJbuRjqs3T+7qkdqQLntp+HTjq9w1KrNm4hXV+EEtDKeB8dxPLxjyC4Nyp+q8iX0hZNoxiJ6hptdFQYSlv1xcg9rvP/dOI7PwjVdPNQ9RLpuKz5Lly0pmDelPqkmNCYp5LKmqYJJNEpZry6ZGrKi7PEsecY/RTTO+LYq1l1qrwnnqgzVqgxU3lbdyIXgqGY+ePsf3OjH9Md2mGmdfg68UvUuRa50RurLqy5UJBISmnM7W0RSWSTx1jnrilYzxMQe2l3VqrEomqNaqd7U6ot2a3NiMMJoiGTefRGS6h41Es8ERrxsweccxNGmlxRLnsmk1RirQqk+5DZOW5FeQskvG2k1pPaZkkyM+XcIwcs25lWVrhBTSnTkXDMmLpSNyf3SlcRDaTLjwyojLiOno92nX6bfkmvyLOctCllbUOluxHDZSqdMbUZrkmhpRkXA9uT4nkBnulS0U7TinW+pw0NV24qZTHvO25JQai+JI8+u7jVz3NaGljRmcaoyvROtISeCKnxj3bFcS7K3NifeIx7elZFmOaMVCrU9Jql0KVFrDaS7/AAd5K1fEklH8Ayl06e6c6nRIF0Vu3YtXcdgIOFIWpaVdUojWkuyovus/CAxPRMShzo4Wi2eDJcNxKiLuy6vgOeisk42kiKP1ilppFWqFORnuQ1KcSkvycDzdHW32tL9AISq7SjokqNFfn1lKjyolozlasGZZ6tCeXkGT6L8CXD0Vokqek0yqqb1UdI+45Lq3S/QsgEmgAAAAAAKhdLL7LTST/fQ/86LeioXSl/dXTD0oiNHlxtUNxReQvDFH/ckwFvSAC7wAR3rFpJbepEVl+Wp6mV+F2qdWYZ7JMZXdxLG5Oe4/gMj4jQ7V1UubTeuRrI1vQSEO9im3WyX7kmF3E99wvynw85EXaOwAxV1W9RbpoMmh1+nR6hT5KdrjLycpPyGXeRlzIywZdwDJMONvsoeZcQ42tJKQtCspUR8SMjLmQ+xW9ym390eX/CaL4deemRGfW04z3zqSn7ps/tmy8nx7fZCcLBvO276t5mvWvVGZ8J3gZpPC21d6FpPilReQwEZdN2oPwOjnXeoPHhTseO5/QU6nP9w3Do9UlijaJWfBjcEehLDp+dTiSWZ/GoxofTw+xzqn4dF/WkJO0c/gltD8Rwv1CAG1hkV46T981qy9S7Q9BpLqJVTplQgw21vbIxS3FMIZdeyZJ2oNRnk+Q5rNmyGr+0xsCXdtzLjHR6k/UZLFVeaenOp6ozNa0qzjcszIs8CIiI8ALDAKu2hVbhu+HppY9ZuWseCSahXGahLjS1sSpaKerYySnUGSizuI1YPiaSGKrUSpL6Md21x+7Lqcq9s1iqMQpxVl9DiyTLS2XWmlRb8JLgR8CyeC4gLbgKvawV6o6VXRY1PoFUqz6qhTp8aGVRqbjzXhshTCWnH1uKPKEGozLOcciwNoueh1OmVLTPSRV111yJVPDpdYqSZzhS5Zx20ubOtzuSlS3Mng+BJIi4AJ5AVBuGvzoECmWzcNyXTJpNDv2bRnJEGQ+c6TDTE6xpKlM9taiNZF/VyM3Iqdaq/RstAyuqrK9E7siQ2p7U7E1ENyWpKEOOIP98S2ZEojzgywfIBaMBVm7blr1g0nVK0aZXaw5Dp82jsU2S46uTLhon8HtijypZp2maC55PgMbW67dUbTW/bbt6TeaIEqoUqHbc2uNyY8tLsp3a8gnXsLNKVJ5928BbgOAqzbOqNbrmpWjqGp8kobtJJisNk+exyW+h1CSdIuBqzEWos8jM8DxxbvuCpajP3DBfveTVmL2OnLhRoEl2lJpbbvg7hHtT1ZLIvXDVnJK4ALZAKl3XftSh1S7reTOuQpR6jwijymm31RWI++Nlg3i7DeePrfDOfONl1uvabbWrl0Qyfrxx3tPXvBm6cl11LEk3nNsgyRwawWPXOGMcwFjwFbaIqsX3XNP7QnXPcECGmwmq28/BqDjL8iWo220rWsjyrbkzweSMz4jWaRcVSVpPpG5eNzXDT7SlszvR2qxpbyXVvocPwdDr6MuISZkrv44Iu4WC3AibpeU2NUujvdiJLe/wAHipktfzVoWkyP+8evorzptT0AtSfUZsmdKejum5IkOqcccw84RGalGZnwIh99KT7Hu9fxYv8AvIQVesjUStxLMocVFQlklmnR2yLrO4m0l/wAaLbX+rlM/A2v8BAKsfpMAHwEVan9IDTHT6W5T6tWzmVJvguFAR1ziD8isHtSfmUZGIiVQFYldMuzjPLNk3c4ny9S19MceOXaftEu38219IBZ4MisPjlWl7RLu/NNfTDxybS9ol3fmmvpgLPBkVh8cq0vaJd35pr6YeOTaXtEu78019MBZ4BWLxyrS9ot3fmWvpjjxybS9ot3fmmvpgLPAKw+OTaXtFu78y19MPHJtL2jXd+Za+mAs8ArD45Npe0W7vzLX0w8cm0vaLd35lr6YCzwCsPjk2l7Rbu/MtfTDxybS9ot3fmWvpgLPAK10zpkadOykM1WhXNSUK/2r0ZCkl8CVmfxEJysS97UvijlVbUrkSqRuBL6pfbbP7laD7ST8xkQDYeRCCbZ/wCXemndc/OU25bcWnl/SeMnf/mUJ2My25PkQgborEdXvHVi8jR2Khc64bKvKiOnBfoWQCegAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABUzp602bRK7YuqlNbPrqPNJh1XnSsnWfgyThfCLZjWNUrMpl/2FVbTqqCNicyaULxk2XC4ocLzpURH+jvAZS1a3AuW26dcFLdJ2FUIyJDKiP7VREeD85cj85DJimGgOptU0LumVpBqqpcWnNP5p89eTaZJZ5yR97Kj4kr7UzPOOOLjUyfCqcJubTpkeZFdTubejuk4hZeUlFkjAekADgAfAHwAAB8Ad/IAAdE2NHmw34ctlD0eQ2pp1tZZStCiwaTLyGRmQxNhWzDsy0KdbFOky5MOnt9UwuU4S3NmTMkmZEXAiPBcOREM6GCAa/qJacC+LQm2vVJMyPBnElMg4rhIWpBKJRpyZHwPGD8xmM3GZZjRmo0dtLTLSCQ2hJYJKSLBEReQiHbgMAOOI5AAAAHC1JQk1LUSSLmZnggAzwKdWI76qfTqqd0xCN6jW00pLLyeKFdWnqkfGtS1F72RtHSe6QUOLAe090ylnWLnqZ+CuSYJm4mISj2mltSfZOnnBbc7c554Ib70UdKPUs06bYnobVXqoZSKk4njsPB7GSPvJBGf9ZSvMAmEgAAAAAAMs8xBd+aO1eg3C/f2i8xqhXAfGZSlniBU095KRySryHyz9yfaE6AApv0jdYKXfWgFdtuqQH7dvCBMjeH0aZ2VkaXCypszxvR+kiPyYM7OaN/wS2h+I4X6hAhrp+WvQJWjj10vUuOdagymGo8wk4cShayJSTMvZJwfI84PkJm0b/gjs/wDEUL9QgBr2qWlzV/3hS5lUVFXRmKRPp8theetNUjqti2+GCNJtmeckecYEaTqTqPRtUdMqQ5WaJPuaDRauy3MmIdUzJbSbJINzaZKJZpxkyzxLkYsuMZKoVIl3DCr8mC05U4DTjMWQedzSHMbyL39pfEAiOFo/ctv0GyZdt1+mPXTbkmbIfeqDK/BZhzTM5JGSD3J47TTj7njzH03pFczugF02BNq9KcrFcnSpfhbaVpYI3nyd4lg1F38CzjymJtABFupWlLN83ZQpFWXHco8SjTadLaP99Up4miQtvJGRGk2zPJ9+BjX9O9QF27aE5dyUZ+9bSfeRDnPtOqjzozierUh8iwolKQSMmnPaTnjkTIHABAqtIL2p1NodVpdboEy6o9yybhqT01DyIjrzzKmjQhKMq2pI0kWTLlnzDCah2VWbM0WtykOVmK/Xpt9w5zs1Ec+oRKkStxmlszyaEmfLJZx3Cyo1zURFtt2rIq11RWn6bRTKqma/9mtjLiVlxLtEZcPOLRGsjR6vV2g3nJuWvwGbquObElsyac0s40JUPBxiJKz3KwZHuzz3ebI+WdLL5q9Yi167Lhpcie7c0GqzY0QnShtxobSiaaZSvJ7jcUSzNWP0FnLQdXHoFg2pVbht2XIua50G5BoVIT1rziMb9xbzIiSls0qUZmREZ4Hpf1UXV9GqzfdnUd6ROpHWlKpVQSbTzLjJkb7SyIzwtKcmWM54CDVKJoTJotSqU+mzYZOvXvFr0fO71uI2pRqZ5ey9efx3cSGRTpNdjN5nGhXPGi2O5cvplcjNk4mccj2ao+/O3qVO9s+/uEs2xWYNw29T67THOthT4zclheMGaVpJRZLuPjxLuGRAQvVtI65Lp9zxUVGnkdYvWNcLRma8IYbUwakK7Ps/WlYxkuJcRmbz05qVavy47hjzobcerWW9bzSF7tyHluLUS1YLGzCi8/mEngAhlGmF4UWRZlXtatURqrUe3UW/USnMuLZdZIkn1je3B7krSZkSsEeeZd/TSNIbgRphY2ndTq1MeotJkKfryW9+Z6UOKcaZTlOOrNaiNecHhJEXMxNgANL0QtKdYeldCtKpSI0mXTmlocdj56tWXFqLbkiPkohiOlL9j3ev4sX/AHkJLEadKT7Hu9fxYv8AvIBSS2v9XKZ+CNf4CALa/wBXKZ+CNf4CAaVZvpRak3K7clM0b00cUV0Vwi8Jktng4jJ9xK+1PaSlKVzSkuHEyG06M9Hmw9P6c09JpzFerx4W/UZzROGS+/q0nkkF8Z+UzEbdEAyvbWjUnU6cndJU+3Fikf8Asm154fkttl8AtWMo4IiIsEREGPMQ5AAwOMDkOIDjA5wAAGC8gYLyEAZAMF5CDBeQgyADjHmIMeYhyNR1Cvf0mriLeti4axGkoc9epMM5JtupIjQ2tCe0W/jhWNpGXEyAbbjzEGPMQ8tFlvz6RDmyYD9PfkMIdcivmk3GFKIjNCtpmWSzg8GZcB6wGPrNHpNbhqhVmlwqjFVzZksJcQfwKIxV7WfR6qaSz1asaKvOU8oBdbVKMnK2nGSPKlJI+aC70HyLikywLYjrkMtSGHGH0JcacSaFpUWSURlgyMBolh6lUe9tHvT7BM2o5QXXJbRnlUd1tBm4g/eMuB95GR941foX05cLQCkTnyxJq8iTUXz8qlvKIj/JSkV4tGrL0/0/6Q1ksGfglNcNuNj7Q3nTi8PgNH5IuHpFSCoOl9r0Yv8AudKjNq/pdWnP6cgNrAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAabqppjZupdHKnXXSkyTbyceS2ex9gz5mhZcS5FkjyR44kK9SuhxKgyHDtTVWp06Os+DLsM9xF51tuJI/ySFtwAVB8Ue+vdnl/J3vrg8Ue+vdnmfJ3vrhb4AFQPFHvj3Z535h764c+KPfHu0TvzD31wt7xHIUVB8Ue+PdonfmHvrg8Ue+PdonfmHvrhb4AFQfFHvj3aJ35h764PFHvj3aJ35h764W+ABUHxR7492id+Ye+uDxR7492id+Ye+uFvgAVB8Ui+vdol/J3vrg8Ui+vdnl/J3vrhb4AFQPFJvg+WtE3z5jPfXD7T0PrimpNiq6wz3ox+yb8CcVu/Kex+gW8ABFWjOglhaXGUykRHZ9YNO1VSnGTjpeUkERElBe8WfKZiVQAAAAAAAAAAABA3Tw+xyqn4dE/WkJO0c/gjs/8AEcL9QgRp07m1L6OdW2l7GXFUf50hIuichErR+znm1bkKocQiP3mkl/wAYLVC8L2p2oVtWfZce3lSKvDmSnHquT2xBMdXwLqjzx3nzLuGtULV67bisrTv0EpdFK6byTJeIpRuphxmY5mbqjJJmszxtIizzVnuwexXhT5z3SHsae1CkOw2KPVUPPoaNTbaldTtJSi4Jzg8Z54EVafU2t2pZuiV2VG3a05GoUapw6nGjwXHJMfwk/W1m0RbtuUYPh9sQDOVzXy5KDoqu8qrQ6Wmts3M7RnYbXWLbJLTiicMj3ZNRJSfHlnjjuG8R9V2H9cnLAbRHcp5W2VWRMLdvW6as7fJt6oyVyzkRLaNsVS6UWtRatbtXhU+o3TcdUmlJiLR1Dam3ENkvJYI1dee3jxweMjz6H2td9NuezLluSkz1T/RadSJS/BFdiI3BJlhSv5mY/BXI8+cWDeLJ1bv+5bhtZKKNbcKjXhCqUiipWt5yS14MkthyDIyThSlJMyQRnjJcDH3R9SNVUx7/nVmBZRxLNYlIeKGUne9IbjE8jbuPHV9oiPOD4HgaVpRZtUha9W1dkChVej2tOfrJU2mvNPE3T2EttklxSF8GDfWa1bMFwIhuR0ernbevzKaXNNVSkSlQi8HX+6cwEJLq+Hb7RY7OeIgmWyaq7XbNotakIbQ/Pp7El1DedqVONpUZFnjgjPvEe9K9LsvSNVBZd6pVdq0Clmr+a9IQSv0EY0zov0mTAu41UC3bgt+2itmI3UmKjGejtPVcjLrFtIc/mHhSkkRGePIN16VrUpGjkusw2yW/Qp0OrpLGeDD6Fq/s5AYXWmUdt6tabVih0+RWqpEYnRSokRHrzsZbSCU6jPZSSDSkjyZZ3eYx7ujGlusWlddwSTbJ64bjmyplP8At4Cuy2cdz+eRIIz/AKQ8V/TpVC1ktjVeNRKtXrbl2+unOLpUU5DzBrWTzThtl2jSojxw5d4y2gkWqUu3bvu+4ac7Q2q/XZdbbizOy9GjGhKUm6X2qjJvcZd2QHZ0U98fSJqiLcNz0Eqk+lpUf3LMlaU/owJWEV9FVt9ejcGsSmurfrc2XVVl/v31rT/ZNIlQAAAAAAAARp0pfse71/Fi/wC8hJYjLpTOJb6PV6mrkdNUn41ERfpMBSa2SP0uUz8Da/wEAydqUycu1qStLOUqhMmR+bYQCqmb/R2/9VX3+M2P8Cxa0VR/0dv/AFTfn4zY/wACxa4RAVp1hVWLjrGsMg7or9LTZlGj+hLNOnrjtktcU5C1rSgy3mZnt45wRcMHgWWEJ6naWXrVK1er9nVuhx4N6UtuJU2qk04a2XG2zaSpo0cMKQZJPcR4xkiPkAj3Wu4GIlYtUq7W7tjQ12E5KbKiyH0rVMI29ji+q7sGvKldku8ZK4qFU5tY0hcq92XGUy6EEzW/Q24H2o7ym4O7c31aySWVJzlPsvhG43tptfztZodVtGfbrb8O1HLfk+iRPGRdYaMuIJHMy2cMnjjyPuysHSqZTk6WRYtTYdjWT1nhK3SNK5G6MprKCIjIu0rODPgXlARfdUq46nSdT7+h3bXqdJsqqKg0aExMUUfZEQ2a+uQfB7rdysmrPmHOreoVQo9z6goW/cTZzrDjuwSpzb7rMKQtLx9Yo0cGe71w8cufAbne2kF2VKfdNGt+4qZBtK75rcusNvsrXLjq7BPdQZHtPrSRx3cu4Za8NLqjVapfTsCfCZj3BabVChodNeWXEE6W5eCPs4cTyyfA+ADWnWarqDfdBsqdcldplMg2RGq61U2cuO9JlPK6oluOJMlKJBJNREZmRmo8iPatqfeLtu6RV1VRmPOU9yVMuA23dhyYzE5EJSnCLgec58nFR9wmW4NO7zgVKh3HYlbo0StxbfRQp6aky4uO80nBpcTswoloXuMslgyVg8DE0jQdUKmvUddVjyqadmPUFpTiD6zwt95bz75lyJJqNB4IzPgfwhhtPr1rda1F1pjrnPKhJiqfpBpfVsbQyl2Oa2vucqbyeO/iMfoPfE+4r00yp5SbjImbOkeHnPbeaamPl1HrqTXwe7/XCzz58Rtth6NVe1WKY01UoCzRZ0miVDG/12U691qXE9n2BKU7zwfEuAy9j6aVig1rTybKnwXGrXtl2kSibNWXXVkyRKRlJdn1s+eD5cBdGmaIamQ52kUi259XqpXQUarux3Zzb37qSh988svK4OdWnYR7Vdnl3DX4V+VuhU6wqg7Upsl57TZTzTDkhSvDJy3I7bRmXes1Lxk+ODMbNZ2il7xk0am1yuUAqPbyaq5TEwkvG+89NJ4svKVgiSknj4ILj3jJ0TQ+ei59L6pWKjBdj2VRChvMtGvMiSki6tSckXYJRbuPHKS4eQM/0UZlUn6E0ORWqhIqFQ6+aiRIfeU6ta0y3kn2lGZmXDBeYiEqDSdEbQnWHpxBtipSY0qTHkS3VORzVsMnZLjqcbiI8kSyI+HMjG7CAOP2jkAH52Xk6c/W7UW0GS3v3DeUGMlv7pJSl5/SaR+iLTaGm0ttpJKEkSUkXIiIUIsukHWun/OYMvW4lxTJq/8A3JLWn+0SRfkUAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABq2rNptXzptXrUec6r0RiLbbcxnY4XaQr3iUSTEJ9Cq/wBaaHI0huklwbmtx5xllh/sqdZJRmaS8poMz4d6dplnjiyohHX/AEEh3/UmLttapqtu9IZpUzPbNSUPbfY9Zt7RGXcsuJFwwZYIgm4BVGJqr0itOMUy/NMnruYa4FUadncsvKamkqT8aUmPV42Faxx0Suf88r6kBaQgFXPGxrnuI3R+cX9SOPGxrnuI3R+cX9SAtIAq542Nc9xG6Pzi/qQ8bGue4jdH5xf1IC0Y8tXp8OrUmZS6gyl+HMYXHfbVyW2tJpUk/fIzIVl8bGue4lc/5xf1I48bGue4lc/5xf1ICwOmVsu2bYtLtd2rO1Uqaz1Dcl1skKNsjPYkyL7lOE/AONTLZevKx6pbLVXepPoiz1DkllG5aWzMt6SLJeyTlPwiAPGxrnuJXP8AnF/Ujjxsa57iVz/lr+pAWbpFPh0mlRKXT2UsQ4bKGGG08kISRJSXwERD1CrXjY1z3Ern/LX9SHjY1z3Ern/LX9SAtKAq142Nc9xK5/y1/Uh42Nc9xK5/zi/qQFpQFXPGwrfuIXT+cX9SHjYVw+WiF05/3i/qQFoxVjplXm9dc6l6G2afh1bq0ttVRJo8kw2k8pQsy5HkiWryJTx5jzVDUXpIan5pdnafLsmnvcFz525LqC8y3Ep/soM/IYk/o96F0fS9MiszZqq7dc5J+GVN1J9kjPKktkfEiM+JqPtK78cgG5W1p1atFtymUdNLjPlAiNRidUk8r2IJO4+PM8ZAbeACqP8Ao7P+qr7/ABmx/gWLXCqP+jt/6qvz8Zsf4Fi1waAAIlv7VivUC+KzblFsNdfbo1Ibq8yQmppj7WTNe5KUqQe5eEGaUkfa48gEtDF3XXqdbFtVG4aw6tqn09hUiQtCDWpKElkzIi4mI4uvWgozNKVZtqyroXMonpgfbTJTHVHp/Dtnkj3LPPZRwyZHxGsdIfU2HWdI6jRLXpMqrya5arlYdVvS0iDT1Iz17hnzUfJKC4qMj4lgBPkJ9qXDZlsGZtPtpcQZlgzSZZLgfLgY7hGOlWoh1SgzqTV6HIo1wW/T2npUBx5LiXGVNbm3W3E8FJUSTLOCwZGRkMbpfrDWrruKkU2t2UxQYtYoCq7DlIq5SssEbZFuT1SNp+ueXhjzgJgARNYGsh3NdVLp8i1JdLotwFKO3aq5JS56IFHPtmpsiyzlJGpOTPJFkdVl61FdjtsxKXb6VTaqcyRUG/DOzTIUeQ4x161bOJrUjsowWTyWcFkwl4BHelmolWvyS5UY9nvQ7UfJ30MrC5qFKldW5sybOCU2lWFGk8nki7skJEAAAAAAAAAAAUt0PlR43T4vdt4vXJLlRaZ/pdYlZ/2UKF0i5D8+aZU1UTp6yKpybO7Xoa//AH5ra/8AnH6C94DkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHClEkjNRkRFzMzBaiSk1KMiIiyZmfIVEvO5r06SGok6w9P6k5SbDpi9lVqqMkUos4PiXsiPjtRkiUXaVw5BM17dIfSK05i4VQu2PKktntcagIVJNJ+QzQRpz8I1LxvNHM/9Jrh//e4/2jatPejxpRZsRpDFrxatMSnC5dUQUlaz8u1RbE/Akhu3pCsb2mW782M/RAQ/432jn8orvzef0g8b7Rz+UV35vP6Ql8rDsf2mW782M/RHPpDsf2mW782M/RAQ/wCN/o5/KK783n9IPG+0c/lFd+bz+kJf9IVj+0y3fmxn6I5Kw7H9plu/NjP0QEQeN/o7/KK583n9IceOBo7/ACiufN5/SEw+kOx/abbvzYz9EcekOx/aZbvzYz9EBEHjf6O/yiufN5/SHHjgaO/yiufN5/SEw+kSx/aZbvzYz9EcekOx/aZbvzYz9EBD/jf6O/yiufN5/SDxwNHf5RXPm8/pCYfSJY/tMt35sZ+iOPSHY/tMt35sZ+iAh/xwNHf5RXPm8/pB44Gjv8ornzef0hMHpDsf2mW782M/RD0h2P7TLd+bGfogIf8AG+0d/lVc+bz+kOS6X2jmeMuufN5/tEv+kKxvaZbvzYz9EcekKxvaXbfzWz9EBqli6+aUXpJREpF2Rmpa1bUMTUqjLUfcRbyIjPzEYk8hDupPRv0tvGG91Vvx6HUFcW5dNQTO1XnQXZMvNgRfpZfV6aJalRNJtU566jQJ5kih1hwzPq8ntQk1HnsZ7JpMz2HjB7QFsgHGQAVT/wBHj/0C/S//AKmx/gWLWip+jb7Gk/Syu2wagk4dMuUkyaOr7RZ8VILPvb0Z+6Tjv4WwADFb9SLvolpa0ah+jL7jSp1mRmohJaUvrXsvpS0W0j7ajUWCPGeIsgNLpVozomsVevRyVHVCqNJiQmmUmrrErZW4o1HwxjtljjnmArfX6NT7MetaTf5XHTIytO4tNYKmS345vz2DXuhqNrmtfWJ2krhwMerUBktP7PqL9Zo0miUyvaZIo8ZC975RJ7ZOmURxeMkoyewSjwRmk/ILcmRHjPHA1fVq2pV4aaXDbEF9hiVU4DkZlx/PVoUosEasEZ494gEI0K7qOcu7dTH3XI9rJtiHb8KatleJ0pJOLPqk4yZbnCQR4wauRjt07pFQi3tp3QprSo01Glz0V1tfNC+sjkZH7wsLRoaoVHhQXTQpUeO20o08jNKSIzL4h7MFnOCzjACpXR4p9ATdmn9CRDuGZddAYmHW2ZlRkkzQ1IQtksMqLq/XTVgiL7U8jxdG5KrIYbkVEkKpWoJzYTNQNB5gzmZL7aI6j7kOFxT/AD8+UXC2lnOCyOOrRtJOxOEnkixyMBDnRguyknZFH05eN6PdNvQlRqnAXHWSo5tL2blKxtwrgZceOfMYmUcYLOcFnyjkAAAAAAAAcK5kORirwr9Nta16lcVXkJjwafHU+84ruIi4EXlMzwRF3mZEAoPfkUivzWmvoazIoNyQqg2v7jE1SD/xl8Q/QanyW5sFiYz+9vtpcR7yiyX94pjo9aU68dB9Yr+qjKvCbpRJdimf25Mmt3P5zh/UFm+j9V/R7RS0KobnWLdpTKXFfz0J2K/SkxRvQAAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgcjyzahBhbfDJsaNu5da6Sc/GA9QDHej9C+/VN+VI/aHo/Qvv1TflSP2gMiAxvo/Qvv1TflSP2h6P0L79U35Uj9oDJAMb6P0L79U35Uj9oej9D+/VN+VI/aAyQDG+j9D+/VN+VI/aHo/Q/v1TflSP2gMkAxvo/Q/v1TflSP2h6P0L79U35Uj9oDJAMb6PUP78035Uj9oejtD+/NN+VI/aAyQDG+j1D+/NO+VI/aO2NVqVJeJmPUoTzh8SQ2+lRn8BGA9oDgjHIAA4LmOQAAAAAAARV0srlftfQK5qhEcU1JfYTCaWnmk3lE2Z+bsqVxHT0RLTjWnoPbzbbHVy6mwVRlrMu04t3ikz95GwveIYHp5fY51T8NifrSEm6N/wRWd+IoX6hADbAEX6uapt6fXdSYdQbYOkyaTPnSFH+/KWx1XVtt8cGpZubcYPmQwU2/8AVlNSse3GaBa8a4bjp82bLbmLfJmF1Ww0JPaZqUe1ZEou9XLBAJtAQhC1huSv0KzIVuUKmM3VcUqbGeaqDqziQ/AjMpCjNHaVx2kki+648uOKqGrepzOjFUv1mj2m1IoVRnRKtEeU+ovWXktp6k0nxPO7JqMiPhgiAWEAQrcerFx2JKoDV+x6CoplLqNQlHS+t4mx1fUNs9YZGal9YRGRlz5D2VS/7/g29ZlKVQKMi/Lrdd6uG8t1MSC02nrFqdMjNZmhBoIyLGVK4AJeAQIrV++KhAo1KpVHoEO6nrklW/U2pynjitPMMm7vbUnCjSpODLOeY9kzWC41aPUe6qZQqYuvTrgbobkVx5SoynTkKYUpCy47TNOSM88D5GAm8BCLmsFeoVCvSNc9Cp71027LiRGGKc4vwacuYReDYNfaTlWSVn7nJc8DyXBrNdNrWHfKrgotGK7rUdiI6uItxcKUmUZdStO4yWX25GR96fOAnkBEEXWVqXfOm9Ajx4xs3dR3ag+rKjUyomyU2lHHGDUl0jyX2pDwr1huErsVNbt+nrsZFzFbCpXWrKaUkzJHXbPY9V1p7Mc+8BNoCFqvq5XIVOuaUinU5SqRe0a3mUGS/XGHDYI1q7Xs/XVYxw4FwMZm9NRapRL7uK3mIMJcel2Y7X2VuGrct9Di0k2eDxswkuXHzgJQAQw5qhedXVZ1ItKiUV6tVi3E3BPOc64iOyyaUkTaNuVblLUaSM+BEWTyMfb+sd3XLaWn6KFRKL6aLvYlyTOW46iFEajKMlmZJytRn2SIiPnkzATuIL6b1pxLh0MqVTU2lM6hKTOjPY7SSJRJWn3jSfLykR9wkDRC7p996WUO7alGjxZdRaWtxmPu6tJpcUjhuMz+1yMR0pfse71/Fi/7yAR1YvSB/wCZNC9EISZEz0Nj+EOqcVlxzq07lH5zPJgK021/q5TPwNr/AAEAsIuZ0kdG4eqlvsPQ5R025qWZuUuckzLarOerUZcdpmRHkuKTIjLvI4utLpG3Jp1JZtDXe2KnEmMl1bVYjsktMhJfbqIsErzqbznyC1Y8dWpVMq0VUSq0+JPjq9kzJZS4g/fSojIQRIx0odFHW9/puNH81cJ4j/wj68Z/RP24F8if+gNlkaLaTvub3NPbdNXlKEkv7h8eohpH7nlu/I0gNe8Z7RT24p+RvfQDxndFPbin5G99AbCWiOknue298jSOfUR0k9z23vkaQGu+M7op7cU/I3voB4zuintxT8if+gNh9RHST3Pbe+RpHPqI6Se57b3yNIDXfGd0U9uKfkb30A8Z3RT24p+RvfQGxeojpJ7ntvfI0h6iOknue298jSA13xndFPbin5G99APGd0U9uKfkT30BsXqI6Se57b3yNIeojpJ7ntvfI0gNd8Z3RT24p+RP/QDxndFPbin5G/8AQGxeojpJ7ntvfI0h6iOknue298jSA13xndFPbin5E/8AQDxndFPbin5G/wDQGxeojpJ7ntvfI0jj1EdJPc9t75GkBpld6V+jdNiKej1qZVHSLKGIkJzco/JlZJSXwmI0fY1M6UFWieidNmWbptGdJ00mRk5O8hln98V5DxsTz7Rix9D0r03okkpNKsa3or5HlLiYDZqSfmMyyXwDcSIBiaXb1LpNqM21SoqItOYi+DMtJLglG3b38/h5iJehRIWnRhdAdXucoFZm01WeZbXN/H84JwLmIG6O3/ImtOsVpqb6rbWGqoyguWx9Jq4f2QE9ABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFKJKTNRkREWTM+4ciA+m/qE9ZmkqqVTHjbqtwuHDQafZIYxl1RfBhH9cBoOqGs99anX2/proZkmGTU3MrTasGsiPClJXj1toj4by4q+17s/VM6F7M5spl4ag1ObUnS3PrjtkZbv6bhqUr3zx7wl7otaXxNM9M4TDsXbXqi2mVVHVF2t6iyTXmJBHjHlyfeJaAVU8Say/bfcP5LP0Rz4ktle2+4fiZ+iLVAAqqfQksj24XF+Sz9EceJLZHtwuL8hn6ItWACqpdCSyPbhcX5LP0Q8SSyfbhcX5DP0RaoAFVfEksn243F+Qz9EPEksn243F+Qz9EWqABVXxJLJ9uNxfkM/RHB9CWyfbhcX5DP0RasAFVPElsn233F+Sz9Ec+JLZPtwuL8hn6ItUACqniS2UXO77g83Ya+iOmb0JrZ8HNVPvitRpRewccjtuJL4C2n+kWxABSqJdusPRpuKFTb8kPXXY8hfVsyd6nDQWf9mtfaQoi/2aj2mXLyi4ds1yl3JQIVdostuXTprROx3kclJP+4+4yPiRjxahWlRr4s+o2xXoqJEKa0aDyXFtX2q0n3KSeDI/MK0dCmu1Szr9urQ+4XTU5T33H4JmfAjSfrhJ/mqSaVkX9I+8BbYAAAAAAAAeSr1On0imSKnVJjEKFGQa3n31khDaS7zM+QCEenl9jnVPw6J+tISbo3/BHZ34ihfqECqvSt1Zquo2nFUZs+grXYsGYyiXXpKTQUt4l4ShhJ8TSSi4q+PHfavRv+COz/xHC/UIART0kLEq97aqWeVJaktS6bTKhMgTSZ3MMTW1MLYJ0zI0kRqSfA+ePMMZVdQnHdTtL7tq1r12LJ9B6uzUqazAcdkRXEdSS1EgiytvcXBSc5I8iyg1KtWb6I6nW7ehVAmvQaFMinF6rPXdf1fa357O3Zywec9wCCrPpNxWjG0xvWr2zV1RmJ9deqESLEW/KhoqCt7JqbQRqPG0iVguG7iOXqdXJ/RK1GaK36w1UKnWajIZp64i/CMOSyWXYxk+HkFoQAV26Q9h1q87/sJqktyo82nUqbJhTSjmpmPNbNhbJOmZGSSM0GXEemq16v1GVpvqtJtGuEdGObBr1MahrVIiG+hCDcbb9k4hK2/tc5SrIsAACoVftt2owadcd32bX3aHXL+m1l+ns095yS1DVE6prrUN9tJqNBHjuyPfPTWqF0crSVUKTVWEQr5hO0qnyW8S0wilmqO0afu9uC48fKLXDU9TLPK8abSInoj4CVOrUOq7+q6zf4O4S9mMljdjGe7yGAgW7rbr990jU27odqVI4U+p0dyBTpkdceRPagfv2G1YUnduUSc4ztHRBtvw2Y0i1dOXLdtuoXjSEp3wnm5UhmKSn3XXkuH2W95GhOSIWbt2u0i4KQ1WKLUY86nvmompDS8oUaVGk8H5jIy+Ac3BXaPb9Idq9aqMeBAaNKXJDy9qEmpRJTk/OZkXwiip1l2Nd1CuuNVJVNqDzVsXlCotKMoqiMqaa5G9fnR+6k5Vy4DJU6xygagSaO/piqo3FJvVypN1iVGeOImmqd643UukokE6n2JJznIthwMgCipd26fJmzbtud60ZT1fb1JhnEleCOdYcPdGypBcjb9n2uXPiNm1ysaLdmrl0SapbMipx4unTyoDpMuGgphPObUoNPA3MGWElx8wscAgrdQk1ayLg06uudbVfnQnbAZobrMCnuPvx5STbcJK2yLKd2TTk8ERlxMYCJZ1VrugelVpM2/WIN0uSXTaqZNvR3aG11ylSHVLTjYakYSlCsbjUXkFsAARj0V4M6m6A2pBqUOVClMx3EuMyWlNuIPrnDLclREZcMHx8o++lJ9j3ev4sX/eQksRp0pPse71/Fi/7yAUktr/AFcpn4I1/gIAtr/VymfgjX+AgGlfpMAAMoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA47xyAAIJZ/5D6bchHsGrltNLv9N5hzb+hCBOwgjXozo2vWjtzpPBLqcikOe9IQSS/vMBO4DgcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACoHSeR6bul9ppZjh9bDjJjvPNdxbn1LdL4W2UC34qLfv/AGilqfgaP8u8Atzy4YEX6p1a9V6l2pZ9oXDCoRVSDPlSJEimlMybBs7Ukk1px++HxyJRED3ldVTLpIpdgWRcNdj2lSFR1nSyZUanpuxeVE44jCSQzgsZPOfNkMJTtWLwm2baVKkXJQqXcNcqVUZkVqbFSmMwxCeUgzJs1pSalH1aSI1d5mMrK1jqjei9qXpJkU6nuO3NHpVbebLrI/VpfW3IcQf3JkjcR9xGNCsih1Oo0GiViRp69Xl2dcVbg1igyEMLeWUw0SErQS1bDNG9rv8ALgblcun1y3FoVaVs1224qZL9zxJVWp9OabYbiw1PqNwuxguy2oiMy4nzFGUqt/agN6BXRqWpUemOyXEP29EeiEao0NTyEIW6R+yWtKt+O4jLzjD1LUjUa1l37QahWaZX6vTp9HptIlehxRW0uziPK1oJSsknJcN3Hb5x8Vii6kydLKhoxJtmp1I0z2afAuJbzRR1U9LqHEPO9rdvQhJoMiSeTIuOTHZqFYd31K6tSqtTKMt9R1O36pS0LWlJT/AkZdbSZnwPu444iD3IvjUagN6t02uVqm1SZaNEYmU2WzTyYS4txh1zctG5XegixnHDzhb2pV9W3LiqvmZTK1Fqtnv3HG8DhnGVFWw2lbjB9pW9JpUR7uB5zwGGuKLc86la73ZWbVqFvwava7CKeiYttTiyZjPkvJNqURGRqLhkfdtW1dmojdKcm289b0OBYL9FalS3kLRLflsoQS2yQZmbZEklGZkR8cYAZKz7t1Vl3RZkGtXDRupvKhTalH6mlkk4ThNIW0gzNZ9YSetQfcZ4Mj8peelXfqpBoGp9Yql3UqoFZrcyKy0ijE117yIyXUOmfWHtIjVg0YPPlH3p5TL7l3/piVasepUeJadEm02bLfeZW246bLTaTRsWZmg+rLCjIs55cBk1WncirR1xh+g0nrq9MluUxB7f3UlUNttO3j3qIy44AcWfqxWq9rfbNmIU2qCu2Ezam6TWOsmqZbcNKT5FtS4gzIvuxiNLNTr5qt70JmoV+iVaJW6pU4btKYiEiVTWYynCS+pSVHlJmhKe0SfZpxnI50Z01uS2Lq08qdTpzxyipFRerss8etyXiYJttXHuQhKSx9wYwelVi3VDvm3VIsGZQZVMrtSl1avrW22mdDcW6bbHZWanc72/ZERJ2FgUbHausNYqR2bBVWKS7U6ld82m1GMjYbyIqFSOr9bzuT7BHa/aPJWdR9TXDduun1WlRLeK9W7dRTVQOsdNhMjqVvdcavZKVktu3gQ81o6aVWn+kapelJpiqxb3ny6jJJhBPlEUqTsUtfM0dpGCz5B56vbWoEKmOWO3ZFQlspv1FcRVWXWjjqhqlE/y3b95GZkZY7s94DL3hqhfnpsq0mj1Ok06jUS7YNuu05yF1siUl5SN75uGothGSzJJEk84PjwFiRWHWLTW4Lw1d9N0S0lRm6NVaWzDda2IcqGH0rkSHOPFCEElKc8eYs8XIQBT/WBJWj08rKrzHAq03HQ8ReVfWRj/AEbTFwBULpXfZbaSf72H/nTFwW8LmOTHBcxyYgAODUREZqMiIuZmYgu+NZKtclfkWHonAar9cQeybWXP+r6aXI1GvktRdxFkvJu4kA3jV3Va19NqehVWfXKqkosQKVFLfKlL5ESUdxZ4ZPh75iNaLp1e+sNRj3JrKtVIoDS+tp9nxl4TjuXJVzUrzc/6HFI3LSLRikWfUV3RcE126b0k9qTWZvaNBmXFLKT4IT3Z544cC4FKoCvvTegQaX0ZZ1PpsNiHEZlxEtMsoJCEJJwsERFwLkJX0c/gltD8Rwv1CBGXTw+xzqn4bE/WkJM0b/gltD8Rwv1CAH3fOolk2O5Ebu24odIVMJSo5Pmr1wk43YwR8sl8Y+J2o1iw7PhXfLuinsUKcokRZi14Q8ozMtqSxkz4Hwx3H5Bp98pSvpKWClSSNPoHV+Bl/uBFmiqWnGejqzKSlcdNNrbqErLJE8lKdp++RGvHwgLBN6k2K5aybobuenqoqpXgaZhL9bU9u27CPy5+Dv5DNFXaQdy+lsqgx6L+B+HeCZ9c6jfs6zHk3cPfFQ67QlXVpnEsCletHU7/AK6qO23yxHTJcQRebdsIZPSO6ZV7a/0W+VSXkRavS3LfJXL90Mw2Xnf/ADFrx7wsFiGtVdOnLgm0Bq76W7U4TbzslhtzcbSWkmpwzMix2SIzMs54H5B5KPrPpdWHZLVMvWlynI0V2W8lCldhlpO5xZ5LklJGZiv+jKp1H13sbTebTqfttBmsRDqkF7czUHHGmlqynHYcSRo3kZnxV3Dc3ENptTpHK2JI0vzCSZJLgXoa2ILB0yZFqVOjVGE8l6LKZQ+y4nktCiJSVF5jIyGg9Javzbd0VuCTTDUVRlspp8PbzJ2QsmiMvOW8zLzkNf6P9515a6TYV0U6nNSm7WhVamyqe6tSHoZkloicSospcJRFnGSPPdjj7+lK43G0+pNQkK2xIVzUqRK8htJlI3Z83Ej+ABqt32TS03BpJpHOccctUoM1cqKhw0onvxmWjQS/KWVuLx3/AAD1aP0KLc+m+pGmsqcqoUWBXJ1Gp7jyutNljYhSE5Pmba1njybSG7a9Uy0n7BmXBdTMkmrfbXUYz8OUuNIbcSkyIm3EGSkmrO34R4+jFaS7N0Zo8WY2puoTkqqU/f7InXu2ZH35Snanjx7ID09G6vTLh0Xt6VUlqVUYzKoMw1c+tYUbSs+fsZP3xIoinourKRp1UpzasxplyVWRG8nVqluYx5uBn8IlYAAAAAAAARp0pfse71/Fi/7yEliNOlN9j1ev4sX/AHkApJbX+rlM/BGv8BAObaI/S5TOH/dGv8BAKr9JQABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEFdNqP1Ok9PuVCPXLer8GoE4XNBE5sPHwrSJ1EfdJGj+juhF5U4kb1HS3XkJ8q2i6xP6UEA3yHIalxGZTB5aeQlxB+UjLJDtGlaEVlVf0btGrLVucfpMfrD/npQSVfpIxuoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqLf3/aJ2n+Bo/y74t0Ki39/wBonaf4Gj/LvgLc94x0ChUmBXKnW4kJtmo1QminPkZ7nuqSaW893ZIzLh5Rke8aTqFqGi0rgo9BYteu3DUKqy++yzS0NGpCGTQSzV1jiP4xPLIDZaPQ6XR3qi9TIbcZdSlqmzDQZ+uvKSlJrPJ8zJCS4eQZIRaxrbQX7PpFeYoNeemVme/T4FGQy2c155lakuljfsIk7DMzNXIe5Wrtu+pLP1GbhVNcKnOKZlweqSmUy8l0mltKSpRESiUou/GOICRAESK1zpEegXbVKraVzUt61fBPDoMppkn1eEnhrYSXTSeefEy4DKzdVWKVabteuCzrmozpzG4UKmyGGly57y/YJZS24ojyfDiZcjAbfelAjXTaFXtqY+8xGqkN2G64zjehLiTSZpyRlnB95D00CmNUehU+kMuLdagxW4yFuY3KShJJIzxwyeO4R+7rTb7Onlfu2TR63Gdt+SmLUqQ8yhExh1S0JSW01bTI96TJRKwZZwY6XdbqFFsy5rhqdv1+mybZcYRU6TJZbTLbJ40k2oiJZoUlW7JGSu4wEqAI5oGr9uz27i9F6fVraft+GmfNYqzBNuHGUk1E6gkmrJHgyx7LPDGR5KFrbbdSoFxVOVSK5SH6DTSqj8CfHS3IdiqQa0OtkSjSZKwZFkyMj54ASiOOIj2Lq5a8im2NPQmWlF6Ok1T0qJBKaPYavXC3cMHhJ7c8TIdN06y2zbt5O29Mg1d5mI7HYqVUjxyXEp7kj95S8rOS3cOJEZFks4ASQAju6tW6Bbyb3VMp9TcTZrcNyf1SEH1xSSyjq8qLOO/OPNkZ2pXlT4d7UW1HIstUqrQZE5l1JJ6tCGdm4lcc5PeWMEZcwGzjkRgjWahv2Za9wU+h1uoSboUsqXSY7TapbhN5NxRkayQRJSnJ9rvIdcTW+3ZVkQ7mZotdU5Pqq6TDpXg6fDX5CDMjSTe7BYwZnuMsEXEBKYqF0svstNJP99C/zosrpjekO/LccrMOm1Cm9TMfhPRZyUJebdZWaFkZIUouZH3itXSy+yz0k/30L/Oi4Led4wF+3lbdjW69XroqrFPhNcCU4facVjghCS4qUfkIaJq3rRAterJtK06Y9dl6yMpZpUTiTJ49k+ovYJLmZc8eQuIw9haMVOs19m+9aKi1clxpPfEphFmn0zvJKEHwUovLy4d59oBgeq1G6QT2XTn2NpotXsPYVCrt+f7hs/iMvuu6dbItO37LoDFCtumR6fBZLghtPFR96lK5qUfeZ5MZskkRERYIi7iHIgAAAIy6UdrP3foVc1JhtKelojFKjtp5rWyonNpeUzJJkReUxh+hxecS7tDqM0l9Kp9Ib8AltmvKk7PYH7xo24+LuEyGWRU/UbT++NFNQ5mp+kUI6nQJ57qxQ0FnZxyrCE8dmeJGnijJ8NoCytTtakVC7qZdMlDx1KmR340ZSXDJJIe278p5H7BOPINcXpDZirModqojzmIlBcNymSI8xxqVGMzVu2vJMlFklGR8eJfBjSrA6UmllyxUeitVO2p5cHItQI9qT8zieyf6D8pEN09WrSY+WoVvfLEgO21dJ7LtiVRpFIhym10Z6Y9D3yluElcraTxnuPtZJJEWeXHyj7omldm0ZqkN06C4ymkVORVImHT7L7xLJefKnCzIk8sEQ8/q0aT+6Fb3yxIerRpP7oVvfLEgPRbmlloW/Pok+nRpRSqMqYuO85JUtbi5e3r1umfFxStpcT5dw9p2Bbiod2RFMyDZutS1VQuuPtmtomlbfueyRchivVo0n90K3vliQ9WjSf3Qre+WJAevTrTC1LClSJlEanuzJDDcZUmdNckupYR7BpKlme1BdySwXxEPTrBaiL40zr9qmaUu1CEtDClckvF2mzPzEskjF+rRpP7oVvfLEh6tGk/uhW98sSA81s0hGp+jdBjX7SahHeW0wuoQ3zUytb7CizvLmaFLRuwfMjIZ7V2rVeiacV2oUCnSqjVkxFNwY8Zs1rU8vsIPBdxGolH5iMYz1Z9J/dBt75akPVn0n90G3flqQGT0jtVNkaa0C1SWS106Eht5RclOn2nDLzGs1DaxH/q0aT+6Fb3yxI59WjSf3Qre+WJAb+A0H1adJ/dBt75YkPVp0n90G3vliQG/BkaD6tOk/ug298sSPk9adJ+/UK3vliQEgCA+nJeMegaNSbdZWTlVuNxMOOwXFRtkolOLIvMREn31kOdRelTpvb0VbFuyHbpqquDEeEg+qUo+WXDLH5JGfmGq6N6Y3rqPqOzrFrGytjqFEui0ZxO0mkkeWzUj7RKT4kk+0pXaV5w2Oyej5DZsyiM1OV1U5unR0yUbfYuk2klF8B5AWCx7wC0AABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeaqxkzKZKhrIlIkMraUR8sKSZf8R6QAQj0KJbitD2qI/8Av1Bqs2mue+l01/3OEXwCbhAnRt2UPVzWG0T7HVV1FSZb8iH0mrPxbBPYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAODUREZqMiIiyZn3CkDV5Um9/9IDQqpRFm9BjOKhNv9z5tx3iNaf5uTMi8pFnvE5dJe7qrJcpukdlPf86boPq3nU8fAIX+0dV5Mlki+HHHAhRu06TY/TgsC1aK11cOBTmkEfe4rwd/ctX85R8TAXY7xDt6XFb7HSTthuVXKXEOj0GoLm+EzG2iaN9bBNJPcZdo+rWeOeCzyMTENBRpZbsrUG5bruCmUeu+jKYiWWJtNbdOL1DZoPCl5zuyR8CLkXMBAul9YpNMl6X3HUKnDj0iPWLngOzFvp6pp+Q/vZStWcJ3JSZkZ88l3GRj7q9Up0rQnVB1mW0Td1Xo6qgt7i31Autit5aT9vlSFcvfE9WVplQbfhXPS5MGlT6RXKyupIp6qego8dKmmkE11Z5SrBtZzgufLhkbT6X6DmnmVFpv/Jp5g/uZH7l4Y9b4djh9zgUVi1s2Z6QZeQ7b/wDkEp9I2RHpVR06uKpGlukUy6Wlzn1+wYStp1tC1H3ES1J4iSplv0GWU7wqiUx/0Q2eG9bFQrwnZ7DrMl29vdnOO4eydEiz4bsKdFZlRnkmh1l5sloWk+ZKSfAy8xiCpOpkyPV7T6QFxUqS0/Rpc2jxY89pZKaW6yponTSrkokmpPHkMfcslhrTjXGMVebuomJFHcduM8b5e5xHrKtnrfrWDItv3Z5IuAtyVuW+VCOgFQqWVHMsHAKI34PjOcdXjbz48uY0bWqwDq+i1Zs+yKJTIb0pbK2YrDaIzKjS+2tR8CJJHhJgIY1qdZvO5NVJ9ryG6rEiWJEacehr6xJLKWqQaSMvturSZ4GHvNyi1GHc/oRd9fvGbLt+l0hU2SuN1DSJc5OyP60hPrhESz4/dC3tIotGpDbzdJpMCnokOG68mLHQ0Tiz5qUSSLJn5THlh2pa0SL4NDtyjMMHITKNtqE2lBvJPKXMEWN5GRGSuZGQtFNqpEkUe6ZtKXHUzS9Kq60/B87U2pNrT8TPAZ3UCHTEXHqpRLjum4oRz6/DWzb1OXHS5VEvpZS0pHWJNajJRcdp4LYLZyqDQpRzjlUWnPnUCQU3rIqFeEkj2HWZLt7e7Ocdw+plDo02qRqtLpFPkVGKRlGluxkLeZI+exZllPM+RhRUvX6kyZtX15ntXBUoUeDDohOwmOr6mXuaTjrcpNXDHDaZczznhiTNVqVNrWuWn0Cn3DUaA/6A1JwpkEmzdIk9RlPriVFg/eEyzLfoUwpxSqLTX/REkFN6yKhXhJI9gTmS7e3uznHcPQ7TKa7Njz3afEclxm1NMPqZSbjSFY3JSrGUkeCyRc8EIKsaTToVHpnR7q9YlNQacVNrEVUt9ZIaS85tNCFLPgRq2KxnngecnIb+inptotXUzcEG/ag/bJsEl3wyS9KUhDW0/ZJWS+Pm4i0j9tW7IojNEeoFKcpbBpUzCXDbNhs0nkjS2ZbSwfLBcByxbVuR0RkR6BSmUxZCpUdKIbaSZeVnc4kiLsrPJ5UXE8mAjPokFUU6Z1JNYU0qppuOplMU17BT3hCt5p827OPMIG6eEasTddrEhW+txFXkQ22oKm17Fk8qSokbVdx7scRdCnU+BTWVs0+FGiNuOreWhhokJU4s8qWZFzUZmZmfMzFTelh9lppH/vof+dFG69Eeoad0+JKtaFSpNBv5kv8Al2LV1ZnSHS4qWSzx1iMnkiIixnJlxydhxHGsOkVv6iR25i1uUi5IR76dWofZkR1FyIz+2T5u7uMj4jSLR1ZuXT+tx7H1yYaivOn1dNudgv3HOLu6w+Gxfl4F5yLmcE/APlpxDrSXW1pWhZEpKknklEfIyPyD6AAAAAcGQ5EB6/a9SLbuJvTzTmlHcV7yTJBtoT1jcMzLgSiL2S8cduSJJcVH3GEgXpo/pleElcu4LOpUiW57KShrqnVe+pGDP4cjUPFZ0U9qzvy976QjyD0d9Tr+xUNXdUai2p3tehdPVuQ15uZNpP8AopV7493iWWJ33fdf51n6sBunis6K+1Z35e99IPFZ0V9qzvy976Q0vxLbD9t11/nGfqw8S2w/bddn5xn6sBunis6K+1Z35e99IPFZ0V9qzvy976Q0vxLbD9t12fnGfqw8S2w/bddn5xn6sBunis6K+1Z35e99IPFZ0V9qzvy976Q0rxLbD9tt2fnGfqw8S2w/bbdn5xn6sBuvis6K+1Z35e99Icl0WtFfas78ue+kNJ8Syw/bbdf5xn6sPEtsP23XZ+cZ+rAbsfRa0V9qzvy576Q48VnRX2rO/L3vpDSvEtsP223Z+cZ+rDxLbD9tt1/nGfqwG6+Kzor7Vnfl730g8VnRX2rO/LnvpDSvEtsP223X+cZ+rDxLLD9tt2fnGfqwG6l0WtFfas78ue+kPoui3oqR59Kzny576Q0nxLLD9t11/nWPqw8S2wy4ld92fnWfqwE1WVpRp1Zsjwm2rSpkGSR8JHV9Y6n3lryovgMbsKnztB9X9NM1bSPUubUmme2dHnntJeO4iMzbWZ+cke+JB6PuvDF+VF+zrtpirdvaDlL8JxJoS/t9kaCVxJRd6D444kZlnATeAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGAgqnZonTYqkcyw1ctqtSc/dOsL2Y/JSJ1EEa5GdD6Q+kFzkeEvy5NGd/nde3tQX5SsidgHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAANb1LvGk2HZNSuisvE3GhMmpKc9p1zkhtJd5qVgv08iGyGeCFcXzPXzXHwUsvaeWLJ9e/i6nUi7v5yUf3eZYDY+jPZtW2VLVW9ms3ddRk9sV/3GJ/smU+Ts4M/NtI+JGIwv7/tFLT/A0f5d8W5IschUa/v+0UtP8ER/l3gFue8c5HHeIO1kt2hXXr5ZlIuOnIqNP9Aam8bC1qSnelTOD7JlyATieC4ngvfDJeUhU/TqBGuy1tCbQrfXSaHMp1Tmy4nWqSmQtjaTW8yMjMi3meM88DWLmiVJvo9wbUt517wpN81VTGVGpakw/CXiLPeeGi+EBdjhnmGSzjIrHYl7VG6+k21Xae6n0Nqdq+h0Xj2PCG2mZa0++k5HEahpDCt+VrNadu1el1ArycpdXZvX0QU51khx1CduF7sGg079u3klQC5W4s4PgOSPJZFTKZZNp0W1NeKjTKK3HlUkqlToK0uL9YjKgoUbacq5Z4iZNBr7g3DQKdbL9Mq1HrNNo8R5caoskhT7CkElL7ZpNRKQZkZc8kfMiAZjXa7XbI0luG4op/u1iKbcMu85DhkhvBd+FKI8eYxGdeg3DaFA0j0wolz1Ojz6pIU3UprGx11RIjqcd/fCUXFwxtXShS25Z1usyUkcJ27aSiXn+KOQnd/wGb1S0upN/wA+k1GbWq7SZ1IRITCkUqYcdaDeJJKVuIs8k+UuZ+UB5LtsGsVTRutWlOuup1ipvsuOxai+TbLqHk4W0XraUltJSS98jMZnRe6l3tpbb9zPYKRMhpOQRdzycocLHd2knwGudGyvVqsWjW6RcVROqz7crsqjLnqPKpSWtppWr+dtWRH5y8uR89Fskp0xksspQmM1cFVRH297ZTHcf8S94iASqAAAAAAAqH0svss9JP8AfQv86LeCofSy+yz0k/30L/OgLd94xF323Q7uoEmg3FTI9Sp0lOHGXk5LzGR80qLuMsGQy/eOQFbDiX/0d3yep5zrz0wI/XIvs51HT/M+6bL4vLt5nO1i3fbl728xXrYqjFRgPFwW2faQrvStJ8UqLvIxnTIjIyMiMj5kYgi+dIK3a9wv39olNbo9aWe+dQlnin1JPeRp5IX5DLBeTbzATuAjHR3WKj33IfoNQhvW7d0LKZ1Em9l1Bp5qRnG9PnLjjiZEWBJwDT9aLvKw9LbgutJIU9BiKVHSrkp5XZbI/KW5RZLyZER9CXT9uBZi9S66SplzXOtcg5T3aWlhSslg/KsyNZn35Iu4ZPp3qx0c6p55sUv/ADSEk6Jtoa0fs9DaSSkqJEwX/uUgNwAYCtXhQKPccGgVKYceZNiSJjW5B9WTLBJN1Sl8kkRKLmNTka42CxT6HNORVXEV9t52lttUqQ47KQ0eFKShKDV5yyXEuICSwGjz9VrIi2nR7mRVXJsCsrJunJhRnJD8lWDM0paQk1maSI9xY4Y4jDy9dtPY9ps3X4TV36K68+z4WxSZC0NmyaUrNzCPWyyssbsZ445GAlABpNK1OtOoP0pjrp8J2qR5UphE+C7GMmo2OtWsnElsIiURkZ8y5Dqd1Ystqx6beLk2WmmVV/qKcRQnTflrMzIuqZJJrVnaZlguXEBvYCPJ2stiR7ZpNwtzJ82HVpC4sNEOnvPPreQRmts2kp3pUnaeSMuGB6Z+rViw9PYd+rqy3KBMfRHbfajrWonFKNO1SCLckyURkZGXAyAb0A0mkap2XUbUrFzFUXocGiqNFSTNiuR3oqiIlYW0siWRmRljhxzwHnZ1csd2xaveZVCQ3TaO51VQQ9EcbkR19nCVMqIlkZ7kmXDiRgN+Aaz6eLb9HbfopTt0y4YjkympSgzJ5pCUqNWfteysjLOM8fIPAvVKy0X36Sl1Rwqt15Rs+DudR15o3kx12NnW7eOzOQG6gNMlam2jGYqT7019KKbWW6JJPwdfZlr2bUlw4l208S4cR7K1fdt0eu1CiTpTqJtPoy63JQlhSiTEQo0msjIsGeUn2S4gNnAaLX9V7KolHodUlzpa2q7F8MgNx4Trzy2NhLN1TaEmpKEpURmZkWMjpd1gsVq0KLc5z5bkSuLUimMMwXXJMo0mZK2MpSazxgzPhw+EBIArD03bMXTYVM1mtg1Qrkt+Sz4Q8yWDda3YQpeOe1RkXnSoyPgRCwtk3NSbxtaDctCeW/TZyDWw4ts0GoiUaTylXEuKT5jS+lMnPR6vX8WK/wASQHvtXVe06xa9Jq71SajuzoTMlbJkfraloJRp+DOAFHrYkSCtqlkTyiIobOC/qEAsV+j4AAiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAII6azXgum1Eupstr1vXHCmk59wneaT/AEqSJzjutvsIeZWS23EkpCi5GRlkjEedJqknW9ArzgkWTKluSEl5TZw6RfGghltFKwdf0itOrq9nJpMdS/6RNkR/pIwG4YHIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0HWHVqzNLKSmZc09RyXkmcaBHIlyH8eROSwWftjMi84yuqt6U6wLAqt11MyNqEyZttbsG86fBDZedSjIv09wq90btLZmsdyzdZdV0HUWJT5+hsF396eJJ43Gn+KRjalPIzI88uIezxpdUbgUqbZWjsiXS84Q6tt+Qav6zaUp+Dj74+vGG6QfuJK+b5f7RbiOwzGYQxHZbZZbSSUNtpJKUkXIiIuRDsAVD8YXpCe4kr5BL/AGh4wvSE9xJXzfL/AGi3gAKh+ML0hPcRV83y/wBoeML0hPcRV83y/wBot4ACofjC9IT3EVfN8v8AaHjC9IT3EVfN8v8AaLefEHxAKh+ML0hPcRV83y/2h4wvSE9xFXzfL/aLecQ4gKh+ML0hPcRV83y/2h4wvSE9xFXzfL/aLecQ4gKh+ML0hPcSV83y/wBoeML0hPcSV83y/wBot4ACoB9IzXmL69P0WWUdHFeIEtJ49/jj4hJ+iPSUsrUeoN0SUy9blwOKNKIcxwlNvK+5bc4ZV/NMkn5CMTgZCAelFoHS78okq5bWiop94xC69txjsFONPHYvH2/3K+ZHgjPHIJ+AQR0O9V5moljPUi4XDO5aComJSl8FyGuJIdMue7gaVecs/bYE7gODIcgMFft0Umy7QqV0Vt8mYNPZN1fHtLP7VCfKpR4Ii8pgI36TF5VeJDpum9lrJd43Yo48faeDiRv9rIUZexIiJREfmUZexG+aV2VStPbFp1q0hJdTEb9ccxg3nT4rcPzmfHzcC7hGvRstaq1SdUNZL3jmm5LlSXgTCy40+B/s2055GoiIz82PKZCcxQFQekGfpY6bOndyuliLNRGaUs+4zdcZX8SXEmLfCt3T2sqTXdNYV3U1KznW0+bqtnsuoXglmXvKShXvEYYLIcD4lyGoV6y11PUyi3kmoJaTTKbLg+DdVnrOvNB7t2eGNnLB5z3DH9H7UKJqXphS7hbebVO6smai0nm1ISWFkZd2eCi8yiEgCCHadoxPpFo2LCol2FCr9npeaj1FUHrGn2nsk6hTJrLn2cdrgaS5j7sXRh+36jbMuoXP6Leg0urS3Urh7PCXJ2O0fbMiNBby5Hnd3YEvgAhrT7QqLZbVrlTK4ZuUKrTp61HGx4Q3JbNsmvZHt2pJrtcc9XyLPD12Xo4uhXpRLwm3CmpVmM5Un6pIOJ1ZznZfVkky7R9WltLZJJPa4d5CWgARq5paa7d1JpPo3xvaRIeJzwb/AKH1rCWsY3dvG3P2uc484+NKNMapatwuXFcd2emGpppDFGim1AKI1HiNK3EkkEpW5Rq4mozEmgAj3pG21LuvRu4KZTkqVUWmCmwtvM32FE6gi85mjHwjEZu3VGzLYu+w9QztdqXT90pn0MbltuLWRbuCjI0rQojIjyffkhLJ8SwY6IEKHT4qYsCIxEjoyaWmGyQhOTyeCLhzARo5Do2hWh9amlKfnORW350mVIPLs6a73qx3rWaUl5CwMxoFbMi0NILcoc1JpmtxCemEfPr3TNxzPnJSzL4Buc+FDqEY40+IxLYMyUbTzZLSZkeSPB8OBkRjvIAAAAAAAAVB15Mrj6cendBj5M6aiK495trrkg/7JELXXFWKdb1BnVyrym4sCCwp991Z4JKUlk/fPyF3nwFT+iJCn6k643drTVWFtwydWxAQriROLIiJJedDRJL+uQC3+OI5AAAAABHGsOkdvaiNMzVuPUa44Xbp9bhdmQwsuRGZY3pz3H8BkNItHVq5bCrkexdcGGoj7nrdMuhov3FP8nWcti/LyLyknmc/DD3fbdDu6gSaDcVMj1GnSU4cZeTkvMoj5pUXcZYMgEOdOxbbnRwqTja0rQqbFMlJPJH64QlDRz+CW0PxHC/UIFTek3Y186aaUz7dp9YVXNOZElk2EzVbpVLcS4RpbSrPFs+Jcj94u+2Wjn8EtofiOF+oQAgrpkRKvLv+1E0tl6Qw1Rqm9VYzC9jsmnpVHOS0g/ulIIy4cRtrlTt+pa4aTVOhuxjo0m3ap6Hm2W1BIJLGCIu7CSMsd2DIS/NoNImXBCr8mEh2pQWXWIz5meW0OY3kRcuO0ufkEQ3No/b0jUm0KXGs5hdoRoNVOU2nd1LDzxtGnHayg1GS8bcd/IBoGjyoxXRpJI3JRAfq12HEUXBKjU6XVY99O/HmHfUzQ50QtVHWcG0qvVU28ctvhxCwFW08siq2tAteoW1Aeo9PUhUOLsNKWDSRkRoMjIyPifI+OTyEfTyy49mTLNj2/FaoE1xbkiCg1E2tSlEpXfksmRcCMUQD0totTl3TZLdPbkyYyKDPcqsSM5selQEnGVIabP7o0EePeG53HUaDUdU9Ea1SDYVbrsWot05xPBpDi47XUoL7lW1K0kXmwJgkW7RpFdp9cegtrqFOYcjxHjM8tNubd6SLOOO1PPyDBu6X2C7aCrRctiCuhKfVIKEZH1aHFHk1J45QeTP2OOZiCuPV1GXdra7RqMaBJk6rVL0NlOsk+wX7hw6rYRluLcS+/mPdBfi+oJbHXGgnI2pEZuoyes3tSn01A+ufSeC7Cjyoi7i4CfKppRp5U7Yp1sTLVgLo9NcNyJETuQhpRkZGotpkZmZGeTPOc5Gr6y6ex3tOratK1LbYVS4lx0512Aw2XVpjJey6ZkfMsGZnnnk+YCJNZj624NYn4kpEeMirWuUp9SN7LJoV64pZfbEnKDUXkHXetIdl1K7LYq13lcFWuK5LfpVXKNSihNtpytR7DJat6uqSe7ljBeUWVotg2ZSLYm2zTrbp7NInKWqXFNveh9Sywo17smo8ERceREWOQ89D0zsWhU+nwaRbcOGxTp/ojFS3u7EnaaOtznKlbTNPHPDHkIWiq2nsyov6iWRUqr16XLHqUSzHyM/3x1w5SDV/ZZGbpcGU+uWiq3qxTYZaqK6qmegZSJS53hW9o+t60jSk28cdvBHmFmF2LaazkGqhxTOVVW6w/wAD7cxvaaHufsiNCfNw5cTHwvT2yXL4Te6rap53EgsFP6v1z2O3Pk3beG7Gcd4grJd8OuLqF6z2a7GaoSNUIKJFNOBudcd3RfXOv3dkuJdnafsT48RtWvEKvTNZ7r9A61FpZNaZvLl9dC8I8IZJ93c0ntp2Gf3XHHkMTnIsK0ZDE5h6isran1NFWlJ3qLrZaNppdPjzLYnhy4ch6anaFt1OrTKrOpLL82bTFUqQ8o1ZciKMzNo+OMGZmfDjx5gIM0sWy1qdp6qatCWFaUsdUaz4GZONmvHvI5+YahQSqVB0M0k1Ctt6LIuCnKfplPpUho1JqBy3jSaCNJkaVJJG7PLBHkWSrmm9i1ylUil1a2oMyJRkE3T23Emfg6CSSdpHnO3BERkeSPBZyO6laf2dS2qC3AoMZlFvdb6EpI1GUU3PZmnJ8z8p5PiflAah0R1Gro62erBFmM7kvP17g9fSl+x7vX8WL/vIbxbFCpFs0KLQqDBbg02Ik0sR287UEZmZ4yZnzMz+EaP0pPse71/Fi/7yAUktr/VymfgjX+AgHFtZ9LlM/BGv8BANK/ScAAZQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB463BbqVHmU91KVNyY7jK0q5GSkmRl+kRB0LJrj2g8GlSP+k0OfLpr39JDpqL+ytJfAJrMslgxAvRiNFH1F1ds1PraIdxeHMtfzH05z8SUgJ6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFTen9UplWqFi6a05Rm7WZxPLQXeo1E01+la/iFnrTocG2rbp1ApzaW4tPjNx2iIsdlCSIv7hVjX/APdfTo0xYUZ7GmIay/pFIfV/wIW6TzMBpFy6l0ag1y46TLg1Bx237fOvSVtJQaXGCNZbEZUR7/W1cDwXLiMfdusNBt+mUWUVGrtWfqtMOrJh06Ol16NDShKlvOkaiJKS3EXAzyfAsiJNf6TOqWqGo78O4KjSkQ9NjeeaipbNMxJKk+tOb0me0+XZwfHmPFcCmqfeFq1KrXrOs6mP6Yx0tzIxMfulbKt7rHryVFuNK0GRFxMBNVxas0yA9bjVDt6u3Uq4YLk+EVJbaV6wjq8rV1i0YL11Pl7x4WNbKHIsuj3DEt245cuszJEODRmI7a5ri46lk92d+0iT1ajPtcsCPdOKpbVKvTTSGiqJp8SiWc+clNZmNMvx0yVMGwhfIt5kg+Bd2DGjWcqOuNpnUVXkq2YKJtyxVVaO4wZMPrkm4htSnCUhO9CTMslxLGOYCyfqq2y5aFr3RDTLlwLkqkalxdiCJbTzyzR64RmW3YpJkrGTLHDI8UrWGgNWVct4sUury6NQZngfXsob/dy+sS2o4+VluSlatu49pGZHjOBB12U1updGOyYVr1GsRzq97teATqjtJ8nXpL5E/wCtkRbTWe8sdyhlbguahPdFORZbbMajXBAfi0R2ib/XimNyWspQnmslezI+8lCiW6FrDRJlPu2ZWaHXLb9KbbTlTZqbTZOJS4g1o2k2te4zIi4czNRYHFl6v025K/Pob1r3JQ50Kk+i7jdTjtt745qwk07VqyZ8/IXEjPJGQiDVdh+S30j0x0m4pLdEeUSe5tDKFrP4EpUfwDbI1w0W49fa3JoU+JUI6NN0pN6O8lxOTkLWSTxyPCiP+sINs081tt+8alRIaaFX6MmvRnJFJkVJhtDMzqiy6hBpWo9yS48SIjLiWR1UbXO36tclHpUW3rj8Crc1+HS6sqMgoktTJKNSkK37tvYMiykjPuLGcRVpnVadW6f0f6RSZkaZNgw5r0tphaVLjpTCcbPf9x21EXHmPPpzWKUu2dALdRNjei0CsSES4ROF1zCm2pCF70c04V5QEwWzrImt3RPt89Pbwpz9MQTlRcmMx0oiJU0pxs17XTPtkgyLBHx8g9tK1iteoSbDiNR6giTe0dyRT2lIRlhtDe8zdwrs55FjOT8xGY1ugcda9ayzwOl0z/KOCE9CY0up1zRu66gwbOZTlGpxH3RYsF/cr+u6pZ/1SFgsPZGtVDui4YNJTb1w0xupyJUamzpkdso8x2OaidShSFqMjLYo+0RZwY9lH1coNTiW5JZp9TSi4KxKpEbchHrbrBu7lL7XBJ9UrGMnxLJEK+6KSDhXzYKnLlRWevr9cZRQOxmlZW9+6i29rjjHrnc4e0fenNImsTtMas9cdRdiSb4qiGqW7s8GYNKpfaRhO/cfnUZdoxBNVT10tuFXfQ9FAuOXD9HW6D6KsRmzh+GKMiNveayPsmeDPbjJGRZHfcettuUe7F0BuiXDUUNVWPR5NRixkeBx5bxkSWlLUtJmZbiztI8e+IVVWKXG06i2y9PjNVtvVlJOQFupJ8s1A3CVszu27TI84xxHTq7Hm0rWN6iW1VFSLbdu6kVWux3W0n4NUX30EhLS+Z7kI3KLuLAD4Qz6lfT2ZZj+s0q7UewLkfX5/wDw6P0i4vMVD6ZBeB9I3SapNHh3wlgvyJaD/wDmMW7I+GQHJmRFk+BCudxrXrtrUVqx1Kc0+sySl6rqL97qM4vYsedKeOf63lSY27pK37UqBRafZlol195XU6cKmIQfaYQfBx8/uSSRng/Lx+1Mbdo/YlL04sKn2xS07jZT1kp8y7Ul9Xs3Fecz+IiIu4Bt6EpQhKEJJKUlgiIsEReQcgAAOqZGYmRHokplDzDyFNutrSSkrSZYMjI+BkZdw7QAUruqzdROjTf028dPYr1asiarMqCRKWTKM52OEXEtv2rpci5+eSbb6YWlVQpqHav6L0WXgusYciG8RHjjtUjOS98iPzCxSiJRGRkRkfcY0mu6SaZ12YqXVrFt+TIUeVOnCQlSj8pmkiM/hAaCXSx0U9sE/wCbXvoh42Oin3/n/Nr30RtnqD6Pe55QfzH/ANRz6g+j3ueUH8x/9QGp+Njop7YJ3zY/9EPGx0U9sM75sf8AojbPUI0e9z2hfmP/AKh6g+j3ue0L8x/9QGp+Njop7YZ3zW/9EceNjop7YZ/zY/8ARG2+oPo97ntC/Mf/AFD1B9Hvc9oX5j/6gNS8bHRT2wz/AJsf+iOfGx0U9sM75sf+iNr9QfR73PaH+Y/+o59QfR73PaF+Y/8AqA1PxsdFPbDO+bH/AKI48bHRT2wz/mx/6I231B9Hvc9oX5j/AOoeoPo97ntC/Mf/AFAal42Oin3/AJ/za99EPGx0U+/8/wCbXvojbfUH0e9zyg/mP/qHqD6Pe55QvzH/ANQGp+Njop9/53za99Eeef0udGo8ZTsepVWa4XJpqnLSpXwr2l+kbn6g+j/ue0L8wf7R3wNE9JIMlL8fTy3ScTyNcNLhfErJAKyXFX9TOlTXWqFb1Kft+wmH8vyXMmlZl9s4vk4ovtW08CPmfeLeadWhRrEs6n2tQmTahQm9pGrBqcUfFS1H3qM8mZjOQ40aHGbiw47UdhtJJbaaQSEJIuRERcCIdoAAAAAAAAAACBunl9jnVPw6J+tISdo5/BFZ/wCIoX6hAjHp5fY51T8OifrSEnaOfwRWf+IoX6hADagwIZ1ehP17W2yLZdrleptNlUypyJCKXU3YhuKb6k0Go2zLOMnz8pjQrBqtwXbZOidqTrmrbDFwRqnMqsyPOWiZI8FMjbQbxHvIjNzJ8eO0iAWkAU8um472pOgCqdRrlrcyuN3vUIjcx2avwhbMRTzqiUvOduxniRcO4bzbGo1UuHpNxip77yqFNtRKY0bwjLJytjcr3t5IdIjPngBYnA5FRdKa9MuHUyzKbUr0uh646rFq5XXTHp77HgLqWiJlLbBGSWiLKzSaeJ4JQzdIpUmkULWepsXXd8h+2mpsSmFLrj7yWUnCJe/Bq9mSlGZK5lngAs+NU1dutNj6aXBdZkSl06EtxlKuSnT7LZH5jWaRg9CL/oV32lTafFnynazApURVQZmsuNPmamk+u4cIjWlRkfbLJGfeMb0qGkStPqTTn05izrnpUaT5OrVKRnPm4EXwgMTcvqk2Z0cIdah3Yn0fo1LVPqzlTinLXKXsNamiM1Ft2qPBHx4FjA2m4NQ3ba0HYv8AqLCJc1VHjSUsJ7CXpLradqPMRrUXvEO3pGJL1Bb2QksEVEkEX5BiPtW9nitWV137x1lv9b/R6xjIDPWbc+oMDUONYuo8mmPO12jLnwJNMYNk4zqDw9H4qVu2kpJkvhnyDLdHWt1aZa9Vtq4pr02tWvVn6VIkvfvkltJktl1XE+Km1p4+UjHh1FNLvSU0uZR++NQqytf9A22S/vH1puXUdIvVaOyWGXGKPJX/ALxTLqT+Mkl8QCWgAAAAAAEadKX7Hu9fxYv+8hJYjTpS/Y93r+LF/wB5AKSW1/q5TPwRr/AQDi2v9XaZ+CNf4CAaV+k4AAygAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIJomaJ01q7FVwTcdrMSyPyrYX1WPf2pyJ2ED61K9A+krpJcpFhqW7Ko7x/dG6jDZflKyAngBwOQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADADAVE1w+z205/A4n62QLdFyFRdcPs9tOfwOJ+tkC3RcgHglUSjSpEmTKpEB9+XG8EkuORkKU8xx9aWZllSOJ9k+HE+A66nbtv1SHHg1OhUudEimk47EiIhxto0lhJpSojJOC5Y5DJ92c4AjLnnn5wEfMaUW3I1Bue6rgplGria14IUePMprbpxCYZ6syJS853cD4EWMd47bL0voFBptyUiXT6RUKTWK25VG4Cqcgo8dKm2kE31Z5SeOrznBc+XAb5ks47xyA8T1JpciNFjSKbDdYhuNuxm1sJUlhbfsFIIywk09xly7h5V2vbTla9GnLepC6p1hOeGqhNm/vItpK343ZIuBHnkMtkvKOTAeNqlUtqTMlNU6GiROJKZbqWEkuQSSwknDxlWCMyLOcEMOq0LfplMnFb1uUimynoTkZKokNtlRpMjMkZSRdnceccs8RsmSxkjLA47ufwgI/0Kslu0dPKBFqNEp0O4GKWzEnvstNm6s0l7FTqSyos+cyG0ItO1m6qdWRbVGTUDe685ZQWyeNzBlv37d27BmWc5wZjMly5gA8TdKpjcyZMbp0REmaSUy3UspJcgkltSSzxlREXAs5wQ6Y9v0KM1T2o1FprDdMMzgJbioSUTKTSfVERdjJGZdnHAzGTHGSPkZGAw9ItO16RUHajSbao1PmvZ62RFgttOLyeTypKSM8nx4jtYt6hMFFQzRKa2iG+uRFSiKgiYdXnc4jh2VHuVky4nuPyjKZDJeUBhpVp2tKqx1eVbVGfqJrQs5bkFtTxqQeUGazLOUnxI88O4djluW84p1TlBpa1OykzHDVEbM1yE+xdPhxWWCwo+JY5jKe8OSPICofTb/hz0m/DEf5poWlu+4aXadrT7jrcgo9Pp7BvPrPyFyIvKZngiLvMyIVa6bX8Oekv4Yj/ADTQ3G/1Oa3a0NadQjU5ZFqvol3I8XsJUovYRc+Qscf6/kIBk+jhbtVumvVDXG8o6mqpXEm1RIa/+40/7TH85ZFnPkMz+2MTwPhpttlpDLLaG2m0klCEFhKSLgRERciH2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACFem1S36p0c7g8H5xFsSll5UJdTu/QefgG0dHKtMV/Q20JzC0qJNLajr2nyW0XVqL40Dd6zTodXpEylVBlL8OYwth9tXJaFpNKi+EjMVE08uep9GTUWZp/eqJK7GqkhUilVTYaiZz38P6pLSXEj7RFgwFjrks+oVLVu2bvZkRUQaTTp8V9taldatT/V7TSRFjBbDzky7uY0KhaRXdbtmacHRapQ1XPZqZTJ+E9acOUzIyTicpTvIy7BkeOacecTPRarTa3TWKlSJ8afCfTuafjuEtCy8xkPcAg2xtH7lp1TtiTclTo81NOrFZq1QRHJe192YW1valSeREpzcR8skRZHl0x0NqlkFazsepw3nqRXpsyUvrF+vRHmOpbQXZ9mRNs5LlwPiYnz4BxnzAISs/SKvwtUqNqNWqjTJFaU/U3qyppazLa+htuMyxlJZbaQgy7W08qM+ORmVabVhVF1Wp6psBJ3m6+uCslLMmSXFSyXWdnge5Jn2c8BKvwDj4AER6Pad3fQ7saua86lRXpEK3Y9vQY1JJzqyYaUSzccU4RGazUXIiwQyvSXoU2v6LXAxTCV6Iwmk1GHt59bHWTpEXnPYZF5zEkDhWDAR9Wy9VrQSSmhyI7J3NQzJhx0z2Nrdb5KwRn2TMyPh3D7r2nbdw6Is6d1OWlp1FKjxDlMp3E28yhO1xOcGZEpJH3HjyDbbcolItykM0ehwGYFPYNRtR2U4Qjco1HgvOZmfwjJAIr08sW80X2d76kVmi1GqRKZ6GQEUxlaGkNmrc48s18esWZFkiwREXePN0eNtdq1+ahIIzj1+uGzAc3ZJ2JFQTLay8xq6w/ewJZkNNSI7kd5BLacSaFpPkpJlgyHkoNJplBo8Wj0eE1CgRGybYYaThLaS7iAe8ADgAAOOA5yACI+mFVotJ6O90nJXtVLYTEZL7pa1kRF8WT+ASVcleott0h6r1+pxKZAZLLj8lwkJLzceZ+YuJipFdqlW6VWq0Kh0WPJiabW/I66bKWW05KvpKLspTzSkzUfPADwWLpJcM2yKDMTTpBpfpsd0uHcppJ/8QF1IzLMaO1HjtpaZaQSG0JLBJSRYIiLyEQC1a7AABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABBHTPR4BY9s3Y1vS/b9zwphOJ+1TuMj/AE7RO4jPpSUc65oBeUHGTRTlSU++yonf/kASSy4l1pLqDyhZEpJ+YyH1garo7VvR7Sq1qxnKpVKjrV7/AFZEf6SMbWAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGYCoWumfHz06xz8FhfrpGRbw+QoVULvO8+nxR5zbm+JCrDdPieZDRKI/jXvP4RfYxRAOptp21duvFdZuSlpqCIFjMvxiU4tPVL8Ik9otpl+kafpjQIuoUjT2zLldlP0Cn6fs1Yojb62ydkuuqaJxRpMjM0JT2fIZmY2+j2tqJc9+agXBAuuFQ0u1JdFbRPt05CnIbKEmjq1m4jKDN1ecEZGaTPPcPHpXptdFQ0/tmr066H7YumhRptvnKcpm9EqCiQtLe5lSkmRkSErSrPNRnxyIMMp5dzdHawIFxuOVMnL3iUh9bqz3SWkT3GMLUR54oTxMYJ2hUlFpTrVRCSVFLW1ineCdYvb4OaWkm3nOcYPyiZ4GjZwYdk0GPcRptm2ZKKg7D8ET186cha3EvKdz2S3r3Gkk8ccx9OaOmsnyOvkXW383eH/AEXls2fuf2Xfs9n5/Yi0alVdOLUqWssTTE4T0Wz6VbK6w3TGJTqULlPyVtG4pW7cZpJOU8eBmI9qc5Nb080iau+k1W82WqxVoL0OKZrkzUME803xJacmWxKj7X2osLqTp9Va9c0K67Uuj0tV+NCcp7khUJMpt+Ms92xSDUnilXaSZHwMz5jX5mi8yn25Y9Psy6UUmbabr7zcqbB8L8JcfbUlxak704MzWtXM+Ygi2i0qJdNo6H0atSXKlT5dVqiX2fCV722yafUmM4rmZtkRNqz9yZd48cqfMh2mWnng9ZrFAb1ImUb0NhOmcl6nMtJkFFSZrT2Nx4PKvYFjI2y67BqFo1LSO1KPcrqas5XKnKcqzsZK98hyO664o2s42qMzTtzyPnniN0Ros63Y8aC1dTyLqj15VxFXPBuCp6j7Rmzu/ezR2DRu5d4tET3BFuxvo61myk02sUVuqXi1SqAzUVkchmG6ttbbatq1exUSy58sD0WbftRuHWTSiotvqOIzQ00qp9ozJE2Qy8tSFfzsxUCVaJo45DhUBM25VzpcO53bmqz5xtpT5a0KSW1JK9bJOU4LtcE47+HhoWgsKiyX5MCt9U65erdzJV4Nna0jP7l9lxySnC3/AM72PDjBFVsSLgrN9s3pTbcuqTcXp5cjv1hCkeAehSXvB1xe05nCUln2HsuOR0V2vzmancFAKiVhcd7V9h70VQSDiNn1rBdSo9+4l8M4244lx4iZmdFnGr1Zmpup1NrM3Aq42qGmIRGmcfHPXbv3ol9skbefeO2bo4qRCqcYrgJPh18N3Xk4nsNhtn1Hs+Oer9nw58haIV13rk2DVddKczSqrKblKom6bH2GzD2tox1mVEot2eG0j5HnHDOy6q0GFe13atqrTrzh2lasc6MSXlITGcdjOvLcLb3maSI/KnhyEiXlo2u4mtR0emBMb06nT8H4Lu8E8Fx/OLfux5secfOomkNWuCt1+oW9eBUBFy0ZNKrTSoHhHXklKkocQe9Ow9qjSfPJcsHxCiE9alw4lqUGffDVTettzTtDNAcb6xUdmtKZPBubOJLNJINJq4cFC0elZmel9qGZmZnRYeTP/coGkXbo29ctIpFGqdxpVTaNbjtMhMFD4FNcjmx4Yvt9ragz2o4YMzPcJJtKk+gVqUmhm/150+EzF63bt39Wgk7sZPGcZxkBUb/SB+iHqmadFSDxUTQ4UQ/I6bzew/ysCymh+n8PTewYlAYUT81ZnJqMs+KpMlfs1mZ8T5EReYiFa/8ASA092ranadUph7qHpqVxm3PuFLebSR/pE7dHDUCfddvzLcuhBx7wtp3wKrsqPi4ZcEvF5lYP4SPuwAlcAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGDve0bcvWgvUO56TGqUF0vYOpyaFdyknzSou4yMjGcGn6qak2jppQfRa6qkmOleSjx2y3PyFfcoR3+/wACLvMgEGzuitVrdqLk3SvVKt2ylfOM6pakn5jUhSeHvpUPj1Gukn3a6l+ce+iPMnXfW/UJxS9K9LvB6YZ4bm1It27z5NSEfFux5R7PRLpn/eG1fy2PrAHz6jfSW93VH5x76I49RrpLe7qj8699EfXoj0z/ALxWt+XH+sD0Q6Z/3itb8uP9YA+fUa6S3u6o/OPfRHPqN9Jb3dUfnHvoj69EOmf947W/Lj/WB6I9M/7x2t+XH+sAfHqNdJb3dUfnHvoh6jXSW93VH5x76I+/RDpn/eO1vy4/1geiPTP+8drflx/rAHz6jfSW93VH5x76I49RvpLe7qj8699EfR1Hpn/eO1vy4/1geiHTP+8drflx/rAwfPqNdJX3dUfnHvojn1Gukt7uqPzj30RyVR6Z/wB47W/Lj/WDn0R6Z/3jtb8uP9YA+fUb6S3u6o/OPfRD1G+kt7uqPzj30R9eiPTP+8Vrflx/rA9Eemf94rW/Lj/WAPj1Gukr7uqPzj30RwejPSUPnrqj8499Ednoj0zvvBav5cf60DqPTOx/1Bav5cf60KPuldFF6tVVmp6pak1y7Ft8eoJakoSfk3LUo9vvEkWLtW3aJa1EYotvUyNTaewWG2GEYSXlM+8zPvM8mYrO30gNXtP3Gk6vaXvJpu7Y5Uqcnbjz81IP3spyLC6cX3a2oNvIrlq1RubFM9q0+xcZV9ytPNJ+/wDBkgGzgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPDcMFup0GoU11BLblxXGFJPvJSTSZfpHuHBkXEwEMdC+e5K0CpdPfP900eXKpzxeRSHVGRfkqSJoEC9Fo/Qm99WbONzsQLnXMaQf3EhOSP4kJE9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0nXO70WJpRcFzGskPRoikRSP7Z9fYbL8pRDdhAXSOUq89UtPNKWu3FkTDrdXQX8mYztI/ISjJZe/gBX63bU9JvSM0VpLxGU52lxZs41eyN956S4rPvbiL4Bf0uQqJrglJ9PPTk+WYkQ/8AzZAt53AGC8gcBA+r97ahU297rp1r16l02Dblpej625VN8IXIWRu5bJW9OwjJsizg8Z5GMXX9TNR6pSq1MtaZR4J2xacOsVDwiEbxzX345vGhPbSTZJQWS4KyfPgAsZwAQNqRrBV7Uh6TySOOabjUw9XFdRnZGUlknFl9zhTxf3Dw3DrtVqRV9XG24kOS1aiIaKU2ojTlbiyZdU4ZcVJS6ojPGMEWO/ICw4CCbTrmqtWrV82m5elC9E6CinSI9Sbo+5lSHmVuOI6vrOPJJErd3ZxxwWKt/Ui/4ek9k3zcVx0V5FzXBTYzqfQ8o6IcR1a0vEazWZGeCI954xgBYGVT4EuXFlyoMZ+RDWa4zrjSVLYUaTSZoUZZSZkZkZlzIzIaTrteNTtC0YpW8iO7cNYqMel0pp7ihTzqyLJlzNKUkoz94hvcSTHlxmpUR5t9h1JKbdbWSkrI+RkZcDIRTqM16KdIvTOmucWYEWp1Q0+VxKG2kfF1hmA9V+6oVahXWu07VsuVd9XhwUzqklmYiMiM0rJJ4rI9y1bTMkF3d48Nb1bNVq2LqBRSaVadYqDcWrJeb9djpdy2le4j7Ox3grgefMM1q7LvG3oUiqaeafU+4KnNYUmc+cluO6kkJw3ksbnsZMiTksci5iOYlGoMvoKTolFqHh8Rq3pMwpBtdWo5LRqfXlGT2mTyFEZZ4YAWLI8gMNY05yp2XQ6m8o1OTKdHfWZ96ltpUZ/pGZAAAAAAABUPps/w7aSfhaP800N+6RFIqVjXZA11tKIp6RTSKNckRvh4bB5b8fdI8vk2nySNB6bX8Oukn4Wj/NNC20mOxLhOxZLSHmHmzbcbWkjStJlgyMj5kZGA8ls1qnXHb8Cu0iQmTAnsJfYdSfBSVFkvh8wyIrvpS9I0Y1cf0lqjznpUrqlzLTkOnkmnDPLkU1H35PgXl4/bixAAAAAAA4MByAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADG3RWoFuW9UK9VHeqg0+OuQ+vyJSWTx5T4YIu8xVXQayZeu971DWTUltUmktyTYotKcM1MmlB95d6EHwx9solGeccZO6cM9+D0c671B48IejsOf0VOpz/cNz6PlNZpGiVmwY5dgqPHd+FxBOH+lRgN3ZbbZbS2y2htCSIkpSnBEXkIh2AfAcGpJFk1ERe+A5AcZIyznh5RwXAs7sl74D6AcZLh5wyQDkAyODPjgByAZHBeUByAZ4cAAAHGS8pBnjjJZAcgHfzHBnx4AOuXGjzIrsWWw1IjupNDjTqCUhaT4GRkfAyPyGKgap2zK6Nep1O1LspDqbNqsko1ZpaT7DeTztLzGW40fcqTjkeBcQRT0uafHqPR3u5Ehsl9REKQ3n7VaFpUR/oASdTZ0SpU6NUYT6XosplDzLieS0KIlJUXvkZGAorZWoVfiWbRIrct0kM09htPa7ibSRf3AAvkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfIAAQRbRegfTTuqIZYTcdsxagX9JlRM//KYncQRrCZULpQ6S3CfZbnom0d9Xl3Iy0n8tYncAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwtSUoNSjwkiyZ+YQF0eSVemsWomqbhb4ZySoNIWf8QxjepPkJRkg/fMxvfSKvBVj6OXBXGV7ZpxzjQSLmqQ72EY8uDVux5EmPRoDaPpH0ht63HEbJLERLkov/Hc7bn9pRl8ACv2vn7n6d2mr6/YuRYZF8okJFu094qb0+6fLolXsXU2nIMnqROJhay+6JaXmv0oc+MWitmsQrgt6n12nuE5EqEZuQyojzlK0kZf3gIc1PtO4qje+pM2FSJMiPVNO1U2EtBZJ6Vl/1ov53aT8Y1Co27fVt0q6IUKyarWDu2yoMBlUQ0fuKWxDNhbb25RbfZZIyznGBaMcAK7XDp7cNzqgUabSnmokLTJcJp1XDbUXTb9b/pJNhBmNfsyy7xtimRatV7NkXJUKvaM8qzCdbJXhM1cwnm23s+XrVEfmSYtUOOGRaK+9GjTGu6eVe9YU6G+TMynU40PqMjbek9S4p9DePtELXsLzEQxtTtC4m+jVplRpNoTqpLotYp8qqUcmULcUy0tw3EGhRkk8keMGeD3cRZUBBFvRxoFXoNrVw6jQ127DqFdkzaXR1rSaoMZZIIkGSTNKMqStWxPAt3nHi1idcoWsWmF2udmAcyTRJK/uTloLqs++ttJfCJfGt6lWbS79tCVbdWW+yy8ptxD8cyS6w4hRKQtBmR4URl/eA0G8a1qdZmpdaqdOtWqXnbtVgseh8aFIQn0PkNkaVpUlRlhK+CjUWf7xqVw0utafdDqZb9VJpNwVdL0MozHaLwifIV60n3idV8QsYyg22kINalmlJFuVzPHefnGuXdZtNuivW5VKk9IUmgTVTmIqTLqnXthpQpZYyZozuLBlxAZe3aeVKt+m0tKslDiNRyPy7EEn/gPeAAAAAAAAAqH0yDKd0jNI6U1+++Fsn+XLbIv8Ji3hcseQU5eePVDp8RTh+vUy0UlvWXEi6jJ/r3MfALimeBRH+venbOpFiPUtpwotYiqKXSZpcFR5KOKDzzIj5H7+eZEPH0eNRHL6s9castnEuuiOHArkNfBbb6OG/H3KsGfv5LuEmiveudOl6W6jw9cLejuLpjuyFd0JlOetYMySmQRfdJPaXwJ5ZUZwWEAeSkVCFVqXFqlMktyoUtpLzDzZ5S4hRZJRe+Rj1gOCHIDEXncVMtK1alclZf6mBT46n3lYyZkXJJF3mZ4Ii7zMgHF3XPb9pUZ2sXJV4lLgt8FOyHCSRn3ERc1H5iyYgesdMnSmFMNiHBuWptl/t48RtKD94nHEq/QQjGwLSujpS37Kvm9n5VNsyA+bUKE0oyJZZIzabM+HLbvc5nyL+ba23NL9O7fgIg0myqEwygsZVDQ4tX9JaiNSvhMwEJ+Ovpl7XLv+Tx/rg8dfTL2uXf8AJ4/1wsB6TrR9q1C+b2voh6TrR9q1C+b2vogK/wDjraZ+1y7/AJPH+uDx1tM/a5d/yeN9cLAek20PapQvm9r6Iek2z/apQvm9r6ICv/jraZ+1y7/k8b64PHW0z9rl3/J4/wBcLAek2z/apQvm5r6Iek2z/apQvm9r6ICv/jraZ+1y7/k8f64PHW0z9rl3/J4/1wsB6TbP9qlC+bmvoh6TbP8AapQvm5r6ICv/AI62mftcu/5PH+uDx1tM/a5d/wAnj/XCwHpNs/2qUL5ua+iHpNs/2qUL5va+iAr/AOOvpn7XLu+Tx/rg8dfTP2uXd8nj/XCwHpNtH2rUL5va+iHpOtH2rUL5va+iAr/46umXtdu75PH+uHZH6aOl7jyULoV2MpPmtcZgyL4njMT56TrR9qtC+b2vojonWFZE+KuLNs63n2VlhSF01oyP+yA8emupllaiQFSrTrkecpv9+jmex9rj9sg+JF5+Q3AU/wBf9CZum0j1V9GXpFMfpfr8yntKNRIbL2S2yPmgsdpB54ZPuwJ66PGp8HVXTuLXmiSxUmT8HqUYj/enyIsmX81RGSiPz47jASMAAAAAAAAACBunl9jnVPw6J+tISdo3/BFZ34ihfqECMenl9jnVPw6J+tISbo3/AAR2d+IoX6hACFulhddStPU+zJNLkIiyp1NqFOZlurNLUJT646Ckr4H2W8mr4B31/TK2WdStLdPZjDsujxqJVVyGzfWnwtfrO5ThpMt2VKUr3zEo3/ptDvK86ZWKpIbcp0alTqZKgLZz4QiSSCMyXnsmnZ5D4mXLAiap2deFE1N0xtaNe6FVeFRqs3FqrsDfllPUkhtxs19vCTxkjTnBeQBhbNbXdkbS2wLmlSqlQlVK4G32XXlEchEFeyMlxSTIz27/AI0kMTW7RoS+ilecl+M7Il2zXKs3SpLz6zdYLwtKM5z2jNKSI855CZWNFn6TbFosW5dCodw2zIkyG6pKiFITIVKz4Tvb3F7IzyWD4YLmPtjRuZ6h9xaczLo8KlVuZJlO1M4e3CnnicMzbJWDP3jLn3cgEV65vxdKa/p5Ds1lFHRKplSjMPKfX1MJ2UqOk5LhqM+yg1Go/ONxvCzqbDrGlOjaH5LttSW50uokl5SF1BcZtCyJxSTyaVOOGsyzzx5BIF6aZQ7ruij1GqSmnqbCo82lSoK2c+EIkJbI1ErPYNOzPIzyfMsDBL0lr3pSteMi9z9M1qSFnSKyqDu9YUWw2Xm9/rhGgiSZkpOdpGKIPuFthtmm2nWKXVrmolC1FnU2PTWFrckPRvAutQykzWRntNf3XIhnXUprHRls2HMnyXYsq9IkTq/CXPCIUdU1SSjqXwUTjaDJJ+Qy4CRD0SrcSjURyj3qyzcsKuya7NqcqmdciXKfbU2o+qJxO0iSoiIsngiIa9qhYUmztHLbt9uvvyatMveBJfqhtEkzlPytynSRyLCjyRZPkA1e8nZdiQ9WbKtRyczR01KhNxIkV41PR0zuEhDJqPga9uC44yoeO5YNwwNOL8tGi25WrYoVeqdHiUGDVVlvYckubJCU4Ws9m5CT596hMZaLLqVtXdHue5VVCvXLJYkOVONFKOUVUfHg3Vt7lY2GWeJnnJ8h0U7RapOVSNXLhu8qpWV3DFrFRfRC6luQiM0pthhCN59WSTVuzk8mXIBFtnX9Ua7qho7N3qVHgU30JqpZPsTJKH29qv537j3Drpkmv1rUOVdtNtq65Nwxr6VE9GGFF4CimNPeDri4U5jG3KvYez7xKlO0IjU2o1SdT654O9NvCPciFeDZ6pLSjM2PZcd293tcMb+XDj6XNGHVXr4Ui6XG7UOvlca6GmIncqcXHPXZz1RrIlmjbzLmFEOXfX5zU69qMVErK2XtToLvoo2SDiM4VGLqlq3kol8ORJMu0XEbXrtXpNG1luxLNGq9UKTpk+yfgCEKKNl9311zcpOEF3mWT8w32qaOuTYFwxSr6EejF2x7jJRxc9UTRtH1PsuOeq9lwxu5cOOWu7TZdevKvXCVXTH9FrTdt3qeo3dVvcUvrs7uON2NuC5cxBEtr0mNfV0abWpcTkqRR4OnLVWTHRIW2SpS1IZJ0zSZGakpzgz5GZ+UavTjiM6IaT1C9I9UmafRWpx14oi3DQTvW4jKeS321IJW7zEfMTW/pHVIfpRn2zeHoPWaDQk0KRJVTyfbmRiSn7Q1lsUSk7iPKiLPEjHxRNGXYdjWPZc+40zKLbspUqewUPb6JuJWpbJKPcexCVKyae1uMk8sCj09EpanOjtZ61KNWYrh5M8n+/uD1dKT7Hu9fxYv+8hn9ILQXYWnFHtFyoJqCqc2tBySa6snNzil525PHsscz5DAdKX7Hu9fxYv+8hBSK2v9XaZ+CNf4CALa/wBXKZ+CNf4CAVX6UAACIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIH6ZiTgWraN3tK2O2/dMKTu8iDMyP9O0Ts2olNJWR5JREYjDpYUY650ebxiJTlbMHwsv8A3K0un+hBjatKKsVd0ytisEf/AEylRnT98205/SA2cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfLq0ttqcWeEpI1GfmIBAeup+njXfT/S9sychQ3DuGsoI8+ttcGkH5jURkZfziMT8RYEA9GRB3jfuoGr0gt7VTqPoXSVH/ACWORFuLzKPb8KTE/EA1PVyyKdqHp7VrSqXZRMZ9Zdxk2Xk8W3C95RF75ZLvFZ+jBqpI0trcrRbVQ1UtcOQoqbMkfvTeePVmr+LV7JC+XaMj7hcQRzrXo3Z2q1Nbar0VTFQYSZRajGwl9r+bkyMlJ/mnnzYASI04280l1paVoWRKSpJ5IyPkZDkVCY6Nmt9sF4DZGshtUxPBtp6XJjkgvM2klpL4B2+op0pPdpjfOsv6oBbnIfAKi+op0pfdpjfO0v6oc+op0pcfw0xvnaX9UAtyAqL6ifSk92mN87S/qgLRLpSe7TG+dpf1QC3QCovqJ9KT3aYvztL+qD1E+lJ7tMX52l/VALdAKi+on0pPdpi/O0v6oPUS6Unu0xfnWX9UAt0AqL6ifSk92mN87S/qgLRLpSe7TG+dpf1QC3OS8g5z5hUb1E+lL7tMb52l/VDj1FOlL7tMb52l/VALciC+lJrxSdOLfkUKhS25l4zGzbjR2jJfge7h1rnkMvtU8zPHDAjhWhPSWnJONUdaW/Bl8F9TVJZqx+bT/eJC0R6Mlp2BVEXBWpa7nr7at7UmS3taYX92hvJ9v+cozPvLBgPjoa6UTLCsyRcVxNLRc9wKJ+STvFbDXE0tqz9sZmalecyI/YifQIsAADzVanwqrTJVMqMZuVDlNKZfZcLKXEKLCkmXkMjHpABXvRGfM0p1HmaI3DKccpck1TbRmPHwdZPiuNn7pPE/j7jSLCCNOkNp0u/rNS5SXPBLoo7pT6JMQe1bb6OJI3dyVYx7+D7h6NANRm9RrFbnym/Ba7AcOHWISi2rYko9l2eZJPmXwl3GAkMVU/0gNfny4Fp6Z0lZnKr00nXWknxUSVEhpJ+Y1qz76BasxUTWIjrXT7sKmvY6uFGjrR/U657+8gFm9OrXp9l2TSbYprSUR6fFQ1kixvVjtLPzqVkz98bBkcd4hrWK26Hd2uVgUK44Ph9OXTKs8bBurQk1pONtM9pl5TATLkcimlKeZeszTqyplDrtbt+TVbidl0mkqM3pKY8lSWkGZuIPYnrcn2vtSGbvSrXNa3RrtOo3HT6suXQ7yjKZjy1F4U9GZkOGy2rbntdWlKe/iAtgOMkRGeeBCstxUk2eiJdF1TKkip1q6kMVSoTWlHsUbj7WxpHkQ2nCSL3/ACjW7spEO06vqXaNrk7R6VNrltU5bcd5eUMyUn1xJNRmZbtyu/vFgt8RjkVYqFv0+0H+kFQ6CT0anMWvFejMG8tZMbor+SSajMyLJZ5jqiRvUxl0qZa78mKdU03nVKoE4+pxLsqMw2tt49+cK7WPe4CC1ecHgiBJpM+BkfvGKsWJY9Dp996TKaKW6Vy2tUVVon5Ti/DHFx2VOLPKuautVky83kHkplmWxRrY13n0ymHGlUYp9OpziX3T6hhUFBmhOVGXM8+UWC2Y4IyzjJZFVtJq5NuHpDWdLS8pVFiWq5S4OD7LrrDMdT7hf13dn/uxgNCTht6p209DgVajVCRXay3PqshS0w6u2lbuyK32jStaeyfEk42HzEFycl5Rxn/94p/YFflvTNPaGdIrTTTOoFRX6KuJT4I/lUr1pB79+ffSRdkx21uix6vbLmotQflOXAvUpqH4R16y/crU4mEMbc7dhEWSLHMBbrcRHgz4nyyPoU21hfiRNWZSLuj1ZF2Sbwpp25Ic6zwY6WTjWUtGnsEZKNe7PeZY7xclPsS94B8utodbU24klIWk0qIy4GRinWiSFaRdMO4tOWTNui11O6G33F2euZ/JT1iBccxULpLkVL6ZeltUikSHZHgbbh/dfupaP8KsALekA47xyAAAGeC4gA07VTUq09NqEdUuWoE2pfZjQ2i3yJSvuW0cz9/gRd5kND1K1pfVcB2NpNS/TXdyuy64g/3FTyPhueXyyXkzw7z7j9eluizVIr5XxqBU13bezx7zmSC/c8I/uY7fJJF3Hj3iSAgTpMuaq3rpHPvu6yO17YaksFTLdIsvvEteCdkHw4kR8C/QXM7ZaN/wR2f+I4X6hAjHp3/Y51T8Ni/rCEnaN/wR2f8AiKF+oQA2seR6n09+pR6m9BiuToyFtsSVspN1pK8bkpWZZSR4LJFzwQj3VG8b0pN+W5aNlwKBIlVeHMlOO1Z15DbZMdXwLqyM8nv8g1ui6v3NcFk6fOUWh0ly6LzKQ42zJecbhxmo+TdWoyI1n9qREXerzAJxAV5rWvldomi53nVrepzVWauVyivQm3VqbLq3FJWaVczMkoVx5cM4G7tarxXtcl6ftMMrgJtxNX8MIz3bzVnb5NvVmSs88mLBJ4CBrN1fvi5bjtptu36BBo92wqlJoZuyXVyElGSRoORtLaklGpOSTuMiz38/ukam6mlEv6bWaRaCY9mMyUyUw35KlvyERieQSdySLqz3ERmeD54IQTsMLejtCh23Lq9xxY0in0lB1FXXtJcJtTJGslpJX25YyR888h9WVVHq3aFGrT7SGnahT2JTjaDM0oU42lRpLPHBGYj7pXk7K0iXQWXTbVXqtApRmX3L0hCVfoyA+vVanUbRqj6g3NZdXe8OjHLlR6OhLxQ2cGtK3DcWjBGjB9/ExvrFwtSLIauqFTp8tp+npnsw2UJVIcSpslpQlOcGsyMixnGe8ap0hWGovR7vOMwhLbLVBkIbQnklJNmREXwDP6UfwXWl+JIf6hADH6a6gRtQKRWZdLo1UpUqlTXKe9FqzaWnEvpbSvBkhS8F20l5efAdmjt6KvqyWaxKhpgVNh92FU4RKz4NJaWaXEZ8mSyXmMhqPRtP/lbVP/8ATmZ+qZHbpIk6VrRqtbzW1MY5sCrNIL7qSwZOfpZz8ICWwAAAAAAEadKX7Hu9fxYv+8hJYjTpS/Y93r+LF/3kApJbX+rlM/BGv8BAFtf6uUz8Ea/wEA0P0mAAGQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMwGMuinN1a2qpS3k72pkN5hafKS0GnH6RFnQyqK5/R+okV8/3TS3pFPfT9ypt1WC/JNImXIgboo5pFy6q2aStzdMup2S15dj5cP0NkAnoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABGHSgu12ztFq7NiGr0SnNlTYBI9kbz/YIy86UmpX9USeIB1YIr86TNjWGXrtOtxtVxVRJcS6wuDCT/rYMy7yWAk/Ri0mrG0ut+10I2rhw0k/53ldpw/hWpQ28AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFeNWY0jRzVmPrFSmXDtutGmFdsZpOUoM1ETcoiLvI8ZPvPP3Ziw48FxUenXDQp1Dq8ZEqBOYUxIaWXBSFFg/ePz9xgPTCkx50JibEeQ9HkNpdacQrKVoUWSURlzIyMjFS79/7RO0/wNH+XfG99HysVSwb1qGhV2SVOeBJOTa81zh4XB59X/SRx+JZckkNEv3/ALRO0/wRH+XeAW6EF1ShahXF0gbkq1GuCHRGaHTosKmuTqIcptSX09Y8bat6O1ubIlH2uGC4Cc+8cgK36baZXVKt56Om4zpVw2jdFQTSaq5STJt9iS0249lk1luQpxxeDJWCNBc8De29HmmdPLWtNqvOuLotejVuTLfZ3qmOoeU86W3Jbd6lK8uM8jEqgAhKTofVFU2o2jEvIotiTqumoKo6YGXWm95Orjoe39lBuJ3FhPAjMuOcjJ3ho0VxVG95yrgXEeuJ6myoS24+VQH4ScIXxVhwjPjjhwyXnEtAAgG9bBrltafawXZcN0s12oV+2lNudVAKKhrqIzqSJJEtXAyVy5ljmeR79L9K5VRpVLrt43MuusO2k3R4MZERMfweK80nrNyiM96zLCd2C4FyzxE0z4kWfCehTozMqK+g23mXkEtDiTLBpUk+BkZdxj6jMMxo7ceO02yy0gkNttpJKUJIsEREXAiIu4BENi6QXDQbwtSr1W+UVmBa1PkU6nRTppMrJlxKUp3LJZ5URISRnjB4LgXfmF6XuKoOpNL9GUf89ZD7yV+D/wDQ+sjpZwZbu3jbn7XnjziSgARZYuj8a06nZEmFVSU1a9JlQFt9Rjwpx80KW7nd2e0kzxx9lz4ccPZuidapFyUd+rXsmo0KiVWXVafTmqd1KikPqWrLjm9W4k9YrgRFzE1gAiSi6Ou06DasU6+hz0AuWVXTV4LjruuU6fVey7OOt9lxzt5FnhjKrohV35r8Kn3qmHbbtzNXGVOVT+scJ8nCccR1u8uwpRZIscD48RNwAIgvLRmTdV3T7lqlyIdlOVCnu08lRMlBixXetNhPa4m4vipfDkXAS+XAsAAAKhdLL7LPST/fQv8AOi3oqH0svss9JP8AfQv86At4A47xGer+sdCsR5qhwo7tw3dMwmDQ4PbeWo+Rrxnq0+c+PkLGTAbvdlx0S1aFIrdw1ONTaewWXH314LzEXeZn3EWTPuEDO1nUXpAOnDtg5tkabmZpfq6y2zqqjyMl9og/L8ZnxQMnaekNwXzXY97a5S2qlJbV1kC2mVZgQC7iWXJxXl5l5TVyKemm0NNJaaQlDaCJKUpLBJIuREQDWdN7DtbTy3W6HatLahxywbrmMuvrx7NxfNR/3d2CG0AACCena0t3o51bYWdkuKtXvE6QkTRCS1K0bs19lW5CqJEIj95pJf8AAe3VK04986e1u05KybRUoi2kOGXBtzmhXwKJJ/AIK6GGoKqfBk6MXefgFy2++6zGbfVg32iUZmhPlNJmZl5UmRlyMBI97QprvSHsWY1FfcitUerIddS2ZobUomNpKPkWcHjIinT6JVrUs7Q67ajQqs5Cosapw6m0xDccfjeEnhtamyI1bcowfD7YhanhnzhgsYxwAVOtagVK7mbboFQoVSi06p3XclTmlJhqSbDZtOob37i7Jn4Rw8uOA6dC7Yu+l3VZl2XHS5Jz3arOoktfUq7ERmChlhSv5u+Ofa84tvgvIGC8gtFTdJrSnRtfLbuWnUusUu05r9aKl0uQh3q4DKUNp6zYv9569e9RJ4cEkNzVTqh6V+kEgqbNUqdIlHELqFfujMBCS6v7rtFjh3if8F5AwXkIBXHot056Ddyitqk1+k2qm2oiKkxUWXmmlVcj7amUO8fYeyNPDOBu3SwRIZ0ck1uI31j1CqEKrJLvImH0KMy+DIlgiIuRYHkrVNh1ijzKTUGiehzWFx5DZ8ltrSaVF8JGYg0jXM1VzQC610ptyac2hPrjJYQa1OkpszTtIuJ5IyGe0vadZ0ztVl5pxp1ujRErQ4k0qSomUEZGR8SMvIY40vtmTZ1h0q2JdVVVV05nqESVN7DU2RnsIyyfJOE/ANlARP0eoE2DVtTfDIkmN4ReUp9rrmjR1iFNNYUnPNJ9xj40eWdX1h1VuVskqjeiEOjtLLvVFYPrP7T36BLD6XFsOJZcJp1STJCzTuJJ44Hjvx5Bq2k9mNWHZMW30znKjIS47ImTXE4XKfcWa3HFFk8GZn5QG2AAAAAAAIx6VbiG+jzeanDwR05SS981JIv0mQk4VW6YN4v3xW6ZoPZH7uq9Qltrqim+KI6UnuJCj82N6vISS8uCCGrSo8py1aQ4mOoyVBZUR++2QC81t2HbVFt2mUZulxnkQIjUZLi2y3LJtBJIz854AFraAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABA1nkVB6aF503BpRcFvxakgu4zbUTRn8ZGJ5EE6pmdB6Vml9dIjJqqRJtIkL8pbTW2n8tRAJ2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHxIebYZW86okobSalGfcRFkzEEdFJly6KxfGr0tCt1yVRUenKUX/cmOwgy8xmWP6gz/S2uiRbei9TjU7KqrXVoo8FCT7Slv9lWPPs3fDgbvpjbLFmafUK12EpIqdCbZWaftlkXbV8Ksn8IDZAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEUdJLT2beFsxa7bKvB7xtx7w2jSE+yUouKmveVgvNkizwFa7YvdjUPpn2Bczcc4shyElmZGPmxIbYfS4jjx4Hyz3YF6xTG4KJTKL/pE6EilxyjpmGUx9CSwnrVxnd5l7+Mn5zMBc4RxqZdl6U++rbtKyoNvvyqvEmSnXKu68hDaWDa4EbRGeT63ydwkcxA9931Rqf0k6b4XGrK27ZoshuSqHSn5e52YbSkJ9aSrGENGrJ4znBcjAfdG1fu6tWla0amUCiu3fcNSqENtlch1EFluG6pLrylYNe3BJ4YyZqLh3DIP6vVVGh9x3h6CRGLgt2aunT6e46pbKZKHW0KIllgzSaXEqI/OIr0zqJwKfaF6s0yrS4Vs1+v06tRm4TnhUXw50nGnOpxuURFs3ERZLf5jGRqEetS9Grpg+lmtoqeo10OTqVD8CcNUdg3Y5EqQeMNZS0a+1jgYDa6rrDfNv0HUX0eotuKrFoehpIRCdeVHe8LUXM1kSuyRl3FxyNmuW9dQrRtmImvUe2Z1zVmrtUyixabJf8HUpaTM1vLcQRpJJJWZ4LkReURnq/R6u+evXg9HqL5zDt7wXq4q1eEbDRv6vBdvb34zjvEpdICHUG02jdcKmy6kzbVdbnzY0Ro3HlRzbW2taElxUaSXuwXMiMBr1W1luOk6d3vLqlApjN2WjMjx5URt5xcR5D60E26heCVtNKjPB8cpHVWdY7tt6z9QF1i3qMdyWe9CJSYklxyFJRJNOwyUoiWlREZ5I/N5Ro1/06r3LpvrLeMeg1VqBckymMU6M7EcTJeairbQt7qsbySozPBGRH2TMYavxEwNGdX027SaxT7Kck0t6kIqLC0OLfN1rwg09b66ZZJvG/4O8WCY0av1m213jC1DolPiT6BR0VphNLkLdaksOGaEt5WkjJZOFszyMzzwIh5WdYrmo9Fuxq+Lbp1OrtHt5NfhtRJC3GZDKyUlLajURKJaXE7FY4ZPgNPvii1jVeq6lVm36JVY0RVpR6PGTUIa4zkmU2+qQttCV4PgWEZ5ZPgZkNal0eLPt64isvTCo0WHUotLpCpT8aUUlx92WhUlPrilestkjirHPvCCVoWuaZVK0pmFAjJcvaWqNJa3K/cxpLaraffhw0lx7h93prJXKJc9dfp9uw5doWvMjQ67NcfUmSlb23cbKMbVE3vQasnxzwER3BaFy0u7b4lKos5+BaNUiT7f6uKrC/Cqg3Je6vant424PHIZXUOyYTOo95QZ+nMq5a7cFXiyaDJdbkHAU04lBO9cpsyJJNGlRnuPjkscjASbfmrtXt5OqSo1KgPHZsenPRDcUv8AdHhKcqJeD4Y7sDbKzes+FqdbVqNwoyo1WpMyc88oz3oWyTe1KeOMHvPOfMIA1zsBquVrWuuOW5OmVGPHo5UZ1tDpmpRow4SEp4OYwnPA8CR9V7Kp946y2HCr9Gdn0pqi1Drf3xKG3cM7Nyk4xxI+BmQD6o2r1z3DZmnh0WhUhVy3kmQ8TUl9xESKzHybqzNJGszPsERF3q8hDrpGsV1zrJpJt25Szu2sXDKocSGclaYbKmFL3rccwajJKWz9iWVHyIaZYMaqWnamh931Kg1dcCkQqjT6kzHhuOSIypP70s2iLdtM28Hw4biHQ3T5dV0Hdg+lmsNXFWb0lroRrbejvU552SsylKUXFtKEGozPkfIQTrold9XvS0JNSrsODEqESqS6e8iEpamTNh00bkmviZHjvx7xCvPS4daY6VelMiQ62yy0uKtxxxW1KElMPJmfcXnEydFWj1Cg6bT6VUlTnJEev1FBvTEKS7ILr1YdPdxPcXaz35yIE6dNDVc+v+n9uJklFVVIrMMnjRu6vrJSkbsZLOM5xkBKdf1Vu3VCtv2jofHJENk9lSu2UgyjR+PJgv8AaK8/xFjtDftHtIrc05jOymOsqtwzMrqFamH1kmQs+Ku0fsUmfcXPvyfER5pdqNK0tmwNKtVqLCt02i6mkVyG2SKdPSXAtxkWG1nzMzxx9ltPidhm1pWgloUlSVFkjI8kZAPoAMcAOQAAAQz0gtBqRqU6zcFKnuW9d8QiONU2Ml1m32KXNpkfDuWXaLzlwEzD5ccQ02pxxaUISRqUpR4IiLmZmAqlGvrpOabEUC6rDbvaIzwKowyUtxZf0m//AJkEY9PjQ3+XPQC5vyn/AP8AZxId7dJXSG1JTsORch1OU0eFM0xk3+Pk3lhH9oaj45ek/wB7ro+RtfWgMUfSiv33Abm/Kf8AqALpRX57gNzflP8A1Aynjm6U/e66PkbX1geObpT97ro+RtfWAMZ40V+e4Dc35T/1A48aG/PcBub8p/6gZTxzdKfvddHyNr6wD6ZulP3uuf5G19YAxfjRX57gNzflP/UDnxor89wG5vyn/qBkvHN0q+910fJGvrByXTN0p+91z/I2vrAGL8aK/PcBub8p/wCoDxor89wG5vyn/qBlD6ZulP3uuf5G19YOPHN0q+910fJGvrAGN8aG/fcBuf43/qBx40N++4Dc/wAb/wBQMp45ulP3uuj5G19aHjm6U/e66PkbX1oDF+NDfvuA3P8AG/8AUDnxob99wG5/jf8AqBk/HN0p+910fI2vrQ8c3Sn73XR8ja+tAYzxob+9wG5fy3v/ANnHHjQX+fLQG5M/03v/ANnGT8czSn733T8ja+tHJdMzSj733T8ja+tFGAkXV0pNUmvQ+hWozYdMkcHJsnc06lB+RS+2X9RGfOJY0A0Ot/SqG9LJ9dXuKWX7rqbycKUWc7UFk9ic8T4mZnzM+GPixekbpNeEpuFAuRMGY4ZElmotnHMzPuJSuyZ+8YltKiURGkyMj5GRiDkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQN0yEqptFsi8ml7F0G6obyj/8NRnuz5uyQnkRV0t6Oda6O93x0I3OR4iZqT+56hxLpn+ShQCVEqIyIyPJGWSMcjXNL6smu6cW3WEexmUuO98baTGxgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOmfKYgwX5sp1LUeO2p11ajwSUpLJmfvEQCCb8/5+9K61bTIjdpdmQ1VyeX2vhS+DCT85dhZeYzE+CB+iNDdrcK69V5zRplXfV3HIxKLiiI0ZobL495fAQngAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABUW/v+0TtP8AA0f5d8W6FRb+/wC0TtP8DR/l3wFuhhKTbFMpd1Vy5YvX+HVso5TN7mUesINCNqfteCjz5Rmu8adfupNq2TVYFLrjtRObPacejsw6c/KUpDZlvPDSVYItxc/KAzFtWzS7elVqRT0vEus1FVRl9YvcRvKQhB7fIWG08BmhosnVeyI9o0a6Dqb7sCtq201DMN1x+SZZM9rKUmvgSTM+HAi4jqRrFp+qxmL2OtKTQn5/oe3JVGcLL240427d2MkfHGMAN/wQDB+mqhqvVyzUzS9G2qeVSXH2KwUc3DbJW7G3O4uWc8jxgarTdadPqrW3qPTKrKmyWmpLyVR6e+tp9Mcsu9S4SNrpp5YQZ5PBFnICRcEZYwWBqWsFmrv7Tup2k1PTTjndV+6DZ6wkbHUOexyWc7cc+8YGj646e1QqsqLLq6U0eM9Jnqeo0ppLCGkb1ko1NkRK28dvM+4hIVJnxqpS4lThrNcaWyh9lRpNJqQtJKSeD4lwMuBgO9xbbLK3XFJQ2hJqUozwRERcTMYm0rmot02zGuOhy/CKXJSpbT6kKbJSSMyM8KIjIuB8RpHSmq02maKVmNTDMp9XUzSI5l3KkuJaP+ypQwevjrFm6I07T6gSWYL1Y8Ht2E44vYlplSdrrqj7iS2SzM/OAk647vt2gWou6apUmk0ZBINUtojdbwpRJSrKM8MmXHkQzqVJUklJMjIyyRkNUO0KBM0sOyIqWnaG7SfQ9rqjSZG11ewlEfLPfny8Rg+jTVptX0Vt5dS3nOhNLp0nfz6yO4pk/wDAAkfh5ByAAAHjyAAAKh9LL7LPST/fQv8AOi3gqF0svss9JP8AfQv86AtFetrW/eVvSaDctMYqMB8u026nik+5ST5pUXcZYMQR/wDxA6O7v/f700wSr+nPoyf/AJ2i+L+j32QL2Q5WhK0GhaSUlRYMjLJGAw1l3TQLxoEevW1VI9Rp75ZQ60riR96VEfFKi7yPBkM0IEvXSGv2XcMi/tD5TdOqC1dZUbcdPEGol3klPJtfkxgvIae/cdHtX6FqAb1KeYeoV1QsoqFDm9l9lReyNOcb0+ciyXeRAJKAAAfLi0toUtaiSlJZNRngiIU/uSt3h0nNRJ1n2jUnKPpxSXds+e1kvDcHj+tu+1R7HHaPuITV0urkkWx0f7mmxFrQ/JZTCQtPNPXKJBn+SZjnol2tEtXQa22WGSRIqEYp8pfetx3tcfeTtL3iAerT/QnS6yobbVNtWDLkpLtzKg0mQ8s/LuWRkn3kkRDefS/QPvHTPkiP2DKAAxvoBQfvJTfkqP2B6X6D95Kb8lR+wZIAGN9L9B+8lN+So/YHpfoP3kpvyVH7BkhxwAY70v0H7yU35Kj9gel+g/eSm/JUfsGSDADG+l+g/eSm/JUfsD0v0H7yU35Kj9gyWA4AMb6AUL7y075Kj9gegFC+8tO+So/YMlkcZAY70AoX3lp3yVH7A9AKF95ad8lR+wZIMgMZ6A0P7zU75Kj9g4VbtAVwVRKYafJ4Ij9gygAIp1K6Pul98QXW5NuRaXNUkybm0xpMd1B+UySW1f8AWIxD2ml23joHqbC0t1EqK6naVSVsolVcz6yW7anifJOTIlJye3JGXAW3EH9Nu1YlwaD1aorbQU2iGidGd704USVlnzpUr4SIBN+T8gCr9jdICpIsqhIlx2n5CadHJ1xZ9pa+rTlR+cz4gLBaEAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYm8KY1WrTrFHfSamp0F6OtPlJaDSf94yw458AEQdDeqrqfR5txt8/3TT+vgPJ+5Np1aUl+RtEwCBuiUS6TUtTbOX7GkXW+61/u3uXwet5+ETyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACGumBcEqmaRu29SlGdXumW1RYaEn2j65WF4/qkZf1hMogKvEV/dLykUksO0uwqcc+T5PDX/wB7I/6Kdii8hkYCY7Et6Ladm0i2of7xTYjcdJ/dbUkRn8J5P4RmgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABUTUH1v/SI2iZ8jht/pYfL+8W7FQemWa7N1+011KJs/BG1NsSDSXcy/vUXvmh1RfAAt73iI71+yVs3Ptbq3+NgS0y62+0h1paXG1pJSFpPJKIyyRkfkGMmW7RpdxQ7gkwUuVKHHdjR3zUrLbbpka04I8HnanmXdwAVr0VW2290eFvqSls6LWUINXLrDSjBF58bvgyNaqlFTe9h0Ww4bxIOq3rcMprYfAiYTINCv6JOLb+MWenaY2HLtGl2nJtuM7RqUsnIMc1rywos4NK928vZH38c8R3W9pzZNvSKa/RrfjQ10w5Jwtil4Y8IMje2kZ47W0vexwwLRWnRetSbx1ko18zVPoRccOVbxmfsiXGhR1qP4V9cY9Oj0iswddLNsd7wCbRbSZrNLpdXjNqb8OUSGFOkpJmZbm9yEmaeBq3c8CyFN0+s6mN01uDRGWE0ya/OhElxfrL7xLJxZcfticXwPJceBcCxxQtP7OoTlGcpNDZiqoiJDdONK1n1JSDI3uZ9o1mRGZqyYUQxNx6nnSQP/wDPZ/8A+r2hsugN1XM3W4en1xSafU0tWrBrEKbFYNlTTS8Nkw6ncotxYySslkuOBJarKtg4FwQfQlvwe4nFuVZG9RlJUtBIUZ5PhlJEXDA8tg6eWZYiJKbToEalnKNPXrQpS1rJJYSRqWZngu4s4EGn9KZ5EGw6HWH/APo1LuqlTH/J1aZKc583EYnWSlUSudIHTan3ZHiy6MuFUlsR5iCXHdlElraSkn2TPGTIj8gknVW1GL305rtqPqJBVGGtptZ/7NzGW1/Askn8A12g2oxqFpFQqZqrayHpzbDfhUWUfbQ+2W03CUg8p3YM+B8SVxAYXot9TDol60uAszodNu6fGpREeUNx0k2ZoQf3BLNeB7OiqpMjSpdTayUeo1upzI5d3VrlubcebhkZe+KPKtHRupUPTS30plpiqi02HFMkE2t09puZM/tdxrMzyZ4842DTi2o9nWJRbXiq3t0yG3H3/dqIu0r4TyfwgNgAAAAAAAVC6VpZ6W2kaP8AxYf+dMW9FPrpe9Pn+kCo8JjD0S2Gkk4ZfamyhTp/E64RALgd45AvKAAI11h0goWoBs1Zp96hXVCwun1yF2X2VFyJWMb0+YzyXcZCSgAQNZmr1esy4o9ha3xG6ZPcPq6fcbRYg1Iu41K5NrPvzgvKSe+eELStBLQolJUWSMjyRkMLe1qW/elvSaBc1LYqNPkJwptwuKT7lJMuKVF3GWDIQT/z/wCju7/3+9NLyV/Tn0ZP/wA7RfEX83vDMdPD7HOqfh0X9aQk7Rz+COz/AMRwv1CBDHS/uigXj0U5ldtqpsVGnvzYu11pWcH1pZSouaVF3keDITNo3/BFZ/4ihfqEANL1s1Uk6d3tQYzhNvU+bS57/ghIy9LlN9UTDLZ9xqU4ZYwMVOuHWFFyWFZ66tQIFartNmzaq+qnm63GNvq1JQhG8jPbv2Hx48x9a/6c1S/dSbUchNSo6IFNqDkaqM8CgTiNlcZZ/wBZHLvLI1uo3ZdZapaZ1+tWPVnK+xRqsxU6ZFJvrVGnqSNxjcoiWhSuJdrkYDNUTVK+LqotjUOAilUm5a7MqUaoS1sqfYYKnmaXVIb3JNW9RowW7hk+YxdT1E1VRoLWL4ZrdCj1S3KjOjVBo6Ybjcomn0tIJB9YWzHaMzMjzkuWOPVbdoXpaMHTa8ZFrzqjKp0+sPValQlIXJjpqK9yTIjUSVbNqSVxL2We4dirUu+Z0Wb+oztszo1cq9VnS49NPCnTS7KJxJFg8Hw/uAZi8tTro00qlsQbtq8GtKn0yoSllFgdQuY+k2ijR2kblYUanNvM85GTq91ak02mWJZy3qSm+bmW+7KlKiKVFgstJ6xzDe/K1JJSEF2uJ8RjNc9NqxfN+WX4IzKilTaPOWzU2+BQJxEyqOo/L20cu/iFUdvuolp9qbMsyou1y3FzIVao7BIJ1xLzZNrejkasLLKEqSWeKVCwY2TqpfbtOpVEXVaDRa6m6Zdu1SpOxDcjEbDHXE8SFLTglJNPDPDPMe6dqnfD+h9BuGn+hLNwT7jZovhKmFrhyCVIUz1yCzkkLwlRHnvGn1ey7ldg0u5bn0+qdbZqd7S67UKEyw0+6xGXG6lpK0mokmrsoM+PMd9apNyW10fLXZqNIkMym75hyadRnJBKWwwcvdHi7zPCTItqeeCCDaanqzd9o0C/KTcHoZVbjt6ZAjQZrbPg0aT4cWGVOINR7CQol7u1xIiGOrGsl1UWwdQI7lRoNXua3HICIFQprWY8zwxWGy6vcrtkaXCMt3kHmuKyrtvikajXM5aT0KVV6jS36ZRqmSCXKagcTS4WVJLrNyiwZhGte4K3UIUiDprHtW3pd40x1NObpzMaUzFiIcccekdVwNKndpERmeOPlCDZabrNJqGoGldFjqjnEuyjOTZ57PYum3ltKT7u206XnGOc1kr6b5XUCmUE7ZTdabb9CzIiqHFXVHK3b+RPcNu32PHI1O1dLLst+4l1NVJmPt0S+YTNGR9xSSW/uUn+YRSjz/QMZil2LcVIv52jM6cUqW5KvBVX9NMmnxnUIpy19ctverLiXt3YTw4eyIwGZrmsFbhoueOmo0hFRgXzGo0OKoi6w4S1sEpWzdlR9tfawM3qRqZPtnUa4aGuoUuHEiWS7V4BSdqFOTScWlCcmotxYR7EuY0W49NalLO76odl9dWHdQ4s2BLOIlT5wUqjmtSHMbib7C+BH8A2PVywJVy6qXPVJNqt1aIenz8SnPux0upKd1rikJRuzhzCiwZCD0t33qDcz1kW9bMmiwKvUbUbuKqypkVTjaskhKWkIJRbSU4o8nkzIscPLi7a1Sv+6bW0zptPlUWnV+7mJ0mVUJMRS2WG4ysGlDRKLctWS+2LBEZ95BRqReFoVvT6627OqtXJqyW6BOgw9hPxpCdi0mveoiJBmRpM88MZ4jDx9PK5XtBdNtOqrab7M1yYtdRnONkS6OwhxbjhpXzS44RpQnHPJn3AJk0Cuiq3ppBb9z1w2DqE9la3+oRsRknVpLBZPHBJDHdKX7Hu9fxYv+8h29GejVS39DLYo1ap71PnxY7iHo7xYW2ZurMiP4DIdXSl+x7vX8WL/vIBSK2/9XaZ+CNf4CAfVtf6uUz8Ea/wEA0r9JgABlAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQRY5FQemNftJPKEV+iw6qwkuR9XhpZ/lZE7iCNSzKg9LXTSucUt1mnTaO+ry7SNxsvylkM/0lNX2NKrVjnEjonXFVHDZpcMyMyUZY3OKIuJpTuTwLiZmRecg3+7bqty04BT7krdPpMY+CVyn0t7vMWTyZ8eRCM5PSf0TYdU2d4k5j7ZuC+pJ/CSBoOnHRvnXdLTe+utVqFarMv1wqWb+1qOk+JIWaeWPuEbUl5xMcPRTSSJHJhrTq2lJLvdgIcV8aiMwGq+NJol7bl/N0j6AeNJol7bl/N0j6A3H1HdKfc6tb5sa+iHqPaU+51a/zY19EBp3jS6Je25fzdI+gHjS6Je25fzdI+gNw9R7Sn3OrX+a2vojn1HtKfc6tf5sa+iA0/wAaTRH23L+b5H0A8aTRH23L+b5H0BuHqPaU+5za3zW19Eceo9pT7nNrfNjX0QGoeNJoj7bl/N8j6AeNJoj7b1/N8j6A3D1HdKfc6tb5sa+iHqPaU+51a3zY19EBp/jSaI+29fzfI+gHjSaI+29fzfI+gNw9R7Sn3ObW+bGvoh6j2lPuc2t82NfRAaf40miPtvX83yPoB40miPtvX83yPoDcPUe0p9zm1vmxr6Ieo9pT7nVrfNbX0QGn+NHoj7bl/N8j6A9VK6S2itRkdS3ejDB/dSYzrSfjUkiGy+o7pV7ndrfNbP0R4qvoVpBVIxx5GntBaSf20WMUdf5Te0wG90aq0yswG6hSKhFnxHCyh6O6lxCvhI8D2Cod96WXh0fJj2oOj9VmzKAyZLqlDlLNwur4blGX26S+6wS0FxyZZxY/SO/KPqTYdPuujKMmpKdrzKj7cd5Ps21ecj+MjI+8BsNbqMakUabVZriWo0Nhb7y1ckoQk1GZ+8RCGeh9TJkq0K5qNVm1JqV51Z6odo+KI5KNLSPg7Zl5jIdvTErMtvTeLZdHXir3hUWKQwkuexai6w/exhJ+ZQlq1aPFt22qZQIKSTGp0RuM0RFjsoSSS/uAZMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABFvSg03PUzSidSYaG/ReGZTKapR49dQR9jPduSak++ZH3CUgAVv6F+rzFw203pzcrxxbqoSTjttyDMlymUcCxu470EW1SeeCI/LiyAr70g+jfDvitnedk1Mrau5B9Yp5BqQ1JcL2K1GjtNufz0585GfER8xcvTHtUipT9tx7hJrgUpTDb5qL+m2tOfhLIC4YCoXql9Lz3NI/zef1o49Urpee5pG+bz+tAW+AVA9Uvpe+5pG+bj+sD1S+l77mkb5uP6wBb/4AFQPVL6XvuaRvm4/rA9Uvpe+5pG+bj+sAW/AVA9Uvpe+5pG+bj+sD1S+l77mkb5uP6wBb/wCABUD1Sul77mkb5uP6wPVL6XvuaRvm4/rAFvwFQvVL6XnuaRvm8/rQ9Uvpee5pH+bz+tAW9AVA9Urpe+5tG+bT+tHB350wqgXgTFhxoLjnAn/AEp2fCtw0/GQCd+kJqtSNKrGkVSStp+rPpNumwt+FPO44GZfcJ5mfwczIRf0GdPanTaLU9TbnS6qtXOo1sm97Mo5q3m4fncV2veJJ94xum3RpuS4LqbvbXWulXZ24nE00nTdTkuSXFex2l/FoLb5+ZC1LTaGmktNIShCCJKUpLBERciIB9AAAAAAAOHEJWg0LSSkqLBkZZIy8g5ABTnpkaQUi0LFq14WhPk0eBNkspqtFa4xZKzX2HEpz2FJVg8Fw8mOObN6N/wAEdn/iKF+oQIx6eH2OdU/DYn60hJ2jn8Edn/iOF+oQA2sazVrPi1HUKh3muZIbk0eJJitsJJOxxL+zJq4ZyWwsYGN1D1IhWfXqVQfS5cVeqdUYefjx6RHbdUSGtu81b3EY9mXLIxiNZ7besu2rlg0qvTlXKtSKXTI0ZC5rpo3bz279pEkkmZnu5Y7zwAkrICKl672czpmnUCVDrUWlHVjpRtOx0E+l0lmgzNG/2JYMz45wR8MjbSvmgnqWrT/rHvRcqV6KGrBdV1XWbNu7Od/fjGMccgNoHIiqg6421Xbgj0mk2/dElE5qW7S53gbaI1SKMnLnUKU4Sl9xFlJEZmXdxHxSNb6bPK4Vu2NelPZt2M+/UnpkNlCGjaa602sk6frhpwZF5y4kAlfI1fUm2Kbc1Hgpqs92DGpNTjVc3UGkizGX1hEoz5J4cfMM1b1TYrdAp9ZjIcbYnxWpTSHCIlpS4klESsGZZwfHBmI86U06bF0Vq8CmrNE2suMUhlRf/nDqW1fGlSi+EBlYerlirsqlXhVKsVCpdVNRQ11MiZU5tM+7J8yLJeYblGqdPkUdqsMzWFU92OUlEneRNm0adxLyfDbjjkRxrpRqZSejbc1HiRUJi0233WYqTLOxKGjSn4cD7VaSr56N1LtNNScpvolb0Jk5KEbzQnq2zPs5LOSIy+EBtFr39Zt1NzVWvcVPri4adzzUF9Liy544Z78YLuHosC66Re9pwbmoa3TgzEmaEupJLiDSo0qStJGeFEZGRl5hFDNLpbHSzosG2KfFhMUG0VpqRx0bCJDjhJYZVjvLG4vMM1ocn0F1E1Qs1vhEh1hmqxUfcImtb1EXm3trP4QEt4MMGOQAcYMMGOQABGnSk+x7vX8WL/vISWI06Un2Pd6/ixf95AKR21n0uUz8Ea/wEA5tr/VymfgjX+AgGlfpMAAMoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACB+mAa6VD0+vJv/APEd2RVuf7ted2fN2SL4Rp1BjFqR06q1OqSDdp1kxEohtK5JeTgiP84txReck+QSf0v6QdY6O91IbRueiMNzW/5vUuoWo/ySUIi6G1XRX9e9S6237GbHYeL4VgLbgAAAAAAAAAAAAAAAAADxVuq02iUt+qVedHgQWEkp2Q+skIQRmRFkz5cTIvhAe0B8oWhaCWhaVJUW4jI8kZeUeKZWaXCqkGly58dibUDWURhbhEt80J3KJJd+C4ngB7wAAHW82h5pbTqCW2tJpUlRZIyPgZGKtdF5CrD6Ruo2lbGUUsz9EILf3BZSZf2HEF/VIWpFTWqtGt/p13/Xpx7ItOtZUp48/aNxoyj/AEEA3XhqB0wv42k6e0v4DnyP2I+I0CfRCnQ+o0trTiXelXR/yveNRerEhR8TJtavW058mMqL+mJrAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMARY5AABjzhjzgABgMBgMAGAwGAwAfCOMecc4IMAOMecMecxzgMAGAwGPOGPOAYDAY84Y84AAAAAAAAAAAAAAgbp4fY51T8NifrSEm6N/wR2f+IoX6hAwXSbtR+89D7mosRnrpng3hMZBc1ONKJwkl5z2mRe+Ne6Gl6wrs0QpERLxeiNDb8AmNGrKk7f3tXvGjHwkZdwD33zw6S1gfiOsf3MCJtIZUemU3o81SovtxaeUCsx1SHlbWkvL2mhJqPgRmSF4z5DFqH6ZTZNSj1N+nxHZ0ZC22JK2UqdaQvG9KVGWUkrBZIueCHhftO136Azb79uUd2jsGSmoC4TZx2zIzMjS2ZbSwZmfAu8BVFFMhahWtRrKad62PX76uKY0ts+zsaafNDnvEt1ow0MlTqzqpaN+Vxp5hVX8LtZ1t37co0Brj8LrbwtlT7ZtynuxnYFv0mI5FU6uOtiG2g2VO4600GRdk14Ldjngs5H0zbtBZTHSxRKa0mNJXKYJEVBE08vdvdTw7K1b1ZUXE9x55mAqvo76IxNf7Ot5if6JWdQXK7TremOMpQ65sba69JqTwWhKjSlK+/BjcXz/AOaXSP8AwiX/APq1sTtAtu3oHgBwqDS4p05LiYPUxEI8GS5jrCbwXYJWCzjGccR2FQ6ITdRbKjwCRVFGqoJ8HRiWZpJBm7w7eUkSe1ngWAEJdG66KodwQ7JXc7d0UtNowaomQTbRLpzqsNnEUprBGW0iUW4txY455jY+lY94BphErykKW3RK/Tak7juQ3JRkz82DEi25bVuW4061b1ApVHbdUSnEQYjbBLMuRmSCLJjpvy24d32bWLZqBfuapxHIyld6dxcFF5yPB/AA1rpDmStBL3WR5JVDkqI//dmO21K/T7Y0LotwVZ7qoUC24sh1XeZJjpPBF3mfIi7zHp0xpFZ9SqlW/fkKHJnNQihTmjNL7T6EdgjVksK3JIjMj8pjY51Dos6ilRZtIgSqWSEtlCejoWxsTjanYZbcFgsFjhggETdGSRTJlKn3NUK5RpF3XY+dTnRY8xp12MzyYYwk84Q2Zc+RqMe7S1Rz9ftV6o0g/B2VUumpX9040wtTnxdakbrSrIs63pDlUt2yregVJDSibch09mO4rh7DelJGRGZEMPoVaVTtSzHjuHqjuGsT36rV1NK3I8IeVnak/uUpJKS94BvwAAAAAACNOlL9j3ev4sX/AHkJLFf+nReLFE0gcteOsnKvcbyYrEdJblqbJRKcURfkp/rEAq3bJf8ANumc/wDobX+AgFprL6PtNj2dRY9TcJE9qnsIkp+5dJtJLL48gLRPwAAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADC37Sm67ZFdorpZROpz8dXvLbUn/AIinX+jdQ43e15NuezTAYSfwOGLvnxIyFR+hrSjofSE1ZpB/91fU2XveEOY/RgBbgAABj61WqVRvAvRWoR4fh0tuFF61e3rn1+wbT5VHg8EMZMvq0IZVVUq4qe0mkPtR6ganSxGcdMibQvyGozIiLziOOlrWYluWzZlfnEpUanXjAlOknmaUE4o8fEIHfh1mnaYavpqit1afrNvz5JOexTJfWy8pB+YlOY94gFz49eokip1SmM1SKuZSSQqoMk4W6KS0b0Gv7kjTxLPcNRc1s0mbbS4vUGgEhSlII/Ci5pxn+8vjEB3tIulik9IB64PQ6NVzZobc30KdcUwTK0JQvapZJV+8meeHlEo9JejUOndG6uJo9PhMNJap7bammUkZoTKYJOTIuPABJVJvm0KszR3qbcMCW3WnHW6atpzJSlNEo3CR5du1WfeMcIvuzlt9Y3cdOWj0VKj7kvEZeHHj9z/7ziXARF0oq8dnXNptW4MRLsiPJqaIbCE46yS7CU2ynBeVxaBFtAo9XoGmcCiU95iVWIGsTTDK5ijS25IJpPFw0kZkW8+OCMwFsZF72lHp1SqL9wQG4lLmFBnPKcwmPIM0kTaj7lZWksfziHgubU/T62qm9S6/d9Ips1jb1rMiQSVI3J3Jz5DMuJeYVprR1xOgusiqixB9Gyv1o1txlqVHN7rYfBJrwe3PlwNyt1qnSeitqTVXk9bdEqHVl3KbyCJ1moEyvrGsc0pQWCSX3OD7wE9WfdduXhTHKla9ah1eG08bC3orm9CXCIlGnPlwpJ/CQjbpBpVcl4aeabKP9x1mrKqFRL+MjQ09abZ+ZS9hfEN/0vaaa04tsmm0NkqkxVGSU4yfUo4jS7vdaZ6T1hG+fB+h1RmP5nCNlR/GlJ/EA1fVnT1+t1HUK8r3nTG6dSaUS7WONUXGih9XHUtx/agy9c6wvts8B5r+frUroyWhqJNNSrntpqn1pTpl2142k8Sv6TalbvKNm1+cevGv2/o/TnVpTWFlPrymjwpmmsrIzLPd1iyJBe8ZDYOkH4JTuj/eqTJDLKaBJZQWMERm0aEERe+ZEKN9gyWpsJiZHVuZfbS4g/KlRZL9BjuGEsBt1mxqCy+rc6imx0rPz9UnIzYgCgPSKaq1T6XtxWpRzNL1ypp9KdXnk0tuMpX+As+bIv8ACpdObpzn+kbqvh3V9cmnIVD3/wAcURrl59nWALUUSnRqRR4VKhoJuNDjoYaQX2qEJJJF8RD2AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZZLBiqeqemV76S6gytWNGI65kOWal1igpSakmRnlW1suKkGeTwXaQfLgeCtYBgIBsDpXaZ11luNcb8m1aqksPMTmVG0lfeROJI/7RJG7erro/7odB+UkMpfWm2nN1EuXdVq0aY6RZVJeaJDnwuFhX6RpHqH9Hfvty38/jJz60Bsfq7aP+6JQPlJDn1ddH/dEoHykhrXqH9HX2uUD50c+tHPqH9HX2uUD5zc+tAbJ6uuj/uiUD5SQ49XbR/3RKB8pIa56h/R19rlA+c3PrRx6h/R19rlA+dHPrQGy+rto/7olA+UkHq7aPe6JQPlJDWvUP6OvtcoHzo59aHqH9HX2uUD50c+tAbL6u2j/uiUD5SQ49XbR/3RKB8pIa36h/R19rlA+dHPrQ9Q/o6+1ygfOjn1oDZfV20f90SgfKSD1dtH/dEoHykhrXqH9HX2uUD50c+tHPqH9HX2uUD5zc+tAbH6u2kHuiUD5SQerto/7olA+UkNc9Q/o6+1ygfObn1o49Q/o6+1ygfOjn1oDZfV20e90SgfKQ9XbR73RKB8pGt+of0dva3b/wA5ufWjktD+jt7W7f8AnNz60Bg9QOljp9SWlQrNbmXfWFnsYYisrQ0au7K1Fk/6qTyMPolpRed56gtaxazFtnNmTlHoyiwUbHsFqT9qSeaU889o+InGx9PbDtFBO2pbFHpxqLg+wwk3FEf/AIh5UZfCNtAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHHcQrD0bfsrtZ/wn/8MoWfPuFYejZ9lfrP+Ef/AIZQCzwAADWtQbHoF90+n0+4mHX40GoNVBttDhpJTjedpKxzTxPJd4xFe0otStFcxTinGVyyYcmoEh/GXIu3qjRw7PsE555wN8ABq3pCtldWuqoyoaparqaZZqrL69zTiGmjaSkk93ZM8+cYKNo5aLNh1Oy1ya7JpdRWwbpyqk486hLK0qabQpWdiE7CIiLuEjAA1m67JoNz1q3avVmXXZFvSzlwCJeEE6acEpRd+MEZechiz0stcy4+Hf60FdP7/wD99LHm9hw9j+kb0ADQ6lpVadQoVw0WQmd4LcNWTV521/CjfJTai2njspy0nh747ahpjbEyo3XM/d0f01wPAasyw/tadLYaOsJOODm1RluG7gA8dHp7FLpMOlxdxRobCI7JKPJ7EJJJZPvPBEIy6RtMqTMO2b8oUGROqVqVdqUqPHbNbr0Vz1qQhJFxMzQrPwCWQARfcmi9t3Ldcu7365d1Oqc9ttLqqdWHIxbEkRJRhPcXk8pmYxmtdvTZ9qWnpPSm6rMhVaewzUZ8hSnzbhRzJ1w3XT5rVsSRGZ8TMTGAD5bQlCSSngREREXmH0AAB8hQPX6pVS3emXWbwpbfWKt9VPnyE/8AgEywhfx7yT/WF/BUSfQY109NzUS25hZYqdqKir82+PGLcXnI+JecgFs6fLYnwY86K4TjEhpLrSy5KSoskfxGPQIb6H9ffquj8eh1IzKrWxKdosxB8yNk+x8Gw0lnykYmQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFfNeNd6pSbsRpppZSyr15PHseWSOsahnjOMclLIuJ5wlJc+8hJ+uF4HYelFw3S3tOTDiKKKSj4G8rsN+/wBpRHjyEYi7oQ2AzRtO1X7VSVKuO6VLlPSnT3LJg1GaU559oyNZn3mZZ5EA1eD0ZbxvTFX1f1OrEya7xOFCVlDP80lK7Be8lBF5zGW8THTX793L8ob+gLLgArP4mWm337ub5Q39Ac+Jlpr9+7m+UN/QFl8BgBWjxMtNfv3c3yhv6AeJlpt9+7m+UN/QFl8AArR4mWm337ub5Q39APEy02+/dzfKG/oCy4AK0eJlpt9+7m+UN/QDxMtNvv3c3yhv6AsuACtHiZabffu5vlDf0A8TLTb793N8ob+gLLgFFaPEy02+/dzfKG/oB4mWm337ub5Q39AWXABWjxMdNfv3cvyhv6A4PoY6bffy5flDf0BZgAFUZvRw1E0+/wCVtHtS6l17JZ9DZyiJL+O7+LPzEtOPOQ3jo967OXhWZFh31TE29e8HKVxlJNCJW0u1tI+KVlzNOTyXEjMs4nYVn6cFlHFodO1ftszg3LbkplTsllOFOM7iJJq8poVjn9qpRH3ALMAI9tLVe2KxatIq0iSTD02CzIcaIskhS0Eo058xngAEhAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACq1myvU/wCnVc1HqJ9VFvKIUiE4vgSnFYWRflJeQXnx5RakQ50odIXNS7eiVOgyPArtoiuupcgl7Nx5JRtmruyZEZH3GRdxmAmMBWvSfpLQYzibP1kiv2rc8LDD0mQyZMPmXDcrBetmfPPsT5kZchN8O/7GmR0vxbxoDrauRlUGuP8AaAbKHEYH06Wf7a6D84tfSD06Wf7bKD84tfSAZ7iAwPp0s/22UH5xa+kHp0s/22UH5xa+kAzwcRgfTpZ/tsoPzi19IPTpZ/tsoPzi19IBnuIcRgfTpZ/tsoPzi19IPTpZ/tsoPzi19IBnuIcRgfTpZ/tsoPzi19IPTpZ/tsoPzi19IBnuIcRgfTpZ/tsoPzi19IPTpZ/tsoPzi19IBngGB9Odoe2uhfOLX0h4axqVp9SIhyqletvsNFzP0QbUfxEZmYDa3FpbQa1qJKSLJmZ8CIVW6N7qr66UWo2pEUlO0llPgEOQRdlfFKU/2Gs/CQ8uqOtFf1jlO6a6H0+bIZlkbNRra0G0hto/ZbTPihBlwNasGfEkkfMT9onp1SdL7Ah2tSzN1SDN2XIUWFSH1EW5Z+TkREXcREXHmAji2/8AmH0u65RTLqqVfdNTUov3PhjOScL3zLeo/wCkQn0QV0v4UilUG29TqagznWbV2ZSyL7aM4pKHUH5j7JH5sibaZNj1GmxqhEcJyPJZQ80svtkqIjI/iMB6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMAARlrfrXZ2lNPT6MSFS6s8nMamRzI3V/zlZPCEec+fcRiDmOkNr1dbRz7K0gM6cpWWnTivv7k93b7KT98iAW+AVD9VvpXe5In5td+mOfVc6VvuSI+bXfpgLdY85hjzmKi+q50rfcjR82u/TD1XOlb7kaPm136YC3WPOYY85iovqudK33I0fNrv0w9VzpW+5Gj5td+mAt1jzmGPOYqL6rnSt9yNHza79MPVc6VvuRo+bXfpgLdY85hjzmKi+q50rfcjR82u/TD1XOlb7kaPm136YC3YConqudK33JEfNrv0w9VzpW+5In5td+mAt2AqJ6rfSu9yRHza79MHNbek1S2jl1XR3fGRxXsp75H+hR/3ALdgIK0R6Slp6g1Nu36tGdtq41ntRDlLy28ovtULwXa/mqIj8mROoAAAAAAAAAACB+nj9jnVPw2J+tISVoshLej9nIQWElQ4ePzKBGnTx+xyqn4bE/WkJO0b/gjs/wDEUL9QgB4L91Jplm3bT6PVo5ohyaXNqT843MEwiMSDNO3GVGrfw488FxyNXlaw3ARWdDg6cS5NZuqFKmx6eqooaVHba2mk3VKSRJ3JUR+Y+HExpXSutmo3VqrZUKkdU7UYlNqFQjQ3iy1PWwuO54Mss8Ur248nLI7qpqnalQ1U0vv6bMTS6XJolWakKkc4jxdTvacx7E0qI05PvAbqjWxqoWralQt21p1UrNyyHo0akrfRHU04xnwnetXAiRjnjjkuWRip2ulZb0vkX7F06kOQ6fMlRaqw7VWm1xDZcS3nke8zMzySeWOZiPLEnR7aXpTfFwb6Zb71SuNZy5KTQlkpjm+Pvz7HeSDxkfbkxmodDfU6oxlZYlVqqPNnjmlcwjIxRLcnVt+iSaOzedrLt5U2nVCoyTOoNvlGZikkyPKCws1krJERkZcC4mY5matVCNaFr1D0lzF3HdLxopdBKYhLhpIjUa3HFERISSMKPgeNxEI36T9r1C67/wBPoNLJp6dFo0+exEeTuZmrYOO4TDhd6V4Mhlrkv6h1GvaU6uqNca3I5T4FScNJ/wDJz77aEkl3HsSSttSTz5S8oDYpGuEh6hUR6i2VJnVyo1l+iSKQ9PbjriS2UKW4hThkaTLCckfDJGQ9VR1rYj6W0684lrVCXKl1ZFIdpPWJS8zJN02lI3YNJmSywXEiPJcSEF1l2l1BFOumpVyZbNAr+pNQnxKs1IOM4UXwPqkvIX9ruU2eD7yMZhFSRB6M1py5JLTS4F9RfB5ng5oXNhommpMhSealrLtGf2x8RBL7OtEaJa111C5LclUes2w82xLpJSEPrdceIjjk0ssEvrM4LhwMj54Hlm64N0mwbtrtwWrLpVctRbKKhRXJaFmfXGXUqQ8kjSpKiMzzj7UyEUX+aL0jasXrQFS5tCTV6B1cunme95MLjJWyoue0nOBl3kPPJi2pXZsqDb663XaXcF4UKmrrNSqK5aaklgnH3EluLglCez353CwT23qxSXrxsa3WIprO7qY5UWHet/eUJbStBGWOO7Ky5ljb354Y1zWiKi/PQf0tTTt0qwVBVX+uR1RVAy4NdX7Lbu7G/lu4CALKpVWpN20Wq1JtRFY12QrPiOER+uMKXII1K9/whkZaBTKHHveVblWXc82539RHJDFDbqi2oqY6nuuTP6raaTQlHxnwyQQTdVNYGYMCvSjoS3PQi649umkpJF1pumyXXex4Y632PHO3nx4ZO6tSW6HeNct46Sp86VartxG8T2OsJC1J6rGOGdvss9/IV8u+gokS73uT0RrLbsbVCCwUJucpMJwt0XtrZ5KX2j7XP2PkG0a+UFuvaz3WTlUrFOKDpk/KSdPmKj9caX3ew5t9m2eeKT4GIJFn6vSFxrTYt+0JddrFwUgqycFiWhrwWLsSo1KWssKVuUSSSXMyPiQ8cXWx+qWdZtUoFmTKpXbsQ+5DpCJjaOqbZUZOrceURJSRcO7iZ4Gh2lXqVZF36b3NczxwKLN01Yp0eWtJm2qQhTbvV8PtzSfAuZ9w1ujR1SNBNH3LbqcumagvvyIlBejKLsNOPL8JW6gyMlMpQkjPJcD2gLM6TXgi/tPKRd7dPXT01JpThR1OE4be1akY3ERZ9jnl3jXOlN9j3ev4sX/eQ8vRFP8A+5zs8uPCM6WTLGfX3B6+lL9j3ev4sX/eQCltsTJBW1Sy3n/0Nr/AQDotky9LdM4/9za/wEARX6SAAAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADV7809su+opRrttyBVUo/e1ut4db/ouJwpPwGQimR0RtGnXDWmBWGi+5RUFYL4yMxPwAK++KDo7/Ja584H+wPFB0d/ktc+cD/YLBAAr74oOjn8lrnzgf7A8UHRz+S1z5wP9gsEHwAK++KDo5/Ja584H9EPFB0c/ktc+cD+iLBfAHwAK++KDo5/Ja584H9EPFB0c/ktc+cD+iLBfAHwAK++KDo5/Ja584H9EPFB0c/ktc+cD+iLBfAHwAK++KDo5/Ja584H9EPFB0c/ktc+cD+iLBfAHwAK++KDo5/J6584H9Eeqm9EzRiHLRIcpFSmkn/ZSKgvYfv7dp/pE8AAxFq2zb9q0pFLtujwaVCRxJmKySCM/KeOZ+c+Iy4AAxF50KLc9pVa3ZqSVHqUN2M5w5EtJlkvOWcl7wjDofV+TUNJytuqr/5YtWY9RpaD5kTSvWz97YZFn+aYmYQFQiKwumDVqSXrdLv2mpnsEXsfDWMksvfNO9R/0yAT6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0zWi/YOmunNTuyagnVR0bIrP8c+rghHvZ5+YjG5io/TtlSrov7T3SyG4aSqMlMh1JHzN1zqG1fB678YDq6LGkr9+VN7WfVFJ1eZUJBvU2PITltRF/tlJPht7kJ5ESc+QW7QhCEEhCSQkuRJLBEPNRadEpFIh0uAylmJDYQwy2nkhCUkRF8RDVdQdRIVn1yk0Q7duKu1GqtPvR2KRGbdUSGdm9St604L1xPLIDdPhHPwiL29bLadsqmXKxRbjeeqs5+BCo7UNC6g88ypZOETZL29nYozyrkXl4DLnqla67Pty6opy5VOuGpRqbE6tsiWh55fVkTiVGW3asjJXeWDxkBvPwh8IjuVq9bbFq3TdCINXkUm25ZxHpDLKDTMcJZIWUfKy3klR4MzwWc4yPDH1wtgqVcs6r0a46Eu3PBkzIlRhoTIcXIz1KGkIWrcpWOBZLmXdkyCUvhD4RGVH1mt6fBu+TJoVyUp20YSJlUiz4rbb6ULQtZElJOGSj2oM+ZFxLBjusrWO17mnnCXBrNDcVTCq0c6tGJgpMTvebMlHlKe/ODLny4gJH+EPhET25rpb1fq0SmwrZu1LlQhSZ9OW9AS2icyynduZM15Vv+1IyLmW7bkhxR9caNUGrgkO2ZelPj27HkPVN+ZBaQhhTLZOKZMydP1w0mRkX6SASz8IfCNHganW5NvSiWiwiYqqVijlWGU7E7W2DIjInD3cFHk+BZLgfHkMTaGtFs3JcsSiNUe4qd4dJkxYE2bDSmLLejmonW21pWriWxR8SLOPLwASd8IfCI+pWrNuVGLQJDMOqEiuVuRRYxqZR2H2et3GvtcEH1SsGWT4lki44xla1ztWmV9dMKj3HNjIrDVEVVIsNKoRTHDIuq6w1keU5LceMeTICU8ecwPPeIyuXWq2KJdblv8AoVcFRNifHp8ufDhkqJFkvqSlDS3FKLtdoskRHj3xJwCAulVoRT9QKG/ctuRkQrxgo61l1ktnhpJ49WvH23Dsq5keCM8cvT0OdV5Oo1hPUyuvm5cdCUmPMUvgt9syMkOmXl7JpV5054ZwJ0PlxFOqKyWmPT6dpsL1ilXS0pZo9in15Br/AFzZ498BcUBwQ5AAAAABw4tKEGtaiSlJZNRngiLyiCL01krd1V+RY2h8BqtVds9k6uvF/wAn04u892MOKLuxkvISuQDEdPy46FF0Wetx6px01adKYcjxCXlxSEOEalYLkReU+GeAmTRv+COz/wARQv1CBWLpIaPUqyNAK5c1WqEm47xny4pzaxMPKzy6WUtJPPVp44wXHBYzjgLOaN/wS2h+I4X6hADajQg1ks0JNZclGXEho1fsuVO1cti62vACptLgT48lleesWt/q9ppTtwZdg8mZkfEuY22q1mk0o201OqQYJu52eESEN7sc8bjLPMgXVqWinJqS6lCTBXjbJN9JNHk8FhWcc+HMB6lsMONE0tltTZckmkjIvgHBR2CaNpLLZNnzQSSx8Q8vozSPA/DPRSD4N1nVdcUhOzfnG3dnG7PDHPPAekpUY5ngZSWvCer63qd5b9mcbtvPGeGQHYbbZqSo20mpJYI8cSIfBxo5tG0bDRtmeTTsLBn7w8a63RSmuQlVenpktJUpxk5KN6CSWVGac5IiLiY6o9zW5JUtEe4KS8pDanVE3MbUZISWVKPB8CIuZ9wDIORYzjaW3I7K0I9ilSCMk+8XcNN1etGbdlHoMGmOw2Dp1wQKk4T5qJKmmHSWtKdqT7RlyI8F5TIbqy628yh5lxDja0kpC0HlKiPiRkfeQ0bpA3Q/Z2kFw1yErE9MbqIWOfXumTbZl5yUoj+ABucI4q4yVwzZXHVnabWDSfHjjHDmOxEdhCUpSw0kkHlBEgiJJ+UvIIO1FsRdn9F8oNKuGuUidatHdktvUueuP18gmzNZubfZpNRqPHnGz1F6+al0faQdnyFOXNPpEBJTHnU72zcQ31rxmvgpRJNSuPEz84CSlNMpI1KbbIs7zMyLn917/nHyx4K+SJjPUOktJGh5GD3JPkZKLmQhCy4tZs/XlvT96667dNEq1tuVF1utyPCnY7qXSQatx8kK4lt5ZMZvo3LdpEC6NO5DprK0qy5Fh7smrwJ0uuYyffhKzT/VASucdgyURstmSlbldkuJ+UcqaaUpSlNoNSk7TM08TLye8PsAHU4xHWhLbjDa0p9ik0EZF7w5JhhO3DLZbOCcJLh7w7AAfLSENtkhtCUILklJYIhG3Sk+x7vX8WL/ALyEliNOlL9j3ev4sX/eQCkVtf6uUz8Ea/wEA+ra/wBXKZ+CNf4CAaV+kwAAygAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIL6YUCTAtag6kUtH/KNm1didkvtmFLJLiPePs58xGJ0GKu2ixbjtWq0CaglRqjEdiukZfarSaT/vAeujz49VpMSpxHCcjy2UPNLL7ZKiIyP4jHqELdD2uSJWlzlpVVeKvaU96jyUHz2tn62oi+52ntL+iYmkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADFRNTVHM/wBITZkZ7iiPEZ2fA2+v+8W7FRr8Ilf6RK0iVzKGj9EZ4wFuD5iI7urNHLpKWq27VYDCqRQag5O66ShHU9euOlojyZdpWxZ454LPIS6I4XpHbNS1Hua7LnpFDr6auiGmOxOpyHlROpbUhWFLznfkj4EXsS5gK9WutDydMpbN3Ha8ZFZueMurtdQsmHlv70IUbpKQRrQSsZ7j4cxkbrpqaj0ZLUh2nWKqlVXvtrwCpVFtCHSddlukT5E3w2mvtljuMTxZWlFtUKmXJRpdKo1QotXra6mzTV05Hg0ZJtNIJsmzyk8G1uyRFz5DcnqFRHoMOC9SIDkSC629EYXHQbcdxs8tqQnGEmk+Rly7haK11+4aCXREm2kiM1Ra5TXGaI9Rzcy94YmQ1uJJHxXv4uEfeSsjw6vOoY1B1KnPl+5INyWjJlLMspbaSntKV5uJCy7tn2o9XfR562aM7VetS8U1cFtT5OJLalfWGW7cRcCPOSIeh23aA69UnnaLT3HKqlCKgpUdJnLSkjSknOHbIiMyIjzgjEFd7wqdOqdW6RT9OlMS202tEaU404S0mfgj/eQxtyTYl0u29Et2Q3Un4+k9TJxMdW/YbsdttslY5KNaVFjzCbb9sClepVd9Csu2aRT59Voz0NpuFGajdcrqlJaSoyIiwRqwWeBZMZbTa0qVbds09LVBptNqjkCM3UVx47aFvOIaSk960l2zIyMsmZgIYsCuUmr37oQ3TJ0aQuPaMwn221kamleDx04URcjyhXPyGPt5OLD6RyT5Kmzz/wD7e2JxpVm2jSaoVTpdrUSDOJTivCY0Bpt3K8bz3JSR9rBZ8uB7DoFCOPUo/oNT+pqilLqCPBkbZalJJKjdLHbM0kRHuzkiwLRVzQaFIlar2BetRR1cuv0GcTbf8XFjtxmGC+HYtz/3gxukSvAr5sZ6XcrNZafumtMx6B2UrpqjW/8AuotnaV7Ey9cyRE52RbVmhUViTCktUinoegMHGhuJjIJUZoyIjbbPHYSZJTwLBdkvIPFRbKs+iVZ6rUa1aHTqi/u62XGgNtvObjyrctJEZ5PifHiIKuaf0uqsztPKs/ccp6mu6gVFpqlGw0TLC90r1wlkW8zPzmZdoeqZV6dG02et+RNYarHqrbfBTWRPbvRBLmdvPGw85FoY9sW3HbiNMUCltIhSly4qUREETD69xqdRw7Kz3KyouJ7j8o886y7QnVlVZm2tRJNSUptZy3YDanjU2eUGazTnKTIjI88MAKv6yMTaRqxLoVtVHwygSbmo9ZrrDjefApr0ltCEoX5VkjcaT5EQt+XIYZy1bacVIUu36UtUmWia+aoiDN2QjGx1XDitOCwo+JYGZABULpVn1PS70mkJ9ka4aP8A4w/pC3oqF0r+HS20lM+XXwz/APjQFvC9kY5HBcxyADXdQL2tiw7fdrd01VmnxEEe3ceVuq+5QkuKleYhomretUO2qumzrOpjt2XtI7DVMicURz+7fXySReTn5dpcRi9PtFp1QuJq/dY6om57n4KjQi/6BTe/a2jkpReXl38T7QDAlE1F6QLu+oeH2PpopXCMXZqFXb/n/cIP4v6XMp1sq1Lesy349Btmlx6dT2CwltpPFR96lHzUo+8zyZjMkWOBcCIcgIG6eH2OVU/Don60hJujf8EtofiOF+oQND6atKfq3R0uJMf2UQ2Jai8qEOpNX6Mn8A2To11ti4NCbPnMOJXspjUZzb9qtourUXxoAazqrRaPXukRYFPrtJg1WIdGqyuomR0vN7i6jB7VEZZLyiM9K4MSv2/0e7brMZqdR3odZmPwn0ktl51nBNmtB8FbesUZZ7zFj6zZ0Wp6g0O8VzHm5FIhyorbKUlscJ/ZuMzPjkthYGnx9FYcOy7RodLueq02pWmp06bVmENm6RO7icSpKkmgyUSsGWO4gFf7mo7kjQ1mwbeNMVT1+1dERtPPZE8IdQlPwoQQ2rTS7pt5dJenXZEfQqBVLdXRm1JPg3IbYamOF8C3VF8AluydGabbNQt+YVdqFRVRZlRmo8JSgzedmERLUsyIuKcHgyxncY+bQ0SoFrIoKaVOkteg1bl1Zo9qfXDfbU2bR/zSSaMd/YIWiB9G4tMj612ZY1YtTwS6aZFrLN0yH223kVVbraVIWbuTN3KTMzJRFjf35G0RLUtenW30gJtNt2lQ5MI5seK6zFQhUdlVPSam0GRdhBmajNJcOIlW0NHaZb9wUO4fRibNqtPfqUmVJeQjdPemkglrcwXDaTaSSScFghk/Uzp50y/oKqhJNF6LdVKPBfuffHJk9nl4FniINf6Pl9vVOk0iya1b0mh1eDbsObHSp9DzUyGaEtpeQpHLtFg0nxLJcx2dKLqisKjKlbfAk3RSTl7v4rwpG7/gMnpdpXHsqrrrUu46rcNTTTGqTGfmk2go0Ns8pZQltJFjJEZmeTPHv59uu9qPXppLcFvRCzNeim5D/wB+322/eypJF8IDz9I3joNe2OXoLI/wGFtVej0XRe1nq5OVBiyqRAhk8kzJRLdaQhBEZcSMzMiI+4x0W8+zrFoK34Y89DTcFJOPKNCcLZcNJodIiPvJZKLj5Bk6/pzRq/pbHsCrPSXYTENiOiS2rY8lTJJ2OpMuSiNJGAjWzLa9TLpHRaTCqlQrUS7KM849Iq73hMxhcU04Sl4y3G2ZL9ifeReQbNpzx6Rmq3VY6rwWi78fxnUv/wDDA9tkaXQ7SuN+9K/dtbuarMwTitTKq4nEWOXaUlKUkRcTLJqPj+nOP6NLb9UpNx6hS45suXfWHZ0dK0YWmIgiajkr30I3f1wEtgAAAAAAI06Uv2Pd6/ixf95CSxEPTFrMWjdHi5/CVYVNZRDZL7pbiyx+gjP4AFN7ZI/S5TPwNr/AQCWrC0fuKbY1AmJpz21+mRnS4fdNJP8A4gKq5gAAiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACA6en0g9MGbE/eqXf9L8JaL7Xw6P7MvfNJGo/6YnwQb0xKdKjWVR9QqSjNTsyqsVFJlzNk1klxPnLikzLyEYmWh1GNV6PCqsJZORpkdD7Si+2StJKI/iMB7QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVFv3/tE7T/A0f5d8W6FRb9/7RS0/wADR/l3wFuhwYHzEN6v25Rru1usKg3FHcl05yl1V1TCZDjRKWk4208tqSfDJ9/eAmQjzy4kBnjmWCFS7AhlXqRp1p7LkSU29Oq1xyJsZuQ4hT6YkgyZaNaVEvYXWcSzx2kMhU5EtrozaqW49NlSY1vXC7S4Lkh1S3SjJejqQk1HxPHWGReYiFFpRwfDiZ4FP9QKNTrWoOvdCoBSIlNi+l7qWfCXVmjrFEa8KUo1cd3lEk6n2ZQ7Xp9p2FazMmkUi67maYq5NzH1uPMoZW4pslqWakkrq0pPBlwyIJ38+eAFx4kfAVK1DJ62tONbrIgypi6PRZNKfpra31rcjolLQpbKVKUathGngWftjGLqjradGdZIVBOsUOjszaYiFQ6k654dS1G411ji0rNRoQ6fFJbj9irkAuUWO4xwRkZZIyMvKKrX7Jl6S1zU2lWdMmx4KrOjVVppyS48bEtchUdTqDWZmSjI93P2RF5BiXTrNpWTqGxRaHeVFt2XarSP+XT7foktwo61t+uLPLiXCM+JdpPIWC3/AB4FkDMi4Z4inMW765GZ0joD0lRyLTrrsO4CJ0/WyRJTBaUvy56xRj2ahzbiruoV8Vqk0K76pc9v1iLEt2RTzMoMFDSULdbc9cJPrpLVuyk+BpCC3RqSWcqLhz48gMyyRZ4nyLIp/rlc0qmVnXSmIpFwyEzIdHMpURolMQDJGTNxe4jRnPDBHnB8hJWrNxP25rhYE5ui1yubqDUkKh0ponXlZ6jt7VKSRkXeeRBO3Hyh588BU/T1j02WloRZtYflPUepQ6nPnsokra8IVHx1SVKQZGZEbhnjPMiHkYZdg6NQ4k1ysybLgXzUmrkOM84qR4C264STWpHrht7tm/HEBbwjI+RioXSz+y00k/30P/OiWOiDIgydJZLtJcWumHXqj4AajUZ+D9erq/Z9r2OOfHyiEunBW0W10htO7hfYVJRS2GZimkng3CblKXtI+7OMALiVyqUyiUuRVaxPjwIMdO9599wkIQXlMzEB1K+r81snu0LSZL1vWihzqp12yUGlx4i9kiKnnn+dz86e/wCLXsG6tbHYN5auTG2rbUaZFKtaBIywaeaVvrT7NXm/u4kLCwIcSnwmYMCKzFjMpJDTLKCQhCSLBERFwIgGpaT6YWpprRTg2/CM5T+FTag+e+TLXzNS1+TOcJLBF5OY3UAAAAAHmqcGJU6bKps9hEiJLZWw+0suytCiNKkn5jIzIVAs2vVbot6jy7MupEyTp9WJJvU6opbNRMGZ8/fxtJaS48NxFx43IGJu22qDdlEeotx0qLU6e8XbZfRks9xkfNJl3GWDLuAdlu16i3FS2qpQapEqcJ4soejOktJ/FyPzDJZ8xisVV6JbNMqq6jptqJXrTWo8pbStSyT7ykqQr4zMfPqBa4/+0VW/ypH1oCz4CsHqBa5f+0VW/wAqR9aOPUD1y/8AaKrf5Uj60BaABV/1A9cv/aKrf5Uj60PUD1y/9oqt/lSPrQFoAMhWD1Atcv8A2iq3+VI+tD1Atcv/AGiq3+VI+tAWdbQltO1CSSku4iwQ+hWD1Atcv/aKrf5Uj60ceoHrl/7RVb/KkfWgLPngyMjLJHzIwSlKEklKSSkuREWCIVh9QPXL/wBoqt/lSPrQ9QPXL/2iq3+VI+tAWfyAq/6geuX/ALRVb/KkfWjn1A9cf/aKrf5Uj60BZ/4wFX/UD1y/9oqt/lSPrQLQPXLv6RVb/KkfWgLEXbc9AtOkOVa4qtEpsJsjM3H3CTnHckuaj8xZMVPmzKv0qtVokeHElxNMbdkb3nHC2nLX5f6Si4EXNKTMz4ngbfbvRLpcmrlVNRr2rd3SCPOxbim0K/pGalL+JRCxNvUWk29R49HodOjU6BGTtajx2yQhJe8Xf5T5mA9jDbbLKGWUJbbbSSUJSkiJJEWCIiLkQDsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADAY25qPDuG3KnQqg2TkSoRHIryTLmlaTSf8AeIl6HlZlOaayrMqq/wDlaz6i9SJCVH2jbSrLSsdxbT2l/QE2CA4+LB6YT7P73S9QKX1iPJ4dH5/Gjj76wE+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4MyIjMzIiLiZmA1rU+9KPp/ZFRuqtukmLDbyhBH2nnD4IbT5TUeC/TyIUp07VdsvpoWfWr1M01aspOo+DmZ/uVlyO91TXHltQRcO7PlyJtj7tf9Z/DDJTunFlyfWP4qqVAvtv5yE/3f0xqd9ESf9InaSSIiIoSCIi7v3O+At0YgyqUnUK4+kNcVQoVbp1JZt+nRoUBdRoy5CFJkp6x421E4jtbm0kZ5PhguGOM5945wWc4LJgK26aaaXRKor0Ru4WqdctlXZP8AQuqqph9TIZkttuPpW0ai3trU4ovZcNiePAbW5orUnrHRaj137o9Uqq6ndD/gfr1SWp1DhpbPdhkuwSeSuBEXcJnIiLOCIvKACIb20beuP1RSK4ERivI6Zt/cpr8FKHjn2i37sebHnG26rWUu9KNARCqZ0qsUqe1UKZOJvrCYfRku0jJbkmRqIyyWSMbiACGKhorUanp3eNHql1tybjuyWzJm1UoW1pBMrQbTaGd+SQkkYItxn2jPI07Wqwqxbujmpty3FcjVYr1yHTkPPR4fgzLLbDzaW0ob3KPhuPJmZ54CzA8dZpVMrVOdptYp8WoQncdZHktJcbXgyMspURkeDIj+ABFzGjkqrru+VfdyFXZtw0xuktux4ngyYsZvKk4TuVle895nyyXAiLgMSWhteqMeaq574bqs2V6GxutTANpCYUR7rja27zytxREal54dxCWr2uGFalpVa5KiZlFpsRyS5jmrYkzJJeczwRecyEf0u99UmrEtiqL03K4qjVIXhU0odRahoiGo9yEGl0zMz2qLJ55kfIBirg0DYn1rUCrwq8USTdT0GRGM427wFyO6l1avZdvetJH3Y849d46LSq3dNYfhXSqnW1cUyJMrtKKNuXIcYx+9u7i6sl7U7uB5x3D5haq3XdGiFx3xbtqIplTpMh5DMSVIKQmQiOaTeNKkERHwJxJYzxT3iUbTrcK5rYplwU5e+HUYrclk/wCatJHg/OWcAI3vfSJ+5EaktpryIpXs1T2kfuU1+CeDJJJmfaLfu+DHnG0VmyHJ+pNvXeVRS2mj02XBOP1WTd68kdrdnhjZyxxyN0ABDNN0aqtFs+xIlBupiLcNnpfajz3YHWMvtP5J1Cmt5Hx7Jke7gaR9U/Rqqo00bsioXcUiNKrjlSrTrcPq1T2FvdatjgrsbjwRq48DMsCZAAafpNZfpGt6bSCmNSUSKrLnt9Wz1aW0vOmsmyLJ+xI8Z83IhWvphw4lQ6UWlsCoR25MSScZl9lxO5DiFTDJSTLyGRmQuIKhdLL7LTST/fQ/86A3CoWffOhc16uaalKuSx1OddULWeXvfiF9suKrnj+bz8pK5lMGl2otq6kW+msWvUCfSnsyIzhbH4y/uHEc0n5+JH3GY20yLB8M5EMaoaNPSK+u/dMKim17zbI1LNBGUSo/zH0Fwyf3WD85HzIJnARBpHrKxW6wqx76pirUviNhK4MgzJqZ/PjrP2RH9zk/MaiyZS+AAAAA0jV3VK0NL6GVSuecaXHclGhskSn5Jl3ITkuHlMzIi8o2K7q7Ati2KncVUc6uFToq5Lxlz2pSZ4LznyLzmQq10c7Gka03fP1t1LZKbFVJU1Raa4rcykkH7LHehHIi71EpRgPbD1g6ROoq1SdN9NY1KpC/3mXUi9knyktxSEn/AFUqHf1HTR/lVtf/AA37BaRtCG0EhtJJSksERFgiH0Aqx4N00P5XbXxx/wBgeDdND+V218cf9gtOGAFWPBumh/K7a+OP+wPBumh/K7a+OP8AsFpwwFFWfBumh/K7a+OP+wPB+mh/K7a+OP8AsFpsBgKKseD9ND+V218cf9geDdND+V218cf9gtPgAoqx4P00P5XbXxx/2B4N0z/5XbXxx/2C0+CAKKseDdM/+V218cf9geD9M/8AldtfHH/YLThggoqz1HTP/lFtfHG/YHUdM4v9vbR/DG/YLTAAqlL1s1203dJ7VPTZuZSCP1ybTSxs/roUtHwK2iwGl+otp6k2/wCjNqVJMppBkh9lZbXo68excRzI/PxI+4zG1PtNPsrZfaQ62sjSpC0kaVEfMjIxUDWW2JPR41Np+rFhtrZtqdJ8HrNLa/ei3cTIi7kq47fuVFw4HgBcIB46TU4VVpUSpwX0uxZjCH2HC5KQtJKSfwkZAA9gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACD+mJTJTVh0y/aS2R1WzaqxVGz7zaJZE4nzlxSZl5CE4DwXDSotcoFRos5BLiz4rkZ5J96FpNJ/oMAt2qxK5QoNZguE5FnR25DSiPOUrSSi/vHvEI9DyrS/U+qFjVZf/ACtZtTepLxHzU0lWW147iwZpL+iJuAcd45AYS87rtyzaM5WLnrEWlwW+br68bj8iUlxUfmIjMBmwFYbg6aOnkOYpmk0KvVRpJ4640IZSrzpJSjPHvkR+YYzx3bS9pFb+UNALYgKneO9aftIrfyhoPHetP2k1v5Q0Ath8I5FTvHdtL2k1v5Q0OfHdtL2k1v5Q0Atf8I5FT/HdtL2k1v5Q0OPHdtL2k1r5Q0AtiAqd47tpe0mtfKGg8d20vaTWvlDQC2ICp3ju2l7Sa18oaDx3bS9pNa+UNALYgKneO9aftIrfyhoPHetP2kVv5Q0AtiAqpD6bFlrkIKRZ9wMsGfbWhxpZl8G4s/GJu0p1esPUyOarWrCXJSC3OwpCeqkNl5TQfMvOnJecBvoAAAAAACD+kjddYqE6maPWO6XpkuUjKc+k8+h8D/aOq8hmRGReYj7zSJD1cvql6dWJULnqiiV1CNsaOR4XIePghtPnM+fkLJ9w0no22LVqTGqV/wB7JU7et0K8IlqWX/RGOHVxk+QiLBn8BfagJC06tGk2NZtNteiM9XDgsk2RmRbnFc1LUZc1KMzMz84rNfv/AGilqfgaP8u+LdCoeqP7h/0hNlyZHBuRFY6s/LuQ82X9oBbwRVqjct7samW9Z1o1Oj00qhS5k5+RPgqk8WTbIkpJLiMZ3n3iVRF940WrSdfrUrEenSXqfHoNSjvSUIy224s2tiVH3GeDx7wDVLd1Ove6LS0yhUp2kQ7jvCNLlypr8VTkeO1HLKtrRKIzUo1IT7LhkzGBuHXC87d0MjXNPRSn7iO5pFLdQxHV1XVMOOdaZJzn2DR8fhCy7fuyz7V0buR+0azUF2/BnQarTojSTlseEY2rJtRlkiNBZLJYJWfMOiy7GueuItWnXBas+nQH63cdTqiJJF6wT6XG2UKMsllRPqMjLge08AJCi6rnK1+lWWyTTtGatkqk26hs9638k5jPk6laTxjORq9halalXPXrSU/LtyJT7yptTl05hmI445A6gkk0bqzWROnlaTUREnkouHAy17Q6wL6tys2bcFdpktyo+iVQgVJXVfvUNMVDTClcfYGcdOD/AJyR2aT6e1mDrxRtQDteZQIVWXV1qp3UmlunsETaGN5ckOOnvWZfsFGw06+NU41E1OqlVrluy02Y3LYabZpK2uvfbjJeQ4Z9ceE5Vg08c45iZLCribis+k1cpUWQ7JhMuPnGWSkJdU2lSklgzxgz5Z4CJJFtXEuzNd4iaNK8IrcyWdLRs4yyVCbbSaPLlRY98efo4W5VYF7SanGsqpWbQit2HBkxZbCGPDag2ozXIJpCjIuz2d3A1ZyfHIg2bpWIVN00g2/v2N164abTHfOhyQk1F/ZGya4XOmyNIbir7J7HYkFTcUi/jV9hsi/rKSNf6VrMstG5tZgo3yaDNiVhCccyjvJWr4k5P4B5tYIU7UGXpxR6VDkTLbn1Rur1SYhvLJR2EE62hZ93WKUnBd+DAbTotanpP0jt21XkGTkanpKVn+OWRrc/tKUMB0VMsaRNUc3VOFRqpPpqTVzJDUlxKC/J2iSq1UItKo06qTXEtRYcdyQ8tXJKEJNSj+AiMR30WoktjRSjTJ6dkqquSKo4n7nwh5bpF8SyASgAAAAAAAqH0r8H0stJCPn10P8Azpi3gqF0qS6/pf6TxkezJUNf/wAYr6IC3hcxyOC9kY5AaTq1pja2pVD9D6/ENMpnKoVQYPZJiOdykL98iyR5I/JyEWUXUC9dGqtHtjWA3Ktbby+qp14MoM8F3IlJ4mSv53P+lxMrEjx1ulU2t0qRSqxBjz4MlBtvR30EtC0n3GRgO2nTYlRgszoEpmVFfQS2nmVktC0nyMjLgZDvFcqhZ996Dy365poiTc9jKWbs62HV5fhp+2cjK4mfDPZwZ8skrmUwaYaiWrqPb5Vi16gT6E4TIjuFsfjL+4cRzSf6D7jMBHvThmyIfRzrvg7mzr3o7LnnQp1OS/QN30BpzFK0Ts2FHLsFRoznvqW2Sz/SoxH3Tw+xzqn4bE/WkJO0c/gltD8Rwv1CAGQq110Gk3HBt+oTiYqE+M/KYQpCtptMkRuqNeNqSIlFzMhqc3W7TiHTaLUHqxL6iuNvOU0m6ZJWuSlpRJWaUJbNRlk8lw4lxLJcREvTKaqr192sinsvyIhUapLq7EZRJefp6VRzkttmf2xtkr4ht7ky352u2ksygOR1Ud63Kl6G9UeEEjYxtJP9Xu7gG/1HVGxoNp0u6Ha2l2m1ZSUQFRmHH3JCjIz2obbSazMiI8ljhg84GGm67aaRLWj3QuszHKNIeeZRLZpclxBKaUSV7trZmgsqLBqxnPDPEQ1o2qMm69JDZNBQV1a7fBcew/fS2bf6u/HmyPRPJs+iJqsbW3q/R6rbMcseGljACdqLqfZtWXS249RfaXVGJUiKmVCejmbcfHXKV1iS2EW4vZYz3ZHXJ1WsaNZEK8nqu4mjz3+ohOeCPdZJWajIiba2715wZlhJ5IsiDeltHqb90WS3TW5DkZNBnuVVmNgnnqeRx/CUNmfJRt7hu9ySKHL1U0QmUg4yrbXGqRU5bf7ySjiteDkXkVtJZEXvkKNznaxaexbYpNxnWnZFOqz6o8JUaE+84t1JGakG2hBrSosHkjIjLA9U/VSxIVhw75frqPS/MeQwzLQy4vLilGkkmkk7iMjIyPJcMHkV1Juru3q36T5MKPIc1VqXoc9KaNyMX7h9dPCTLKd3Wcj5jINOsL0CthqQSevj6ksNVNe8lNuyCnq65xHAsIUozMixwI8CCf6LqXZNWtWp3PGraGqZSVKRUVymXGFxVJIjMnG3EktJ4MscOOSxkeaLqzYUmyKlebNbP0GpS9k9a4zqHY6skREplSScIz3Jx2eJGRkIA1lPdX9YvA5DDcc6va3hTriN7KDz2+tLhuSXY3FnkOu+6LJnVe77brtzQqvWbluC3aTUUwKeqK0xxcUe3K1blG0lWeWMF8Fgs4d5236NUGj+iKTm3BFclUxBIUZPtNpSpSs4wngtJ8cZ7s4MY5Wptjpv30jKrraa7vJrqDZc2daad5Ndbt6vrNvHZu3Y7hVjT2p1J/UWwalOKQldkTo9mzSPkt1w5TZq+JLIzdKgVF9coqpdtNp1NLVRXVRfQhyRNXOKXlr13rCwRt7fteCPMILHytR7Qix6k+9U1k3Tau3RpRlHcPZLcNBJb9jxz1iO0XAs8+Y9dVve26XWqhRp05bc2n0hVZktkytW2IkzSbmSLB8SPslx4chWC72LhOVe77FVpyKEnVCCUiGqGo5C3d0XtJd3YSn2PZ2n7E+PEbTrzFuKTrNdfpeqsGn9Xpm8uZ4TEN/rmOvd3IRhSdij4YUeSLyGAmGvarWJRKPRarUaw4hitx/CqeluI8646zsJZuGhCTUlBJMjNSiIizxwPiVq7YEazaTdrtcP0MrCjTTtkV1b8kyMyPYylJuHjaZn2eBc8CKtJjZLUzTzwo2yR6lLHVdZjGetb34z/N5+YalbRVG39DNItRLdODNq9LTJpkSkSiUXogcx40bG1J4pWW3d5MZyAtNZ1yUe7rahXHQJRy6ZOQa47xtqb3kSjSfZURGXEj5kNB6W0CPO6O93ofbJfVQyfbz9qtC0qI/0B0RzUfR1tA1FhRxncl5D69werpS/Y93r+LF/3kAqjZd91mJZ1FityniQzT2G0lu7ibSRf3ANTtn/AFbpn4G1/gIBYr9JQABEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAPCwOmH3NUvUCl+8Xh0f9qPjNYn4Qj0xaTMPTqDe1HQZ1azqmxVmDLmaEqInC97Bko/MkxLtt1eJXrdp1cgqJcaoRm5LRkeeytJKLj8IDru+v0y1rXqNxVmQmPAp8dT76z8hFyIu8zPBEXeZkQpxp9alx9KbUGVfN7vyoNmQHTahQWl4JRF/skH/jXzM+Bfzd1/0glwzSt22rApqj6+vziccSX2yWzJKU/CtaT/AKosJpnasKybDo9rU9KSYp8VLRmkvZr5rX76lGo/hALXsSzbYpqKdQbYpUCMkiLa1GTlWO9SjLKj85mZjL+hVM+98P8AMJ/YPZkvKQ4PBERmZceQDyehVL+9sP8AMJ/YOPQql/e6H+YT+wezh5Qz8XlAeQqVS/vdD/MJ/YBUumfe6H+YT+wevJcuQZLiRHy5gPJ6FUzP/V0P8wn9g49CqX97of5hP7B7CMuechksZyRkA8noVS/vbC/MJ/YOCpVK+9kL8wn9g9hqIjwXH3gI0meMlnyAPJ6FUvupsL8wn9gehVL+9sL8wn9g9eSzwUWffHBKIzLz8gHl9CaX97Yf5hP7A9CqV97YX5hP7B6yMjMyIyPHMMl3H5gGNnUChTYy4syi02Qw4WFtuxUKSovIZGWBWDpEdHtNttK1L0eJ6i1ak/ul6BDM0kaU8VLZLuMi5o4kZZwXcdsckR4MyIx8rweUmRYPgZH3gIu6M2q7GrOnrdTfJpitwVFHqkdHAkuY4OJL7lZcS8h7i7siVBTfT6N6kHTgn2pGM2qHczRmyjkkusSbjf5LhKQXvi4/eA5Hy6tDbanHFpQhJGalKPBEXlMfQgjpE3JVbmr0LRKypKkVeto31uWg/wDq6B9uZ+Q1lwx3lw+3IwGIthK9e9ZDuySlS9PrNkqZpDZkfV1OcXN/zpTwx/V8qiFjhhrKtul2ja1OtuixyYgQGEstJ5meOajPvUZ5Mz7zMxmQAVH6d0Gdbd42DqpTmzUqmSijun5Dbc65sveP10hbgajrDY0DUXTuq2nPV1ZS28sPbcmw8k8oWXvGXwlku8BsFv1SHXKHCrFPeS9EmsIkMuJPgpCkkZf3j3CnPRj1XlaWVqTozqsZ0rwJ1RU6bIP1tvceerUf8WrO5KuRZweCxi4TDrb7SHmXEONrIlIWhRGlRHyMjLmA7AP3gABwXvDkAAcfAOQAB56lCi1KnSafOZS/FlMrZebVyWhRGSkn5jIzIYfTu2GrLsqmWvHnyp7FOa6lp+SZG4aCM9pHgiLgRkReYhsGffDPmMBrepVqR74sqoWrMnS4UWoJS2+5GMiWbZKI1IyZHwURGk/MZjOwozEOIzEitIZjsNpaabQWCQhJYIi8xEQ7vgD4AHIBn3wyAAOOIZ4cQHJinVrvnqh08pdYh+vUu12lJJfNPrKerL43VmZe8N76U+vtPtOjybNsyamoXhPLwYiiH1ngW/s5PHN3jhKS4keDPuI8/wBEPSVemOnypFXZxclZUmRPNXFTKSLsM5/m5Mz/AJyj8hAJqLmOQAAAAADELaoaLvyLjXqBphU02veaCNTmwsRKj/MfQXDJ/dYPzl3lNIAKXdIvVv0zaFVuyLwoztsXzClRVP093Jtykk6WXWFcjTgs4zw7jUXEWm0c/gltD8Rwv1CBEXT5o1KkaFSavIgR3ahDmR0xpKmy6xoluESiJXPBkfEuXLyEJd0b/gjs/wDEUL9QgBlZ9uUWfccG4ZcFD1Tp7DrEV5Slettu7esLbnB52p5kfLhgQ5dGj9tuaoWRRYtpuuWhFgVY30ocdNqM88bSiwvdubMz342mXfgTwRl3Bks4AanVtNbGqlrU215luRVUilrSuBHbUtrwdSc4NCkGSiPieePHJ5zkcRdN7Ji2PNsiPQWmremrWuRCS65tWa1blcd24uJFwIyx3DbeI5AYeTbFClV+nV5+Alyo0yO7GhumtXrbbhJJaducHnanmR8hgntKdP3bNOznLcYVQiknKbida5hl4zM97at25s8meNpljJ44DdMkOc++A0WpaRadVG1qXbEq2mfQmlOG7CjtSHWuqWZGSlbkLJRme48mZnnI1bWXT2nFpxbFn2zbTa6PHuWnLkwWGjUko5PZeUsuZlgzNRnk+ZmJjGrasXS1ZOnNeupxJLXToTjrKD5LdxhtPwrNJfCA+aNp1ZNJtaoWxAt2IikVJa1zY7m53whSiIjNalmalHgixk+GCxjA8tB0qsGhw4ESlW6zGap9R9FI5E84o0ytho6wzNRms9qjItxmRFjHIhpFfkanWX0c4Ncj3BDfr1JpaqhVl1eMt9b57DcU0RpUnaaTPbk88CEpWPUpNYsqhVmcbZSJ1NjyXtidqSWttKlYLJ4LJmAxytO7OPws/QZGZlYbrb+HVlvmtmk0O+y4Y2J4Fw4cS4nn5c03sdd8pvddtwzuBJ7il9r2W3bv2Z2b9vDdjd5xo+kuqFQ1E1P1Dt5pTCKFRTZZprzCTS6szNaHFmrPEtyDxwIZno91ysVG1qlb9zTXZldtmqP0mZJdPtySQZKaeP8ApNrQfv5AbFK08s+SzPZfo6VoqFWbrEouuc9clt7NjnsuGOrRwLBcOXEx6qpZ1t1KsTavNppPTZ1KVSJLvWrLrIilGo28EeC4mfEuPHmNgABp1c0wsSuUujU2q25GkxqI0TNOSbjiTYbJJJ2biURqSaUpI0qMyPBZIx3UnTqzaW1bzUKiNtt231p0hBvOKTFNwsLURGoyUZ5PirJlk8YyNrABi7VoFIta34lv0CEmFTIaTRHYStSiQRqNRllRmZ8TPmY0jpS/Y93r+LF/3kJLEadKT7Hu9fxYv+8gFI7az6XKZ+CNf4CAc21/q5TPwRr/AAEA0r9JgABlAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeKvU2LWaJOpE5onYs2M5GeQfJSFpNKi+IzEO9D+qzEWRVLCqrizqlm1R6mukv2SmdxqaV7x9oi8ySE3iAZWLA6YTL5ETNK1BpfVrPkXh8f9qdvvmsBoXSIP0R6cGmNNdLLUZqG8ReU/CXV//IQt2QqLrb9nzp5n+RxP1sgW5LvAVf18uORQ9UNQ2GqVXZ5TdOTZ305olph5VI9edM1J2ILvUWT8wx19SnrhqNn2pUKbeNXp8awY9SjM28auuTNcMm0SHMOI9h1Z4zksq4kJmvLTB+4LlvKrlV0MFcVpnb6GzY3dQZ9b66Z7i3fvnseHLnxGNuXSWtPM0SVa13FRazCt4relyVw+ubkRdpdokby2OJUW5J5PGTzkBpjFBfvi4tJaTqXBmuzHLZqD0+O4+5HWchs4ySUrqlJPPEz+EaHSJLb1n6c2fUadc1Zt+VPr8iXTqQ4tciQceUtDJGe9KtiN+4+1zSQkK3LLvqNq1UadalehU2m2dRYNHpblWpLknrGnWkuOrQonEEajW2W48nyIuGOPn0v08u6TRVNRrijUu5LKumpxqfUVUozYkx5LaHHtzJqLcRrcMyPdgthFxwLgwd53HdNsdHCyKvcsGtOT6FeMb1mWZoly47Drqmyc4nlRoSlJ5zxIZm6qS9D6JNx3NUKv6JVm6FRarUJkd49mXZDO1poyPstoQZIIi8/lG/o0gKPp/Z9qNVrrPQKvRqzLkvsms5q0OrddLG7s71LPy484xDuiVbKkS7Nh3iwxYkmsJn+hR07c8yz1qXTjNu78Jb3pyXZyRGZAI+ril6e0nX2Labr9Oap7dIbg7ZDi1ME82RLNKlqUefXFHnPMbNbNpU2yta65RqG9NRBXp6Uk2nZTju13whSVKI1qPGdm4/Ooxu9c0jbrkjUpNRqpHEvRqIltDbW1cRTDWxKjPPb7RJV3cseceCiae3VSK/Wryuu7IVblLtZVHS3Gp5xkoShSnCVxWrJnk8+cz5FggojLR6kla/qJ3DSJc/wy5YUuPWetlOOIlJKKp5vKVKMi2Gjs4IuA81i0VlxrRq+35tRkV65q1Kdq77sxxSZJrYfURGg1bSJBJJKcEWCG4dG+wKzUrV03uut3I3MpVGpC3KVTkROrW05IQaFG45uPftQZpTwLgfHiM1bGi9wUarWmwu8o0m3bUqT8umwPQ7a91bhOESFu7+0aScMiMklwLBkfco1ixrAtWk606ltwYElpFuQIT1KI6hIX4Op+I71p9pw92f52cdw0vSq46nWL30OgR5SzpFIg+DycuK9fmOwXnFEf3Wxsm/eNYsfT7EciXve9yFUkLTc8aIwljqceD9Q0pvJqz2t27PIsY7xp+n2hrdoUqwYcerpfXa9QlT5bnUbfDXHmlN8C3Ht2kosc+CSIKIk0DlxS1NtU6exWqZVZVSrZVSdOkuJhVVlLj3VsMpUoyccQZpVwJONis5yOzTm5JcmfppQ/QmuNIj3xU1LqLrRFEkZOV2EL3ZUosnksdxiUbH0Xr9IuKgPVe8I02h2/UplTgwGKd1ThvSDcP1xw1qySesVgiIhkrf0ekUqHaEb0dbe9L1wTKypXgxl15Pm6fVl2uzt632XHO3kWeAQ/PpxVahMajTp9ScrzupbcLrfDHCQmK3NJlEfq92zYRJzyznvHk1XlpjavOpul2tM3c7e9O9L5LU8URdI6xsvWsetc8788ciV52h9dVN8Bp96MRrZK6m7lTAXTt7xOE4Ti2et3l2DURmXZyRnxyPfeWjs66bvk3NU68yuWVVp79PScTKYUOK71pso7Xs3F8VL4ci4YARJ0vT9Dek5pNXEn66b0dsy8yJZH/wDhDFvSPJEflFQumx/DtpL+FI/zTQty861GjOPPuJbZaQa1rUeEpSRZMzPuLAaNO1q1Bp2mthTLkmpJ+QRkxAiFndKkK9g2WOPPiZ9xEY1no4afT7YpE67LsI371udzwyqvLLiwR8URy8hJLmXl4ckkNPsFt/XHV5WpM9lXpIth9Ue2o6/YzJKT7coy8hHy8+3vSoWLEAAAAAAAR7rLo/ZeqtLRHuSEpuawkyi1CMZIkM57s4MlJ/mqIy8mD4iBk9FvU63lLjWRrNNgwOSGlOyI+0vebWZH8RC3YAKj+L70hvd1mfOcz9oeL70hvd2mfOcz9otwACo/i+dIX3dpvznM/aOPF96Qvu7TfnOZ+0W5D4DAVG8X3pC+7tN+c5v7Q8X3pC+7tN+c5v7Rbn4DD4DFoqN4vvSF93ab85zf2h4vvSF93ab85zf2i3PwGHwGFFRvF96Qvu7TfnOb+0PF96Qvu7TfnOb+0W5+Aw+AKKj+L70hvd1mfOcz9o4Po+9Ib3dZnznM/aLcgIKjeL90g/d0m/OUz9o4d6N2t9TR4HWtcZbsNfs0+FSns/1TURfpFugAQvoj0c7J00lJrCyXXa+niifMQXrJ95to5JP+dxPz88zQAAAAAAAAAAAAIH6eH2OdU/DYn60hJujn8Edn/iOF+oQI16dTLj3RyrGws7JcVaveJ0hIehslmXo3Zr7B5QqiRCL3yaSR/pIwGm6wR6jW9Z7KtVq5rholOmUypSJHoRUFRVuLa6k0ZNPPGT+MxoVj1y57usnRa2Jd2V2J6YY9QmVWoxZikTXyimWxHXcVERmss+UkkXIxNFy2jU6lq9a93R3oqYNJp0+K+halE6pb5N7DSRFgyLYecmXdzGgW7pNeltWbps7SJVDeuazkSo7rMl1woklmSZ9YRLJBqSosIMj29xkAji57tvyk6Aqh0e5q1OuBN7ToSJz0pRvrYiqedUk1fc7GeKSwWOHIb1bWpdUrvSZjxKfJect6ZaxGxFJzLRytjcrdj7vY6hOfIY99i6S3RAqdsLuKXRpDNPrFaqtQbjqcNLrksjS1sJSS5EtzJGfDJEW4eTSvQyu2Qq03kVKA89SK9UJcs+tWfWRHo5stpSZo9kRIZyk8EXHieONGlaSXJUrl1DtCJUdRLlk12txKwVy0k5ymU0x1CSJpDbBEXUmRGo0nxyacjNUeBWqXSdY5xX5ekxy12psOmJl1hxxCCOElwnFF3uJUZmlXd5BtVm6S3HD1Yo2pVek0p6sOO1J2sqYcWZJS6htuKwzlBbkNoQeTPaeVGfHIzXqc11VE1agnJgEu8Xn105XWKMmyXFSyXW9nh2iPlu4Boyuhl/0C8rNpsaBWHJtWg02L6ItyW3G3yWppOXDJwiUpKjI8LLJH5TGJ6U7aJenlKpj6cxahctKiyfITapSM583Ai+EdGjunl4Ua72bovGRQm5EK2o1uxI9JcccStppZLN1xTiUnuMywREWCIZXpOUObXdFa63TCUdRgIRU4m3n1kdZOljynhJkReUxB6+kYkvUGvbHAvQSQX9gxrF5Xk5Y3RRgVuKvqpp27CjQ3D4Eh51lCEKM+7aZ7v6o2e4yPVbQOai35EdK7koSiirdUZIQt1vkoyIzLBng+HcNhtWheAWLRrfqzUWUqFTo8Z9O3rGlLbbSkzLcXEslkskQCBOjBMsykavXBbVvXDTKi2i3aTHjORnyUUtxlDpvqT5T3K3H5Nw3/AE5R4N0h9VorRetOtUaUrzLU06lXxkkviGXtOwn6LrJdF3oYpbNLqkGFHitsJw6hTRObzNO0iSR7k8jPOOIwvR8Mq/X9QNQSUa49drngsBzdknIsNPUoUXmNfWGAl4AAAAAABGnSl+x7vX8WL/vISWIw6VjzbPR6vM3DwSqcpBe+akkX6TIBSi2S/wCblM/A2v8AAQDM2jSZDlqUhxKMkuCyouHlbSAqv0NAAEQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQr0wqLKe0zj3jSSMqvaNRYq8ZZcyS2rt/ARHuPzJE1Dx1qnxqtRptKmtJdjTI7kd5CiySkLSaTI/gMBT3UWsR7h6aOk9fhqI4tSpFPlsn/NWt8yFzh+cem5VWn9KmxrTrGVSLYqB0hDh+yW2h99aDP4HOHmwP0c7gABEOoVy6gnqjOtm0avQqbDgWy3WXDn05clbizeeQaSNLiMFhtPl7xr1D1M1EvGHZlCtMqHGr1Ttr0wVWZNjrUw0hSjbQ2hBKI+04SuOeBJ7wE/4LOccwIiLOCIs8xCM7VS5axo7adyUFiBSa1W67For6ZTKn2Y7q31R3TJJKSaiJaTMuOcDCHqdqQVrSYpzaEdfa1ERaRS/Q9fg/VqSj1zqusznK8+y5cBYLEgIWq1x6qtXfT9OqXVLYlXIVMerE+pP091EZLHWdWw2lonDVuUojyrdgiLkYxUnVy669bGncmhvUW3Z1yS5kOou1JhTzMZ2KhzeSSJaOBraURZPkZCCfh8OobdaW06hK21kaVJUWSUR8yMvIIBY1Sv+uW1px6CegMKrXPUJsKS++w47HNDBO4faTuI9qib3kWeOSLOOI7C1fuorNTTHiose8PTe5a65bqVJhIU2nrVyTTuztJoy7O7n3gJ0pVPgUmnMU2mQ2IUKOgm2Y7DZIbbSXJKUlwIvMQ9IrzWNarlg6F3PXtlNkXXQa36B7oyDXElPE4gycbLOcKbXyzzGwU7WFdR1Q07tyKUY4Fz2+upPubTMydUg1NpSfcWWnSPy8AEzcAFf4mstxPXszPJ23ztORdfpabh7v3f7LqilZ342dbw27fY8cjsqGsFcjtVhnwmlFMi6jM26yyae2cFSmiNW3dnd2l9rl5gE+AID1G1gr9uuarMR5NIbftn0M9Bmn0dp3rySbu4txGvGeGMYHp1N1Dv9FevOHZSqHFjWXQEVGonUI63Vy3XGlukhvapOwkoQZ5POT4cC4gJzIBXu8NWL3VT2I1segsObCsZN2VJ6XHW6UjLajJllslpxxQZmozPGS8nGarEqUms2PQaxN2eFT6bHkvbCwnetpKlYLuLJmAq702P4d9JfwpH+aaG/9IKu1W+ruh6FWc+aH6g119zTUcoULgfVmfcpfDh5DSXJRiMP9IFMlU3U3TqowWevlRUreZb+7Wl9o0l8JkRCeejrp3Ks23JVZuJ3wu77hd8NrUpXFXWHkyaI/uU5Ph5TPuxgJBtehUu2beg0CjRkxqfBZSyw0X2qSLvPvPvM+8zMxkgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGuam2rGvawK3aktWxupRFskv7hfNCvgUST+AQD0ONQHKGqXole5+AXHRJDjcBLx4J9vmbZH3mXNP3STLHIWhEQa+aE2/qgTNVZkrod0RMeC1WOnJ8DySXEkZbiLuPJGXceOACXwFUoVw9KrTX/k6qWsxqBT28k3MaV1jyiLymnC/ykGfnMffjC63d+gNSz/RkfVgLU9/IciqvjC63e4DUfyZH1YeMLrd7gNR/JkfVgLVfAHwCqvjC63e4DUfyZH1YeMLrd7gNR/JkfVgLVDhRJUk0qIjIywZH3iqvjC62+4DUvikfVjnxhNbfcBqXxSPqwFlbWoFHtehx6HQILcCnR93Ux2zM0o3KNR4yZ95mYyoqp4wutvuA1L4pH1YeMLrb7gNS+KR9AWC08lluRHdjup3NuoNCyzjJGWDHituiUq3KHEodDhNwadDb6uOw3nahPPHHj394rL4wutvuA1L4pH0A8YXW33Aal8Uj6sILVgKql0hdbvcBqP5Mj6sc+MLrf7gNS/JkfViC1ICqvjC63e4DUfyZH1Y5LpCa3ny0BqX5Mj6sBakzwQqh0tbxl6i3RStCLDUidNly0LrDzfaRHJB52KPyJxvX5NpFzPATZnSq1USult0WJp5R3+w/IUrq39p8+Jmbv5CU+QzIS9oJopbWk9MdXDUuo12WnE6qPl23OOdqS+1TnjjJmZ8zPhgNut2zLfotv06jsU2M41AitRkLcbI1KShBJIz8+CAbGAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAppq1SYlM/0gVnSYqcLqfgct/8Ap+uNf3NJFylcSMhUXW37PnTv8DifrZAt0YCuNQu+VI1ovuqw7Ju6qsRqUi12XabAJ9pTzZrdWpSt5bcG8ksYPhx78DCaSvV+3qPZOoNMs+t12OzazlrVKBCaT4VGlRZKzSo0KUWUGvekz5pwRmXcLL0Sg0qiLqK6XFKOqpzVz5hktSusfWlKVL4meMkhPAsFw5BbNBpNt0r0LosQokTrnX+rJaleuOuKcWrKjM+KlKPzZ4YIWiAaHad3w7P00sN+3KgucxcTVyVadsSUOGlMp2Qtg3N3acyoiIiLB+UcOWjdRlL/AOb9Q9c1oZq6fWucEuqzI/3fZPj5hZHiORBEGo7VftPWGNqNS7WqtzQZVvqosmNTEpVIYcS8bzS9qlFlCjUpJmXsefERpWLAq1HsLS2Lc9j1C6o8GpVGdWqXAiJlKbOSl1aUGRqJJ7VuJLOcdnJC1Q4AVVjt3JZ8DRddZoFTdlRa1VFR6S2onJTMNTDvVM8T4qQ0r2Oftdo9MmxLhqNnNXbWLHcn9bfci5JltPsodkLhOoJnbsUe1ThJSlezPmE93VZ8av3Va1wPTHmXbdlPSWm0pI0vG4ypoyV5MErPAZK67hotq0CVX7gntwKbEIjefcIzJOTJJcCIzMzMyLBF3gIDptr3JNt61o67Ei2/DnX8VUOBEp6GDhwGEqUyUkm+G8zQWT85ENe0802vO261T6pLpE2Quj3xGp1PIkZNqjobeR1pH3t4knx/mmLWrksNxDluOobYJG83FntSScZyZnyL3xjKlc1Dp9Uo9LmVBtqVWlrRTk4NSX1JRvMiURbS7JZLJlnuyLRXW2bAq1Ivxu3S0xgPy/Te5VF3ZIpjDrPoYbnXbUun2yfz62Rfa8x11TTaovTa3WvSQtytK1VZmRp/gZdf6HdYypThL9l1Xs/NzFpgCiresGm1QuCdrLVTslc+qSDpPpfkeCEt1e1KUumwvmXAu1jAzWpdMuuiXTqYqn2dWa5Hva2Go0J6ntpWliQ1HdaUh3JkaeCyUXPPIuPKxOTHIgq3rJp9Wbysi0rbiWjManUe0VyZVSSzsd6xuJtap6Fd6lvY3J7iT5xYPTeNJgad21BmMrYlR6RFaeaWWFIWllJKSfnIyMhsIAKZf6QJFQc1N06bpCttRUhwop/+L1zez+1gWM0E1Db1HsJmpyG0xK1DcVDq8Iy2rjyUcFEaT4kR8y9/HMjECdNk8a7aSH/+do/zTQ3PVNiRoxq/H1ZpbLh2pcDiId2MNpyTKzMiblEReQ8598y+24BYkB1RZDMqM1JjuodYeQTjbiFEpK0mWSMjLgZGXeO0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdch9mOwt+Q62y02k1LccUSUpIuJmZnyIfTriGmluurShtCTUpSjwSSLmZn3EKeVqo3X0pNQZ9v0KpSKNpnRndsiU2R5nKI+B+c1c0pPglPEyzggEq3r0pdIbamriJrUmuPoPCipLHWoI/wDeKNKD/qqMan46Gnfdbd1GX+5Z+sEu6eaO6c2LCaZoNsQEvpThU2Q0l6S55zcURn8BYLzDdPQynfyGN+aT+wBW3xz9Pfazdf5ln6wPHP099rN1fmWfrBZL0Mp33vifmU/sD0Np33vifmU/sAVt8c/T32tXX+ZZ+sDxz9Pfazdf5ln6wWS9DKd974n5lP7A9DKd974n5lP7AFbvHP099rN1fmWvrBx45+nvtZuv8yz9YLJehlO+98T8yn9gehlO+98T8yn9gCtvjn6e+1q6/wAyz9YOfHP099rN1fmWvrBZH0Mp33vifmU/sD0Mp33vifmU/sAVt8c/T3P+rN1/mWfrBz45+nvtZur8y19YLI+hlO+98T8yn9gehlO+98T8yn9gCtvjn6e+1m6/zLP1gF0z9Pfa1dX5ln6wWS9DKd974n5lP7A9Dad974n5lP7AFbvHP079rV0fmGvrByXTP07zxtu6C/8AcNfWCyHobTv5BG/NJ/YHobTvvfG/NJ/YAiKwuk3pHdkxMJNceosxxW1DVWZ6klf1yM0F8KiEzNOIdbS42tK0LIlJUk8koj5GRiOtStEtN7+hPNVi24bExeTRUIbZMyUK8u8i7XvKIy8wguxLhu3o5anQtOL4qS6rYlWVto1ScMz8FyrBf0SIzIlo5JySi4ZyFuwHBHw5AA5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVF1x49PXTn8Difr5At0XeKia7ns6eWnCsc4cT9fIFui5GA0O+9XrCsmtro1xVWVHmtRCmOoZpsmQTbJmoiWpTTaiSXZVzPuHzdGsmnVtFDOsV82PDKempN7Ib7u2Mr2Li9iD6slci3YyfARlrAST1D1cyRHjS1WM+/KGsUDqPSxrB4YaN3qdUnq9/8X6Fucv6/6QFjajfdqwCts5dUS0VzOoapBm0v90KWklJLl2ckZeyxzIuY5evu0o8244citx2Xbaaaeq/W5QmMhxBrQZqMiI8pLuM/JzFa9YYcur0TTsqa68mdatkemVom/wCMZ8F2f2UO4GEt+llf9Qv6Q7UfQqJf9HdrUaTL9gwmDUMNk5/N2ILPmAWNga3aczqNUqtDq096NTXGUS9tIl9Yg3iUbZ9X1W80mSVHuIjL4yHdbusen1dgR59NrElcWVUY9NjvO06Q0l2Q+Zk0lBrQW4jNJ9ouBd5kIs6Mlz1m8Lu1JuSv05mny51NpbhMNEew2yjuEhwiVxIllhZEfEiUQw7aZrnRb0VbpzrTE1Vx0kozzrZrbbc65e1SkkZGZEeOGS98gFrBD2vDariv/TewHEGuBUKq5VKgjGSWzDR1hJV/NNakEY2TRe8KtdVKrkWvtQiq1v1l+kS3oRKKPIU2lCidQSjM05JZZSZngyPzDCXy83E6SmnTjyspnUurQ2v5rm1lz9KUK+IBr3TQrk5vTVyzaOeJ1bYkPPYPHVworRvPq+HahH9fHeOnU2E+70UbduGARlVLZp1MrcJZfaqYQ2pefNs35GN6Qds6iMVu+b1hQKFUqCdnv01o5Mtbb8JjqlrkLQgkmRrM+PPjtIhnqhUJ0XoUzJNwMxI76rNcYQ3HcNaNi4/Vs8VEXaUlSDMu4zMizjIommlTGqjTItQY/epTKHkf0VJIy/vHqGC07juRLBt6K9u61mlxkL3c8k0kjGdEAAAAAAAVC6bX8Oukn4Wj/NNC1dy0Sm3Jbs6g1iMmTT57CmJDSvtkqLB+8feR9x8RVTpnn1vSA0jio4ueFt/2pbZF/cLeJLCSLzAIE6O1aqFlXZUtC7slKdl0kjkW7Lc4eGwD5J/pI8nkyX2gnwRJ0lLAqFzW/Duu1FKZvK1nDnUl1Bdp3bxWwflJRFwLvPBcjMbRo1f1O1JsCBc0EiaeWRtTYue1GkJ4LbPPHgfEvKRkYDcwAAAAAAAAAAHzuT90XxhuR90XxgPoB87k/dF8Y53J+6L4wHIDjcn7ovjDcn7ovjAcgONyfui+MNyfui+MByA43J+6L4w3J+6L4wHIDjcn7ovjDcn7ovjAcgONyfui+MCMj5GR/CA5Acd45AAAAAAAAAAARJ0wLgkW50fLmlRVqbelNIhJWnmROrJCvjSai+EejooWxFtfQa2YzDRIdmxSnyT+7cd7RmfwbS94iGs9PL7HOqfh0T9aQk7Rv+CKzvxFC/UIAbK5IjoktxlvtJecSakNmsiUoi5mRczIskPGquURDROrrNPS2rdhZyUER7TwrjnuPn5BXTpf3BUbd1Hs+VTXzhOSqVUIL1RJKlehrLy46HJOE8ewRmfv4GVrOndmMat6UWZ6Cw51BgUKpqZjyEE624oiZ7aiPgozNZqyfeeRYJ/kToMaImXImx2Y6iIydcdJKDzy4meOI871dorLSHnavT22lqUhK1yUElSk+yIjM+Jl3+QVa06gxa9K0osquteilAj1O5UlCmeutOJiL2RyWlXBRIStWM8h5qzaluo6Jd+qXRoDrlCrtWbpjjjCVqiEUwketqMsp4ERHjngQWzjVSmyep8HqER7r93U9W8lXWbfZbcHxx345DlNSpyoSpyahFOKkzJT3XJ6sjI8GRqzjnwFV+kctFgXHYce04UKhQ3qNUYq34rBpbpaJCo6XpexBfabs++N1u6zbaau7SDSxmMh+zyZny3Ie7LUxUdlBtqcx7PtOGs88z8oCcZNWpcaK1KlVKEww9+9OuPpShfDPZMzwfDyDsfnQWIzcl+bHbYcNJNuLdIkqNXIiMzwee4U7q8VqG7AtVm2Suik0PUmoQadQlqb2rYOF1pMl1nZwlTij4+QZdyBT5vRltKjS0LcjuXzGiyYDhr/AHCSpyiXDyrj62k9mfiAWujTYcqKcqNLjvxyz6624SkcOfEuHAfCKnTVU86gmoRFQy5yCeSbZcceyzjmKnaiMFbCdW7PtuMqNRHqtb6E0+KsmU/uvsyEIPglvrCQkvIOi6qHX2LMv60mbci2hTrlrNEhwqO1PZk+BvPukl5exkz2JWSEKIjxnaeBYLenKjE8yychonX0mppG8tzhFjJpLvIsly8pD58OheHeAeGR/C9m/qOsLrNvl288ecVCsu7qpWtVdJJjryuroMVug1NPPZMkIkoUg/gioP8A/cPumxbgrl3S7vh2kk6nF1FUR3K5V4zHrDT/AFHgSW1qJZoNrht71HkggtwdSpxEsznRiJDpMry6nsuHjCD48FHkuHPiQ+nJ0Jt5bDkthDrbRvLQpwiNLZc1mXcnziol31CspqN60tm3nHqS7qfBccqvhrZJZd3RfWupPtq/pFw7XmG0a+TaxT9ZrrVRbcOtnJ0yfal4mNseDMm+7l3t+zIvuS4mILIyKlT47DL78+K0y+ZE04t5KUuGZZLaZng8l5B8rqlMRT01FdRhphK5SDfSTZ93ss4FbLKolHvK89OLauenMVSjwtMmpzUOSne0Tzi22lL2n9ttSWD5l3YGp0xhinaF6SXVc1BXcVi0dmcmrwEqQv11180R3uqUZE7gzUWO7cLBcaJKjTIyJMR9qQwvihxtZKSr3jLmIX6bVsRLh0BrMx1CfCqOaJ0dwy4pNKiSovhSpRDLdEUi8XOz9udpxXDLPcXXuD2dKX7Hu9fxYv8AvIQQ7Y2vNRasmhNSWUvPopsdLjij4rUTacmfvmAga2v9XKZ+Btf4CAWLH6TAACIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqH052pNs6m6c6lx2+zBkk04Z+Vp0nUl8JbxbWnyo8+DHnRHSdjyWkutLLkpCiyRl75GND6RGnrepullStpJk3OwUinuHyRIRnbnyErJpM+4lGYiHoX6tdbTPUkvJR0+4qKpUaCmQe03m08Op4/bo5Y704xyMBP9Xsm2avUKtPqNLS9Iq9LOkzl9atPXRD3et8DwXs1cSwfHmMNcekOnVwlDKsWwxJKHAKnM4fdRiMRYJs9qy3EXduyZHxLBjewAa6xZFsMTSmNUtCXypCaLu6xZ/uJJmZM4M8Y4nx5+cYqRpPYEijwqQ7QCOFCprlKjtJlPJ2xXFIUtozJZGolGhOTMzPgZZwZ53cAGCo9o27R6pUqnTqY3HlVNlhiWpK1YcbZR1badpnhJJTw4EXnGLqWmVj1Gx6fZUuhkug01xDkOKmU8jqVIztMlpWS8luPmrvG4gAw1m2tQLPobdEtumNU6AhanCabM1ZWo8qUpSjNSlH5TMzGk9Ie3qvUKBR7ntiC5NuC2KqxUYkdou3JQR7HmS/pIUfxCTwAeCr06FXaBLpNUjG7CqMVceUwozSam3EmlaTNJ5LJGZcD+ERtrRac+t0C09N7fpr7VAkT46KpIQZmiNAjYX1ZmZ5M1mhCC5+cSwADgiwRFnkOQAAAAAAARt0gtV6LpTZEipy3Wnqu+hSKZB34W+53GZcyQnmZ/BzMgEDX896oPT4tmkQz6yLa6GVPqTySpndIVn+spCBcHvFZuhBp9VI8Craq3Wlw61cyjVHN32ZMKVvU55usVgy/mkXlFmgA+QrndKFaE61JvGMlSLCvJ9MetNl+906cfsH/MlXHP8AW/mkLGDB37bFKvOz6nbFaYJ6DUGFNLLvSfNKyPuUkyIyPykAzTa0uIStCiUlREaTI8kZeUfQg3o03RVaTLqWjd6O5uC2uEGQo/8Ap8H/AGbhf0SwXvY7yMTkADhRkksnwIhyIP6aGoz9haSPRqY8TdXrizgxlF7JtBkZuLLzkngR9xqIwGh6y693dc98HpjoZFVMqZrNqTVWyJW3HBXVmrspSnvcVw8ncYxbPRQv6up9Eb01bluVJ3i4TROyMH/TWtOfySEsdEjSuLpzplEkyY5FcFYaRKqDik9tBGWUMl5CSR8S+6M/MJoAVD8TOb7qdQ+SH9YHiZzfdSn/ACQ/rBbwAFQ/Ezm+6nUPkh/WB4mc33U6h8kP6wW8ABUPxM5vup1D5If1geJnN91OofJD+sFvAAVD8TOb7qdQ+SH9YHiZzfdTqHyQ/rBbwAFQ/Ezm+6nUPkh/WB4mc33U6h8kP6wW8ABUPxM5vup1D5If1geJnN91KofJD+sFvAAVELoZy+/VGofJD+sHyvod1yK2btN1XmsyU8W1KjLIiP30uZIW9ABTSiao6u6BXPEtvWBDtwWzIXsYqiVG6tKS5qbdMiU5jJZQ52scsC31EqdPrdIiVelS2pcGYyl6O82eUuIUWSMhhNUrJo2odkVC1q20lTEpB9W5tI1MOl7BxOeRpP4yyXIzFeOhFc9Wty5rm0Sudf7sozzr0DJ8MJXh1Cf5pmaVl/SUAteAAAAAAAAACBunl9jnVPw6J+tISbo3/BHZ34ihfqECCunzf9qN6aP2GiqNv1+VIYe8FZws2UIVuM3DL2GccCPieeWOInbRv+COz/xHC/UIAdF3af025rzplwVJ03GYdNm052EpBG3IakpSlZKPnyT3eUQ5WNP6nRNT9MbNp961Zh2n0qseh9UJttT7TXrOxtZKI0uEklY4l3F5BZUdammVPIeU0g3EEZJWaSykj54MBFq9FKZFti1adQLgqtIqdsvPPQ6qjY684p/PhHWEtJpV1mcnw4GRY5DsY0bgNaN1vTdVwVF9isSHn357qUG9uddJxXDGDPJcxKQANKubTumXBddHrVQeN1mnUuZTXIa0EaJDUhKEr3fAj9I14tG20WVQqGxdtWbqVtylPUKsbGzkREGRpJlRGRpcRsPaZKLiRFnkJWABED2hzDdv0WJSrvq1Oq9Nq71ZcqxNNOvSZbyFJcWpKy2cSVjlyIhq+rdhw7R0hte1oNUqDi5N609yRUVrLwlx96Tlb2cYJWTyXDBYIWHGGvasUy3rVqVwVhCFwqZHXMc3ER/vaTUWM/bcMF5zIBorGi1Kk2rdFKuOt1Gt1G5ZKJM6qOEhp5K2iImDbJBElHV4yWC5mY6aVorFZnxKvVbnqVWrKa8xWps55ttKpSmGlNstGlJElKEbtxERcyyOiRqXetvaG0i/azZhViY9EOdU2YUlEZMJg0mtKj6wzNRknaRkWTzkby7eEdrS1V9uRlJYTRvRU4+7tbep63ZnHPuzgBqEfRCgxJdRmQ58lmRNutm5d+xJ9W42oj6ov5p5c48+2Y+39FqU5ffo6VcqKaMdXKuroOEeDKqBFgn8438+1tzt3ccdw9Wm1+3fejLUiTpzMt+ny4BSodQk1Bl9tw1ERtkaEGSyySs8ccu4e/RC8517WR4bWY7ESuwJj9Oq0ZnOxqSys0qJOTPgZbVFx5KIBi6hpDClxa2wdYkI9FrpZuJZ9Wk+rW31eGi83rRcefEZO59NolcuytXCuqSWHara7luraShJpbbWtSutLPHcW4+B8BvYAIsqGjrSotqro91VWjVW36WVIKoRkNG5Ji7UkaFpUk0keU5IyLJGZ4Cj6NwIVtWNbUmtyplJtOSuX4OtpBJmvZUbKnOHJs1KPaXAzxnkJTABrOl1ox7DsKlWlFmvTWac2pCX3UklS9y1LyZFw5qGtdKX7Hu9fxYv+8hJYjTpSfY93r+LF/3kApJbX+rlM/BGv8BAFtf6uUz8Ea/wEA0P0mAAGQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEG9IXo7UPUuWVx0eZ6AXU0RGma2kzbfNPsScSXHJdyy4l35wRFOQAKgRy6ZlnsFS2W4dzMNdhqUtcd8zL+ko0OH76yyOz02dM/2nU78xH+tFuxwfMBUb029M72m078wx9aHpt6Z3tMp35hj60W6ABUT029M72m078wx9aHpt6Z3tNp35hj60W7ABUT029M72m078wx9aOfTb0zvabTvzDH1ot0ACovpt6Z3tMp35hj60PTb0zvaZTvzDH1ot0ACovpt6Z3tNp35hj60cem3pne02nfmGPrRbsAFRPTb0zvabTvzDH1oem3pne02nfmGPrRbsAFQ/R/pqT/ANyt23T4Rr/2/VxE7fhU4ZfoGV016MdYq10pvXW64lXHU8pWmn9YbjeS5E4s+aS+4QRJ85lwFpwAfLaEtoShCSShJESUkWCIi7iH0AAAAACF+kvZVWkxabqZZidt32mo5DKUl/0yMR5cYUX23DJkXnURcTEhaYXlS7+sWmXVR3EmxNaI1t5yplwuC21eQ0nkv0942YyyK5tbtBtceqPc3p7fUrscfW6ZUj/woX//ANwQAsYKg9KptN39K/TOyHz6yG0TLzzfmcfNThfC2ykW+FRL+4/6RS1PwNv/AC7wC3RjS9Q9RafZ1ZpNGcoFxVuoVRp96OxR4aX1khrZvUojWnBeuJ8o3Q+Yia7arTFdJS1WjqMNtVIoNRcndY+hBM9euOlojyfNWxeC54LID1p1rtddlUy5mKTcT66pNegwqU1CJc915pS0uJJolY7PVqM8q5F5eAy56oWqu0beuiK5Ll0+vz41PiGy12kvPL2EThGZbdqiMld5YPmK2WwS33NM5US7k240is3RG9FkIZdSw8t/ehB9ZlBb0JVjPcfDmMhdlPKodGS1YdpVqom/VL6a8AqU1tDKyfclOkT5E32UoNfbLHcYoneXq7bEe17qucolWkUm2pXgkiQyylSZLpKSlRMdrt7VKIjM8FnlnBjxRNb7VVSbmqFVpVxUJVt+DFNi1KETchS5BH1KG0JWo1KVgsFw5l3ZxFlYrlBc6H061osVmjVemuM0WVR1OEbyJqZTRKSRc17z7ZH3krI8OrzqI+oOpc18sRIlyWi/KWZZS20lPaUrzEAmej6y23UIN2yHqPcdMctOEibVY0+CTTyEKQtZElO48q2oPyFxLjxH3ZOslqXTUFQkxazRXPQ0qqwdXieDpkxO95s8nuQXefDy8uIi275sOpVXpFP06UxIbTa8RC1NObyNXgj4xt0yI9xKthm3nm6i+zpTVCc8GWSzT1kZtDZHjvNaVEReUQSrbuu9r16qw6dT7fu03KhBkz6cpymbEzmWU7jUzlWVbuSSwR5Ms4yQUjXKh1FqvPqtC9IMegRZEipPTKahtDBstk4poz6w/XDSZGSe8aNY1YpFUv8A0Hbpk+NJcYtGaTyGlkZtfuaMntF3HlC+fkMcukRWJ0jkmfA5s8//AO3tgJap+pdtTrwolqRzlqqdYpBVhlHVlhtgyIy6w88FHnkWeR+bOHtDWm2LlueNQmaVcFPVNkSY0GZOhkiLMejmonW23EqVlRbVHgyLkffwELaExpU7V+wrzmo6t+4KBNJlv+LiRm4zDJfDsWv/AN4PDpE67DvOxXpdwM1WLKumssxKCW1K6a51j26VlPaXwyWF8CJ3gAsNTNVraqEWhyGGKiSK3Wn6NF3NJLD7XWbjV2uCPWlYMsny4EMXWdcbSptwLpPobcExlFXaoqqlGg7oRTXDIup601F2k5Ldwx5MiDbApNVYm6d1Z+45L1Md1BqLbVKVHaJphe6XlxLhFvMz28jPHaMe1dRp0bS96jvyWEVT1WiLwVSyJ3d6IE5nbz/e+OfIAmq5da7Tod2rtxdOr85bE6PAlzYcHfEiyHzIm2nHTUREriWSLOPf4CTS5CoGtUeo0bVaZQ7bqLMygzLno9arzDjPbgzXpCENpQ5njvJvcaTLgRcBb8uRAAqBqq2VmdPizqzHw01XmWUvbPt1OdZHVn4kGLfmKh9K77LbSM//ABYf+dMBbscjjvHJcgAAGk6tan2rprRymV+YapbxYh0+OW+TKXyIkI8mcFk8EQDbqjNiU6C9OnymYsVhBrdeeWSUISXMzM+BEIArepN76u1WTa+iraqbQ2V9VULwkow2ku8oyealefn/AEeCh8U6xL81vmsV7Vdb9vWglZOwbUjObVvF3Lkq58eHZ588be+fqLS6bRKVHpVIgx4MGMgm2Y7DZIQ2ku4iIBVXpI6UWxpt0ZKx6GNOTatKmRDn1aWe+VKX1vE1KPkWT5Fjz5PiLFaN/wAEVn/iOH+oQIy6eH2OVU/DYv60hJmjXHSKz/xHD/UIAazqjcl7R9S7Ws20KhRqd6LQZsp+RUIK5O3qOrwSSS4jnvP4hq1vaqXtclm6Zx6WmixrivFqW/IlSIy1xozUbJrMmyWSlKUZoIi3cMmfvbfd9Gqj+v8AZFYYgyHadEpFUakSUoM0NLX1WxKj7jVg8eXBiLrLt+7LQszRm45Fo1qeu3I1Qh1SmxWMzGSkmW1ZNqMskRoLJcOCs++HfcOt160HQ526Z8elP3Ezdb9IUw2wrqVtMrXvwW7PsUK45G9RdWFStfzseMlpyj+llNSS6SD6xb5mTmC48upUR4xnIjuyrNuavO2tTbgteqU6nSbmuKq1JuSzjqEOtuNtJWfIjV16tplwPaeMjz6JWDetu1myrirlMmLqbdbnU6oKNtWWoKYSWGFn/MzHTg/56RRsdh6n6jXPcVoPuO25DpV6w6pIp0duM469BKMguq61e8icMzWk1ERJ5GXvd9KvfVNqBqVU6pVbZlNWa3KabaZpbrZyHkRieQs1G8eEkZkRpxxIuZDW9LtPK1B15o1/otebRKZUpFYxTupNLdOYJDaGFLT9o48reoy/YNuXbdw+lnXeKiizVPVl+Sqmp6v/AKXvgoQXV/ddose+AlbT2tncdlUasuSIz0iXAYek+DqI0JdU2lSklgzxgz5ZGi9K1tU3Stqgk6bZVyt06mL86XZKCUXxEY1Ho023VafejlShWXVLPobVsw6fNjzY6Y/h1SQojXIS2Rnns5TvPieRuXSsjzD0YqNWgI3yaJKi1ZCccyjvocV8SSM/gEGT6QzaWdALzZT7FFDfSXvE2ZDEVmg1i5uitGt+gE36JVG14sZnrF7U9plslZPu4ZGa1gJ269BbjO3WHaiuq0NxUJtlO5b3WN5QSS7zPJDupkqs2xotRZEW3J1WqkGjw0LpbSibfUom0JWntcCUnjw58McwGr6O3rXKfcMXSi9baZotWhUht6mPxZXXx5sZoktmZGZEaVkZcSPz+Tj3aVF6Ha76rUVnhFccptUQnyOPMKS58fVJGPs2Lc99a0QtQ6nadTtajUWkvQIbFT2plSnnVEa1m2RmaEERY48z4l349+ixqrWqGqd1o/6K9VY1HYPy+BNGlf8AbcUXvkYCXAAAAAAAEadKX7Hu9fxYv+8hJYjTpS/Y93r+LF/3kApJbRf83KZ+CNf4CAfVtJ/5uUzgf/RGv8BANK/SQAAZQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAavqrZVJ1CsOp2pWEesTGvW3CItzLpcUOJzyMjx75ZLkY2gAEM9Gi96rNhVDTi8zNu8LUUUaRu/73GLg2+k/tiMsEZ+dJ/bCK79/wC0UtT8DR/l3hI/STtmp0OpU3Wuz46l1y20mVSjNlj0Qgf7RCsc9pZPPcWT+1IQ/IuSlXf05tP7mor/AF0GoUtl5tXekzjv5SryKI+Bl5SFF0xGjmkFs1XUi57suujUSvt1dENMRmZAQ6qL1LRoVhSs+yyR8MexLmJK7xyYgjmytJbZodIuSgzqVR6jRKvXF1RinLgI6iMk22kE3sPKTMjbM84LmNyft2gv06FTnqNAchwHW3obCo6TRHW3+9qQnGEmnuMuXcMmWOY54ANfkWVZ79fO4JFrUZ6rm6h7w5cJtT/WILale8yzuIuBHzHqft2gPu1V16i09xdXQhupGuOk/C0oSaUk7ku2RJMyLOcEMtw8o4yRlnPABHl+afUlrSq76HZFr0mnz6rRnojbcKO1H65XVKS2lRkRFgt2CyeCyMtplaFKte2YBMUCm0yqOwIyKiuMw2lbjqG0ke9SS7WDzxyY23hjOQLB8SAa9R7FsujVUqtSLSodPqBKcUUmNAbbcI3Mbz3JIj7WCz5R7VW3b6o1UjHRYBs1dSlVFvqE7ZZqTtUbpY7eUkRHnOSLAyuS48eXMcEojIzIyMi5nkBjI9u0GPKp8pijwWn6bHVGguIYSSozSiIjbQeOyk9qeBeQh4qJY1mUOru1ijWnQ6fUXt3WS40Ftt5e48qysiyeT4nx4jYNxcPPyHJngBhmbWttluK2zQaa2iJLXMjJRGQRMvr3bnUYLsqPerJlxPcflHnm2NZk2sKrMy06HJqSltuHLdgtreNSDI0K3mWcpMiweeGBsBqSWcmRY58eQZLOM8T7gGEctC1XFyVuW5SlKlS0TZCjioy7IRjY6o8cVpwWFHxLHAZwccOeQ4c8gORUPpZfZZ6Sf76F/nRbwjI+QqH0svss9JP99C/zoC3g4MyLOeBEMNeV00Cz6G/W7kqkenQGSypx1XFR/cpLmpR9xERmYglUvUXpBObaf4fY+mqj4yfYT6sn+Z9y2fxf0uQDYNQdZ5tTr7th6OU9Fy3PxTJnZPwCmFy3OuFwUZeQjxnyn2RldJdFoVtVhd43jUV3be0nCnapLLcmOf3LCT4IIvLz8m0uA3jT2ybZsO3mqHa9KZp8RGDVtLK3VYxvWo+KlecxsYAAAAjnpK2k/e2idyUGGz101Ubr4iMZNTrRk4SS857TIvfGrdC2+IN16KUulpeL0UoLZQZbJn2kpSZ9Wr3jTj4SMhN5kKtataT3vp3qHI1Z0UT1qpCjXVqEkspeIzys0o+3SZ8TSXaI+KfIQWk7xyK62R0t9Pp7fgd5RanaVWbwl9mRGW62S+/CkFuL+skhuJdI/RU//wAvIRf+4e+gAlnAYET+Mdor7fYP5h76AeMdop7fYP5h76ACV8EORFHjHaKe32D+Ye+gHjHaKe32D+Ye+gAlcdFQhxqhAkQJjKX40lpTLzauS0KIyUk/MZGZCLvGN0W9v0D8y99Ac+Mbor7foH5l76ADddN7Wbsqy6ba7FQlT2Ke2bTL0jG/q9xmlJ4IiwkjJJeYhsPERR4xui3t+gfmXvoDnxjdFfb9A/MvfQASpIQt2O4226ppa0mlLiSIzSZlzLPDJDXtM7Pp9iWZCtmnPPSG429Tkh48uvuLUaluLPvUZmZmNL8Y3Rb2/QPzL30A8Y3Rb2/QPzL30AEsAIn8Y3Rb2/QPzL30Bz4xuivt+gfmXvoAJXARP4x2ivt9gfmXvoDjxjtFvb7A/MPfQASyK9dOu82aNpSVnxFKerFzPIjMxmy3LNpK0mtWOfE9qS8pq8xjx3x0t7MYP0M0/plRu6sPdhhLcdbTO7uzkusV7yU/COjQzR+7a9fhavazuG9XTMlUymGXZh49ipSeSdv2qOOD4me4BtdlaDUmHZtEiVGXITNYp7DchKSIyJxLaSURfCRgJtAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAfLqEuNqbWklIURkpJlkjI+4Uaptj03T/p8W/Q6MoypzjqpcdnuYS5HdM2y8xHnHmF5xUW/f8AtFLU/A0f5d4BboQ1rBb9LuzW2wrerrcmRTXaXVXlsNS3WNy0HG2mZtqSfDJ9/eJlPkIKqlP1DuDpDXDUaBVaPTm7epsaDDOp0p19G2SnrXVNqS4jKtzaSM8nwwXDvuDQbAiemCjadaez5tQTQJ9WuKROaamOockIhyDJllThK37MuEZ8cntLj3jIVSbUGOjZqpQHqlMksW5cLlKgPuvqN8oxPR1pQpzOT2k6ac5zgiGQ0v09uqZSHmkV2HTrksq7aginVE6WZx5TMhttx9K2jURqQpTqiySixtTx4DaXdFqq7YSbSduxtTVXq66rdMkoXrtRWp1tw0tnuwyXrZJ5K4ERd3FgivUClQ7WoOu9CoDk2HAhegHgyDmOuG11iiNeFrUaizuPvEjanWfR7Xp9qWFbBz6RSbsuVtirKbqEhbzjSWVuKQlxazUgldWSTwZcM+cZe+dHptxlqOluvR4x3gdMNrdHNXgxRMZ3dot27HdjHnG36r2W5edGgIg1IqVWKTUGqjTJptdall5vPskZLchSTUkyyWSMKK96gqftnTbWmxoE2cuj0GVSn6YlclxbrCJTiFLaS4ajWaSNJ4yf2xjHVSQbWimr8O35NcotHjTqc3TqRVJTnohTTNbXWqUS1KWhDhmRoyo87VCXalovUajp5edNqVyxpFyXbOZlTakUM0MNkytBtNIa3GZISlBlxUZ5UZ5Gna3WJWqDo5qZc9y3FGq1cuRVNQ6uLC8HYYbYfQltKEGpRnwUZmZnxCjw33Pn6RVjUyk2pOnIhnZ8eqseEyXHzZlrfVHU8hSzMyUfFZ924hiXJVatGydQGKFSL3pVuyrVb2ncCHErKpLWUda2zUtRkbiXCWeD9kXAiwJgRo5Lra7wk33cbVZnXDS26Q27Eh+DJjRm8qSrbuVlw1nvM+WS4FjgMQvRC5apGmrue+GanPlHTYqnGoRtNlBiPdd1ezefbcURZVnBeQBGNPvausMaO0R2SspltVtyFcRdbuwSZKYTalH/ADt6j4j1aj1W46xqLfFYpNHveoXJb1WixLdcpTazgxUNpQp1DuFkkzdJatxKSfA04xkxJNw6CpnVvUKr0+uIiSbqegSIhqYNXgLrDiXXDPj2t60kfdjzj23loxUa3dFaXCus6fbNyTIkyuUwo5qdccYxnqXdxdWTm1O7gfLh5AoiPXy6JlOrGt9LZg3DJKVGo3VyojW6PBMkcVOLyRoznhjng/IJK1YuGRb+ttgyk0uuVhs6HUSXDpbPXPKP1jCtmSyRDL3xo/LuJGpiEVyPH9OrVPbaJUdSvBfBiwZq7Xb3d2MY842mtWS/P1Lt270z2226RTJcJTHVmZuG8TeFZzwItnk7xBA+nrb11WjoXZlVnTl0qpQKlPnoRKcbVKVHx1SVrQolbSNw1YzzSXkHkhHKp+jcCHUpldkWdCvaoxbjcjuOrkeBIccSnepHrnV7yTu28cCUaVo5WqFZ1hR6JdERi4rORIaZmPQlOR5DL5GTqFNkslF9qZGSuaRxT9Gq4jTUrJn3a1IjTa85Ua083GU2qdHcd61bBYX2Nx8DPjkjMscQHd0QpUSZpRKfpsh2RTTr1R8BW6taleD9erq+Lna9jj2XHy8RBnTpri7Z19sG40R0yV0uI3MS0pWCWbclSiIz+AWl0kss7EtybRzlMyEv1WXOb6prq0tIedNaWyLP2pGRfAK5dLNCHOlhpQ24klIU5DJSTLJGXhpgN20o06Xqe7T9UdULjgXYt1JO0ykwl7qbBL7k0/buFyMj78ke4WGbQlCCQhKUpSWEpIsERCALp0ruzTWuy700OcQUd9XXVS1Hl4jSsczYLk2vHIvgLh2T3/R3Vu2dSITrUNTlNrsPs1CjzC2SYyy4H2TxuTn7YvhwfABIQ4wOQAAAAAAFdNeNc66zeCdLdIqd6L3e6rq5MkkktuEfeXHsmoi4mauynvyeSIJfve0NPa6XX3hb9vzD9iT0+O3uL3lqLJfGNEPSzo6d9Cs4v/8AbT9MR9ReipVLmW3VtXdQ6vWqg723o8R0zQg/IS3CP9CUkM94nOkX8bcny9H1YDYvUs6OP3js35Yj6YepZ0cfvHZvyxH0xrvic6RfxtyfL0fVjnxOdIv425Pl6Pqwo2H1LOjj947N+WI+mHqWdHH7x2b8sR9Ma74nGkX8bcny9H1YeJxpF/G3J8vR9WFGxepX0cfvJZvyxP0w9Svo4feSzflifpjXfE40h/jbk+Xo+rDxONIv425Pl6PqwGxepX0cPvJZvyxP0w9Svo4feSzflifpjXfE50h/jbk+Xo+rDxOdIf425Pl6PqwGx+pZ0cPvHZvyxP0w9Szo4feOzflifpjXPE50h/jbk+Xo+rDxOdIf425Pl6PqwGx+pZ0cPvHZvyxP0w9Szo4feOzflifpjXPE50h/jbk+Xo+rDxOdIf425Pl6PqwGx+pZ0cPvHZ3yxP0w9Szo4/eOzvlafpjXPE50j/jbl+Xo+rA+hzpHj9+uX5ej6sBMdk2nYlAZ66z6DQ4CFl++wGG07vfUnnz/AEjZxVOtdGC57MdVWtGdRKrT5rPabgTXtqHf5u9OEnnyKTg+/A27o+661G47jkac6kUsqHe0ItpEaerRMwWTwn7VeOOCPCi4p8gCfgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFRb+/wC0TtP8DR/l3xboVFv7/tE7T/A0f5d8BbocERZMyIsnzHIirVO573iak2/Z9nTqJA9EKZMnSH6lCckF6wbZElJIWnGd5+UBKhYLOCxniY5ED0DVO97ltHTWJSG6LHuS8I0qXIlSI61RozUcsq2tkslGajUhJdrhkz97A3Drledv6GRrunw6Q9XjuZ6lussNL6jqmXHOsMu1n2DR8c+fACywCI42q5yteJNkNJaco7VtJqaHm2zNxb+SXjn7HqlpPGM57xrNham6kXRXLTUt62YdOvKmVOXTGG4rrrkE45JJrrV7yJzitJqJJJ5GXDgYCwQ8VbpNLrlMdplZp8WoQXcdZHktE42vBkZZSfA8GRH8AgqmX3qlGo+pdXqlVtiU3ZqJkdplimOtnIfbjJdQszN48JyoiNPM8cyEz2LWSuCz6RVzfjOvSoTLr5sKI0JcU2lSklxPGDPlkB93rX4Vq2jVrkqKjKLTYjklwi5qJKTPaXnM8EXnMhHDGqlepVkWd6LWu9WL4uhlT8ei00yaIkEnrFKUtxW1BIQpBGZn7I/fx99KxCpumcK3iXtTX7gptLc86HJCcl8SRitbZs+j6zWDULQpJ1+5GIk1pdFQ4lrfBUSCU71quw1tWkiLPst2O4Bm39T6lXNFq7eto0c0VmiqdRMpNQLtsuxzI32VbT9lsyZYPjkveEh2rW4Vx21Ta/Tl9ZDqMVuSyr+atJGWfPxEZdGFJVOyblrMt7bU67cU6VVYW3HodIPa2qMeeZpShHHvzkevoqbmNIGKOt1Tp0apT6aRq5klqS4lJfk7QEqgAAAAAAKh9LL7LPST/fQv86LeCoXSy+y00l/30L/OgLeiK9YNGqXeU1m5qBNcte9IfGJWYZbVKMuSXiLG9Pd5SLzZI5T7xyAg3TzWKqUa4mtPdZ4TVv3L7GFUy4QKqnkSkL5JUfkPBZ4dk+yJxI8jXtQLJtm/LdeoV0UtmfDcI9u4sLaV3LQrmlReUvhyXAQe3V7+6PTqYNweG3jpru2sVRJb51JT9y6X26C8vmPBlwSAskAxdr16jXNQo1boNRYqFPkpJTT7KspPzeYy7yPiXeMoA0jXi8F2HpJcNzxzIpcWIaYuf45fYbPz4Uojx5hG3QisBi39MG7yqJG/cFzmcuRJcPcsmTUexGT48fZn5TVxzgsejp4fY51X8NifrSElaNF//COz/wARQ/1KAG3AIT151Nq1gX/bMWE4uS1UqbPJilpbIznziNlMZvdg1J7Th8jIsGee4eOrPaqNXbp/Yrl/uQajU6XPl1mc1TYzhm431ZpS2lSNpEk1mkj7y4nkxYJ4DJeUhXaiag3/AHXS7AtmNWmaNXaxOqrFUqjMNp3s05W1extZGj1wzT3cOOBiqjdmp6Oj3cF6pv5bFatup1CM8pulRTbmpbkJbQRpUg9hJwoyxx48TPAgs8Ar3qBf916X12z6dUrjlXO9UaXUFoZVBaaXUpu5kojOG0djtOGns4yXE8mMtcFU1Ip8ewbA9NCG7ruNUmTVKwUJlaYzTKCccbZbNJNmZGtCC3EfAsnnICbgFYKrqXfCKZS6FV73Yt2bDvCXQKpXUw45IdaajG826aHCNCdxKQRkWOPl5DMS7/v+RoJbNaYrTUWuVK5I9LRVUwEm3JjrkqaQ/wBUssYWjarhjzYAWHAVzrepd5WZQ9Q6DUq7Gq9XoE2mMQKtLjNskSZ5FtU6hGEetmSj4cy5jDy9X7pjad6h06kXnBu2r0Z+nN0evQo7KTe8MXtShTaCNs1pUlSeBcclnlxC0gCvtI1lqtW1A0lpkd9CafcVFVJqiSbTlx9aFkgs4ynath3ljOePcMG/rVWU6hO1FN6UdEFq7vS96UlJa69UXf1JzN/75v6ztY9jtAWeAVruHWKrQ5lz0NN3w2K4zfkWnU6GpLHXeh6lRyWSUGnKi7bnaPJ+fgNg1Z1PlWfqXX6VIuSNS4CbFdn0xuQTZEqo9a4lBpNRZUrCS7J5LzAJ0AQDBu+/7sqlhW3R7nZo8ubZyLjqc/wBt3r3VEhCW9iiwlG8zNW3B+TAwtu6kXtXbK0spz13M0KfdDM9+oV92Gyo8x1HtZbQsuqJSslzLknhxFgswK2dOSy1Fa0DVW3yOJcVsyG1qktFhS2TWWMn/MWZGXmNXlEpdHO4qxdmittXDcE0ptTmMLVIfJtDe8ydWkj2oIklwIuRDy9Kb7Hq9fxYv+8hB12hrLa1VtOj1SbLNmVMgsSH20p4IWttKlJL3jMyAUntp90rcphEtXCI1/gIBYP0nAAEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAVC15V6XenPp3XXTwxNZjNbj5EanHWTL+2k/hFvRWbp/2fLqdhUq9qalZy7bk7nDTzSy4ZZV8C0tn8YCzPcIvvOk1OVr3alXj0+S7T49BqjD8lDRm22tZs7EqVyI1YPBd+DGa0QvuHqPpnSbojLR1zzRNzW0/wCykJIicT8fEvMZDdQFZLKoN1Wha2jFyyLUrVQKhQp0Cq0+HH3TI/hGDQvq1GWSI0ESuJY3Z8w6LOsu5a+3alKr9q1Gn0+VW7kqNSbkNf8AR0vIW20Su7tFIXt8u3gLR4DHnFFV9ELCvWgXDZVz3BTJq6mVRqMCpq8HVlqGmIhlg1fzMxU7T/np8o7NJ9Pq1A14o1/otabQKXVl1cypvUKSimMEltDG9PJtx5W9w0/sFo+I5EECPW3cK7K16iJo87wirzJqqY2TJ7pZLhNoQbf3WVFjh3jo6NFvVSn3lKqEOzKpZ9vpt2HClxZrBR/Damg8rkJaIzx2cp3d4sEOAEUdLBmWWjcyswEb5NBnQ6ugsdzD6FK+JOT+AYm9pFao2q1v6tUe2atdVFm216GPM0ltLklnc6T7bpIMy3JVnB4Phz7xMlThRalTZVOnMpfiS2VsPtKLgtCkmlST8xkZkMTpzbLdm2VS7XZqEqoM01nqGn5OOsNBGe0jxw4Fgi8xANI0Vg1O1rNu27rth+grlarE24H4jqyUqEwaEklKzLhuJLe4/fwO7otRZjOilGnTk7JFWckVRafufCHlukXxKIbdqZabN8WTUbVk1CVAj1BKW33Y2N5t7iNSOJclERpPzGYzsGLHgwWIURlLMaO2lpltJYJCElhJF5iIiIB3AAAAAAAKg9IFXph6b+nFEicXKemK495trrj5/wBhJGLZ1qpwaNSZdVqcluLCiMrffeWeEoQksmZ/AQqP0V2puqPSNu3WScw4mnxTWxT95clLLYhJedLJcfIayAXDAAAB1vtNPtLZebQ42tJpWhaSNKiPgZGR8yHYACv10aWXVpnW5N6aIOEcd0zdqdpPLPwWWXebH3C+eC+AuHZPf9HdWra1JhOtQlOU6uQ+zUKPMLZJiqLgeUnjcnPDcXw4PgJCEVaxaM0q85rVzUCc7a96Q+MSswy2qUZckupL2ae7yl5y4GGt9PD7HOq/h0T9aQk3Rr+COz/xFD/UIFUOkjqTc56Q1HTXU6guU67EOsPRpzCcw6m0hzi4hXcryl/dyFr9G/4I7P8AxFC/UIAaHrnpdL1Ev+3HVMrap0Kl1BHoi24SXIMtfVHHdQWSUZkpBnwI+XHGRqNSq+pDGqOmU6sWo3NuqLRqs1MgNT2WymEnqS61tfsC3dlW1W3HEhZYYCpWlS5970i731ySqNJjSI0YkrImzQ9t37ixkz7BY4l3i0QvRNPb+tSmWBc0ais1mu0edVX6rS2ZjTXZqKt69jizJB9WZJ7+PHA+/U/viV0Zr2taVQkMXFW6jOlsQkzGllh2STiS6zJJ5Z5mR+Yj4CwgCCEdZdK52oN52ol5hxmBCos5lVQbdJK4ExRMnHcSW4lGZKQZ8M8jzjJDqqdJ1RlwLFviTbLUm7rVXJj1CmeHNEmosvIJtxxpzO1Kj6tCyJWOZkeBOYAKyz9Ob8bh0a4p1mRrhqUq8JdwVSieGMdXHbdjGy20a3cIXtJKDMyzx8nMea5bauWztBrbhVKBFbqzt+RJkWlIkZYi9bM3tRiXy2p4FkuBZ4C0Y1jUmgUKu0Fh24ZD0eFRprNY61tZJ2LjH1hGrJHlJYyZC0Q9W9NL2u+kah1+fSINGrVem0yRTqZIkIkoNMDBoS6tOU+uGai4ci5jtXampV0VOBUK3bjVFpz12U6X6Dokx3CgQ4aHFG4paPZm47s7JZwWPON5j6zWnE01o19XMmdQafVyUcdLkN19RJLJkpXVJVtI0luIzxzEgUmoRKpTIlTgu9dEmMIfYc2mW5taSUk8HxLJGXAxBWu3NG7tt6sv1NqB15wr5iSaUjwhvsUhC3d23j2cFJc7J8exy5DYKTY+oVEvCRQKZSKe1QJF2Lr67hN5pTngri+tXD6oyNe818N3scCYaddNHqlUrtKpD5z6jQzQiawhCk7HFoNSW96iJJqMi44M8ZLOMjzaY3hCvyy4NywY70VMneh2M8WHI7qFGlbay7lJMjIBENd0yumVDu1bdBjuy59/xKtDWbrW9UJCo5qWSjV2fYL7J4PzcRm9R9Pq1XNTrnrDNGYmQZlgu0uGtam8+Hda4pCS3K7PBRdrBF5xNIAIDg2ff1p1Ww7ko9ss1iXCs5Fu1OB4e211DiSQtLm9R4UjeRkrbk/JkY+JpZdNR0IsPS+t0BhCClG7XpJusuHCZQ4tzY2eT9ccNRJJaM7S3Z7hYwBaI/6O9t1e0dF7btyuxCh1KEw4h9gnUubDN1aiLckzI+BlyMeTpS/Y9Xr+LF/3kJLEadKT7Hu9fxYv+8hBSK2/9Xab+CNf4CAfVtf6uUz8Ea/wEA0r9JgABlAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeaqwodSpsmnVCM3KhymlMvsuJylxCiwpJl5DIx6QAUkqNL1A6Kt+Sa5b8N6u6dVJzLzZkZ7C7icMv3t1PIl+xUXPjymm2+lXozVaciTNuGRRpBkW+NLhOmtJ48raVJMvhE3vtNPsrZebQ62stq0LSRpUXkMj5iNa3oFo7WJi5c2wqUTyzyo4+9gjP3m1JL9ADG+Mzoh7eWfkUn6sceMzoh7eWfkUn6sdni16Je0SN8skfWB4teiXtEjfLJH1gD48ZnRD28s/IZP1YeMzoh7eWfkMn6sffi16Je0OL8sk/WB4teiXtDi/LJP1gD48ZnRD28s/IZP1YeMzoh7eWfkMn6sffi16Je0OL8sk/WB4teiXtDi/LJP1gDr8ZnQ/28sfIZP1YeMzoh7eWPkMn6sdni16I+0OL8sk/WB4teiPtDi/LJP1gDr8ZnRD28s/IZP1YeMzoh7eWfkMn6sdni16I+0OL8sk/WB4teiPtDi/LJP1gD48ZnRD28s/IpP1Y48ZnRD28s/IpP1Y7PFr0S9okb5ZI+sDxa9EvaJG+WSPrAHX4zGiHt5Y+RSPqx0TelDolGiLfTeHhBpLg0zAkGtR+QsoIvjMh6/Fs0R9oMX5ZI+sHdE6OeisV9Lzdg09Sk8ideecT8SlmR/CAr3fV/wB/dJusIsbTykyKXaROkudOkJMt6S73VF2SIuJk2RmZmXM8C2Oldj0fTqxqfalESrweKnLjqyLe+6fFbisd5n8RYLkRDN0OkUuhU1qm0anxafCaLDbEZpLbaS8yUkRD3AAAAAAAAAAAIC6ecaM50fKhIdYbU81NjdU4aSNSMuER4PuyRmQlHRv+CW0PxHC/UIEZdPD7HOqfhsT9aQk3Rv8AgltD8Rwv1CAGJ1K1FqNr3ZQ7Yotny7lqVXjSZLbbM1qPsQzs3GZuGRH7Mu8YeNrS1Psezq1SbVqFQq92qcKn0hqQ2lZE3uNxanFGSSSkk8/Koi7xxfZK8ZewFER4Kh1fJ/AyIj0rqEO37f6PtzVqS1AozEGsRH5z6iQyy69g20rUfBO7q1EWe8hRJ03X+lwNJPVAn2/NitlWlUlcJx1PWoUlw0KUZ8ixgzMvNzG5lqNST1dVp2aMSU0P0XOSbhbMdZs6v38drPLArdS4lN1DpNuWgSidg1+9LknpMy/2KG3iS58Cn0GONDynzr+su+K9FV19RlS7YebMj9hGgNoSf5xl7IQTJbmt7lwXJTafTbIqZwK3GnP0Oa7KaR6IFFTlWG87myUZpIjXj2WeRGPmjaz1uUi7JFT01n0yLasaQ5U3l1WO5seaZJ0mSJBmajUkywospLPExEui7MiPr7Z7FJq0yoWJGcrsS1/CiQpSW222uuUhwiI1tGtW1GTPBIPGMmN2fV/zT6RxGXORLx82tgJ4taqprts0qtoZUwmoQ2ZSWlKyaCcQSySZ95lnAjzpWSJhaMz6TT17JNblxKQhXeRSH0Nq+NJmXwjSui5X33bkatuj3bOui3GbWhy5Dkl5LxU2eZklUVLhEXDaWdmT27cDcelctcPShNeQ11voHWadU1F5EtSUGo/iMxBkNeYMemdHW7qdCbJqNEt19llP3KUtGRF8RD02/X4dqdH+k3NUD/c1MtmPJcL7rbGSZJLzmeC+EfPSGWl/QG9XGlJWldCkqSpJ5IyNs8GRjUNSqXUa10MzptLjuPy12vCWlpJdpRIbaWoiLy4SYDjoiXJbdSs2RHarTcy7Ki+5XK40plxlZuyFZ3JJZFvQktiNycp4c+Iy+i5HR9VdVLVQjbGaqkasMl5PDGsr/ttKP3zMatalzWzfvSGs2rWItMmn0u1pCKg4wjamMhw0dSwvyKIyV2e4bTpao6nrjqvWWywy3IptKQr+ewytTn61ICWwHGByAAAAAjTpSfY93r+LF/3kJLEadKT7Hu9fxYv+8gFJLa/1cpn4I1/gIB821/q7TPwRr/AQDSv0oAAGUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAENdM+jyKz0d7iRG4ridVLUXlQ24k1fEnJ/AM90Zq9HuLQm0p0dwl9XTm4rmPtVtF1ai+NIkCow41QgSIE1hD8WS0pl5pZZStCiMlJPzGRmQp9b1UrnRV1GmW9Xo0ufprWZHXQZzZGo4yj/vURcFJ5qIiUXkAXDcjR3JCJDjDSnm0mlDhpI1JI+ZEfcRjrVToCoaYaoUY4yeKWjaLYXHPAsYHgtK6bdu2kNVa26xDqkJwspdjukrHmMuaT8x4MhmMl5SAeduFDZcQ43EYQtJqNKktkRkavZGXv9/lHKYUNJIJMRhJIWpaCJsi2qVnJl5DPJ5PzmO/JeUgyXlIB5mKfAY6nqIUdrqCMmdjZF1ZHzJOOWfMPvwSJteT4MztfPLxdWWHDxjKvLwLHEd2S8pBkvKQDohw4kNBoixWI6TPJk02SSM/gHhu+gwrnteqW7UU7odSiORXuGTJK0mWS85ZyXnIhlcl5SDJeUBqWlVCrVF0yo1uXY7EnT4MQoj7jWVtvIR2UGe4iyZoJOclzyNrQ2htpLTaEoQgiSlKSwREXIiH1kvKQZLykA8ZxW4jLvodFjNOqSaiIkEhKl927A1PRSzZllWSUKryWZlcny3qjVpLOdj0p5ZqUZZIjwRbUlw5JG8ZLyhkvKAAGS8oZLygABw8wZIgAQ90ya3FovR4uVMhza5UG0QmC+6WtZcPySUfwCQr3vO17KpC6rc9bh0yKgjMjec7Sz8iEl2lH5iIzFV0ejnSq1UiyShyqdphb0jdl4sHMc7y861cjIvYIzxyriH3YWi9wzLGoEwoXB+mRnC5fbNJP/iAuE02hppDTaEoQhJJSlJYIiLkREAtWvoAARAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGNuShUe5KLIo1ep0ao0+QW11h9BKSr4+/z8yAAFM+kHota+ms9FTsqqXFR1PoNZtMVDCUY5ER7d+PfUYhZd1Xs2vq035dRJ/Gjn7QAUPTVe3t9uv50c/aHpqvf2+3X86OftAAU9NV7+326/nRz9oemq9/b7dfzo5+0AACuq9vb7dfzo5+0c+mm9vb7dfzo5+0AAcemq9/b7dfzo5+0PTVe/t9uv50c/aAAOfTTe3t9uv50c/aHppvb2+3X86OftAAD003t7fbr+dHP2jj01Xv7fbr+dHP2gAD59Nt8Z/19ur50c/aOSum9nVk2u/LqNJ//ANUc/aAAJ76O+htm326qu3jKrlcdYIlEzKnGbaz/AJxkRLMvNuFwaNS6bRaYxTKRAjQIUdBIZjx2yQhCS7iIuBAAaj2AACD/2Q==</binary>
<binary id="18" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="19" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="20" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="21" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="22" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="23" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="24" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="25" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="26" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="27" content-type="image/png">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</binary>
<binary id="28" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>