<?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>prose</genre><author><first-name>Луис</first-name><last-name>Мартинес</last-name></author><author><first-name>Хорди</first-name><last-name>Ками</last-name></author><book-title>Фокусы мозга: Как нейронаука объясняет иллюзии восприятия</book-title><lang>ru</lang></title-info><document-info><program-used>fb2cut 2.7.3</program-used></document-info></description><body><section><image l:href="#0"/></section><section><image l:href="#1"/></section><section><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></section><section><image l:href="#2"/><title><p>Жоан Бросса. «Альфа», 1986</p></title><cite><p><emphasis>Не будь он писателем, в минуты волнения он был бы партизаном, а в минуты спокойствия — фокусником. Поэт — это и то и другое.</emphasis></p><p/><p>ЖОАН БРОССА. ВИВАРИЙ (1972)</p></cite></section><section><title><p>Глава 1</p></title><title><p>Искусство и наука невоз­можного</p></title><p>Для многих из нас фокусы — это возвращение в детство. Первая встреча с искусством невозможного зачастую связана с громкими фанфарами, удивительными и такими разными цирковыми артистами — или фокусником в торжественном костюме, достающим карты из ниоткуда. Если вы хоть раз были на иллюзионном шоу, то наверняка узнаете описанный ниже сценарий, ведь восприятие фокусов зрителями в значительной мере универсально, пусть даже сам этот жанр и не похож ни на один другой вид искусства.</p><p>Фокусник на сцене показывает зрителям несколько обычных на первый взгляд деревяшек и в одно мгновение собирает из них ящик кубической формы. Он ставит ящик на стол, беззаботно открывает его и достает прекрасный букет фиолетовых и желтых цветов. Зрители аплодируют такому неожиданному результату. Затем артист приглашает кого-нибудь из зала тщательно осмотреть ящик изнутри и снаружи, чтобы убедиться, что в нем нет ничего особенного. Он снова закрывает ящик, тут же его открывает и извлекает бесконечную связку разноцветных носовых платков. Зал взрывается громкими аплодисментами. Фокусник просит добровольца еще раз внимательно осмотреть ящик, удостовериться, что тот действительно пуст, а затем закрыть. И опять артист открывает ящик. Из него выпархивают два белоснежных голубя и, покружив в воздухе, садятся на руки иллюзионисту. Зрители снова аплодируют, многие переглядываются в недоумении, не в силах поверить в то, что только что видели своими глазами.</p><p>Как это получилось? Фокусник владеет искусством невозможного? Демонстрация фокусов — это активный диалог между артистом и зрителями, вот только язык этого диалога нам непонятен. В этой книге мы попытаемся расшифровать этот язык хотя бы отчасти и пролить свет на то, как работают фокусы и как им удается обманывать наш мозг.</p><title><p>Искусство невозможного</p></title><p>Известный испанский иллюзионист Хуан Тамарис, всемирно признанный авторитет в своем деле, сказал, что «искусство фокусника должно увеличивать количество счастья — в мире, в других людях и в нас самих» <a l:href="#dw8xas05d5ce">[1]</a>. Действительно, показ фокусов — это уникальное искусство, заставляющее зрителя поверить, что происходит нечто невозможное, бросающее вызов законам природы. Тамарис считает, что финал фокуса должен быть неожиданным, казаться невозможным и приводить в восхищение <a l:href="#dw8xas05d5cf">[2]</a>. <emphasis>Неожиданность</emphasis> результата означает, что ожидания зрителей не сбываются — особенно в таких номерах, когда ни одна деталь в ходе экспозиции не намекает на то, что произойдет в конце. <emphasis>Невозможность</emphasis><emphasis/> состоит в том, что результат фокуса противоречит логике и законам природы, а способность <emphasis>восхищать</emphasis> — это умение иллюзиониста вызвать у зрителя яркое и необычайное переживание доброго волшебства, которым он вознаграждается в конце. По мнению Тамариса, только искусству иллюзиониста присущи одновременно и невозможность, и способность восхищать. Другие жанры, например некоторые виды акробатики, могут восхищать, однако не воспринимаются как нечто невозможное. Уникальное неотъемлемое свойство кульминации фокуса — это тайна «невозможного», сочетающая в себе встречу с непонятным и смятение разума от кажущейся невероятности <a l:href="#dw8xas05d5cg">[3]</a>.</p><p>Как же работают фокусы — искусство иллюзий, эффектов «невозможного», которые обманывают наши ожидания, трюков, которые у нас на глазах нарушают законы природы?</p><p>В этой книге мы исследуем когнитивные процессы, лежащие в основе иллюзионизма — древнейшего жанра, который за столетия проб и ошибок накопил важный арсенал знаний, воплощенных в методах и приемах.</p><p>Фокус всегда начинается с демонстрации, истории или предложения, а заканчивается неожиданным завораживающим финалом, который кажется невозможным. Нас как зрителей зачаровывает несоответствие между тем, какую развязку мы ожидаем увидеть в конце трюка, и тем, что видим в итоге. Такой финал всегда бывает чрезвычайно провокационным. Он опровергает наши догадки и заставляет усомниться во всем, что мы знаем. Он воплощает в себе когнитивный диссонанс.</p><p>Почему фокусы застают наш мозг врасплох? Почему идут наперекор всем шаблонам нашего разума и часто ломают их? Как мы увидим далее, фокусы работают потому, что используют ограничения, присущие обычной деятельности мозга. Фокусники понимают, как наш мозг обрабатывает информацию. Они знают слабые места мозга и умеют придумывать трюки, которые используют эти слабые места: манипулируют нашим вниманием и восприятием, мешая заметить важные детали, либо заставляют нас видеть или слышать то, чего нет.</p><p>Мозг человека — очень сложный орган. Его способности доведены до совершенства и адаптированы к нашей среде и образу жизни в такой степени, что мы чаще всего даже не догадываемся о его физических и метаболических ограничениях. Но эти ограничения вполне реальны: каждое мгновение наш мозг получает через органы чувств огромный объем информации — намного больший, чем мы осознаем. Еще одним ограничением является скорость: информация передается между нейронами относительно медленно и на своем пути через мозг должна преодолеть несколько узких мест — точек, в которых какая-то часть системы ограничивает пропускную способность и возможности обработки информации.</p><p>В ходе эволюции мозг разработал необычайно эффективные стратегии обработки повседневной сенсорной информации, чтобы преодолеть эти ограничения. Например, он умеет создавать иллюзию непрерывного опыта там, где его нет, или делать умозаключения на основе ограниченных данных (например, когда мы издалека узнаем человека по походке).</p><p>Если прибегнуть к компьютерным терминам, можно сказать, что те, кто владеет искусством иллюзионизма, удивительным образом научились взламывать некоторые из стратегий мозга, используя своего рода «черные ходы». Фокусы эксплуатируют приемы и автоматизмы, которыми привычно пользуется мозг, и вмешиваются в них, чаще всего затрагивая бессознательную обработку информации.</p><p>Как правило, фокус обращается к мозгу через зрение, ведь человек как биологический вид в высочайшей степени зависит от зрения — настолько, что за обработку информации, поступающей на сетчатку наших глаз, отвечает более трети коры головного мозга. В процессе концентрации внимания и использования кратковременной памяти мозг отфильтровывает и выбирает только ту информацию, которую считает полезной в данный момент. Эта информация неполная и отражает лишь отдельные фрагменты пространства и времени, так что мозг должен задействовать свои сложные ресурсы, чтобы создать иллюзию непрерывной реальности. В результате, когда мы воспринимаем обстановку (сцену) вокруг себя, мозг не столько имеет дело с точным отражением реальности, сколько угадывает ее. При этом он в значительной степени полагается на предыдущие знания, накопленные в нашей долговременной памяти.</p><p>Например, когда мы видим в лесу птицу, летящую между деревьями, то появляясь, то скрываясь за стволами, наш мозг не думает, что из-за каждого нового дерева всякий раз появляются разные птицы. Мы прекрасно знаем, что это одна и та же птица. То, что мы правильно интерпретируем эту ситуацию, кажется само собой разумеющимся, но на самом деле это не так. У нас нет физических доказательств того, что это одна птица. В принципе ничто не мешает нам представить обратную ситуацию: разные птицы вылетают из-за разных деревьев в идеально синхронизированной последовательности. Однако наш личный опыт, а также опыт, накопленный человечеством как видом в процессе эволюции, подсказывает наиболее правдоподобное объяснение.</p><p>Обманывая нас, фокусники вторгаются в стратегии мозга, на основе которых он делает выводы о реальности. Они пользуются тем, что в некоторых ситуациях мы слепы к определенным изменениям в окружающей среде, и манипулируют нашим восприятием и памятью таким образом, что, даже если мы смотрим, мы не видим, что происходит.</p><p>При демонстрации фокуса проводится различие между внешней жизнью эффекта, которую видят и которой наслаждаются зрители, и скрытой внутренней жизнью. Именно тайная внутренняя жизнь делает возможным воспринимаемый эффект фокуса. Это параллельная реальность, совершенно отдельная от истории, за которой фокусник заставляет следить зрителей.</p><p>Центральным механизмом во внешней жизни фокуса может быть контраст. Обычно мозг более склонен обрабатывать информацию, в которой есть те или иные изменения, различия. Например, контраст между белой страницей книги и черными буквами очень высокий. Но если бы буквы были не черными, а светло-серыми, воспринимать их было бы сложнее из-за низкого контраста с белой страницей. Иногда фокусник намеренно создает контраст, чтобы привлечь внимание публики, например когда достает кролика из шляпы, чтобы зрители «увидели» что-то. Зато в другие моменты, когда зрители ни в коем случае не должны заметить манипуляций фокусника, он избегает контраста во что бы то ни стало.</p><p>Как мы увидим далее, фокусы могут манипулировать также нашими воспоминаниями, обусловливать наше поведение или влиять на интуитивные решения, и все это — без нашего осознания. Фокусы обманывают нас, поскольку демонстрируются с логикой и естественностью, не вызывающими подозрений. Каждый шаг предсказуем вплоть до неожиданной развязки, которая опрокидывает наши ожидания. Этот неожиданный финал, кульминация волшебного действа — решающий момент. Овладеть этим умением непросто, ведь фокусник должен бросить вызов нашей способности делать выводы и предугадывать происходящее — процессам, которые мы даже не контролируем сознательно. Вот почему мы говорим, что фокусы обращаются к бессознательным механизмам работы мозга, бросают им вызов и вводят их в заблуждение.</p><p>И хотя осуществить такой обман бывает очень и очень сложно, результаты стоят затраченных усилий. Финал фокуса вызывает у зрителя яркий эмоциональный и интеллектуальный отклик и дарит переживание, не похожее ни на что другое. В этом смысле фокусы — это, по своей сути, искусство, и реализуется оно в контексте зрелищного представления. Возможно, именно эта неотъемлемая принадлежность к миру искусства объясняет, почему наука, как ни странно, на протяжении веков столь мало интересовалась фокусами.</p><p>На следующих страницах мы покажем, что искусство фокусов и наука способны многое предложить друг другу. Эта книга — в первую очередь исследование нейробиологии через призму иллюзионизма. Чтобы объяснить, как работают фокусы, мы рассмотрим обычные процессы, которые постоянно происходят в нашем мозге и сами по себе иногда могут казаться волшебными. Из этого обсуждения станет ясно, что многое на пересечении искусства фокусов и нейронауки до сих пор остается непознанным. Мы надеемся показать, что не только нейронаука может пролить свет на то, как работают фокусы, но и мир фокусов способен открыть путь к неожиданным новым знаниям для нейронауки.</p><title><p>О чем эта книга</p></title><p>Хотя фокусники используют множество приемов и приспособлений, заимствуя их из таких разных научных дисциплин, как математика, физика (включая оптику), механика, электроника, химия и материаловедение (в том числе наука о новых материалах), в этой книге мы сосредоточимся на когнитивной сфере.</p><p>Говоря о когнитивных процессах, мы имеем в виду задачи и операции, которые мозг выполняет постоянно, чтобы обрабатывать информацию, получаемую из окружающей среды: внимание, восприятие, память, эмоции, принятие решений, рассуждения, планирование, решение задач и обучение (мы сосредоточимся на тех процессах, которые обычно контролируют или которыми манипулируют фокусники). Именно через когнитивные процессы мы творим, анализируем и взаимодействуем с реальностью, опираясь на свой предыдущий опыт и знания. Это благодаря им мы можем гибко реагировать и практически мгновенно адаптировать свое поведение в зависимости от изменений и требований в различных повседневных ситуациях.</p><p>Говоря о фокусах, мы будем иметь в виду исключительно механизмы, создающие иллюзию невозможности: когда у зрителя возникает ощущение, что финал трюка невозможен, так как противоречит законам природы. Мы не будем рассматривать приемы гадалок и прочих «экстрасенсов» любого рода. Их область знаний отличается от процедур, ресурсов и методов фокусников, хотя и не кардинально <a l:href="#dw8xas05d5ch">[1]</a>.</p><p>Искусство фокусов подразумевает свои школы, экспертов и многовековую практику. Фокусы — не просто обман, а сценическое мастерство, сочетающее приемы театра и других жанров с единственной целью — чтобы неожиданная развязка успешно достигала эффекта. Современное искусство фокусов, за которым стоят столетия проб и эмпирических испытаний, — результат накопленных знаний, опирающихся на опыт и постоянное совершенствование огромного каталога материалов и методов, которые фокусники изобретали и называли по какому-нибудь характерному признаку либо просто собственным именем.</p><p>В прошлом открытием и подтверждением эффективности таких приемов занимались фокусники. Сегодня нейронаука готова перенять их наследие. Американский фокусник Перси Диаконис, ученый и преподаватель статистики, подтверждает, что профессиональный багаж фокусника подсказал ему новые пути к познанию в области математической криптографии и анализа последовательностей ДНК <a l:href="#dw8xas05d5ci">[4]</a>. Наша цель в этой книге — пойти по стопам математиков и заложить основу для столь же плодотворного диалога между искусством фокусов и нейронаукой.</p><title><p>Грамматика фокусов</p></title><p>Чтобы демонстрировать эффектные фокусы, иллюзионисты опираются на проверенные опытом принципы, и большинство этих принципов связано с когнитивными процессами. Во второй половине XX в. некоторые теоретики искусства фокусов, например испанские артисты Артуро де Асканио и Хуан Тамарис, а также американец Дарвин Ортис, разработали подлинную «грамматику» языка фокусов. В этой книге мы неоднократно ссылаемся на понятия, введенные Артуро де Асканио. Асканио родился в 1929 г., а в 1950-х, познакомившись с великим голландским иллюзионистом Фредом Капсом, создал обширный труд, посвященный мастерству фокусов, который продолжал дополнять и совершенствовать вплоть до самой смерти в 1997 г. Одной из наших целей было интерпретировать и «перевести» этот язык, придуманный фокусниками, в систему понятий, которую когнитивные нейробиологи могут использовать для объяснения работы мозга. Как станет ясно из последующих страниц, мы убеждены, что изучение того, как работают фокусы, может открыть новые перспективы в нейронауке.</p><title><p>Как построена эта книга</p></title><p>В части I мы заложим основу для понимания нейронауки фокусов. В главах 2 и 3 представлено упрощенное описание строения и функционирования мозга. Особое внимание мы уделим зрительной системе, поскольку фокусы обращаются к мозгу через зрение.</p><p>В части II мы рассмотрим различные когнитивные процессы, задействованные в фокусах. Глава 4 описывает, как мозг создает иллюзию непрерывности, чтобы компенсировать пространственную и временную фрагментарность информации, поступающей к нам из внешнего мира. Мы увидим, что фокусники используют этот феномен разными способами. В главе 5 мы рассмотрим важнейшее понятие контраста: фокусник может как избегать его, так и намеренно создавать для управления вниманием зрителей.</p><p>В главе 6 мы обратимся к вниманию — одному из процессов мозга, который фокусники научились контролировать с особой точностью. С помощью внимания мы постоянно фильтруем огромные объемы входящей информации, отбирая нужное. Глава 7 исследует творческий мир восприятия и доказывает, что восприятие — это в буквальном смысле процесс интерпретации.</p><p>Нейронаука фокусов не ограничивается обработкой информации. Как мы узнаем из главы 8, фокусники действительно могут манипулировать нашими воспоминаниями за те несколько минут, пока длится фокус. В главе 9 рассматривается, как фокусники могут обусловливать наши реакции и использовать в своих целях многочисленные механизмы бессознательной работы мозга. Более того, как будет показано в главе 10, фокусники умеют даже подводить нас к определенным ответам и решениям так, что сами мы этого не замечаем.</p><p>Часть III открывается главой 11 — размышлением об опыте переживания зрителей во время фокусов и о том, как на них реагируют разные люди. Следует отметить, что все рассуждения об опыте переживания фокусов публикой в этой книге относятся в первую очередь к западной культуре, с которой мы знакомы. В других культурах столкновение с иллюзиями и фокусами может интерпретироваться иначе: одни люди решают, что фокусник обладает божественными силами, другие реагируют на необъяснимые эффекты страхом и агрессией. Но в этой книге мы не рассматриваем подобные реакции <a l:href="#dw8xas05d5cj">[2]</a>.</p><p>В заключение книги глава 12 отдает дань уважения первым научным исследованиям фокусов, проведенным в конце XIX в., и рассказывает, как много еще предстоит сделать.</p><p>Мы надеемся, что в этой первой главе нам удалось показать читателю, что эффекты фокусов возможны благодаря тому, каким образом наш мозг воспринимает окружающий мир. Знание того, как работает мозг, и понимание когнитивных процессов, с которыми связаны эффекты фокусов, поможет нам в полной мере оценить их, а теоретикам фокусов — создавать лучшее из возможного.</p><p>В то же время эмпирические знания, накопленные фокусниками за историю своего ремесла, являются ценным источником для нейронауки. Некоторые приемы фокусов соотносятся с механизмами, хорошо известными когнитивной нейронауке, но есть и другие, принципы работы которых ученые пока не понимают. Такие приемы открывают очень интересное поле для изучения. Многие нейробиологи считают, что художники и артисты в целом — включая фокусников — за столетия проб и ошибок интуитивно открыли, как работает мозг и как он интерпретирует мир. Художники используют эти знания, чтобы усиливать эмоциональное воздействие своих работ.</p><p>Вот как выразил эту мысль Хорхе Вагенсберг <a l:href="#dw8xas05d5ck">[3]</a>: «Наименее банальные отношения между наукой и искусством возникают, когда художник делится с ученым научной интуицией или когда ученый делится с художником своим пониманием искусства» <a l:href="#dw8xas05d5cl">[5]</a>.</p><p>Наконец, эта книга — признание научной основы фокусов и дань уважения артистам, которые практикуют это искусство честно и с добрыми намерениями, в отличие от тех, кто использует методы фокусов в незаконных целях или заставляет публику поверить, будто наделен сверхъестественными способностями, как некоторые экстрасенсы. Мы считаем, что в XXI в. ни один вид искусства не важен настолько, чтобы оправдывать обман зрителей. Мы и так себя постоянно обманываем.</p><p>[3] Хорхе Вагенсберг (1948–2018) — испанский физик, исследователь, писатель, издатель, просветитель, создатель и многолетний директор музея науки в Барселоне. <emphasis>—</emphasis><emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[2] Ярким примером важности культурного контекста стала история, произошедшая с фокусником Жаном Эженом Робер-Уденом в 1856 г. Выйдя в отставку, он получил распоряжение французского колониального правительства Наполеона III отправиться в Алжир и продемонстрировать свои «магические способности» перед мурабитами — духовными и религиозными лидерами арабских племен. Вера местных жителей в то, что мурабиты наделены магической силой, подрывала власть колонистов, и Наполеон хотел, чтобы Робер-Уден помог нейтрализовать влияние арабских вождей, доказав, что французская магия сильнее. Робер-Уден отправился в Алжир и дал несколько представлений. Среди его трюков (или «способностей») был подъем ящика, который в нужный момент тайно крепился к полу с помощью электромагнитного заряда. Продолжение см. у Прево, «Грани искусства фокусов» (Perspectives on Magic).</p><p>[1] Мы используем в основном слово «фокусник», но слово «иллюзионист» также обозначает человека, который демонстрирует фокусы. Эти два термина — синонимы. Некоторые теоретики фокусов предлагают проводить различие между ними, но мы не будем по практическим соображениям. Оба слова мы будем использовать для обозначения человека, который исполняет фокусы, независимо от жанра. — <emphasis>Здесь и далее примечания авторов, если не указано иное.</emphasis></p><p>[2]. Tamariz, “Por arte de magia.”</p><p>[3]. Tamariz, “Teor&#xED;a de la emoci&#xF3;n m&#xE1;gica: Apuntes.”</p><p>[1]. Ortega Ortega, “Entrevista con ‘El Monstruo.’”</p><p>[4]. Diaconis and Graham, <emphasis>Magical Mathematics</emphasis>. Например, американский фокусник и математик Норман Гилбрит в конце 1950-х гг. разработал принципы, связанные с множеством Мандельброта и фрактальными рядами.</p><p>[5]. Wagensberg, A m&#xE1;s c&#xF3;mo, menos por qu&#xE9;.</p></section><section><title><p>Часть I</p></title><title><p>Основы</p></title></section><section><title><p>Глава 2</p></title><title><p>Жизнь в иллюзии</p></title><title><p>Мозг человека и зрительный путь</p></title><cite><p>Что наша жизнь? Одно безумье!</p><p>Одна иллюзия она,</p><p>Она лишь тень, мечты созданье,</p><p>И в ней великое ничтожно.</p><p>Вся наша жизнь лишь сновиденье,</p><p>И сновиденья также сон <a l:href="#dw8xas05d5a6">[4]</a>.</p><p/><p>ПЕДРО КАЛЬДЕРОН ДЕ ЛА БАРКА.</p><p>ЖИЗНЬ ЕСТЬ СОН (1630)</p><p/><p/></cite><title><p>Мы живем в иллюзии</p></title><p>Человек в буквальном смысле живет в иллюзии. Мы «конструируем» собственную реальность, интерпретируя информацию, которую получаем из окружающего мира. Это автоматический, бессознательный процесс: мы не замечаем, что наш мозг это делает, и не знаем, какие стратегии он использует, чтобы представить нам столь уютно предсказуемую реальность. Трудно смириться с тем, что мы всего лишь воображаем себе все, что видим, и опираемся на ограниченную информацию, чтобы систематически предвосхищать, что будет дальше. А если такое описание реальности звучит как научная фантастика, это потому, что наши умозаключения, основанные на предыдущем опыте, обычно весьма точны и надежны и именно они в конечном итоге формируют нашу реальность.</p><p>Наши органы чувств всего лишь инструменты, которые получают внешние сигналы и передают их в мозг, единственный орган, который на самом деле видит, слышит, осязает и ощущает вкус. Ведь, хотя мы и воспринимаем внешние раздражители с помощью органов чувств, свет и цвет существуют не в наших глазах, тактильное восприятие — не в пальцах, вкус — не во рту, а шум города — не в ушах. За создание реальности отвечает наш мозг. Получая неполные данные из окружающего мира, используя контекст и собственный «каталог», мозг заполняет и «укомплектовывает» образы, формирует эмоции, реконструирует воспоминания, приходит к решениям и классифицирует людей.</p><p>То есть, добавляя детали и заполняя пробелы, мозг приходит к убедительным, близким к реальности догадкам. Но иногда догадки оказываются неверными, и возникают иллюзии (оптические, зрительные и когнитивные), ложные воспоминания, предвзятость и когнитивные искажения. Именно такие иллюзии и искажения доказывают, что мозг применяет чрезвычайно сложные стратегии, исходя из крайне малого объема информации (см. рис. 2.1). Мозг обязан использовать эти стратегии — «срезать углы», — чтобы быть эффективным. Срезать углы — быстрее и проще, чем воспроизводить реальность с абсолютной точностью <a l:href="#dw8xas05d5a7">[1]</a>.</p><image l:href="#3"/><cite><p><strong>Рис. 2.1.</strong> Иллюзия Ястрова. Считается, что эту геометрическую иллюзию придумал в 1891 г. Йозеф Ястров, однако впервые ее описал немецкий психолог Франц Мюллер-Лайер в 1889 г. Ястров, уроженец Варшавы, стал первым доктором психологии в США: он основал факультет психологии в Висконсинском университете. Фигуры A и Б одинаковые. В этом легко убедиться, если скопировать их на лист бумаги и наложить друг на друга. Однако мы воспринимаем их как разные и ничего не можем с этим поделать. Нижняя фигура кажется длиннее — возможно, потому, что ее длинная сторона находится рядом с короткой стороной верхней фигуры. Прикидывая площадь фигур, мы неизбежно учитываем длину линий, из которых они составлены, и это различие в длине влияет на наше восприятие. Сам Ястров сформулировал это так: «Наши суждения относительны, даже когда мы искренне стремимся судить объективно». Источник: Ястров, «Исследования лаборатории экспериментальной психологии Висконсинского университета» (Studies from the Laboratory of Experimental Psychology of the University of Wisconsin), с. 397</p><p/><p/></cite><title><p>Клетки и структура мозга</p></title><p>Как было сказано в первой главе, фокусы воздействуют на мозг в первую очередь через зрение человека. Ловкий трюк фокусника отпечатывается у нас на сетчатке и передается в зрительную систему, где мозг осмысливает его, упуская в этом процессе критически важную часть информации, и в итоге приходит к неверному выводу. Как это происходит? Как фокусник обманывает нашу зрительную систему? Чтобы понять это, нам потребуется немного разобраться в анатомии мозга.</p><p>Мозг состоит из структур, образованных нервной тканью:</p><p>• кора головного мозга — студенистый внешний слой толщиной от 3 до 5 миллиметров;</p><p>• подкорковые структуры — таламус, гипоталамус, миндалина, базальные ядра и другие;</p><p>• мозжечок и ствол головного мозга.</p><p>Кора — одна из самых плотных частей мозга, ее составляют около 16 миллиардов нейронов. Кора имеет форму двух симметричных полушарий со складчатой поверхностью — левого и правого. Благодаря гребням и бороздам складок площадь коры достигает почти целого квадратного метра без существенного увеличения объема мозга в целом. Каждое полушарие состоит из четырех долей: лобной, теменной, височной и затылочной (см. рис. 2.2).</p><p>В передней части лобной доли находится префронтальная кора, наш большой «оперативный центр». Именно эта область отвечает за контроль над мыслями и принятие решений и позволяет нам планировать свои действия. Теменная доля служит важным центром интеграции двигательных и сенсорных стимулов. Височная доля, в глубине которой расположены гиппокамп и миндалина, отвечает за формирование памяти, ориентацию в пространстве, управление эмоциями и другие функции. Наконец, затылочная доля — это область, где интегрируется вся информация, которую мы получаем через зрительный путь.</p><image l:href="#4"/><cite><p><strong>Рис. 2.2.</strong> Доли коры головного мозга и мозжечок, вид сбоку</p><p/><p/></cite><p>Кора головного мозга связана со множеством расположенных под ней подкорковых структур. В частности, в эту группу разнообразных глубоких ядер входят таламус и гипоталамус промежуточного мозга, миндалина и связанные с ним лимбические структуры, а также базальные ганглии. Они играют ключевую роль в обеспечении когнитивных, аффективных и социальных функций человека, участвуя в сложных процессах, относящихся к памяти, эмоциям, привязанности и чувству удовольствия.</p><p>Мозжечок — это структура, очень похожая на мозг в миниатюре. Он содержит 70% всех нейронов мозга и участвует в регуляции движений, поддержании позы и ходьбе. Мозжечок также играет ключевую роль в имплицитном (то есть не требующем осознания) обучении и памяти; с ним связаны некоторые когнитивные процессы и формы социального поведения — как приобретенные, так и автоматические. В ходе знакомства с мозгом мы поговорим обо всех этих областях, однако основное внимание уделим коре, так как именно она играет главную роль в человеческом познании.</p><title><p>Нейроны</p></title><p>Мозг состоит из клеток трех основных типов: нейроны, глиальные клетки и эндотелиальные клетки. Глиальные, помимо прочих функций, регулируют межнейронные связи. Эндотелиальные обеспечивают работу кровеносной сети мозга, которая доставляет к нему кислород и питательные вещества, а также выводит отходы. Принято считать, что нейроны отвечают за передачу и управление информацией — как поступающей извне, так и вырабатываемой самим мозгом.</p><p>Все нейроны, которых в мозге около 85 миллиардов, имеют одинаковую структуру: тело клетки, один аксон и дендриты (см. рис. 2.3). Информация передается в форме электрического импульса, который распространяется по аксону нейрона. Аксон обычно покрыт миелиновой оболочкой, которая электрически изолирует мембрану аксона и позволяет эффективнее передавать импульс на дендриты другого нейрона. Многочисленные, как ветви дерева, дендриты позволяют максимально эффективно интегрировать информацию из разных источников.</p><p>Электрический сигнал распространяется по поверхности нейронных мембран посредством сложного процесса ионного обмена между внутренней и внешней сторонами мембран. Скорость передачи сигнала достигает более 500 километров в час, а в течение секунды могут генерироваться сотни электрических импульсов.</p><image l:href="#5"/><cite><p><strong>Рис. 2.3.</strong> Стандартное изображение нейрона, показывающее его функциональные компоненты</p><p/><p/></cite><p>Если передача информации по нейрону имеет электрическую природу, то информация между нейронами, как правило, передается путем химической сигнализации. Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью так называемых синаптических связей, которые находятся в промежутках между нейронами. Здесь электрический сигнал, передаваемый по мембране, преобразуется в химическую информацию и приводит к выделению особых веществ — нейромедиаторов <a l:href="#dw8xas05d5a8">[5]</a>. К ним относятся, например, глутамат, норадреналин, дофамин, серотонин и гамма-аминомасляная кислота (ГАМК). Нейромедиаторы играют такую важную роль во взаимодействии между нейронами и, следовательно, в работе мозга, что эффект многих психоактивных препаратов достигается именно за счет модуляции их действия. Большинство синапсов химические, но есть и чисто электрические, и у них скорость передачи информации гораздо выше.</p><title><p>Нейронные сети</p></title><cite><p>Взаимодействующие нейроны объединяются.</p><p/><p>ДОНАЛЬД ХЕББ. ОРГАНИЗАЦИЯ ПОВЕДЕНИЯ (1949)</p><p/><p/></cite><p>Еще в 1949 г. Дональд Хебб заметил: при одновременной активации нейронов связь между ними укрепляется, что свидетельствует о кодировании ими схожей информации. Эта модель совместной организации лежит в основе концепции биологических нейронных сетей — функциональных связей между группами нейронов, которые работают совместно и обладают динамикой, изменяясь со временем.</p><p>Когда мы учимся или переживаем что-либо, нейроны создают, изменяют или разрывают синаптические связи с другими нейронами. Именно способность этих связей к изменению обеспечивает функциональную пластичность мозга. Одни синаптические связи неустойчивы и недолговечны, а другие стабильны и не слабеют со временем, например те, которые хранят наши знания или воспоминания. Долговременная память, как мы увидим в главе 8, требует определенной стабильности, чтобы некоторые воспоминания сохранялись на всю жизнь. Однако, хотя это может показаться противоречием, пластичность необходима также и для того, чтобы мы могли забывать и создавать новые воспоминания.</p><p>Другими словами, прочные связи обеспечивают долговечность воспоминаний; а разрывы связей помогают забывать и дают возможность для кодирования новых воспоминаний с помощью новых связей. Во многих случаях обращение к воспоминаниям приводит к реконструкции фактов; сегодня считается, что при такой реконструкции возникает новая синаптическая конфигурация.</p><p>Предполагается, что изменения, разрывы и адаптация синаптических связей происходят непрерывно: каждое утро мы просыпаемся с мозгом, который анатомически — то есть структурно — отличается от своей вчерашней версии. Ведь именно во время сна происходит консолидация (то есть закрепление и переход в долговременную форму) воспоминаний и одновременно отсеивается значительная часть полученной за день информации.</p><p>Именно поэтому мозг каждого человека считается уникальным. Мозг воплощает индивидуальный способ нашего взаимодействия с миром, соединяя генетические предрасположенности с особенностями организации, сформированными личным опытом. Нейронные связи у каждого человека настолько своеобразны, что некоторые ученые даже считают, что наша подлинная индивидуальность определяется не столько генами, сколько нейронными связями, то есть нашей уникальной «нейронной проводкой».</p><p>В то время как клетки эпидермиса кожи постоянно делятся, чтобы обеспечить себе замену в случае травмы, нейроны обновляются редко: они рождаются и умирают вместе с нами. Такое постоянство помогает сохранять информацию — опыт, который в конечном счете формирует нашу личность, — на протяжении всей жизни. В противном случае с каждым делением нейронов мы начинали бы с чистого листа.</p><p>С момента публикации работ нейробиолога и лауреата Нобелевской премии Сантьяго Рамона-и-Кахаля человеческий мозг принято представлять как огромную сеть из взаимосвязанных элементов. Цепочки и контуры мозга основаны на отношениях, которые нейроны устанавливают друг с другом посредством миллиардов синаптических связей независимо от того, работают эти связи или нет.</p><p>Как мы уже упоминали, сети и цепи — это динамические образования. Их функциональные структуры образованы группами нейронов, которые работают согласованно. Они строятся по модульному принципу, так как каждая сеть предназначена для анализа информации определенного типа, и, как правило, организованы по принципу иерархии, поскольку этот анализ становится все более и более сложным. Кроме того, существует несколько очень больших сетей: зрительная, слуховая, соматомоторная, лимбическая, лобно-теменная и другие.</p><p>Некоторые из этих сетей более стабильны и влиятельны, чем другие. Такова, например, «сеть пассивного режима работы мозга», или «состояние покоя». Это сеть, связанная с состоянием покоя и высшими когнитивными функциями, такими как мысли и внутренние состояния ума. Она остается активной, даже когда внешние стимулы или внутренние психические задачи не обрабатываются. Эта сеть позволяет с полным основанием утверждать, что мозг не отдыхает никогда.</p><title><p>Зрительный путь</p></title><p>Примерно треть мозга участвует в обработке зрительных сигналов: интерпретации цветов, обнаружении контуров и движений, определении глубины и расстояний, идентификации объектов, распознавании лиц и т.п. Наши глаза получают информацию о внешнем мире в виде потока фотонов. В сетчатке фотоны преобразуются в электрические сигналы, которые по зрительному нерву передаются в мозг. Вся эта электрическая информация обрабатывается в основном в затылочной доле; в этом процессе задействовано более трети коры головного мозга.</p><p>Мы живем в визуально насыщенном мире, и обработка этой информации — первая задача, с которой сталкивается наш мозг. Сетчатка одного глаза содержит более 100 миллионов фоторецепторов, которые принимают огромный поток информации — как если бы мы одновременно смотрели несколько фильмов с диалогами и саундтреком! Но, конечно же, обрабатывать такой объем информации полностью невозможно. Поэтому мозг научился отбирать и фильтровать то, что мы видим.</p><p>Так что в действительности мы собираем и используем очень малую часть информации о мире. Но даже при такой ограниченной информации изощренный механизм построения умозаключений и декодирования позволяет нам создавать иллюзию реальности, о которой идет речь с самого начала этой книги. Рассмотрим процессы, благодаря которым это возможно.</p><p>Сетчатка выстилает внутреннюю поверхность глаза и содержит миллионы фоторецепторов — особых нейронных рецепторов, которые специализируются на улавливании фотонов и передаче информации по цепочкам нейронов внутри глаза, которые сходятся к ганглионарным клеткам.</p><image l:href="#6"/><cite><p><strong>Рис. 2.4a.</strong> Демонстрация заполнения. Мы видим крестик и кружок. Если поместить книгу на расстоянии около 30 сантиметров от глаз и закрыть левый глаз, а правым смотреть прямо на крестик и медленно двигать книгу вперед и назад, в какой-то момент кружок «исчезнет», и мы будем видеть только непрерывный узор в полоску. Это происходит в тот момент, когда изображение круга точно совпадает со слепым пятном сетчатки</p><p/><p/></cite><p>Аксоны ганглионарных нейронов образуют зрительный нерв и служат единственным средством связи между сетчаткой и мозгом. Передача информации по нему — первый из серьезных ограничивающих факторов, влияющих на то, как мы в итоге интерпретируем любое изображение. Считается, что из огромного потока информации, которую глаз получает каждую секунду, в мозг передается всего один мегабайт в секунду (1 МБ/с, или 0,0014% от общего объема). Таким образом, скорость передачи данных по зрительному нерву примерно такая же, как у сети Ethernet.</p><p>В том месте сетчатки, где начинается зрительный нерв, — так называемом слепом пятне — рецепторы отсутствуют. Соответственно, мы ничего не должны видеть в этой точке — однако мы даже не догадываемся, что слепое пятно существует, поскольку мозг заполняет пробел, усредняя данные, получаемые из непосредственно примыкающих областей. Это явление можно назвать заполнением (см. рис. 2.4a).</p><image l:href="#7"/><cite><p><strong>Рис. 2.4b.</strong> Демонстрация дополнения. Если зафиксировать взгляд на центре картинки, то через несколько секунд вся сетка станет казаться такой же однородной, как сетка в центре. Бессознательный процесс дополняет слабо детализированные периферические участки правильной структурой из центральной части картинки. Изображение используется с разрешения автора, Рёта Канаи</p><p/><p/></cite><p>Кроме того, существует и дополнение, когда информация, принимаемая очень специфической областью сетчатки, которая расположена рядом со слепым пятном и называется «центральная ямка», экстраполируется на периферические области поля зрения (см. рис. 2.4b). Центральная ямка обеспечивает нам острое зрение.</p><p>Дополнение происходит, когда изображения, воспринимаемые центральной ямкой и периферией сетчатки, практически совпадают друг с другом. Такая иллюзия однородности — явление, при котором стимулы, поступающие от периферии, дополняются информацией из центра, — подтверждена для целого ряда различных зрительных характеристик, включая форму, ориентацию, движение, яркость (световой поток, падающий на поверхность, пересекающий ее или выходящий из источника), узор и идентичность <a l:href="#dw8xas05d5a9">[2]</a>.</p><title><p>Фоторецепторы:</p></title><title><p>палочки и колбочки</p></title><p>В сетчатке человеческого глаза имеются фоторецепторы двух типов: палочки и колбочки. Палочек среди них гораздо больше (около 100 миллионов), и они распределены по всей периферии. Колбочки не так многочисленны (около 6 миллионов), и их плотность максимальна в центральной ямке, которая занимает не более двух процентов от общей поверхности сетчатки и обеспечивает нам острое зрение.</p><p>Палочки и колбочки обладают совершенно разной чувствительностью к свету и в определенном смысле дополняют друг друга. Палочки реагируют, даже если на мембрану клетки попадает всего один фотон. Но когда интенсивность освещения немного возрастает, они мгновенно адаптируются и перестают как-либо отвечать.</p><p>Благодаря палочкам мы неплохо видим в сумерках, в серой гамме и при отсутствии цвета, но для дневного зрения они бесполезны. Колбочкам, наоборот, нужен гораздо более интенсивный световой поток. Они активируются лишь при одновременном поступлении тысяч фотонов.</p><p>Существует три типа колбочек, каждый из которых «настроен» на свой диапазон длины волн, что примерно соответствует нашему восприятию красного, зеленого и синего цветов. Широкий спектр цветов, которые мы различаем, отражает сочетание сигналов от колбочек этих трех типов в разных пропорциях.</p><p>Колбочки позволяют нам хорошо видеть днем; ночью же или в условиях недостаточной освещенности они неактивны. Именно поэтому так опасно идти или ехать по плохо освещенной дороге на рассвете или в сумерках. В таких условиях палочки не реагируют, потому что адаптировались к текущему освещению, а колбочки тоже не реагируют, потому что для них слишком мало света. В результате возникают опасные зоны функциональной слепоты.</p><p>Эта особенность палочек и колбочек — одна из важных причин, по которым фокусники иногда предпочитают выступать в полумраке. Незаметно для нас слабое освещение способствует маскировке и снижает привычную четкость зрения.</p><title><p>Что видит мозг</p></title><p>Как уже было сказано, мы отбираем и воспринимаем лишь малую часть поступающей информации. Более того, то, что сетчатка передает в мозг, не является точным отражением реальности. Скорее, это информация, обработанная таким образом, чтобы подчеркнуть границы, отличия и контрасты. Далее различные части мозга используют эти элементы, чтобы поэтапно выстроить изображение. Так что на самом деле видит именно мозг, а не глаза.</p><p>Мы описали в общих чертах нервную и зрительную системы, а теперь расскажем, как художники помогли ученым понять принципы обработки зрительной информации. Казалось бы, что общего между нейронаукой и искусством? Но, взглянув на мир глазами художника, мы можем лучше понять мозг. Ведь в некотором смысле работа художника не так уж сильно отличается от работы нейробиолога (или фокусника), и во многих отношениях у нас больше общего, чем различного.</p><p>Тысячелетиями художники создают на неподвижной двухмерной основе, например на каменной стене или холсте, изображения, проецирующие их восприятие окружающего мира. Для этого они изобретают индивидуальный язык, собственную «грамматику», основанную на сочетании узоров и форм, цветов и яркости. Нейробиологи же действуют наоборот: они пытаются установить, по каким правилам работает мозг, то есть понять, какую внутреннюю «грамматику» мозг использует, когда выстраивает «субъективную реальность» на основе зрительной информации об окружающем мире. При этом мозг, как и живописец, имеет в своем распоряжении только последовательность двухмерных изображений, которые в непрерывном режиме проецируются на сетчатку, будто на своеобразный холст. Таким образом, и художники, и нейробиологи, изучая влияние таких элементов, как перспектива, цвет, форма, движение и контраст, как бы смотрятся в воображаемое зеркало, стремясь лучше понять, как мы видим мир.</p><p>Одно из первых открытий, которое сделали и художники в своих работах, и ученые в лабораториях, связано с восприятием формы (правда, ученые пришли к нему на сорок тысяч лет позже, чем художники).</p><title><p>Истоки искусства</p></title><p>Уже первые художники — те, кто рисовал животных и сцены охоты на стенах пещер, — понимали, что достаточно нарисовать «границы» предмета, чтобы создать яркий жизненный образ. Это возможно благодаря тому, что клетки сетчатки распознают основные зоны на изображении по резкому локальному изменению количества отраженного или излучаемого света. Общее название для таких резких переходов — контраст, и чаще всего они располагаются вдоль границ объектов. Как мы увидим далее, понятие контраста играет центральную роль в демонстрации фокусов.</p><p>Как контраст попадает в мозг? Начнем с того, что сетчатка трансформирует любое изображение в рисунок из простых линий. Во все века художники обнаруживали, что такие рисунки и даже простые наброски способны производить — и часто действительно производят — впечатление более сильное, чем точное воспроизведение оригинала.</p><p>Но почему? Почему изображение, которое содержит меньше зрительной информации, оказывается более убедительным, чем насыщенное деталями? Ученые Патрик Каванах и Вилейанур Рамачандран полагают, что простое изображение производит более сильное впечатление, поскольку ресурсы мозга ограничены и мы не в состоянии уделить внимание всем зрительным деталям, присутствующим в сложном изображении <a l:href="#dw8xas05d5ba">[3]</a>. Действительно, рассматривая рисунок типа «Моделирование контуров» (рис. 2.5), можно заметить, что мы направляем все внимание на наиболее значимые участки, не отвлекаясь на менее информативные области. Это происходит потому, что мы всегда начинаем с отфильтрованной информации и активно заполняем остальную часть изображения, опираясь на предыдущий опыт и знания о мире. Для этого мы создаем ассоциации между тем, что видим на самом деле (а это весьма ограниченный объем информации), и нашим представлением об объекте, которое формируется изображениями, сохраненными в нашей памяти ранее. В результате линейные рисунки, оставляющие смотрящему широкий простор для собственного вклада, действительно обычно выразительнее, чем реальные модели, которые стали источником вдохновения для них.</p><title><p>https://qrcc.io/shsdxuljucs2</p></title><cite><p><strong>Рис. 2.5.</strong> «Моделирование контуров». Демонстрация того, как рецепторные поля сетчатки трансформируют любое изображение (слева) в контурный рисунок (справа)</p><p/><p/></cite><p>Как будет видно в главе 4, мы постоянно прибегаем к такой стратегии заполнения, чтобы обходить ограничения собственного мозга.</p><title><p>Цвет и яркость</p></title><p>Особенности нашего восприятия цвета и освещения сцены также широко используются в мире искусства. Нейробиолог Маргарет Ливингстон подробно исследует, как художники, особенно с начала эпохи Возрождения, разрабатывали приемы, позволяющие достигать на полотнах впечатления объемности благодаря склонности мозга отдавать предпочтение контрастным участкам <a l:href="#dw8xas05d5bb">[4]</a>.</p><p>Так, Леонардо да Винчи понял, что, если цвет, отражающий большое количество света (например, желтый), граничит с цветом, который отражает меньше света (например, синим), то возникают области с высоким контрастом. Благодаря создаваемой иллюзии мы верим, что последние находятся дальше от зрителя, чем первые.</p><p> https://qrcc.io/shsh7t5ig5be </p><cite><p><strong>Рис. 2.6.</strong> Клод Моне. «Впечатление. Восходящее солнце». На нижнем изображении картина представлена в оттенках серого. Изображение используется с разрешения Маргарет Ливингстон</p><p/><p/></cite><image l:href="#8"/><cite><p><strong>Рис. 2.7.</strong> Функциональная организация зрительной системы с обозначением вентрального и дорсального путей</p><p/><p/></cite><p>В книге «Искусство и восприятие. Биология зрения» <a l:href="#dw8xas05d5bc">[6]</a> (Vision and Art: The Biology of Seeing) 2002 г. доктор Маргарет Ливингстон рассказывает, как художники открыли, что цвет и яркость на картине можно использовать независимо друг от друга. Можно изобразить сцену, в которой есть контраст между цветами, но нет разницы в яркости. Именно это сделал Клод Моне в картине «Впечатление. Восходящее солнце», которая дала название импрессионизму (рис. 2.6). Солнце на этой картине кажется очень ярким, как-то по-особенному сверкающим на утреннем небе. В реальном мире солнце излучает намного больше света, чем отражается от окружающего неба. Но на картине Моне солнце, хотя и отличается от неба цветом, отражает точно такое же количество света. То есть солнце и небо имеют одинаковую яркость, и, если перевести картину в оттенки серого, солнце не воспринимается как более яркое. Именно отсутствие контраста в яркости и придает этой картине удивительное очарование. Пикассо говорил: «Цвет — просто символ; реальность содержится в одной лишь яркости» <a l:href="#dw8xas05d5bd">[5]</a>.</p><p>Искусственным образом разделить на холсте цвет (оттенок) и яркость удается потому, что мозг обрабатывает эти характеристики по отдельности. Зрительная система буквально разделена на два основных пути, которые не только идут разными маршрутами, но и выполняют разные функции (рис. 2.7).</p><title><p>Зрительные пути</p></title><title><p>«что?» и «где?»</p></title><p>Самая эволюционно молодая часть зрительного пути, которая, кроме нас, встречается только у других приматов <a l:href="#dw8xas05d5be">[7]</a>, берет начало в ганглионарных клетках сетчатки, расположенных преимущественно в центральной ямке (мелкоклеточных), и проходит вдоль мозга вентрально через затылочную и височную доли. Это зрительный путь «что?», названный так, поскольку активность в этой области коррелирует с сознательным восприятием объектов, появляющихся в поле зрения. Другими словами, путь «что?» отвечает за восприятие цвета, формы и текстуры предметов, включая лица, которые мы видим вокруг себя. При поражениях височной доли мозга могут возникать серьезные трудности с распознаванием предметов (агнозия) или лиц (прозопагнозия). Также поражение одного из участков этого пути (V4) может приводить к избирательной потере цветового зрения (ахроматопсия), так что человек видит мир черно-белым.</p><p>Второй основной путь зрительной системы берет начало в ганглионарных клетках сетчатки, расположенных ближе к периферии, и проходит в кору головного мозга дорсально через затылочную и теменную доли. Этот путь «где?» служит для анализа таких характеристик сцены, как глубина, трехмерная структура, а также абсолютное и относительное движение в ее пределах и ее пространственная организация. Травмы этой части зрительной системы приводят к нарушениям моторной координации, вплоть до акинетопсии (агнозии движения, то есть неспособности воспринимать движущиеся объекты).</p><p>В эволюционном плане путь «где?» — старейший компонент нашей зрительной системы. Он есть у всех млекопитающих и чувствителен только к изменениям яркости. Клеточные компоненты этого пути «слепы» к цветам. Дорсальный путь «где?» работает быстрее, но имеет более низкое пространственное разрешение. Так что анализ мелких деталей изображения производится в основном посредством вентрального пути «что?».</p><p>Таким образом, эти два пути обрабатывают зрительную информацию совершенно по-разному. Это различие удивительным образом использовали в своих работах многие художники, особенно начиная с XIX в. Например, импрессионисты поняли, что не важно, какой цвет будет выбран для передачи разницы в яркости, которая, как мы уже показали, несет основную информацию о сюжете картины. Поэтому они использовали совершенно нереалистичные цвета и контрасты яркости, чтобы создавать иллюзорное восприятие света, глубины и движения.</p><p>Возвращаясь к работе Моне, отметим, что солнце на картине «Впечатление. Восход солнца» (рис. 2.6) по яркости не отличается от фона. Его «видит» только чувствительный к цвету вентральный путь «что?». Дорсальный путь «где?», отвечающий за восприятие положения объектов в пространстве, не видит солнца (нижнее изображение на рисунке 2.7). И, поскольку зрительная система не в состоянии точно определить положение солнца, кажется, что оно сияет на все небо <a l:href="#dw8xas05d5bf">[6]</a>.</p><title><p>https://qrcc.io/shshduz5qbi2</p></title><cite><p><strong>Рис. 2.8.</strong> Ренуар. «Лягушатник» (вверху), Моне. «Лягушатник» (внизу). Изображение используется с разрешения Маргарет Ливингстон</p><p/><p/></cite><title><p> https://qrcc.io/shshhhlwo62e </p></title><cite><p><strong>Рис. 2.9.</strong> Акиёси Китаока. «Крутящиеся змеи». Изображение используется с разрешения автора</p><p/><p/></cite><p>Две картины с одинаковым названием «Лягушатник» (рис. 2.8) были написаны Клодом Моне и Пьером Огюстом Ренуаром одновременно и передают атмосферу места отдыха на берегу Сены. Однако Моне гораздо лучше удалось передать сущность речной воды, ее текстуру и подвижность. Для этого он использовал характерную последовательность цветов: черный, желтый, белый и синий. Черный и белый цвета создают более высокий контраст яркости, чем желтый и синий. Иллюзия движения возникает потому, что мозг обрабатывает эти различия в контрасте с разной скоростью и, соответственно, за разное время.</p><p>Нейробиолог Акиёси Китаока обнаружил то же явление независимо (на 150 лет позже!) и использовал эти же четыре цвета в хорошо известных сегодня неподвижных изображениях, порождающих зрительную иллюзию движения (рис. 2.9) <a l:href="#dw8xas05d5bg">[7]</a>.</p><p>Импрессионисты стремились передать самую суть образа. Они открыли, что добиться этого можно с помощью пониженного разрешения — размытых границ и форм объектов, широких мазков, сохраняющих лишь общую информацию о пространстве. Без этого импрессионисты не достигли бы такого завораживающего эффекта, поскольку информация в высоком разрешении, получаемая благодаря четким границам объектов, активирует преимущественно вентральный путь («что?»), подавляющий то трудно уловимое впечатление, которое порождает дорсальный путь («где?»).</p><title><p>Выражение эмоций и акт ви&#x301;дения</p></title><p>Многие портреты, созданные импрессионистами, удивительно эмоциональны. Даже без детализации мимики они позволяют понять — или <emphasis>почувствовать</emphasis> — настроение изображенного человека: грустит он или радуется, удивлен или рассержен.</p><p>В жизни мы распознаем настроение другого, когда зрительная система передает копию зрительной информации по дорсальному пути в глубоко расположенное ядро мозга — миндалину. Как мы увидим в главе 3, миндалина участвует в обработке эмоций и получает в основном зрительную информацию в низком разрешении (подобную широким мазкам импрессионистов). Миндалина обрабатывает эту информацию так быстро, что мы бессознательно воспринимаем настроение собеседника гораздо раньше, чем узнаем его в лицо, — то есть гораздо раньше, чем проанализируем всю зрительную информацию о его лице. Интересно отметить, что ключи, на которые мы опираемся при оценке портрета, — те же, что помогают нам быстро и эффективно воспринимать реальный мир <a l:href="#dw8xas05d5bh">[8]</a>.</p><p>Однако эта внутренняя логика мозга, его «альтернативная физика», по выражению Патрика Каванаха, не обязана отражать реальность, так что ее правила непредсказуемы. Например, тень на картине не обязательно должна быть черной или темно-серой, как в действительности. Она может быть самого неожиданного цвета, хоть оранжевой или фиолетовой — при том лишь условии, что по яркости будет уступать объекту, который ее отбрасывает. Такая альтернативная физика мозга объясняет также наше восприятие других свойств видимого мира, таких как освещенность, затенение, перспектива и кажущееся равноправие яркости и цвета.</p><p>Акт ви&#x301;дения, понимаемый как осознанное ви&#x301;дение сцены, завершается, когда информация, отфильтрованная зрительной системой, достигает ассоциативных зон височной коры и порождает глубокие и точные связи с нашими воспоминаниями и прогнозами. Поскольку наше зрительное восприятие мира зависит от способности устанавливать ассоциации, видение в значительной степени представляет собой творческий процесс, с которым можно очень эффективно взаимодействовать. Так и поступают художники и фокусники. На следующих страницах мы опишем, как и почему это происходит: как зрительная информация воспринимается мозгом, взаимодействуя с нашими воспоминаниями и опытом, и почему срабатывают фокусы, направленные на взлом этого взаимодействия.</p><p>[7] По последним данным, аналогичные пути есть и у других животных, например у мышей. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[6] Издание на русском языке: Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020. — <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p><p>[5] Синапс состоит из двух частей — пресинаптической (это маленькое окончание аксона одного нейрона) и постсинаптической (это вырост на дендрите другого нейрона). Выделение нейромедиатора в ответ на дошедший электрический сигнал происходит как раз в пресинаптической части нейрона, который передает информацию. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[4] Перевод Д. К. Петрова. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[5]. Там же.</p><p>[8]. Cavanagh, “The Artist as Neuroscientist.”</p><p>[6]. Там же.</p><p>[7]. Читатель, заинтересовавшийся творчеством Акиёси, найдет множество его работ на сайте http://www.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/index-e.html.</p><p>[3]. Ramachandran, <emphasis>A Brief Tour of Human Consciousness</emphasis>; Cavanagh, “The Artist as Neuroscientist.”</p><p>[4]. Livingstone, <emphasis>Vision and Art</emphasis>. — Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020.</p><p>[1]. Van Leeuwen, “Book Review of <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.”</p><p>[2]. Otten et al., “The Uniformity Illusion.”</p></section><section><title><p>Глава 3</p></title><title><p>Концепция реальности</p></title><title><p>Мы — это наши воспо­минания</p></title><title><p>Восприятие внешнего мира</p></title><p>Как уже говорилось, восприятие реальности, которое выстраивается в нашем мозге, — это иллюзорный внутренний образ, не отражающий мир вокруг нас напрямую. Во внешнем мире нет цветов: мозг конструирует их под действием электромагнитных волн, стимулирующих различные колбочки сетчатки. Звуков в природе тоже нет: это колебания давления воздуха заставляют тонкие нити в улитке внутреннего уха вибрировать, порождая нервные импульсы. И цвета, и звуки лишь иллюзии, возникающие внутри мозга.</p><p>В XVIII в. философ Джордж Беркли, рассуждая о том, могут ли объекты существовать вне восприятия, задал вопрос: «Если дерево падает в лесу, но поблизости нет никого, кто мог бы это услышать, издает ли оно звук?»</p><p>Ответ — нет, потому что звук — это понятие, которое создает мозг, воспринимая колебания давления во внешнем мире. Однако цветом и звуком дело не ограничивается. То же самое касается текстур, вкусов и запахов, которые формируются из стимулов, получаемых нашими органами чувств.</p><p>Таким образом, осознаваемая картина видимого мира представляет собой хорошо обработанное изображение, которое значительно отличается от потока информации, поступающего на сетчатку. Из этого сильно искаженного набора пикселей складываются размытые, смещенные изображения, исходно фиксируемые в двух измерениях на поверхности фоторецептора со слепым пятном, которое мы бессознательно заполняем.</p><p>Мозг все это исправляет: он строит четкое трехмерное изображение без слепого пятна, сохраняющее стабильность при движениях глаз и головы, заполняемое и переосмысляемое на основе нашего предыдущего опыта восприятия похожих сцен.</p><p>При этом сами мы даже не подозреваем обо всех этих операциях.</p><p>Уже классические философы, такие как Аристотель, Платон, Птолемей, арабский ученый XI в. Ибн аль-Хайсам Альхазен, а позднее и Кант, утверждали, что мы видим лишь проявления реальности, так как сама реальность лежит за пределами нашего восприятия <a l:href="#dw8xas05d47c">[1]</a>. В конце XIX в. ученый и изобретатель Герман фон Гельмгольц, наблюдая за зрительными иллюзиями, пришел к выводу, что получаемая нами бедная зрительная информация насыщается путем сложных неосознаваемых умозаключений, которые и определяют наше восприятие. В результате человек не в состоянии сознательно объяснить такие иллюзии — да и восприятие в целом <a l:href="#dw8xas05d47d">[2]</a>.</p><p>Как показали недавние исследования, концепция Гельмгольца верна не только для зрительного восприятия. Эта модель описывает гораздо более общий способ когнитивной обработки, которая происходит не только с информацией от других наших органов чувств, но и когда мы что-либо вспоминаем или принимаем решения.</p><title><p>Творческие процессы мозга: ощущение, внимание, восприятие</p></title><p>Улавливание деталей, извлечение сути внешней реальности или идей, внутренняя обработка путем установки ассоциаций с воспоминаниями для определения взаимосвязей и классификации — все это элементы общего механизма, который готовит мозг к мышлению, рассуждению и принятию решений <a l:href="#dw8xas05d47e">[3]</a>. Как будет объяснено ниже, это так называемые творческие процессы: они считаются ретроспективными, то есть основанными на полученной ранее и хранящейся в памяти информации, и являются дедуктивными, то есть наше восприятие опирается на предположения, исходя не только из имеющихся сенсорных данных. При такой обработке стратегическую роль играет уникальная человеческая способность — язык: он позволяет нам не только общаться друг с другом, но также мыслить абстрактно и строить классификации.</p><p>Как уже говорилось, большая часть этих процессов — автоматические и неосознаваемые, и происходят они в результате сложного взаимодействия между регистрацией сенсорных стимулов и последующими процессами внимания и восприятия, которые будут подробно описаны далее.</p><p>Рассмотрим в общих чертах, как устроены процессы восприятия информации и внимания. Мы воспринимаем внешние стимулы посредством памяти особого типа — сенсорной. Сенсорная память на короткое время удерживает ощущения — те первые впечатления о реальности, что воспринимаются органами чувств как свет, цвета, запахи и звуки. Эти ощущения мимолетны, и лишь малая часть того, что мы регистрируем, будет обработана позже. Например, вы приходите в ресторан, делаете заказ, а через несколько минут оказывается, что не помните, кто из официантов его принял.</p><p>Мозгу приходится выбирать нужное среди всей информации, которую он постоянно получает, и для этого он использует процесс фильтрации и концентрации, который мы называем «внимание». Чтобы сфокусировать внимание, мозг использует кратковременную память, объем которой ограничен. Когда внимание сосредоточено, мозг может перейти к следующему этапу — восприятию.</p><p>Восприятие — это процесс, определяющий смысл, пользу, ценность и эмоциональную значимость ощущений, на которых мы сосредоточили свое внимание. Смысл приобретается путем интеграции, согласования, категоризации и распознавания этих ощущений на основе вероятностных умозаключений — иными словами, выстраивая предположения на основе долговременной памяти.</p><p>Все когнитивные процессы, необходимые для интерпретации реальности, имеют общее уникальное свойство — они достигают большой точности, опираясь на минимальное количество информации: «Мне нет нужды останавливаться на конкретной форме тысяч черных волосков в контрасте с таким же числом желтых — мне важно понять, что это тигр, и убежать прочь» <a l:href="#dw8xas05d47f">[4]</a>.</p><p>Одним словом, восприятие — это творческий процесс.</p><p>Из всего потока информации, который мы получаем через органы чувств, воспринимается лишь небольшая часть: обычно та, на которую мы по какой-то причине обращаем внимание. Например, войдя в ресторан, мы сталкиваемся с огромным количеством информации, однако неизменно ищем глазами метрдотеля или официанта, чтобы он направил нас к столику. Наше внимание будет сосредоточено в основном на людях, которые, согласно имеющимся у нас знаниям, могут относиться к этой категории, и сознательно воспринимать мы будем только таких людей, отбрасывая практически все остальное. Такова траектория «ощущение — внимание — восприятие», посредством которой формируются осознаваемые мысли. И на каждом этапе этой траектории различные типы памяти должны действовать согласованно.</p><image l:href="#9"/><cite><p><strong>Рис. 3.1.</strong> Типы памяти</p><p/><p/></cite><p>Таким образом, разные типы памяти не только служат для сохранения воспоминаний и выученных знаний и навыков, но и участвуют в восприятии и конструировании реальности. Кроме того, они придают нашему существованию ощущение непрерывности. Мы можем представить или предвосхитить будущее, только если мозг опирается на воспоминания. Именно поэтому иногда говорят, что все, что мы чувствуем и думаем, — это сумма наших воспоминаний (рис. 3.1).</p><p>А значит, воспоминания определяют нашу личность.</p><title><p>Как работают разные типы памяти</p></title><p>Разные типы памяти не только инструменты для архивирования воспоминаний и обучения. Они необходимы также, чтобы говорить, думать, понимать настоящее, рисовать варианты будущего, планировать, представлять себя и принимать решения. Поэтому мы говорим не об одной памяти, а о многих ее видах, так как все они отражают существование в мозге разных механизмов управления информацией.</p><p>Физически память представляет собой нейронные сети, распределенные по всему мозгу. Конкретному стабильному воспоминанию соответствует активация группы нейронов, которые связаны и синхронизированы друг с другом — когда-то это назвали энграммой.</p><p>В зависимости от связей один и тот же нейрон может входить в разные сети памяти. Как уже говорилось в главе 2, сегодня мы знаем, что синхронизация и связь — родственные понятия и что процесс обучения укрепляет связи между нейронами, приводя к структурным и функциональным изменениям в нейронных сетях, образующих базовые единицы когнитивной информации. В свою очередь, при вспоминании эти изменения активируются и модифицируются.</p><p>Мы уже отмечали, что около 85 миллиардов нейронов мозга соединены друг с другом миллиардами связей. Такая пластичность синаптических связей — основа богатства и многогранности процессов памяти.</p><p>Рассмотрим эту идею подробнее. Одни связи между нейронами прочные и долговечные, а другие — слабые. Это разнообразие делает возможными различия в организации памяти разных видов. Так, при кратковременной памяти связи слабы и существуют недолго, а при долговременной памяти происходит синтез новых белков, благодаря чему формируются нейронные сети с устойчивыми долговременными связями.</p><p>При частой стимуляции нейронов в определенной сети памяти число синаптических связей между ними увеличивается, а сами связи становятся прочнее. Это явление называется «долговременная потенциация» и объясняет важность повторения и обучения как основы для формирования стойких воспоминаний.</p><p>И напротив, если к воспоминанию не обращаться, то со временем связи ослабевают, и оно стирается, как мы увидим в главе 8.</p><p>Сколько же типов памяти можно выделить, если учитывать все эти свойства?</p><p>Согласно известной модели памяти Аткинсона — Шиффрина, процессы управления информацией состоят из трех фаз, или больших типов памяти: сенсорной, кратковременной и долговременной <a l:href="#dw8xas05d47g">[5]</a>.</p><p>По практическим соображениям мы будем придерживаться этой классификации. Однако мы безусловно признаем, что реальность намного сложнее, а различные механизмы и типы памяти накладываются друг на друга и действуют согласованно.</p><p>Рассмотрим эти типы памяти подробнее.</p><title><p>Сенсорная память</p></title><p>Сенсорная память — это неосознаваемая и крайне кратковременная форма памяти, которая на очень непродолжительное время (десятые доли секунды) удерживает информацию, поступающую в мозг от органов зрения, слуха, обоняния, вкуса или осязания. Память этого типа записывает информацию мгновенно и может отсеивать значительную ее часть, чтобы сохранить только то, что имеет для нас значение.</p><p>У нас есть несколько видов сенсорной памяти, соответствующих разным органам чувств. Самые важные из них — это иконическая (зрительная) память, которая длится доли секунды, эхоическая (слуховая), которая длится несколько секунд, и тактильная (осязательная) — считается, что подобные воспоминания исчезают спустя примерно две секунды.</p><p>Сенсорная память делает возможной так называемую иллюзию непрерывности — стратегию мозга, которая дает нам целостное видение реальности. Так, иконическая (зрительная) память помогает формировать связные и вполне достоверные образы. Мы объединяем «кадры», которые наши глаза «снимают» в процессе непрерывного сканирования сцены, и последовательно дополняем ими общую картину. Более подробно об этом интересном и малоизвестном явлении мы расскажем в главе 4.</p><p>Пройдя через таламус, сенсорная информация поступает в различные отделы сенсорной коры, где оценивается и обрабатывается, прежде чем попасть в префронтальную кору. Там она достигает памяти следующего типа — кратковременной.</p><p>Сенсорная информация, которая не попадает в кратковременную память, утрачивается.</p><title><p>Кратковременная память</p></title><p>Кратковременная память сохраняет ограниченный объем информации в течение короткого времени. Это промежуточная память, и, как хорошо известно фокусникам, она непрочна и уязвима для любого вмешательства. Также именно кратковременная память генерирует «поток сознания» — наше восприятие настоящего, или концепцию «сейчас». Мы можем одновременно удерживать в памяти всего лишь около семи разных элементов или идей.</p><p>Другими словами, большинство элементов и идей, попадающих в кратковременную память, забываются. И лишь немногие из них закрепляются в виде долгосрочных воспоминаний.</p><p>Как долго сохраняются эти нестойкие воспоминания? По разным оценкам, от нескольких секунд до нескольких минут: длительность зависит от смысла и качества информации, а также от мотивации к тому, чтобы ее запомнить.</p><p>Различные системы кратковременной памяти специализируются на обслуживании сенсорных структур, содействии пониманию языка и мышлению разных типов. Очень важная форма кратковременной памяти, так называемая рабочая память, позволяет не только сохранять информацию в течение короткого времени, но и производить с ней различные действия. Подумайте о том, как вы удерживаете в памяти предложение, пока пишете его, как считаете в уме, как мыслите и рассуждаете <a l:href="#dw8xas05d47h">[6]</a>.</p><p>Рабочая память — одна из ключевых систем мозга, которая делает возможной самоорганизацию, позволяет превращать указания в планы, принимать решения и мыслить в целом. Поэтому одна из функций этой памяти — концентрировать наше внимание, несмотря на отвлекающие факторы. Также, по-видимому, именно эта целенаправленность — причина, по которой перегрузка рабочей памяти может препятствовать творчеству и ограничивать способность находить неочевидные взаимосвязи.</p><p>Кратковременная память не только обрабатывает текущую информацию. Доступ к информации из долгосрочной памяти — то есть нашим знаниям и прошлому опыту — возможен только через буфер кратковременной памяти. По этой причине рабочая память имеет дело не только с настоящим, но и с будущим, участвуя в прогнозировании целей, планов и событий.</p><p>Также рабочая память помогает разрешать текущие ситуации с помощью умозаключений на основе прошлого опыта. Такой широкий спектр умений объясняет, почему возможны индивидуальные различия в продуктивности рабочей памяти. В некоторых исследованиях ее даже сопоставляют с показателями интеллекта <a l:href="#dw8xas05d47i">[7]</a>.</p><title><p>Долговременная память</p></title><p>Долговременные воспоминания сохраняют большой объем информации в течение длительного времени — минут, часов или даже всей жизни. Они более устойчивы и долговечны и не так уязвимы для вмешательства, как краткосрочные воспоминания, однако некоторыми долгосрочными воспоминаниями все же можно манипулировать в ходе так называемой реконсолидации <a l:href="#dw8xas05d47j">[8]</a>.</p><p>Многие долговременные воспоминания формируются постепенно по мере того, как информация, сохраняемая в кратковременных воспоминаниях, повторяется, образуя нейронные сети с прочными связями.</p><p>Существует два основных типа долговременной памяти: эксплицитная и имплицитная. Эксплицитная, или декларативная, долговременная память имеет осознаваемый характер и содержит семантические знания (понятия, имена) и эпизодические воспоминания (события, происшествия, переживания). Имплицитные долговременные воспоминания не осознаются. Это память о процедурах и двигательных задачах, таких как навык плавания, а также память о перцептивном и эмоциональном опыте. Эти два вида долговременной памяти, эксплицитная и имплицитная, работают одновременно. Теперь мы начинаем понимать, как формируются воспоминания, как они актуализируются и как возникают забывания — процессы, которые, между прочим, используются фокусниками в некоторых действиях (как мы увидим в главах 8 и 9).</p><title><p>Эмоции</p></title><p>Эмоции — это автоматические реакции, затрагивающие весь организм человека. Как правило, они имеют высокую интенсивность и аффективный характер, провоцируются внешними факторами или собственными мыслями и часто имеют видимое физическое проявление. Различают первичные и вторичные эмоции.</p><p>Существует шесть первичных, или базовых, эмоций: радость, грусть, страх, гнев, отвращение и удивление. Все это — важнейшие эмоции, игравшие в ходе эволюции решающую роль для нашего выживания, благополучия и принятия эффективных решений — другими словами, для запуска реакции «бей или беги», побуждения к поиску пищи, секса, установлению социальных связей и так далее. Эмоции — это биологически обусловленные врожденные реакции. Еще Дарвин заметил, что каждая из них имеет характерную мимику, общую для всех людей, независимо от этнической или культурной принадлежности. В этом смысле первичные эмоции представляют собой не управляемую нашей волей систему знаков, посредством которых мы выражаем отношение к окружающим людям и существам других видов. Благодаря внешней выразительности эмоции — главное средство невербального общения.</p><p>Наряду с шестью первичными эмоциями (список, по которому существует довольно широкий консенсус) существуют и другие типы эмоций, которые считаются вторичными, поскольку обусловлены культурными традициями общества. К этим эмоциям, сохраняющимся намного дольше, чем первичные, относятся вина, смущение, стыд, гордость, зависть, ревность, восхищение и сострадание.</p><p>Каждая эмоция, как первичная, так и вторичная, имеет собственное физиологическое характерное внешнее проявление. Объективные компоненты эмоций бывают двух типов: вегетативные и моторные. Вегетативный компонент активируется вегетативной нервной системой и эндокринной системой и может проявляться в виде потоотделения, сужения сосудов или бледности и других физиологических реакций. Моторный компонент мы наблюдаем в виде характерной мимики, интонаций, жестов или поз. Также эмоции включают поведенческие компоненты, например импульс (стремление к действию).</p><title><p>Чувства</p></title><p>Все эмоции сопровождаются чувствами — реакциями, которые составляют субъективное отражение эмоций.</p><p>Чувства — это более сложные и детализированные реакции, чем эмоции. Они возникают во вторую очередь — вспомните негодование, которое следует за гневом. Нейробиолог Антонио Дамасио считает, что важно проводить четкое различие между эмоциями и чувствами и не путать эмоцию с чувствами, которые часто следуют за ней <a l:href="#dw8xas05d47k">[8]</a>.</p><p>Если мы способны определить тип эмоции, которую испытываем, то можем лучше регулировать свой эмоциональный ответ — чувства, и это помогает нам формировать свое аффективное поведение. Другими словами, управлять эмоциями невозможно, однако связанными с ними чувствами — вполне. Хотя мы практически не властны над своими эмоциями, именно они определяют мотивацию наших последующих действий, будь то здоровое поведение, такое как проявление альтруизма, или патологическое, например одержимость или зависимость.</p><title><p>Эмоциональные воспоминания</p></title><p>Эмоции обрабатываются в миндалине в рамках имплицитной памяти. Это так называемые эмоциональные воспоминания, которые мы рассмотрим в главе 9.</p><p>В отличие от эксплицитных, или декларативных, воспоминаний, эмоциональные воспоминания — неосознаваемые, точные, стойкие и долговечные. Они хранят врожденные эмоции, такие как страх перед змеями, и унаследованную обусловленность, например отвращение к тухлой пище, а также приобретенные привычки, такие как зависимость от табака или пристрастие к корице <a l:href="#dw8xas05d47l">[9]</a>.</p><p>Взаимосвязь между эмоциональными и когнитивными механизмами, между «страстями» и «разумом» очень сильна и объясняет, почему мотивы поступков, решения и многие другие когнитивные функции невозможно понять в отрыве от эмоционального компонента и эмоциональных воспоминаний.</p><p>В этой книге мы рассматриваем эмоции не только потому, что они оказывают значительное влияние на память, внимание, обучение и принимаемые решения, но и потому, что эмоциональная реакция обязательно сопровождает финал фокуса.</p><p>Как мы увидим в следующих главах, эмоции могут размывать наше внимание и заставлять отвлекаться. Они способны влиять на закрепление и консолидацию воспоминаний, а также на последующее извлечение памяти. В результате механизмы рассуждения и принятия решений очень сильно искажаются под действием эмоций в ситуации тревоги и стресса или в гневе.</p><p>В главе 11 мы рассмотрим сам акт фокуса и то, что чувствуют зрители после его кульминации. Первая эмоция, возникающая при завершении фокуса «невозможным» финалом, — удивление. Эволюционная функция этой эмоции — защитная, например при столкновении с опасностью. Удивление позволяет прервать текущее действие, переориентировать внимание на значимое событие, а затем отреагировать.</p><p>Удивление — наш первый ответ на неожиданность, будь она приятной или неприятной, мелкой или крупной. Эта эмоция длится очень недолго и сменяется другими (страхом, радостью, облегчением или замешательством), а также реакцией «бей или беги» (как если бы на нас внезапно выскочил разъяренный лев). Также удивление — кратковременная переходная реакция на фокус, за которой сразу следуют другие: от недоверия, замешательства и волнения до смеха и радости.</p><p>Но удивление не единственная эмоция, характерная для зрителей на показе фокусов. Сама по себе иллюзия невозможного тоже интеллектуальное и эмоциональное переживание, которое мы подробно исследуем в главе 11.</p><p>Но сначала, вооружившись этими базовыми понятиями нейронауки, разберемся в когнитивных процессах, благодаря которым возможны фокусы.</p><p>[8] Реконсолидация — процесс перезаписи воспоминания, в момент его извлечения воспоминание становится лабильным и может быть изменено, а затем сохранено в измененной форме. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[7]. Engle et al., “Working Memory, Short-Term Memory, and General Fluid Intelligence.”</p><p>[8]. Damasio, Descartes’ Error.</p><p>[9]. Hoehl et al., “Itsy Bitsy Spider…”</p><p>[6]. Baddeley, Eysenck, and Anderson, “Working Memory.”</p><p>[1]. Quian Quiroga, <emphasis>Borges and Memory</emphasis>.</p><p>[4]. Quian Quiroga, <emphasis>Qu&#xE9; es la memoria</emphasis>.</p><p>[5]. Atkinson and Shiffrin, “Human Memory.”</p><p>[2]. Von Helmholtz, “The Facts of Perception.”</p><p>[3]. National Research Council, “Basic Research on Vision and Memory.”</p></section><section><title><p>Часть II</p></title><title><p>Меха­низмы</p></title></section><section><title><p>Глава 4</p></title><title><p>Мы строим иллюзию непре­рывности</p></title><title><p>Ограничения мозга и иллюзия непрерывности</p></title><p>Мозг считает, что мир, в котором мы живем, непрерывен в пространстве и времени. Но наши рецепторы не позволяют воспринимать его таким образом. Как уже говорилось выше, ограничения, связанные с размерами и метаболическими затратами, не дают нам возможности одновременно обрабатывать все аспекты сцены в высоком разрешении.</p><p>Ограничена не только пропускная способность мозга при обработке информации, но и само поле зрения, так что мы должны постоянно, даже не осознавая этого, двигать глазами, чтобы заполнять неизбежные пробелы в видимой сцене. Благодаря этому движению глаз возникает так называемая иллюзия непрерывности в пространстве и времени.</p><p>Приведем пример: мы видим автомобиль, который едет по дороге. И хотя мы воспринимаем его целиком, в действительности мы обрабатываем в высоком разрешении только какую-то его часть. То же самое происходит и с движением автомобиля: мы испытываем иллюзию непрерывности времени, потому что мозг, будучи не в состоянии обрабатывать весь поток информации, поступающей постоянно из внешнего мира, обрабатывает в основном контрастные участки — то, что меняется или находится в движении.</p><p>В процессе восприятия сцены мы совершаем глазами незаметные сканирующие движения в разных направлениях, неосознанно заполняя значительную часть видимой картины — остальной автомобиль и дорогу. Эта эффективная стратегия дает отличные результаты, тогда как затраты энергии остаются минимальными, как и место, занимаемое на нашем «жестком диске». Имея в действительности очень мало информации, мы воспринимаем иллюзию — автомобиль, который плавно движется по дороге.</p><title><p>Особенности поля зрения</p></title><p>Наше поле зрения — то есть область пространства, которую способен видеть каждый глаз, — очень широкое. При этом оно асимметрично из-за неравномерного распределения клеток разных типов в сетчатке. И, как уже говорилось выше, наш мозг «заполняет» слепое пятно, где берет начало зрительный нерв.</p><p>В действительности четким зрением мы обладаем лишь в области центральной ямки — участка с очень высокой плотностью фоторецепторов (колбочек), который занимает всего 2% от общей поверхности сетчатки. В остальных зонах сетчатки острота зрения такая низкая, что, не будь центральной ямки, нас официально признали бы слепыми.</p><p>Из-за такого неравномерного распределения остроты периферическое зрение менее четкое и детализированное. Например, когда вы смотрите на лицо человека, центральное зрение фиксируется только на его глазах или другой отдельной черте, такой как нос или губы, а остальное лицо видится как бы облаком в низком разрешении.</p><p>Наглядный пример разницы между центральным и периферическим зрением приводит Маргарет Ливингстон в своей книге «Искусство и восприятие.<emphasis/>Биология зрения» <a l:href="#dw8xas05d5cm">[1]</a>. Она обращается к самой знаменитой картине Леонардо да Винчи — «Джоконде», она же «Мона Лиза». Когда мы фокусируем взгляд на глазах Моны Лизы, ее губы оказываются в периферической области поля зрения, где мы видим гораздо менее четко. Поэтому нам кажется, будто тени вокруг рта усиливают изгиб губ, и возникает иллюзия едва заметной улыбки. А когда мы смотрим на ее губы прямо, тени не сливаются с уголками губ, и улыбка исчезает.</p><p>Ограничение, связанное с концентрацией фоторецепторов в центральной ямке, не единственное. Нейроны сетчатки обнаруживают и обрабатывают информацию в первую очередь при изменениях в сцене. Если сцена не меняется, рецепторы адаптируются и «отключаются». Это происходит из-за того, что при поглощении света зрительные пигменты фоторецепторов временно истощаются, а для их восстановления нужен краткий период темноты.</p><p>Таким образом, единственный способ увидеть неподвижное изображение и проанализировать сцену целиком — совершать непрерывные движения глазами, позволяя центральной ямке поочередно сканировать различные участки сцены и избегая адаптации.</p><p>Эти сканирующие движения, в свою очередь, тесно связаны с тем, какую информацию мы хотим получить в данный момент. Ученый Альфред Ярбус объяснил это в своей книге «Роль движений глаз в процессе зрения» <a l:href="#dw8xas05d5cn">[2]</a>. Он показал, что мы склонны фокусировать взгляд на наиболее заметных, то есть контрастных, элементах. А то, какая информация будет обработана при фиксации взгляда, зависит от поставленных задач или полученных указаний. Другими словами, найти определенный предмет на картине не то же самое, что запомнить, что на ней изображено.</p><p>Ярбус иллюстрировал свое утверждение экспериментом с картиной Ильи Репина «Не ждали». Он отслеживал движения глаз зрителей после того, как им задавали конкретные вопросы. Результаты показали, что, например, когда зрителей спрашивали о возрасте изображенных людей, они направляли взгляд на лица персонажей, а когда спрашивали об их экономическом положении — смотрели на одежду или имущество.</p><p>Другой классический эксперимент, поставленный Ричардом Андерсоном и Джеймсом Пичертом в 1978 г., показал, что реконструкция сцены очень сильно зависит от цели поиска, то есть от полученных указаний <a l:href="#dw8xas05d5co">[3]</a>. Участникам эксперимента демонстрировали видеоэкскурсию по жилому дому. При этом одних зрителей просили смотреть видео глазами вора, а других — как будто они потенциальные покупатели.</p><p>После просмотра воспоминания участников из разных групп существенно различались: «покупатели» обращали внимание на количество и размер комнат, обстановку, ванные комнаты и т.п. «Воры» же оценивали доступность окон снаружи и вещи, которые можно было бы продать: телевизоры и стереосистемы (дело было давно). Воспоминания участников обеих групп не были безупречными, при этом они различались в зависимости от поставленной задачи.</p><title><p>Виды сканирующих движений</p></title><p>Среди различных типов движений глаз особо выделяются следующие три:</p><p>• Cаккады, или быстрые движения.</p><p>• Плавные прослеживающие движения, сопровождающие перемещение объекта в поле зрения.</p><p>• Микросаккады — мелкие непроизвольные движения во время фиксации на объекте, когда взгляд остается неподвижным лишь непродолжительное время (от 180 до 330 миллисекунд). Эти движения предотвращают адаптацию и «отключение» рецепторных клеток <a l:href="#dw8xas05d5cp">[4]</a>.</p><p>Конечно же, сами мы этих движений глаз не ощущаем — ничего приятного в этом бы не было. Важно отметить, что большая часть обрабатываемой информации поступает во время фиксационных движений. Получая отдельные фрагментарные изображения, мозг должен заполнять их недостающей информацией, создавая иллюзию непрерывности как в пространстве — ведь мы никогда не сканируем всю сцену целиком, — так и во времени. Заполнение временных промежутков особенно важно, так как между моментами фиксации мы практически слепы к окружающему миру. Речь не идет о полной слепоте, это не ситуация из разряда «все или ничего». Однако информация, которую мы получаем во время саккад, действительно очень бедна по сравнению с той, что поступает во время фиксации. Информацию, полученную во время саккад, мы используем в основном для того, чтобы отличить, какая часть нашего восприятия является результатом движения глаз, а какая относится к подлинному изменению сцены во время фиксации <a l:href="#dw8xas05d5cq">[5]</a>.</p><p>Выполним несколько простых расчетов. Если мы в среднем каждую секунду совершаем три или четыре саккады и бодрствуем около шестнадцати часов, это значит, что существенную часть этого времени наше зрительное восприятие оказывается кратковременно прерывистым, так как каждое быстрое движение глаз длится от нескольких десятков до нескольких сотен миллисекунд в зависимости от амплитуды. Добавьте к этому еще время на моргание: мы моргаем раз в несколько секунд, и каждое моргание в среднем длится несколько сотен миллисекунд.</p><p>Итак, хотя в действительности мы видим мир прерывисто, наше восприятие не фрагментировано, а непрерывно как в пространстве, так и во времени. Встает вопрос: каким образом мозг объединяет отдельные «кадры»?</p><title><p>Процесс слияния изображений</p></title><p>Сводить отдельные изображения в целостный образ нам помогает память. Во-первых, память позволяет правильно «форматировать» получаемую сенсорную информацию и делает ее доступной на несколько мгновений — десятых долей секунды, прежде чем та исчезнет полностью. А во-вторых, воспоминания заполняют пробелы между последовательными образами, используя сохраненную ранее информацию об окружающем пространстве <a l:href="#dw8xas05d5cr">[6]</a>.</p><p>Процесс слияния и заполнения настолько эффективен, что мы легко можем рассчитать скорость и направление движения объекта. Благодаря этому мы воспринимаем реальность как непрерывный поток, а не последовательность отдельных неподвижных сцен.</p><p>Тауматроп — игрушка, впервые описанная Джоном Айртоном Пэрисом в 1825 г. и очень популярная в викторианской Англии, — наглядно иллюстрирует слияние следующих друг за другом изображений. Тауматроп представляет собой плоскую деталь, обычно из картона, дерева или металла, с разными картинками на обеих сторонах (например, птица и клетка или букет и ваза). При быстром вращении игрушки вокруг своей оси два изображения сливаются в одно.</p><p>Этот принцип слияния чередующихся образов, вероятно, лежит также в основе номера испанского иллюзиониста Дани Даортиса по мотивам трюка перуанского фокусника XIX в., выступавшего под псевдонимом Человек в маске (L’Homme Masqu&#xE9;) <a l:href="#dw8xas05d5cs">[7]</a>. В этом трюке фокусник разворачивает перед зрителем ряд карт, который содержит всю масть червей по порядку, за исключением того что вместо дамы червей в нем находится дама бубен. Подмена настолько незаметна, что зритель уверен, что видел даму червей, а не бубен.</p><p>Также в фокусах используется сенсорная память других органов чувств, например осязательная: фокусник снимает часы с руки зрителя так, что тот ничего не замечает. Прежде чем расстегнуть ремешок, фокусник прижимает корпус часов к запястью жертвы. Возникает следовое ощущение, которое при очередной манипуляции артиста мешает зрителю заметить кражу — ведь еще несколько секунд он ощущает часы у себя на руке <a l:href="#dw8xas05d5ct">[9]</a>.</p><p>Такие сенсорные воспоминания влияют на так называемое управление усилением контраста. Нейробиологи используют этот термин, чтобы объяснить, как на воспринимаемую интенсивность стимула влияет все, что происходит вокруг непосредственно здесь и сейчас.</p><title><p>Иллюзия непрерывности и кино</p></title><p>Мимолетностью иконической памяти объясняется также фи-феномен — оптическая иллюзия, которая позволяет нам воспринимать непрерывное движение там, где на самом деле есть лишь череда статичных изображений.</p><p>Что лежит в основе этого явления? Если нам показывают менее двенадцати изображений в секунду, мы воспринимаем их как череду отдельных картинок, как будто разделенных морганием глаз. Однако, если частоту увеличить, возникает иллюзия непрерывности во времени и кажется, что демонстрируемые последовательно изображения движутся. Например, в аналоговом кино все движение достигается быстрым чередованием отдельных кадров — то есть статичных изображений.</p><p>В аналоговом кино самого распространенного формата мы видим двадцать четыре разных изображения в секунду. При этом для подавления эффекта мерцания каждое из них демонстрируется дважды (экономия половины пленки! <a l:href="#dw8xas05d5cu">[10]</a>), а между изображениями вставлены черные кадры такой же длины. Более ста лет назад Томас Эдисон, пионер в области воспроизведения движущихся изображений, предложил использовать 46 импульсов света в секунду, чтобы избежать мерцания. При этой частоте движение кажется естественным, так как сознание не успевает изолированно воспринять каждое статичное изображение — каждый кадр.</p><p>В немых фильмах частота кадров регулировалась вручную и поэтому была непостоянной, иногда это даже использовалось как прием. Окончательная скорость зависела от киномеханика: если тот имел «хороший глаз», то мог с успехом синхронизировать частоту проецирования со скоростью восприятия. Правда, нередко механики немного ускоряли ленту, чтобы сэкономить пару минут и втиснуть в афишу лишний сеанс. Но манипуляции с частотой кадров служили и художественным целям. В одном и том же фильме скорость частей подстраивали так, чтобы боевые эпизоды казались более энергичными и стремительными, а романтические — неторопливыми и созерцательными <a l:href="#dw8xas05d5cv">[8]</a>. С появлением звукового кино, когда на пленку была добавлена звуковая дорожка, эта практика исчезла. Диалоги и музыка должны были синхронизироваться с изображением.</p><p>Эксперименты с подбором кадровой частоты для оптимизации зрительного восприятия ведутся до сих пор. Выпускается кино с частотой более 48 кадров в секунду, а экспериментальные технологии позволяют снимать даже рекордные 100–120 кадров в секунду. При этом изображения сменяют друг друга так быстро, что даже неосознаваемое восприятие изменений становится невозможным.</p><p>Таким образом, иллюзия непрерывности позволяет нам наслаждаться кино, а также, как мы увидим позже, и множеством фокусов.</p><title><p>Иллюзия непрерывности и звук</p></title><p>Человек слышит звуки в диапазоне от 20 до 20 000 герц. Например, самая низкая нота на обычном фортепиано вибрирует с частотой около 27,5 герц, что примерно соответствует минимальной частоте, при которой мы начинаем воспринимать последовательность картинок как непрерывное движущееся изображение. (В аналоговом кино используется частота около 48 кадров в секунду.)</p><p>Когда молекулы вибрируют примерно с такой скоростью, звук, который слышим, кажется непрерывным. А значит, мы создаем иллюзию непрерывности звука, бессознательно заполняя пробелы в акустических данных. Приведем цитату из книги Дэниела Левитина «На музыке. Наука о человеческой одержимости звуком» <a l:href="#dw8xas05d5cw">[11]</a> (This Is Your Brain on Music):</p><cite><p>Если в детстве вы вставляли игральные карты в спицы велосипедного колеса, то вот вам иллюстрация этого принципа: если колесо вращается медленно, вы слышите отдельные щелчки карты по каждой спице. А если разогнать его до определенной скорости, то щелчки сольются в один звук — непрерывное жужжание, которому можно подпевать, потому что у него есть определенная музыкальная высота <a l:href="#dw8xas05d5cx">[9]</a>.</p><p/><p/></cite><title><p>Иллюзия непрерывности:</p></title><title><p>общий характер процесса</p></title><p>Процессы извлечения и интерпретации данных, заполнения и конструирования иллюзии непрерывности затрагивают не только органы чувств. Это общий принцип работы мозга. Например, когда вы находитесь в людном месте, ваш слух воспринимает множество голосов в виде наложенных друг на друга звуковых волн. Однако мозг способен на удивление хорошо разделять их. Мозг справляется с этой задачей, поскольку, как и в случае со зрительными стимулами, выделяет определенные особенности и встраивает их в собственную интерпретацию услышанного. Если часть слова в предложении пропадает — например, из-за кашля, — мозг производит «фонематическую реконструкцию». Подобно тому как мозг заполняет пробел в изображении, маскируя слепое пятно сетчатки, или улучшает низкое разрешение периферического зрения, фонематическая реконструкция «заполняет» недостающий звук.</p><p>Фонематическая реконструкция, как и зрительная, зависит от контекста, в котором мы слышим слова. Это значит, что слово, которое вы, как вам кажется, услышали в начале предложения, может повлиять на то, какое слово вы распознаете в конце, если оно прозвучит недостаточно четко. Приведем пример. Представьте, что вы слышите фразу «Он расколол полено». Конечно же, вы без труда поймете, что речь идет о колке дров. Но если фраза будет начинаться со слов «он разбил…», то, скорее, вы интерпретируете те же самые звуки как «колено».</p><p>Как подробно описано в главе 8, аналогичные процессы происходят в мозге, когда мы вызываем воспоминания, бессознательно и автоматически дополняя их деталями. Например, видя человека впервые, вы можете вообразить его характер, исходя из внешности, этнической принадлежности или каких-то черт, которые вам покажутся знакомыми.</p><title><p>Слепота к изменениям</p></title><p>С иллюзией визуальной непрерывности связано еще одно интересное явление — слепота к изменениям.</p><p>Когда мы с помощью непрерывных движений глаз реконструируем зрительную сцену, мы вносим искусственные изменения в информацию, получаемую каждым зрительным нейроном.</p><title><p> https://youtu.be/OK_Zqnmpfv4 </p></title><cite><p><strong>Рис. 4.1.</strong> Тест с постепенным изменением</p><p/><p/></cite><p>Зрительные нейроны предназначены для обнаружения изменений и не активируются, пока зрительные стимулы остаются постоянными, — это явление известно как адаптация. Однако зрительные стимулы, воздействующие на сетчатку, меняются не только когда что-то меняется во внешнем мире, но и когда мы двигаем глазами, хотя окружающая картина остается стабильной. Наши нейронные сети игнорируют эти движения глаз и ведут себя так, будто мы временно становимся слепы к таким изменениям, даже если они происходят очень медленно или совпадают с тем или иным зрительным разрывом.</p><p>Исследования слепоты к изменениям показали, что весьма существенные изменения в наблюдаемой сцене могут остаться незамеченными, если совпадут с моментом прерывания (таким как моргание, движение глаз, вспышки или внезапные изменения направления движения в пределах сцены) — даже если мы смотрим именно туда, куда нужно <a l:href="#dw8xas05d5cy">[10]</a>. Очень постепенные и плавные изменения также могут ускользать от внимания, как показано в видеоролике «Тест с постепенным изменением» (рис. 4.1).</p><p>В этой иллюзии оттенок пола карусели очень медленно меняется от красноватого в начале видео до фиолетового в конце. Мы подвержены такой «слепоте» из-за ограничений, присущих кратковременной памяти. Кратковременная память не в состоянии обрабатывать всю получаемую информацию и в режиме реального времени сравнивать прошлое состояние с настоящим, например новую сцену с той, что была перед ней, если только изменения не выражены настолько сильно, что привлекают наше внимание <a l:href="#dw8xas05d5cz">[11]</a>.</p><title><p>https://youtu.be/I9veB9kz7z4 </p></title><cite><p><strong>Рис. 4.2.</strong><strong>1.</strong> «Кто это сделал?»</p><p/><p/></cite><title><p> https://youtu.be/tTjSDOSw76k </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 4.2.</strong></strong><strong>2.</strong> «Фокус с картой, меняющей цвет»</p><p/><p/></cite><p>Но в жизни чаще всего и не нужно, чтобы наша кратковременная память функционировала таким образом. Обычно мир не успевает существенно измениться, пока мы моргаем или совершаем быстрые движения глазами. А раз подобные изменения практически не влияют на выживание человека, то мозг и не выработал специального способа для их обнаружения. Эволюция предпочла распределить скудные ресурсы нашего мозга с большей пользой. Другими словами, с точки зрения эволюции нам выгоднее быть практически слепыми к значительной части изменений вокруг, пусть иногда это и приводит к побочным эффектам.</p><p>Впрочем, некоторые ситуации действительно могут быть опасными из-за слепоты к изменениям. Например, водители рискуют не заметить велосипедиста в условиях городского движения. Чтобы повысить безопасность велосипедистов, лондонский оператор общественного транспорта Transport for London в 2008 г. выпустил информационный видеоролик, в котором использовался эффект слепоты к изменениям. В ролике под названием «Кто это сделал?» (Whodunnit?) актеры разыгрывают сценку на месте преступления. При этом в момент каждого поворота камеры происходят изменения, большую часть которых при первом просмотре зрители не замечают (см. рис. 4.2.1). В 2012 г. британский фокусник и психолог Ричард Уайзман опубликовал видеоролик «Фокус с картой, меняющей цвет», который до сих пор ходит по интернету. В конце видео сам Уайзман говорит, что демонстрировал не карточный фокус, а слепоту к изменениям (см. рис. 4.2.2).</p><title><p>https://youtu.be/fSPOhtkj4gc </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 4.2.</strong></strong><strong>3. </strong>«Фокус с картой, меняющей цвет, и отслеживание движений глаз»</p><p/><p/></cite><title><p>https://youtu.be/NMqumbhvUwc </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 4.2.</strong></strong><strong>4. </strong>«Карточный фокус принцессы»</p><p/><p/></cite><p>Исследователи из Эдинбургского университета Джон Хендерсон и Тим Смит с помощью устройства для отслеживания движений глаз проанализировали, на чем зрители фиксировали взгляд при просмотре ролика Уайза (см. «Фокус с картой, меняющей цвет, и отслеживание движений глаз», рис. 4.2.3). Зрители, которые смотрели ролик впервые и не замечали изменений, видели те же места, что и зрители, которые были с ним знакомы. Интересно заметить, что в исследовании с другим фокусом был получен противоположный результат: движения глаз в критический момент фокуса с монетой были разными в зависимости от того, посмотрели участники уже объяснение фокуса или нет. Так или иначе, оба исследования подтверждают, что непрофессионалы слепы к изменениям в сцене, когда видят ее впервые <a l:href="#dw8xas05d5c0">[12]</a>.</p><p>Иллюзионисты используют слепоту к изменениям в своих целях. Например, они могут вести счет карт особым способом, чтобы зрители не замечали, что какая-то карта при подсчете повторяется. Классический «Карточный фокус принцессы», исполняемый Генри Хардином, — хороший пример того, как фокусник использует слепоту к изменениям в своих целях (см. версию Лэнса Бартона по ссылке на рисунке 4.2.4). В этом фокусе ограничение кратковременной памяти не позволяет нам сравнить первый набор карт со вторым, в котором нет ни одной карты из первого. В том, что такое резкое изменение остается совершенно незамеченным, и заключается вся хитрость. Действительно: риск того, что зрители обнаружат подобное изменение, ниже, когда они активно вовлечены в игру <a l:href="#dw8xas05d5c1">[13]</a>.</p><title><p>Престидижитация: рука быстрее глаза?</p></title><p>Столетия назад фокусники опытным путем обнаружили, что могут сделать свои действия невидимыми, манипулируя их скоростью. Как говорится, «рука быстрее глаза». И снова фокусникам не потребовалось знание нейронауки: они пришли к результату методом проб и ошибок.</p><p>Действительно, хороший фокусник владеет множеством быстрых маневров, которые невозможно заметить, когда он достает или прячет карты, монеты, шарики и другой реквизит на глазах зрителей. По-видимому, именно такие манипуляции и породили слово «престидижитатор», означающее «фокусник, демонстрирующий ловкость рук», — от французского <emphasis>preste </emphasis>(«проворный») и латинского <emphasis>digitus</emphasis> («палец»). Так, в конце XX в. артисты исполняли фокусы с монетами, используя чрезвычайно быстрые маневры, такие как катапультирование монет из одной руки в другую. Только после появления новых типов специальных монет стали возможны «медленные» фокусы с монетами <a l:href="#dw8xas05d5c2">[14]</a>.</p><p>Впервые наука обратила внимание на эффект быстрых манипуляций во время показов фокусов во Франции в 1893 г. при поддержке свежесозданной Французской ассоциации артистов-престидижитаторов под руководством Жоржа Мельеса, фокусника и режиссера театра и кино. Мельес вошел в историю благодаря изобретениям, сделанным на заре кинематографа, например таким спецэффектам, как многократная экспозиция, подстановочные склейки, замедленная съемка и наплыв, а также вкладу в развитие киноповествования и сюрреалистическим фантастическим фильмам, вдохновленным книгами Жюля Верна о путешествиях.</p><p>Мельес купил и возглавил парижский театр знаменитого фокусника Жана Эжена Робер-Удена. Благодаря ему два знаменитых фокусника того времени, великий мнемоник Арно и мастер сценических фокусов Рейнали, приняли участие в экспериментах психолога Альфреда Бине. Бине известен тем, что, помимо прочих достижений в психологии, впервые предложил (вместе с Теодором Симоном, тоже психологом) тест для оценки интеллекта (тест Бине — Симона).</p><p>Это было время напряженных отношений между фокусниками и медиумами. Стремясь разоблачить медиумов, якобы обладавших сверхъестественными способностями, иллюзионисты стали поддерживать ученых, которые интересовались механизмами фокусов. Так, в 1894 г. Бине опубликовал ряд новаторских результатов, применив хронофотографию к различным секретным техникам фокусников того времени <a l:href="#dw8xas05d5c3">[15]</a>.</p><p>Хронофотография — зарождающаяся технология интервальной фотосъемки — осуществлялась тогда с помощью очень примитивных приспособлений. По сути, это была камера, в которой заводной механизм протягивал короткую пленку перед простым объективом. Бине изучал «ловкость рук» и другие приемы с помощью системы, способной делать от десяти до пятидесяти кадров в секунду. Этот метод позволил установить, что Арно выполняет очень быстрый пасс (чтобы поднять нужную карту на верх колоды), а также вычислить, что он делает это за одну десятую секунды!</p><p>Но самое главное: Бине обнаружил, что интервальная фотосъемка ослабляет «волшебство», так как в основе эффекта многих трюков лежит неспособность глаза воспринимать быстрые изменения. Опубликованные им результаты показали, что иллюзия во время фокусов возникает не только благодаря точности движений, но и за счет скорости <a l:href="#dw8xas05d5c4">[16]</a>.</p><title><p>Медленные фокусы</p></title><p>В наши дни в мире эстрадной магии все более престижной становится неторопливость. Сегодня каждый знает, что фокусник делает все быстро, чтобы одурачить зрителей, поэтому медленное выполнение трюка придает представлению б&#xF3;льшую убедительность. Асканио не раз повторял, что исполнять фокус надлежит не просто легко и понятно, но также медленно — впрочем, не настолько, чтобы вызвать скуку: «Хороший пловец — тот, кто скользит по воде плавно, не поднимая брызг». Медленное выполнение, по его словам, «придает убедительность, но одновременно создает напряжение у публики, полагающей, что она владеет всеми фактами» <a l:href="#dw8xas05d5c5">[17]</a>.</p><p>Еще один артист, демонстрировавший свои трюки нарочито медленно, — аргентинец Рене Лаванд, который возвел медлительность в статус стратегии фокусника с помощью «лентидижитации» — ловкости рук, демонстрируемой в медленном темпе (от испанского <emphasis>lento</emphasis> — «медленно», которым он заменил часть <emphasis>presti</emphasis><emphasis/> в слове «престидижитация»). Один из знаменитых фокусов Лаванда даже назывался «Медленнее не бывает». В одном близком по теме исследовании изучался фокус с маленькими табличками на палочках, на которые нанесены отметки и значки и которые фокусник заставляет появляться и исчезать. Было показано, что, когда мы сталкиваемся с двумя одновременными траекториями движения — движением вниз и вращением таблички — и вращение выполняется на скорости, близкой к порогу разрешения (60 герц), мы перестаем видеть вращение и воспринимаем лишь движение вниз, то есть более медленное <a l:href="#dw8xas05d5c6">[18]</a>.</p><p>Итак, на зрительную непрерывность, о которой должен заботиться фокусник, могут влиять такие факторы, как слепота к изменениям (из-за ограничений кратковременной памяти) и невидимость быстро движущихся предметов. Фокусники используют оба ограничения зрения, связанных со скоростью: с одной стороны, они совершают очень быстрые манипуляции, которые мозг не успевает обработать, а с другой стороны — замедляют выполнение трюков до такой степени, при которой проявляется слепота к изменениям.</p><p>Как мы увидим в главе 6, движение объекта в пределах сцены может поглощать все внимание зрителя, а когда в одной сцене несколько разных перемещений происходят одновременно, их восприятие зависит от скорости и ритма.</p><p>[11] Издание на русском языке: Левитин Д. На музыке. Наука о человеческой одержимости звуком. М.: Альпина нон-фикшн, 2022. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[10] Речь идет о съемке, не о показе: когда снимают со скоростью 16 или 24 кадра в секунду, а показывают на скорости 48, то есть с повтором снятых кадров. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[9] Следовые ощущения — это систематические изменения в восприятии стимула после адаптации к предъявлению предыдущего стимула.</p><p>[18]. Hergovich, Gr&#xF6;bl, and Carbon, “The Paddle Move Commonly Used in Magic Tricks.”</p><p>[9]. Левитин Л. На музыке. Наука о человеческой одержимости звуком. М.: Альпина нон-фикшн, 2022. — Levitin, <emphasis>This is Your Brain on Music</emphasis>.</p><p>[10]. Yao, Wood, and Simons, “As if by Magic.”</p><p>[8]. Brownlow, “Silent Films.”</p><p>[13]. Smith, “The Role of Audience Participation.”</p><p>[14]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[11]. Rensink, O’Regan, and Clark, “To See or Not to See.”</p><p>[12]. Другие фокусы могут давать другие результаты, см.: Barnhart and Goldinger, “Blinded by Magic.”</p><p>[17]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[15]. Thomas, Didierjean, and Nicolas, “Scientific Study of Magic.”</p><p>[16]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[2]. Ярбус А. Роль движений глаз в процессе зрения. М.: Наука, 1966.</p><p>[3]. Anderson and Pichert, “Recall of Previously Unrecallable Information.”</p><p>[1]. Livingstone, <emphasis>Vision and Art</emphasis>. — Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020.</p><p>[6]. Intraub and Dickinson, “False Memory 1/20th of a Second Later.”</p><p>[7]. DaOrtiz, <emphasis>Reloaded</emphasis>.</p><p>[4]. См.: Martinez-Conde, Macknik, and Hubel, “Microsaccadic Eye Movements”; а также: Rayner and Castelhano, “Eye Movements.”</p><p>[5]. Schweitzer and Rolfs, “Intrasaccadic Motion Streaks Jump-Start Gaze Correction.”</p></section><section><title><p>Глава 5</p></title><title><p>Фокусы и контраст</p></title><title><p>Ключ ко всему</p></title><title><p>Забавный факт о фокусах</p></title><p>Фокус устроен наподобие анекдота. Анекдот, как и фокус, разворачивается как постепенное повествование, ряд логичных и предсказуемых утверждений, а завершается неожиданным финалом. Абсурдность финала вызывает смех и требует полного переосмысления рассказа <a l:href="#dw8xas05d486">[1]</a>. Насколько смешным окажется анекдот, зависит от того, чем он заканчивается. Когда вы слышите анекдот впервые, вы не можете самостоятельно завершить историю или угадать, чем она кончится. Все это верно и для фокусов: вы не знаете, чем все кончится, поэтому финал обычно вызывает удивление.</p><p>«Невероятное» завершение фокуса ошеломляет и, как и абсурдная развязка анекдота, вызывает смех. И в обоих случаях решающее значение имеют ритм и время. Если анекдот рассказать слишком быстро, мозг слушателя не успеет вообразить возможный исход, и важная работа по созданию контраста с неожиданным финалом не будет проведена. С другой стороны, если рассказывать анекдот слишком медленно, мозг успевает представить различные сценарии, и внезапность развязки утрачивается. Таким образом, и фокусы, и анекдоты неожиданным и удивительным образом опровергают способность адресатов прогнозировать будущее.</p><title><p>Контраст и внешняя жизнь эффекта фокуса</p></title><p>Каждый фокус или иллюзионистский эффект имеет повествовательную структуру и разрешение, или кульминацию. Другими словами, это своего рода экспозиционная презентация, которая завершается немыслимой развязкой. При этом один фокус может использовать несколько эффектов, поэтому обычно номера включают целый ряд последовательных эффектов или трюков.</p><p>Тип кульминации, который интересует нас, — это иллюзия невозможности. Поэтому мы сосредоточимся на эффектах, которые предъявляют «невозможный» результат и длятся несколько секунд или даже минут.</p><p>Реальность фокусов имеет двойную природу. Следуя идеям фокусника Артуро де Асканио, мы можем провести различие между внешней жизнью эффекта, то есть тем, что видят зрители, и его внутренней жизнью — скрытыми действиями, благодаря которым он достигается <a l:href="#dw8xas05d487">[2]</a>.</p><p>Внешняя жизнь эффекта включает презентацию, или экспозиционную фазу, во время которой формируются прогнозы в отношении кульминации. Экспозиционная фаза может состоять из какого-то рассказа, а может быть просто демонстрацией. Во многих эффектах экспозиционная фаза чрезвычайно правдоподобна: то, что видит зритель, представляется логичным и ведущим к предсказуемым последствиям.</p><p>Но на самом деле во время экспозиционной фазы фокусник, подводя зрителей к неожиданному финалу, скрывает свой обман, используя методы и материалы, которые зрители не видят. Это и составляет внутреннюю жизнь фокуса — тайную параллельную реальность, которая спрятана от глаз и включает сокрытие, маскировку и другие приемы, иногда с использованием хитрых уловок и специальных приспособлений. Эти материалы и методы — часть уникальной обширной коллекции, тайны которой фокусники тщательно сохраняли на протяжении веков.</p><p>Первое условие хорошего эффекта: фокус должен быть правильно построен, то есть так, чтобы во внешней жизни все происходящее выглядело логично. Не менее важна ловкость фокусника при исполнении приемов и трюков. Демонстрация эффекта должна быть безупречной со всех точек зрения. Асканио подчеркивал, что эффект фокуса заключается в «контрасте между начальной и конечной ситуацией», но, чтобы добиться такого контраста, на протяжении всей экспозиционной фазы контрастные моменты необходимо сводить к минимуму, не позволяя зрителям отвлечься в ключевой момент на какой-нибудь слишком заметный перепад <a l:href="#dw8xas05d488">[3]</a>.</p><p>Для этого важно очень точно подобрать и скоординировать все составляющие: содержание экспозиционного этапа, структуру эффекта, характеристики персонажа, сценарий, подачу, а также используемые техники, материалы и специфические приемы. Здесь мы имеем в виду исключительно контраст во внешней жизни эффекта на этапе экспозиции, а не «глобальный» контраст, определенный Асканио как разница между началом и концом фокуса <a l:href="#dw8xas05d489">[4]</a>.</p><p>Рассмотрим подробно понятие контраста в нашем контексте и то, почему оно играет решающую роль в нейробиологической подоплеке фокусов.</p><title><p>Наше зрение относительно, а не абсолютно</p></title><cite><p>Я не изображаю вещи. Я изображаю лишь различия между вещами.</p><p/><p>ФРАЗА, ПРИПИСЫВАЕМАЯ АНРИ МАТИССУ</p><p/><p/></cite><p>Для сетей мозга характерно наличие физических «узких мест», в которых информация, полученная и обработанная множеством нейронов, передается уже значительно меньшим числом клеток, чтобы на последующих этапах обработки снова разрастись. Это экономит физическое пространство мозга и уменьшает метаболические затраты. В процессе обработки зрительной системой мозга зрительная информация проходит несколько таких физически узких мест, начиная с того, что поступающая на сетчатку информация из внешнего мира передается в мозг через очень тонкий зрительный нерв.</p><p>Чтобы информация могла пройти через такое узкое место, ее значительную часть мозг отфильтровывает и отбрасывает. Из-за этого информация об изображении сначала сжимается, а затем дополняется на своем пути через мозг. При сжатии изображение неизбежно теряет разрешение, восстановить которое можно только с помощью процесса дополнения, называемого интерполяцией. Интерполяция создает новую информацию внутри изображения, прошедшего через фильтр, так что разрешение восстанавливается, но возникает другой побочный эффект: теряется резкость.</p><p>Чтобы разобраться, как и почему это происходит, вернемся к проблеме объема зрительного нерва. В главе 2 мы рассказывали о фоторецепторах сетчатки глаза, посредством которых человек получает зрительную информацию. В каждом глазу у нас около 100 миллионов фоторецепторов, которые более или менее равномерно покрывают поверхность сетчатки наподобие пиксельных ячеек на матрице цифровой камеры. Фоторецепторы улавливают фотоны и преобразуют этот физический стимул в понятный мозгу локальный код электрических сигналов. Проблема состоит в том, что для индивидуальной передачи информации от каждого из этих 100 миллионов фоторецепторов потребовалось бы 100 миллионов «проводов» — аксонов ганглионарных клеток сетчатки, образующих зрительный нерв, который соединяет глаз с мозгом. Но это невозможно с точки зрения пространства и энергии. Зрительный нерв, состоящий из 100 миллионов аксонов, имел бы такой же диаметр, как сам глаз, и занимал бы около 40% от общего объема мозга. Кроме того, пришлось бы соответствующим образом увеличить структуры мозга, отвечающие за прием и обработку этой информации. В итоге получилась бы голова размером с небольшой грузовик — нецелесообразное решение с конструктивной точки зрения, которое к тому же требовало бы непомерного количества энергии.</p><p>В сетчатке, первом физически и функционально узком месте, происходит очень важный процесс сжатия: вместо 100 миллионов аксонов, идущих в мозг от каждого глаза, из нее выходит лишь один миллион. То есть разрешение нашей «камеры» — всего один мегапиксель! Такое сильное сжатие сокращает занимаемый объем и потребление энергии, но — в отличие от сложных искусственных алгоритмов сжатия — ведет к очень значительным потерям информации. В итоге, чтобы реконструировать изображение после передачи информации в мозг, необходимо восстановить утраченное. Мы получаем на сетчатке снимки в высоком разрешении, передаем их в низком разрешении по зрительному нерву, а в коре головного мозга восстанавливаем до исходного разрешения с помощью интерполяции. Недостающая информация восполняется, в частности, новыми данными, взятыми из ближайших соседних пикселей <a l:href="#dw8xas05d49a">[5]</a>.</p><image l:href="#10"/><cite><p><strong>Рис. 5.1.</strong> Наше зрение относительно, а не абсолютно: оба серых квадрата отражают одинаковое количество света, но в зависимости от фона один кажется светлее, другой — темнее</p><p/><p/></cite><p>Однако интерполяция всегда сопряжена с одной проблемой: конечное изображение приобретает разрешение, но теряет резкость. Увеличение размера и создание новых точек между уже имеющимися неизбежно снижают качество изображения. Например, на границах с двумя предельными оттенками, белым и черным, интерполяция создает серые пиксели, усредняя разность с соседним цветом — белым или черным (см. рис. 5.1).</p><p>Такой способ заполнения с уменьшением контраста между двумя реальными оттенками кажется разумным. В результате вы переходите не от белого к черному, а от белого к серому и от серого к черному. Однако такое снижение контрастности ведет к потере резкости, так как при ближайшем рассмотрении границы кажутся размытыми. Оно сродни «диффузии через сетку» — старому приему телевизионщиков и фотографов, когда при съемке знаменитости на объектив натягивали капроновый чулок, чтобы сгладить морщины и дефекты кожи на изображении. Чтобы компенсировать нежелательную потерю резкости вследствие интерполяции, наш мозг сравнивает изображение в каждой точке с соседними и обрабатывает только изменения, различия — то есть контраст. Поэтому на практике наше зрение относительно, а не абсолютно, так как сети мозга научились эффективно выявлять контраст. Вы можете оценить этот эффект, рассмотрев рисунок 5.2.</p><image l:href="#11"/><cite><p><strong>Рис. 5.2.</strong> Интерполяция и схематическое представление узких мест на пути передачи информации в начальном отделе зрительной системы. Фоторецепторы сетчатки получают исходное изображение в высоком разрешении, для передачи по зрительному нерву оно сжимается, а затем реконструируется в первичной зрительной коре (V1). Этот биологический процесс аналогичен передаче информации между цифровыми устройствами — фотокамерой и компьютером</p><p/><p/></cite><title><p>Детекторы контраста</p></title><p>Как же работают эти детекторы контраста?</p><p>Мы уже отмечали, что сетчатка глаза отдает предпочтение тем точкам в пространстве, где есть перепад яркости. Для этого используются нейроны-детекторы двух типов: «яркостные» (реагирующие на включение, “on” — клетки) и «темновые» (реагирующие на выключение, “off” — клетки). «Яркостные» нейроны регистрируют локальное увеличение яркости. Сильнее всего они реагируют на стимулы на границе между темным и освещенным участком. Когда яркость распределена равномерно, эти клетки просто не реагируют — и сетчатка не посылает сигнал в мозг. «Темновые» нейроны ведут себя наоборот, обнаруживая локальные изменения яркости от большей к меньшей. Сети включения и выключения подавляют друг друга: когда активна одна из них, вторая не работает, что еще больше усиливает ощущение контраста и качество изображения, помогая восстановить его резкость <a l:href="#dw8xas05d49b">[6]</a>.</p><p>Подобные нейроны, специализирующиеся на обнаружении локальных изменений различных характеристик изображения, таких как цвет, размер, форма и движение, и даже атрибутов более высокого когнитивного уровня, таких как идентификация объектов, есть и в других областях мозга.</p><p>Поскольку узких мест в мозге много и для преодоления нежелательных побочных эффектов таких узких мест необходимы сети «включения» и «выключения», имеются также подобные сети, контролирующие такие разнообразные виды поведения, как чувство страха, принятие решений и двигательная активность. Как и клетки сетчатки, эти нейроны в других сетях мозга не реагируют на абсолютные значения обрабатываемых параметров, а выступают детекторами контраста и изменений и, соответственно, не активируются, пока в зрительной сцене все стабильно.</p><p>Нейробиологам, изучающим зрительную систему, хорошо знакома присказка о том, что голодная жаба, окруженная мертвыми мухами, умрет от голода, поскольку мухи не двигаются и она их не может увидеть. В отсутствие контраста мы ничего не видим и ни на что не обращаем внимания. Вспомните животных, которые мимикрируют под окружающую среду с помощью маскировочной окраски, стремясь максимально слиться с ней. Нечто подобное происходит и в черном театре, где предметы и люди растворяются на черном фоне, становясь невидимыми, словно их не существует. Вот почему в сцене наше внимание привлекают точки максимального контраста, области максимальных изменений — как пространственных, так и временных. Иллюзионисты используют этот факт в своих целях.</p><p>Относительное, а не абсолютное зрение имеет и другие неоспоримые адаптационные преимущества, например позволяет нам без проблем читать один и тот же текст при очень разных условиях освещения — как в комнате при искусственном свете, так и на залитом солнцем пляже или террасе. И там и там мы легко различаем черные буквы минимальной яркости (почти не отражающие свет) на максимально ярком фоне белой страницы. В обоих случаях мы видим черные буквы несмотря на то, что количество света, которое они отражают на солнце, может значительно превышать то, которое белая страница отражает в помещении.</p><p>Ведь излучение лампы накаливания намного слабее солнечного, так что в помещении меньше света, который может отражаться. А если бы наше восприятие опиралось на абсолютные измерения, а не на контрасты, черный цвет на солнце казался бы ярче, чем белый в доме, и мы смогли бы отличать черное от белого далеко не во всех ситуациях. Другими словами, мы бы утратили способность к генерализации. К счастью, это не так. Наше восприятие основано на локальном сравнении черного и белого в каждой конкретной ситуации, и это позволяет различать их всегда одинаково. Поскольку оно возникло как адаптация к передаче информации сквозь узкие места, такая способность приспосабливаться к различным условиям видимости, называемая зрительным постоянством, является общей для всех типов обработки информации мозгом.</p><p>Стратегия относительного, а не абсолютного подхода к обработке информации и обнаружения контрастов в пространстве и во времени выработалась для компенсации негативных эффектов интерполяции — потери резкости в результате сжатия при прохождении узкого места и последующего дополнения информации. Эти узкие места, в свою очередь, возникли как наиболее целесообразное решение для передачи больших объемов информации на большие расстояния с минимальными затратами — в отношении как занимаемого пространства, так и потребления энергии.</p><p>Такую стратегию экономии энергии мозг применяет повсеместно, даже с риском потери данных — включая информацию, которая определяет не только то, как мы видим, но и то, на что обращаем внимание, как воспринимаем вкус, как осязаем и даже что запоминаем. Об этом мы поговорим подробнее в главе 8.</p><title><p>Контраст зависит от контекста</p></title><p>Контраст и контекст неотделимы друг от друга, ведь любой контраст — это всегда контраст между объектом, каким бы он ни был, и его контекстом (см. рис. 5.1). Контраст может быть пространственным или временны&#x301;м; также он может быть явным (присутствовать в физической реальности сцены) или подразумеваемым (храниться в нашей памяти).</p><p>Один из самых сильных с когнитивной точки зрения контрастов, который с наибольшей вероятностью привлекает наше внимание, возникает, когда что-либо в сцене нарушает наши ожидания, когда события развиваются таким образом, что опровергают логику, которую мы наблюдали и усвоили в прошлом, — например, когда фокус создает иллюзию невозможности. Так что же такое контекст?</p><p>Контекст — это совокупность обстоятельств, сопровождающих некую сущность: факт, поведение или явление в целом. Рассмотрим пример <a l:href="#dw8xas05d49c">[12]</a>. Если мы видим два символа: OЗ, однозначно истолковать их затруднительно. Но если поместить их в контекст, проблем с интерпретацией не возникнет — и она может быть совершенно разной. Так, в последовательности O<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>, O<sub>4</sub> они будут интерпретированы как цифры, а в последовательности РОЗА — как буквы. Другими словами, наша интерпретация зависит от контекста. В первом случае мы воспринимаем последовательность O<sub>2</sub>, O<sub>3</sub>, O<sub>4</sub> как три числа, идущих подряд. Во втором случае — РОЗА — мы видим слово, составленное из букв. С помощью подобного и других экспериментов Даниель Канеман и Амос Тверски показали, как контекст влияет на смысл наших вопросов и ответов <a l:href="#dw8xas05d49d">[7]</a>.</p><p>Такие контекстуальные изменения также сопровождаются эмоциональными реакциями, почти всегда быстрыми и неосознанными, которые, по сути, являются оценкой уровня адаптации нашего поведения к различным ситуациям. Контекст меняется в пространстве и времени и всегда сложен, поскольку включает внутренний компонент, связанный не только с нашим собственным состоянием (в хорошем мы настроении или плохом, здоровы или больны и так далее), но и с характеристиками окружающего мира, нашей социальной среды, а также более абстрактного мира культурных и моральных предписаний, управляющих нашим поведением.</p><p>Таким образом, мы всегда принимаем решения в рамках контекста. Но даже при том, что контекстуальные реакции не обязательно рациональны, они настолько стабильны и так адаптивны в эволюционном и культурном плане, что редко ведут к неудачному поведению или решениям. Например, мы легко одолжим большую сумму родственнику, потому что его финансовые трудности могут иметь последствия для выживания нашей семьи. Но если денег попросит совершенно незнакомый человек, да и просто знакомый, мы вряд ли согласимся. Если бы мы оценивали эту просьбу рационально и вне контекста, то процесс принятия решения был бы совершенно одинаковым.</p><p>В целом, учитывая эти объяснения, можно сказать, что мозг — это большая контекстуальная машина: одно и то же событие, отношение, реакция, поведение или ответ ведут к разным последствиям в зависимости от контекста. Есть множество исследований, показывающих, что этот процесс не ограничивается зрительным восприятием. Это относится и к динамике сознания, на которое контекст влияет в такой степени, что аспекты сцены, на которые мы обращаем внимание и которые сознательно обрабатываем, зависят от ее пространственного контекста и от того, что было в фокусе нашего внимания и обрабатывалось до этого.</p><p>С другой стороны, наш мозг сразу улавливает все новое, так что мы скорее обратим внимание на свежую информацию, чем на ту, которую уже видели и ощущали ранее и которая поступает от известных стимулов. Таким образом, контраст и контекст связаны так тесно, что разделить их практически невозможно. Например, любой необычный или неожиданный объект в пространстве, появляясь в поле зрения, привлекает наше внимание, и сознание обращается к этой области, так что остальная часть сцены в нашем восприятии «погружается в темноту». Этот отклик, происходящий в непрерывном режиме, и формирует наш субъективный опыт.</p><p>Какое отношение это имеет к фокусам?</p><p>Самое прямое, ведь фокусы — это искусство, в котором возможно использование социального контекста. Другими словами, все, что происходит вокруг фокусника, когда он готовится продемонстрировать номер, влияет на то, как его воспринимают зрители и какие эмоции они испытают в финале.</p><p>В искусстве фокусов определяющие факторы — это место (например, на улице или в закрытом помещении), обстановка (шумно вокруг или тихо) и публика (только взрослые, взрослые с детьми или только дети). Ведь один и тот же эффект может сработать совершенно волшебно или не сработать вообще в зависимости от контекста. Испанский фокусник Мигель Анхель Хеа говорит об этом так:</p><cite><p>Поэтому приемы работают только в контексте трюка. Но дело не только в этом: есть приемы, работающие только в прокуренных барах, или на сеансах с публикой, дающей себя увлечь, или с детьми, или с людьми определенной культуры. Существуют даже — и об этом очень важно знать — приемы, которые работают только у фокусников определенного типа или даже только у одного фокусника <a l:href="#dw8xas05d49e">[8]</a>.</p><p/><p/></cite><p>Таким образом, фокусы представляются идеальным средством для нейронауки и социологии, поскольку они помогают расширить наши знания о том, как мы думаем и действуем в реальных, «полевых» ситуациях, в отличие от лабораторных условий, которые всегда упрощены.</p><title><p>Контраст в фокусах</p></title><p>Под зрительным контрастом мы понимаем относительную разницу в интенсивности (яркость, движение и т.п.) между двумя точками изображения. Как мы уже знаем, мозг воспринимает только различия и изменения. Поэтому, если контраст между двумя точками нулевой, зрительные клетки не активируются. Мы также знаем, что понятие контраста как сопоставления двух состояний или объектов можно экстраполировать на другие области, помимо зрения.</p><p>Но, кроме того, важно подчеркнуть роль взаимосвязи между контрастом и вниманием. Реальность такова, что мы обрабатываем только изменения, а наша интерпретация фактов, осознанно или нет, опирается на сравнения. Поскольку нам приходится фильтровать получаемую информацию, мы смотрим лишь на то, что полезно нам в каждый конкретный момент. Для этого используется внимание. Таким образом, контраст играет решающую роль в управлении вниманием: явление с низким контрастом может остаться незамеченным, а высококонтрастное, как правило, привлекает внимание.</p><p>Создание или устранение контраста занимает центральное место в демонстрации фокуса. В экспозиционной фазе иллюзионист должен постоянно понижать контраст сцены. Его цель — постоянно контролировать внимание зрителей, чтобы незаметно подвести их к «невозможному» результату. Иногда фокуснику необходимо привлечь внимание зрителей в экспозиционной фазе фокуса, создав значительный контраст между двумя элементами, будь то предметы или часть сюжетной линии. Но гораздо чаще требуется обратный эффект: фокусник избегает контраста, чтобы не привлекать внимания и не дать публике заметить тайные маневры внутренней жизни фокуса.</p><p>Во время демонстрации номера артист постоянно мастерски сочетает действия, направленные на то, чтобы привлечь внимание и избежать контраста. Далее мы будем использовать слово «контраст» для обеих ситуаций контроля внимания: когда контраст повышают, чтобы привлечь внимание, и когда понижают, чтобы ослабить внимание.</p><title><p>Устранение или снижение контраста в фокусах</p></title><p>Не в силах обрабатывать всю поступающую информацию в режиме реального времени, наш мозг развил уникальные механизмы, позволяющие с высокой степенью достоверности предсказывать события на основе опыта. Поэтому, когда наблюдаемая действительность совпадает с прогнозами, взрослые зрители ослабляют внимание и игнорируют все, что кажется лишним. Фокусники стараются проводить свои манипуляции в логике «нормальности», которая все делает предсказуемым, поскольку «важно то, что зритель чувствует, а не то, что он видит» <a l:href="#dw8xas05d49f">[9]</a>. Если же прогноз не сбывается, немедленно срабатывает сигнал тревоги, мозг уделяет обработке данных больше времени — и есть риск, что его внимание сосредоточится на неудаче прогноза. Такой сбой фатален, потому что, «если зритель чувствует потребность понять, почему вы что-то сделали, ваш бой уже проигран» <a l:href="#dw8xas05d49g">[10]</a>.</p><p>Итак, главная задача фокусника — вести публику к кульминации, не позволяя ей остановиться и усомниться в чем-либо. Это достижимо лишь в том случае, если фокусник не допустит нежелательных контрастов на протяжении всей внешней жизни фокуса.</p><p>Разумеется, достижению цели должна быть подчинена каждая часть экспозиционного этапа: принцип и структура фокуса, технические приемы, материалы и методы, а также все внешнее оформление демонстрации. Иллюзионизм — это <emphasis>ars artem celandi</emphasis>, то есть искусство сокрытия искусства. По выражению испанского фокусника Габи Парераса, «фокус должен быть как фигурка из хрусталя в стакане воды, которую невозможно ни увидеть, ни почувствовать» <a l:href="#dw8xas05d49h">[11]</a>.</p><p>В профессиональном мире фокусников сложились общие практические принципы, многие из которых имеют общий знаменатель: предотвращение нежелательных контрастов. Это принципы логики и предсказуемости, использование которых во время демонстрации эффекта оптимально подводит зрителей к потрясению при неожиданной развязке фокуса. Устранение нежелательного контраста, логика и предсказуемость при демонстрации — необходимые условия для манипулирования способностью мозга делать выводы и предугадывать факты <a l:href="#dw8xas05d49i">[13]</a>.</p><title><p>Стратегии и ресурсы во время демонстрации фокуса</p></title><p>Ничто в фокусах не является импровизацией, даже если кажется таковой. Фокусники создают возможности, которые могут показаться нам случайными, однако на деле такие, на первый взгляд импровизированные, возможности — итог множества предыдущих попыток. Впрочем, благодаря своим навыкам и опыту фокусники умеют использовать случайно подвернувшиеся возможности. Какие качества и тактика необходимы при демонстрации фокуса?</p><p>Прежде всего, важнейшую роль играет ясность: демонстрация фокуса должна быть четкой, простой и понятной. Все, что фокусник объясняет и делает, должно казаться естественным. Рассмотрим пример: демонстрируя фокусы с веревками, иллюзионисты стараются завязывать узлы так, как это обычно делает каждый из нас. Необходимо не только скрывать способ создания иллюзии и манипуляции с реквизитом, но также правильно подбирать ритм экспозиции, синхронизацию элементов и исполнение манипуляций. Любое несовпадение движений во времени может вызвать подозрение. Более того: демонстрацию следует построить так, чтобы трюк стал совершенно понятен и за его развитием было легко следить. Важно помнить, что словесные пояснения могут быть обманчивыми <a l:href="#dw8xas05d49j">[12]</a>. Более того, если демонстрация не будет последовательной, она окажется непонятной. Следует избегать моментов, которые трудно понять сразу, без паузы.</p><p>Усталость — еще один фактор, который отвлекает зрителей, заставляя их отключаться. Хороший артист демонстрирует номер так, чтобы зрителям было легко следить за ним, чтобы они не уставали. Как известно любому фокуснику, не стоит просить зрителей запомнить несколько карт. Американский фокусник Саймон Аронсон отмечает, что «зритель должен быть убежден, что он полностью в курсе происходящего: что он был внимателен, следил за всем и ничто не ускользнуло от его внимания» <a l:href="#dw8xas05d49k">[13]</a>.</p><p>Естественность также играет ключевую роль: жесты, манипуляции и действия фокусника во время представления должны быть абсолютно натуральными и полностью обоснованными, даже если он делает вид, что манипулирует несуществующими предметами, поскольку любое странное, необычное или неоправданное движение вызовет тревогу <a l:href="#dw8xas05d49l">[14]</a>. Зрители обратят на него внимание и отвлекутся от логики и предсказуемости демонстрации. «Не дать публике усомниться в чем-то — намного эффективнее, чем потом убеждать ее, что ничего не было» <a l:href="#dw8xas05d49m">[15]</a>.</p><p>Рассмотрим еще один пример. Фокусник, который выходит на сцену и начинает со слов: «У меня в руках обычная веревка», нарушает все принципы, о которых говорилось выше. Если веревка обычная, зачем об этом говорить? А если <emphasis>не обычная</emphasis>, то лучше промолчать, чтобы не привлекать внимания к этому вопросу.</p><p>Естественными должны быть не только жесты, манипуляции и действия, но и манера фокусника. Представьте себе, например, фокусника, который работает с тщательно подтасованной колодой, в которой карты расположены в таком порядке, который может понять и запомнить только он. Если он держится раскованно и беззаботно, зритель не станет задавать вопросов о колоде, особенно если оставить ее на столе рядом со зрителем. Положив такую подготовленную колоду перед зрителем, испанский фокусник Дани Даортис отклоняется назад, однако не отодвигается совсем, что выглядело бы неестественно <a l:href="#dw8xas05d49n">[16]</a>.</p><p>Иногда фокусники используют логичное, оправданное ситуацией движение, чтобы провести тайную манипуляцию. Мы имеем в виду то, что Асканио называл «попутными действиями», например достать из кармана авторучку, чтобы записать что-то, и попутно перенести монету. Вот как формулирует это американский фокусник Эл Бейкер: «Если действие выглядит как необходимое, но не имеющее значения, его едва замечают и быстро забывают. Подозрение вызывают действия, которые не нужны» <a l:href="#dw8xas05d49o">[17]</a>. Необходимые и как будто бы неважные маневры выгодны потому, что мы неосознанно оцениваем логику движений и поступков — и эти выводы сводят на нет любое сознательное размышление о мотивах действия <a l:href="#dw8xas05d49p">[18]</a>.</p><p>Артуро де Асканио разработал собственную «грамматику» когнитивных метафор и составил на ее основе каталог приемов и рекомендаций, позволяющих избегать нежелательных контрастов на протяжении всей экспозиционной фазы фокуса. Он говорил: «Идеальная техника — та, которой нет». Он настойчиво повторял, что сюжетная линия должна быть ясной и очевидной, а все жесты и действия фокусника должны быть обоснованны и иметь цель. «Обманывает именно легкость» <a l:href="#dw8xas05d49q">[19]</a>. Лучшее подтверждение успеха фокусника — типичная реакция зрителей по окончании фокуса: «Это невозможно. Как он это сделал?»</p><p>В искусстве фокусов есть ряд дополняющих друг друга приемов, делающих демонстрацию фокуса логичной и предсказуемой. Они помогают фокуснику избежать нежелательных контрастов в определенные моменты или при выполнении некоторых манипуляций в ходе представления. Среди них можно выделить три: «обусловленная естественность», уловки и финты, а также иллюзорные корреляции.</p><p>Обусловленная естественность — это понятие ввел сам Асканио — означает введение некоего условия, выполняемое в течение короткого промежутка времени, всегда путем повторения, чтобы нормализовать что-то, что в любом другом контексте привлекло бы внимание. Этот прием помогает, когда фокуснику нужно выполнить редкую или необычную манипуляцию. Поскольку наш мозг опирается на статистику, такие манипуляции создают значительный контраст и активно привлекают внимание. Чтобы избежать этого, фокусники прибегают к повторам, которые нормализуют движение или манипуляцию и сглаживают контраст, создаваемый неестественным маневром.</p><p>Например, фокусник может «приучать» зрителей к необычному, редко встречающемуся способу держать колоду или сдавать карты. И хотя такое движение будет необычным в любом другом контексте, при простом повторении оно начинает восприниматься естественно. Аргентинский фокусник итальянского происхождения Тони Слидини использовал в представлениях ряд индивидуальных штрихов, основанных на этой технике. В одном из своих фокусов Слидини постоянно поднимал и опускал руки у края стола. Когда зрители привыкали к этому маневру, фокусник мог уронить любой предмет себе на колени, не меняя движения, которое уже воспринималось как обычное для него <a l:href="#dw8xas05d49r">[20]</a>.</p><p>Иногда иллюзионистам удается совершать необычные манипуляции на заднем плане во время демонстрации фокуса. Общая хореография номера создает ощущение естественности, благодаря чему такие не совсем привычные маневры остаются незамеченными.</p><p>Уловки, финты, обман, симуляция — все это заставляет вас поверить в одно, когда на самом деле происходит другое. Первая фаза уловки всегда предварительная подготовка. Например, в фокусах с монетами, когда фокусник передает монету из одной руки в другую в первый раз, он делает это без обмана — это и есть предварительная подготовка. Но затем, повторяя действие, он добавляет трюк, например ложную передачу монеты в другую руку на второй раз, что приводит к ее «исчезновению».</p><p>Наконец, иллюзорные корреляции — это ассоциации, целью которых служит подкрепление логики фокуса. Искусство фокусов использует естественную склонность людей видеть причинно-следственные связи там, где есть только корреляция. Так, если B (дождь) всегда приходит вслед за A (облаками), мы предполагаем, что A является причиной B <a l:href="#dw8xas05d49s">[14]</a>. Поскольку иллюзорные корреляции обращаются к нашей склонности интерпретировать мир в терминах причин и следствий, у них есть большое преимущество: они не создают контраста. Они могут усиливать согласованность и подтверждать предлагаемый сюжет или историю.</p><p>В фокусах с монетами артисты очень часто используют иллюзорные корреляции, чтобы убедить зрителей в необходимости многократных пассов. Например, чтобы подкрепить иллюзию, будто в номере используется не одна, а несколько монет, находящихся в одной руке или еще где-то, фокусник создает звук, якобы от соприкосновения монет друг с другом. (Именно так работает классический пасс монеты со звоном.) В номере «Мечта скряги» фокусник извлекает монеты из воздуха, ушей или носов зрителей <a l:href="#dw8xas05d49t">[21]</a>.</p><p>Одним словом, большинство стратегий, которые используют фокусники, по своей сути направлены на предотвращение нежелательных контрастов. Эта общая цель — избегать контраста на экспозиционном этапе — и есть столь поэтично описанная Асканио «волшебная атмосфера, достигаемая, лишь когда все факторы одновременно сходятся в идеальной гармонии» <a l:href="#dw8xas05d49u">[22]</a>.</p><title><p>Пресенсорные манипуляции</p></title><p>Многие материалы и методы, используемые фокусниками, скрывают стимулы и препятствуют их воздействию на пресенсорной стадии, то есть до того, как эти стимулы смогут возбудить какие-либо нервные клетки. В таких случаях к моменту, когда информация достигает наших органов чувств, она уже подверглась манипуляции, причем все зрители воспринимают эту манипуляцию одинаково. Например, если что-то скрыто физически, этого не может увидеть никто. Без вариантов.</p><p>Фокусники используют маскировку почти постоянно и научились делать это разными способами — не только с помощью многих приспособлений и трюков, но также используя новые материалы, достижения других наук (например, оптики) и даже акустическое прикрытие (включая музыку или подходящий шум, чтобы заглушить звук секретного приспособления). Простейший пример — использование маскирующих цветов, которые стирают контраст объектов с фоном и делают их невидимыми, как, например, в черном театре или когда фокусник использует карты с черной рубашкой на черном столе.</p><p>Еще один эффективный способ манипулировать восприятием зрителей на пресенсорном уровне — оптические иллюзии. В этой книге мы различаем три вида иллюзий: оптические, зрительные и когнитивные. Оптические иллюзии — это помехи для восприятия, обусловленные физическими свойствами света. Создавать их могут, например, конструкции, искажающие перспективу, или физические средства, отражающие или преломляющие свет (дым и зеркала). Классический пример преломления — карандаш в стакане с водой, который кажется сломанным. В оптических иллюзиях, в отличие от зрительных или когнитивных, главное — то, что они являются результатом какого-то физического изменения. Другими словами, наши органы чувств получают уже искаженную информацию. Такие иллюзии — пресенсорные. Оптические иллюзии занимают центральное место в жанре больших иллюзий (сценической магии с большими объектами), когда черное пространство, зеркала и другие приспособления используются для сокрытия предметов и искажения их размеров при взгляде с определенного расстояния.</p><p>Магия больших иллюзий использует не только оптические, но также и зрительные и когнитивные иллюзии, например когда иллюзорная перспектива влияет на восприятие глубины. Зрительные и когнитивные иллюзии, в отличие от оптических, не являются пресенсорными, поэтому каждый зритель может воспринимать их по-своему. Эти иллюзии обусловлены различными стратегиями, которые мозг использует для обработки информации. В следующих главах, посвященных вниманию, памяти и принятию решений, мы приведем примеры зрительных и когнитивных иллюзий, включая «гнутые ложки», когда элементы зрительной иллюзии сочетаются с другими, более характерными для когнитивной иллюзии, и «принуждением» — когнитивной иллюзией, когда зритель ошибочно полагает, что он произвольным образом выбирает карту из колоды.</p><p>[13] В книге «Фокусы с монетами и восприятие» (Numismagia &amp; percepci&#xF3;n) Хеа поясняет: «Мозг имеет множество механизмов, но мы в основном пользуемся тем, что он все время что-то предполагает и предсказывает. Наша задача — найти такой баланс, чтобы он предполагал и предсказывал не больше и не меньше, чем нам нужно; чтобы он осознавал, что правильно, и не увлекался больше, чем следует. Мы должны заставить мозг предположить, что мы собираемся сделать, дать тот прогноз, которого мы от него хотим, и сделать так, чтобы красота впечатления опровергла его анализ».</p><p>[12] Автор пересказывает эксперимент Канемана, но не приводит картинку из его книги — с рукописным <emphasis>В </emphasis>из двух элементов (в русской версии: Канеман Д. Думай медленно, решай быстро. М.: АСТ, 2016. С. 108). Поэтому в переводе дается кириллический аналог. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[14] Наличие корреляции между разными явлениями не всегда означает, что между ними есть причинно-следственная связь. Существует множество сюрреалистических и надуманных корреляций, например: «расходы США на науку, космос и технологии коррелируют с количеством самоубийств путем повешения, странгуляции и удушения». См.: Виген, «Ложные корреляции» (Spurious Correlations). Такие надуманные корреляции подкрепляют веру в неслучайность совпадений у людей, убежденных в существовании множества заговоров, потому что «все взаимосвязано». Теории заговора процветают там, где статистические данные используются без анализа.</p><p>[20]. Randal, “Misdirection.”</p><p>[21]. Macknik, Martinez-Conde, and Blakeslee, <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.</p><p>[22]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[10]. Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[13]. Aronson, “Postscript.”</p><p>[14]. Cavina-Pratesi et al., “The Magic Grasp.”</p><p>[11]. Габи Парерас, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[12]. Wiseman and Greening, “‘It’s Still Bending’”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[17]. Baker, Al Baker’s Pet Secrets.</p><p>[18]. Van de Cruys, Wagemans, and Ekroll, “The Put-and-Fetch Ambiguity.”</p><p>[15]. Мигель Анхель Хеа, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[16]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[19]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[2]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[3]. Там же.</p><p>[1]. Ramachandran, The Tell-Tale Brain.</p><p>[6]. Там же.</p><p>[7]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[4]. Там же.</p><p>[5]. Mart&#xED;nez et al., “Statistical Wiring of Thalamic Receptive Fields.”</p><p>[8]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[9]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p></section><section><title><p>Глава 6</p></title><title><p>Мы отфиль­тровываем и обра­батываем только то, что нам полезно</p></title><title><p>Фильтр внимания</p></title><p>Для эффективного управления потоком информации, поступающей извне через органы чувств или генерируемой нашими собственными мыслями, в распоряжении мозга имеется важный когнитивный процесс — внимание.</p><p>Внимание — это процесс, посредством которого определенная информация отфильтровывается или отбирается из множества постоянно получаемых нами сенсорных стимулов <a l:href="#dw8xas05d452">[1]</a>. Оно помогает нам отбрасывать информацию, которая не имеет значения, сосредоточиться на том, что выделяется больше всего, и выбрать лишь то, что полезно в каждый конкретный момент. Только после этого происходит обработка — то есть восприятие — отобранной информации.</p><p>С помощью внимания мы фокусируем наши органы чувств и аналитические способности на определенной точке, предмете или действии — в том числе и на собственных мыслях. При этом наше внимание не обязательно обращено на то, на что мы смотрим.</p><p>Есть два основных типа внимания: явное, когда мы смотрим непосредственно на объект внимания, и скрытое, когда мы смотрим не на объект внимания, а на что-то другое. Другими словами, мы можем направлять взгляд на объект, чтобы уделить ему внимание, а можем фиксировать на нем внимание, не перемещая на него взгляд.</p><title><p>Внимание и осознание</p></title><p>Внимание, кратковременная память и осознание — тесно связанные друг с другом системы, поскольку и внимание, и осознание были бы невозможны без кратковременной памяти. Информация, на которую мы обращаем внимание, на некоторое время сохраняется в кратковременной памяти, где используется для формирования мыслей или принятия решений.</p><p>Хотя в этой книге мы сосредоточимся на явлениях внимания, которые мы замечаем, важно отметить, что большинство механизмов внимания неосознаваемые, то есть многие формы внимания работают автоматически, мы не осознаем их в полной мере и знаем только их результаты. Как мы увидим ниже, в числе прочего этот факт важен для искусства фокусов.</p><p>Эволюция сделала нашу систему внимания избирательной. Внимание воплощает нашу «логистическую» способность распределять ограниченные ресурсы мозга на различные задачи во времени и пространстве. Не вся информация, присутствующая в окружающем мире, одинаково важна для нас сейчас или имела значение для нашего выживания когда-либо в прошлом. Например, с первых лет жизни мы так привыкаем реагировать на свое имя и фамилию, что они немедленно привлекают наше внимание, даже если произнесены в необычном контексте — на улице или в ресторане. С этим связана знакомая большинству из нас способность прислушиваться лишь к одному из множества одновременных разговоров на людной вечеринке — даже если это не тот разговор, в котором участвуем мы сами, — Колин Черри назвал ее «эффектом коктейльной вечеринки» <a l:href="#dw8xas05d453">[2]</a>. Эта способность к избирательному вниманию позволяет нам выделить и осознать один из множества разговоров, несмотря на весь фоновый шум. Что еще удивительнее, даже если мы слушаем один разговор, немалая часть остальной окружающей информации все равно ненадолго сохраняется в кратковременной памяти, и мы можем восстановить ее, если внимание переключится. Вот почему мы слышим свое имя среди множества разговоров: наш мозг научился отделять зерна от плевел, обрабатывать только ту информацию, которая в прошлом была нам полезна для понимания мира, и практически игнорировать все остальное.</p><p>Наше внимание «просыпается», или осознает контраст, когда появляется новая информация — когда у того, что мы наблюдаем, не оказывается эквивалента в памяти, когда нарушается выстроенная нами логика фактов или возникает исключительная ситуация. Известная или привычная информация, например расстановка мебели в гостиной у нашего друга, как правило, не привлекает нашего внимания. Но оно пробудится, если при очередном визите какой-нибудь предмет мебели окажется передвинут или мы сами захотим найти что-нибудь в окружающей обстановке и направим на это внимание. Также внимание активно привлекают резкие неожиданные стимулы (что-то новое в поле зрения, шум, свет). И это одна из основных стратегий, которые фокусники используют для привлечения и контроля внимания публики. Бывают исключения, но они лишь подтверждают правило. Например, если мы часто встречаем такие неожиданные стимулы в повседневной жизни, то не всегда обращаем на них внимание. Также мы можем не обратить внимания, если в момент появления стимула полностью сосредоточены на какой-то конкретной задаче. Водитель автомобиля, подъезжая к перекрестку в городе с плотным движением и выбирая, в какой момент его пересечь, следит за другими машинами. К сожалению, сосредоточившись на машинах, он может не заметить велосипедиста, пересекающего дорогу прямо перед ним. Наша способность к избирательному вниманию, определяющая, на какой неожиданный стимул действительно следует обратить внимание, работает всегда на границе осознанного восприятия. Другими словами, избирательным вниманием управляют бессознательные механизмы мозга, которые, как мы увидим далее, постоянно нам помогают.</p><title><p>Концепция отвлекающих моментов в фокусах</p></title><p>Термином «отвлекающие моменты» иллюзионисты называют один из лучших своих инструментов — способы контроля внимания. В книгах для фокусников отвлекающие моменты упоминаются с начала 1900-х годов, в том числе в работах легендарного Невила Маскелайна и американца Харлана Тарбелла, который, по словам американского фокусника Джона Малхолланда, использовал этот термин задолго до того, как все узнали слово «психология» <a l:href="#dw8xas05d454">[3]</a>.</p><p>Что же такое «отвлекающий момент»?</p><p>Это отвлечение, или манипуляция вниманием, с помощью действий, которые заставляют зрителя отвести взгляд от определенного места — а именно от места, в котором фокусник должен совершить маневр для выполнения трюка <a l:href="#dw8xas05d455">[4]</a>. Отвлекающий момент всегда начинается с захвата внимания, которое затем перенаправляется на новый объект, делится между одним или несколькими объектами, а иногда даже ослабляется или полностью отключается <a l:href="#dw8xas05d456">[5]</a>. Со временем, однако, отвлекающим моментом стали называть любую манипуляцию, направленную на контроль внимания, например скрытое отвлечение, когда фокусник манипулирует вашим вниманием, даже не заставляя изменить направление взгляда <a l:href="#dw8xas05d457">[6]</a>.</p><p>В свою очередь, другие фокусники пересмотрели это понятие, подчеркнув, что «отвлекающий момент» относится скорее к искусству направлять внимание, чем отвлекать его. Как утверждает голландский фокусник Томми Уандер в превосходном критическом анализе на эту тему, отвлекающие моменты — это техника, призванная не столько отвлекать внимание от чего-то тайного, сколько направлять его на что-то интересное: «Для нас было бы гораздо лучше, если бы общепринятым термином в искусстве фокусов стал не “отвлекающий”, а “привлекающий” момент» <a l:href="#dw8xas05d458">[7]</a>. По мнению Уандера, если фокусник не направляет постоянно внимание публики, возникает риск, что его привлечет что-либо не имеющее отношения к действию <a l:href="#dw8xas05d459">[8]</a>. Не так давно были предложены различные определения и классификации отвлекающих моментов с чисто психологической точки зрения, которые несколько отличаются от этого классического взгляда <a l:href="#dw8xas05d46a">[9]</a>.</p><title><p>Фокусированное внимание</p></title><p>Мы перестаем направлять внимание, лишь когда спим — естественным образом — либо если находимся в искусственной или вызванной патологией коме. То есть, пока мы бодрствуем, наше сознание практически всегда на чем-то сосредоточено, будь то внутренние задачи, встающие в результате потока мыслей, или внимание к внешним раздражителям, постоянно присутствующим в окружающем мире. На самом деле, когда мы бодрствуем, нам так трудно не сосредоточиваться постоянно на чем-то, что требуется специальное обучение, подобное обучению медитации, чтобы уметь «отключаться».</p><p>Внимание не распределяется по всему пространству равномерно. Поэтому, когда внимание направлено на определенное место, говорят о фокусированном внимании. Чем меньше область, на которой человек фокусирует внимание, тем эффективнее он обрабатывает полученную информацию и тем реже совершает когнитивные ошибки.</p><p>Когда внимание постоянно сосредоточено на конкретной точке, за пределами этой точки неизбежно происходит снижение внимания. Другими словами, если мы сосредоточимся на определенной области, все, что окажется за ее пределами, будет игнорироваться все сильнее, вплоть до того, что мы не будем замечать движений или манипуляций, совершаемых совсем рядом. Сосредоточившись полностью на важном документе или увлекательной книге, вы можете не заметить, как кто-нибудь войдет в комнату и даже пройдет рядом или заговорит с вами.</p><p>Это явление, известное как «подавление периферии», фокусники с незапамятных времен используют для совершения необходимых манипуляций в области, на которую не направлено внимание зрителей.</p><p>Однако, как показали Тим Смит, Питер Ламонт и Джон Хендерсон на примере фокусов с монетами и картами, а также Густав Кун и его коллеги, сосредоточение внимания еще не гарантирует, что мы будем воспринимать все, что происходит в точке, на которую оно направлено <a l:href="#dw8xas05d46b">[10]</a>. При фокусировке внимания всегда имеет место конкуренция между ходом наших мыслей (эндогенный захват) и привлекающими нас внешними событиями или точками (экзогенный захват), что ведет к вторичному разделению внимания. Рассмотрим подробнее, как это происходит.</p><title><p>Экзогенный захват внимания и открытое отвлечение</p></title><p>Экзогенный захват внимания и следующее за ним открытое отвлечение (некоторые фокусники называют это «физическим перенаправлением») — одна из классических методик искусства фокусов. Иллюзионист создает новые зоны внимания с помощью языка тела, жестов и взгляда, чтобы выполнять секретные манипуляции за пределами этих зон.</p><p>Открытое отвлечение внимания мешает процессу восприятия в нашем мозге, не позволяя сенсорной информации попасть в кратковременную память. Это затрудняет ее дальнейшую обработку.</p><p>В фокусах существует целый ряд методов экзогенного захвата и последующего открытого отвлечения, среди которых особенно выделяются три. Рассмотрим их по очереди.</p><p>Контрастные стимулы</p><p>Контрастные стимулы — один из самых эффективных способов привлечения внимания. Они создаются путем резких неожиданных изменений и обычно вызывают удивление. Громкий звук, яркий свет, меняющиеся контуры и непредсказуемые движения на периферии поля зрения — все это стимулы, на которые мы реагируем немедленно, и их эффективность напрямую зависит от выраженности контраста. Другими словами, воздействие стимула зависит от того, в каком контексте он возникает.</p><p>Например, голый человек не произведет впечатления на нудистском пляже, поскольку не создает контраста. Однако, если тот же человек появится на заседании конгресса США, он, несомненно, привлечет к себе внимание. Как мы уже отмечали при обсуждении визуальной структуры сцены, наибольшее внимание привлекают точки максимального контраста, области максимальных изменений в пространстве или во времени. В искусстве фокусов контрастными стимулами чаще всего выступают звуки (например, смена ритма, темпа или характера музыки) и неожиданные появления (появление кролика из шляпы или неожиданное изменение цвета платка).</p><p>Но верно и то, что, если стимул, привлекший внимание, повторяется несколько раз, он становится предсказуемым и контраст утрачивается. Тогда, даже если сила стимула остается прежней, его способность привлекать внимание снижается. В XIX в. этот принцип использовали, когда приучали боевых коней к неожиданным громким звукам вокруг (например, взрывая петарды), чтобы потом те не пугались в бою.</p><p>Невербальная коммуникация в искусстве фокусов</p><p>Не бывает второго шанса произвести первое впечатление.</p><p>В искусстве фокусов невербальная коммуникация — важнейшая часть представления, поскольку она имеет стратегическое значение для управления вниманием. Невербальная коммуникация — это набор сигналов, подаваемых нашим телом, с помощью которых мы взаимодействуем и общаемся, например мимика, соответствующая различным эмоциям, язык тела или то, как мы обращаемся с личным пространством другого человека.</p><p>Средства невербальной коммуникации частично врожденные, частично подражательные, а частично выученные. В 1960-х гг. благодаря работам психолога Альберта Меграбяна популярной стала точка зрения, что межличностное общение, включая передачу чувств, более чем на 90% является невербальным. 55% этого невербального общения составляет язык тела, 38% — тон, паузы и интонация голоса, а на то, что мы говорим, приходится всего 7% <a l:href="#dw8xas05d46c">[15]</a><a l:href="#dw8xas05d46d">[11]</a>. Хотя эти проценты, конечно же, нельзя считать точными замерами, они подчеркивают важность всех невербальных аспектов межличностного общения.</p><p>Лицо и его черты (глаза, брови, рот, морщины) наиболее достоверно передают настроение и эмоции человека. Чтобы оценить состояние человека, мы первым делом смотрим на его лицо. Как говорится, «глаза — зеркало души». Взгляд имеет наибольший вес в выражении лица при невербальном общении, и именно поэтому взгляд — ключевой стратегический инструмент фокусника. Фокусник контролирует направление, интенсивность и продолжительность своего взгляда не только для того, чтобы показать, на чем сосредоточено его собственное внимание, но также для того, чтобы лучше понять публику или передать ей неявные указания, побуждая обратить внимание на тот или иной объект.</p><p>Еще один важнейший способ невербальной коммуникации, наряду со взглядом, — язык тела, и в частности позы и жесты. Позы, осанка очень точно передают чувства, отношение и аспекты личности человека — тем более что их не всегда можно жестко контролировать на сознательном уровне. А жест — это поза в движении. Считается, что язык — это не только разговорная речь, но и жестикуляция. Движения тела — а в фокусах особенно актуальны движения рук — вносят свой вклад в коммуникативный акт, поскольку жесты почти всегда сопровождают и подкрепляют слова или действия.</p><p>Соблюдение личного пространства также имеет значение. Когда зрителей приглашают принять участие в фокусе, расстояние, на котором они держатся от фокусника, определяется неосознанно и может существенно различаться в зависимости от культуры. Фокусники-карманники научились манипулировать расстоянием до своих «жертв» в ходе представления, приближаясь к ним сбоку так, что те не ощущают прямого вторжения в свое личное пространство.</p><p>Зоны повышенного интереса</p><p>Невербальная коммуникация настолько мощный механизм привлечения внимания, что может даже преобладать над прямыми указаниями артиста во время демонстрации фокуса <a l:href="#dw8xas05d46e">[12]</a>. Швейцарский психолог и фокусник Густав Кун изучал эффективность экзогенного захвата внимания в трюке, когда иллюзионист заставляет сигарету и зажигалку исчезнуть на глазах у зрителей. Исполняя этот фокус перед публикой, артист активно захватывает внимание зрителей, когда кладет сигарету в рот не тем концом и включает зажигалку. (См. видео «Отвлекающий момент в фокусе с сигаретой», рис. 6.1.1.) Так создается зона повышенного интереса. Такие моменты захватывают и отвлекают внимание, благодаря чему фокусник совершает незаметный маневр — в данном случае роняет сигарету и зажигалку себе на колени. Это движение остается незамеченным большинством зрителей.</p><p> https://youtu.be/el2ejwykNQo </p><cite><p><strong>Рис. 6.1.1.</strong> «Отвлекающий момент в фокусе с сигаретой»</p><p/><p/></cite><p>Фокусник привлекает внимание зрителей к зоне повышенного интереса с помощью последовательного использования удивления (внезапное исчезновение зажигалки), языка тела (направление собственного взгляда и движения тела) и других контрастных стимулов — в данном случае это жесты, сопровождаемые звуком щелкающих пальцев (рис. 6.1.1). Исследования Куна показывают, что в конечном итоге фокусник манипулирует именно вниманием зрителей, а не тем, куда они смотрят <a l:href="#dw8xas05d46f">[13]</a>. И действительно, последующие исследования подтвердили, что направление взгляда не так уж важно; многие зрители обнаруживают трюк с помощью периферийного зрения, даже если ошибочно полагают, что смотрели прямо на зону повышенного интереса <a l:href="#dw8xas05d46g">[14]</a>.</p><title><p>Сила невербальной коммуникации</p></title><p>В своей лаборатории Густав Кун изучал также фокус с исчезающим мячиком. Кун хотел показать, что успех фокуса зависит от невербальной коммуникации фокусника (см. ролики «Иллюзия с исчезающим мячиком», рисунки 6.1.2 и 6.1.3). Вот его результаты. Когда фокусник подавал необходимые социальные сигналы и направлял взгляд зрителей с помощью жестов, 68% участников «видели» фальшивый бросок в последней попытке. Но когда фокусник не использовал эти сигналы, его «видели» только 32% <a l:href="#dw8xas05d46h">[15]</a>.</p><title><p>https://youtu.be/QMa6xfKVko0 </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 6.1.</strong></strong><strong>2. </strong>«Иллюзия с исчезающим мячиком: вариант с социальными сигналами»</p><p/><p/></cite><title><p>https://youtu.be/y3EHhufJj7k </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 6.1.</strong></strong><strong>3. </strong>«Иллюзия с исчезающим мячиком: вариант без социальных сигналов»</p><p/><p/></cite><p>Вероятно, именно повторение одного и того же маневра несколько раз объясняет, почему зрители ожидали увидеть мячик снова — и даже ощущали, что видели то, чего на самом деле не было. Некоторые авторы называют такое предвосхищение «вербальная суггестия» <a l:href="#dw8xas05d46i">[16]</a>.</p><p>В других исследованиях отмечается, что, хотя такие социальные сигналы могут обусловливать ожидания аудитории в отношении действия или предмета на сцене, не все зрители обладают одинаковой чувствительностью <a l:href="#dw8xas05d46j">[17]</a>. Например, если у некоторых зрителей есть проблемы с концентрацией внимания, как у людей с аутизмом, эффективность социальных сигналов в достижении эффекта фокуса может меняться <a l:href="#dw8xas05d46k">[18]</a>. Если учесть неоднородность этого спектра условий, необходимы дальнейшие исследования.</p><p>Эффективность также зависит от типа фокуса <a l:href="#dw8xas05d46l">[19]</a>. В отличие от того, что наблюдала группа Куна в фокусе с исчезающим мячиком, где невербальная коммуникация казалась определяющим фактором, Сусана Мартинес-Конде и ее коллеги в своем исследовании фокусов с фальшивыми и настоящими бросками монет обнаружили, что эффективность трюка была выше, когда голова артиста была прикрыта, то есть зрители не смотрели в решающий момент на лицо фокусника. Авторы пришли к выводу, что в некоторых случаях социальные подсказки могут быть излишними или даже снижать эффект иллюзии <a l:href="#dw8xas05d46m">[20]</a>.</p><p>Эти противоречивые результаты могут указывать на то, что в фокусах разных типов социальные сигналы и невербальная коммуникация используются по-разному. Разрешить это противоречие можно только в ходе дальнейших исследований.</p><title><p>Управление взглядом</p></title><p>Мы уже подчеркивали, что взгляд фокусника — важнейший инструмент на протяжении всего представления. Управление взглядом может определить успех или провал фокуса. Зрители смотрят на лицо фокусника и следят за его глазами: если он смотрит в определенную точку, иногда подкрепляя свой взгляд соответствующим языком тела, зрители будут смотреть туда же. Для примера рассмотрим фокус Мигеля Анхеля Хеа, в котором мы отслеживали, куда смотрят зрители. Мы проанализировали два варианта исполнения. В одном Хеа прятал монету в руке, а сам в это время смотрел на зрителей (рис. 6.2, верхний ряд). В другом он выполнял то же действие, глядя себе на руки. Когда зрители следили за взглядом Хеа, направленным на его руку, они чаще обнаруживали обман (рис. 6.2, нижний ряд). Зрители смотрят туда, куда смотрит фокусник. Контроль взгляда и другие невербальные стратегии коммуникации могут быть очень эффективными, особенно в сочетании с другими стратегиями открытого отвлечения <a l:href="#dw8xas05d46n">[21]</a>.</p><image l:href="#12"/><cite><p><strong>Рис. 6.2.</strong> Мигель Анхель Хеа прячет монету с помощью ложного перекладывания ее из одной руки в другую. Отметки (звездочки и квадраты) указывают, куда смотрят зрители в каждый момент фокуса. Звездочками отмечены взгляды тех, кто не раскрыл секрет. На втором слева изображении в верхнем ряду, когда фокусник смотрит на зрителей, он обманывает только тех, кто следит за его взглядом</p><p/><p/></cite><p>Наконец, наряду со взглядом и другими социальными сигналами, фокусники привлекают внимание с помощью неявных указаний — то есть таких, которые не выражены словами и передаются невербальными средствами. Эти инструкции могут управлять ожиданиями с помощью стереотипных действий или даже приманок, например когда фокусник протягивает руку к зрителю, а не просит прямо отдать колоду, которую тот держит в руках. Канадско-американский иллюзионист Джеймс Рэнди заметил, что зрителям легче принимать неявные предложения, чем прямые утверждения, поскольку последние вызывают подозрение: «Этот фокусник хочет меня одурачить?» <a l:href="#dw8xas05d46o">[22]</a></p><title><p>Приоритетные движения</p></title><p>Не все движения обладают одинаковой способностью привлекать внимание, и мастера жанра отлично используют так называемые приоритетные движения, чтобы захватить внимание аудитории.</p><p>Во-первых, движение с большей амплитудой или скоростью может маскировать более мелкое движение. В нейробиологии эквивалентом этого эффекта может быть иллюзия «подавления осознания движением», когда статичные точки, постоянно меняющие цвет, кажутся не меняющими цвет, если при этом быстро движутся (см. ролик «Движение подавляет осознание смены цвета», рис. 6.3) <a l:href="#dw8xas05d46p">[23]</a>. Были предложены две теории, объясняющие нашу неспособность обнаруживать изменения такого типа. Первая, гипотеза «замораживания во времени», предполагает, что наше восприятие привязано к исходному состоянию и мы не осознаем происходящих изменений. Вторая, «имплицитное обновление», утверждает, что мы обнаруживаем каждое новое состояние стимула, однако не осознаем, что по отношению к предыдущей ситуации ничего не изменилось. Второе предположение в настоящее время имеет более убедительное экспериментальное подтверждение.</p><p>Во-вторых, когда несколько движений происходят одновременно, зрители, как правило, следят за тем, которое началось первым. Фокусник Артуро де Асканио назвал это «законом приоритетного движения» <a l:href="#dw8xas05d46q">[24]</a>. Когда есть две одновременные траектории движения, эффект будет сильнее, если начало и завершение движения будут медленными <a l:href="#dw8xas05d46r">[25]</a>.</p><title><p> https://youtu.be/T6RoArrXdMs</p></title><cite><p><strong>Рис. 6.3.</strong> Ролик «Движение подавляет осознание смены цвета»</p><p/><p/></cite><p>В-третьих, американский фокусник Аполло Роббинс предположил, что движение по кривой привлекает больше внимания, чем прямолинейное <a l:href="#dw8xas05d46s">[26]</a>. Причина в том, что в случае движения по прямой внимание наблюдателя сосредоточивается в основном (а то и исключительно) на начальном и конечном отрезках траектории. Сусана Мартинес-Конде и ее коллеги обнаружили, что во время таких движений глаза зрителя действительно совершают движение с большой амплитудой — саккаду от начальной точки к конечной, — что временно отключает внимание <a l:href="#dw8xas05d46t">[27]</a>. Но когда траектория движения искривлена, глаза не совершают такой большой саккады и взгляд — а значит, и внимание зрителя — постоянно следует за рукой фокусника, в результате чего эффект трюка вызывает больше удивления. Другие авторы пришли к иным выводам относительно криволинейных движений <a l:href="#dw8xas05d46u">[28]</a>. Они утверждают, что для контроля внимания важна не только траектория, но и местоположение и направление, в котором совершается каждое движение <a l:href="#dw8xas05d46v">[29]</a>.</p><title><p>Эндогенный захват внимания и скрытое отвлечение</p></title><p>Наряду с экзогенным захватом, когда внимание следует за внешними стимулами, мы также можем направлять его по своему усмотрению. Этот процесс называется эндогенным (активным, или нисходящим) вниманием: мы можем направлять свое внимание, добровольно выбирая, на чем и когда сосредоточиться, — например, когда ждем объявления посадки на свой рейс в аэропорту, ищем конкретного человека в толпе или высматриваем такси в плотном потоке транспорта. В таких случаях мы готовимся, фокусируя свои органы чувств на месте и времени ожидаемого события.</p><p>Экзогенный захват внимания (посредством внешних стимулов) происходит быстрее, чем эндогенный, но при этом и менее стоек. При экзогенном захвате ориентация внимания на стимул, который его привлек, сохраняется недолго — если только, как в фокусах, иллюзионист специально не удерживает внимание зрителей, постоянно обновляя привлекающий стимул. При эндогенном захвате внимание может удерживаться дольше, потому что оно ориентировано на ожидание, интересующую цель или развитие конкретной мысли. Эндогенное внимание может быть нарушено стимулом, переключающим фокус, но также может и сохраняться, несмотря на помехи, если важность ожидаемого сигнала достаточно велика. Например, если вы голодны и ждете, когда освободится стол в ресторане, любые раздражители вокруг пройдут совершенно незамеченными, так как ваше внимание полностью поглощено ожиданием вызова.</p><p>Эндогенный захват связан со скрытым отвлечением (или «психическими» отвлекающими моментами в искусстве фокусов). Скрытое отвлечение достигается, когда фокус внимания зрителя переключают на другой предмет, направляя его мысль к чему-то конкретному без обязательного сопутствующего перевода взгляда («вы смотрите, но не видите»). Как мы убедимся далее, в фокусах разделение внимания — самый распространенный тип психических отвлекающих моментов.</p><title><p>Разделенное внимание</p></title><cite><p>Приготовившись, я внезапно спрашиваю сидящего передо мной зрителя: «Вы считаете до шестидесяти?» Зритель смотрит на меня в недоумении, не понимая, как отнестись к вопросу. Остальные смотрят на него и улыбаются. Вся сценка длится всего секунду, но этого времени более чем достаточно, чтобы я успел взглянуть на карту.</p><p/><p>АЛЬФРЕД БИНЕ. ПСИХОЛОГИЯ ПРЕСТИДИЖИТАЦИИ.</p><p>REVUE PHILOSOPHIQUE DE LA FRANCE ET DE L’&#xC9;TRANGER</p><p/><p/></cite><p>В исследовании 2010 г., в котором разделение внимания изучали вне лабораторных условий, ученые попросили человека проехаться по городскому парку на одноколесном велосипеде в костюме клоуна. Около 60 процентов прохожих, гулявших в парке со спутником, заметили клоуна. Однако среди тех, кто слушал музыку или просто шел мимо, его увидел лишь каждый третий. Также любопытно, что среди тех, кто разговаривал по мобильному телефону, только 8% спонтанно вспомнили о клоуне. Процент утвердительных ответов возрастал во всех случаях, когда людей напрямую спрашивали, видели ли они клоуна на одноколесном велосипеде, но даже так его вспомнили всего 25% говоривших по телефону <a l:href="#dw8xas05d46w">[30]</a>.</p><p>Как видно из этого примера, уделять внимание двум задачам одновременно может быть очень сложно, так же как вести сразу два разговора. К примеру, если нас попросят обнаружить определенные изменения в двух аудио- или видеофайлах одновременно, мы, скорее всего, не справимся. У нас не получится, поскольку наше внимание ограничено объемом краткосрочной памяти. Мы легко можем уделять внимание разным делам по очереди, но не можем делать несколько дел одновременно. В последнем случае кратковременная память перегружается, и мы не в состоянии эффективно уделять внимание чему-либо. Мы не способны охватить все задачи сразу, как если бы попытались вычерпать ванну воды одним стаканом.</p><p>Чтобы компенсировать нашу неспособность осознанно обрабатывать два входных сигнала одновременно, мозг создает иллюзию одновременности. При этом внимание переключается с одной задачи на другую с такой высокой скоростью — за доли секунды, что мы этого не замечаем <a l:href="#dw8xas05d46x">[31]</a>. Вот почему, вопреки распространенному мнению, настоящих «многозадачников» не бывает, а есть только люди, настолько хорошо обученные определенным задачам, что могут выполнять их последовательно с очень высокой эффективностью.</p><p>Приведем несколько примеров. Для вас не составит большого труда выполнять хорошо усвоенные действия — те, что хранятся в имплицитной памяти, как, например, езда на велосипеде, — и одновременно отвечать на конкретные вопросы. Вы можете чистить яблоко или разговаривать по телефону с родственником во время просмотра любимой телепередачи. Но у вас не получится разгадывать кроссворд или переводить специализированную статью, одновременно переписываясь с другом, поскольку каждое из этих занятий требует гораздо больше внимания. Точно так же, если вы хотите насладиться представлением фокусника, то не сможете одновременно делать что-нибудь еще.</p><p>Когда к вашему вниманию предъявляется сразу множество требований, вы совершаете больше ошибок. Кроме того, когда ум занят, задержка, вызываемая посторонними стимулами и обычно составляющая около трети секунды, увеличивается, снижая нашу способность уделять внимание двум стимулам одновременно. Например, мы можем слушать музыку за рулем, но отвлекаемся, когда проверяем GPS или разговариваем по мобильному телефону. Многочисленные исследования показывают, что процент аварий и нарушений в последней ситуации выше, и в большинстве стран мира уже запрещено разговаривать по телефону (или просматривать текстовые сообщения и отвечать на них) во время управления автомобилем.</p><p>А поскольку мобильные телефоны превратились в постоянный «протез» человека, этот риск распространился уже и на управление другими видами транспорта и даже на передвижение пешком. Неудивительно, что в Нидерландах в 2019 г. было запрещено отправлять текстовые сообщения во время езды на велосипеде, а в Гонолулу теперь запрещено писать сообщения и даже просто смотреть в телефон, переходя улицу. Распределяя внимание между разными наборами информации, вы многое упускаете. Это явление получило название «слепота невнимания» и, как уже говорилось, способно приводить к плохим последствиям.</p><p>В 1999 г. ученые Дэниел Саймонс и Кристофер Шабри опубликовали получившую широкую известность видеозапись эксперимента, в котором студенты играли в баскетбол. Одна команда была в белой форме, а другая — в черной. Зрителей попросили подсчитать, сколько раз игроки каждой команды передадут мяч друг другу. Во время игры на поле выскочил человек в костюме гориллы, походил среди игроков и потом ушел. В конце игры выяснилось, что среди зрителей, считавших передачи команды в черном — того же цвета, что и горилла, — ее заметили 58%, в то время как среди зрителей, которые считали передачи команды в белом, таких было только 27%. Этот эксперимент показал, что задача подсчета количества передач поглотила внимание зрителей в достаточной степени, чтобы многие из них упустили очевидные детали сцены (см. «Тест на избирательное внимание», рис. 6.4.1). Разница в результатах у тех, кто считал передачи «черной» и «белой» команд, объясняется тем, что у первых цвет гориллы совпадал с целевым цветом, а у вторых нет и она оставалась частью фона. Несколько лет спустя, в 2002 г., те же авторы опубликовали другую версию видео с дополнительными деталями, которые ускользали от внимания даже тех людей, которые были знакомы с оригинальным экспериментом (см. «Горилла в деле», рис. 6.4.2) <a l:href="#dw8xas05d46y">[32]</a>. Таким образом, чем сильнее мы расщепляем внимание, тем меньше информации извлекаем.</p><title><p>https://youtu.be/nVZ-xJnWBJU</p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 6.4.</strong></strong><strong>1.</strong> «Тест на избирательное внимание»</p><p/><p/></cite><title><p>https://youtu.be/HuLXZRdWGDw</p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 6.4.</strong></strong><strong>2.</strong> «Горилла в деле»</p><p/><p/></cite><title><p>https://youtu.be/UYeJ1BHHDIg </p></title><cite><p><strong><strong>Рис. 6.4.</strong></strong><strong>3. </strong>«Подмена людей — Деррен Браун»</p><p/><p/></cite><p>Так что, если во время демонстрации фокуса на представлении мы будем читать текстовые сообщения, то, скорее всего, упустим эффект. Отличный пример этого явления — видео с британским фокусником Дерреном Брауном, основанное на еще одном оригинальном эксперименте Дэниела Саймонса, в котором слепота к изменениям (о ней мы говорили в главе 4) сочетается со слепотой невнимания. Браун появляется на улице с картой в руках под видом туриста и просит прохожих объяснить, как добраться до той или иной городской достопримечательности. Посреди объяснения зрительный контакт участника с фокусником прерывается, что приводит к неожиданным последствиям (см. видео «Подмена людей — Деррен Браун», рис. 6.4.3).</p><p>Разделение внимания — один из самых эффективных и часто используемых приемов в фокусах. Он используется как для сокрытия методов, так и для того, чтобы затруднить реконструкцию трюка. Как мы обсудим в главе 8, ослабленное внимание не только снижает объем кратковременной памяти, но и влияет на запоминание (переход из кратковременной памяти в долговременную), а также мешает извлекать воспоминания из памяти <a l:href="#dw8xas05d46z">[33]</a>.</p><cite><p>На наших занятиях по нейронауке для фокусников, чтобы проиллюстрировать концепцию разделенного внимания, мы демонстрируем эффект «занятого мозга», основанный на идеях легендарного австро-венгерского фокусника Хофцинзера. Зрители получают несколько колод карт: в них они должны найти ту карту, которую выбрали ранее. При поиске следует переворачивать карты из колоды одну за другой и, в то же время, считать, чтобы определить, какой по счету окажется нужная карта. Фокус заканчивается, когда вся колода перевернута, а выбранная карта так и не появилась, как будто фокусник узнал, что это за карта, и заставил ее исчезнуть. На самом деле зрителей заставляют выбрать четную карту, а раздают колоды, состоящие только из нечетных карт. Требование узнать нужную карту и определить, какой по счету она идет, настолько поглощает внимание участников, что они не замечают ни того, что у них в колоде нет четных карт, ни того, что выбранная карта была тоже четной.</p><p/><p/></cite><p>Самые распространенные приемы, которые фокусники используют для разделения внимания, — внезапное отвлечение и провокация с помощью слишком сложных задач, как в последнем примере. Внезапного отвлечения можно добиться, задавая вопросы. Особое место в истории фокусов занимает озадачивающий вопрос Асканио: «Верите ли вы в маленькие чудеса?» Это вопросы, которые не имеют никакого отношения к фокусу и служат для того, чтобы прервать нить повествования и переключить внимание зрителей на несколько секунд — время, достаточное для того, чтобы фокусник незаметно совершил маневр, который в обычных условиях слишком бросался бы в глаза <a l:href="#dw8xas05d460">[34]</a>. Хуан Тамарис обновил прием Асканио, увеличив количество и сложность вопросов, чтобы выиграть больше времени для сложных секретных манипуляций <a l:href="#dw8xas05d461">[35]</a>.</p><p>Самым ярким примером разделения внимания, достигаемого постановкой слишком сложных задач, становится трюк со зрителем, «пострадавшим» от артиста-карманника. Сначала фокусник ошеломляет жертву своей речью и движениями. Затем, непосредственно в момент «кражи», он смотрит «жертве» прямо в глаза. Это создает два одновременных фокуса внимания, и «жертва» не в состоянии как следует проследить за обоими. Кроме того, карманник часто вторгается в личное пространство «жертвы» (разумеется, не агрессивно) и отвлекает ее назойливой болтовней. Эта уловка не просто разделяет внимание жертвы, но практически сводит на нет способность к вниманию, поскольку зритель не в состоянии уследить за многочисленными одновременными действиями артиста. В таких обстоятельствах фокусник-карманник может незаметно для жертвы снять с нее часы, галстук, очки или ремень, потому что, помимо переключения и разделения внимания, эти маневры создают тактильные следовые ощущения (как мы уже видели в примере с незаметным снятием часов). Данная техника основана на тех же принципах, что используют и настоящие карманники. Уличный вор-карманник опирается не только на ловкость рук: он привлекает внимание жертвы, как бы случайно толкнув ее, и пользуется этим моментом, чтобы вытащить бумажник или мобильный телефон.</p><title><p>Временный контроль или постоянное управление вниманием</p></title><cite><p>Хороший фокус невозможен без надлежащего управления вниманием.</p><p/><p>ТОММИ УАНДЕР</p><p/><p/></cite><p>Внимание не распределяется равномерно в пространстве и не остается постоянным с течением времени. Контроль, предвосхищение и изменение внимания во времени зависят от базовых механизмов (движений глаз, ритмов мозга и так далее), которые пока мало изучены <a l:href="#dw8xas05d462">[36]</a>. Мы знаем, что внимание зрителей колеблется в течение всего представления: зритель ищет моменты обновления своего внимания и восприимчив к разным отвлекающим факторам. В этих обстоятельствах задача иллюзиониста — временно завладеть вниманием аудитории, контролировать его на протяжении всей экспозиционной фазы фокуса и добиться того, чтобы зрители не прекращали «думать» в это время, а, скорее, сохраняли внимание к представлению и делали это автоматически. Взять внимание зрителей под контроль на время демонстрации фокуса — само по себе задача, ведь нужно не только помешать публике заметить то, что не соответствует действительности, но и сделать так, чтобы она пристально следила за всей экспозиционной фазой и при этом не возникал контраст. Если фокусник не справляется с контролем над вниманием в течение нужного времени, зрители отвлекаются, перестают следить за представлением — и фокус проваливается. Поэтому совет фокусника Дарвина Ортиса особенно уместен: «Никогда не позволяйте зрителям ускользнуть от вас» <a l:href="#dw8xas05d463">[37]</a>.</p><p>Чтобы контроль над вниманием сохранялся в течение всей экспозиционной фазы, повествование фокусника должно обрести прочность, тогда за этим повествованием будут следить зрители. Как мы уже подчеркивали, укрепить эту прочность помогает наличие сюжетной линии трюка, а также простота и ясность экспозиции. Еще одним важным элементом служит ритм: фокусник создает различные моменты внимания и физические зоны интереса, чтобы подкрепить эффект <a l:href="#dw8xas05d464">[38]</a>. Но, помимо конкретных приемов контроля над вниманием в пространстве, фокуснику доступны различные стратегические ресурсы для поддержания контроля во времени и непрерывного направления внимания.</p><p>Среди этих стратегических ресурсов следует различать личные, повествовательные и сценические. Личные ресурсы — это те, которые обеспечивает непосредственно фигура фокусника. Они зависят от опыта, навыков и подготовки артиста. Это индивидуальность фокусника, его внешность, одежда, речь и манера держаться — словом, все, что связано с невербальной коммуникацией. Асканио обобщил важность невербальной коммуникации формулой «бытие, присутствие и внешность». Повествовательные ресурсы — это ключ к созданию таких эффектов, как саспенс, который, как говорил Альфред Хичкок, очень эффективно удерживает внимание зрителей <a l:href="#dw8xas05d465">[16]</a>. Помимо саспенса, могут применяться и такие приемы повествования, как разжигание любопытства или создание впечатления сложности трюка, демонстрация не полной уверенности в успехе (например, когда канатоходец притворяется, что поскользнулся) или использование кажущейся или притворной неудачи: так можно заставить зрителей ожидать, что трюк в конечном итоге провалится. Наконец, важные сценические ресурсы для поддержания контроля над вниманием — это освещение и, в некоторых трюках, музыка.</p><p>Одним словом, синхронизация коллективного внимания и достижение непрерывного контроля над ним в течение достаточно долгого времени — это ключ к предотвращению нежелательных контрастов. Для этого необходимы тренировки, а также — и это уникальная и характерная особенность фокусов — немалые усилия на протяжении всего представления как со стороны фокусника, так и со стороны публики. Зритель должен внимательно следить за демонстрацией фокуса от начала и до конца. Так, поскольку жанр эстрадной магии предъявляет высокие требования к вниманию публики, фокусники стали настоящими экспертами в управлении коллективным вниманием.</p><p>Эти требования к вниманию зрителей напрямую связаны с кратковременной памятью, объем которой очень ограничен. В результате формирование воспоминаний (переход из кратковременной памяти в долговременную) происходит в условиях сильного напряжения. Кроме того, требование постоянного внимания, дополненное избытком информации, который обычно имеет место при исполнении серии фокусов, может легко привести к истощению, насыщению или привыканию, а привыкание неизменно снижает способность удивляться, как предупреждал легендарный французский фокусник Робер-Уден в 1868 г., и даже влияет на способность правильно воспринимать сцену <a l:href="#dw8xas05d466">[39]</a>. Это часто случается с очень длинными представлениями, которые рискуют не оправдать ожидания публики. Вот как рассказывал о структуре своего шоу аргентинский фокусник Генри Эванс в 2017 г. в интервью на портале Pastomagic <a l:href="#dw8xas05d467">[17]</a>: «Мне нравится вставлять короткий музыкальный фрагмент в середину длинной программы, чтобы дать зрителям отдохнуть, переключиться на другую эмоцию, расслабиться. А после этого я могу продолжить крещендо» <a l:href="#dw8xas05d468">[40]</a>.</p><p>Зрителям нужна пауза, во время которой можно ослабить внимание, ведь кора относится к наиболее энергетически затратным структурам мозга. Мониторинг информации и управление вниманием относятся к основным функциям коры головного мозга, и именно эти две задачи — самые сложные для зрителей во время представления иллюзиониста. Чем больше они задействованы, тем активнее тратится энергетический бюджет мозга зрителя, что чревато ослаблением впечатлений или искажением воспоминаний о шоу.</p><title><p>Музыка как инструмент передачи эмоций и синхронизации внимания</p></title><p>Как хорошо известно по фильмам ужасов и триллерам, музыка может передавать эмоции не хуже, а то и лучше, чем невербальное общение. Если убрать саундтрек, фильм утратит большую часть эмоционального заряда. И напротив, если убрать диалоги, но сохранить музыку, как в старом немом кино, эмоциональное содержание фильма в значительной степени сохранится. Музыка используется для создания или усиления чувств, в частности с помощью высоты тона (одна высокая нота может передать волнение, а низкая — грусть), темпа (быстрый темп обычно кажется радостным, а медленный — грустным) и интенсивности.</p><p>В искусстве фокусов музыка также играет важную роль, и причин для этого несколько. Прежде всего, музыка помогает синхронизировать внимание зрителей и подчеркнуть кульминацию, а также промежуточные результаты в номерах, состоящих из нескольких трюков. Одну и ту же картину или сцену зрители могут воспринимать по-разному в зависимости от сопровождающей музыки.</p><p>Однако не всякая музыка дает нужный эффект. Насколько она может служить мощным средством усиления впечатлений, настолько же неправильный подбор или плохая организация способны превратить ее в помеху. Например, вокальные произведения считаются более рискованными и менее подходящими, чем инструментальные, потому что пение сильнее отвлекает внимание зрителя, а вопрос внимания в представлении фокусника стоит на первом месте. Лучше всего подходят отрывки, которые гармонично сочетаются с ходом демонстрации фокуса и синхронизированы с различными событиями экспозиционной фазы. Неизвестная музыка или специальные обработки предпочтительнее классических, хорошо известных произведений. Так, песня Rolling Stones или Майкла Джексона, скорее всего, захватит ум зрителей и отвлечет их от выступления <a l:href="#dw8xas05d469">[41]</a>.</p><p>Наконец, еще один не менее, если не более важный фактор — это тип фоновой музыки, которая играет, пока зрители входят в зал, занимают свои места и ждут начала шоу. Если в этот момент зрителей приветствует, например, очень популярная песня Шакиры на полной громкости, то к началу представления их внимание, скорее всего, будет уже исчерпано.</p><title><p>Отключение внимания в искусстве фокусов</p></title><cite><p>Вместо того чтобы переключать внимание на другую точку, фокусник может снизить уровень энергии и настроиться так, чтобы зрители не заметили в ходе номера какого-то важного предмета или решающего действия, создающего иллюзию.</p><p/><p>АЛЬФРЕД БИНЕ. ПСИХОЛОГИЯ ПРЕСТИДИЖИТАЦИИ.</p><p>REVUE DES DEUX MONDES</p><p/><p/></cite><p>Так же как фокусник использует множество стратегий для захвата внимания аудитории (или избегает его привлечения, если это неудобно), бывают моменты, когда методы фокусника должны частично или полностью отключать внимание публики. Мы называем их синкопическими моментами — термин заимствован из мира музыки, где применяется к перемещению акцентов с сильных долей такта на слабые.</p><p>Недавние исследования показали, что после активного захвата внимание слушателей ослабевает и они начинают синхронно моргать. (Мы моргаем в среднем каждые пять секунд.) В этом состоянии возникают моменты отключения, которыми фокусник может воспользоваться <a l:href="#dw8xas05d47a">[42]</a>.</p><p>Внимание также может частично отключаться в особенно красивой обстановке, в ходе красивого выступления или рассказа. В искусстве фокусов красота отвлекает внимание, так как создаваемое ей ощущение благополучия способствует ослаблению бдительности и общего уровня внимания. Асканио подчеркивал ее важность и утверждал, что посредством красоты «можно достичь совершенства». В частности, он считал, что в фокусах красоту создают движения с большой амплитудой <a l:href="#dw8xas05d47b">[43]</a>.</p><p>Полное отключение внимания достигается, например, когда весь зал смеется в ответ на шутку. Также внимание отключается во время аплодисментов, в том числе когда публика аплодирует после промежуточной кульминации в некоторых номерах. Полное отключение позволяет иллюзионисту проводить приготовления или манипуляции (например, менять колоды, загружать или выгружать предметы и приспособления) на виду у зрителей так, что они этого не замечают.</p><p>Отдельного упоминания заслуживает техника Слидини. Используя язык тела, приближаясь к зрителю и удаляясь от него, он мастерски управлял ритмом усиления и ослабления внимания во время своих представлений. Это хороший пример того, как внимание публики в пространстве и времени можно настраивать с помощью хореографических средств.</p><title><p>Анализ фокуса</p></title><p>Попробуем разложить фокус на приемы и методы, описанные выше — с той оговоркой, что фокусы не поддаются стандартизации: для создания одного и того же эффекта в них могут применяться разные методы и материалы.</p><p>Для этого мы выбрали фокус «Возвращающаяся карта» американского иллюзиониста Френсиса Карлайла, который включает множество манипуляций вниманием. Как показано на рисунке 6.5, фокус развивается в три этапа, каждый из которых представляет собой самостоятельный фокус с собственной развязкой (кульминацией). На первых двух этапах карта, произвольно выбранная зрителем и затем подписанная, удивительным образом перемещается из колоды в карман фокусника. На третьем этапе в карман фокусника отправляются все карты из колоды, кроме выбранной: она остается у него в руке.</p><image l:href="#13"/><cite><p><strong>Рис. 6.5.</strong> Анализ фокуса «Возвращающаяся карта» Френсиса Карлайла по версии испанского иллюзиониста Тино Калла: фокус состоит из трех фаз, каждая с собственной кульминацией. Во «внутренней жизни» каждой фазы различные маневры по управлению вниманием и маскировке следуют один за другим, но ни одна фаза не повторяет другую полностью. Обозначения: РВ — разделенное внимание; ЗВ — захват внимания; АОВ — активное отвлечение внимания; Н — нейтральный маневр; ФС — физическое сокрытие (пальмирование, манипуляции с картами); АЗ — амодальное завершение; и С — скорость. Фокус полностью можно посмотреть по ссылке:</p><p/><p>https://youtu.be/dbIzmHdNeBg</p><p/><p/></cite><p>Этот эффект в основном (но не только) основан на серии захватов и отклонений фокуса внимания, а также включает несколько приемов скрытого физического переноса (включая пальмирование карт), которые следует выполнять очень технично, чтобы не создать привлекающего внимание контраста. На третьем этапе, когда фокусник держит в руке только одну карту лицевой стороной вниз — или, говоря языком фокусников, «рубашкой вверх», — происходит так называемое амодальное восприятие (о нем будет рассказано в главе 7): зрители, не отдавая себе отчета, предполагают, что в руке у фокусника находится вся колода, пока тот не покажет, что у него в руке только выбранная карта, а вся колода переправилась в карман (см. вторую часть видео по ссылке).</p><p>То, что мы видим колоду, а не карту, показывает: наше восприятие сцены зависит не столько от получаемой сенсорной информации, сколько от уже сформированных ожиданий относительно нее. К этому мы и обратимся далее.</p><p>[31]. Fiebelkorn, Pinsk, and Kastner, “A Dynamic Interplay within the Frontoparietal Network.”</p><p>[32]. Simons and Chabris, “Gorillas in Our Midst.”</p><p>[29]. Stone, “Vision and Velocity Vectors.”</p><p>[30]. Hyman et al., “Did You See the Unicycling Clown?”</p><p>[35]. Tamariz, “Sobre la ‘pregunta obnubilante.’”</p><p>[36]. Nobre and van Ede, “Anticipated Moments.”</p><p>[33]. Quian Quiroga, “Magic and Cognitive Neuroscience.”</p><p>[34]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[28]. Tachibana and Gyoba, “Effects of Different Types of Misdirection.”</p><p>[17] Pastomagic — крупнейший испаноязычный портал, посвященный фокусам. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[16] Разговор в лифте с Альфредом Хичкоком — пример того, как методы привлечения внимания можно применять в повседневной ситуации. Питер Богданович рассказывает, как однажды ехал вместе со знаменитым британским режиссером в лифте. На одном из этажей двери открылись, и вошла группа людей. Хичкок воспользовался моментом, чтобы внезапно сменить тему разговора: «Кровь брызгала на стены, стекала на пол, бесконечно лилась из носа и рта». Он перечислил еще несколько жутких подробностей и наконец добавил: «Так что мне пришлось придержать его за голову и спросить, что случилось». Тут лифт опустился на первый этаж, двери открылись, но никто не двинулся с места. В итоге первым вышел сам Хичкок. Богданович сразу догнал его и спросил: «Так что же он сказал?» «Что сказал кто?» — спросил в ответ режиссер «Психо». «Ну тот, который в крови», — ответил Богданович. См. видео пользователя chrisj01 «История с Хичкоком в лифте» (Hitchcock’s Elevator Story) на YouTube.</p><p>[15] Меграбян уточнял, что эти соотношения были выведены для очень узкой ситуации: когда человек передает чувства и установки и при этом слова не совпадают с интонацией и мимикой. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[37]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[20]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion.”</p><p>[21]. Hergovich and Oberfichtner, “Magic and Misdirection”; Tamariz, <emphasis>The Five Points in Magic</emphasis>.</p><p>[18]. Kuhn, Kourkoulou, and Leekam, “How Magic Changes Our Expectations about Autism”; Joosten et al., “Gaze and Visual Search Strategies.”</p><p>[19]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion”; Rieiro, Martinez-Conde, and Macknik, “Perceptual Elements in Penn &amp; Teller’s ‘Cups and Balls’ Magic Trick”; Tachibana and Kawabata, “The Effects of Social Misdirection”; Scott, Batten, and Kuhn, “Why Are You Looking at Me?”.</p><p>[24]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[25]. Hergovich, Gr&#xF6;bl, and Carbon, “The Paddle Move Commonly Used in Magic Tricks.”</p><p>[22]. Цитируется в: Macknik et al., “Attention and Awareness in Stage Magic.” Suchow and Alvarez, “Motion Silences Awareness of Visual Change.”</p><p>[23]. Suchow and Alvarez, “Motion Silences Awareness of Visual Change.”</p><p>[26]. Otero-Mill&#xE1;n et al., “Stronger Misdirection in Curved than in Straight Motion.”</p><p>[27]. Там же.</p><p>[9]. Lamont and Wiseman, <emphasis>Magic in Theory</emphasis>; Kuhn et al., “A Psychologically-Based Taxonomy of Misdirection.”</p><p>[10]. Smith, Lamont, and Henderson, “The Penny Drops”; Smith, Lamont, and Henderson, “Change Blindness in a Dynamic Scene”; Kuhn et al., “Don’t Be Fooled!”</p><p>[8]. Там же.</p><p>[13]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation”; Kuhn et al., “Misdirection in Magic”; Kuhn, Amlani, and Rensink, “Towards a Science of Magic.”</p><p>[14]. Ortega et al., “Exploiting Failures in Metacognition through Magic.”</p><p>[11]. Jar, Comunicaci&#xF3;n no verbal.</p><p>[12]. Kuhn et al., “Don’t Be Fooled!”</p><p>[17]. Thomas and Didierjean, “No Need for a Social Cue!”; Thomas and Didierjean, “The Ball Vanishes in the Air”; Tompkins, Woods, and Aimola Davies, “The Phantom Vanish Magic Trick.” О зрителях, лишенных такой восприимчивости, см.: Thomas and Didierjean, “Magicians Fix Your Mind.”</p><p>[15]. Kuhn and Land, “There’s More to Magic than Meets the Eye”; Kuhn, Tatler, and Cole, “You Look Where I Look!”; Kuhn and Rensink, “The Vanishing Ball Illusion.” Исследования Куна о внимании и отвлекающих моментах см.: Kuhn and Teszka, “Attention and Misdirection.”</p><p>[16]. Lamont and Wiseman, <emphasis>Magic in Theory</emphasis>.</p><p>[2]. Cherry, “Some Experiments on the Recognition of Speech.”</p><p>[3]. Maskelyne and Devant, Our Magic; Tarbell, The Tarbell Course in Magic; Mulholland, Quicker than the Eye.</p><p>[1]. Ward, “Attention.”</p><p>[6]. Leech, Don’t Look Now!; Fitzkee, Magic by Misdirection.</p><p>[7]. Wonder and Minch, <emphasis>The Books of Wonder</emphasis>.</p><p>[4]. Tarbell, The Tarbell Course in Magic; Fitzkee, Magic by Misdirection; Bruno, Anatomy of Misdirection; Sharpe, Conjurers’ Psychological Secrets.</p><p>[5]. Bestue, “Misdirection.”</p><p>[39]. Ling and Carrasco, “When Sustained Attention Impairs Perception.”</p><p>[40]. Arciniegas, “Entrevista a Henry Evans.”</p><p>[38]. Barnhart et al., “Cross-Modal Attentional Entrainment.”</p><p>[43]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[41]. Марсель Ботелла, в личном общении с автором, 2015 г.</p><p>[42]. Wiseman and Nakano, “Blink and You’ll Miss It.”</p></section><section><title><p>Глава 7</p></title><title><p>Восприятие — это творческий акт, но всё уже есть в вашем мозге</p></title><cite><p>Мир был еще таким новым, что многие вещи не имели названия, и на них приходилось показывать пальцем <a l:href="#dw8xas05d5c7">[18]</a>.</p><p/><p>ГАБРИЭЛЬ ГАРСИЯ МАРКЕС. СТО ЛЕТ ОДИНОЧЕСТВА (1967)</p><p/><p/></cite><title><p>Воспринимать — значит интерпретировать</p></title><p>Когда картофель впервые попал в Европу, французы назвали его <emphasis>pomme de terre </emphasis>(земляное яблоко), потому что по текстуре он напоминал <emphasis>pomme</emphasis> (яблоко), которое так широко используется во французской кулинарии. Воспринимать — значит интерпретировать то, на что обращено, направлено наше внимание, исходя из наших знаний о мире. После того как информация, содержащаяся в зрительной сцене, отфильтрована и бесконечное множество деталей отброшено, мозг готов «маркировать» — то есть понять — полученную информацию. Классическая математическая теория информации Клода Шеннона полезна при оценке количества информации, присутствующей в сцене. Однако мы попытаемся выйти за рамки этой теории и рассмотрим более экологический подход, впервые предложенный психологом Джеймсом Гибсоном. Гибсон ввел термин «аффорданс», чтобы описать способность всего, что находится в нашем окружении, естественном или искусственном, от неодушевленных предметов и до других людей, предполагать смыслы и возможности для действий в рамках определенного контекста, управляя таким образом человеческим поведением в каждой конкретной ситуации.</p><p>Жесты и движения фокусника, предметы и уловки, которые он использует, а также контекст фокуса, включая сюжетную линию, — все это работает, потому что создает возможность для осмысленного восприятия зрителями. Да и сами фокусники, будучи мастерами обмана, предлагают зрителям весьма выраженные аффордансы. Таким образом, аффорданс всегда относителен, это свойство взаимодействия между каждым воспринимающим субъектом и объектами мира, которые он воспринимает. Следовательно, аффордансы, предлагаемые одним и тем же объектом или человеком, могут быть совершенно разными для разных субъектов. Задача фокусника — управлять восприятием, подсказывая публике определенные аффордансы, которые ведут к запланированному «невозможному» результату. С этой точки зрения в качестве когнитивной основы для фокусов следует считать информацию, которая естественным образом предоставляется окружающей средой, а не только субъективными представлениями человека. Для большинства из нас открытая кисть руки, обращенная тыльной стороной вперед, — это пустая рука. Однако для фокусника или зрителя, который знает, как делаются многие фокусы, в этой руке кроется секрет эффекта: возможность спрятать и незаметно передать монету или карту.</p><p>Когда мозг воспринимает информацию, он генерирует предсказание в отношении наблюдаемых явлений, делая умозаключения и предвосхищая реальность на основе прошлого опыта и знаний о физических свойствах окружающих объектов. Мозг постоянно, каждую миллисекунду создает такие прогнозы, систематически корректируя и сравнивая каждое предсказание с информацией, получаемой от органов чувств. Мозг очень хорошо приспособлен для выполнения этой функции. В путях передачи сенсорной информации на каждом уровне иерархии восприятия параллельно существуют связи двух типов. По связям одного типа (проекциям прямой связи) передается входящая сенсорная информация, а посредством связей второго типа (проекции обратной связи) генерируются предположения относительно внешних причин входящего сенсорного сигнала. Хотя конкретные аспекты взаимодействия проекций этих двух типов до сих пор остаются предметом споров, подтверждение подобной схемы можно найти, например, в функциональной организации зрительного пути мозга.</p><p>Важно отметить, что, сравнивая входящие сенсорные данные с предсказаниями, эти схемы мозга вычисляют, насколько прогнозы далеки от реальных сенсорных данных, — то есть оценивают погрешность нашего прогнозирования мира. Поскольку мы включаем в это уравнение предыдущий опыт, возможные ошибки в процессе сравнения и корректировки сводятся к минимуму. В результате, когда реальность совпадает с прогнозами, мы чувствуем себя комфортно, а неожиданные явления, такие как фокусы, вызывают сильное удивление.</p><p>Этот процесс умозаключений основан на оценке гипотез. В нейробиологии принято считать, что этот механизм работает по методу Байеса: используется ретроспективная статистическая оценка, чтобы делать предположения относительно текущих наблюдений. Другими словами, при интерпретации того, что воспринимается на основе предшествующего опыта, мозг вычисляет «самую правдоподобную догадку». Перефразируя нейробиолога Дейла Пёрвса, можно сказать, что мы «воспринимаем так, как оказывалось полезным воспринимать в прошлом» <a l:href="#dw8xas05d5c8">[1]</a>. Из всего разнообразия вариантов и вариаций, хранящихся в памяти, мозг выбирает наиболее статистически вероятный вариант.</p><p>То, что достигает сознания, — это окончательный выбор после тысяч сверхбыстрых неосознанных расчетов, произведенных мозгом. И хотя мы бодрствуем, мы не осознаем эти постоянно происходящие процессы. Тем не менее именно так мозг наделяет наше восприятие, наряду с воспоминаниями и решениями, личными штрихами и даже крайне субъективными компонентами.</p><p>Восприятие — это, по сути, предиктивный процесс, в котором наш мозг одновременно интегрирует информацию из разных источников, таких как входящие сенсорные данные о зрительной сцене и сохраненная в памяти информация из нашего прошлого опыта в подобных ситуациях <a l:href="#dw8xas05d5c9">[2]</a>. Но зачем мозгу такое предсказание? Мы знаем, что, помимо прочего, это помогает ему понимать информацию, проецируемую на сетчатку в двухмерном формате, минимизировать эффекты узких мест при передаче информации и компенсировать собственную медлительность. Рассмотрим подробнее каждый из этих аспектов.</p><title><p>Так называемая обратная задача зрения</p></title><p>Нам может казаться иначе, однако зрительная информация отражается на плоской поверхности сетчатки в виде двухмерной проекции. Это создает проблему, поскольку такая проекция имеет бесконечное число решений в трех измерениях. То есть бесконечное число реальных трехмерных объектов может генерировать одну и ту же двухмерную проекцию в зависимости от угла зрения, расстояния до объекта и так далее. Как же понять, на что мы смотрим? Это и называется обратной задачей зрения.</p><p>С самого детства мы создаем своего рода каталог, визуальную энциклопедию, в которой в виде идей и имплицитных воспоминаний храним существующие отношения между различными проекциями на сетчатке и реальными объектами в пространстве, которые их создают. В этом же «личном каталоге» мы храним названия и назначение всех вещей, которые нас окружают. Такой «каталог на всю жизнь» мы создаем для себя с самого раннего возраста. Например, малыш, который играет с педальной машинкой или трясет, а затем бросает бутылочку, наполовину наполненную водой, неосознанно проводит пространственные измерения с помощью педальной машинки и измерения веса и объема с помощью бутылочки. Вся эта информация поможет ребенку понять, что он видит, когда ему снова попадется бутылка, независимо от того, будет она похожа на предыдущую или нет. Кроме того, он будет лучше понимать размеры пространства, которое исследовал с помощью педального автомобиля.</p><p>Наш «личный каталог» постоянно обновляется в соответствии с изменениями, происходящими вокруг нас. Чтобы убедиться в этом, достаточно вспомнить, например, как менялось наше визуальное представление о телефоне со времен Александра Белла до появления современных смартфонов. Важно отметить, что интерпретация увиденного и полученных стимулов всегда более тесно связана с содержанием «личного каталога» — нашей уникальной памяти, чем с информацией, непосредственно получаемой из окружающего мира.</p><p>Сгоалсно одмону исселодавнию, порвдееннмоу в Кебрмидожскм Уинврестиете, не иемет знаенчия, в каокм продяке сотят бвукы в совле: гавлное, чобты превая и псоделняя бувкы блыи на сових мстеах. Отальсыне бквуы мугот бтыь плооньстю прееешанмы, вы все рвано лгкео портчете его. Это пмооту, что чвоелеесчкий мзог чиеатт не кжаудю бвкуу по одентьолсти, а совло цликоем.</p><cite><p><strong>Рис. 7.1.</strong> Благодаря нашей способности распознавать шаблоны текст, где в словах перемешаны все буквы, кроме первых и последних, остается понятным при чтении. См.: http://www.mrc-cbu.cam.ac.uk/people/matt.davis/cmabridge/</p><p/><p/></cite><p>Благодаря предиктивной обработке информации мозг человека способен воспринимать самые разные сигналы: от невербальных до письменной и устной речи. Например, прямо сейчас, читая этот текст, вы постоянно используете каждое прочитываемое слово, а также те, которые шли перед ним, чтобы сделать обоснованное предположение о том, какое слово последует за ним. Эта способность выявлять шаблонные сочетания слов объясняет, почему вы читаете так бегло. Выявление шаблонов — один из самых полезных навыков, которые мы развили в себе как вид.</p><p>Рассмотрим еще один пример. Прочтите текст в рамке на рисунке 7.1 и обратите внимание, как легко вы определяете значение слов по контексту.</p><p>Аналогичным образом, когда мы видим лицо оратора, сообщающего что-нибудь, то часто можем предсказать, что он скажет. И поэтому же мы часто начинаем отвечать на вопрос, который не был сформулирован до конца или мы его не дослушали, хотя это и чревато недопониманием. Мы также склонны «срезать углы» при чтении. Например, получив письмо, начинающееся словами: «С сожалением сообщаем вам, что…», мы сразу воображаем плохие новости, хотя это вовсе не обязательно так.</p><image l:href="#14"/><cite><p><strong>Рис. 7.2.</strong> Два адаптированных наброска с оригинала Пабло Пикассо: хотя оба наброска состоят из одинаковых линий, их интерпретация сильно различается. Набросок 2 однозначно изображает обнаженную женщину сзади, в то время как набросок 1 разные люди интерпретируют по-разному</p><p/><p/></cite><p>Все эти действия совершаются по одному шаблону: мы пропускаем связки или слова-заполнители, которые не имеют решающего значения для смысла определенных фраз. Однако мы также можем ошибаться, не заметив повторяющихся слов или не обратив внимания на ошибку, например как в этом вопросе: «Сколько животных каждого вида взял в ковчег Моисей?» <a l:href="#dw8xas05d5da">[3]</a></p><p>Полагаясь на «личный каталог», мы интерпретируем увиденное в зависимости от других индивидуальных или коллективных факторов, таких как возраст, культура, ожидания и, конечно же, наш собственный опыт. Например, ребенок и взрослый интерпретируют набросок 1 на рисунке 7.2 по-разному: ребенок может увидеть человека с мечом или дирижера оркестра, в то время как взрослый скорее увидит кактус или трезубец. Дети еще не до конца сформировали свой «каталог», свою внутреннюю модель мира, поэтому их предположения гораздо более разнообразны. Дети также более открыты для исследования разных концепций, чем взрослые, которые часто делают более консервативные прогнозы на основе своего «каталога».</p><title><p>Узкие места в обработке информации мозгом</p></title><p>Вторая причина, по которой мозг занимается предсказаниями, — это компенсация нежелательных эффектов узких мест на путях передачи информации. В главе 5 мы рассмотрели, как стратегия относительного, а не абсолютного подхода к обработке информации, обнаружения контрастов в пространстве и времени позволяет компенсировать потерю резкости в результате сжатия и последующего расширения информации при прохождении узкого места. Эти узкие места также объясняют стратегию интерпретации, присущую феномену восприятия: ведь в процессе обработки часть информации всегда теряется.</p><p>Давайте сравним мозг с компьютерной системой обработки изображений и посмотрим, чем они различаются. Количество цифровых фотографий, сделанных только за 2015 год, превысило общее число снимков за всю историю аналоговой фотографии <a l:href="#dw8xas05d5db">[4]</a>. С тех пор количество создаваемых цифровых фотографий растет в геометрической прогрессии, создавая проблему первой величины — настолько крупную, что мы пока даже не в состоянии оценить все ее последствия. С конца 1990-х гг. растет спрос на цифровые камеры со все более высоким разрешением, позволяющим передавать «реальность» в мельчайших деталях. Но камеры с высоким разрешением неизбежно создают файлы большого размера, которые сложнее пересылать. При таких темпах пропускная способность оптоволоконных кабелей, обеспечивающих работу интернета, будет исчерпана через несколько лет. Также при передаче информации через интернет потребляется очень много энергии. Подсчитано, что, например, в Великобритании на интернет приходится уже около 12% всего потребления энергии, что эквивалентно выработке трех атомных электростанций. Более того: каждые четыре года это потребление удваивается <a l:href="#dw8xas05d5dc">[5]</a>.</p><p>Для решения этой задачи предлагаются два подхода. Первый: увеличить пропускную способность каналов за счет прокладки новых кабелей и реструктуризации физической емкости интернета — затея сложная и дорогостоящая. Второй: уменьшить размер передаваемого сигнала. Для этого в каждую цифровую камеру уже сегодня встроен алгоритм сжатия информации, который значительно уменьшает размер создаваемых файлов, упрощая работу с ними. Эти алгоритмы сжатия — математические инструменты, преобразующие изображение в его основные компоненты перед тем, как передавать информацию. В свою очередь, принимающее устройство имеет соответствующий алгоритм декомпрессии, который восстанавливает изображение с минимальными потерями информации. Так устроен формат JPG и подобные ему, широко используемые сегодня. Фотографии в высоком разрешении передаются в формате с низкой информационной плотностью и восстанавливаются на месте назначения, что значительно снижает потребление энергии и оптимизирует нагрузку на каналы связи.</p><p>Перед зрительной системой мозга стоит очень похожая задача: пропустить информацию через узкое место между камерой высокого разрешения (глазом) и процессором (мозгом), который технически не может получить все, что улавливает глаз. Однако решения, возникшие в ходе эволюции мозга, несколько отличаются от того, что мы придумали для передачи цифровых фотографий. Как уже объяснялось выше, при получении информации от глаз мозг использует сжатие. Но это ведет к значительной потере информации, влияющей на интерпретацию изображения мозгом. Подобно цифровой фотографии, изображение с низкой информационной плотностью, поступающее в мозг, необходимо «распаковать», чтобы восстановить исходное разрешение, а затем, чтобы получить изображение, близкое по объему к оригиналу, его следует дополнить утраченной информацией. В этом и состоит существенное различие между цифровой камерой и мозгом: в процессе взаимодействия, а не пассивной передачи информации мы заполняем пробелы в изображении данными, извлеченными из воспоминаний.</p><p>Тем не менее наши умозаключения и интерпретации очень точны и полезны, поскольку опираются на огромный запас знаний о физических свойствах объектов мира и их взаимоотношениях, хранящихся в нашей памяти. Как мы уже видели, некоторые из таких интерпретаций, которые мы накапливаем на протяжении всей жизни, субъективны: они принадлежат только нам и не могут быть переданы другому человеку. Другие интерпретации — общие, они являются продуктом культуры, в которой мы выросли. Таковы, например, различия в эстетических предпочтениях относительно форм представления трехмерного пространства между теми, кто вырос в странах Запада, и уроженцами Восточной Азии. Третьи могут быть врожденными и обусловленными эволюционным развитием нашего вида, например отвращение к паукам или змеям <a l:href="#dw8xas05d5dd">[19]</a><a l:href="#dw8xas05d5de">[6]</a>.</p><title><p>Мозг — медленный</p></title><p>Еще одно важное ограничение мозга при формировании предсказаний — низкая скорость. Мозг работает медленно: мы не только обрабатываем лишь очень малую часть непрерывного шквала сенсорных стимулов, но и делаем это с задержкой в несколько сотых секунды, а то и больше, если разум в этот момент сосредоточен на другом.</p><p>В нормальных условиях такая задержка не имеет серьезных последствий. Едва ли нам может быть важно, что музыка в плеере опаздывает на долю секунды, как не имеет значения и то, что при наблюдении за закатом момент окончательного исчезновения солнца мы видим с небольшой задержкой <a l:href="#dw8xas05d5df">[20]</a>.</p><p>Одна из причин задержки в нашем мозге состоит в том, что вся информация, которую мы получаем через органы чувств, обрабатывается группами нейронов, которые расположены в разных частях мозга, иногда довольно далеко друг от друга. Такая обработка требует времени. Так, чтобы информация о зрительной сцене достигла первой области коры головного мозга, где будет обработана, требуется от 0,002 до 0,004 секунды. Полный процесс распознавания объекта, например лица, занимает от 0,125 до 0,2 секунды, и еще много времени пройдет, прежде чем эта зрительная информация сможет существенно повлиять на наше поведение.</p><p>Экспериментальное наблюдение этой задержки в некоторых процессах, таких как принятие каких-либо решений, и тот факт, что мы не осознаем ее — например, когда принимаем конкретные решения, — породили бурные дискуссии о существовании свободы воли. Эксперименты Бенджамина Либета показали, что к моменту, когда мы осознаем, что приняли определенное решение (например, нажать кнопку при появлении сигнала на экране компьютера), наш мозг на самом деле уже принял это решение неосознанно минимум на треть секунды раньше <a l:href="#dw8xas05d5dg">[21]</a>. Эти результаты привели к многочисленным спорам между теми, кто убежден в нашей способности к свободе воли, и теми, кто на основании этих и других экспериментов утверждает, что свобода воли лишь иллюзия.</p><p>Чтобы компенсировать свою медлительность, мозгу пришлось научиться делать очень точные умозаключения. Если мы отстаем в среднем на треть секунды, весьма трудно представить, как мы могли бы, например, вести автомобиль с высокой скоростью, играть в теннис или выполнять большинство повседневных действий, таких как переход улицы или преодоление препятствий на дороге, не будь у нас способности к прогнозированию. Кто-нибудь верит, что для защиты от одиннадцатиметрового удара вратарь бросается в ту сторону, куда, как он «увидел», игрок посылает мяч? На самом деле вратари почти всегда делают бросок в тот или иной угол в надежде, что им повезет и мяч полетит именно туда. (Но, конечно же, некоторые из лучших вратарей изучают также привычки своих соперников, чтобы увеличить шанс на успех.) В процессе исследования, проведенного в Амстердамском университете, были проанализированы все пенальти, пробитые на чемпионатах мира по футболу с 1982 по 2010 г., и сделан вывод: когда команда выигрывает или играет вничью, вратарь в 50% случаев бросается вправо и в 50% — влево. Но если команда проигрывает, вратарь отдает предпочтение правой стороне (семь раз из десяти). Возможно, дело в том, что большинство вратарей — правши и, оказываясь под сильным давлением, они предпочитают более удобную сторону — правую <a l:href="#dw8xas05d5dh">[7]</a>.</p><p>Еще нагляднее пример из тенниса: на корте длиной около 24 метров, когда игрок подает мяч со скоростью около 200 километров в час, у соперника есть примерно 0,4 секунды на то, чтобы определить траекторию мяча, направить свое тело и ракетку в его сторону и, наконец, отбить мяч в нужном направлении так, чтобы он вернулся на противоположную сторону корта. Опираясь на зрительную информацию, в том числе детали движений соперника за мгновение до подачи и последовательность его перемещений, а также собственный предыдущий опыт, гигантская база данных мозга игрока способна предсказать, куда и как прилетит мяч.</p><p>В дополнение к нормальной задержке, связанной с обработкой информации, на скорость влияют также некоторые плохо согласованные аспекты работы мозга, например разная скорость обработки сенсорных стимулов. Слуховая информация передается через мозг быстрее, чем зрительная. Именно по этой причине, например, спринтеры покидают стартовую позицию быстрее, когда слышат сигнал к началу забега, чем когда видят вспышку. В фокусах с монетами звук удара монет друг о друга и вид нескольких монет, передаваемых из одной руки в другую, воспринимаются как одновременные, если происходят с разницей не более чем в 70 миллисекунд, что позволяет фокуснику создавать иллюзию синхронности.</p><p>Но то, что мозг использует интересные и разнообразные стратегии, чтобы компенсировать эти задержки, не означает, что он всегда успешно справляется с задачей. Рассмотрим пример. Возьмите визитную карточку за угол большим и указательным пальцами и предложите другому человеку держать большой и указательный пальцы под ней так, чтобы перехватить ее в момент падения. Если вы не предупредите его и молча отпустите карту, то, как бы близко он ни держал пальцы, он почти никогда не поймает визитку, поскольку зрительная информация доходит до мозга слишком медленно, что ведет к задержке моторной реакции. Но если, отпуская карточку, вы подадите какой-нибудь звуковой сигнал, у другого человека будет гораздо больше шансов ее поймать.</p><title><p>Люди предвосхищают будущее</p></title><p>Как мы уже объясняли в этой главе, мозг полагается на предсказание, чтобы компенсировать свои функциональные ограничения. Таким образом, большинство сенсорных и моторных систем имеют механизмы предвосхищения, то есть способности, которые хранятся в имплицитной памяти и позволяют нам, казалось бы, мгновенно реагировать на предсказуемые события. Способность к предвосхищению, умение таким образом думать о будущем — характерная черта взрослого индивида. Несмотря на то что у человека есть множество обусловленных реакций, которые присутствуют и у других видов (например: «Если я увижу определенное животное, нужно немедленно бежать, так как оно может меня прикончить»), он также способен бессознательно в непрерывном режиме делать предсказания относительно ближайшего будущего. (Также мы умеем делать и сложные долгосрочные предсказания, однако для этого используются совершенно иные процессы.)</p><p>Эта способность представлять себе ряд ближайших событий, которые еще не произошли, стала возможной благодаря, в частности, лобной коре человеческого мозга. Именно эта часть мозга эволюционировала последней, медленнее всего созревает в процессе развития и первой разрушается с возрастом. Лобная кора позволяет нам думать о существовании в долгосрочной перспективе, переживать будущее до того, как оно наступит, представлять себе объекты и события, которых не существует в реальности, — словом, мечтать. И напротив, люди с травмами префронтальной области могут терять способность к планированию, перестают испытывать удивление перед неожиданным или страх перед неизвестным.</p><p>Мозг удивительным образом отточил свою способность предсказывать события, особенно в опасных и неожиданных ситуациях. Например, когда вы собираетесь перейти оживленную улицу, ваш мозг производит тысячи расчетов и даже представляет, что встречные машины едут с большей скоростью, преувеличивая ваше восприятие риска и давая вам больше времени, чтобы решить, стоит ли переходить дорогу сейчас <a l:href="#dw8xas05d5di">[8]</a>. Передача информации от глаз в нижнюю височную кору мозга, где происходит идентификация объектов, занимает не менее 200 миллисекунд, поэтому зрительная система рассчитывает, что скорость машин будет минимум вдвое выше реальной, чтобы вам хватило времени среагировать и избежать столкновения.</p><p>Другой пример: в странах с правосторонним движением вы инстинктивно смотрите налево, прежде чем перейти улицу, потому что мозг предсказывает, что машины будут приближаться к вам слева. А оказавшись в Лондоне, даже зная, что машины едут не с той стороны, к которой вы привыкли, а с противоположной (и несмотря на многочисленные напоминания на пешеходных переходах), вы постоянно испытываете страх. По этой же причине, когда мы смотрим триллер, мы не можем не предполагать развязку, и, зная это, режиссеры заставляют нас страдать, постоянно играя с нашими ожиданиями. Как сказал король саспенса Альфред Хичкок, «нет ужаса во взрыве, он есть только в его предвкушении».</p><p>Как бы то ни было, поскольку люди лучше всего приспособлены к тому, что можно предсказать, совпадения всегда приносят нам чувство удовлетворения. Вот почему, сталкиваясь со случайными явлениями, мы часто не можем устоять перед соблазном приписать им причинно-следственную связь. Дело в том, что умозаключения — основа повседневного функционирования нашего мозга и наш опыт играет в нем важнейшую роль. Это также причина, по которой многие люди испытывают отвращение к новому или неизвестному, и некоторым очень тяжело дается любой новый опыт или поездка в незнакомое место. Это не значит, что неопределенность всегда плоха. Доля неожиданности всегда необходима для обновления нашей внутренней модели мира (наших предсказаний). Именно поэтому нам нравятся иллюзионные шоу и триллеры, в которых сюжет меняется внезапно и непредсказуемо. Но всему есть предел, и жить в мире, где господствует неопределенность, было бы невыносимо, поскольку интерпретировать ее и эффективно взаимодействовать с ней очень трудно.</p><p>Более того, мы часто не можем адекватно воспринять начало непредвиденного события, и это ведет к различным последствиям, включая неспособность правильно отреагировать. Конечно же, фокусники пользуются потенциалом неожиданности, когда зрители не могут предсказать, что произойдет на их представлении.</p><p>Своими действиями фокусники создают в зале особую обстановку и предлагают уникальный набор аффордансов, полностью подконтрольных им во время фокуса, заставляя зрителей предвосхищать одну развязку только для того, чтобы в итоге огорошить их другой, которая кажется невозможной.</p><title><p>Фокусы как искусство неожиданного</p></title><cite><p>Так и фокусник никогда не раскрывает заранее всю суть фокуса, чтобы зритель не знал, куда направить внимание.</p><p/><p>МАКС ДЕССУАР. ПСИХОЛОГИЯ ИЛЛЮЗИОННОГО ИСКУССТВА (1893)</p><p/><p/></cite><p>Естественная и неосознаваемая способность человека предвидеть большинство событий повседневной жизни делает возможными чудесные эффекты в эстрадной магии. Многие фокусы, удивляющие нас совершенно неожиданными и, казалось бы, невозможными результатами, используют эти стратегии мозга. Другими словами, фокусник формирует у зрителей определенные ожидания, а затем поступает иначе. В сочетании с неожиданностью такое несоответствие создает иллюзию невозможности. В фокусах очень важно обходить способность мозга к предсказанию, ничем не намекая заранее на характер демонстрируемого эффекта. (Впрочем, это относится не ко всем фокусам: в некоторых трюках «ожидаемый» результат объявляется заранее.) Стратегия многих фокусов опирается именно на то, что зрители не в состоянии предугадать, какой эффект ждет их в конце, так что фокусник постоянно удерживает контроль над вниманием публики в своих руках. Такая стратегия работает, потому что, когда мы впервые наблюдаем за чем-то новым или неожиданным, нам всегда приходится прилагать большие усилия, чтобы не отвлекаться.</p><p>С другой стороны, если зрители знают, что произойдет, им не нужно прилагать столько усилий, особенно если одно и то же происходит несколько раз. В этом случае зрители начнут замечать другие детали — и фокус провалится. Снижение усилий, направляемых на сосредоточенность, позволяет увеличить поток внимания и количество обрабатываемой информации <a l:href="#dw8xas05d5dj">[9]</a>. Таким образом, принцип непредвиденности в искусстве фокусов — это, по сути, вопрос внимания.</p><p>Еще одна заповедь иллюзиониста — «принцип неповторения», согласно которому нежелательно в одной программе показывать фокусы, в которых используются одни и те же эффекты или приемы, а также несколько раз использовать один и тот же прием в одном фокусе. Люди склонны верить, что явления, которые повторяются снова и снова, имеют одну и ту же причину. Поэтому постоянное повторение методов побуждает зрителей проверить и развенчать предшествующую гипотезу восприятия. Таким образом, видя то же самое во второй раз, вы лучше можете предсказать, что произойдет дальше, ведь вы уже выучили, на что следует направить внимание вместо того, чтобы позволять ему быть направленным. Экспериментальные лабораторные исследования подтвердили, что повторение снижает успех манипуляций и что в целом предварительная информация о фокусе, который будет представлен, значительно повышает способность участников раскрыть метод фокусника <a l:href="#dw8xas05d5dk">[10]</a>.</p><p>Иногда эффективность фокуса сохраняется, несмотря на то что трюк повторяется на протяжении всего номера, как в случае с ложным перекладыванием монеты из одной руки в другую <a l:href="#dw8xas05d5dl">[11]</a>. Обычно, однако, фокусы с перекладыванием монеты достигают успеха потому, что фокусник постоянно меняет метод, чтобы произвести тот же самый или похожий эффект. Именно так молодой канадский фокусник Дай Вернон одурачил легендарного американского фокусника венгерского происхождения Гарри Гудини с помощью собственной вариации фокуса «Амбициозная карта». В этом классическом эффекте, описанном французским фокусником Густавом Альберти в 1877 г., карта, затерявшись в колоде, снова и снова появляется наверху.</p><title><p>Автоматическая разработка гипотез: амодальное восприятие в искусстве фокусов</p></title><p>Амодальное восприятие (иногда называемое амодальным завершением) — это склонность автоматически и немедленно «дорисовывать» любой объект, который мы видим лишь частично. Даже при недостатке информации зрительная система достраивает невидимые нам части объектов, придавая им конкретную воспринимаемую форму и значение. Как мы увидим, преодолеть этот бессознательный процесс очень сложно, отчасти потому, что способ завершения таких образов — все то же статистическое предсказание на основе опыта, сохраненного в нашей памяти.</p><p>Рассмотрим это явление подробнее. Мысленный процесс достраивания невидимых частей объекта или группирования частей зрительной сцены подчиняется определенным правилам. Эти правила, известные как принципы гештальта, описывают постоянство или регулярность, с которыми мы группируем и организуем объекты, а также то, как мы интерпретируем их непрерывность, когда они частично скрыты от взгляда <a l:href="#dw8xas05d5dm">[22]</a>. В частности, наша зрительная система всегда выбирает самую простую, обыкновенную и симметричную интерпретацию частично скрытого объекта или сцены (рис. 7.3).</p><image l:href="#15"/><cite><p><strong>Рис. 7.3.</strong> Пример амодального восприятия. Зрителю кажется, что фигура А полностью выглядит как Б2. При этом он не осознает, что это может быть также любая другая из фигур Б</p><p/><p/></cite><p>Во многих фокусах эти принципы используются для создания иллюзии пространственной непрерывности. Например, трюки с частичным сокрытием или экранами используют гештальт-принцип непрерывности, который гласит, что «элементы объектов обычно воспринимаются как сгруппированные и таким образом встроенные в воспринимаемое целое, если они выровнены внутри объекта. В случаях, когда объекты пересекаются, люди склонны воспринимать их как две отдельные непрерывные сущности» (см. рис. 7.4) <a l:href="#dw8xas05d5dn">[12]</a>.</p><image l:href="#16"/><cite><p><strong>Рис. 7.4.</strong> Иллюстрация гештальт-принципа непрерывности: кажется, что нож глубоко вошел в руку фокусника Давида Валенсия</p><p/><p/></cite><p>Принцип кажущейся непрерывности чаще всего используется в фокусах с веревками <a l:href="#dw8xas05d5do">[13]</a>, согнутыми ложками или китайскими соединяющимися кольцами, а также в карточных фокусах, таких как фокус с разорванной и восстановленной картой (см. фокус Дэвида Ригала «По кусочкам» в версии Гая Холлингворта) или соединяющимися картами (см. «Безупречное соединение» Пола Харриса). Во всех этих фокусах артист в определенные моменты закрывает или частично закрывает предметы рукой таким образом, что зрители интерпретируют скрытую часть ошибочно. В трюке с китайскими соединяющимися кольцами фокусник как бы соединяет и разъединяет кольца по своему желанию вопреки их металлической цельности. На самом деле фокусник показывает кольцо зрителям, прикрывая щель, поэтому мы автоматически воспринимаем его как цельное. Мы не задаемся вопросом о природе того, что скрыто за помехой, не дающей возможности нам видеть. Этот момент ускользает от нашего сознательного контроля, поскольку амодальное восприятие (процесс завершения) срабатывает по умолчанию, всегда и мгновенно.</p><p>Интересно, что в данном случае один и тот же эффект можно повторять снова и снова. Очень яркий пример — трюк с манипулированием несколькими шариками в одной руке, когда фокусник постоянно заставляет их появляться и исчезать: ощущение иллюзии сохраняется даже после того, как зрители узнают, что им показывали всего лишь полые оболочки, а не цельные шарики. Получается, что трехмерности видимой части оболочек достаточно для того, чтобы они воспринимались как полноценные сферы <a l:href="#dw8xas05d5dp">[14]</a>. То есть наше восприятие полой оболочки уступает более привычному и простому восприятию сферы — в конце концов, оба объекта создают одинаковое изображение на сетчатке зрителя. Мы придерживаемся этого решения и не рассматриваем альтернатив. По-видимому, одно из предположений, на которые зрители больше всего полагаются во время представления фокусника, — это симметрия: как в статичных ситуациях, так и в последовательности действий <a l:href="#dw8xas05d5dq">[15]</a>.</p><p>Но самое интересное в амодальном восприятии то, что оно хорошо переносит повторение, в отличие от захвата и активного отвлечения внимания, эффективность которых при повторении резко снижается <a l:href="#dw8xas05d5dr">[16]</a>. Так получается, потому что сокрытие, основанное на амодальном восприятии, вызывает автоматические предположения, преимущество которых в том, что они не возбуждают подозрений и не заставляют зрителей «перематывать» увиденное или задумываться, что же от них скрывают. Одним словом, такие формы сокрытия не создают нежелательных контрастов.</p><p>Группа исследователей под руководством Вебьёрна Экролла утверждает, что интерес к механизмам перенаправления и контроля внимания неоправданно велик; они же придают большее значение этим эффектам амодального восприятия как «когнитивно непроницаемым перцептивным механизмам» <a l:href="#dw8xas05d5ds">[17]</a>. Другими словами, именно эти эффекты должны играть центральную роль во многих фокусах, поскольку проходят мимо сознания.</p><p>Наконец, противоположностью амодального восприятия является перцептивная иллюзия «амодального отсутствия»: то, чего не видно, кажется несуществующим. На самом деле это не в точности обратное явление по отношению к амодальному восприятию. Это явление лучше всего описывается как неспособность аудитории воспринять аффорданс фокусника — например, то, что он может спрятать любой предмет в открытой ладони, или иллюзию пустого пространства вокруг парящего человека или предмета, или даже иллюзию левитации в пустом пространстве, за пределами которого, как воображает наблюдатель, есть что-то, что поддерживает предмет или человека, который кажется парящим. Как и амодальное восприятие, эта неспособность воспринимать аффорданс считается автоматической неосознаваемой иллюзией восприятия <a l:href="#dw8xas05d5dt">[18]</a>.</p><p>Итак, мы воспринимаем мир, опираясь на свой предыдущий опыт. Настоящее всегда запечатлевается и формируется с учетом прошлого. И, как мы увидим в следующей главе, наши воспоминания, общие или глубоко личные, играют в этом процессе фундаментальную роль.</p><p>[22] Принципы гештальта были сформулированы в гештальтпсихологии — направлении, которое зародилось в Австрии и Германии и изучало психологию формы и пространственной конфигурации.</p><p>[21] Либет, «Бессознательная инициатива головного мозга» (Unconscious Cerebral Initiative). Совсем недавно эти эксперименты были проведены повторно с применением методов функционального магнитного резонанса, и удалось проследить момент бессознательного принятия решения примерно за десять секунд до того, как это решение достигнет сознания, как объясняется в главе 5 книги. См.: Сун и др., «Бессознательные детерминанты произвольных решений» (Unconscious Determinants of Free Decisions).</p><p>[20] В конце концов, многие звезды, светящиеся в ночном небе, уже исчезли (хотя и не все), потому что свет их последнего взрыва доходит до нас спустя миллионы лет.</p><p>[19] Согласно современным данным, врожденной является не непосредственно реакция отвращения, а скорее предрасположенность нашего вида к тому, чтобы быстрее замечать и легче усваивать реакции настороженности по отношению к некоторым потенциально опасным стимулам, например змеям и паукам. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[18] Перевод Н. Бутыриной и В. Столбова. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[15]. Barnhart, “The Symmetry of Deception.”</p><p>[18]. Andersen et al., “The Role of Perceptual Mechanisms”; Ekroll, Sayim, and Wagemans, “The Other Side of Magic”; &#xD8;hrn et al., “A Perceptual Illusion of Empty Space.”</p><p>[16]. Ekroll et al., “Never Repeat the Same Trick Twice.”</p><p>[17]. Van de Cruys, Wagemans, and Ekroll, “The Put-and-Fetch Ambiguity”; Ekroll and Wagemans, “Conjuring Deceptions”; Ekroll, Sayim, and Wagemans, “The Other Side of Magic.”</p><p>[13]. Barnhart, “The Exploitation of Gestalt Principles by Magicians.”</p><p>[14]. Ekroll, Sayim, and Wagemans, “Against Better Knowledge”; Ekroll et al., “Illusory Visual Completion”; Ekroll and Wagemans, “Conjuring Deceptions.”</p><p>[7]. Roskes et al., “The Right Side?”.</p><p>[8]. Ekman, Kok, and de Lange, “Time-Compressed Preplay.”</p><p>[5]. Leake, “Net ‘to Drain All Britain’s Power.’”</p><p>[6]. Hoehl et al., “Itsy Bitsy Spider…”.</p><p>[11]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion”; Otero-Mill&#xE1;n et al., “Stronger Misdirection in Curved than in Straight Motion.”</p><p>[12]. Wikipedia, “Gestalt Psychology,” https://en.wikipedia.org/wiki/Gestalt_psychology (по состоянию на 8 августа 2020 г.).</p><p>[9]. Whittlesea and Leboe, “The Heuristic Basis of Remembering and Classification.”</p><p>[10]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation”; Kuhn et al., “Misdirection in Magic”; Kuhn, Tatler, and Cole, “You Look Where I Look!”; Kuhn and Findlay, “Misdirection, Attention, and Awareness.”</p><p>[4]. Evans, “How Many Pictures?”.</p><p>[2]. Intraub and Dickinson, “False Memory 1/20th of a Second Later.”</p><p>[3]. Животных на ковчег собирал Ной.</p><p>[1]. Purves and Lotto, <emphasis>Why We See What We Do</emphasis>.</p></section><section><title><p>Глава 8</p></title><title><p>Вспом­нить — значит построить заново</p></title><title><p>Функция памяти</p></title><p>Мы представляем себе память как место, где сложены наши воспоминания и выученные знания. Однако мозг использует различные формы памяти для управления информацией и понимания реальности: чтобы мы могли думать, принимать решения, планировать и представлять себя в тех или иных ситуациях. Если говорить коротко — воспоминания играют роль во всех наших когнитивных и эмоциональных процессах.</p><p>Конкретному воспоминанию соответствует активация нейронов, функционально взаимосвязанных и синхронизированных друг с другом. Сегодня мы знаем, что нейронные взаимосвязи, формирующие память, очень динамичны и разнообразны, а разные типы воспоминаний — сенсорные, кратковременные и долговременные — определяются прочностью этих связей.</p><p>Выше мы уже коротко затрагивали важность воспоминаний для восприятия и принятия решений в любых ситуациях — смотрим ли мы номер фокусника или просто куда-то идем. В этой главе мы погрузимся во вселенную памяти: эксплицитной (декларативной), которая представляет собой долговременную осознаваемую память, и имплицитной — другого важного типа долговременной памяти, которая включает моторную (процедурную), а также перцептивную и эмоциональную память.</p><p>Начнем с эксплицитной памяти — воспоминаний, которые присутствуют в сознании и могут быть сформированы за одно или несколько повторений. Эксплицитную память можно разделить на два типа. Первый из них — это семантическая память, то есть память на имена и понятия. Она задействует участки коры головного мозга, которые специализируются на обработке лиц, предметов, действий, языка и многих других категорий знаний. Второй — эпизодическая память о событиях, происшествиях и переживаниях, которая формируется в гиппокампе. Именно эту память обычно подразумевают, когда говорят о воспоминаниях или осознаваемой памяти о мире и нашем личном опыте.</p><p>В следующем разделе мы начнем с эксплицитной памяти, особое внимание уделив эпизодическим воспоминаниям как наиболее актуальным для искусства фокусов, и рассмотрим, как они формируются, забываются и извлекаются. Мы увидим, что для запоминания и извлечения воспоминаний мы используем стратегии, аналогичные стратегиям восприятия, и что фокусники научились вмешиваться в их работу. В мире фокусов нейробиология памяти не только учитывается при демонстрации трюков — иллюзионисты ею пользуются также, чтобы надежнее прятать собственные секреты.</p><title><p>Эксплицитная (декларативная) память</p></title><cite><p>Мы не помним дней, мы помним моменты. Богатство жизни заключено в воспоминаниях, которые мы забыли.</p><p/><p>ЧЕЗАРЕ ПАВЕЗЕ. РЕМЕСЛО ЖИТЬ (THIS BUSINESS OF LIVING)</p><p/><p/></cite><p>Если бы вас попросили описать все, что вы видели вчера, во всех подробностях, смогли бы вы это сделать? Даже если бы смогли, понадобился бы целый день, чтобы все пересказать. Особенность формирования эпизодических воспоминаний состоит в том, что сохраняется лишь существенное. Мы помним только некоторые детали, поскольку, даже если бы мы могли хранить всю получаемую информацию, наш мозг не в состоянии ее обработать.</p><p>По соображениям эффективности мозг сохраняет информацию параллельно, а не последовательно. Для последовательного сохранения воспоминаний, наподобие записи на видеокассету, потребовался бы мозг немыслимого размера. То, что детали прошлого опыта забываются, представляется очевидным. В недавнем исследовании нейробиолога Гэбриела Креймана и его группы, проходившем в естественных условиях вне лаборатории, была проведена количественная оценка способности запоминать детали в течение одного часа в реальной жизни. Группа Креймана снимала на видео и отслеживала движения глаз испытуемых, когда они шли по определенному маршруту, а затем оценивала, смогут ли испытуемые отличить видеозаписи собственных эпизодических переживаний от записей других участников, которые шли по тому же маршруту в другой день. Исследователи обнаружили, что шансы участников запомнить детали сцен на маршруте были примерно пятьдесят на пятьдесят <a l:href="#dw8xas05d49v">[1]</a>. Не имея возможности сохранить каждую деталь, мозг запоминает лишь те черты или понятия, которые помогают ему формировать категории и создавать взаимосвязи для пополнения различных наборов знаний.</p><p>При формировании воспоминаний мы настолько очищаем свой перцептивный опыт от всей контекстуальной и конкретной информации, что в память попадают в основном стереотипные понятия, события и отношения. Например, мы запоминаем понятие «кошка» (возможно, сформированное на примере нашей собственной кошки), но не можем хранить в памяти подробности о каждой кошке в мире. Со временем мы связываем мысленное представление о понятии «кошка» с категориями, связанными с ним прямо (например, «домашние животные» и «животные») или косвенно (например, «шерсть», «компания» или «дом»). Такая ассоциативная универсальность хранилища создает гибкость, необходимую для охвата большого числа понятий при ограниченных ресурсах.</p><p>Эпизодические воспоминания формируются в гиппокампе — структуре мозга, расположенной в височной доле <a l:href="#dw8xas05d49w">[23]</a>. Эта очень интересная область мозга участвует и в других важных функциях, таких как ориентация в пространстве, а также в некоторых процессах когнитивного контроля. Нейробиолог Родриго Киан Кирога, изучающий когнитивные процессы, обнаружил в гиппокампе человека «концептуальные нейроны». Эти нейроны кодируют ассоциации и активируются, когда мы осознаем, что видим или слышим некий предмет, место или человека. По мнению Киана Кироги, эти нейроны, по-видимому, присущи только человеку как виду <a l:href="#dw8xas05d49x">[24]</a> и составляют основу нашей памяти <a l:href="#dw8xas05d49y">[2]</a>.</p><p>Попадая в гиппокамп, информация распределяется на несколько категорий. Вместо того чтобы сохранять всю информацию в одной области мозга, подобно тому как компьютер хранит файлы на жестком диске, гиппокамп перенаправляет фрагменты памяти в разные отделы коры (зрительную, обонятельную, вкусовую и так далее) и другие области мозга. Так, например, слова хранятся в височной доле, цвета и другая зрительная информация — в затылочной, а осязательные и двигательные ощущения — в теменной. Эмоциональные воспоминания, как мы увидим в следующей главе, обрабатываются в миндалине <a l:href="#dw8xas05d49z">[25]</a>. Когда мы извлекаем воспоминания, они воссоздаются в гиппокампе. Таким образом, способность этой уникальной «сборочной площадки» к формированию ассоциаций играет ключевую роль в восстановлении воспоминаний.</p><title><p>Этапы формирования долговременной памяти</p></title><p>В формировании долговременной памяти, в том числе эксплицитной, выделяют три этапа: кодирование (запоминание), консолидация (хранение) <a l:href="#dw8xas05d490">[26]</a> и вызывание (извлечение).</p><p>Кодирование — процесс усвоения информации, поступающей в гиппокамп. Этот процесс приводит к формированию сетей взаимодействующих нейронов. Интенсивность и отбор информации зависят от внимания: чем больше внимания вы уделяете фрагменту информации, тем выше вероятность того, что мозг закодирует его как воспоминание. Однако это очень неустойчивый процесс, и фокусники научились манипулировать им с помощью всевозможных отвлекающих факторов. Если при выполнении какой-либо задачи мы отвлекаемся, то перестаем уделять ей внимание и впоследствии нам трудно ее вспомнить: в результате мы не можем найти ключи, забываем, что должны были сделать, или пропускаем назначенную встречу.</p><p>После кодирования воспоминания консолидируются, или закрепляются, переходя из кратковременной памяти в долговременную в процессе обучения путем повторения. Важнейшим этапом этого процесса является сон, а именно фаза глубокого сна без движений глаз. В этом отношении поговорка, которую часто повторял один из учителей автора данной книги в старшей школе, — «Проспал урок — познал урок!» — отличный пример научно обоснованной народной мудрости.</p><p>Консолидация воспоминаний и долгосрочное обучение включают синтез белков и структурные перестройки в дендритных шипиках <a l:href="#dw8xas05d491">[27]</a>, что способствует пластичности синаптических связей. Продолжительность эпизодических воспоминаний о событиях, происшествиях и переживаниях зависит от того, будут ли они регулярно извлекаться. Если этого не происходит, со временем нейронные связи теряют устойчивость — и воспоминания угасают <a l:href="#dw8xas05d492">[3]</a>. Но не все типы воспоминаний закрепляются одинаково. Семантические воспоминания о понятиях и именах, как правило, более устойчивы, чем эпизодические. Например, пациенты с амнезией сохраняют вербальные и математические навыки, а также другие функции, необходимые для того, чтобы вызвать эти воспоминания.</p><p>Некоторые воспоминания очень долговечны. Это зависит от того, где они хранятся. Например, наши языковые и музыкальные воспоминания хранятся в височной доле и в подсистеме долговременной памяти, расположенной в лобной коре головного мозга. Поэтому они обычно очень устойчивы. Потеря нейронов, вызванная дегенерацией, происходящей при некоторых патологических состояниях, таких как болезнь Альцгеймера, затрагивает в первую очередь гиппокамп, а затем энторинальную кору — ключевые области для формирования и консолидации новых эпизодических воспоминаний. Но даже при этом пациенты с болезнью Альцгеймера, обладающие музыкальными способностями, не утрачивают их в течение длительного времени, так как процессы хранения этих воспоминаний страдают незначительно вплоть до поздних стадий заболевания <a l:href="#dw8xas05d493">[4]</a>.</p><p>Даже здоровые люди с возрастом теряют способности, что приводит к утрате эпизодических воспоминаний. Наша способность к обучению снижается, когда ослабление синаптических связей и ряда систем нейромедиаторов приводят к нарушению нейронной модуляции. Эти изменения происходят как в лобной коре, обеспечивающей исполнительные функции, так и в медиальной области височной доли, от которой зависит формирование новых воспоминаний.</p><title><p>Воспоминания, записанные в эмоционально насыщенных обстоятельствах</p></title><p>Хотя для закрепления многих долгосрочных воспоминаний требуется повтор, некоторые очень яркие эпизодические воспоминания, сформированные в связи с эмоционально насыщенной ситуацией, записываются мгновенно и не забываются никогда. Их называют «воспоминания-вспышки» — по аналогии с яркостью фотографической вспышки. Это могут быть автобиографические воспоминания, отражающие моменты особой личной значимости или травмы, а могут быть и коллективные воспоминания об исторических событиях, которые запомнились особым образом. Этот список у каждого свой: день, когда человек впервые ступил на Луну в 1969 г., крупное убийство, например президента Кеннеди в 1963 г., террористические атаки на башни-близнецы в Нью-Йорке в 2001 г. или взрыв на станции метро «Аточа» в Мадриде в 2004 г.</p><p>Интересно, что, хотя эти эмоциональные воспоминания легко сохраняются, детали в них столь же неточны, как и в неэмоциональных воспоминаниях. Причина та же: запоминается лишь небольшая часть информационного потока, проходящего через мозг. Несмотря на то что такие события трудно забыть, на самом деле память очень фрагментарна и ненадежна: в ней сохраняются лишь отдельные черты или понятия — даже если человек совершенно уверен в том, что помнит.</p><p>Элизабет Фелпс, ведущий нейробиолог, известная работами по эмоциональной памяти, исследовала воспоминания свидетелей теракта 11 сентября в Нью-Йорке. С помощью фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии) она продемонстрировала, что даже спустя много лет при воспоминаниях о терактах у людей, живших в центре города рядом с башнями-близнецами, активировалась миндалина (область мозга, где обрабатываются эмоциональные воспоминания); у людей, которые жили дальше, такой активации не было <a l:href="#dw8xas05d494">[5]</a>. Такая избирательная активация миндалины свидетельствует о значительном эмоциональном компоненте пережитого опыта, что сказывается на процессах кодирования, хранения и извлечения связанных с ним воспоминаний. Люди, жившие во время теракта рядом с башнями, сохранили очень яркие воспоминания, однако они не зафиксировали второстепенные или нейтральные детали, например во что были одеты в тот день. В первую неделю после теракта Фелпс подготовила и раздала нескольким добровольцам опросник. Она спрашивала, где находились участники, когда самолеты врезались в башни-близнецы, с кем они были, что делали, как себя чувствовали и так далее. Те же самые вопросы она задавала тем же респондентам спустя год, два и десять лет после теракта. При каждом последующем контакте она с удивлением обнаруживала, что некоторые люди отвечали иначе. Участники, которые поначалу утверждали, что не были свидетелями атак, поскольку находились в командировке, позже решительно заявили, что были очевидцами и даже сами видели, как люди, оказавшиеся в ловушке на верхних этажах, выбрасывались из окон (эти события широко освещались по телевидению). Но еще удивительнее, что, когда исследователи показывали участникам их первоначальные ответы, полученные в первую неделю после теракта, практически все упорно настаивали на правдивости новых ответов, возражая, что сразу после атаки они, по-видимому, были в шоке и наверняка не понимали, что говорят. Исследование Фелпс наглядно демонстрирует, что воспоминания об эпизодах с сильной эмоциональной составляющей хранятся ненадежно, а при последующем извлечении реконструируются.</p><p>Фелпс также заметила, что, хотя уверенность участников в своих воспоминаниях оставалась неизменно высокой, их содержание начало ухудшаться уже через год. Она обнаружила, что через десять лет, несмотря на сохраняющиеся несоответствия, неточные детали в эпизодических воспоминаниях участников были исправлены под огромным влиянием СМИ, художественных и документальных фильмов и книг о тех событиях <a l:href="#dw8xas05d495">[6]</a>. Очевидно, что внешние воздействия способны не только создавать ошибочные воспоминания, но и исправлять их.</p><p>Также исследователи пытались определить, существуют ли элементы событий с сильным эмоциональным воздействием, которые сохраняются в памяти с большей вероятностью, чем другие. Иногда содержание и качество памяти определяется не эмоциональной интенсивностью и не продолжительностью переживания, а последовательностью вспоминаемых событий. Канеман и его группа провели исследования, чтобы оценить воспоминания о боли у пациентов, которым пришлось пройти такую неприятную процедуру, как колоноскопия (в то время когда она была еще долгой и болезненной). Исследователи тщательно фиксировали продолжительность болевых ощущений во время процедуры и анализировали их влияние на последующие воспоминания пациентов о пережитом. Удивительно, но продолжительность процедуры (в разных случаях колоноскопия длилась от нескольких минут до более чем целого часа) не влияла на оценку боли при воспоминаниях. Напротив, самые плохие воспоминания — те, которые пациенты оценивали как наиболее болезненные, — были связаны с пиками сильной боли, особенно если те происходили в конце процедуры. В одном из исследований медики оставляли колоноскоп на несколько минут дольше, чем требовалось по клиническим основаниям, не причиняя при этом дополнительного дискомфорта. И именно пациенты из этой группы позже сообщали о наименее неприятных общих ощущениях, как будто бы забывая сильную боль, которую испытывали в начале процедуры <a l:href="#dw8xas05d496">[7]</a>.</p><p>Другие исследования подтвердили это искажение, известное как правило «пик — конец», которое подчеркивает важность заключительной части всего переживания. Например, из-за неприятных событий в последний день у нас могут остаться плохие воспоминания об отпуске в целом, даже если большая его часть прошла хорошо. Это искаженные воспоминания, способные несправедливо влиять на наши последующие решения.</p><p>Какие вопросы подобные исследования поднимают в отношении впечатлений от фокусов? Какие различия существуют между тем, как зритель воспринимает фокус в данный момент, и тем, что он о нем вспоминает позже — после того как стал свидетелем кульминации, или нескольких фокусов, или целого представления? Для некоторых зрителей впечатление от великолепного иллюзионного шоу оказывается настолько незабываемым, что они увлекаются фокусами в качестве хобби или даже выбирают карьеру фокусника. Это распространенное явление — переживание «незабываемого» в эстрадной магии — никогда не изучалось подробно. Что запоминается зрителям больше всего: последний фокус или наиболее эмоциональная часть шоу? Если фокус получился особенно впечатляющим, какие детали запомнятся? Есть ли какое-то главное воспоминание или тип воспоминания, которое зритель сохраняет после шоу? У всех ли зрителей воспоминания одинаковые? Отличаются ли воспоминания зрителя, которого пригласили на сцену принять участие в фокусе, от воспоминаний других зрителей?</p><p>Без сомнения, ответы на эти вопросы, основанные на реальных ситуациях, а не на лабораторных экспериментах, удивят многих фокусников и помогут понять, как можно улучшить и усилить переживание встречи с невозможным. Кроме того, научное исследование способности запоминать фокусы может дать ценную информацию для нейробиологического изучения памяти и процессов познания в целом в реальных условиях. Недавно мы сделали первый шаг в этом направлении. Наше исследование показало, что память о фокусе со временем разрушается, как и другие эпизодические воспоминания. Однако мы также обнаружили, что эффект свежести, благодаря которому последние фокусы запоминаются лучше, если зритель вспомнит их сразу после представления, утрачивается спустя несколько недель или месяцев. Это свидетельствует о том, что кратковременные воспоминания не были преобразованы в долговременные <a l:href="#dw8xas05d497">[8]</a>. Такая предварительная работа, насколько нам известно, является первым научным исследованием запоминаемости фокусов и иллюстрирует, какую пользу для изучения памяти могут принести приемы фокусников.</p><title><p>Забыть, чтобы запомнить</p></title><p>Как мы уже объясняли в главах 2 и 3, сети мозга интерактивны и высокоадаптивны. В то время как новые связи сохраняют новые воспоминания, место для новых воспоминаний освобождается также благодаря поломкам или разрывам связей, заставляющих нас забывать. Таким образом, забывание — не ошибка, а важный и необходимый процесс, которому мозг активно способствует. Мозг никогда не отдыхает. Он непрерывно меняется, поскольку запоминание и забывание всегда сопровождаются структурными, анатомическими преобразованиями.</p><p>Важнейшую роль в этом процессе играет сон. Мозг, с которым мы просыпаемся, не вполне такой же, как тот, с которым мы ложились спать. Во время сна мы формируем воспоминания, укрепляя связи, возникшие при недавнем обучении, и удаляем воспоминания, чтобы на следующий день было куда «складывать» новые, особенно эпизодические. Этот процесс «уборки» необходим для нормального функционирования мозга. Доказательства этого мы видим у людей, испытывающих недостаток сна: у них ухудшается долговременная память, зависящая от гиппокампа. Люди, страдающие от недостатка сна, быстро теряют концентрацию и способность усваивать новую информацию, а также демонстрируют другие когнитивные нарушения.</p><title><p>Реконструктивный характер извлечения памяти</p></title><cite><p>Тогда он был еще слишком молод и не знал, что память сердца уничтожает дурные воспоминания и возвеличивает добрые и именно благодаря этой уловке нам удается вынести груз прошлого <a l:href="#dw8xas05d498">[28]</a>.</p><p/><p>ГАБРИЭЛЬ ГАРСИА МАРКЕС. ЛЮБОВЬ ВО ВРЕМЯ ЧУМЫ (1988)</p><p/><p/></cite><p>Извлечение эксплицитных воспоминаний происходит обычно мгновенно и автоматически. В этом помогают контекст и «зацепки». Например, рецепт легче вспомнить, если вы находитесь на кухне, где обычно готовите, — как рассказчик у Пруста, обмакнув в чай и откусив печенье «Мадлен», невольно вспоминает дом своей тети. Воспоминания о событии легче приходят, когда вы оказываетесь в том месте, где оно произошло, и с людьми, которые при этом событии присутствовали. Например, вспомнить факты из собственного детства легче в компании бывших одноклассников, чем среди нынешних коллег.</p><p>Извлечение воспоминаний не всегда происходит идеально. Иногда случается «блокировка», и наши алгоритмы поиска дают сбой. Бывает, что какое-то воспоминание буквально вертится на кончике языка, но так и не дается. Это временные сбои, которые обычно проходят довольно скоро <a l:href="#dw8xas05d499">[9]</a>.</p><p>Они возникают потому, что процесс восстановления воспоминаний опирается на ассоциации, которые могут быть столь же иллюзорными и ненадежными, как и само восприятие. Мозг, возможности которого превосходят возможности любого существующего компьютера, обладает сверхмощной поисковой системой, которая способна ассоциировать понятия самым необычным и быстрым способом из всех известных, восстанавливать воспоминания и делать умозаключения с огромной скоростью и высочайшей точностью. При извлечении воспоминания мозг организует хранящиеся в разных местах детали вспоминаемого события и придает им связный смысл. Однако, вызывая воспоминания, мы реконструируем их, а значит, они никогда не бывают в точности теми же самыми. Что-то при нашей реконструкции опускается, что-то упрощается и добавляется. К извлечению эпизодических воспоминаний мозг подходит творчески и нестрого: если воспоминания расплывчаты, мозг способен придумать или приписать детали, а если в воспоминаниях есть пробелы, то постарается их заполнить.</p><p>Таким образом, мы никогда не вызываем воспоминания совершенно одинаково. По этой причине наша автобиографическая память приправлена знаниями и опытом, полученными от родителей, братьев и сестер, родственников и друзей. Неизбежно, что некоторые детали нашей автобиографической памяти являются вымыслом, включая все «воспоминания», приобретенные до трех-четырех лет, так как в этом возрасте процессы запоминания еще не созрели. Также наши воспоминания об общеизвестных событиях могут создаваться не на основе нашего опыта их переживания. Мозг часто совершенствует или дополняет воспоминания о таких событиях информацией, опубликованной позже в средствах массовой информации. Это одна из причин, по которой есть серьезные сомнения в том, что показания очевидцев могут служить достаточным доказательством для уличения подозреваемого в совершении преступления.</p><p>Воспоминания — это не просто реконструкция. Мы очень избирательно относимся к тому, какие детали того или иного опыта будут сохранены в памяти. Несколько человек, переживших один и тот же опыт, никогда не запоминают его одинаково; каждый сохранит в памяти разные детали. Наши знания, убеждения и влияние, которому мы подвержены, также искажают воспоминания. Коллективная память страдает от тех же ограничений и искажений, что индивидуальная.</p><p>Короче говоря, точность нашей долговременной памяти не сравнить с точностью записи на видеокамеру. Реконструкцию памяти следует рассматривать, скорее, как работу палеонтологов, которые по нескольким костям должны понять, как выглядел скелет целиком, понимая при этом, что могут и ошибиться. Таким образом, все воспоминания в той или иной степени лгут — но, конечно, ложные воспоминания могут быть также привнесены извне.</p><title><p>Ложные воспоминания</p></title><cite><p>Разница между ложными воспоминаниями и подлинными такая же, как с драгоценностями: именно поддельные всегда выглядят самыми настоящими, самыми блестящими.</p><p/><p>САЛЬВАДОР ДАЛИ</p><p/><p/></cite><p>В определенных обстоятельствах процесс извлечения из памяти может приводить к ложным воспоминаниям — это могут быть как искаженные воспоминания о реальных событиях, так и воспоминания о ситуациях, которых никогда не было. К сожалению, мы никогда в полной мере не отдаем себе отчет о таких искажениях, и ложные воспоминания могут быть яркими и восприниматься с высокой степенью уверенности — настолько, что убедить человека в том, что его воспоминания о каком-то событии неверны, очень сложно. В этом смысле ложные воспоминания следует рассматривать как неудачи, непосредственно связанные со стратегиями, которые мозг применяет для кодирования и консолидации воспоминаний.</p><p>Как уже говорилось выше, искажать потенциальное воспоминание могут отвлекающие факторы, а также стрессовые ситуации или сцены со слишком большим объемом информации. В таких обстоятельствах в первую очередь перегружается наша кратковременная память, и мы запоминаем лишь малую часть того, что произошло. Представьте, что человек стал жертвой ограбления и ему угрожают оружием. В ситуации такого сильного стресса кратковременная память будет перегружена, внимание человека сосредоточится на оружии, а остальная часть сцены отойдет в тень. В долговременной памяти сохранится лишь бледное подобие лица преступника. Более того, нередко за такими крайне эмоциональными обстоятельствами следуют эпизоды амнезии. Как ни удивительно, но перегрузка памяти в результате чрезвычайной ситуации может произойти и при наблюдении за фокусом.</p><p>Дезинформация и ложные воспоминания возникают также при изменениях на этапах консолидации или извлечения из памяти. Один из видов дезинформации, который легко спровоцировать и который может повлиять на консолидацию памяти, — это «ошибка атрибуции», ошибочный вывод, сделанный на основе очевидных логических предпосылок. Так, если человек, который вам не нравится, совершит грубую ошибку, вы, скорее всего, объясните это тем, что он плохой или невнимательный. Но если такую же ошибку совершит кто-то, кого вы высоко цените, вы будете склонны списать ее на обстоятельства.</p><p>Внушение — еще одна мощная техника, с помощью которой можно манипулировать повторной консолидацией воспоминаний, причем настолько, что в соответствующих обстоятельствах можно даже внедрять ложные воспоминания. В очень авторитетной статье Элизабет Лофтус, наиболее глубоко изучавшей формирование ложных воспоминаний, описывается эксперимент, проведенный в таком ключе. Участников просили вспомнить события своего детства, о которых исследователи узнали заранее от родителей, старших братьев и сестер или других родственников. Лофтус и ее коллеги подготовили для каждого участника буклет с коротенькими, на один абзац, рассказами о трех событиях, которые действительно произошли в его жизни, и об одном, которого не было. Фальшивый эпизод был вполне правдоподобным и рассказывал о поездке в торговый центр, где испытуемый якобы потерялся в возрасте примерно пяти лет. Прочитав буклет, почти треть участников частично или полностью «вспомнили» сконструированное для них ложное событие <a l:href="#dw8xas05d5aa">[10]</a>.</p><p>На повторную консолидацию памяти могут влиять также дезинформация и фрейминг, то есть детали того, как задается вопрос или преподносится факт. Более сорока лет назад Лофтус провела исследование, которое сохраняет актуальность и сегодня. Она предложила двум группам испытуемых посмотреть видеозапись дорожно-транспортного происшествия. Затем она спросила, с какой скоростью двигались машины. Аварию показали участникам с разным закадровым текстом: для одной группы автомобили «вошли в контакт», а для другой — «столкнулись», «врезались», «влетели» или «разбились». Участники оценивали скорость машин в прямой зависимости от глагола, который использовался в сюжете: те, кто видел, что машины «разбиваются», сочли, что они двигались быстрее. Неделю спустя тех же людей спросили, помнят ли они битое стекло на месте аварии. Удивительно, но те, кто видел, как машины «разбились», утверждали, что заметили больше стекла, хотя на видеозаписи стекла на дороге вообще не было <a l:href="#dw8xas05d5ab">[11]</a>. Процесс повторной консолидации так легко поддается влиянию, что это пытались использовалось даже в терапевтических целях для избавления от некоторых фобий и непреодолимых страхов.</p><p>Ложные воспоминания также могут создаваться практически мгновенно, напрямую вмешиваясь в процесс консолидации. Это было показано на примере парадигмы Диза — Редигера — Макдермотта (ДРМ) — экспериментальной процедуры, разработанной для изучения ложных воспоминаний, которая была основана на новаторских идеях ученого Джеймса Диза и опубликована в 1959 г. <a l:href="#dw8xas05d5ac">[12]</a> В парадигме ДРМ участникам зачитывают список связанных между собой слов и просят их запомнить, например: кровать, отдых, проснуться, уставший, одеяло, сон, храпеть, дремота, покой, зевать и сонливость. После прослушивания полного списка выбирается несколько слов, и участников спрашивают, помнят ли они эти слова. При этом среди них есть слово-обманка. Этого слова нет в списке, однако оно семантически связано с другими словами. (В приведенном примере это было слово «сновидение».) Вероятно, вас уже не удивит тот факт, что примерно половина участников сочли, что слово-обманка было в списке.</p><p>Иногда информация, полученная уже после того, как мы стали свидетелями какого-то события, изменяет наши воспоминания о нем, становясь потенциальным источником дезинформации. Это может быть совершенно неважно, если происходит с нами в повседневной жизни, а может иметь фатальное значение, если повлияет, в частности, на наши показания в связи с преступлением. Элизабет Лофтус продемонстрировала, что воспоминания свидетелей преступления действительно могут искажаться, если те подвергаются воздействию информации из СМИ, содержащей ошибочные детали <a l:href="#dw8xas05d5ad">[13]</a>. Осознание того, что воспоминания настолько хрупки, привело к появлению в США инициативы под названием Innocence Project (проект «Невиновность»), которая с помощью анализа ДНК успешно оправдывает невинных людей, приговоренных к смертной казни исключительно на основании свидетельских показаний <a l:href="#dw8xas05d5ae">[14]</a>. Более спорной оказалась роль Лофтус в защите осужденных, обвиненных предполагаемыми жертвами, которые утверждают, что им якобы открылись подавленные ранее воспоминания о жестоком обращении в детстве. В действительности, по мнению Лофтус, это с тем же успехом могут быть ложные воспоминания, внушенные во время сеансов психоанализа или гипноза. Информация, полученная этими людьми, может встраиваться в их память так, будто это был их собственный опыт.</p><p>Как настойчиво повторяет Лофтус в своих выступлениях, даже воспоминание, пересказанное в мельчайших подробностях, с уверенностью и эмоциями, может оказаться ложным. В своих лекциях она приходит к выводу, что «память, как и свобода, очень хрупкая вещь».</p><title><p>Воспоминания и манипуляции памятью в фокусах</p></title><p>Фокусники хотят, чтобы развязка в их трюке производила сильное впечатление на публику, чтобы именно эти моменты были самыми запоминающимися в представлении. Иллюзионисты, интересовавшиеся теорией фокусов, начиная с Робер-Удена в XIX в., предлагали различные способы выстраивания последовательности номеров в представлении в зависимости от силы воздействия на зрителей. Однако, исходя из того, что нам известно о памяти в целом, следует предположить, что зрители запоминают очень мало деталей из представления, на котором побывали. Недавно мы доказали, что воспоминания о выступлении иллюзиониста стираются, как и любые другие воспоминания. Со временем в памяти остаются скорее яркие моменты, чем сами фокусы, независимо от порядка их показа <a l:href="#dw8xas05d5af">[15]</a>.</p><p>Американский фокусник Джошуа Джей опросил более 500 человек и показал, что фокусы с картами, хоть и часто упоминаются, на самом деле запоминаются хуже, чем фокусы других типов. По-видимому, дело в том, что они так насыщены информацией, что публика может следить за таким фокусом лишь при максимальном напряжении внимания. Более того, карточные фокусы создают ситуации, в которых памятью легко манипулировать. В целом мы запоминаем то, что легко описать и понять. Лучше всего зрители запоминают «большие иллюзии», потому в таких фокусах используются крупные предметы. Верно также, что номера, в которых карты сочетаются с другими элементами, запоминаются лучше, чем те, в которых используются только карты <a l:href="#dw8xas05d5ag">[16]</a>.</p><p>Приемы манипулирования памятью используются в фокусах либо для того, чтобы достичь эффекта, либо для того, чтобы зрители потом не смогли восстановить примененный метод. Иллюзионисты пытаются вмешиваться в этапы кодирования, хранения и извлечения воспоминаний. Отвлекающие факторы могут провоцировать забывчивость, нарушая кодирование и закрепление воспоминания. Также можно манипулировать повторной консолидацией воспоминания на этапе извлечения, вводя дезинформацию и даже внедряя ложные воспоминания.</p><p>Научные исследования дезинформации и ложных воспоминаний (вне связи с фокусами) описывают разные виды манипуляций, большинство из которых требуют довольно много времени для создания ложного воспоминания. В иллюзионном искусстве эти приемы дают похожие результаты, но за очень короткое время — те несколько минут, которые обычно длится номер. Действие некоторых дезинформирующих маневров в фокусах подобно парадигме ДРМ, с помощью которой ложные воспоминания могут быть созданы почти мгновенно. Хуан Тамарис, имея в виду своих коллег-фокусников, однажды сказал: «Мы эксперты по провоцированию пробелов в памяти, чтобы заставить публику забыть то, что мы хотим, и вспомнить то, чего на самом деле не было» <a l:href="#dw8xas05d5ah">[17]</a>.</p><title><p>Приемы фокусников, провоцирующие забывание</p></title><p>Больше других выделяются три приема стимулирования забывчивости у зрителей. Все они основаны на отвлечении или разделении внимания с целью изменения кодирования и консолидации воспоминаний.</p><p>Отвлечение внимания. Когда при демонстрации фокуса в какой-то момент зрителей отвлекают, не давая сознательно зафиксировать внимание на определенном маневре, страдает процесс кодирования и консолидации при переносе информации из кратковременной памяти в долговременную <a l:href="#dw8xas05d5ai">[18]</a>.</p><p>«Скобки забвения». Этот прием, блестяще описанный Асканио, — один из наиболее часто используемых и любимых фокусниками способов предотвратить «перемотку» памяти зрителей к определенному моменту демонстрации фокуса <a l:href="#dw8xas05d5aj">[29]</a>. «Скобки забвения» разносят во времени критический момент фокуса и его эффект. Например, фокусник открыто прячет монету, отвлекается ненадолго, например рассказывает короткий анекдот, а затем заставляет монету волшебным образом появиться на том же месте. Благодаря разрыву временной последовательности зритель не улавливает связи между маневром фокусника и эффектом.</p><p>В недавних экспериментах изучалась связь между силой впечатления от фокуса и временем, которое проходит с момента исполнения трюка до видимого результата. Если проходит мало времени, секрет фокуса легко обнаружить, но, если между исполнением и эффектом проходит слишком много времени, исчезает волшебство, так как зрители склонны забывать то, что происходило <a l:href="#dw8xas05d5ak">[19]</a>. Таким образом, у фокусника есть ограниченное окно возможностей — «скобки забвения», чтобы повлиять на восприятие зрителей. Эти результаты предвосхитил Асканио, утверждавший, что «скобки забвения» эффективны, лишь когда между началом и развязкой действия проходит не очень много времени, иначе возникают «скобки отсутствия контраста», заставляющие зрителя терять сюжетную нить экспозиции.</p><p>Неожиданное стирание кратковременной памяти. Для стимулирования забывчивости в номер могут вводиться отвлекающие комические элементы. Такие интервенции помогают также пересинхронизировать внимание аудитории. Радикальный прием этого типа — «внезапный вопрос» Тамариса. Это хороший пример отвлечения внимания, предотвращающего кратковременное запоминание непосредственно предшествующих моментов. Задавая «внезапный вопрос», фокусник резко меняет тон (в прямом смысле), неожиданно и энергично прерывая себя каким-то заявлением или вопросом. Таким образом он создает разрыв в сюжетной линии фокуса. Внимание зрителей отвлекается, и они не запоминают некое очень короткое событие, которое произошло одновременно с выпадом фокусника.</p><p>Приведем пример. Тамарис просит зрителя назвать карту, но тут же обращается к другому зрителю и громко просит его тасовать карты поэнергичнее. Очевидно, что первый зритель уже назвал карту, но Тамарис, повернувшись сразу же к другому зрителю, не подтвердил эту информацию явным образом. Требование ко второму участнику энергично тасовать карты, которое он иногда буквально выкрикивает, обрывает предыдущую линию развития фокуса, и зрители забывают, что фокусник спрашивал, что это за карта.</p><title><p>Дезинформация и ложные решения в искусстве фокусов</p></title><p>Дезинформация в фокусах позволяет вызывать забывание быстро и очень эффективно. Хуан Тамарис отлично умеет дезинформировать публику, манипулируя пересказом событий, происходивших во время демонстрации фокуса до момента развязки. Например, он часто весьма убедительно — хоть это и неправда — спрашивает зрителя, ассистирующего ему в карточном фокусе: «Вы же несколько раз перетасовали и сняли карты, верно?» Другой пример этой тактики демонстрирует Дани Даортис в фокусе «Та самая» <a l:href="#dw8xas05d5al">[20]</a>. Постоянной скороговоркой Даортис убеждает зрителя, будто тот сам задумал карту, которую на самом деле фокусник ему навязал, к тому же весьма грубо. Было бы интересно узнать, что на самом деле думает зритель о произошедшем в конце фокуса, а также что на самом деле воспринимает публика. Эти вопросы также заслуживают дальнейшего изучения.</p><p>В своем профессиональном кругу экспертов по обману фокусники уже потеряли невинность и не могут поверить, что зрители и так не в состоянии раскрыть их трюки по когнитивным причинам. Для некоторых маневры, мешающие зрителям «отмотать назад» — восстановить в памяти, каким образом был достигнут эффект, — становятся настоящей одержимостью. Для этого фокусники используют различные стратегии. Во-первых, они выполняют трюки таким образом, чтобы ничто не выбивалось из логики экспозиции: ничто не должно привлекать внимания зрителя или побуждать его отвлечься от сюжетной нити демонстрации. Как утверждает Мигель Анхель Хеа, «цель фокусника — обмануть бессознательное и увлечь за собой сознание» <a l:href="#dw8xas05d5am">[21]</a>.</p><p>Во-вторых, они постоянно лгут публике. Еще Робер-Уден в своих «общих принципах престидижитации» отстаивал необходимость «вводить зрителей в заблуждение», чтобы не дать им мысленно вернуться назад и обнаружить механизмы, лежащие в основе фокуса <a l:href="#dw8xas05d5an">[22]</a>. Использование ложных подсказок — важная концепция, которую Хуан Тамарис подробно развивает в книге «Волшебный способ» (The Magic Way) <a l:href="#dw8xas05d5ao">[23]</a>. Тамарис предлагает создавать ложные ожидания или незаметно подсказывать зрителю на протяжении всего фокуса решения, которые в итоге окажутся ошибочными. При этом на протяжении всего номера фокусник уводит публику от истинного ответа <a l:href="#dw8xas05d5ap">[24]</a>. Зрители знают, что в искусстве фокусов есть секреты, и, как выразился нидерландский инженер и фокусник Петер Превос, сталкиваясь с когнитивным диссонансом в кульминационный момент фокуса, они «биологически» вынуждены думать о методе, чтобы восстановить нарушенный фокусником когнитивный контроль <a l:href="#dw8xas05d5aq">[25]</a>. Ложные подсказки уводят зрителя еще дальше от «настоящего» ответа.</p><p>На практике для создания ложной подсказки иногда достаточно всего лишь короткого движения, например простого жеста в точно рассчитанный момент при работе с колодой карт. Или же представление становится нарочито хаотичным, действия артиста кажутся небрежными и неаккуратными, как в шоу шведского фокусника Леннарда Грина. Другие, например Дани Даортис, притворяются, будто импровизируют на каждом шагу, чтобы усыпить внимание публики. В целом даже тонких, неявных действий часто достаточно, чтобы ввести зрителей в заблуждение и создать художественный эффект хорошего фокуса.</p><p>В-третьих, ложные решения могут также мешать публике преждевременно прийти к разочаровывающим выводам о методе, лежащем в основе фокуса. Американский фокусник Дарвин Ортис называет это внезапное озарение «ага-эффектом». Этот момент разрушает фокус, так как неспециалист считает, что понял, как это сделано, — хотя его вывод может быть ошибочным <a l:href="#dw8xas05d5ar">[26]</a>. Было замечено, что «ага-моменты» случаются чаще, чем мы думаем. Зрители в эти минуты крайне уверены в найденном решении, ведь когда ум уже признал идею решения годной, альтернативные варианты рассматривать сложно. Это свойство рассуждений называется «эффект Лачинса»: оно было экспериментально описано в 1942 г. и с тех пор неоднократно воспроизводилось <a l:href="#dw8xas05d5as">[27]</a>. Такие моменты дарят ощущение счастья, и в результате решение, с которым они связаны, — особенно если оно правильное — не забывается даже спустя много недель <a l:href="#dw8xas05d5at">[28]</a>.</p><p>Если иллюзия невозможного недостаточно убедительна, зрители будут пытаться разгадать приемы фокусника и искать решение, сознательно обдумывая увиденное. С другой стороны, как утверждает Хуан Тамарис, когда человек попадает под «чары и волшебство», порождающие иллюзию невозможности, он может в итоге «утратить желание и способность искать правду о том, что это было, поскольку даже не представляет, с чего начать» <a l:href="#dw8xas05d5au">[29]</a>.</p><p>Иногда зрители замечают момент, когда фокусник применяет свой метод, но на самом деле это редко помогает им понять, как устроен трюк <a l:href="#dw8xas05d5av">[30]</a>. Более того, как показывают наблюдения, непрофессионалы склонны переоценивать способность других зрителей понять метод, лежащий в основе фокуса, особенно если они сами его обнаружили <a l:href="#dw8xas05d5aw">[31]</a>. Таким образом, фокусники, возможно, несколько переоценивают способность публики раскрывать их методы.</p><title><p>Долговременные воспоминания об иллюзионном шоу</p></title><p>Какими средствами фокусник может манипулировать долговременными воспоминаниями, чтобы исказить то, что зрители унесут с собой? Нередко человек, видевший фокус несколько десятилетий назад, рассказывает о нем в мельчайших подробностях как о ярком переживании. При этом то, что зрители рассказывают о своем опыте, часто кардинально отличается от того, что происходило на самом деле, поскольку, как уже говорилось выше, мозг сохраняет лишь понятийные упрощения, а чтобы вызвать воспоминание, его нужно выстроить заново. Со временем содержание воспоминаний и рассказов меняется. На реконсолидацию памяти можно незаметным образом влиять, так что в результате в них добавляются элементы, которых в действительности не было.</p><p>Хуан Тамарис использует термин «эффект кометы» для обозначения этого «хвоста» — послевкусия волшебной иллюзии, которое надолго сохраняется у зрителей после представления. Он считает, что «хороший фокус должен быть как комета… за которой следует длинный хвост» и для достижения этого эффекта фокусник должен прикладывать усилия во время представления и по его окончании, чтобы сделать воспоминания зрителей более яркими — манипулируя ими, если потребуется. Фокуснику нужно создать «фантазию, рассказанную зрителем», потому что зритель должен «возрождать в себе или передавать ощущение чуда, волшебства», которое он испытал, преувеличивая при этом «финальный эффект и условия». В своей последней книге «Волшебная радуга» (The Magic Rainbow) Тамарис, пожалуй, наиболее подробно рассматривает эффект кометы, предлагая различные «усилители положительных воспоминаний», такие как «символ», «образ» или «зацепки для воспоминаний». Это приемы, помогающие создавать неточные или полностью ложные воспоминания, включая «невыполнимые обещания» или заявления, которые впоследствии не подтверждаются («Я больше не притронусь к картам»), — а также способы стирания воспоминаний, которые мы уже обсуждали <a l:href="#dw8xas05d5ax">[32]</a>.</p><p>Австралиец Ричард Ходжсон, исследователь паранормальных явлений, еще в 1887 г. признавал, что воспоминания зрителей сеанса ясновидения не очень надежны <a l:href="#dw8xas05d5ay">[33]</a>. Позже, в 1932 г., польский библиограф Теодор Бестерман, исследовавший феномен ясновидения, провел контролируемый эксперимент, в ходе которого паранормальные явления были представлены перед сорока пятью добровольными свидетелями <a l:href="#dw8xas05d5az">[34]</a>. Расспросив их о подробностях после сеанса, Бестерман с удивлением обнаружил сильный разброс в точности ответов (от 5,9 до 61%, но в среднем всего 33,9%), а сохранившиеся воспоминания оказались нечеткими и несовершенными.</p><p>Бестерман был современником Гарри Гудини (1874–1926), знаменитого американского иллюзиониста венгерского происхождения, получившего широкую известность благодаря трюкам с побегами из смертельных ловушек, и еще более знаменитого шотландского писателя сэра Артура Конан Дойла, создателя Шерлока Холмса <a l:href="#dw8xas05d5a0">[30]</a>. Бестерман, снискавший известность скептицизмом и дискредитацией тех, кто верит в паранормальное, нажил себе большого врага в лице Конан Дойла, который был в такой степени убежден в реальности таких явлений, что верил: побеги Гудини были настоящими и фокусник действительно владел дематериализацией, хотя Гудини лично объяснял ему свои трюки <a l:href="#dw8xas05d5a1">[35]</a>.</p><p>Современные исследования показывают, что люди, верящие в паранормальные явления, хуже запоминают детали, воссоздаваемые в экспериментальных ситуациях, а также чаще вспоминают события, которых никогда не было <a l:href="#dw8xas05d5a2">[36]</a>. Они также гораздо более восприимчивы к манипуляциям с помощью внушения и указаний, особенно если те совпадают с их верой в паранормальное <a l:href="#dw8xas05d5a3">[37]</a>. Это хорошо известная «предвзятость подтверждения» — когнитивное искажение, которое описывает нашу склонность отдавать предпочтение информации, подтверждающей наши собственные убеждения или гипотезы <a l:href="#dw8xas05d5a4">[38]</a>.</p><p>Воспоминания зрителей об иллюзионном шоу также бывают очень разными и зависят от личного опыта, отношения зрителя к искусству фокусов, исполняемых трюков и даже привлекательности фокусника. В упомянутом выше опросе Джея 526 человек (в основном американцев, из которых 28% никогда не видели фокусника вживую) отвечали на вопрос, что их больше всего привлекает в искусстве фокусов. Большинство участников назвали удивление и радость, которые доставляют трюки. С другой стороны, всего 10% ответили, что хотят «понять, как это работает».</p><p>На вопрос о том, что им нравится в фокусах меньше всего, 14% участников ответили, что им не нравится, когда они не знают, как устроен фокус, а 16% — что их раздражает, если они узнаю&#x301;т, как был сделан трюк. Когда респондентам предложили выбор: посмотреть представление фокусника или увидеть, как работает фокус, 60% предпочли первое <a l:href="#dw8xas05d5a5">[39]</a>.</p><p>Ответы зрителей столь разнообразны и индивидуальны, поскольку (хотя может показаться иначе) иллюзионное представление стремится не «включать» нашу способность рассуждать. Как мы увидим в следующей главе, б&#xF3;льшая часть маневров фокусника проходит мимо сознания зрителей.</p><p>[23] Согласно современным представлениям, гиппокамп — ключевой участник кодирования и организации эпизодических воспоминаний, но эти воспоминания опираются на более широкую сеть, включающую нейроны и другие структуры мозга. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[37]. Wiseman, Greening, and Smith, “Belief in the Paranormal and Suggestion”; Wiseman and Greening, “It’s Still Bending’”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[38]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[39]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[25] Воспоминания о разных аспектах также распределены по разным структурам, при этом ключевую роль играют отдельные структуры, перечисляемые автором. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[24] Такие клетки показаны и у приматов, а сходные с ними нейроны обнаружены также, например, у грызунов. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[30] Настоящее имя Гудини — Эрих Вайс; он взял сценический псевдоним в честь своего предшественника, французского иллюзиониста Жана Эжена Робер-Удена (Robert-Houdin), отца современного искусства фокусов.</p><p>[29] Прием «скобки забвения» то же самое, что «диссоциация времени и места», описанная Томми Уандером, часть английской концепции «отвлечения с использованием времени». См.: Фрапс, «Время и фокусы» (Time and Magic).</p><p>[28] Перевод Л. Синянской. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[27] Шипик — это образование на дендрите, мембранный вырост, на котором образуются синапсы. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[26] Консолидация — это процесс закрепления памяти и перехода в долговременную форму. Далее происходит хранение воспоминания до момента его извлечения. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[29]. Tamariz, “Por arte de magia.”</p><p>[30]. Demacheva et al., “The Applied Cognitive Psychology of Attention.”</p><p>[27]. Luchins, “Mechanization in Problem Solving”; Bilali&#x107;, McLeod, and Gobet, “The Mechanism of the Einstellung (Set) Effect.”</p><p>[28]. Danek et al., “Aha! Experiences Leave a Mark”; Danek et al., “Working Wonders?”; Danek et al., “It’s a Kind of Magic”; Hedne, Norman, and Metcalfe, “Intuitive Feelings of Warmth and Confidence.”</p><p>[33]. Hodgson and Davey, “The Possibilities of Malobservation and Lapse of Memory.”</p><p>[34]. Besterman, “The Psychology of Testimony.”</p><p>[31]. Ortega et al., “Exploiting Failures in Metacognition through Magic.”</p><p>[32]. Tamariz, The Magic Rainbow.</p><p>[35]. Houdini, A Magician among the Spirits.</p><p>[36]. Wiseman and Morris, “Recalling Pseudo-Psychic Demonstrations”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[18]. Quian Quiroga, “Magic and Cognitive Neuroscience.”</p><p>[19]. Beth and Ekroll, “The Curious Influence of Timing.”</p><p>[17]. Tamariz, “Fundamentos del ilusionismo.”</p><p>[22]. Robert-Houdin, Les secrets de la prestidigitation et de la magie.</p><p>[23]. Tamariz, The Magic Way.</p><p>[20]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[21]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[26]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[24]. Там же.</p><p>[25]. Prevos, Perspectives on Magic.</p><p>[7]. Redelmeier, Katz, and Kahneman, “Memories of Colonoscopy.”</p><p>[8]. Bestue et al., “Long-Term Memory of Real-World Episodes.”</p><p>[11]. Loftus and Palmer, “Reconstruction of Automobile Destruction.”</p><p>[12]. Roediger and McDermott, “Creating False Memories.”</p><p>[9]. Schacter, The Seven Sins of Memory.</p><p>[10]. Loftus and Pickrell, “The Formation of False Memories.”</p><p>[15]. Bestue, “Misdirection.”</p><p>[16]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[13]. Loftus, “Eavesdropping on Memory.”</p><p>[14]. Loftus, <emphasis>Eyewitness Testimony</emphasis>; Loftus, “Eavesdropping on Memory.” Подробнее об инициативе Innocence Project: https://www.innocenceproject.org.</p><p>[6]. Hirst et al., “A Ten-Year Follow-up of a Study of Memory.”</p><p>[1]. Misra et al., “Minimal Memory for Details.”</p><p>[4]. Jacobsen et al., “Why Musical Memory Can Be Preserved.”</p><p>[5]. Sharot et al., “How Personal Experience Modulates the Neural Circuitry.”</p><p>[2]. Quian Quiroga, “No Pattern Separation in the Human Hippocampus.”</p><p>[3]. Ebbinghaus, “Memory: A Contribution to Experimental Psychology.”</p></section><section><title><p>Глава 9</p></title><title><p>Недо­оцененная роль бессоз­нательных процессов мозга</p></title><title><p>Мозг никогда не отдыхает</p></title><cite><p><emphasis>Раннее утро, вы отправляетесь на работу. Пока спускаетесь по лестнице и выходите на улицу, откусываете первый кусочек сэндвича, который держите в одной руке, и просматриваете заголовки в газете, которую держите в другой. Вы идете, сосредоточившись на вчерашнем поручении от начальника, и, «не задумываясь», добираетесь до автобусной остановки.</emphasis></p><p/><p/></cite><p>Чтобы обеспечить описанную выше ситуацию, мозг должен выполнять тысячи операций в секунду. Но мы не осознаем этого процесса, поскольку такие операции выполняются заученно, автоматически и бессознательно. В целом мы, по всей видимости, переоцениваем роль сознательных процессов в мозге; большая часть того, что мы чувствуем, думаем и делаем, не находится под их контролем. Именно неосознаваемые механизмы работы мозга позволяют нам выживать в мире, который требует постоянной обработки огромных объемов информации <a l:href="#dw8xas05d45m">[31]</a>.</p><p>Может казаться, будто мы не тратим усилий на восприятие с помощью органов чувств, вызывание воспоминаний, рассуждения и принятие решений, но на деле все наоборот: все эти операции требуют огромной и постоянной работы. Мозг фильтрует, обрабатывает, интегрирует и сохраняет информацию в непрерывном режиме, просто большая часть этих процессов происходит неосознанно, в том числе и во время сна. На самом деле неосознаваемые процессы мозга отвечают за большинство когнитивных функций, а также заботятся о таких жизненно важных процессах, как контроль дыхания, частоты сердечных сокращений, температуры и выработки инсулина.</p><p>Неосознаваемые механизмы работы мозга решают великую головоломку по реконструированию реальности и предсказанию ближайшего будущего. Проводя несметное количество вычислений в секунду, мозг постоянно принимает автоматические и инстинктивные решения. Однако мы знаем лишь о результатах этой работы мозга, а не сами эти процессы. Перефразируя нейробиолога Дэвида Иглмена, можно сказать, что «мозг ведет свое шоу инкогнито» <a l:href="#dw8xas05d45n">[1]</a>.</p><title><p>Внимание и осознанность</p></title><p>Существуют две основные школы мысли, трактующие связь между вниманием и осознанностью. Одна из них считает, что осознаются лишь те объекты, на которые обращено внимание; и только объекты, воспринимаемые сознательно, могут быть объектом внимания. Другими словами, внимание и сознание тесно связаны друг с другом <a l:href="#dw8xas05d45o">[2]</a>. Другая школа утверждает, что внимание и сознание — взаимосвязанные, но отдельные процессы с разными функциями и разными нейронными механизмами <a l:href="#dw8xas05d45p">[3]</a>.</p><p>Экспериментальные данные указывают на сложную связь между вниманием и сознательным восприятием. Большинство механизмов внимания бессознательны, и не все, на что мы обращаем внимание, достигает сознания. Например, человек, который стремится сосредоточиться на звуках, поступающих через наушник в одно ухо, и при этом не обращать внимания на звуки, поступающие через второй наушник, тем не менее бессознательно воспринимает многие звуки, которые поступают в игнорируемое ухо. Эти звуки оставляют в мозге определенные следы, которые могут повлиять на то, что с вниманием воспринимается через другое ухо.</p><p>Кроме того, есть стимулы, которые проникают в сознание, даже если на них не обращать прямого внимания, — например, когда стимул (лицо и т.п.) идентифицируется на периферии зрительного поля, внимание к которой почти отсутствует.</p><p>Наконец, внимание может быть направлено на то, что не воспринимается сознательно, но могло быть обусловлено ранее. Это происходит после так называемого «прайминга», когда мы погружаемся в мир имплицитных воспоминаний.</p><title><p>Бессознательное внимание</p></title><cite><p><emphasis>Вы уже вышли из дома, едите сэндвич, листаете газету и направляетесь к автобусу, который отвезет вас на работу. На пути к автобусной остановке вы не замечаете ни домов, ни прохожих, ни машин, проезжающих по улице. Вы подходите к автобусной остановке, думая о всякой всячине, и привлечь ваше внимание</emphasis><emphasis/><emphasis> в это время</emphasis><emphasis/><emphasis> способно лишь что-то, что создаст контраст, —</emphasis><emphasis>что-то неожиданное или существенно отличающееся от повседневной рутины, например шум, запах или необычно одетый человек. Вы приходите в офис и через некоторое время здороваетесь с человеком, с которым у вас запланирована встреча, но которого вы никогда прежде не видели. Человек кажется вам знакомым, но вы не понимаете почему. Во время разговора вы узнаете, что он живет неподалеку от вас и ехал с вами в одном автобусе. Вы не «заметили» этого человека, да и особых причин для этого не было, однако часть вашего мозга бессознательно зарегистрировала его существование.</emphasis></p><p/><p/></cite><p>Достигнет или нет конкретный стимул уровня сознания, зависит от двух основных факторов: внимания, которое будет ему уделено, и интенсивности стимула. Но есть и такие стимулы, которые воспринимаются скрыто — не совсем осознанно, — либо потому, что стимул слишком слаб, либо потому, что внимание направлено на что-то еще. Такие стимулы могут провоцировать создание сублиминальных образов — образов или слов, воспринимаемых ниже порога сознания.</p><p>Было экспериментально показано, что сублиминальные образы можно индуцировать. Ученый Станислас Деан ставил эксперименты с использованием техники «маскировки», когда человеку очень кратковременно предъявляли изображение или слово, а затем показывали другие подобные изображения или слова (например, ряд случайных геометрических фигур), которые действовали как маски, и в итоге первое изображение становилось «невидимым» для сознания зрителя. Это происходит потому, что разница между «видением» и «невидением» изображения или слова часто определяется длительностью предъявления. Было проведено множество экспериментов, показавших, что, если изображение или слово предъявляется на протяжении не более чем 30 миллисекунд, оно будет «невидимым», но, если увеличить длительность до 60 миллисекунд, человек легко услышит или увидит такое слово или изображение.</p><p>Порог «невидимости» у разных людей разный, однако всегда в пределах от 30 до 50 миллисекунд. Интересно, что, если изображение в экспериментах Деана представляло собой улыбающееся или испуганное лицо, участники подсознательно (бессознательно) воспринимали соответствующую эмоцию. Это происходит потому, что зрительная информация быстро доходит до миндалины — ядра мозга, которое, помимо прочего, участвует в сознательной и бессознательной обработке эмоций.</p><p>Мозг может бессознательно распознавать, расшифровывать и интерпретировать такие замаскированные изображения. Однако важно подчеркнуть, что по сравнению с осознаваемой информацией сублиминальное восприятие очень неустойчиво. В сознательных процессах благодаря кратковременной памяти видимый образ может сохраняться в течение определенного времени. Сублиминальные мысли длятся лишь мгновения, и, хотя они действительно влияют на нас, это влияние также эфемерно.</p><p>Эксперименты Деана подтвердили, что даже замаскированные изображения способны активировать зрительные, орфографические, лексические и даже семантические представления <a l:href="#dw8xas05d45q">[4]</a>. Хотя такая бессознательная активация быстро исчезает, возможно ли, что в некоторых фокусах зрителям хватает времени, чтобы неосознанно уловить какие-то тонкости манипуляций иллюзиониста?</p><title><p>Бессознательное восприятие в искусстве фокусов</p></title><p>Теперь мы знаем, что информация, на которую мы не обращаем внимания, может восприниматься бессознательно. Но как фокусники используют такую информацию?</p><p>Для Мигеля Анхеля Хеа этот факт настолько же верен, насколько и актуален, ведь, по его словам, скрытые приемы, используемые артистами, иногда не так уж незаметны и публика может их «почувствовать». То есть, оставаясь вне сознания, «они достигают мозга зрителя таким образом, что в итоге влияют на впечатление от фокуса» до такой степени, что, как признает Хеа, иногда зритель «чувствует фокус, хотя и не воспринимает его» <a l:href="#dw8xas05d45r">[5]</a>. Зритель неосознаваемо получает информацию, которая влияет на переживание «невозможного».</p><p>Если это так, то необходимо задать новый вопрос: существуют ли неосознаваемые формы внимания и восприятия, которые зависят от того, как фокусник строит и демонстрирует фокус?</p><p>Ответ на этот вопрос, по-видимому, утвердительный. Недавние исследования показали, что во время представления зрители могут бессознательно обнаруживать манипуляции фокусника или тонкости, которые, как предполагалось, были скрыты или невидимы <a l:href="#dw8xas05d45s">[6]</a>.</p><p>Диего Шалом и его коллеги описали физиологические изменения — кратковременное расширение зрачков, — связанные с сублиминальным восприятием зрителями карты, которую они видят чуть дольше остальных, когда фокусник перед ними перетасовывает колоду <a l:href="#dw8xas05d45t">[7]</a>. Этот прием остается незамеченным зрителями, но влияет на их решения, помогая фокуснику заставить их взять нужную карту. Часто в ходе демонстрации фокуса передается так много информации, что всю ее невозможно воспринять осознанно, но отдельные фрагменты такой информации оставляют неосознанный след у некоторых зрителей, что может повлиять на их восприятие фокуса.</p><p>Более того, бессознательное восприятие может объяснить, почему один и тот же эффект в исполнении разных артистов не всегда приводит к одинаковому переживанию фокуса. На самом деле, даже если эффект достигается вроде бы одинаковым способом, с помощью одних и тех же приемов и процедур, небольшие различия вполне способны привести к разным впечатлениям зрителей — по крайней мере, в достаточной степени разным, чтобы в одном случае, как сказал бы Хеа, произошло «потрясающее переживание невозможного», а в других такого яркого волшебства не возникло. Нечто подобное случается, например, когда неспециалист утверждает, что «заметил» фальшь в вокале или музыке, однако не может сказать, что именно не так. В фокусах, если артист «попадает в ноты», переживание волшебства будет великолепным, но, если он «соврет», оно может оказаться совсем не столь дивным. А другой фокусник, даже демонстрируя тот же фокус и используя те же приемы, может заставить зрителя, не осознающего различий в исполнении, уловить другую информацию на сублиминальном, бессознательном уровне.</p><title><p>Имплицитная память</p></title><p>Помимо осознаваемых эксплицитных воспоминаний, которые мы подробно обсуждали в предыдущей главе, есть и другие важные долговременные воспоминания, которые называются имплицитными и являются неосознаваемыми. Имплицитные воспоминания хранят все, чему мы научились, привычки и обусловленность; в отличие от эксплицитных, они более надежны, постоянны и долговечны.</p><p>Часть наших имплицитных воспоминаний врожденные. Филогенетическая память нашего вида закодирована в генах каждого человека и обеспечивает работу основных функций, необходимых для выживания. Таковы, например, сосательный рефлекс у младенца или реакция на угрозу.</p><p>Имплицитную память можно дополнительно разделить на моторную (процедурную), перцептивную, эмоциональную и несколько других форм. Моторная память формируется, задействуя полосатое тело — наружный отдел базальных ядер и мозжечок — огромное хранилище выученных процедур всех типов <a l:href="#dw8xas05d45u">[32]</a>. Когда поведение или моторный навык уже усвоены, они хранятся в этих подкорковых структурах в виде автоматизированной программы, позволяющей мозгу выполнять сложные задачи с минимальными затратами времени и энергии.</p><p>К моторной памяти относятся навыки одеваться, завязывать шнурки, кататься на велосипеде, водить машину, играть на музыкальном инструменте или печатать на клавиатуре компьютера. Пока эти навыки не отточены, они не могут применяться автоматически, и вы не можете выполнять соответствующие задачи, если ваши мысли заняты другим. Когда вы только начинаете учиться чему-то, это становится частью ваших эксплицитных воспоминаний, которые носят осознанный характер. Затем, по мере повторения, знания закрепляются в виде имплицитных воспоминаний, становясь неосознаваемыми и автоматическими. Поэтому, когда вы только учитесь водить машину или ездить на велосипеде, вам приходится полностью сосредоточиваться на этом занятии. Но когда навык уже усвоен, вы можете ехать на велосипеде и любоваться пейзажем или вести машину и болтать с пассажиром. Этот тип имплицитной памяти также часто называют «мышечной памятью» <a l:href="#dw8xas05d45v">[33]</a>.</p><p>Некоторым фокусникам благодаря многочасовым репетициям удается выполнять несколько задач одновременно, и это достижение само по себе может стать шоу. Например, иногда фокусник танцует и жонглирует одновременно или выполняет ловкие манипуляции с колодой карт, при этом задавая зрителям вопросы, чтобы они не заметили производимых маневров.</p><p>Любопытно, что, в отличие от произвольных движений или поведения, которые контролируются сетями в коре головного мозга, автоматические действия, когда они уже выучены, осуществляются на подкорковом уровне без сознательного контроля. На самом деле, если вы станете думать об автоматизированной процедуре осознанно, то растеряетесь и не сможете выполнить задачу правильно. Чтобы бессознательный автоматизм функционировал правильно, лучше отвлечься и не думать об этапах или компонентах выученной задачи. По этой причине многим спортсменам, умеющим входить в так называемую «зону», или «автоматический режим», необходимо выполнить для этого определенные ритуалы, вводящие в менее осознанное состояние. Например, перед забегом спортсмен может выполнять привычную серию упражнений, задача которых не столько «принести удачу», сколько подготовить его к оптимальному выступлению, «не думая об этом».</p><p>Другой тип имплицитной памяти — эмоциональная. Она управляется механизмами обусловливания (например, страхом), связывающими миндалину с различными областями коры головного мозга. К эмоциональным воспоминаниям относятся различные привычки и состояния, такие как страх перед змеями (который имеет наследственный компонент), зависимость от наркотиков, любовь к определенному аромату или специи <a l:href="#dw8xas05d45w">[34]</a>. В дополнение к некоторым эмоциональным воспоминаниям может развиваться либо чувствительность, либо привыкание — два разных, противоположных друг другу явления. При сенситизации повторение нейтральных или слабых стимулов со временем делает их неприятными или невыносимыми, например когда вы начинаете ненавидеть популярную, но слишком часто проигрываемую песню. С другой стороны, толерантность, или привыкание, возникает, когда повторение определенного стимула приводит к ослаблению его воздействия или делает его безвредным. Привыкание — это когда вы слышите одну и ту же песню так часто, что в конце концов перестаете воспринимать ее осознанно и даже не замечаете, что она играет по радио <a l:href="#dw8xas05d45x">[35]</a>.</p><p>Эмоциональные воспоминания могут также формироваться благодаря ассоциативному обусловливанию: это может быть как классическое обусловливание по Павлову, так и оперантное обусловливание (с использованием наказания и поощрения). В любом случае эмоциональные воспоминания, приобретенные в результате повторения, укореняются в нас таким образом, что порождают автоматическое и неосознаваемое поведение. Один приятель автора этой книги, имевший раньше привычку курить во время телефонного разговора, как-то признался, что до сих пор каждый раз вынужден подавлять желание закурить, когда отвечает на звонок в офисе.</p><p>Большинство переживаний сочетают в себе эксплицитные и эмоциональные воспоминания, причем одновременно и взаимодополняющим образом. Именно имплицитный, бессознательный характер эмоциональной памяти делает ее модификацию очень сложной задачей, требующей создания новой привычки взамен старой.</p><title><p>Неявное обусловливание:</p></title><title><p>прайминг</p></title><p>На отношение, восприятие и выбор человека можно влиять помимо его сознания. Это явление называется «прайминг» и связано с имплицитной памятью <a l:href="#dw8xas05d45y">[36]</a>: оно использует тот факт, что предыдущий опыт столкновения с определенными стимулами (слуховыми, зрительными, тактильными и т.п.) может воздействовать на нашу реакцию на другие стимулы, предъявленные позже. Эффекты прайминга естественны, происходят автоматически и во множестве присутствуют в нашем повседневном опыте. Прайминг бессознательно активирует определенные ассоциации перед тем, как мы выполняем какое-либо действие или задачу. Например, если мы видим слово «желтый», позднее нам легче узнать или вызвать в памяти слово «банан» — это концептуальный прайминг, возможный потому, что понятия «желтый» и «банан» тесно связаны в нашей памяти.</p><p>Эффект прайминга выражен сильнее, если стимулы относятся к одному сенсорному типу. Например, зрительный прайминг лучше всего работает со зрительными сигналами, а вербальный — с вербальными, поскольку не только целевые стимулы оказываются под воздействием концептуального прайминга, но и нейронные сети, участвующие в обнаружении и обработке целевых сигналов, подпадают под это действие и активируются заранее.</p><p>Различают перцептивный и концептуальный прайминг. Перцептивный прайминг происходит между объектами, имеющими схожую форму, и зависит от степени сходства между первоначальным стимулом и последующим. Например, если человеку предъявить список слов, в котором будет слово «таблетка», а затем попросить его выполнить задание на составление слов, то вероятность того, что, получив буквы «т», «а» и «б», он ответит «таблетка», гораздо выше, чем если бы этого слова не было в списке. Рассмотрим, что произойдет, если нас попросят завершить слово «м…ло». Если мы недавно слышали слово «мыть» или видели предметы, связанные с гигиеной, мы будем склонны завершить это слово как «мыло». Но если мы говорили о дефиците бюджета или низких пенсиях, то, скорее, завершим его как «мало».</p><p>Концептуальный, или семантический, прайминг возникает между объектами, имеющими сходный смысл, и проявляется, как следует из названия, при выполнении задач семантического характера. Например, слово «стол» будет создавать прайминг-эффект для слова «стул», так как оба понятия относятся к одной семантической категории «мебель». Слово «собака» может иметь прайминг-эффект в отношении слова «волк», так как это похожие животные. Отдельные морфемы, даже не являясь полноценными словами, могут оказывать прайминг-эффект на целые слова, в которых встречаются.</p><p>Семантический прайминг имеет множество форм. Например, сублиминальный семантический прайминг, как мы уже видели, вызывается с помощью техники маскировки: сначала в течение очень короткого времени проецируется сублиминальное слово или изображение, после чего сразу недолго (менее секунды) демонстрируется видимое изображение предмета <a l:href="#dw8xas05d45z">[8]</a>. Слово или изображение, которое было показано первым, бессознательно ускоряет последующую обработку, когда это же слово появляется уже в сознании.</p><p>Например, люди реагируют быстрее и делают меньше ошибок, когда слово, представленное первым и воспринятое бессознательно, совпадает с видимым словом, потому что, как объясняет нейробиолог когнитивных процессов Деан, «подобно тому, как мы запускаем насос, предварительно налив в него воду, так же мы запускаем схему обработки слов с помощью невидимого слова» <a l:href="#dw8xas05d450">[9]</a>.</p><title><p>Прайминг в искусстве фокусов</p></title><p>В некоторых фокусах артист удивляет публику, «предсказывая», какой выбор сделает зритель. Многие опытные фокусники умеют создавать эффект прайминга, который влияет на последующий выбор зрителя, в течение нескольких секунд или минут, пока длится выступление, с помощью прямых или косвенных подсказок (цвет, масть, старшинство карты). Ключ к праймингу заключается в том, что зритель, которому предложено принять решение или сделать выбор, обычно выбирает в соответствии с подсказкой, воздействие которой было самым длительным.</p><p>Менталист Деррен Браун использует тонкую технику прайминга с помощью знаков пальцами. Создавая «мысленные образы» своими жестами, он утверждает, что может заставить зрителя выбрать, например, двойку или тройку бубен <a l:href="#dw8xas05d451">[10]</a>. Браун — фокусник, который любит давать публике «научные» объяснения, но это часть сценария его выступлений. В 2014 г. в своей популярной телепрограмме Mind Control он предложил зрителю мысленно выбрать игрушку в воображаемом магазине; а когда зритель сделал выбор, менталист угадал, что выбранная игрушка — жираф. Браун утверждает: он использовал прайминг, чтобы незаметно направить сознание зрителя к игрушечному жирафу; он изображал символ жирафа руками, пока давал указания зрителю. Зритель же, не подозревая, что его склоняют к определенному выбору, думал, что принимает решение совершенно свободно.</p><p>В повседневных задачах бессознательный разум — основной источник человеческого поведения. Также он играет огромную роль в том, как мы воспринимаем и ощущаем реальность. Поэтому неудивительно, что фокусники научились использовать неосознаваемую работу мозга, чтобы выполнять «невозможные» трюки, которые поражают нас и противоречат нашим представлениям о мире. В следующей главе мы поговорим о том, как фокусы незаметно для нас взламывают подсознание, чтобы повлиять на наше поведение и обусловить решения.</p><p>[8]. Dehaene et al., “Imaging Unconscious Semantic Priming.”</p><p>[9]. Dehaene, Consciousness and the Brain.</p><p>[10]. Brown, Pure Effect.</p><p>[1]. Eagleman, <emphasis>Incognito</emphasis>.</p><p>[2]. Cohen et al., “The Attentional Requirements of Consciousness.”</p><p>[33] Не путать с изменениями в мышцах, которые происходят при тренировке и предрасположенность к которым может сохраняться после окончания тренировок. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[32] Как и другие воспоминания, моторная память также обеспечивается распределенными по всему мозгу сетями нейронов, а не только стриатумом и мозжечком, которые являются критически важными, но не единственными структурами. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[31] Хотя из практических соображений в этой книге мы проводим различие между осознаваемыми и неосознаваемыми процессами в мозге, в действительности некоторые части мозга могут обрабатывать информацию в обоих режимах. Таким образом, проводимое нами различие скорее функциональное, чем анатомическое или структурное.</p><p>[5]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[6]. Kawakami and Miura, “Can Magic Deception Be Detected at an Unconscious Level?”.</p><p>[3]. Koch and Tsuchiya, “Attention and Consciousness”; Navajas, Nitka, and Quian Quiroga, “Dissociation between the Neural Correlates.”</p><p>[4]. Dehaene, Consciousness and the Brain.</p><p>[7]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”.</p><p>[36] Часто прайминг рассматривают как один из типов имплицитной памяти. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[35] В более строгом нейробиологическом смысле сенситизацию и привыкание обычно рассматривают не как разновидности эмоциональной памяти, а как базовые формы неассоциативного обучения: в первом случае реакция на повторяющийся стимул усиливается, во втором — ослабевает. Поэтому приведенные здесь примеры лучше понимать как иллюстрации более широких неосознаваемых процессов обучения и адаптации, а не как узкое определение эмоциональной памяти. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[34] Здесь термин «эмоциональная память» употреблен в расширенном смысле. В более строгом понимании зависимость и стойкие реакции на запахи или вкусы связаны не только с эмоциональной памятью, но и с более широкими механизмами подкрепления, привычки и ассоциаций. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p></section><section><title><p>Глава 10</p></title><title><p>Магия принятия решений</p></title><title><p>Двойное функционирование мозга</p></title><p>Уже давно считается, что принимать решения мозгу помогают две большие системы. Одна из них относится к сфере неосознаваемых процессов мозга, которая действует автоматически и интуитивно, вторая — к сфере сознательных процессов, аналитических и, предположительно, более рациональных. Модели двойной обработки информации предлагали многие ученые, включая Фрейда и Павлова <a l:href="#dw8xas05d5du">[1]</a>.</p><p>Такие модели различают автоматизм неосознаваемой работы мозга и те механизмы и рассуждения, которые доступны нашему сознанию. Даниель Канеман, лауреат Нобелевской премии по экономике 2002 г., предложил различать систему 1 — автоматическую систему, или неосознаваемую, и систему 2 — рациональную систему, связанную с сознательной обработкой.</p><p>Система 1, автоматическая, быстро и эффективно управляет большей частью повседневного поведения. Это неосознаваемая система, по своей природе ассоциативная, не требующая усилий, медленно обучающаяся и автоматическая. Она очень чувствительна к контексту и очень субъективна, так как подвержена влиянию эмоционального состояния субъекта и его предыдущего опыта. По мнению нейробиолога Антонио Дамасио, чувствам как фактору, влияющему на принятие решений и другие автоматические реакции, придается недостаточное значение <a l:href="#dw8xas05d5dv">[2]</a>.</p><p>Не требуя существенных когнитивных ресурсов для функционирования, система 1 обычно располагает большой оперативной мощностью в любой момент времени. Система 1 выполняет, например, такие процессы, как сложение «2 + 2», восприятие того, что один объект находится дальше, чем другой, или управление автомобилем на пустой дороге <a l:href="#dw8xas05d5dw">[3]</a>.</p><p>Система 1 плохо поддается изменениям, медленно обучается и уязвима для обусловливания или прайминга. Она реагирует быстро, но не обязательно иррационально: за многими мгновенными решениями стоят процессы, которые, прежде чем мозг их заучил, были очень сложными. Обычно система 1 работает идеально, хотя, как мы увидим, в ситуациях неопределенности она может допускать ошибки.</p><p>Система 2, рациональная и сознательная, — это высококонтролируемая система обработки информации, но она также ленива и медлительна. Система 2 обладает гибкостью, поддается влиянию логики и связана с языком. Она требует больших когнитивных ресурсов и ограничена объемом кратковременной рабочей памяти. Система 2 выполняет, например, такие задачи, как выявление непривычного шума, ходьба в темпе быстрее обычного, парковка в узком месте или сравнение двух приборов, чтобы определить, какой лучше <a l:href="#dw8xas05d5dx">[4]</a>.</p><p>В отличие от системы 1, в процессе принятия решений система 2 способна задавать вопросы и даже корректировать — но не подавлять совсем — работу системы 1. Таким образом, система 2 — это аналитическая система, требующая сознательных усилий. И хотя она может быть очень вдумчивой, иногда именно решение, над которым долго размышляли, оказывается большой ошибкой.</p><p>Когда приходится выбирать одну из двух систем для решения задачи, какую мы выбираем? Канеман эмпирически доказал, что большинство людей с готовностью принимают решение, немедленно предлагаемое системой 1. Но реальность такова, что мы, скорее всего, не выбираем в действительности между той или иной системой, так же как не выбираем между сознательными или бессознательными психическими процессами. Между ними нет четких границ.</p><p>Например, мы автоматически прибегаем ко многим стереотипам и предубеждениям, хотя они не настолько бессознательны, как нам хотелось бы верить. Как любая простая интуитивная модель, модель двойной обработки «система 1 или система 2» предлагает очень поверхностную трактовку и потому подвергается критике <a l:href="#dw8xas05d5dy">[5]</a>. Сам Канеман настаивает, что его изложение — не теория, а метафора, помогающая описать и понять, как мы думаем <a l:href="#dw8xas05d5dz">[6]</a>. В действительности системы 1 и 2 влияют друг на друга, так как работают в тандеме: последовательно или одновременно. Но большую часть времени мы действительно функционируем автоматически — такова наша «настройка по умолчанию».</p><p>С этой точки зрения фокусник всегда ищет союзника в системе 1. Чтобы подвести зрителя к определенному выбору, он специально подбирает вопросы, провоцирующие автоматические ответы, которые не обдумываются и, соответственно, не активируют систему 2. Задача иллюзиониста при демонстрации фокуса — сделать так, чтобы зритель следил за ним, затаив дыхание и не задумываясь о том, как производятся манипуляции. Другими словами, фокусник хочет, чтобы зрители оставались в системе 1 и не переключались на рассуждения с помощью системы 2. Если это произойдет и зрители начнут думать о только что увиденном, они с высокой вероятностью потеряют нить представления и пропустят неожиданный финальный эффект.</p><title><p>Принимаем ли мы экспертные решения?</p></title><p>Большая часть нашего повседневного поведения управляется неосознанно. Не понимая этого, мы живем в иллюзии, будто разумно контролируем гораздо больше всего, чем на самом деле, — например, когда ведем машину в очень интенсивном транспортном потоке. В рамках системы 1 большинство наших решений — это инстинктивные, быстрые, интуитивные, мы выносим суждения практически без сознательных усилий, опираясь на опыт и память. При этом наше ощущение, что всё под контролем, не зависит от того, принимаем мы решения сознательно или бессознательно, поскольку является постдиктивным конструктом <a l:href="#dw8xas05d5d0">[37]</a> — иллюзией наподобие перцептивных или когнитивных иллюзий, о которых говорилось выше.</p><p>Простота бессознательного принятия решений имеет свои преимущества, особенно в ситуациях неопределенности. В таких условиях эвристика, то есть общие правила, позволяющие предсказывать сложные явления, может работать столь же эффективно, как и более сложные правила, а то и лучше. Например, когда доступно много информации, сложнее сравнивать альтернативы — и вероятность конфликта возрастает. Это было доказано простым экспериментом: покупатели купят больше джема, если на выбор им предоставить шесть сортов, чем если их будет двадцать четыре <a l:href="#dw8xas05d5d1">[7]</a>.</p><p>На первый взгляд, постоянная опора на бессознательные процессы при принятии решений представляется иррациональным поведением, однако всегда ли принимать обдуманные решения лучше? В какой степени можно доверять первому впечатлению? Правильный ответ: это зависит от ситуации. Когда решения принимаются по вопросам, в которых человек хорошо разбирается, очевидно, что система 1 будет как минимум не менее эффективна, чем система 2.</p><p>Недавно Кэйдзи Танака подтвердил это, анализируя решения игроков в сёги. Это японская стратегическая настольная игра для двух игроков, похожая на шахматы. Однако, в отличие от шахмат, в сёги проще определить, какой стратегии придерживается игрок: наступательной или оборонительной. Танака провел исследование с игроками двух типов, экспертами и новичками, и двумя вариантами предъявления: длительная экспозиция в течение нескольких секунд, позволявшая игрокам обдумать ответ, и краткая, которая длилась около секунды и позволяла игрокам отвечать только интуитивно. И экспертам, и новичкам показывали игровую позицию и просили предложить следующий ход. Танака установил, что, когда времени было достаточно, и эксперты, и новички принимали решения, задействуя одни и те же участки коры головного мозга — оптимальные для их уровня игры. Но, когда позиция предъявлялась в сублиминальном диапазоне, в течение всего половины секунды, новички реагировали почти случайно, используя те же области коры головного мозга, что и в первом сценарии, зато опытные игроки принимали очень правильные решения, активируя различные структуры мозга, в том числе базальные ядра, но не осознавали, как они это делают <a l:href="#dw8xas05d5d2">[8]</a>.</p><p>Таким образом, на вопрос, стоит ли доверять интуиции в принятии решений, можно ответить, что это зависит от уровня нашего опыта в данной области.</p><title><p>Суждения в ситуациях неопределенности и инстинктивные решения</p></title><p>Инстинктивные решения принимаются с помощью эвристики — тех самых «коротких путей» или «выученных правил», которые позволяют нам быстро решать задачи, делать выбор и действовать, имея очень мало информации. Эвристика имела огромное эволюционное значение, ведь без возможности действовать быстро первые гоминиды, несомненно, были бы пожраны хищниками всех видов.</p><p>Эвристика может быть как полностью автоматической, так и относительно гибкой. Эвристика распознавания и эвристика взгляда, например, поддерживают способность к быстрой оценке и так называемый «интеллект подсознательного» <a l:href="#dw8xas05d5d3">[9]</a>. С другой стороны, иногда эвристика ведет к несовершенным оценкам и решениям — возникают когнитивные искажения.</p><p>Даниель Канеман и Амос Тверски описали некоторые последствия (иногда даже ошибки), возникающие в результате бессознательного автоматического использования эвристики, когда в ситуации неопределенности мы вынуждены принимать решения инстинктивно <a l:href="#dw8xas05d5d4">[10]</a>. Когда контекст или обстоятельства меняются, наши инстинктивные решения могут утрачивать адаптивность. Кроме того, Канеман и Тверски продемонстрировали, что люди принимают автоматические решения без учета законов вероятности. Например, мы покупаем лотерейные билеты на большие суммы, хотя шанс выиграть намного ниже, чем вероятность умереть, или злимся, если система воспроизведения музыки второй раз подряд ставит ту же песню, которую мы только что прослушали. В последнем случае Apple пришлось изменить алгоритм прослушивания в случайном порядке в iTunes, так как потребители не желали слушать одну и ту же песню два раза подряд, что, по логике вещей, иногда происходит, если выбор действительно случайный.</p><p>Фокусники пользуются нашим неправильным пониманием концепции случайности. Перетасовав колоду так, чтобы выбранная зрителем карта «затерялась» в ней, фокусник всегда говорит, что раз карта действительно затерялась, то она не находится ни сверху колоды, ни снизу, открывает и показывает эти карты лицом. Но, если бы он действительно тасовал колоду случайным образом, «затерянная» карта вполне могла бы случайно оказаться сверху или снизу.</p><p>На самом деле у людей, похоже, неверное инстинктивное представление о том, что такое случайность, хотя в природе случайности происходят гораздо чаще, чем мы обычно считаем. Эволюция научила нас обнаруживать закономерности, которые позволяют придавать смысл тому, что нас окружает, и сохранять привычный образ мира.</p><p>Одним из следствий того, что мы умеем выявлять шаблоны, стала легкость установления причинно-следственных связей, часто совершенно иллюзорных. Именно поэтому многие люди с такой готовностью увлекаются теориями заговора. Точно так же, как мы легко придаем всему смысл и находим рациональное зерно в инстинктивных решениях, мы избегаем полагать какой-либо факт или действие результатом случайности.</p><p>Правда в том, что в ситуациях неопределенности мы обычно прибегаем к общей эвристике, которую подробно описали Канеман и Тверски. Возьмем эвристику привязки, которая объясняет наше порой абсурдное поведение в процессе торговли. Почему мы начинаем с цены, заявленной продавцом, а не с предполагаемой реальной стоимости того, что хотим купить? Также можно привести в пример эвристику репрезентативности — нашу склонность оценивать вероятность или частоту события или факта в зависимости от того, насколько он соответствует распространенному стереотипу или полученным знаниям. Эвристика репрезентативности срабатывает, когда мы выносим предвзятые суждения о других людях лишь потому, что они принадлежат к определенной этнической группе или сообществу. Еще у нас есть эвристика доступности — именно этот способ быстрого принятия решений используют фокусники, побуждая зрителей к определенному выбору. Рассмотрим, как это происходит.</p><p>С помощью эвристики доступности мы оцениваем частоту или важность некоторой категории, опираясь на образы, понятия или идеи, которые первыми приходят на ум, или на информацию, которая доступна на момент такой оценки <a l:href="#dw8xas05d5d5">[11]</a>. Классический пример этого подхода — решение, стоит ли лететь на самолете на следующий день после серьезной авиакатастрофы. В действительности такое решение, хотя оно может быть невыносимым для человека, склонного к тревожности, не должно диктоваться недавней аварией, так как вероятность повторного происшествия минимальна — то есть такая же, как и всегда.</p><p>Именно эвристика лежит в основе «прототипичности» категорий всех видов, то есть того, насколько некий субъект или объект репрезентативен для определенной категории, такой как животные, цвета и т.п. Прототипичные примеры для каждой категории, то есть те, которые приходят нам на ум в первую очередь, у каждого человека свои и зависят от возраста, пола, но больше всего — от культуры.</p><p>Это основные правила, «короткие пути», позволяющие нам быстро принимать инстинктивные решения, опираясь на минимальное количество информации. Как мы увидим далее, именно такие инстинктивные решения предпочитают фокусники, требуя от зрителей ответов или решений, когда их трюки явно предоставляют публике слишком мало времени и слишком мало информации. Этот прием называется «форсирование» — давление на публику, чтобы заставить ее задать вопрос или сделать выбор, не оставляя возможности для размышления, и получить таким образом предсказуемые ответы или решение либо полный контроль над реакцией зрителей.</p><p>При форсировании фокусник не всегда побуждает зрителей сделать выбор <a l:href="#dw8xas05d5d6">[12]</a>. Иногда нужного результата можно добиться, просто контролируя набор вариантов, то есть возможностей, доступных зрителю в определенный момент. В любом случае фокуснику крайне важно постоянно следить за тем, чтобы зрители чувствовали, будто они делают свой, независимый выбор.</p><p>Один из секретов форсирования состоит в том, что оно всегда включает некоторую долю давления. Зрителя побуждают принять решение или ответить на вопрос очень быстро или исходя из очень скудной и часто искаженной информации — иными словами, не давая ему возможности обдумать ситуацию <a l:href="#dw8xas05d5d7">[13]</a>.</p><p>Как мы увидели в предыдущей главе, фокусник умеет подтолкнуть зрителя к определенному решению так, что тот не подозревает, что им манипулируют, и убежден, что делает выбор совершенно свободно (между прочим, эти приемы используют и многие продавцы). Научные исследования фокусов показали, что при использовании некоторых приемов форсирования зрители не могут отличить самое настоящее принуждение от свободного выбора <a l:href="#dw8xas05d5d8">[14]</a>. Также исследования подтвердили, что в таких условиях нетрудно влиять на ощущение свободы, с которым принимаются решения <a l:href="#dw8xas05d5d9">[15]</a>.</p><title><p>Виды форсирования</p></title><p>В фокусах существует широкий спектр тактик форсирования, направленных на манипулирование решениями или реакцией зрителей, от автоматических и безопасных процедур до весьма рискованных. Некоторые техники форсирования приводят к желаемому результату всегда, если фокусник выполняет процедуру правильно. Применяются и другие техники для повышения вероятности нужного ответа, но они не гарантируют результат. Все эти приемы фокусники относят к общей категории «психологического форсирования».</p><p>Так, в карточных фокусах существует множество автоматических приемов такого рода, среди которых особое место занимают те, что основаны на математических процедурах. Рассмотрим пример.</p><cite><p>Вы хотите заставить зрителя выбрать десятую сверху карту в колоде, которую он видит со стороны рубашки. Для этого зрителю предлагается назвать число от десяти до двадцати. Затем его просят по одной сбросить соответствующее число карт с верха колоды. Полученную таким образом новую стопку карт кладут поверх колоды и выравнивают. Затем зрителя просят сложить цифры выбранного им числа и снова сбросить одну за другой столько карт, сколько получилось при сложении. Последней картой после выполнения этой операции и будет форсированная карта.</p><p/><p/></cite><p>Более сложные приемы требуют мастерства и подготовки. Они зависят от навыков фокусника, и для них может понадобиться специальный реквизит. Одна из таких техник — «выбор фокусника». Эта техника форсирования состоит в том, что артист контролирует ситуацию и по мере необходимости меняет вопросы, задаваемые в момент, когда зритель делает выбор. При правильном исполнении фокусник всегда добивается желаемого выбора. В классическом варианте данного трюка предлагается выбор из нескольких вариантов: конвертов, карт, предметов, цифр, слов, цветов и т.п. Задавая неоднозначные вопросы, фокусник подводит зрителя к нужному ответу или желаемому выбору. При этом у фокусника есть преимущество — дополнительные ресурсы в виде альтернативных или новых «логичных» вопросов в зависимости от того, как будет развиваться процесс выбора. Рассмотрим следующий пример.</p><cite><p>Фокусник кладет на стол две карты лицом вниз. Одна из них (та, что справа от зрителя) — это та, которую фокусник хочет форсировать, то есть заставить зрителя выбрать ее. Как правило, правши предпочитают выбирать карту справа от себя. Чтобы избежать ошибок или поспешности, вначале фокусник просит зрителя указать на одну из карт, но никогда не предлагает сразу ее взять. Если зритель укажет на карту справа, фокусник попросит взять ее. Цель достигнута. Если же зритель укажет на карту слева, фокусник объявит, что эта карта сброшена, и уберет ее, оставив на столе только ту, которая форсируется. Самое важное: зритель должен быть уверен, что его выбор был абсолютно независимым.</p><p/><p/></cite><p>Другие техники форсирования используют особенности восприятия. В главе 6 мы рассказывали, как Альфред Ярбус продемонстрировал нашу склонность сосредоточивать взгляд на наиболее выделяющихся аспектах изображения — контрастных, а также узнали, что информация, обрабатываемая после целенаправленной фиксации внимания, зависит от того, какое задание или инструкции мы получили. Рассмотрим следующий пример.</p><cite><p>Фокусник предлагает зрителю задумать карту, а сам в это время находится рядом, тасуя колоду. Фокусник одну за другой быстро показывает карты лицом верх — на доли секунды, — за исключением той, которую зритель должен выбрать: эту карту он демонстрирует дольше всего (обычно она появляется между серединой и концом ряда).</p><p/><p/></cite><p>Этот прием удается почти в 100% случаев, и большинство участников не осознают, что выбор карты был форсирован <a l:href="#dw8xas05d5ea">[16]</a>.</p><p>Классическое форсирование — самый распространенный тип психологического форсирования в карточных фокусах. Оно с минимальными изменениями практикуется по крайней мере с XIX в. <a l:href="#dw8xas05d5eb">[17]</a> Классическое форсирование полностью зависит от подготовки и опыта фокусника, поэтому получается не всегда. Рассмотрим, как это происходит.</p><p>Фокусник предлагает зрителю выбрать карту из колоды, разложенной веером лицом вниз. Выбор кажется свободным, но на самом деле фокусник выполняет передачу, которая остается незамеченной, так как он застает зрителя врасплох и заставляет сделать выбор быстро. Как только зритель берет якобы выбранную карту, напряжение спадает — и атмосфера меняется. Фокусник подчеркивает (явно или неявно), что выбор был свободным, и обычно вскоре повторяет это еще раз, чтобы зритель именно так запомнил происходящее.</p><p>Артисты, владеющие классическим форсированием, умеют создавать атмосферу доверия и провоцировать спонтанные реакции, оставляя зрителю минимум возможностей для размышлений. Как говорит один из выдающихся мастеров этого приема Дани Даортис, «зритель вам не враг, дайте ему победить» <a l:href="#dw8xas05d5ec">[18]</a>. Хотя никто не знает точно, почему эта техника работает, мы понимаем, что очень важны позиция и темп фокусника, лаконичное изложение указаний, невербальное общение и, самое главное, опыт. Когда поведение фокусника кажется естественным, это вызывает доверие зрителя, расслабляя его внимание и снижая подозрительность. Тогда все, что остается фокуснику, — это удачно направить движения зрителя, так чтобы он не понял, что выбрал именно ту карту, которую фокусник хотел ему передать.</p><p>Как отмечает испанский фокусник Тино Калл, классическое форсирование, выполняемое с колодой карт, разложенных лицом вверх, дополнительно усыпляет подозрения и усиливает убеждение, будто карта выбирается свободно, хотя ее по-прежнему навязывает фокусник <a l:href="#dw8xas05d5ed">[19]</a>.</p><p>Центральное место в классическом форсировании всегда занимает контроль времени реакции зрителя. Даортис «управляет временем реакции» зрителя вербально, используя вариант классического форсирования — «стоп-форсирование». Начиная сбрасывать карты на стол лицом вниз, Даортис предлагает зрителю сказать «стоп!», а затем отсчитывает еще три карты. Обычно зритель командует остановиться на четвертой карте <a l:href="#dw8xas05d5ee">[20]</a>. При форсировании этого типа также очень важна невербальная коммуникация. Даортис особо говорит о важности таких форсирующих маневров, как взгляд, движение руки и пальцев, а также вполне конкретные одобрительные кивки <a l:href="#dw8xas05d5ef">[21]</a>.</p><title><p>Рискованные приемы</p></title><p>Выбирая более рискованные техники психологического форсирования, фокусник пытается побудить зрителя к совершенно определенному типу реакции или ответу. Поскольку форсирование этого типа может и не сработать, у фокусника всегда есть запасной план — несколько вариантов выхода из ситуации, если зритель пойдет по «неправильному» пути. Первая стратегия такого форсирования состоит в том, что фокусник полагается на предшествующий прайминг, побуждающий зрителя к определенному ответу, например выбрать из колоды нужную масть после соответствующего прайминга тем или иным способом.</p><p>Вторая стратегия: фокусник добивается определенных ответов, которые с высокой вероятностью даются автоматически, например как в описанном выше «выборе фокусника», когда зрители склонны выбирать стопку карт или предмет справа от себя. В ставшем классическим эксперименте Ричард Нисбетт и Тимоти Уилсон предлагали посетителям универмага выбрать пару нейлоновых чулок с витрины, где несколько пар были выставлены в четырех ящиках. Хотя все чулки были одинакового качества, покупатели чаще всего выбирали те, что лежали в ящиках справа от них <a l:href="#dw8xas05d5eg">[38]</a>. При последующем опросе ни один из покупателей не признался: мол, его выбор как-то связан с тем, что чулки находились с правой стороны витрины. Вместо этого они приводили посторонние аргументы, например будто выбранные чулки были мягче <a l:href="#dw8xas05d5eh">[22]</a>.</p><p>Похожие процедуры применяются и в карточных фокусах. Например, фокусник раскладывает на столе четыре или пять карт или стопок и предлагает зрителю (совершенно самостоятельно) выбрать карту или стопку — надеясь, что будет выбрана нужная. Опыт показывает, что в такой ситуации зритель-правша обычно выбирает карту или стопку, находящуюся на второй позиции справа. (Левши склонны выбирать вторую позицию слева.) Иногда, чтобы подыграть выбору того или иного варианта, фокусник раскладывает стопки или карты несколько по диагонали.</p><p>Почему вторая стопка справа, а не первая? Обычно считается, что зритель выбирает стопку, которая ближе к его правой руке, поскольку опирается при выборе на эвристику доступности, — но тогда он должен был бы выбирать первую, а не вторую стопку, особенно если они расположены по диагонали. Возможно, зритель действительно использует эвристику доступности, описанную Нисбеттом и Уилсоном, однако, зная, что фокусник пытается его обмануть, решает не выбирать первую стопку справа и останавливается на второй. В любом случае, поскольку результат может оказаться не таким, как ожидалось, у фокусника должен быть наготове запасной план, например следующее предложение в духе «выбора фокусника», которое всегда приводит к желаемому результату.</p><title><p>Карты слов</p></title><p>Еще один способ, которым фокусник может добиваться конкретных словесных ответов — как обычно, оказывая давление и создавая вполне определенный контекст для психологического форсирования, — задавать вопросы так, чтобы зритель был вынужден отвечать без размышлений, предоставляя автоматический ответ, соответствующий ожиданиям фокусника. Обычно фокусник задает простые вопросы и рассчитывает на ответы, которые содержат часто встречающиеся или прототипические слова, хранящиеся в семантической памяти (например, «канарейка — желтая»). Многие фокусы такого типа основаны на том, что артист просит назвать цвета, числа, геометрические фигуры или предметы; иногда ожидаемые ответы зависят от жанра или контекста, в котором сформулирован вопрос.</p><p>В картах слов, или «картах знакомых слов», которые строят когнитивные лингвисты, слова группируются по категориям и классифицируются по частотности, что позволяет определить среди них прототипические, представляющие определенную категорию или класс. Например, среди названий животных «кошка» и «собака» более частотны и репрезентативны, чем «панголин». Однако лингвисты знают, что слова, которые воспринимаются как характерные для той или иной категории, в значительной степени зависят от культуры. Если мы попросим испанца назвать овощ, он может ответить «латук» или «помидор», но, если тот же вопрос задать китайцу, совсем не обязательно первыми на ум ему придут те же овощи.</p><p>И здесь успех фокусника снова напрямую зависит от опыта: опытные артисты знают о таких расхождениях. Наибольшего успеха при использовании подобных вопросов они добиваются, формулируя их для людей культуры, которую сами знают лучше всего.</p><p>Так или иначе, поскольку такие ответы даются автоматически, мгновенно и неосознанно, следует подчеркнуть: зрители используют эвристику доступности, то есть называют первое, что придет в голову. Очень важен не только фактор культуры, но и условия, которые непосредственно предшествуют вопросу и могут способствовать определенному выбору (прайминг). Альфред Бине отмечал, что в любом ряду предметов всегда есть такой, который вызывает наименьшее сопротивление и требует наименьших усилий со стороны зрителя, и некоторые фокусники весьма склонны к побуждению к такому выбору <a l:href="#dw8xas05d5ei">[23]</a>.</p><p>Самые частые объекты форсирования в фокусах:</p><p>• Цвета. Форсирование цвета исходит из того, что обычно человек первым спонтанно называет красный цвет, но если дать ему больше времени, то синий.</p><p>• Числа. Форсирование чисел, также очень распространенное, исходит из того, что, когда фокусник просит зрителя выбрать число «между пятью и десятью» (эта формулировка лучше, чем «от пяти до десяти») или «между одним и десятью», чаще всего ответом будет «семь». Вероятность очень высока, и фокусники пользуются этим уже не одно столетие <a l:href="#dw8xas05d5ej">[24]</a>. (Как отмечает Дани Даортис, решающее значение для успешного форсирования имеет не столько сам вопрос, сколько то, как он задан <a l:href="#dw8xas05d5ek">[25]</a>. В следующем разделе мы рассмотрим важность подачи вопросов.)</p><p>• Масти. При форсировании карточных мастей высока вероятность, что зритель выберет червы, — хотя гарантии, конечно же, нет.</p><p>Великий фокусник Дай Вернон по прозвищу Профессор был выдающимся модернизатором искусства фокусов и оказал огромное влияние на иллюзионистов всего XX в. Вернон исполнял фокус «Ментальное форсирование с пятью картами» (для которого, кстати, у него не было запасного плана). Он выкладывал на стол лицом вверх пять карт: короля червей, семерку треф, туза бубен, четверку червей и девятку бубен. Затем предлагал зрителю задумать карту, но просил не торопиться и не выбирать поспешно. После этого, собрав и немного перетасовав карты, он оставлял на столе только одну — четверку червей, поскольку, по словам Вернона, именно ее всегда выбирали зрители. Вернон объяснял, что король червей и туз бубен для американской публики — слишком очевидно, семерка треф — некрасивая карта, а девятка бубен сулит неудачу. В любом случае мы знаем, что Вернон использовал при демонстрации этого фокуса прайминг, чтобы подтолкнуть зрителя к выбору четверки червей, тонко подчеркивая в своих рассуждениях преимущество этой карты по сравнению с другими. Несмотря на всю колоритность, фокус «Ментальное форсирование с пятью картами» продержался на сцене не слишком долго, так как, несмотря на выдающийся успех Вернона с этим номером, риск при его исполнении слишком высок.</p><p>Психологи Джей Олсон, Алим Амлани и Рональд Ренсинк проводили эксперименты для изучения перцептивных характеристик игральных карт и заметили: одни карты обладают большей визуальной доступностью, другие лучше запоминаются, а третьи выбираются чаще, чем остальные <a l:href="#dw8xas05d5el">[26]</a>. Среди наиболее популярных — туз червей, дама червей (в основном среди мужчин) и король червей (в основном среди женщин). В некоем опросе, который Джей упоминал в другом источнике, самой популярной мастью были червы, а вслед за ними шли бубны. Чаще всего спонтанно называли даму червей, за ней следовали туз пик, семерка червей и двойка червей <a l:href="#dw8xas05d5em">[27]</a>. Ни одно другое исследование не воспроизвело этих наблюдений, хотя опыт артистов, демонстрирующих карточные фокусы, с ними согласуется.</p><title><p>Эффект фрейминга в искусстве фокусов</p></title><p>Фокусникам известно, как важен эффект фрейминга, а именно каким образом представлена задача или задан вопрос. Они знают, что разная подача одной и той же информации может влиять на отношение, восприятие и выбор человека. Например, сказать пациенту с только что поставленным диагнозом «рак», что с вероятностью 10% он умрет после операции (негативный фрейм), не то же самое, что сказать, что с вероятностью 90% он выживет (позитивный фрейм), и решения пациентов при таких подходах будут разными <a l:href="#dw8xas05d5en">[39]</a>.</p><p>Рассмотрим пример. Представьте, что на столе стоят два стакана: наполненный и пустой. Теперь представьте, что участника эксперимента просят перелить половину воды из полного стакана в пустой. Если затем попросить его отставить «наполовину пустой» стакан на другой конец стола, большинство людей передвинут стакан, который ранее был полным. А когда участника просят переставить «наполовину полный» стакан, большинство выбирает тот, что изначально был пустым <a l:href="#dw8xas05d5eo">[28]</a>.</p><p>Такая реакция характерна, потому что формулировка просьбы несет в себе информацию, выходящую за рамки того, о чем говорится в явном виде. Люди редко воспринимают такую информацию осознанно, но все равно учитывают ее, интуитивно интерпретируя ситуацию и принимая решения <a l:href="#dw8xas05d5ep">[29]</a>.</p><p>В искусстве фокусов эффект фрейминга используется как инструмент манипулирования, особенно когда следует направить выбор зрителя в нужную сторону. Зрители могут не придавать значения подаче информации, но для фокусника это не просто просьба к зрителю подумать, выбрать, указать пальцем, прикоснуться, взять или поднять карту. Фрейминг — это постановка вопроса таким образом, чтобы повлиять на результат фокуса.</p><title><p>Обдуманные решения</p></title><p>В отличие от автоматических, инстинктивных, решений, обдуманные решения принимаются в системе 2 — системе осознанной, рациональной, обработки информации. Мы видели, что при принятии решений мозг не реагирует автоматически, а проводит серию симуляций, перебирая возможные варианты на основе опыта. Процесс принятия решений посредством обдумывания несовместим с эвристиками, которые обсуждались в этой главе до сих пор. Когда мы обдумываем решение, мы вызываем в памяти прошлые сценарии, моделируем будущее и в итоге приходим к какому-то варианту — впрочем, как и в случае с инстинктивными решениями, на обдуманные решения могут влиять эмоции <a l:href="#dw8xas05d5eq">[30]</a>.</p><p>В любом случае, когда в рамках системы 2 применяется аналитическое мышление, то суждения и решения, принятые в рамках системы 1 с помощью «коротких путей» или «простых правил», можно улучшить, а первоначальные решения — изменить. Однако, как известно, иллюзионисты избегают создавать фокусы, побуждающие к обдуманным решениям, так как они не поддаются контролю, не могут быть адаптированы к неизбежно короткому времени демонстрации фокуса и не ведут к быстрым автоматическим или инстинктивным ответам и выборам, которые нужны фокуснику.</p><p>Более того, при обдуманных решениях нет места для приемов дезинформации, которые фокусники используют, чтобы усилить впечатление, будто выбор зрителя был совершенно логичным и свободным.</p><title><p>Рассуждения задним числом в искусстве фокусов</p></title><p>Дезинформация, которую фокусники добавляют в некоторые номера, подобна использованию постдиктивных аргументов. Это рассуждения, которые — как мы сознательно считаем — привели нас к определенному решению, но на самом деле это рассуждения задним числом, чтобы оправдать решение уже после того, как оно было принято, то есть когда мы уже сделали выбор бессознательно.</p><p>Несколько исследований шведских ученых Петтера Йоханссона и Ларса Холла показали, как легко мы себя обманываем и кормим сказками о собственных решениях <a l:href="#dw8xas05d5er">[31]</a>. В 2005 г. эти ученые поставили эксперименты, которые привели к необычному наблюдению <a l:href="#dw8xas05d5es">[32]</a>. Они кратковременно демонстрировали добровольцам несколько серий парных фотографий, на которых были лица людей. Участников просили выбрать более привлекательное лицо в каждой показанной паре. В эксперименте был особый этап: в некоторых сериях после того, как добровольцы делали выбор, исследователи снова показывали им выбранную фотографию и просили объяснить, почему те выбрали именно ее. При этом иногда экспериментатор, используя ловкость рук, подменял фотографию так, что добровольцы этого не замечали. В результате участникам показывали лицо, которое они точно не выбирали. Удивительно в этом эксперименте то, что в большинстве случаев (75%) испытуемые не замечали подмены, а некоторые объясняли причины своего «выбора». В одном особенно поразительном случае доброволец даже обосновал свой выбор тем, что ему понравились серьги, которые были на девушке, — хотя девушка на фотографии, которую он выбрал на самом деле, была без серег.</p><p>Йоханссон и Холл называют этот феномен слепотой к выбору — по аналогии со слепотой к изменениям. Новизна их экспериментальной парадигмы и отличие от предыдущих наблюдений с ситуациями когнитивного диссонанса состоит в том, что они не только смогли изменить результат выбора испытуемых так, что те не заметили, но и зафиксировали их реакцию. Когда участники объясняли (иногда очень подробно) выбор, которого на самом деле не совершали, экспериментаторы получали возможность продемонстрировать, что их слова не соответствуют действительности.</p><p>Таким образом, эти эксперименты предложили новую методику исследования конфабуляций — историй, которые мы сочиняем сначала для себя, а затем для других, чтобы оправдать свои поступки или слова. (Только представьте, как могут применять эту тактику зрители, которые приняли участие в фокусе.) Но это еще не все. Эти эксперименты показали также, что конфабуляции могут быть настолько убедительными, что испытуемые в конечном итоге меняют мнение и «осознанно» выбирают альтернативу, которую ранее отвергли.</p><p>В другом эксперименте Холл и Йоханссон предлагали посетителям супермаркета выбрать один из двух видов джема <a l:href="#dw8xas05d5et">[33]</a>. Когда те сделали выбор, их попросили попробовать выбранный сорт еще раз, а затем объяснить, почему они остановились именно на нем. Но джем при этом подменили, так что во второй раз испытуемые попробовали тот сорт, который отвергли. И снова лишь треть добровольцев заметила подмену, даже когда вкусы были такими разными, как яблоко с корицей и грейпфрут!</p><p>Но самое удивительное то, что исследователям удалось зафиксировать тот же феномен, когда они смоделировали аналогичные реальные ситуации при покупке в интернете мобильных телефонов, компьютеров и квартир, которые предполагают гораздо больший объем осознанного размышления, чем выбор между сортами джема. Во всех случаях эксперимент давал одинаковые результаты. Исследователи получили их, даже когда опрашивали участников об аспектах жизни, в которых размышление, казалось бы, играет определяющую роль: об их политических взглядах (накануне всеобщих выборов в Швеции) и моральных принципах (например, в отношении всеобщего социального обеспечения или применения пыток к обвиняемым в терроризме) <a l:href="#dw8xas05d5eu">[34]</a>.</p><p>И даже этим «фокус» Ларса Холла и Петтера Йоханссона не исчерпывается. По окончании эксперимента участникам предлагали анкету с вопросами о том, что они думают о собственном процессе принятия решений. Среди прочих пунктов был вопрос, как, по их мнению, они бы реагировали, если бы приняли участие в эксперименте, в котором их обманули бы именно таким образом. Конечно же, около 90% испытуемых ответили, что никогда не попались бы на такую уловку, тем самым прекрасно проиллюстрировав то, что Холл и Йоханссон называют слепотой к выбору. Мы, как и добровольцы в этих экспериментах, не только слепы к процессу принятия собственных решений, но и отрицаем, что такая слепота возможна, то есть что незаметные манипуляции могут влиять на наши решения <a l:href="#dw8xas05d5ev">[35]</a>.</p><p>Недавнее исследование подтвердило: самообман такого рода или ложные убеждения о наших собственных прошлых установках, а также их связь с процессами конфабуляторной рационализации (сочинения историй) могут приводить к довольно стойким изменениям в политических взглядах <a l:href="#dw8xas05d5ew">[36]</a>.</p><p>С другой стороны, бывают обстоятельства и условия, когда такие манипуляции обнаруживаются, хотя и не всегда осознанно. Исследование политических решений, проведенное по методике Холла и Йоханссона в Аргентине, повторило один из основных выводов шведского эксперимента и достигло высокого уровня обмана: большинство участников не поняли, что исследователи манипулируют их политическими взглядами <a l:href="#dw8xas05d5ex">[37]</a>. Однако аргентинские участники явно демонстрировали меньше доверия ответам, которые подверглись манипуляции. Даже не осознавая манипуляций, они все равно как будто бы замечали, что что-то не в порядке. В результате ни один из участников аргентинского исследования в конечном итоге не согласился изменить свой выбор, в отличие от Швеции, где участники делали это довольно часто. По мнению авторов, сопротивление аргентинцев изменениям можно объяснить «бессознательным обнаружением» (само)обмана — явлением, которое они считают параллельным бессознательному метапознанию перцептивных задач <a l:href="#dw8xas05d5ey">[40]</a><a l:href="#dw8xas05d5ez">[38]</a>.</p><p>Мы же задаемся вопросом, в какой степени зрители иллюзионного шоу могут задним числом придумывать что-то об увиденном и о собственных якобы свободных решениях, если они участвовали в фокусе. Ответов пока нет, но они наверняка будут зависеть от того, насколько хорошо запоминаются события, свидетелями которых они стали.</p><p>[20]. DaOrtiz, Libertad de expresi&#xF3;n.</p><p>[21]. DaOrtiz, Libertad de expresi&#xF3;n; DaOrtiz, Utopia.</p><p>[18]. DaOrtiz, <emphasis>Reloaded</emphasis>.</p><p>[19]. Тино Калл, в личном общении с автором, 2014 г.</p><p>[24]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>; Wright and Larsen, “Mental Effects with Cards”; Kubovy and Psotka, “The Predominance of Seven.”</p><p>[25]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[22]. Nisbett and Wilson, “Telling More Than We Can Know.”</p><p>[23]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[26]. Olson, Amlani, and Rensink, “Perceptual and Cognitive Characteristics.”</p><p>[27]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[9]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[10]. Tversky and Kahneman, “Judgment under Uncertainty.”</p><p>[8]. Wan, Cheng, and Tanaka, “Neural Encoding of Opposing Strategy Values”.</p><p>[13]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness in Political Decisions.”</p><p>[14]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”; Olson et al., “Influencing Choice without Awareness.”</p><p>[11]. Tversky and Kahneman, “Availability.”</p><p>[12]. Cole, “Forcing the Issue.”</p><p>[17]. Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[15]. Olson et al., “Simulated Thought Insertion.”</p><p>[16]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”; Olson et al., “Influencing Choice without Awareness.”</p><p>[2]. Damasio, Descartes’ Error.</p><p>[3]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[1]. См. обзор в: Evans, “Dual-Processing Accounts.”</p><p>[6]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[7]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[4]. Там же.</p><p>[5]. Melnikoff and Bargh, “The Mythical Number Two.”</p><p>[40] Иными словами, человек может не осознавать сам факт манипуляции, но все же неявно ощущать, что ответ не вполне соответствует его собственной позиции. Под метапознанием здесь имеется в виду способность оценивать собственные мысли и решения, например степень уверенности в них. Авторы предполагают, что такая оценка может происходить даже без осознанного понимания того, что именно вызвало сомнение. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[39] В одном исследовании пациентам с раком легких предлагали выбор между хирургическим вмешательством и облучением. Среди тех, кому сообщили, что вероятность выжить после операции составляет 90%, на такое вмешательство согласились 82%. Но когда пациентам говорили, что вероятность умереть от операции равна 10% — то есть другим способом выражалось то же самое, — всего 54% из них выбрали операцию. Люди, которым приходится принимать решение о жизни или смерти, реагируют не на вероятность, а на то, как она описана. См.: Эдвардс и др., «Представление информации о рисках» (Presenting Risk Information).</p><p>[38] 40% покупателей выбрали пару из правого ящика, 31% — из второго справа, 17% — из второго слева и 12% — из левого.</p><p>[37] Постдиктивный конструкт — это субъективное ощущение или объяснение, которое мозг формирует задним числом, уже после того, как процесс или решение фактически произошли. Иными словами, сначала происходит обработка, выбор или действие, а затем сознание «достраивает» чувство понятности, контроля, намерения или причинности. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[38]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness.”</p><p>[36]. Strandberg et al., “False Beliefs and Confabulation.”</p><p>[37]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness”; Hall et al., “How the Polls Can Be Both Spot On and Dead Wrong.”</p><p>[34]. Hall, Johansson, and Strandberg, “Lifting the Veil of Morality”; Hall et al., “How the Polls Can Be Both Spot On and Dead Wrong.”</p><p>[35]. Johansson et al., “Choice Blindness and Preference Change.”</p><p>[28]. McKenzie and Nelson, “What a Speaker’s Choice of Frame Reveals.”</p><p>[29]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[32]. Johansson et al., “Failure to Detect Mismatches.”</p><p>[33]. Hall et al., “Magic at the Marketplace.”</p><p>[30]. Moreno Bote, &#xBF;C&#xF3;mo tomamos decisiones?.</p><p>[31]. Johansson et al., “How Something Can Be Said about Telling More.”</p></section><section><title><p>Часть III</p></title><title><p>Результаты</p></title></section><section><title><p>Глава 11</p></title><title><p>Волшебный опыт фокусов и аудитория</p></title><cite><p>Вы воспринимаете фокус как нечто реальное и нереальное одновременно. Это очень, очень необычная форма переживания, притягательная, неспокойная, полная иронии… Романтическая история может заставить вас плакать. Фильм ужасов — содрогаться. Симфония — повергнуть вас в бурю эмоций; музыка проникает в самое ваше сердце или в ноги. Но искусство фокусов обращается непосредственно к мозгу; оно интеллектуально по своей сути.</p><p/><p>ТЕЛЛЕР В ИНТЕРВЬЮ ДЖОЗЕФУ СТРОМБЕРГУ «ТЕЛЛЕР О НЕПРЕОДОЛИМОЙ ПРИТЯГАТЕЛЬНОСТИ ФОКУСОВ»</p><p>(TELLER SPEAKS ON THE ENDURING APPEAL OF MAGIC, 2012)</p><p/><p/></cite><title><p>Переживание иллюзии невозможности</p></title><p>Фокусы как опыт — нечто большее, чем просто выполнение трюков или одурачивание публики. Дарвин Ортис говорит: «Фокусы не просто обман. Это сотворение иллюзии… хитрость лишь средство достижения цели» <a l:href="#dw8xas05d47m">[1]</a>. Габи Парерас утверждает, что «обмануть легко, трудно достичь волшебного впечатления невозможного» <a l:href="#dw8xas05d47n">[2]</a>. Настоящая эстрадная магия достигает «иллюзии невозможности» — тайны, которая, согласно Тамарису, способна представать в диапазоне от неизвестности до «психического шока», который возникает, когда происходящее представляется по-настоящему невозможным <a l:href="#dw8xas05d47o">[3]</a>.</p><title><p>Эмоции при переживании «волшебства»</p></title><p>Основной эмоциональный отклик в эстрадной магии приходится на конец фокуса, кульминацию, и состоит из очень краткого удивления, которое испытывает зритель, столкнувшись с невозможным — тот самый момент классических реакций «Вау!» и «Не может быть!». Как сказал Артуро де Асканио, «магия фокусов заставляет людей разинуть рты» <a l:href="#dw8xas05d47p">[4]</a>. Удивление — первая эмоция, возникающая в ответ на что-то неожиданное или в результате колоссального конфликта с ожиданиями, например при достижении эффекта «невозможного» в фокусах. Эта эмоция может сопровождаться характерной мимикой, хотя и не обязательно.</p><p>Удивление, которое испытывают зрители, помогает сфокусировать их внимание и способствует запоминанию «волшебного» события, но не гарантирует, что последующие воспоминания будут верно отражать пережитое. Впрочем, возможен и обратный эффект: если иллюзионное шоу не вызывает удивления, впоследствии зрители, скорее всего, мало что вспомнят из увиденного и услышанного.</p><p>За первоначальным удивлением при появлении неожиданного или непонятного обычно следуют восхищение, замешательство, смех или сомнение. По мнению философа Джейсона Леддингтона, переживание фокуса эстетически приятно даже несмотря на то, что иногда может вызывать сильные негативные эмоции разного рода, такие как чувство уязвимости, тревоги, потери контроля, страха, растерянности или недоумения <a l:href="#dw8xas05d47q">[5]</a>. Очень красноречиво это выразил американский фокусник Теллер: «Фокусы — это соперничество, за которым некомфортно наблюдать» <a l:href="#dw8xas05d47r">[6]</a>.</p><p>Но, если фокусы обманывают ожидания, а зрители не понимают, как фокусник это делает, почему им так нравится представление? Леддингтон рассматривает эту тему с философской точки зрения. Он описывает опыт фокусов как апоретический по своей сути, оставляющий зрителя в растерянности и, возможно, интеллектуальной тревоге: например, когда сюжет заходит в тупик, приводит к парадоксу или непреодолимому логическому препятствию. Как отмечает Леддингтон, такие эмоции, как удивление и любопытство, информируют и даже частично трансформируют параллельные им недоумение и ощущение потери контроля. Такая трансформация, в свою очередь, может вести к восприятию этих чувств как более приятных. Это объясняет не только то, каким образом фокусы, которые сильно беспокоят и озадачивают нас, приносят искреннее удовольствие, но и то, почему иллюзионные представления бывают столь захватывающими, запоминающимися и эмоционально яркими <a l:href="#dw8xas05d47s">[7]</a>.</p><title><p>Вынужденная отсрочка сомнения</p></title><p>Как кратко сформулировать суть переживания фокуса?</p><p>Широко распространена идея, что зритель «откладывает сомнение», когда смотрит иллюзионное шоу. Такой подход прямо ставит иллюзионное шоу в один ряд с любым театральным представлением или кинофильмом, при просмотре которого зрители на время «соглашаются» не ставить под сомнение реалистичность того, что им показывают <a l:href="#dw8xas05d47t">[8]</a>. Теллер описывает, чем такая «отсрочка сомнения» отличается в этих двух ситуациях: «В обычном театре актер держит в руке палку, и вы верите, что это меч. При демонстрации фокуса этот меч должен казаться абсолютно, стопроцентно настоящим, даже если он стопроцентно фальшивый. Он должен ранить до крови». Таким образом, по мнению Теллера, в театре «отсрочка сомнения» происходит добровольно, а на представлении фокусника она <emphasis>«вынужденная» </emphasis><a l:href="#dw8xas05d47u">[9]</a><emphasis>.</emphasis> Он говорит, что «фокусы — это форма театра, которая изображает невозможные события так, <emphasis>как будто</emphasis> они происходят <emphasis>на самом деле</emphasis>» <a l:href="#dw8xas05d47v">[10]</a>.</p><p>Как хорошо известно писателям и художникам, переживание невозможности напрямую связано с непротиворечивостью изложения. Аристотель в главе XXIV «Поэтики», написанной в IV в. до н.э., утверждал, что писатели, создавая свои произведения, должны отдавать предпочтение «невозможному, но вероятному» перед «тем, что возможно, но невероятно» <a l:href="#dw8xas05d47w">[41]</a><a l:href="#dw8xas05d47x">[11]</a>. Чтобы <emphasis>возможная</emphasis> ситуация казалась вероятной, она всего лишь должна быть в достаточной степени непротиворечивой, последовательной. А для этого она должна как можно меньше контрастировать с нашим предыдущим опытом и знаниями о мире.</p><p>Но что заставляет <emphasis>невозможное</emphasis> казаться вероятным?</p><p>Как правило, невозможное становится вероятным в контексте параллельной истории, которой присущи логика и правдоподобие. Сэмюель Кольридж в начале XIX в. предположил, что если писатель сможет придать выдуманной истории видимость реальности, то читатели отставят свою критичность в сторону и не будут возражать против невозможности сюжета <a l:href="#dw8xas05d47y">[12]</a>. Джон Толкин, развивая эту идею в эссе 1939 г. «О волшебных сказках» (On Fairy Stories), пошел еще дальше, утверждая, что невозможная история необязательно должна казаться правдоподобной в реальном мире: она должна лишь не противоречить вторичной реальности созданного вымышленного мира <a l:href="#dw8xas05d47z">[13]</a>. Читатели или зрители погружаются в эту вторичную реальность, так что им не приходится «ставить на паузу» свою критичность. В свою очередь, вынужденная отсрочка сомнения только усиливает ощущения и удовольствие от произведения. Фокусник достигает этого, создавая вторичную реальность, которая выражается во внешней жизни фокуса (и обладает собственной внутренней согласованностью), и избегая локальных контрастов, чтобы внимание зрителей не переключилось до того, как фокус завершится кульминацией — иллюзией невозможности.</p><p>Чтобы пережить «волшебство», зритель должен поверить, что стал свидетелем чего-то, что теоретически невозможно, однако воспринимается настолько реально, что порождает подлинные яркие эмоции. Фокусник — не герой с суперспособностями, который может сделать что угодно, а тот, кто заставляет других воспринимать невозможные явления как реальные. Например, когда мы видим, как Питер Пэн летает в кино, мы знаем, что это вымысел. Но когда мы видим, как знаменитый американский фокусник Дэвид Копперфильд летает над сценой, мы переживаем этот полет как реальный, хотя и знаем, что это не сон, а значит, невозможно <a l:href="#dw8xas05d470">[14]</a>. Зрителю иллюзионного представления не приходится воображать невозможное, поскольку невозможное ощущается как реальное. Невозможное — не вымысел, но иллюзия, состоящая, по выражению Теллера, в вынужденной отсрочке сомнения. Это то, что Асканио определил как «волшебную атмосферу», в которой «зрители не подозревают о самом существовании причины [метода], так что серия эффектов всегда застает их врасплох» <a l:href="#dw8xas05d471">[15]</a>.</p><title><p>Результат фокуса как когнитивный диссонанс</p></title><p>Когда зрителям предлагается реальное (ощущаемое как возможное) переживание чего-то невозможного, возникает когнитивный диссонанс, который может вызывать эмоциональный дискомфорт. Действительно, наблюдения показали, что при столкновении с эффектом фокуса мозг неспециалиста реагирует активацией областей, связанных с обнаружением конфликтов <a l:href="#dw8xas05d472">[16]</a>. В отличие от того, что происходит, когда мы «добровольно» откладываем сомнение при чтении художественной литературы, возникает диссонанс в результате конфликта внутри нашей системы убеждений: ведь мы знаем, что человек никак не может летать без вспомогательных средств <a l:href="#dw8xas05d473">[17]</a>.</p><p>Выраженность этого когнитивного конфликта зависит от того, насколько впечатляющим был эффект фокуса, а также от индивидуальной восприимчивости зрителей, которая может иметь широкий диапазон. Таким образом, степень когнитивного конфликта зависит от того, что люди считают невозможным (помимо специальных эффектов). Именно поэтому люди с разными убеждениями или принадлежащие к разным культурам могут по-разному реагировать на один и тот же эффект <a l:href="#dw8xas05d474">[18]</a>.</p><p>Фокусник Дарвин Ортис считает, что акт «волшебства» порождает эмоциональное убеждение, не нуждающееся в подтверждении со стороны интеллекта, примерно как «Я в призраков не верю, но я их боюсь». Невозможность волшебства — вывод, к которому зритель приходит путем исключения, поскольку альтернатив просто нет. Поэтому главная задача фокусника — заставить зрителей исключить все вероятные причины, что сделает любое объяснение невозможным <a l:href="#dw8xas05d475">[19]</a>. Таким образом, если для публики естественная и немедленная реакция на иллюзию — поиск решений для минимизации когнитивного диссонанса, то задача фокусника — пресечь эти попытки.</p><p>Как подчеркивает Саймон Аронсон, «есть большая разница между тем, что зритель не знает, как что-то сделано, и тем, что он знает, что сделать это невозможно» <a l:href="#dw8xas05d476">[20]</a>. Ключ к идеальному переживанию «волшебства» — техническое решение и артистическое исполнение фокуса. Тогда иллюзия невозможности достигается не просто с помощью отвлекающих маневров или отдельных особенностей восприятия, а в результате взаимодействия всей структуры и подачи фокуса.</p><p>Уолли Смит и его коллеги, продолжая эту дискуссию, определяют логическую природу невозможности как «неразрешимое противоречие между мнением о ситуации, подкрепленным восприятием, и ожиданиями, подкрепленными памятью» <a l:href="#dw8xas05d477">[21]</a>. Ученые уже начали выявлять нейронные корреляты этого переживания невозможного. Например, когда фокусник не оправдывает ожиданий зрителя, электроэнцефалограмма (ЭЭГ) показывает реакции, типичные для предъявления редких стимулов в стандартных лабораторных условиях, но с задержкой, которую можно объяснить тем, что испытуемым требуется больше времени на обработку «невозможного» результата фокуса <a l:href="#dw8xas05d478">[22]</a>.</p><p>В главе 7 мы рассказывали о прогностической роли мозга, без которой невозможны никакие предположения или интерпретации воспринимаемой информации. Мозг непрерывно исправляет ошибки в собственных гипотезах. Согласно Якобу Хохви, мы используем сознательное восприятие, чтобы сводить к минимуму ошибки предсказания, и с помощью внимания контролируем то, что наблюдаем, и таким образом оптимизируем точность ожиданий <a l:href="#dw8xas05d479">[23]</a>. Однако, когда фокус приводит к невозможному результату, ошибка предсказания настолько велика, что мозг не в состоянии ее скорректировать и не может справиться с ситуацией. Тогда-то и возникает переживание «волшебства» — реакция «не может быть!».</p><p>Для нашего сознания невозможность — вероятностное, а не бинарное явление, и фокусники стремятся заставить нас испытать ее в полной мере <a l:href="#dw8xas05d48a">[24]</a>. Это переживание включает интеллектуальную и эмоциональную реакцию и происходит даже тогда, когда зритель полностью осознает, что волшебный эффект достигнут с помощью определенных методов и приемов и в нем нет ничего сверхъестественного.</p><title><p>Валидность иллюзии невозможности</p></title><p>Пока что никто не провел исчерпывающего исследования природы чувств, вызываемых кульминацией фокуса <a l:href="#dw8xas05d48b">[25]</a>. Но время для такого исследования пришло, если учесть, что, по мнению британского фокусника и психолога Питера Ламонта, мы живем в эпоху, когда зрители иллюзионных шоу не только знают, что им предстоит увидеть, но даже удивляются уже не так, как публика конца XIX в. По мнению Ламонта, классические представления фокусников сегодня уже не вызывают «удивления» при нарушении законов природы. Современные зрители способны испытывать только «изумление» или «потрясение» — сильную реакцию на что-то чрезвычайно новое или неожиданное.</p><p>То, что играло главную роль на протяжении веков, — реакция на <emphasis>неожиданное</emphasis> (как невозможное, так и возможное) — сегодня уже не так ценно <a l:href="#dw8xas05d48c">[26]</a>. Впрочем, когда отсутствует прежнее рабочее определение понятия, «изумление» и «потрясение» могут считаться синонимами «удивления», так что данная дискуссия практически не выходит за рамки чисто семантического спора.</p><p>В опросе Джошуа Джея, упоминавшемся в главе 8, большинство участников заявили, что больше всего в иллюзионном шоу им нравятся сюрпризы, а меньше всего — повторения или хорошо известные классические трюки, если они не дополнены неожиданными эффектами. Этот опрос подтвердил, что больше всего зрителям по душе, когда они «не знают, что будет дальше». Это парадоксальное ожидание, так как удивление по определению возникает только неожиданно. Следовательно, от фокусов зрители ожидают неожиданного <a l:href="#dw8xas05d48d">[27]</a>.</p><title><p>Искусство фокусов и сверхспособность</p></title><p>Когда людей спрашивают, какие эффекты в фокусах им нравятся больше всего, в ответах лидируют эффекты ментализма. Желающих принять участие в шоу с ментальными фокусами среди публики гораздо больше, чем на классических иллюзионных представлениях <a l:href="#dw8xas05d48e">[28]</a>.</p><p>Ментализм — это направление искусства фокусов, в котором эффекты опираются на предполагаемые паранормальные способности артиста, такие как телепатия, телекинез, ясновидение и предвидение. При этом иллюзия невозможности возникает не так, как при других фокусах, поскольку в этом жанре впечатление от личности артиста часто бывает важнее самого эффекта. Кроме того, хотя сегодня никто не сомневается, что фокусник использует трюки, менталисты более склонны к двусмысленностям и обычно не любят прямо признавать, что применяют в своем шоу трюки. Поэтому до сих пор находятся зрители, которые приходят на эти представления, не сомневаясь в сверхъестественных способностях артиста. Неудивительно, что приемы ментализма с менее честными намерениями используют также всевозможные гадалки, «провидцы», тарологи, медиумы, спиритуалисты и другие мошенники.</p><p>Но почему на каждом представлении находятся люди, которые стремятся объяснить происходящее оккультными или паранормальными явлениями, несмотря на прямые заявления артистов о том, что это всего лишь фокусы? Этот феномен имеет глубокие культурные корни, подробное исследование которых выходит за рамки данной книги <a l:href="#dw8xas05d48f">[29]</a>. Достаточно сказать, что такая предрасположенность свойственна многим людям и это не поддается исправлению, как бы доходчиво и красноречиво артист ни объяснял свои методы.</p><p>Становясь свидетелями аномальных или невероятных событий, зрители верят, что рядом с ними находится человек с экстрасенсорными способностями, и могут даже изменять собственные убеждения и проявлять когнитивные искажения, которых ранее за ними не замечалось. В одном случае группа студентов заранее знала, что идет на шоу менталиста, чьи эффекты основаны на трюках. Но после представления, включавшего якобы разговор с умершим другом одного из зрителей, некоторые студенты уверились, что артист обладает экстрасенсорными способностями. Это яркая иллюстрация того, как легко можно манипулировать доверчивыми людьми <a l:href="#dw8xas05d48g">[30]</a>.</p><p>Мы разделяем озабоченность тем, что фокусники, обставляющие свои трюки ложными «научными» объяснениями, наносят вред науке, поскольку такие объяснения укрепляют веру в псевдонауку <a l:href="#dw8xas05d48h">[31]</a>. Мы также считаем, что сегодня, когда появляется все больше групп влияния, распространяющих мистификации и разного рода ложные сведения через социальные сети, неэтично, что некоторые фокусники, особенно менталисты, занимаются дезинформацией и способствуют укоренению псевдонаучных фальсификаций.</p><title><p>Искусство фокусов в XXI в.</p></title><p>Если научно-технический прогресс и инновации заставляют нас постоянно переосмысливать понятие возможного, логично спросить, как искусство фокусов в целом оценивается современной публикой.</p><p>Конечно, видение мира зрителями конца XIX — начала XX в. создавало более благоприятные условия для определенных трюков; сегодня же, при современных технологических возможностях, в распоряжении зрителя гораздо больше инструментов, помогающих разгадать секрет фокуса. Но даже несмотря на это, многие фокусники создают новые эффекты с помощью мобильных телефонов, планшетов, дронов и т.п. и получают результаты не менее эффектные, чем в прошлом.</p><p>Сегодня мы без особого сопротивления принимаем постоянные инновации и их продукты, а сто лет назад люди больше верили в сверхъестественное и любая новая технология оказывала значительное влияние на общество. Сегодня мы более образованны и используем больше разных устройств, чем когда-либо прежде. Эти устройства не производят на нас особого впечатления, даже если мы понятия не имеем, как они работают.</p><p>Но даже в XXI в., как это ни удивительно, по-прежнему эффектны многие фокусы, исполняемые уже двести лет. Тот факт, что зрители до сих пор удивляются фокусам, подчеркивает уникальность этого вида искусства. Стоит повторить, что фокусы вмешиваются в автоматическое функционирование нашего мозга, порождая эффекты, которые успешно противостоят течению времени и эволюции общества.</p><p>Фокусы — это уникальное искусство, способное дарить чудесный опыт переживания невозможного при том, что зрителям даже не нужно верить в реальность того, что они видят. И по сей день это соучастие зрителей, которые приходят на представление, прекрасно зная, что фокусник всего лишь артист, скрыто использующий специальные приспособления и методы, позволяет им наслаждаться иллюзией невозможности.</p><p>Когда возникает «невозможная» ситуация, когда ожидания нарушаются, активируются определенные области мозга, связанные с решением задач и выявлением конфликтов <a l:href="#dw8xas05d48i">[32]</a>. Амори Данек и ее соавторы, исследовавшие эти области с помощью фМРТ, предположили, что в этих областях отражаются конфликтные реакции на иллюзию невозможного (учитывая, что у фокусников, наблюдающих за исполнением собственного фокуса, эти области не активируются) <a l:href="#dw8xas05d48j">[33]</a>. Фокусники не просто не могут показывать фокусы сами себе: участие публики — необходимое условие для того, чтобы фокус сработал. Фокусник и публика составляют неразлучную пару. Этого нельзя сказать о других видах искусства, например о музыке, которую каждый слушатель может интерпретировать по-своему, или о других видах деятельности, например о спорте, в котором состязаться можно и без зрителей.</p><p>Недавно были предприняты попытки воспроизвести фокусы с их «невозможными» результатами с помощью компьютеров. Используя искусственный интеллект, исследователи применяют математические методы к физическим и когнитивным ограничениям человека, чтобы создавать и оптимизировать потенциально новые и оригинальные методы фокусов. Хотя исследователи признают, что эти системы далеки от автономности и по-прежнему нуждаются в большом объеме человеческого вмешательства, такой интересный подход к искусству фокусов с позиций искусственного интеллекта заслуживает пристального внимания <a l:href="#dw8xas05d48k">[34]</a>.</p><title><p>Лучше всего фокусы, которые демонстрируются «вживую», не правда ли?</p></title><p>Правдоподобие фокуса с «невозможным» исходом, по-видимому, сильно зависит от расстояния, с которого его видит зритель. Исполнение в записи (на телевидении или для других аудиовизуальных медиа), конечно же, можно наполнить множеством спецэффектов, однако переживание фокуса при этом другое, оно вряд ли способно удивлять и вызывать недоверие так же сильно и качественно, как фокус, который демонстрируется прямо перед зрителем.</p><p>И даже в последнем случае решающим фактором для создания иллюзии невозможности служит расстояние. Так, фокусы, которые разворачиваются прямо перед зрителем, обычно оказывают большее воздействие, чем те, которые он видит на сцене, именно за счет близости. И, конечно же, впечатления от живого представления сильнее, чем от телевизионного.</p><p>Итак, чтобы эффект был максимальным, фокус должен быть показан вживую. Но есть ли связь между расстоянием до зрителя и силой его впечатления? Как правило, чем меньше расстояние, тем сильнее воздействие и тем сложнее зрителям задумываться о том, какие методы использует фокусник. Возможно, верно и обратное: на большом расстоянии, чтобы добиться эффекта, сравнимого с тем, что достигается в некоторых фокусах на близком расстоянии, результат должен быть грандиозным — как в случае, когда Дэвид Копперфильд заставил исчезнуть статую Свободы.</p><p>Сила воздействия фокусов может быть разной. В опросе Джошуа Джея было установлено, что масштаб эффекта важнее, чем расстояние: участники заявили, что предпочли бы увидеть исчезновение вертолета со сцены, чем исчезновение монеты у себя из-под носа <a l:href="#dw8xas05d48l">[35]</a>. Таким образом, для большинства респондентов масштаб, похоже, значит больше, чем близость.</p><p>На вопрос о том, какой эффект сильнее: заставить что-то исчезнуть, измениться или появиться, большинство респондентов ответили, что самым сильным эффектом является изменение в чем-то <a l:href="#dw8xas05d48m">[36]</a>. И снова, что неудивительно, искусство фокусов следует многим когнитивным стратегиям, которые человек использует для понимания мира <a l:href="#dw8xas05d48n">[37]</a>.</p><title><p>Публика фокусника</p></title><p>Публика — важнейший ингредиент волшебства, ведь без зрителей фокусы невозможны.</p><p>Искусство фокусов основано на участии зрителя. В отличие от театра, в иллюзионных представлениях чаще всего нет «четвертой стены». Наоборот, фокусник устанавливает прямые отношения со зрителями, учитывает их, обращается к ним и приглашает к участию.</p><p>Впервые в истории этого искусства «четвертая стена» была возведена и общность пространства фокусника и зрителей разделилась, когда во время пандемии COVID-19 были запрещены живые иллюзионные шоу. Фокусникам пришлось переосмыслить свой жанр, и они создали новую онлайн-парадигму и интерактивные ситуации с участием зрителей. Некоторые даже предлагали беспрецедентную предварительную регистрацию за несколько дней до представления, чтобы отправить зрителям посылку с предметами, с которыми собирались работать по ту сторону экрана во время шоу.</p><p>Эта виртуальная близость, создаваемая интерактивными мероприятиями, стала промежуточным шагом между «консервированными» и живыми фокусами. Однако этого оказалось недостаточно: экран создает не только физическую, но и умозрительную дистанцию. По ту сторону экрана может происходить что угодно. А если может происходить что угодно, никакие фокусы невозможны. В лучшем случае они превращаются в еще одну форму визуального искусства, а в худшем — в очередную зрительную иллюзию.</p><p>Вдобавок к тому, что фокусы предстают по-разному в контексте разных ситуаций, они зависят также от аудитории, к которой обращены. В этом смысле существует минимум три вида фокусов: фокусы для нефокусников, фокусы для детей и фокусы для фокусников. Зададим отдельный и очень интересный вопрос: могут ли в будущем появиться особые фокусы для искусственного интеллекта? <a l:href="#dw8xas05d48o">[38]</a></p><p>Первая категория, фокусы для нефокусников, весьма обширна: в нее входят любители жанра, которые искренне наслаждаются искусством фокусов и, вероятно, составляют большинство; меньшинство, которое фокусник раздражает и которое плохо переносит фокусы; и, наконец, люди (мы не знаем, сколько их), которые, по-видимому, ничего не чувствуют, когда смотрят представление фокусника.</p><p>Как мы уже отмечали в главе 5, в фокусах широко используются возможности контекста. Реакции, впечатления и воспоминания зрителей, вероятно, будут разными, если сравнить впечатления от фокусов, показанных экспромтом в компании друзей или в ресторане, с впечатлениями от иллюзионного шоу. Также могут быть различия между случайным зрителем и любителем жанра, который со временем набирается опыта, особенно в просмотре классических трюков. Мы задаемся вопросом, в какой степени этот накопленный опыт влияет на то, как любитель снова и снова смотрит классические фокусы, которые уже двести лет исполняются практически без изменений.</p><p>Многие зрители признаются, что предпочитают определенных артистов; для них привлекателен не сам фокус, а характер, харизма, стиль и манера фокусника, выступающего перед публикой. Мигель Анхель Хеа пишет:</p><cite><p>Зрители всегда хотят влюбиться в того, кто на сцене, он поражает их, потому что они не могут повторить то, что делает артист, но хотели бы так уметь. Это увлечение помогает артисту, и благодаря ему зрители могут даже простить неудачу. Это увлечение позволяет им поддаться, воодушевиться тем, что им предлагают, дать втянуть себя во внешнюю жизнь трюка благодаря харизме артиста, в результате чего трюк становится еще более загадочным <a l:href="#dw8xas05d48p">[39]</a>.</p><p/><p/></cite><p>Говорят также, что, как заметил еще Макс Дессуар в 1893 г., образованная публика лучше воспринимает фокусы и получает от них больше удовольствия, чем необразованная. Это, несомненно, связано с тем, что образованные люди с большей готовностью отбрасывают информацию, которая представляется лишней, активнее делают выводы и строят предположения. Также образованные зрители с большей вероятностью отреагируют на заложенное в эффект противоречие, поскольку лучше осознают созданную фокусником иллюзию невозможности. Так, по мнению Джона Малхолланда, «фокусы должны обманывать мозги, а не глаза. Это значит, что для фокусника лучшая публика — люди умные» <a l:href="#dw8xas05d48q">[40]</a>.</p><p>Есть ли зрители, которым легче разгадать, какие приемы стоят за такими трюками? В главе 9 мы обсуждали, как зрители могут «замечать» (неосознанно) приемы в некоторых трюках даже при мастерском исполнении. Обладают ли некоторые зрители большей восприимчивостью или способностью проникать в тонкости методов фокусника? Фокусы нередко исполняются не очень хорошо. Иногда артисты не уделяют должного внимания практике и позволяют себе быть весьма небрежными, что крайне маловероятно в других видах искусства, например в музыке. Известно также, что и зрители бывают очень снисходительны: иногда они видят то, чего не должны, но все равно увлекаются представлением, даже если оно не самое лучшее.</p><p>Такая благожелательность зрителей, обнаруживших приемы фокусника, была бы неприемлема в других областях: только представьте музыканта, который играет невпопад. Альфред Бине еще в 1894 г. писал, что, когда фокусники хотели форсировать карту, они обращались к женщине, поскольку считалось, что женщина, даже если заметит что-то, как правило, поведет себя гораздо более сдержанно, чем мужчина <a l:href="#dw8xas05d48r">[41]</a>. Таким образом, как мы видим, фокусники всегда рассчитывали на снисходительность публики. Этот договор молчания с публикой — аспект, который не исследовался в достаточной степени систематически, чтобы дать новые знания о практике фокусов.</p><title><p>Фокусы для детей</p></title><p>На рисунке 11.1 показаны три ряда нейронов. Один нарисован студентами-биомедиками, один — докторантами-нейробиологами и один — учеными-нейробиологами <a l:href="#dw8xas05d48s">[42]</a>.</p><p>Какой ряд кто рисовал?</p><p>Ответ такой: рисунки в верхнем ряду принадлежат студентам, в среднем — докторантам, а в нижнем — нейробиологам.</p><p>Рассмотрим, чем верхний ряд отличается от нижнего. Студенты не имеют глубоких знаний о том, как выглядит нейрон, поэтому рисуют как в учебнике; они даже могут добавить пометки к различным частям, если непонятно, что имеется в виду. Рисунки разных нейронов, выполненные студентами, очень похожи друг на друга.</p><p>Что мы хотим показать этим примером? По мере накопления опыта мы учимся отделять зерна от плевел, чтобы в итоге осталось лишь то, что имеет значение. Каждый рисунок отражает историю обучения отдельного человека.</p><p>Рисунки в нижнем ряду выполнены состоявшимися учеными. Это схематические рисунки с небольшим количеством деталей, которые передают то, что важно для автора. Причина различий между студентами и экспертами кроется в том, как люди осмысливают информацию. Со временем мы создаем систему кодификации, в основе которой лежит стремление к минимуму информации. С опытом мы учимся сохранять только то, что наиболее важно для распознавания каждого понятия, и отсеивать детали, которые мы даже не обрабатываем. В результате эксперты отбрасывают гораздо больше информации, чем студенты, которые еще не полностью разобрались, что важнее всего.</p><p>Все это напрямую связано с общим для фокусников-профессионалов пониманием, что фокусы для детей должны отличаться от фокусов для взрослых.</p><image l:href="#17"/><cite><p><strong>Рис. 11.1.</strong> Рисунки нейронов. Рисунки сгруппированы в три ряда в соответствии с возрастом или опытом авторов</p><p/><p/></cite><p>По той же причине, по которой рисунки студентов отличаются от рисунков специалистов, а также в силу особенностей развития мозга от момента рождения дети улавливают многие детали в приемах фокусов, адресованных взрослым зрителям. В процессе созревания мозга сначала развиваются его основные функции — а значит, моторные и сенсорные зоны, затем — зоны, связанные с ориентацией в пространстве, речью и языком. Позже прогрессируют структуры, участвующие в исполнительных функциях, такие как лобные доли. Позднее всего происходит развитие префронтальной коры, а самой последней созревает латеральная префронтальная кора. Именно эти структуры мозга, еще не полностью развитые у детей, связаны с фильтрацией идей. Кроме того, способность к вниманию достигает взрослого уровня лишь к семи годам; в возрасте от четырех до шести лет она еще формируется. Одним словом, способность человеческого мозга делать выводы о физических свойствах мира определяется как врожденными ограничениями, так и прошлым опытом, который отражает статистические закономерности мира. Эта способность также развивается с возрастом, поэтому в начале жизни мы отбираем полезную информацию иначе, чем в зрелом возрасте. Таким образом, дети придают гораздо большее значение деталям, чем общим понятиям. Поскольку дети хотят усвоить все, им очень трудно сосредоточивать внимание. В итоге дети собирают очень много избыточной информации, и именно благодаря этому им удается распознавать методы некоторых фокусников <a l:href="#dw8xas05d48t">[43]</a>. Ведь фокусы противоречат тому, что мы обычно видим в повседневной жизни, и поэтому представляют собой идеальный инструмент для исследования развития интуитивных представлений взрослого человека <a l:href="#dw8xas05d48u">[44]</a>.</p><p>Пока мозг ребенка развивается, он больше открыт для любых идей и еще не имеет многих ограничений. В результате дети обычно видят действия фокусника такими, как есть, а не такими, как мы, взрослые, их себе представляем <a l:href="#dw8xas05d48v">[45]</a>. Кроме того, дети не стесняются и говорят то, что думают; они вряд ли станут делать фокуснику поблажки, как взрослые.</p><p>Исходя из всего вышесказанного, в представлении фокусника для детей другим должен быть не только язык, но также ритм и тип трюков. (И, хотя мы не будем углубляться в нюансы различий между детьми разного возраста, следует упомянуть, что они также существуют.) Приведем конкретный пример: детям нужно, чтобы события происходили чаще, желательно каждые 15–20 секунд, поскольку, как справедливо утверждает испанский фокусник Вуди Арагон, «говорят, что дети не любят карточные фокусы, но больше всего они не любят, когда им скучно». Детям также не нравятся «сверхспособности» — по словам Арагона, «потому что для этого у них есть родители» <a l:href="#dw8xas05d48w">[46]</a>.</p><p>Кроме того, дети отдают предпочтение зрительному восприятию. Для них карты всего лишь картонки, которые фокусник кладет и вынимает из карманов или перекладывает в колоде. Масти и достоинство карт не представляют интереса для детей, и, в отличие от взрослых, их не впечатляют гадания и предсказания, не говоря уже о чтении мыслей. Зато детям нравятся фокусы с телепортацией, перемещениями и исчезновениями <a l:href="#dw8xas05d48x">[47]</a>. Еще им нравятся фокусы «Мечта скряги» и «Волшебная раскраска», платки, которые меняют цвет, и фокус с разрезанием и восстановлением веревки.</p><p>Наконец, детей завораживает монетка, извлекаемая из уха, но мало интересует, как монета превращается из медной в серебряную или как меняется цвет рубашки целой колоды карт.</p><title><p>Когда фокусы провоцируют зрителей</p></title><p>Когда иллюзионист демонстрирует фокус, некоторые люди так стремятся понять, «как это сделано», что упускают все удовольствие от эффекта. К счастью, артисты прекрасно знают, что зрители бывают разные и кто-то (все же таких людей мало) не слишком хорошо переносит фокусы.</p><p>Некоторые из таких зрителей — хулиганы, которые реагируют негативно, иногда даже агрессивно, и могут попытаться сорвать исполнение трюка. Однако главный кошмар любого фокусника — случайно выбрать именно такого человека, когда зритель приглашается на сцену. Худшие ситуации такого типа возникают в небольших заведениях, например в баре, когда публика состоит всего из нескольких человек. Иногда такой зритель требует раскрыть методы и предъявляет фокуснику необоснованные претензии.</p><p>Почему некоторые люди так себя ведут?</p><p>Многие считают, что такие зрители не могут смириться с восхищением, которое вызывает фокусник своими эффектами, или с символической «властью» фокусника, который «творит чудеса» (и не раскрывает своих секретов). Скорее всего, эти люди страдают от сильной ревности из-за того, что не могут быть в центре внимания на протяжении всего вечера. Недавняя попытка психологически охарактеризовать людей, которые ненавидят фокусы, показала, что они отличаются меньшей открытостью к разнообразному опыту и с большей вероятностью проявляют отталкивающее черты в своем поведении <a l:href="#dw8xas05d48y">[48]</a>.</p><p>Ключевое слово здесь — «власть», потому что с первобытных времен притягательность волшебства тесно связана с подсознательным желанием властвовать над неконтролируемым миром, в котором мы живем. Как писал Теллер,</p><cite><p>в фокусах… есть взрыв боли и наслаждения, когда то, что вы видите, входит в противоречие с тем, что вы знаете. Это сильное и не слишком приятное чувство. Для некоторых людей оно невыносимо. Им неприятно осознавать, что собственные органы чувств подсунули им неверную информацию. Чтобы наслаждаться фокусами, нужно любить диссонанс <a l:href="#dw8xas05d48z">[49]</a>.</p><p/><p/></cite><p>Есть и люди, которых фокусы вообще не впечатляют и увиденный эффект не способен взволновать. Искусство фокусов их совсем не привлекает — в отличие от того, какое впечатление производят фокусы на любителей жанра.</p><p>По аналогии с амузией, или тональной глухотой, — неспособностью различать и находить приятными музыкальные тона, мы могли бы, возможно, использовать термин «амагия» для описания неспособности человека распознавать эффекты фокусов и получать от них удовольствие. Насколько распространенной может быть амагия? Связана она с какой-то неврологической причиной или определяется культурой? Для нас амагия — интригующее явление, которое пока никто не изучал. Возможно, она распространена гораздо шире, чем представляется, если учесть, что по какой-то причине фокусы — это искусство для немногих.</p><title><p>Фокусы для фокусников</p></title><p>И наконец, скажем пару слов о совершенно ином мире. Зрители, которые сами являются фокусниками, — гораздо больше, чем просто поклонники. Они — великие почитатели фокусов.</p><p>Действительно, страсть к этому искусству бывает так сильна, что есть даже фокусники, которые в основном или исключительно занимаются фокусами для других фокусников. В фокусах для фокусников учитываются и используются знания, которыми обладает такая особенная публика. Эти трюки, как правило, более тонкие, изощренные и сложные. Кроме того, чувства, которые испытывают фокусники, когда им удается обмануть своих коллег, тоже другие. Трюки, рассчитанные на зрителей-фокусников, часто оказываются непригодными для обычных зрителей. Помимо того что требуется для создания иллюзии невозможности, фокусники высоко ценят навыки исполнения, уникальность и сложность технических решений и методов, которые используются в таких фокусах.</p><p>Это нередко сбивает с толку фокусников и любителей, которые, познакомившись с фокусами для фокусников, начинают ошибаться при подборе самых подходящих трюков для обычной публики. Так фокусники и некоторые любители, к сожалению, теряют невинность — способность к удивлению и ощущению тайны, порождаемому иллюзией невозможности.</p><p>Сенека, испано-римский философ-стоик, родившийся в Кордове (Испания) в I в. до н.э., тонко заметил, что не хочет раскрывать секреты уличных фокусников, чтобы не утратить очарование волшебной иллюзии, которую они создают:</p><cite><p>Это — обман безобидный, как чашки и камешки фокусников, где само надувательство доставляет удовольствие: сделай так, чтобы я понял, как все получается, — и пропал весь интерес <a l:href="#dw8xas05d480">[42]</a><a l:href="#dw8xas05d481">[50]</a>.</p><p/><p/></cite><p>Было доказано, что зрители, наблюдающие за тем, что проделывает фокусник, прекрасно отличают то, что они видят, от того, что, по их мнению, происходит <a l:href="#dw8xas05d482">[51]</a>. В главе 8 мы обсуждали «ага-эффект»: момент, когда зрителю кажется, что он понял секрет фокуса, — и, даже если он ошибается, с появлением такой уверенности иллюзия невозможности исчезает. Разница между выступлениями для фокусников и для обывателей заключается в том, что, если фокусник на 90% понимает, как сделан фокус, но не может понять оставшиеся 10%, он чувствует, что исполнителю удалось обмануть его. Но если непрофессионалу удается понять или вычислить, как работает хотя бы 10% того, что он видит, то, даже не поняв остальные 90%, он считает, что фокус его не обманул, и тогда этот человек не ощущает волшебства. Разочарование становится еще сильнее, если любитель попадает в мир фокусов и обнаруживает ошеломляющую простоту многих методов этого искусства — простоту, успех которой достигается за счет вмешательства в автоматические умозаключения, которые постоянно делает наш бессознательный мозг.</p><title><p>Популярность фокусов</p></title><p>Фокусы были очень популярны в конце XIX — начале XX в., но тогдашняя публика сильно отличалась от современной. В то время больше людей верили в паранормальные явления, а доля образованной публики была меньше, чем сейчас.</p><p>Так что это были времена, когда сильную конкуренцию фокусникам составляли медиумы (в те времена — чаще всего женщины), которые якобы обладали сверхъестественными способностями, включая способность связывать зрителей с их покойными предками. В конце XIX в. магическое мышление (в эзотерическом понимании этого слова) впервые стало сосуществовать с научным.</p><p>Отношения Гарри Гудини со спиритуалистами стали поворотным моментом в его жизни. Глубоко переживая смерть матери во время путешествия по Европе, Гудини согласился принять участие в сеансе с супругой своего друга, сэра Артура Конан Дойла. Медиум намеревалась в ходе сеанса связать Гудини с его матерью, используя «автоматическое письмо». Однако после этого опыта скепсис Гудини по отношению к спиритуалистам лишь усилился, так как текст, записанный медиумом, был на английском языке, а его мать, даже прожив в Соединенных Штатах более пятидесяти лет, так и не научилась понимать, читать и писать по-английски. При этом он сам говорил: «Я был готов поверить, я даже хотел поверить». Усиливающееся разочарование подтолкнуло Гудини к долгой и активной деятельности, направленной на разоблачение мошенничества спиритуалистов и экстрасенсов <a l:href="#dw8xas05d483">[52]</a>. Именно поэтому он рекламировал представления, которые доказывали, что духов не существует, и разоблачал трюки медиумов (рис. 11.2).</p><image l:href="#18"/><cite><p><strong>Рис. 11.2.</strong> Афиша представления Гарри Гудини с критикой медиумов.</p><p/><p/></cite><cite><p>[Перевод текста с афиши: Возвращаются ли духи? Гудини говорит «нет» и доказывает это. Три шоу в одном. Магия – иллюзии – освобождения = разоблачение лжемедиумов. Театр «Лицеум». Патерсон. Чт. – пт. – сб. 2–3–4 сент. Дневное представление в субботу]</p><p/><p/></cite><p>На протяжении XX в. популярность фокусов постепенно снижалась. В значительной степени это происходило параллельно с развитием кинематографа, а затем и телевидения как основных средств массового развлечения. Фокусы стали второстепенным развлекательным жанром, уступающим в популярности детским праздникам, театральным феериям и эстрадным шоу. Однако к концу XX в. ситуация вновь изменилась: интерес к фокусам стал возрождаться — вероятно, благодаря распространению телевизионных шоу иллюзионистов, уличных представлений и театров, а также влиянию социальных сетей на молодежь.</p><p>При этом искусство фокусов сохранило многие старые приемы. Больше всего изменений связано с тем, что теперь ремесло фокусника не окутано такой непроницаемой завесой. Войти в сообщество профессионалов стало проще. Если раньше секреты фокусов предназначались только для избранных, то сегодня, к счастью, каждый имеет право их изучить. Специальная литература доступна всем желающим. А в социальных сетях для тех, кто готов искать, найдется все что угодно.</p><p>Фокусы по-прежнему не привлекают большой аудитории по сравнению с другими исполнительскими искусствами, и их по-прежнему ассоциируют с развлечениями для детей, хотя и не так часто, как в прошлом. Тем не менее большинство фокусников, будь то профессионалы или любители, признаются, что для них фокусы — настоящая страсть. Многие отмечают, что увлеклись этим искусством еще в детстве, что вызывает некоторые вопросы. Может быть, именно возможность заполучить «сверхъестественную власть» пробуждает в ребенке интерес к фокусам? И если да, связано ли это с гендерными ролями, которые закрепляются в дальнейшем?</p><p>Также считается, что женщины интересуются фокусами меньше, чем мужчины. Есть ли основания для такого утверждения? Имеет ли «власть», которую дают традиционные фокусы, символическое отношение к мужским ролевым моделям? Анализируя эту гендерную асимметрию с социальной точки зрения, Питер Нарди подчеркивает не только важность гендерных ролей, но и последствия агрессивного взаимодействия, которое часто устанавливается между фокусником и его аудиторией <a l:href="#dw8xas05d484">[53]</a>. Как часто артист, предлагающий фокусы типа «посмотри на меня», в которые заложен эгоцентричный характер <emphasis>исполнения</emphasis>, способствует этой асимметрии? Связано ли то, что женщин-фокусников сегодня очень немного, как раз с таким стилем исполнения — а также с традиционно второстепенной ролью женщин в иллюзионном шоу?</p><p>Так или иначе, количество женщин среди фокусников растет. Доля женщин в профессии становится больше, и, к счастью, все чаще мужчины выступают в роли ассистентов для фокусников обоих полов.</p><p>Почему же, адаптируясь к современному миру, фокусы не становятся столь же популярными, как кино? Почему они собирают меньше зрителей, чем театр или цирк?</p><p>По мнению философа Уоррена Стайнкрауса, фокусы — второстепенная форма искусства, они предлагают «минимальные эмоциональные последствия»; кульминационный эффект эфемерен и редко оказывает стойкое воздействие <a l:href="#dw8xas05d485">[54]</a>. Но на самом деле фокусы способны порождать очень сильные эмоции, о чем некоторые из читателей этой книги наверняка знают по собственному опыту. Возможно, проблема в том, что фокусы создают маловероятные ситуации, к которым мозг не готов, поскольку они совершенно нам чужды или как минимум выходят за рамки обыденного опыта. В отличие от этого, кино и театр предлагают правдоподобные сценарии, которые мы, возможно, переживали и сами, или моменты, которые возбуждают наше воображение в реалистичном ключе, воздействуя на нейронные цепи, которые развились ради нашего выживания.</p><p>Это может объяснить не только относительно низкую популярность фокусов, но и существование амагии.</p><p>Истина в том, что мы до сих пор мало знаем о фокусах как искусстве развлечения и общения между людьми, а также о его социологической и неврологической подоплеке. Научные исследования фокусов ведутся не слишком активно, но, как мы увидим в следующей главе, уже начинают приносить плоды. Можно ожидать, что в будущем для изучения фокусов не только будут использоваться научные методы, но и сами приемы фокусов станут важнейшим инструментом для социологии и изучения человеческого разума.</p><p>[42] Перевод С. А. Ошерова. — <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p><p>[41] Перевод М. Гаспарова, М. М. Позднева. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[52]. Houdini, A Magician among the Spirits.</p><p>[53]. Nardi, “The Social World of Magicians.”</p><p>[50]. Луций Анней Сенека. «Нравственные письма к Луцилию». Письмо XLV.</p><p>[51]. Kuhn and Findlay, “Misdirection, Attention, and Awareness.”</p><p>[54]. Steinkraus, “The Art of Conjuring.”</p><p>[41]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[42]. Hay et al., “Using Drawings of the Brain Cell to Exhibit Expertise in Neuroscience.”</p><p>[40]. Mulholland, Quicker than the Eye.</p><p>[45]. Olson, Demacheva, and Raz, “Explanations of a Magic Trick across the Life Span.”</p><p>[46]. Arag&#xF3;n, <emphasis>Dr. Woody</emphasis>.</p><p>[43]. Kuhn and Teszka, “Don’t Get Misdirected!”.</p><p>[44]. Lewry et al., “Intuitions about Magic Track the Development of Intuitive Physics.”</p><p>[49]. Stromberg, “Teller Speaks on the Enduring Appeal of Magic.”</p><p>[47]. Маго Коко, в личном общении с автором, 2017 г.</p><p>[48]. Silvia et al., “Who Hates Magic?”.</p><p>[30]. Mohr, Koutrakis, and Kuhn, “Priming Psychic and Conjuring Abilities”; Lesaffre et al., “Magic Performances.”</p><p>[31]. Lan et al., “Fake Science.”</p><p>[34]. Williams and McOwan, “Magic in the Machine”; Williams and McOwan, “Magic in Pieces”; Williams and McOwan, “The Magic Words.”</p><p>[35]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[32]. Parris et al., “Imaging the Impossible”; Danek et al., “An f MRI Investigation of Expectation Violation.”</p><p>[33]. Danek et al., “An f MRI Investigation of Expectation Violation.”</p><p>[38]. Zaghi-Lara et al., “Playing Magic Tricks.”</p><p>[39]. Gea, Numismagia and Percepci&#xF3;n.</p><p>[36]. Там же.</p><p>[37]. Griffiths, “Revealing Ontological Commitments by Magic.”</p><p>[20]. Aronson, “Postscript.”</p><p>[29]. Benassi, Singer, and Reynolds, “Occult Belief”; Subbotsky, “The Belief in Magic in the Age of Science”; Kuhn, <emphasis>Experiencing the Impossible</emphasis>.</p><p>[23]. Hohwy, “Attention and Conscious Perception in the Hypothesis Testing Brain.”</p><p>[24]. Grassi and Bartels, “Magic, Bayes, and Wows.”</p><p>[21]. Smith, Dignum, and Sonenberg, “The Construction of Impossibility.”</p><p>[22]. Caffaratti et al., “Where Is the Ball?”</p><p>[27]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[28]. “Encuesta-estudio sobre la magia”; Jay, “What do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[25]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[26]. Lamont, “Magic Thinking”; Lamont, “A Particular Kind of Wonder.”</p><p>[18]. Kuhn, Experiencing the Impossible.</p><p>[19]. Ortiz, Strong Magic; Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[12]. Coleridge, “From <emphasis>Biographia Literaria</emphasis>, Chapter XIV.”</p><p>[13]. Tolkien, “On Fairy-Stories.”</p><p>[10]. Там же.</p><p>[11]. Аристотель, «Поэтика»; Schulz, “Fantastic Beasts and How to Rank Them.”</p><p>[16]. Parris et al., “Imaging the Impossible.”</p><p>[17]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[14]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[15]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[9]. Stromberg, “Teller Speaks on the Enduring Appeal of Magic.”</p><p>[7]. Там же.</p><p>[8]. Nelms, <emphasis>Magic and Showmanship</emphasis>; Randal, “Misdirection”; Prevos, <emphasis>Perspectives on Magic</emphasis>.</p><p>[1]. Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[2]. Габи Парерас, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[5]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[6]. “Penn and Teller on Broadway.”</p><p>[3]. Tamariz, “Teor&#xED;a de la emoci&#xF3;n m&#xE1;gica: Apuntes.”</p><p>[4]. Etcheverry, The Magic of Ascanio.</p></section><section><title><p>Глава 12</p></title><title><p>Подводя итоги</p></title><title><p>Научные исследования и фокусы</p></title><cite><p>Мы полагаем, что признание фокусов видом искусства не вызывает возражений. На самом деле в фокусах искусство соединяется с наукой.</p><p/><p>НЕВИЛ МАСКЕЛАЙН И ДЭВИД ДЕВАНТ.</p><p>НАШИ ФОКУСЫ (OUR MAGIC, 1911)</p><p/><p/></cite><title><p>Наука фокусов</p></title><p>Часто в научных исследованиях, чтобы сделать наблюдения как можно более объективными, эксперименты доводят до крайностей, чрезвычайно далеких от реальных условий. Например, эксперимент проводится в лаборатории, испытуемые изолированы, смотрят запись фокуса на экране компьютера и не могут двигаться, пока исследователи отслеживают их реакции. В рамках противоположной тенденции современные экспериментальные модели становятся более экологичными и фокусник выступает перед аудиторией вживую. Эта модель ближе к реальности, поскольку, в конце концов, цель эксперимента — получить как можно более репрезентативные результаты, пригодные для обобщения. Но такой подход имеет высокую цену: эксперименты, приближенные к реальности, гораздо сложнее и дороже.</p><p>В контексте классических лабораторных когнитивных экспериментов гипотеза обычно считается подтвержденной при 60% положительных результатов. Однако фокусник, выступающий вживую, всегда надеется, что иллюзию невозможности испытают все зрители без исключения! В идеале таким и должен быть сценарий, по которому проводятся все эксперименты с фокусами, а также результат, к которому они должны стремиться.</p><p>Фокусы могут быть как предметом, так и объектом научного исследования. Другими словами, помимо того, что ученые имеют возможность исследовать собственно фокусы, они также могут их использовать как предпочтительный инструмент, помогающий понять, как работает мозг. Нейронаука извлекает уроки из опыта, накопленного фокусниками. Их трюки становятся прекрасным источником для изучения эффектов и механизмов, связанных с функционированием мозга, для анализа поведения зрителей и принципов управления аудиторией. Коллективное поведение людей в манипулируемой среде — очень актуальная тема, но она требует гораздо более глубоких знаний, чем те, что имеются в настоящее время.</p><title><p>У фокусов есть научная история?</p></title><p>Многие фокусы и почти все ключевые приемы фокусников формировались и практиковались на протяжении веков. Эффективность методов, которые используются в фокусах, выявлялась чисто эмпирическим путем, на основе проб и ошибок, носителями ремесла, которым не было ничего известно о когнитивных процессах, которые мы рассматриваем в этой книге.</p><p>На протяжении всей истории жанра знаменитые фокусники вносили важный теоретический вклад в принципы искусства фокусов, включая знания о том, как их лучше выстраивать и показывать. В период с конца XIX в. до середины XX в. выделяются работы Робер-Удена, Дессуара и, позднее, Маскелайна и Деванта <a l:href="#dw8xas05d5bi">[1]</a>. В этой книге мы также цитируем поздние работы Фитцки и Шарпа, а кроме того, обширное теоретическое наследие других фокусников XX в., включая Асканио, Рэндала, Бруно, Тамариcа, Ортиса и многих других. Для более подробного ознакомления с этими авторами и их теоретическим вкладом отсылаем читателя к книге «Фокусы в уме» (Magic in Mind) — очень интересному сборнику под редакцией Джошуа Джея, опубликованному в 2013 г. <a l:href="#dw8xas05d5bj">[2]</a> Одним из отцов современного иллюзионизма был французский фокусник Жан Эжен Робер-Уден (1805–1871). Он привел жанр фокусов с улицы в театр. Он изобрел множество трюков: некоторые из них до сих пор можно увидеть на сцене. В своих книгах о фокусах, в начале которых всегда описывались «общие принципы престидижитации» <a l:href="#dw8xas05d5bk">[3]</a>, Робер-Уден касался таких разных аспектов, как структура представления, манера держаться и внешний вид фокусника: он рекомендовал выступать во фраке. Хотя Робер-Уден был не первым фокусником, надевшим фрак, именно его выбор стал образцом для подражания.</p><p>В конце XIX в., когда магию фокусов все еще связывали с религиозными и якобы сверхъестественными явлениями, возник интерес к ее научным основам. Многие артисты, например французский иллюзионист XIX в. Ришар, считали, что фокуснику не следует заявлять о своих сверхъестественных способностях <a l:href="#dw8xas05d5bl">[4]</a>. Тогда же некоторые знаменитые фокусники впервые стали сотрудничать с учеными, раскрывая им свои трюки. Невозможно переоценить значение этого сотрудничества между профессионалами из двух миров с такими противоположными подходами, один из которых опирается на обман и секреты, а второй — на прозрачность и открытое общение. Интерес к сотрудничеству возник, когда стала расти популярность медиумов, якобы наделенных сверхъестественными способностями, чьи сеансы напрямую конкурировали с представлениями фокусников.</p><p>Альфред Бине (1857–1911), психолог из Сорбонны, был пионером в изучении основ жанра фокусов. Именно он ввел шкалу Бине — Симона для измерения интеллекта. Бине изучал выдающихся фокусников своего времени, таких как Арно, Диксон, Мельес, Пьер и Рейнали <a l:href="#dw8xas05d5bm">[5]</a>. В 1894 г. Бине опубликовал работу «Психология престидижитации», в которой первым сообщил, что фокусники контролируют взгляд и внимание зрителей. Бине также предложил разделять «пассивные иллюзии» (с точки зрения искусства фокусов) на «положительные» (когда мы видим то, чего нет) и «отрицательные» (когда мы смотрим, но не видим). Эти понятия опирались на архаичное деление Джеймсом Салли иллюзий на «активные», такие как галлюцинации, и «пассивные», которые может испытать каждый <a l:href="#dw8xas05d5bn">[6]</a>. Понятия, которые мы называем явным и скрытым отклонением внимания, очевидно, также были уже эмпирически известны.</p><p>Современник Бине, немецкий философ и психолог Макс Дессуар (1867–1947), обнаружив в фокусах важность и богатство психологических приемов, утверждал, что психологам есть чему поучиться у иллюзионистов <a l:href="#dw8xas05d5bo">[7]</a>.</p><p>Выдающиеся работы американских психологов Йозефа Ястрова (1863–1944) и Нормана Триплетта (1861–1934) развивали исследования Дессуара <a l:href="#dw8xas05d5bp">[8]</a>. Ястров работал с двумя великими фокусниками и соперниками Александером Германом и Гарри Келларом и применял психофизиологические методы, чтобы установить, действительно ли они обладали выдающимися способностями <a l:href="#dw8xas05d5bq">[9]</a>. В версии своей докторской диссертации, опубликованной в <emphasis>The</emphasis><emphasis>American Journal of Psychology</emphasis> в 1900 г., Триплетт предложил очень обширную таксономию фокусов, перечислив все методы, используемые фокусниками. В его системе были следующие категории: фокусы, использующие научные принципы, фокусы, связанные с высокими умственными способностями (например, математические), и фокусы, зависящие от использования приспособлений, ловкости рук или стойких умственных привычек зрителей <a l:href="#dw8xas05d5br">[10]</a>.</p><p>Уже в конце XIX — начале XX в. ученые верно определили многие из великих принципов искусства фокусов, которые рассматриваются в этой книге. Например, Бине подчеркивал важность оптических иллюзий в фокусах, говорил об экранах, которые препятствуют перцептивной реконструкции (амодальное восприятие), и описывал экзогенный захват с явным (он называл это «азбукой ремесла») и скрытым («смотреть, но не видеть») отвлечением внимания. Он также привел хороший пример разделенного внимания, предупредил, что иллюзия фокусов теряется при повторении, и, как упоминалось в главе 4, провел эксперимент с хронофотографией для исследования фокусов, которые выполнялись так быстро, что человеческий глаз не успевал их распознать.</p><p>Что касается принципа неповторения, интересен совет британца Чарльза де Вера включать разные методы в один трюк, если требуется повторить один и тот же эффект. Эта практика соблюдается до сих пор <a l:href="#dw8xas05d5bs">[11]</a>.</p><p>Французский фокусник XIX в. Ришар большую часть «предварительных указаний» к своим фокусам посвятил советам, основанным на принципах неповторения и непредвиденности. Уже тогда он призывал фокусников быть изобретательными и стремиться освежать старые трюки «если не по сути, то по форме» <a l:href="#dw8xas05d5bt">[12]</a>.</p><p>Макс Дессуар не только предвосхитил идеи, которые позже опубликовал Бине (открытое отклонение, разделенное внимание), но и писал об иллюзии невозможности, о том, что фокусник должен держаться естественно, чтобы избегать контрастов, и не раскрывать, к чему он клонит в своих трюках. Более того, в то время, когда еще не было описано, что такое память, Дессуар рассматривал техники дезинформации и ложных подсказок, подчеркивая: не все, что происходит, публика запомнит. Дессуар считал, что «престидижитация» не лучший термин для искусства фокусов. По его мнению, зритель удивляется не чудесной скорости, а тому, что успех фокуснику приносит <emphasis>ars artem celandi</emphasis> — искусство сокрытия искусства. По мнению Дессуара, фокусы — это искусство обескураживать зрителей до такой степени, что они не в состоянии предложить разумное объяснение чудесам, свидетелями которых стали, и уходят, приняв версию фокусника как окончательную, с неизгладимым чувством, что ненадолго попали в мир чудес.</p><p>Как уже говорилось в главе 11, в XX в. научный интерес к искусству фокусов угас, что совпало с постепенным спадом популярности иллюзионных представлений, в основном из-за широкого распространения кино и телевидения. И только в последнее время научный мир вновь заинтересовался искусством фокусов и его механизмами. Но почему на протяжении более чем ста лет фокусы не привлекали внимания нейробиологов? Известный нейробиолог Ричард Грегори задал именно этот вопрос в статье, опубликованной в 1982 г. в журнале <emphasis>Perception</emphasis>. Он заметил, что эта тема не упоминается в трактате Германа Гельмгольца по физиологии, который считается «библией восприятия» <a l:href="#dw8xas05d5bu">[13]</a>. Могло ли отсутствие интереса быть связано с низкой популярностью и меньшей аудиторией иллюзионных представлений в тот период?</p><p>Хотя у нас нет четкого ответа на этот вопрос, мы уверены, что опыт, накопленный фокусниками, и обширные знания, которые можно почерпнуть из их трюков, способны обогатить наше понимание работы мозга. Но чтобы доказать это, нужно потрудиться.</p><p>Один из ученых, которые сегодня ведут когнитивные исследования, стремясь объяснить, как работают фокусы, — швейцарский психолог и фокусник Густав Кун. Он опубликовал несколько работ о психологической подоплеке фокусов и теоретически обосновал потенциальный вклад принципов искусства фокусов в развитие когнитивной науки. Кун был ведущим автором одного из первых экспериментальных исследований, посвященных разделению внимания и восприятию фокусов <a l:href="#dw8xas05d5bv">[14]</a>. В 2008 г. он опубликовал статью, в которой доказывал ценность развития «науки о фокусах» <a l:href="#dw8xas05d5bw">[15]</a>. Позднее Кун написал еще несколько статей, в которых подробно изложил свои теоретические предложения <a l:href="#dw8xas05d5bx">[16]</a>. В одной из них он привел исчерпывающую таксономию фокусов, причем всегда с психологической точки зрения (см. раздел об отвлекающих моментах в главе 6) <a l:href="#dw8xas05d5by">[17]</a>. Совсем недавно Кун представил план комплексного и систематического изучения эффектов и методов фокусов, также с точки зрения психологии <a l:href="#dw8xas05d5bz">[18]</a>. Другие авторы тоже шли по аналогичному пути и тоже анализировали фокусы с позиций психологии <a l:href="#dw8xas05d5b0">[19]</a>.</p><p>Одновременно с этим в 2008 г. группа под руководством Сусаны Мартинес-Конде и Стивена Макника предложила более причинно обусловленный подход к фокусам, основанный на их нейробиологической подоплеке <a l:href="#dw8xas05d5b1">[20]</a>. Познакомившись с известными фокусниками на совместном мероприятии в 2007 г., эти нейробиологи привлекли их для исследования некоторых нейронных процессов, которые задействованы в фокусах <a l:href="#dw8xas05d5b2">[43]</a>. Впоследствии они опубликовали ставший очень популярным бестселлер о фокусах и нейробиологии «Ловкость ума» (Sleights of Mind) <a l:href="#dw8xas05d5b3">[21]</a>. Эта известность, в свою очередь, вызвала повышенный интерес как к нейробиологии, так и к фокусам.</p><p>Питер Ламонт, психолог и фокусник, возражал против предложений как Куна, так и Макника с Мартинес-Конде <a l:href="#dw8xas05d5b4">[22]</a>. Утверждая, что создание «науки о фокусах» — цель недостижимая (само по себе иллюзия, если угодно), он считал, что наиболее реалистичной целью было бы использование фокусов в качестве инструмента для изучения когнитивных и других функций мозга <a l:href="#dw8xas05d5b5">[23]</a>. Сам Ламонт, однако, признал: «В настоящее время нет никаких оснований полагать, что такие процессы чем-то отличаются от тех, которые уже были или могут быть выявлены в отношении внимания, осознания, убеждения, обмана, веры и т.п.» <a l:href="#dw8xas05d5b6">[24]</a>.</p><p>Показать, что в основе фокусов лежат общие механизмы, уже изученные нейронаукой, как раз и было целью данной книги. Мы рассказали о когнитивных процессах, которые обеспечивают эффективность различных методов и приемов при достижении иллюзии невозможности. При этом мы представили свежий взгляд не на феномен фокусов, как предлагает группа Куна, а на то, как эти приемы и эффекты можно описать теоретически и систематизировать, чтобы использовать в качестве инструментов и ориентиров для экспериментов в области когнитивной нейронауки <a l:href="#dw8xas05d5b7">[25]</a>.</p><p>В нашем обзоре мы привели некоторые из наиболее актуальных и современных исследований, посвященных иллюзии невозможного, создаваемой фокусами <a l:href="#dw8xas05d5b8">[26]</a>. Частичный список этой литературы был опубликован под названием «Психология фокусов и фокусы психологии» (The Psychology of Magic and the Magic of Psychology) в специальном выпуске журнала <emphasis>Frontiers in Psychology</emphasis>, который выложен в открытый доступ <a l:href="#dw8xas05d5b9">[27]</a>. После этого была создана Ассоциация науки о фокусах (SOMA) <a l:href="#dw8xas05d5ca">[28]</a>. В 2016 и 2017 гг. SOMA провела два первых конгресса в Университете Голдсмитс в Лондоне, а в 2019 г. — первую конференцию в США, в Чикаго. SOMA «способствует проведению тщательных исследований, направленных на понимание природы, функций и глубинных механизмов фокусов» <a l:href="#dw8xas05d5cb">[29]</a>.</p><title><p>Как фокусы могут обогатить нейронауку?</p></title><p>Отношения между наукой и фокусами до сих пор были в основном односторонними и сводились к работе небольшого числа ученых, стремящихся понять, как работают фокусы. Мы считаем, что в данной области заслуживает внимания другой, хотя и комплементарный путь: следует изменить направление объяснительной работы. Мы хотим подчеркнуть возможность использования фокусов для изучения мозга и поведения вместо того, чтобы применять науку о мозге и поведении для изучения фокусов.</p><p>Различные когнитивные процессы, задействованные в фокусах, которые мы проанализировали в этой книге, указывают на новые направления для исследований, в которых мастерство иллюзионистов могло бы внести свой вклад в улучшение понимания процессов человеческого познания. Например, нам неизвестна природа когнитивного диссонанса, который приводит к иллюзии невозможности, неизвестны и его характеристики, степени, типы и соответствующие нейронные механизмы. Также мы не знаем, отличаются ли они от таковых при обмане, удивлении и других подобных явлениях. Фокусы воспринимаются очень по-разному в зависимости от контекста, в котором демонстрируются, от конкретной культурной принадлежности зрителей и широкого спектра индивидуальных реакций. Как мы уже объясняли, сами фокусы также могут быть очень разными в зависимости от того, кому адресованы: взрослым, детям или другим фокусникам. Фокусники редко испытывают иллюзию невозможности, однако с большим удовольствием знакомятся с навыками и концептуальными инновациями своих коллег. Кроме того, как ни странно, открытыми остаются вопросы о том, почему фокусы не собирают толпы поклонников (по сравнению с фильмами или сериалами) и почему они вообще не нравятся некоторым людям.</p><p>Помимо прояснения вопросов, возникающих, когда мы рассматриваем процессы познания через призму иллюзионизма, фокусы помогают нам в решении общей задачи по развитию нейронауки реального мира. Нейронаука и наука о поведении развились в лабораториях, но точно ли процессы, измеряемые в таких искусственных условиях, отражают явления, происходящие за стенами лабораторий? В действительности уже то, что в реальных ситуациях фокусы эффективнее, чем при лабораторных исследованиях, заставляет пересмотреть многие когнитивные парадигмы, возникшие вне экологического подхода. Из немногих существующих исследований большинство проводились в лабораторных условиях, максимально удаленных от реальности: фокусы демонстрировались в видеозаписи, часто в исполнении не очень опытных артистов, с небольшим количеством участников и без репрезентативной аудитории. Мы же предлагаем, чтобы ученые, по сути, взяли роль фокусника на себя, и для этого есть целый ряд причин.</p><p>Во-первых, простой фокус может задействовать сразу множество разных когнитивных процессов. В качестве альтернативы можно разработать трюки, направленные на определенный когнитивный процесс, что позволит экспериментально исследовать познание с помощью задач, более приближенных к естественным, чем обычно предлагается в искусственных лабораторных условиях. Во-вторых, фокусники при разработке и демонстрации своих эффектов всегда учитывают контекст, а в лабораторных экспериментах происходит наоборот. Исследователи стремятся исключить любую контекстную информацию, не имеющую прямого отношения к конкретному изучаемому процессу, даже если это уводит далеко от реальности. Более того, отсутствие внешнего контекста не мешает участникам обращаться к внутреннему субъективному контексту, а это вносит в эксперимент дополнительный уровень неупорядоченности, который исследователем не учитывается.</p><p>В-третьих, фокусники не определяют успех своих трюков по статистическим показателям: они только размывают реакции настоящих людей в пользу несуществующего «среднего зрителя». Иллюзионисты обращаются буквально к каждому — и часто достигают полного успеха, как мы уже говорили выше. В-четвертых, фокусники проводят свои когнитивные манипуляции в реальном времени, в непосредственном контакте со зрителями и за одну попытку, поскольку у них нет возможности повторить трюк, если он не удался. Наконец, помимо индивидуального поведения зрителей, в фокусах важна и социальная динамика, так как индивидуальные когнитивные процессы каждого зрителя сочетаются с групповой динамикой, возникающей спонтанно под воздействием таких сигналов, как аплодисменты или смех.</p><p>Проведение аналогий между наукой и фокусами также открывает перед нами неисследованную понятийную территорию. Рассмотрим две сосуществующие реальности: внутреннюю и внешнюю жизнь фокуса. То, как фокусник задумывает и выполняет свои трюки, вполне можно сравнить с тем, как действует природа. Тогда ученых, которые пытаются понять, как устроена природа, находясь в определенной, имеющей ограничения позиции, можно сравнить со зрителями фокуса. Мы даже можем предположить, что в различии между внешней и внутренней реальностью любого фокуса можно разглядеть некоторые тайны работы мозга <a l:href="#dw8xas05d5cc">[30]</a>.</p><p>Итак, чтобы нейронаука могла извлечь пользу из искусства фокусов с его хитроумными приемами, ошеломляющей успешностью и уникальным углом зрения, необходимо, чтобы совместная работа иллюзионистов и ученых продолжалась. Это область междисциплинарных исследований с большим потенциалом. На самом деле, с конца XIX в. по настоящее время опубликовано менее ста научных статей об экспериментах (не считая обзоров и редакционных статей), в которых фокусы служили средством или целью исследования <a l:href="#dw8xas05d5cd">[31]</a>. Это очень мало со всех точек зрения, и не будет преувеличением сказать, что, по сравнению с исследованиями любого другого направления, в области взаимоотношений между искусством фокусов и наукой до сих пор не сделано практически ничего.</p><p>Мы уверены, что наше описание когнитивных процессов, лежащих в основе фокусов, предлагает ценный набор инструментов для расширения всеобщего понимания познания. Мы надеемся, что эта работа поможет повысить интерес к фокусам как уникальной исследовательской возможности для нейробиологов, психологов, когнитивистов и всех тех, кто изучает мозг и поведение человека.</p><p>[27]. Raz, Olson, and Kuhn, “The Psychology of Magic and the Magic of Psychology.”</p><p>[28]. Science of Magic Association, “Past Events,” https://scienceofmagicassoc.org/home/ (по состоянию на 22 сентября 2020 г.).</p><p>[26]. Tompkins, “A Science of Magic Bibliography-2021 Update.”</p><p>[31]. Tompkins, “A Science of Magic Bibliography-2021 Update.”</p><p>[29]. Там же.</p><p>[30]. G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, Mart&#xED;nez, and Cam&#xED;, “Science as Magic.”</p><p>[16]. Kuhn and Mart&#xED;nez, “Misdirection: Past, Present, and the Future.”</p><p>[17]. Kuhn et al., “A Psychologically-Based Taxonomy of Misdirection.”</p><p>[20]. Macknik et al., “Attention and Awareness in Stage Magic.”</p><p>[21]. Macknik, Martinez-Conde, and Blakeslee, <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.</p><p>[18]. Rensink and Kuhn, “A Framework for Using Magic to Study the Mind”; Rensink and Kuhn, “The Possibility of a Science of Magic”; Kuhn, <emphasis>Experiencing the Impossible</emphasis>.</p><p>[19]. Thomas et al., “Does Magic Offer a Cryptozoology Ground for Psychology?”.</p><p>[24]. Lamont, Henderson, and Smith, “Where Science and Magic Meet.”</p><p>[25]. Cam&#xED;, G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, and Mart&#xED;nez, “On the Cognitive Bases of Illusionism.”</p><p>[22]. Lamont and Henderson, “More Attention and Greater Awareness in the Scientific Study of Magic”; Macknik and Martinez-Conde, “Real Magic.”</p><p>[23]. Lamont, Henderson, and Smith, “Where Science and Magic Meet”; Lamont, “Problems with the Mapping of Magic Tricks.”</p><p>[6]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[9]. Jastrow, “Psychological Notes upon Sleight-of-Hand Experts.”</p><p>[10]. Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[7]. Dessoir, “The Psychology of Legerdemain.”</p><p>[8]. Jastrow, “The Psychology of Deception”; Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[43] Симпозиум «Фокусы сознания» на одиннадцатой ежегодной конференции Ассоциации научных исследований сознания в Лас-Вегасе (США) 22–25 июня 2007 г.</p><p>[13]. Von Helmholtz, “The Facts of Perception”; and Gregory, “Conjuring.”</p><p>[14]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation.”</p><p>[11]. De Vere, Petite magie blanche.</p><p>[12]. Richard, El mago de los salones o el diablo color de rosa.</p><p>[15]. Kuhn, Amlani, and Rensink, “Towards a Science of Magic.”</p><p>[2]. Jay, Magic in Mind.</p><p>[3]. Robert-Houdin, Les secrets de la prestidigitation et de la magie.</p><p>[1]. Robert-Houdin, <emphasis>Les secrets de la prestidigitation et de la magie</emphasis>; Dessoir, “The Psychology of Legerdemain”; Maskelyne and Devant, <emphasis>Our Magic</emphasis>.</p><p>[4]. Richard, El mago de los salones o el diablo color de rosa.</p><p>[5]. Lachapelle, “From the Stage to the Laboratory”; Lamont, “The Misdirected Quest.”</p></section><section><title><p>Благодарности</p></title><p>Публикация этой книги была бы невозможна без поддержки Фонда Паскуаля Марагаля, Университета Помпеу Фабра в Барселоне и Института нейробиологии в Аликанте, Испания.</p><p>Мы благодарны друзьям и коллегам за ценные предложения и пожелания, которые помогли в работе над книгой. Особо хочется отметить вклад фокусников Альфредо Альвареса, Хауме Андреса, Хосе Антонио Качадиньи, Тино Калла, Дани Даортиса, Хесуса Эчеверри, Эдуарда Хуанолы, Мигеля Анхеля Хеа, Давида Санчеса и Пипо Вильянуэвы, а также ученых Алекса Гомеса-Марины и Родриго Киана Кироги. Авторы также признательны Хэлли Стеббинс и Эдуардо Апарисио за редакторское содействие, Оскару Санчесу (Мартину Поули) за глубокие замечания по истории кино, Эстер Роман за техническое сотрудничество, а также своим партнерам Розе Сервелло и Соне Мартин за комментарии.</p></section><section><title><p>Библиография</p></title><p>Andersen, Steffen, Anna Ring, Mats Svalebj&#xF8;rg, and Vebj&#xF8;rn Ekroll. “The Role of Perceptual Mechanisms in Creating the Illusion of Levitation.” Paper presented at the Science of Magic Association meeting, Goldsmiths University of London, August 31–September 1, 2017.</p><p>Anderson, Richard C., and James W. Pichert. “Recall of Previously Unrecallable Information Following a Shift in Perspective.” <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior </emphasis>17, no. 1 (February 1978): 1–12.</p><p>Arag&#xF3;n, Woody. Dr. Woody: Los terribles experimentos cartom&#xE1;gicos del malvado Woody Arag&#xF3;n. Madrid: Self-published, 2018.</p><p>Arciniegas, Germ&#xE1;n. “Entrevista a Henry Evans, las ense&#xF1;anzas de un campe&#xF3;n del mundo.” May 3, 2017. https://pastomagic.com/2017/05/entrevista-a-henry-evans-las-ensenanzas-de-un-campeon-del-mundo/.</p><p>Aristotle. <emphasis>Poetics</emphasis>, translated by Malcolm Heath. New York: Penguin Books, 1996.</p><p>Aronson, Simon. “Postscript.” In Aronson, <emphasis>The Aronson Approach</emphasis>, 172<emphasis>. </emphasis>Chicago: Savaco Ltd., 1990.</p><p>Atkinson, Richard C., and Richard M. Shiffrin. “Human Memory: A Proposed System and Its Control Processes.” In <emphasis>The Psychology of Learning and Motivation: Advances in Research and Theory</emphasis>, vol. 2, edited by Kenneth W. Spence and Janet T. Spence, 89–195. New York: Academic Press, 1968.</p><p>Baddeley, Alan, Michael W. Eysenck, and Michael C. Anderson. “Working Memory.” In Baddeley, Eysenck, and Anderson, <emphasis>Memory</emphasis>, 2nd ed., 67–105. New York: Psychology Press, 2015.</p><p>Baker, Al. <emphasis>Al Baker’s Pet Secrets</emphasis>. Minneapolis: Carl W. Jones, 1951.</p><p>Barnhart, Anthony S. “The Exploitation of Gestalt Principles by Magicians.” <emphasis>Perception </emphasis>39, no. 9 (2010): 1286–89.</p><p>_____. “The Symmetry of Deception: Predictability Reduces Attention toward Symmetrical Actions.” Paper presented at the Science of Magic Association meeting, Goldsmiths University of London, August 31–September 1, 2017.</p><p>Barnhart, Anthony S., Mandy J. Ehlert, Stephen D. Goldinger, and Alison D. Mackey. “Cross-Modal Attentional Entrainment: Insights from Magicians.” <emphasis>Attention, Perception, and Psycho-physics </emphasis>80, no. 5 (2018): 1240–49.</p><p>Barnhart, Anthony S., and Stephen D. Goldinger. “Blinded by Magic: Eye-Movements Reveal the Misdirection of Attention.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1461 (December 2014): 1–9.</p><p>Benassi, Victor A., Barry Singer, and Craig B. Reynolds. “Occult Belief: Seeing Is Believing.” <emphasis>Journal for the Scientific Study of Religion </emphasis>19, no. 4 (1980): 337–49.</p><p>Besterman, Theodore. “The Psychology of Testimony in Relation to Paraphysical Phenomena: Report of an Experiment.” <emphasis>Proceedings of the Society for Psychical Research </emphasis>40 (1932): 363–87.</p><p>Bestue, David. “Misdirection: Model of Information Process for Neuromagic.” <emphasis>PsyArXiv Preprints</emphasis>, April 23, 2020. doi:10.31234/osf.io/vg6y9.</p><p>Bestue, David, Luis M. Mart&#xED;nez, Alex G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, Miguel &#xC1;ngel Gea, and Jordi Cam&#xED;. “Long-Term Memory of Real-World Episodes Is Independent of Recency Effects: Magic Tricks as Ecological Tasks.” <emphasis>Heliyon </emphasis>6, no. 10 (2020): e05260.</p><p>Beth, Tessa, and Vebj&#xF8;rn Ekroll. “The Curious Influence of Timing on the Magical Experience Evoked by Conjuring Tricks Involving False Transfer: Decay of Amodal Object Permanence?” <emphasis>Psychological Research </emphasis>79, no. 4 (2015): 513–22.</p><p>Bilali&#x107;, Merim, Peter McLeod, and Fernand Gobet. “The Mechanism of the Einstellung (Set) Effect: A Pervasive Source of Cognitive Bias.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science </emphasis>19, no. 2 (2010): 111–15.</p><p>Binet, Alfred. “La psychologie de la prestidigitation.” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger </emphasis>37 (March 1894): 346–48.</p><p>_____. “La psychologie de la prestidigitation.” <emphasis>Revue des Deux Mondes </emphasis>125 (1894): 903–22. Brossa, Joan. <emphasis>Vivarium</emphasis>. Barcelona: Edicions 62, 1972.</p><p>Brown, Derren. <emphasis>Pure Effect: Direct Mindreading and Magical Artistry</emphasis>. Humble, TX: H&amp;R Magic Books, 2000.</p><p>Brownlow, Kevin. “Silent Films. What Was the Right Speed?” <emphasis>Sight and Sound </emphasis>(Summer 1980): 164–67. https://web.archive.org/web/20110724032550/http://www.cinemaweb.com/silentfilm/bookshelf/18_kb_2.htm.</p><p>Bruno, Joe. <emphasis>Anatomy of Misdirection</emphasis>. Baltimore: Stoney Brook Press, 1978.</p><p>Caffaratti, Hugo, Joaquin Navajas, Hern&#xE1;n G. Rey, and Rodrigo Quian Quiroga. “Where Is the Ball? Behavioral and Neural Responses Elicited by a Magic Trick.” <emphasis>Psychophysiology </emphasis>53, no. 9 (2016): 1441–48.</p><p>Cam&#xED;, Jordi, Alex G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, and Luis M. Mart&#xED;nez. “On the Cognitive Bases of Illusionism.” <emphasis>PeerJ </emphasis>8 (2020): e9712.</p><p>Cavanagh, Patrick. “The Artist as Neuroscientist.” <emphasis>Nature </emphasis>434 (March 2005): 301–7.</p><p>Cavina-Pratesi, Cristiana, Gustav Kuhn, Magdalena Ietswaart, and A. David Milner. “The Magic Grasp: Motor Expertise in Deception.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>6, no. 2 (February 2011): 1–5.</p><p>Cherry, E. Colin. “Some Experiments on the Recognition of Speech, with One and with Two Ears.” <emphasis>The Journal of the Acoustical Society of America </emphasis>25, no. 5 (1953): 975–79.</p><p>chrisj01. “Hitchcock’s Elevator Story.” October 7, 2011. https://www.youtube.com/watch?v=PqXFtWSBBd4&amp;app=desktop.</p><p>Cohen, Michael A., Patrick Cavanagh, Marvin M. Chun, and Ken Nakayama. “The Attentional Requirements of Consciousness.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>16, no. 8 (2012): 411–17.</p><p>Cole, Geoff G. “Forcing the Issue: Little Psychological Influence in a Magician’s Paradigm.” <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>84 (2020): 103002.</p><p>Coleridge, Samuel Taylor. “From <emphasis>Biographia Literaria</emphasis>, Chapter XIV.” Poetry Foundation, October 13, 2009. https://www.poetryfoundation.org/articles/69385/from-biographia-literaria-chapter-xiv.</p><p>Cui, Jie, Jorge Otero-Millan, Stephen L. Macknik, Mac King, and Susana Martinez-Conde. “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience </emphasis>5, no. 103 (2011): 1–11.</p><p>Damasio, Antonio R. Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. New York: G. P. Putnam, 1994.</p><p>Danek, Amory H., Thomas Fraps, Albrecht von M&#xFC;ller, Benedikt Grothe, and Michael &#xD6;llinger. “Aha! Experiences Leave a Mark: Facilitated Recall of Insight Solutions.” <emphasis>Psychological Research </emphasis>77 (2013): 659–69.</p><p>_____. “Working Wonders? Investigating Insight with Magic Tricks.” <emphasis>Cognition </emphasis>130, no. 2 (2014): 174–85.</p><p>_____. “It’s a Kind of Magic — What Self-Reports Can Reveal about the Phenomenology of Insight Problem Solving.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1408 (2014): 1–11.</p><p>Danek, Amory H., Michael &#xD6;llinger, Thomas Fraps, Benedikt Grothe, and Virginia L. Flanagin. “An f MRI Investigation of Expectation Violation in Magic Tricks.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>6, no. 84 (2015): 1–11.</p><p>DaOrtiz, Dani. Libertad de expresi&#xF3;n: El forzaje psicol&#xF3;gico y la psicolog&#xED;a en el forzaje. M&#xE1;laga: GrupoKaps, 2009.</p><p>_____. <emphasis>Utopia</emphasis>. Essential Magic Collection (4 DVDs), edited by Luis de Matos. Ansi&#xE3;o, Portugal: Luis de Matos Produ&#xE7;&#xF5;es. 2011.</p><p>_____. <emphasis>Reloaded</emphasis>. Essential Magic Collection (4 DVDs), edited by Luis de Matos. Ansi&#xE3;o, Portugal: Luis de Matos Produ&#xE7;&#xF5;es, 2015.</p><p>Dehaene, Stanislas. Consciousness and the Brain: Deciphering How the Brain Codes Our Thoughts. New York: Penguin Books, 2014.</p><p>Dehaene, Stanislas, Lionel Naccache, Gurvan Le Clec’H, Etienne Koechlin, Michael Mueller, Ghislaine Dehaene-Lambertz, Pierre-Fran&#xE7;ois van de Moortele, and Denis Le Bihan. “Imaging Unconscious Semantic Priming.” <emphasis>Nature </emphasis>395 (1998): 597–600.</p><p>Demacheva, Irina, Martin Ladouceur, Ellis Steinberg, Galina Pogossova, and Amir Raz. “The Applied Cognitive Psychology of Attention: A Step Closer to Understanding Magic Tricks.” <emphasis>Applied Cognitive Psychology </emphasis>26, no. 4 (2012): 541–49.</p><p>Dessoir, Max. “The Psychology of Legerdemain.” <emphasis>The Open Court </emphasis>12 (1893): 599–606.</p><p>De Vere, Charles. Petite magie blanche ou tours de physique amusante d&#xE9;voil&#xE9;s. Paris: Delarue, 1879.</p><p>Diaconis, Persi, and Ron Graham. <emphasis>Magical Mathematics: The Mathematical Ideas That Animate Great Magic Tricks</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2012.</p><p>Eagleman, David. <emphasis>Incognito: The Secret Lives of the Brain</emphasis>. New York: Pantheon Books, 2011.</p><p>Ebbinghaus, Hermann. “Memory: A Contribution to Experimental Psychology,” translated by Henry A. Ruger and Clara E. Bussenius. <emphasis>Annals of Neurosciences </emphasis>20, no. 4 (2013): 155–56. Originally published as &#xDC;ber das Ged&#xE4;chtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie (Leipzig: Duncker &amp; Humblot, 1885).</p><p>Edwards, Adrian, Glyn Elwyn, Judith Covey, Elaine Matthews, and Rolsin Pill. “Presenting Risk Information: A Review of the Effects of ‘Framing’ and Other Manipulations on Patient Outcomes.” <emphasis>Journal of Health Communication </emphasis>6, no. 1 (2001): 61–82.</p><p>Ekman, Matthias, Peter Kok, and Floris P. de Lange. “Time-Compressed Preplay of Anticipated Events in Human Primary Visual Cortex.” <emphasis>Nature Communications </emphasis>8, no. 15276 (2017): 1–9.</p><p>Ekroll, Vebj&#xF8;rn, Evy De Bruyckere, Lotte Vanwezemael, and Johan Wagemans. “Never Repeat the Same Trick Twice — Unless It Is Cognitively Impenetrable.” <emphasis>i</emphasis>-<emphasis>Perception </emphasis>9, no. 6 (2018): 1–14.</p><p>Ekroll, Vebj&#xF8;rn, Bilge Sayim, Ruth Van der Hallen, and Johan Wagemans. “Illusory Visual Completion of an Object’s Invisible Backside Can Make Your Finger Feel Shorter.” <emphasis>Current Biology </emphasis>26, no. 8 (2016): 1029–33.</p><p>Ekroll, Vebj&#xF8;rn, Bilge Sayim, and Johan Wagemans. “Against Better Knowledge: The Magical Force of Amodal Volume Completion.” <emphasis>i</emphasis>-<emphasis>Perception </emphasis>4, no. 8 (2013): 511–15.</p><p>_____. “The Other Side of Magic: The Psychology of Perceiving Hidden Things.” <emphasis>Perspectives on Psychological Science </emphasis>12, no. 1 (2017): 91–106.</p><p>Ekroll, Vebj&#xF8;rn, and Johan Wagemans. “Conjuring Deceptions: Fooling the Eye or Fooling the Mind?” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>20, no. 7 (July 2016): 486–89.</p><p>“Encuesta-estudio sobre la magia.” <emphasis>Circular de la Escuela M&#xE1;gica de Madrid </emphasis>1 (April 1975).</p><p>Engle, Randall W., Stephen W. Tuholski, James E. Laughlin, and Andrew R. A. Conway. “Working Memory, Short-Term Memory, and General Fluid Intelligence: A Latent-Variable Approach.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: General </emphasis>128, no. 3 (1999): 309–31.</p><p>Etcheverry, Jes&#xFA;s. <emphasis>The Structural Conception of Magic</emphasis>, vol. 1 of <emphasis>The Magic of Ascanio</emphasis>. Madrid: P&#xE1;ginas, 2005.</p><p>Evans, Benedict. “How Many Pictures?” August 27, 2015. https://www.ben-evans.com/benedictevans/2015/8/19/how-many-pictures.</p><p>Evans, Jonathan St. B. T. “Dual-Processing Accounts of Reasoning, Judgment, and Social Cognition.” <emphasis>Annual Review of Psychology </emphasis>59 (2008): 255–78.</p><p>Fiebelkorn, Ian C., Mark A. Pinsk, and Sabine Kastner. “A Dynamic Interplay within the Frontoparietal Network Underlies Rhythmic Spatial Attention.” <emphasis>Neuron </emphasis>99, no. 4 (2018): 842–53.</p><p>Fitzkee, Dariel. <emphasis>Magic by Misdirection </emphasis>(1945). Pomeroy, OH: Lee Jacobs Productions, 1987.</p><p>Fraps, Thomas. “Time and Magic — Manipulating Subjective Temporality.” In <emphasis>Subjective Time: The Philosophy, Psychology, and Neuroscience of Temporality</emphasis>, edited by Valtteri Arstila and Dan Lloyd, 263–86. Cambridge, MA: MIT Press, 2014.</p><p>Gea, Miguel &#xC1;ngel. <emphasis>Numismagia &amp; percepci&#xF3;n</emphasis>. Madrid: Taranco Producciones, 2018.</p><p>Gigerenzer, Gerd. <emphasis>Gut Feelings: The Intelligence of the Unconscious</emphasis>. New York: Penguin Books, 2007.</p><p>G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, Alex, Luis M. Mart&#xED;nez, and Jordi Cam&#xED;. “Science as Magic.” <emphasis>Organisms </emphasis>4, no. 1 (2020): 90–101.</p><p>Grassi, Pablo R., and Andreas Bartels. “Magic, Bayes, and Wows: A Bayesian Account of Magic Tricks.” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews </emphasis>126 (2021): 515–27.</p><p>Gregory, Richard L. “Conjuring.” <emphasis>Perception </emphasis>11 (1982): 631–33.</p><p>Griffiths, Thomas L. “Revealing Ontological Commitments by Magic.” <emphasis>Cognition </emphasis>136 (2015): 43–48.</p><p>Hall, Lars, Petter Johansson, and Thomas Strandberg. “Lifting the Veil of Morality: Choice Blindness and Attitude Reversals on a Self-Transforming Survey.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>7, no. 9 (2012): e45457.</p><p>Hall, Lars, Petter Johansson, Betty T&#xE4;rning, Sverker Sikstr&#xF6;m, and Th&#xE9;r&#xE8;se Deutgen. “Magic at the Marketplace: Choice Blindness for the Taste of Jam and the Smell of Tea.” <emphasis>Cognition </emphasis>117, no. 1 (2010): 54–61.</p><p>Hall, Lars, Thomas Strandberg, Philip P&#xE4;rnamets, Andreas Lind, Betty T&#xE4;rning, and Petter Johansson. “How the Polls Can Be Both Spot On and Dead Wrong: Using Choice Blindness to Shift Political Attitudes and Voter Intentions.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>8, no. 4 (2013): e60554.</p><p>Hay, David B., Darren Williams, Daniel Stahl, and Richard J. Wingate. “Using Drawings of the Brain Cell to Exhibit Expertise in Neuroscience: Exploring the Boundaries of Experimental Culture.” <emphasis>Science Education </emphasis>97, no. 3 (2013): 468–91.</p><p>Hebb, Donald. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. New York: Wiley &amp; Sons, 1949.</p><p>Hedne, Mikael R., Elisabeth Norman, and Janet Metcalfe. “Intuitive Feelings of Warmth and Confidence in Insight and Noninsight Problem Solving of Magic Tricks.” <emphasis>Frontiers in Psycholog</emphasis>y 7, no. 1314 (2016): 1–13.</p><p>Hergovich, Andreas, Kristian Gr&#xF6;bl, and Claus-Christian Carbon. “The Paddle Move Commonly Used in Magic Tricks as a Means for Analysing the Perceptual Limits of Combined Motion Trajectories.” <emphasis>Perception </emphasis>40, no. 3 (January 2011): 358–66.</p><p>Hergovich, Andreas, and Bernhard Oberfichtner. “Magic and Misdirection: The Influence of Social Cues on the Allocation of Visual Attention While Watching a Cups-and-Balls Routine.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>7, no. 761 (2016): 1–16.</p><p>Hirst, William, Elizabeth A. Phelps, Robert Meksin, Chandan J. Vaidya, Marcia K. Johnson, Karen J. Mitchell, Randy L. Buckner, Andrew E. Budson, John D. E. Gabrieli, Cindy Lustig, et al. “A Ten-Year Follow-Up of a Study of Memory for the Attack of September 11, 2001: Flashbulb Memories and Memories for Flashbulb Events.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: General </emphasis>144, no. 3 (2015): 604–23.</p><p>Hodgson, Richard, and Samuel John Davey. “The Possibilities of Mal-observation and Lapse of Memory from a Practical Point of View.” <emphasis>Proceedings of the Society for Psychical Research </emphasis>4 (1887): 381–495.</p><p>Hoehl, Stefanie, Kahl Hellmer, Maria Johansson, and Gustaf Gredeb&#xE4;ck. “Itsy Bitsy Spider…: Infants React with Increased Arousal to Spiders and Snakes.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>8, no. 1710 (October 2017): 1–8.</p><p>Hohwy, Jakob. “Attention and Conscious Perception in the Hypothesis Testing Brain.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>3, no. 96 (2012): 1–14.</p><p>Houdini, Harry. <emphasis>A Magician among the Spirits</emphasis>. New York: Harper &amp; Brothers, 1924.</p><p>Hyman, Ira E., Jr., S. Matthew Boss, Breanne M. Wise, Kira E. McKenzie, and Jenna M. Caggiano. “Did You See the Unicycling Clown? Inattentional Blindness While Walking and Talking on a Cell Phone.” <emphasis>Applied Cognitive Psychology </emphasis>24, no. 5 (2010): 597–607.</p><p>Intraub, Helene, and Christopher A. Dickinson. “False Memory 1/20th of a Second Later: What the Early Onset of Boundary Extension Reveals about Perception.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>19, no. 10 (October 2008): 1007–14.</p><p>Jacobsen, J&#xF6;rn-Henrik, Johannes Stelzer, Thomas Hans Fritz, Gael Ch&#xE9;telat, Renaud La Joie, and Robert Turner. “Why Musical Memory Can Be Preserved in Advanced Alzheimer’s Disease.” <emphasis>Brain </emphasis>138, no. 8 (2015): 2438–50.</p><p>Jar, N&#xFA;ria. Comunicaci&#xF3;n no verbal: El lenguaje silencioso, m&#xE1;s all&#xE1; de las palabras. Barcelona: EMSE EDAPP, 2018.</p><p>Jastrow, Joseph. “Psychological Notes upon Sleight-of-Hand Experts.” <emphasis>Science </emphasis>3, no. 71 (1896): 685–89.</p><p>Jastrow, Joseph. “The Psychology of Deception.” <emphasis>Popular Science Monthly </emphasis>34 (December 1888): 145–57.</p><p>_____. “Studies from the Laboratory of Experimental Psychology of the University of Wisconsin — II.” <emphasis>The</emphasis><emphasis>American Journal of Psychology </emphasis>4, no. 3 (1892): 381–428.</p><p>_____. “Psychological Notes upon Sleight-of-Hand Experts.” <emphasis>Science </emphasis>3, no. 71 (1896): 685–89.</p><p>Jay, Joshua, ed. <emphasis>Magic in Mind: Essential Essays for Magicians</emphasis>. Gloucester, UK: Vanishing, 2013.</p><p>_____. “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?” <emphasis>Magic </emphasis>25, no. 13 (September 2016): 46–55.</p><p>Johansson, Petter, Lars Hall, Sverker Sikstr&#xF6;m, and Andreas Olsson. “Failure to Detect Mis-matches between Intention and Outcome in a Simple Decision Task.” <emphasis>Science </emphasis>310, no. 5745 (2005): 116–19.</p><p>Johansson, Petter, Lars Hall, Sverker Sikstr&#xF6;m, Betty T&#xE4;rning, and Andreas Lind. “How Something Can Be Said about Telling More than We Can Know: On Choice Blindness and Introspection.” <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>15, no. 4 (2006): 673–92.</p><p>Johansson, Petter, Lars Hall, Betty T&#xE4;rning, Sverker Sikstr&#xF6;m, and Nick Chater. “Choice Blindness and Preference Change: You Will Like This Paper Better if You (Believe You) Chose to Read It!” <emphasis>Journal of Behavioral Decision Making </emphasis>27, no. 3 (2014): 281–89.</p><p>Joosten, Annette, Sonya Girdler, Matthew A. Albrecht, Chiara Horlin, Marita Falkmer, Denise Leung, Anna Ordqvist, H&#xE5;kan Fleischer, and Torbj&#xF6;rn Falkmer. “Gaze and Visual Search Strategies of Children with Asperger Syndrome/High Functioning Autism Viewing a Magic Trick.” <emphasis>Developmental Neurorehabilitation </emphasis>19, no. 2 (2016): 95–102.</p><p>Kahneman, Daniel. <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011. Kawakami, Naoaki, and Emi Miura. “Can Magic Deception Be Detected at an Unconscious Level?” <emphasis>Perception </emphasis>46, no. 6 (2017): 698–708.</p><p>Koch, Christof, and Naotsugu Tsuchiya. “Attention and Consciousness: Two Distinct Brain Processes.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>11, no. 1 (2007): 16–22.</p><p>Kubovy, Michael, and Joseph Psotka. “The Predominance of Seven and the Apparent Spontaneity of Numerical Choices.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance </emphasis>2, no. 2 (1976): 291–94.</p><p>Kuhn, Gustav. Experiencing the Impossible: The Science of Magic. Cambridge, MA: MIT Press, 2019.</p><p>Kuhn, Gustav, Alym A. Amlani, and Ronald A. Rensink. “Towards a Science of Magic.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>12, no. 9 (2008): 349–54.</p><p>Kuhn, Gustav, Hugo A. Caffaratti, Robert Teszka, and Ronald A. Rensink. “A Psychologically-Based Taxonomy of Misdirection.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1392 (2014): 1–14.</p><p>Kuhn, Gustav, and John M. Findlay. “Misdirection, Attention, and Awareness: Inattentional Blindness Reveals Temporal Relationship between Eye Movements and Visual Awareness.” <emphasis>Quarterly Journal of Experimental Psychology </emphasis>63, no. 1 (2010): 136–46.</p><p>Kuhn, Gustav, Anastasia Kourkoulou, and Susan R. Leekam. “How Magic Changes Our Expectations about Autism.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>21, no. 10 (2010): 1487–93.</p><p>Kuhn, Gustav, and Michael F. Land. “There’s More to Magic than Meets the Eye.” <emphasis>Current Biology </emphasis>16, no. 22 (2006): R950–51.</p><p>Kuhn, Gustav, and Luis M. Mart&#xED;nez. “Misdirection: Past, Present, and the Future.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience </emphasis>5, no. 172 (2012): 1–6.</p><p>Kuhn, Gustav, and Ronald A. Rensink. “The Vanishing Ball Illusion: A New Perspective on the Perception of Dynamic Events.” <emphasis>Cognition </emphasis>148 (March 2016): 64–70.</p><p>Kuhn, Gustav, and Benjamin W. Tatler. “Magic and Fixation: Now You Don’t See It, Now You Do.” <emphasis>Perception </emphasis>34, no. 9 (2005): 1155–61.</p><p>Kuhn, Gustav, Benjamin W. Tatler, and Geoff G. Cole. “You Look Where I Look! Effect of Gaze Cues on Overt and Covert Attention in Misdirection.” <emphasis>Visual Cognition </emphasis>17, nos. 6–7 (2009): 925–44.</p><p>Kuhn, Gustav, Benjamin W. Tatler, John M. Findlay, and Geoff G. Cole. “Misdirection in Magic: Implications for the Relationship between Eye Gaze and Attention.” <emphasis>Visual Cognition </emphasis>16, nos. 2–3 (2008): 391–405.</p><p>Kuhn, Gustav, and Robert Teszka. “Attention and Misdirection: How to Use Conjuring Experience to Study Attentional Processes.” In <emphasis>The Handbook of Attention</emphasis>, edited by Jonathan M. Fawcett, Evan F. Risko, and Alan Kingstone, 503–23. Cambridge, MA: MIT Press, 2015.</p><p>_____. “Don’t Get Misdirected! Differences in Overt and Covert Attentional Inhibition between Children and Adults.” <emphasis>Quarterly Journal of Experimental Psychology </emphasis>71, no. 3 (2018): 688–94.</p><p>Kuhn, Gustav, Robert Teszka, Natalia Tenaw, and Alan Kingstone. “Don’t Be Fooled! Attentional Responses to Social Cues in a Face-to-Face and Video Magic Trick Reveals Greater Top-Down Control for Overt than Covert Attention.” <emphasis>Cognition </emphasis>146 (January 2016): 136–42.</p><p>Lachapelle, Sofie. “From the Stage to the Laboratory: Magicians, Psychologists, and the Science of Illusion.” <emphasis>Journal of the History of the Behavioral Sciences </emphasis>44, no. 4 (2008): 319–34.</p><p>Lamont, Peter. “The Misdirected Quest.” <emphasis>The Psychologist </emphasis>23, no. 12 (2010): 978–80.</p><p>_____. “Problems with the Mapping of Magic Tricks.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>6, no. 855 (2015): 1–3.</p><p>_____. “A Particular Kind of Wonder: The Experience of Magic Past and Present.” <emphasis>Review of General Psychology </emphasis>21, no. 1 (2017): 1–8.</p><p>_____. “Magical Thinking.” <emphasis>Genii </emphasis>80, no. 7 (2017): 74–79.</p><p>Lamont, Peter, and John M. Henderson. “More Attention and Greater Awareness in the Scientific Study of Magic.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience </emphasis>10 (2009): 241. https://doi.org/10.1038/nrn2473-c1.</p><p>Lamont, Peter, John M. Henderson, and Tim J. Smith. “Where Science and Magic Meet: The Illusion of a ‘Science of Magic.’” <emphasis>Review of General Psychology </emphasis>14, no. 1 (2010): 16–21.</p><p>Lamont, Peter, and Richard Wiseman. <emphasis>Magic in Theory</emphasis>. Seattle: Hermetic Press, 1999.</p><p>Lan, Yuxuan, Christine Mohr, Xiaomeng Hu, and Gustav Kuhn. “Fake Science: The Impact of Pseudo-Psychological Demonstrations on People’s Beliefs in Psychological Principles.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>13, no. 11 (2018): e0207629.</p><p>Leake, Jonathan. “Net ‘to Drain All Britain’s Power.’” <emphasis>Sunday Times</emphasis>, May 3, 2015. https://www.thetimes.co.uk/article/net-to-drain-all-britains-power-prm2qx8czp0.</p><p>Leddington, Jason. “The Experience of Magic.” <emphasis>Journal of Aesthetics and Art Criticism </emphasis>74, no. 3 (201): 253–64.</p><p>Leech, Al. Don’t Look Now! The Smart Slant on Misdirection. Chicago: Ireland Magic Co., 1960.</p><p>Lesaffre, Lise, Gustav Kuhn, Ahmad Abu-Akel, D&#xE9;borah Rochat, and Christine Mohr. “MagicPerformances — When Explained in Psychic Terms by University Students.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>9, no. 2129 (2018): 1–12.</p><p>Levitin, Daniel J. This Is Your Brain on Music: The Science of a Human Obsession. Dutton: Penguin Books, 2006.</p><p>Lewry, Casey, Kaley Curtis, Nadya Vasilyeva, Fei Xu, and Thomas L. Griffiths. “Intuitions about Magic Track the Development of Intuitive Physics.” <emphasis>Cognition </emphasis>214 (2021): 104762.</p><p>Libet, Benjamin. “Unconscious Cerebral Initiative and the Role of Conscious Will in Voluntary Action.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences </emphasis>8, no. 4 (1985): 529–66.</p><p>Ling, Sam, and Marisa Carrasco. “When Sustained Attention Impairs Perception.” <emphasis>Nature Neuroscience </emphasis>9, no. 10 (2006): 1243–45.</p><p>Livingstone, Margaret, <emphasis>Vision and Art: The Biology of Seeing</emphasis>. New York: Harry N. Abrams, 2002.</p><p>Loftus, Elizabeth F. <emphasis>Eyewitness Testimony</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1979.</p><p>_____. “Eavesdropping on Memory.” <emphasis>Annual Review of Psychology </emphasis>68 (2017): 1–18.</p><p>Loftus, Elizabeth F., and John C. Palmer. “Reconstruction of Automobile Destruction: An Example of the Interaction between Language and Memory.” <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior </emphasis>13, no. 5 (1974): 585–89.</p><p>Loftus, Elizabeth F., and Jacqueline E. Pickrell. “The Formation of False Memories.” <emphasis>Psychiatric Annals </emphasis>25 (1995): 720–25.</p><p>Luchins, Abraham S. “Mechanization in Problem Solving: The Effect of Einstellung.” <emphasis>Psychological Monographs </emphasis>54, no. 6 (1942): i-95.</p><p>Macknik, Stephen L., Mac King, James Randi, Apollo Robbins, Teller, John Thompson, and Susana Martinez-Conde. “Attention and Awareness in Stage Magic: Turning Tricks into Research.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience </emphasis>9 (2008): 871–79. https://doi.org/10.1038/nrn2473. Macknik, Stephen L., and Susana Martinez-Conde. “Real Magic: Future Studies of Magic Should Be Grounded in Neuroscience.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience </emphasis>10 (2009): 241. https://doi.org/10.1038/nrn2473-c2.</p><p>Macknik, Stephen L., Susana Martinez-Conde, and Sandra Blakeslee. <emphasis>Sleights of Mind: What the Neuroscience of Magic Reveals about Our Everyday Deceptions</emphasis>. New York: Henry Holt and Co., 2010.</p><p>M&#xE1;rquez, Gabriel Garc&#xED;a. <emphasis>Love in the Time of Cholera</emphasis>. New York: Alfred A. Knopf, 1988.</p><p>Mart&#xED;nez, Luis M., Manuel Molano-Maz&#xF3;n, Xin Wang, Friedrich T. Sommer, and Judith A.</p><p>Hirsch. “Statistical Wiring of Thalamic Receptive Fields Optimizes Spatial Sampling of the Retinal Image.” <emphasis>Neuron </emphasis>81, no. 4 (February 2014): 943–56.</p><p>Martinez-Conde, Susana, Stephen L. Macknik, and David H. Hubel. “Microsaccadic Eye Movements and Firing of Single Cells in the Striate Cortex of Macaque Monkeys.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 3, no. 3 (March 2000): 251–58.</p><p>Maskelyne, Nevil, and David Devant. <emphasis>Our Magic</emphasis>. New York: E. P. Dutton &amp; Co., 1911.</p><p>McKenzie, Craig R. M., and Jonathan D. Nelson. “What a Speaker’s Choice of Frame Reveals: Reference Points, Frame Selection, and Framing Effects.” <emphasis>Psychonomic Bulletin and Review</emphasis><emphasis/>10, no. 3 (2003): 596–602.</p><p>Melnikoff, David E., and John A. Bargh. “The Mythical Number Two.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>22, no. 4 (2018): 280–93.</p><p>Misra, Pranav, Alyssa Marconi, Matthew Peterson, and Gabriel Kreiman. “Minimal Memory for Details in Real Life Events.” <emphasis>Scientific Reports </emphasis>8, no. 16701 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598–018–33792–2.</p><p>Mohr, Christine, Nikolaos Koutrakis, and Gustav Kuhn. “Priming Psychic and Conjuring Abilities of a Magic Demonstration Influences Event Interpretation and Random Number Generation Biases.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1542 (2015): 1–8.</p><p>Moreno Bote, Rub&#xE9;n. &#xBF;C&#xF3;mo tomamos decisiones? Los mecanismos neuronales de la elecci&#xF3;n. Barcelona: EMSE EDAPP SL, 2018.</p><p>Mulholland, John. <emphasis>Quicker than the Eye: The Magic and Magicians of the World</emphasis>. Indianapolis: Bobbs-Merrill Co., 1932.</p><p>Nardi, Peter M. “The Social World of Magicians: Gender and Conjuring.” <emphasis>Sex Roles: A Journal of Research </emphasis>19, nos. 11–12 (1988): 759–70.</p><p>National Research Council. “Basic Research on Vision and Memory.” In <emphasis>Identifying the Culprit: Assessing Eyewitness Identification</emphasis>, 45–70. Washington, DC: National Academies Press, 2014.</p><p>Navajas, Joaqu&#xED;n, Aleksander W. Nitka, and Rodrigo Quian Quiroga. “Dissociation between the Neural Correlates of Conscious Face Perception and Visual Attention.” <emphasis>Psychophysiology </emphasis>54, no. 8 (2017): 1138–50.</p><p>Nelms, Henning. <emphasis>Magic and Showmanship: A Handbook for Conjurers</emphasis>. New York: Dover Publications, 1969.</p><p>Nisbett, Richard E., and Timothy D. Wilson. “Telling More than We Can Know: Verbal Reports on Mental Processes.” <emphasis>Psychological Review </emphasis>84, no. 3 (1977): 231–59.</p><p>Nobre, Anna C., and Freek van Ede. “Anticipated Moments: Temporal Structure in Attention.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience </emphasis>19 (2018): 34–48. https://doi.org/10.1038/nrn.2017.141.</p><p>&#xD8;hrn, Heidi, Mats Svalebj&#xF8;rg, Steffen Andersen, Anna Edit Ring, and Vebj&#xF8;rn Ekroll. “A Perceptual Illusion of Empty Space Can Create a Perceptual Illusion of Levitation.” <emphasis>i</emphasis>-<emphasis>Perception</emphasis> 10, no. 6 (2019): 1–16.</p><p>Olson, Jay A., Alym A. Amlani, Amir Raz, and Ronald A. Rensink. “Influencing Choice without Awareness.” <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>37 (2015): 225–36.</p><p>Olson, Jay A., Alym A. Amlani, and Ronald A. Rensink. “Perceptual and Cognitive Characteristics of Common Playing Cards.” <emphasis>Perception </emphasis>41, no. 3 (2012): 268–86.</p><p>Olson, Jay A., Irina Demacheva, and Amir Raz. “Explanations of a Magic Trick across the Life Span.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>6, no. 219 (2015): 1–5.</p><p>Olson, Jay A., Mathieu Landry, Kryst&#xE8;le Appourchaux, and Amir Raz. “Simulated Thought Insertion: Influencing the Sense of Agency Using Deception and Magic.” <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>43 (2016): 11–26.</p><p>Ortega, Jeniffer, Patricia Monta&#xF1;es, Anthony Barnhart, and Gustav Kuhn. “Exploiting Failures in Metacognition through Magic: Visual Awareness as a Source of Visual Metacognition Bias.” <emphasis>Consciousness and Cognition </emphasis>65 (2018): 152–68.</p><p>Ortega Ortega, Jairo Hern&#xE1;n. “Entrevista con el ‘Monstruo.’” <emphasis>Revista Nova et Vetera </emphasis>2, no. 12 (2006). https://www.urosario.edu.co/Revista-Nova-Et-Vetera/Vol-2-Ed-12/Columnistas/Entrevista-con-El-Monstruo%E2%80%9D/.</p><p>Ortiz, Darwin. <emphasis>Strong Magic: Creative Showmanship for the Close-up Magician</emphasis>. Washington, DC: Richard Kaufman and Alan Greenberg, 1995.</p><p>_____. Designing Miracles: Creating the Illusion of Impossibility. El Dorado Hills, CA: A-1 MagicalMedia, 2006.</p><p>Otero-Mill&#xE1;n, Jorge, Stephen L. Macknik, Apollo Robbins, Michael McCamy, and Susana Martinez-Conde. “Stronger Misdirection in Curved than in Straight Motion.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience </emphasis>5, no. 133 (2011): 1–4.</p><p>Otten, Marte, Ya&#xEF;r Pinto, Chris L. E. Paffen, Anil K. Seth, and Ryota Kanai. “The Uniformity Illusion: Central Stimuli Can Determine Peripheral Perception.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>28, no. 1 (January 2017): 56–68.</p><p>Parris, Ben A., Gustav Kuhn, Guy A. Mizon, Abdelmalek Benattayallah, and Tim L. Hodgson. “Imaging the Impossible: An f MRI Study of Impossible Causal Relationships in Magic Tricks.” <emphasis>NeuroImage </emphasis>45, no. 3 (2009): 1033–39.</p><p>Pavese, Cesare. <emphasis>This Business of Living: Diaries, 1935–1950</emphasis>. New York: Routledge, 2017.</p><p>“Penn and Teller on Broadway.” <emphasis>Talks at Google</emphasis>, August 3, 2015. https://www.youtube.com/watch?v=5siSa4A9M_Q.</p><p>Prevos, Peter. <emphasis>Perspectives on Magic: Scientific Views on Theatrical Magic</emphasis>. Kangaroo Flat, Australia: Third Hemisphere Publishing, 2013.</p><p>Purves, Dale, and R. Beau Lotto. <emphasis>Why We See What We Do: An Empirical Theory of Vision</emphasis>. Sunderland, MA: Sinauer Associates, 2003. Quian Quiroga, Rodrigo. <emphasis>Borges and Memory: Encounters with the Human Brain</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press, 2012.</p><p>_____. <emphasis>Qu&#xE9; es la memoria</emphasis>. Buenos Aires: Paid&#xF3;s, 2015.</p><p>_____. “Magic and Cognitive Neuroscience.” <emphasis>Current Biology </emphasis>26, no. 10 (2016): R390–94.</p><p>_____. “No Pattern Separation in the Human Hippocampus.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences </emphasis>24, no. 12 (2020): 994–1007. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.09.012.</p><p>Ramachandran, Vilayanur. A Brief Tour of Human Consciousness: From Impostor Poodles to Purple Numbers. New York: Pi Press, 2004.</p><p>_____. The Tell-Tale Brain: A Neuroscientist’s Quest for What Makes Us Human. New York: W. W. Norton &amp; Co., 2011.</p><p>Randal, Jason. “Misdirection: The Magician’s Insurance.” <emphasis>Genii </emphasis>40, no. 6 (June 1976): 380–81.</p><p>Rayner, Keith, and Monica Castelhano. “Eye Movements.” <emphasis>Scholarpedia </emphasis>2, no. 10 (2007): 3649. http://scholarpedia.org/article/Eye_movements.</p><p>Raz, Amir, Jay A. Olson, and Gustav Kuhn, eds. “The Psychology of Magic and the Magic of Psychology.” <emphasis>Frontiers in Psychology</emphasis>, special issue (November 2016). https://www.frontiersin.org/research-topics/2464/the-psychology-of-magic-and-the-magic-of-psychology.</p><p>Redelmeier, Donald A., Joel Katz, and Daniel Kahneman. “Memories of Colonoscopy: A Randomized Trial.” <emphasis>Pain </emphasis>104, nos. 1–2 (2003): 187–94.</p><p>Rensink, Ronald A., and Gustav Kuhn. “A Framework for Using Magic to Study the Mind.”</p><p><emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1508 (2015): 1–14.</p><p>_____. “The Possibility of a Science of Magic.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>6, no. 1576 (2015): 1–3. Rensink, Ronald A., J. Kevin O’Regan, and James J. Clark. “To See or Not to See: The Need for Attention to Perceive Changes in Scenes.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>8, no. 5 (September 1997): 368–73.</p><p>Richard. El mago de los salones o el diablo color de rosa: Nueva colecci&#xF3;n de juegos de escamoteo, de f&#xED;sica y qu&#xED;mica recreativa, de naipes, magia blanca, etc., translated by Juan Traver de Bavi&#xF1;y. Valencia: Librer&#xED;a de Pascual Aguilar, 1875.</p><p>Rieiro, Hector, Susana Martinez-Conde, and Stephen L. Macknik. “Perceptual Elements in Penn &amp; Teller’s ‘Cups and Balls’ Magic Trick.” <emphasis>PeerJ </emphasis>1 (2013): e19.</p><p>Rieznik, Andr&#xE9;s, Lorena Moscovich, Alan Frieiro, Julieta Figini, Rodrigo Catalano, Juan Manuel Garrido, Facundo &#xC1;lvarez Heduan, Mariano Sigman, and Pablo A. Gonz&#xE1;lez. “A Massive Experiment on Choice Blindness in Political Decisions: Confidence, Confabulation, and Unconscious Detection of Self-deception.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>12, no. 2 (2017): e0171108.</p><p>Robert-Houdin, Jean Eug&#xE8;ne. <emphasis>Les secrets de la prestidigitation et de la magie</emphasis>. Paris: Michel L&#xE9;vy Fr&#xE8;res Editeurs, 1868.</p><p>Roediger, Henry L., and Kathleen B. McDermott. “Creating False Memories: Remembering Words Not Presented in Lists.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition </emphasis>21, no. 4 (1995): 803–14.</p><p>Roskes, Marieke, Daniel Sligte, Shaul Shalvi, and Carsten K. W. de Dreu. “The Right Side? Under Time Pressure, Approach Motivation Leads to Right-Oriented Bias.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>22, no. 11 (2011): 1403–7.</p><p>Schacter, Daniel L. The Seven Sins of Memory: How the Mind Forgets and Remembers. Boston: Houghton Mifflin, 2001.</p><p>Schulz, Kathryn. “Fantastic Beasts and How to Rank Them.” <emphasis>The New Yorker</emphasis>, October 30, 2017. https://www.newyorker.com/magazine/2017/11/06/is-bigfoot-likelier-than-the-loch-ness-monster.</p><p>Schweitzer, Richard, and Martin Rolfs. “Intrasaccadic Motion Streaks Jump-Start Gaze Correction.” <emphasis>Science Advances </emphasis>7, no. 30 (2021): eabf2218.</p><p>Scott, Hannah, Jonathan P. Batten, and Gustav Kuhn. “Why Are You Looking at Me? It’s Because I’m Talking, but Mostly Because I’m Staring or Not Doing Much.” <emphasis>Attention, Perception, and Psychophysics </emphasis>81, no. 1 (2019): 109–18.</p><p>Seneca, Lucius Annaeus. <emphasis>Seneca’s Letters from a Stoic</emphasis>, translated by Richard Mott Gummere. Mineola, NY: Dover Publications, 2016.</p><p>Shalom, Diego E., Maximiliano G. de Sousa Serro, Maximiliano Giaconia, Luis M. Mart&#xED;nez, Andr&#xE9;s Rieznik, and Mariano Sigman. “Choosing in Freedom or Forced to Choose? Introspective Blindness to Psychological Forcing in Stage-Magic.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>8, no. 3 (2013): e58254.</p><p>Sharot, Tali, Elizabeth A. Martorella, Mauricio R. Delgado, and Elizabeth A. Phelps. “How Personal Experience Modulates the Neural Circuitry of Memories of September 11.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America </emphasis>104, no. 1 (2007): 389–94.</p><p>Sharpe, Sam H. <emphasis>Conjurers’ Psychological Secrets</emphasis>. Calgary, Canada: Hades Publications, 1988. Silvia, Paul, Gil Greengross, Maciej Karwowski, Rebekah Rodriguez, and Sara J. Crasson. “Who Hates Magic? Exploring the Loathing of Legerdemain.” <emphasis>PsyArXiv Preprints</emphasis>, September 14, 2020. https://psyarxiv.com/mzry6/.</p><p>Simons, Daniel J., and Christopher F. Chabris. “Gorillas in Our Midst: Sustained Inattentional Blindness for Dynamic Events.” <emphasis>Perception </emphasis>28, no. 9 (1999): 1059–74.</p><p>Smith, Tim J. “The Role of Audience Participation and Task Relevance on Change Detection during a Card Trick.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>6, no. 13 (February 2015): 1–8.</p><p>Smith, Tim J., Peter Lamont, and John M. Henderson. “The Penny Drops: Change Blindness at Fixation.” <emphasis>Perception </emphasis>41, no. 4 (2012): 489–92.</p><p>_____. “Change Blindness in a Dynamic Scene Due to Endogenous Override of Exogenous Attentional Cues.” <emphasis>Perception </emphasis>42, no. 8 (2013): 884–86.</p><p>Smith, Wally, Frank Dignum, and Liz Sonenberg. “The Construction of Impossibility: A Logic-Based Analysis of Conjuring Tricks.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>7, no. 748 (2016): 1–17.</p><p>Soon, Chun Siong, Marcel Brass, Hans-Jochen Heinze, and John-Dylan Haynes. “Unconscious Determinants of Free Decisions in the Human Brain.” <emphasis>Nature Neuroscience </emphasis>11 (2008): 543–45. Steinkraus, Warren E. “The Art of Conjuring.” <emphasis>Journal of Aesthetic Education </emphasis>13, no. 4 (1979):17–27.</p><p>Stone, Tom. “Vision and Velocity Vectors.” <emphasis>Genii </emphasis>74, no. 11 (2011): 40–45.</p><p>Strandberg, Thomas, David Siv&#xE9;n, Lars Hall, Petter Johansson, and Philip P&#xE4;rnamets. “False Beliefs and Confabulation Can Lead to Lasting Changes in Political Attitudes.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: General </emphasis>147, no. 9 (2018): 1382–99.</p><p>Stromberg, Joseph. “Teller Speaks on the Enduring Appeal of Magic.” <emphasis>Smithsonian Magazine</emphasis>, February 22, 2012. https://www.smithsonianmag.com/arts-culture/teller-speaks-on-the-enduringappeal-of-magic-97842264/.</p><p>Subbotsky, Eugene. “The Belief in Magic in the Age of Science.” <emphasis>SAGE Open </emphasis>4, no. 1 (2014): 1–17.</p><p>Suchow, Jordan W., and George A. Alvarez. “Motion Silences Awareness of Visual Change.”<emphasis> Current Biology </emphasis>21, no. 2 (2011): 140–43.</p><p>Tachibana, Ryo, and Jiro Gyoba. “Effects of Different Types of Misdirection on Attention and Detection Performance.” <emphasis>Tohoku Psychologica Folia </emphasis>74 (2015): 42–56.</p><p>Tachibana, Ryo, and Hideaki Kawabata. “The Effects of Social Misdirection on Magic Tricks: How Deceived and Undeceived Groups Differ.” <emphasis>i</emphasis>-<emphasis>Perception </emphasis>5, no. 3 (2014): 143–46.</p><p>Tamariz, Juan. “Teor&#xED;a de la emoci&#xF3;n m&#xE1;gica: Apuntes.” <emphasis>Circular de la Escuela M&#xE1;gica de Madrid</emphasis> 71, no. 6 (1980): 337–39.</p><p>_____. “Fundamentos del ilusionismo.” In Tamiriz, <emphasis>Secretos de Magia Potagia</emphasis>, 33–34. Madrid: Editorial Frakson, 1988.</p><p>_____. “Sobre la ‘pregunta obnubilante.’” <emphasis>Circular de la Escuela M&#xE1;gica de Madrid</emphasis>, 1999.</p><p>_____. “Por arte de magia: Medio siglo de magia en el mundo.” Lecture (audio file). May 26, 2005. Fundaci&#xF3;n Juan March, Madrid. https://www.march.es/conferencias/anteriores/voz.aspx?p1=2397.</p><p>_____. <emphasis>The Five Points in Magic </emphasis>(1981), corrected edition. Seattle: Hermetic Press, 2007.</p><p>_____. <emphasis>The Magic Way: The Theory of False Solutions and the Magic Way </emphasis>(1988), corrected and augmented edition. Madrid: Frackson, 2011.</p><p>_____. <emphasis>The Magic Rainbow</emphasis>. Seattle: Hermetic Press, 2019.</p><p>Tarbell, Harlan. <emphasis>The Tarbell Course in Magic</emphasis>, 8 vols. (1927), 15th ed. New York: D. Robbins &amp; Co., 1999.</p><p>Thomas, Cyril, and Andr&#xE9; Didierjean. “Magicians Fix Your Mind: How Unlikely Solutions Block Obvious Ones.” <emphasis>Cognition </emphasis>154 (September 2016): 169–73.</p><p>_____. “The Ball Vanishes in the Air: Can We Blame Representational Momentum?” <emphasis>Psychonomic Bulletin and Review </emphasis>23, no. 6 (2016): 1810–17.</p><p>_____. “No Need for a Social Cue! A Masked Magician Can Also Trick the Audience in the Vanishing Ball Illusion.” <emphasis>Attention, Perception, and Psychophysics </emphasis>78, no. 1 (2016): 21–9.</p><p>Thomas, Cyril, Andr&#xE9; Didierjean, and Serge Nicolas. “Scientific Study of Magic: Binet’s Pioneering Approach Based on Observations and Chronophotography.” <emphasis>The</emphasis><emphasis>American Journal of Psychology </emphasis>129, no. 3 (Fall 2016): 315–28.</p><p>Thomas, Cyril, Andr&#xE9; Didierjean, Fran&#xE7;ois Maquestiaux, and Pascal Gygax. “Does Magic Offer a Cryptozoology Ground for Psychology?” <emphasis>Review of General Psychology </emphasis>19, no. 2 (2015): 117–28.</p><p>Tolkien, J.R.R. “On Fairy-Stories.” In <emphasis>The Monsters and the Critics, and Other Essays</emphasis>, edited by Christopher Tolkien, 109–61. London: George Allen &amp; Unwin, 1983.</p><p>Tompkins, Matthew L. “A Science of Magic Bibliography-2021 Update.” March 29, 2021. https://www.matt-tompkins.com/blog/2021/3/29/a-science-of-magic-bibliography-2021-update.</p><p>Tompkins, Matthew L., Andy T. Woods, and Anne M. Aimola Davies. “The Phantom Vanish Magic Trick: Investigating the Disappearance of a Non-existent Object in a Dynamic Scene.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>7, no. 950 (2016): 1–15.</p><p>Triplett, Norman. “The Psychology of Conjuring Deceptions.” <emphasis>The</emphasis><emphasis>American Journal of Psychology</emphasis> 11, no. 4 (1900): 439–510.</p><p>Tversky, Amos, and Daniel Kahneman. “Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability.” <emphasis>Cognitive Psychology </emphasis>5, no. 2 (1973): 207–32.</p><p>_____. “Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases.” <emphasis>Science </emphasis>185, no. 4157 (1974): 1124–31.</p><p>Van de Cruys, Sander, Johan Wagemans, and Vebj&#xF8;rn Ekroll. “The Put-and-Fetch Ambiguity: How Magicians Exploit the Principle of Exclusive Allocation of Movements to Intentions.” <emphasis>i</emphasis>-<emphasis>Perception </emphasis>6, no. 2 (2015): 86–90.</p><p>Van Leeuwen, Neil. Book review of <emphasis>Sleights of Mind: What the Neuroscience of Magic Reveals about Our Brains </emphasis>by Stephen L. Macknik and Susana Martinez-Conde. <emphasis>Cognitive Neuropsychiatry </emphasis>16, no. 5 (August 2011): 473–78.</p><p>Vigen, Tyler. “Spurious Correlations.” http://www.tylervigen.com/spurious-correlations</p><p>Von Helmholtz, Hermann. “The Facts of Perception” (1878). In <emphasis>The Selected Writings of Hermann von Helmholtz</emphasis>, edited by Russell Kahl, 366–408. Middletown, CT: Wesleyan University Press, 1971.</p><p>Wagensberg, Jorge. <emphasis>A m&#xE1;s c&#xF3;mo, menos por qu&#xE9;</emphasis>. Barcelona: Tusquets Editores, 2006.</p><p>Wan, Xiaohong, Kang Cheng, and Keiji Tanaka. “Neural Encoding of Opposing Strategy Values in Anterior and Posterior Cingulate Cortex.” <emphasis>Nature Neuroscience </emphasis>18 (2015): 752–59.</p><p>Ward, Lawrence M. “Attention.” <emphasis>Scholarpedia </emphasis>3, no. 10 (2008): 1538. http://www.scholarpedia.org/article/Attention.</p><p>Whittlesea, Bruce W. A., and Jason P. Leboe. “The Heuristic Basis of Remembering and Classification: Fluency, Generation, and Resemblance.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: General </emphasis>129, no. 1 (2000): 84–106.</p><p>Williams, Howard, and Peter W. McOwan. “Magic in the Machine: A Computational Magician’s Assistant.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1283 (2014): 1–16.</p><p>_____. “Magic in Pieces: An Analysis of Magic Trick Construction Using Artificial Intelligence as a Design Aid.” <emphasis>Applied Artificial Intelligence </emphasis>30, no. 1 (2016): 16–28.</p><p>_____. “The Magic Words: Using Computers to Uncover Mental Associations for Use in Magic Trick Design.” <emphasis>PLOS ONE </emphasis>12, no. 8 (2017): e0181877.</p><p>Wilson, Krissy, and Christopher C. French. “Magic and Memory: Using Conjuring to Explore the Effects of Suggestion, Social Influence, and Paranormal Belief on Eyewitness Testimony for an Ostensibly Paranormal Event.” <emphasis>Frontiers in Psychology </emphasis>5, no. 1289 (November 2014): 1–9.</p><p>Wiseman, Richard, and Emma Greening. “‘It’s Still Bending’: Verbal Suggestion and Alleged Psychokinetic Ability.” <emphasis>British Journal of Psychology </emphasis>96 (2005): 115–27.</p><p>Wiseman, Richard, Emma Greening, and Matthew Smith. “Belief in the Paranormal and Suggestion in the Seance Room.” <emphasis>British Journal of Psychology </emphasis>94 (2003): 285–97.</p><p>Wiseman, Richard, and Robert L. Morris. “Recalling Pseudo-Psychic Demonstrations.” <emphasis>British Journal of Psychology </emphasis>86, no. 1 (1995): 113–25.</p><p>Wiseman, Richard J., and Tamami Nakano. “Blink and You’ll Miss It: The Role of Blinking in the Perception of Magic Tricks.” <emphasis>PeerJ </emphasis>4 (2016): e1873.</p><p>Wonder, Tommy, and Stephen Minch. <emphasis>The Books of Wonder</emphasis>, vol. 1<emphasis>. </emphasis>Seattle: Hermetic Press, 1996. Wright, T. Page, and William W. Larsen. “Mental Effects with Cards — The Beginning of a Series.” <emphasis>Genii </emphasis>1, no. 2 (1936): 11–13.</p><p>Yao, Richard, Katherine Wood, and Daniel J. Simons. “As if by Magic: An Abrupt Change in Motion Direction Induces Change Blindness.” <emphasis>Psychological Science </emphasis>30, no. 3 (March 2019): 436–43.</p><p>Yarbus, Alfred L. <emphasis>Eye Movements and Vision</emphasis>. New York: Plenum Press, 1967.</p><p>Zaghi-Lara, Regina, Miguel &#xC1;ngel Gea, Jordi Cam&#xED;, Luis M. Mart&#xED;nez, and Alex G&#xF3;mez-Mar&#xED;n. “Playing Magic Tricks to Deep Neural Networks Untangles Human Deception.” Cornell University, August 20, 2019. https://arxiv.org/abs/1908.07446.</p></section><section><p><strong>Полка наPROтив</strong></p><p>t.me/polkanaprotiv</p><image l:href="#19"/><title><p>Вы автор?</p></title><p>• Готовы поделиться своим опытом и экспертизой</p><p>• Мы поможем вам написать книгу с нуля или отредактировать рукопись</p><p>• Профессионально издадим и будем сопровождать на всех этапах работы</p><p>Альпина PRO — входит в издательскую группу «Альпина». Наше издательство стремится распространять знания, помогающие человеку развиваться и менять мир к лучшему.</p><p>Взяв лучшее из традиционного издательского процесса и привнеся в него современные технологии, издательство Альпина PRO более 10 лет специализируется на издании бизнес-литературы. Помогает авторам и компаниям делиться опытом, обучать сотрудников и развивать индустрию.</p><p>Используя бутиковый подход к созданию авторского контента в формате 360 градусов, издательство издает и продвигает книги, написанные профессионалами для профессионалов.</p><image l:href="#20"/><p>Контакты: +7 (931) 009-41-95</p><p>Почта: marketingpro@alpina.ru</p></section><section><title><p>Примечания</p></title><title><p>Глава 1. Искусство и наука невозможного</p></title><p>[1]. Ortega Ortega, “Entrevista con ‘El Monstruo.’”</p><p>[2]. Tamariz, “Por arte de magia.”</p><p>[3]. Tamariz, “Teor&#xED;a de la emoci&#xF3;n m&#xE1;gica: Apuntes.”</p><p>[4]. Diaconis and Graham, <emphasis>Magical Mathematics</emphasis>. Например, американский фокусник и математик Норман Гилбрит в конце 1950-х гг. разработал принципы, связанные с множеством Мандельброта и фрактальными рядами.</p><p>[5]. Wagensberg, A m&#xE1;s c&#xF3;mo, menos por qu&#xE9;.</p><title><p>Глава 2. Жизнь в иллюзии: мозг человека и зрительный путь</p></title><p>[1]. Van Leeuwen, “Book Review of <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.”</p><p>[2]. Otten et al., “The Uniformity Illusion.”</p><p>[3]. Ramachandran, <emphasis>A Brief Tour of Human Consciousness</emphasis>; Cavanagh, “The Artist as Neuroscientist.”</p><p>[4]. Livingstone, <emphasis>Vision and Art</emphasis>. — Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020.</p><p>[5]. Там же.</p><p>[6]. Там же.</p><p>[7]. Читатель, заинтересовавшийся творчеством Акиёси, найдет множество его работ на сайте http://www.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/index-e.html.</p><p>[8]. Cavanagh, “The Artist as Neuroscientist.”</p><title><p>Глава 3. Концепция реальности: мы — это наши воспоминания</p></title><p>[1]. Quian Quiroga, <emphasis>Borges and Memory</emphasis>.</p><p>[2]. Von Helmholtz, “The Facts of Perception.”</p><p>[3]. National Research Council, “Basic Research on Vision and Memory.”</p><p>[4]. Quian Quiroga, <emphasis>Qu&#xE9; es la memoria</emphasis>.</p><p>[5]. Atkinson and Shiffrin, “Human Memory.”</p><p>[6]. Baddeley, Eysenck, and Anderson, “Working Memory.”</p><p>[7]. Engle et al., “Working Memory, Short-Term Memory, and General Fluid Intelligence.”</p><p>[8]. Damasio, Descartes’ Error.</p><p>[9]. Hoehl et al., “Itsy Bitsy Spider…”</p><title><p>Глава 4. Мы строим иллюзию непрерывности</p></title><p>[1]. Livingstone, <emphasis>Vision and Art</emphasis>. — Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020.</p><p>[2]. Ярбус А. Роль движений глаз в процессе зрения. М.: Наука, 1966.</p><p>[3]. Anderson and Pichert, “Recall of Previously Unrecallable Information.”</p><p>[4]. См.: Martinez-Conde, Macknik, and Hubel, “Microsaccadic Eye Movements”; а также: Rayner and Castelhano, “Eye Movements.”</p><p>[5]. Schweitzer and Rolfs, “Intrasaccadic Motion Streaks Jump-Start Gaze Correction.”</p><p>[6]. Intraub and Dickinson, “False Memory 1/20th of a Second Later.”</p><p>[7]. DaOrtiz, <emphasis>Reloaded</emphasis>.</p><p>[8]. Brownlow, “Silent Films.”</p><p>[9]. Левитин Л. На музыке. Наука о человеческой одержимости звуком. М.: Альпина нон-фикшн, 2022. — Levitin, <emphasis>This is Your Brain on Music</emphasis>.</p><p>[10]. Yao, Wood, and Simons, “As if by Magic.”</p><p>[11]. Rensink, O’Regan, and Clark, “To See or Not to See.”</p><p>[12]. Другие фокусы могут давать другие результаты, см.: Barnhart and Goldinger, “Blinded by Magic.”</p><p>[13]. Smith, “The Role of Audience Participation.”</p><p>[14]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[15]. Thomas, Didierjean, and Nicolas, “Scientific Study of Magic.”</p><p>[16]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[17]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[18]. Hergovich, Gr&#xF6;bl, and Carbon, “The Paddle Move Commonly Used in Magic Tricks.”</p><title><p>Глава 5. Фокусы и контраст: ключ ко всему</p></title><p>[1]. Ramachandran, The Tell-Tale Brain.</p><p>[2]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[3]. Там же.</p><p>[4]. Там же.</p><p>[5]. Mart&#xED;nez et al., “Statistical Wiring of Thalamic Receptive Fields.”</p><p>[6]. Там же.</p><p>[7]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[8]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[9]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[10]. Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[11]. Габи Парерас, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[12]. Wiseman and Greening, “‘It’s Still Bending’”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[13]. Aronson, “Postscript.”</p><p>[14]. Cavina-Pratesi et al., “The Magic Grasp.”</p><p>[15]. Мигель Анхель Хеа, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[16]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[17]. Baker, Al Baker’s Pet Secrets.</p><p>[18]. Van de Cruys, Wagemans, and Ekroll, “The Put-and-Fetch Ambiguity.”</p><p>[19]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[20]. Randal, “Misdirection.”</p><p>[21]. Macknik, Martinez-Conde, and Blakeslee, <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.</p><p>[22]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><title><p>Глава 6. Мы отфильтровываем и обрабатываем только то, что нам полезно</p></title><p>[1]. Ward, “Attention.”</p><p>[2]. Cherry, “Some Experiments on the Recognition of Speech.”</p><p>[3]. Maskelyne and Devant, Our Magic; Tarbell, The Tarbell Course in Magic; Mulholland, Quicker than the Eye.</p><p>[4]. Tarbell, The Tarbell Course in Magic; Fitzkee, Magic by Misdirection; Bruno, Anatomy of Misdirection; Sharpe, Conjurers’ Psychological Secrets.</p><p>[5]. Bestue, “Misdirection.”</p><p>[6]. Leech, Don’t Look Now!; Fitzkee, Magic by Misdirection.</p><p>[7]. Wonder and Minch, <emphasis>The Books of Wonder</emphasis>.</p><p>[8]. Там же.</p><p>[9]. Lamont and Wiseman, <emphasis>Magic in Theory</emphasis>; Kuhn et al., “A Psychologically-Based Taxonomy of Misdirection.”</p><p>[10]. Smith, Lamont, and Henderson, “The Penny Drops”; Smith, Lamont, and Henderson, “Change Blindness in a Dynamic Scene”; Kuhn et al., “Don’t Be Fooled!”</p><p>[11]. Jar, Comunicaci&#xF3;n no verbal.</p><p>[12]. Kuhn et al., “Don’t Be Fooled!”</p><p>[13]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation”; Kuhn et al., “Misdirection in Magic”; Kuhn, Amlani, and Rensink, “Towards a Science of Magic.”</p><p>[14]. Ortega et al., “Exploiting Failures in Metacognition through Magic.”</p><p>[15]. Kuhn and Land, “There’s More to Magic than Meets the Eye”; Kuhn, Tatler, and Cole, “You Look Where I Look!”; Kuhn and Rensink, “The Vanishing Ball Illusion.” Исследования Куна о внимании и отвлекающих моментах см.: Kuhn and Teszka, “Attention and Misdirection.”</p><p>[16]. Lamont and Wiseman, <emphasis>Magic in Theory</emphasis>.</p><p>[17]. Thomas and Didierjean, “No Need for a Social Cue!”; Thomas and Didierjean, “The Ball Vanishes in the Air”; Tompkins, Woods, and Aimola Davies, “The Phantom Vanish Magic Trick.” О зрителях, лишенных такой восприимчивости, см.: Thomas and Didierjean, “Magicians Fix Your Mind.”</p><p>[18]. Kuhn, Kourkoulou, and Leekam, “How Magic Changes Our Expectations about Autism”; Joosten et al., “Gaze and Visual Search Strategies.”</p><p>[19]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion”; Rieiro, Martinez-Conde, and Macknik, “Perceptual Elements in Penn &amp; Teller’s ‘Cups and Balls’ Magic Trick”; Tachibana and Kawabata, “The Effects of Social Misdirection”; Scott, Batten, and Kuhn, “Why Are You Looking at Me?”.</p><p>[20]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion.”</p><p>[21]. Hergovich and Oberfichtner, “Magic and Misdirection”; Tamariz, <emphasis>The Five Points in Magic</emphasis>.</p><p>[22]. Цитируется в: Macknik et al., “Attention and Awareness in Stage Magic.” Suchow and Alvarez, “Motion Silences Awareness of Visual Change.”</p><p>[23]. Suchow and Alvarez, “Motion Silences Awareness of Visual Change.”</p><p>[24]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[25]. Hergovich, Gr&#xF6;bl, and Carbon, “The Paddle Move Commonly Used in Magic Tricks.”</p><p>[26]. Otero-Mill&#xE1;n et al., “Stronger Misdirection in Curved than in Straight Motion.”</p><p>[27]. Там же.</p><p>[28]. Tachibana and Gyoba, “Effects of Different Types of Misdirection.”</p><p>[29]. Stone, “Vision and Velocity Vectors.”</p><p>[30]. Hyman et al., “Did You See the Unicycling Clown?”</p><p>[31]. Fiebelkorn, Pinsk, and Kastner, “A Dynamic Interplay within the Frontoparietal Network.”</p><p>[32]. Simons and Chabris, “Gorillas in Our Midst.”</p><p>[33]. Quian Quiroga, “Magic and Cognitive Neuroscience.”</p><p>[34]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[35]. Tamariz, “Sobre la ‘pregunta obnubilante.’”</p><p>[36]. Nobre and van Ede, “Anticipated Moments.”</p><p>[37]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[38]. Barnhart et al., “Cross-Modal Attentional Entrainment.”</p><p>[39]. Ling and Carrasco, “When Sustained Attention Impairs Perception.”</p><p>[40]. Arciniegas, “Entrevista a Henry Evans.”</p><p>[41]. Марсель Ботелла, в личном общении с автором, 2015 г.</p><p>[42]. Wiseman and Nakano, “Blink and You’ll Miss It.”</p><p>[43]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><title><p>Глава 7. Восприятие — это творческий акт, но всё уже есть в вашем мозге</p></title><p>[1]. Purves and Lotto, <emphasis>Why We See What We Do</emphasis>.</p><p>[2]. Intraub and Dickinson, “False Memory 1/20th of a Second Later.”</p><p>[3]. Животных на ковчег собирал Ной.</p><p>[4]. Evans, “How Many Pictures?”.</p><p>[5]. Leake, “Net ‘to Drain All Britain’s Power.’”</p><p>[6]. Hoehl et al., “Itsy Bitsy Spider…”.</p><p>[7]. Roskes et al., “The Right Side?”.</p><p>[8]. Ekman, Kok, and de Lange, “Time-Compressed Preplay.”</p><p>[9]. Whittlesea and Leboe, “The Heuristic Basis of Remembering and Classification.”</p><p>[10]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation”; Kuhn et al., “Misdirection in Magic”; Kuhn, Tatler, and Cole, “You Look Where I Look!”; Kuhn and Findlay, “Misdirection, Attention, and Awareness.”</p><p>[11]. Cui et al., “Social Misdirection Fails to Enhance a Magic Illusion”; Otero-Mill&#xE1;n et al., “Stronger Misdirection in Curved than in Straight Motion.”</p><p>[12]. Wikipedia, “Gestalt Psychology,” https://en.wikipedia.org/wiki/Gestalt_psychology (по состоянию на 8 августа 2020 г.).</p><p>[13]. Barnhart, “The Exploitation of Gestalt Principles by Magicians.”</p><p>[14]. Ekroll, Sayim, and Wagemans, “Against Better Knowledge”; Ekroll et al., “Illusory Visual Completion”; Ekroll and Wagemans, “Conjuring Deceptions.”</p><p>[15]. Barnhart, “The Symmetry of Deception.”</p><p>[16]. Ekroll et al., “Never Repeat the Same Trick Twice.”</p><p>[17]. Van de Cruys, Wagemans, and Ekroll, “The Put-and-Fetch Ambiguity”; Ekroll and Wagemans, “Conjuring Deceptions”; Ekroll, Sayim, and Wagemans, “The Other Side of Magic.”</p><p>[18]. Andersen et al., “The Role of Perceptual Mechanisms”; Ekroll, Sayim, and Wagemans, “The Other Side of Magic”; &#xD8;hrn et al., “A Perceptual Illusion of Empty Space.”</p><title><p>Глава 8. Вспомнить — значит построить заново</p></title><p>[1]. Misra et al., “Minimal Memory for Details.”</p><p>[2]. Quian Quiroga, “No Pattern Separation in the Human Hippocampus.”</p><p>[3]. Ebbinghaus, “Memory: A Contribution to Experimental Psychology.”</p><p>[4]. Jacobsen et al., “Why Musical Memory Can Be Preserved.”</p><p>[5]. Sharot et al., “How Personal Experience Modulates the Neural Circuitry.”</p><p>[6]. Hirst et al., “A Ten-Year Follow-up of a Study of Memory.”</p><p>[7]. Redelmeier, Katz, and Kahneman, “Memories of Colonoscopy.”</p><p>[8]. Bestue et al., “Long-Term Memory of Real-World Episodes.”</p><p>[9]. Schacter, The Seven Sins of Memory.</p><p>[10]. Loftus and Pickrell, “The Formation of False Memories.”</p><p>[11]. Loftus and Palmer, “Reconstruction of Automobile Destruction.”</p><p>[12]. Roediger and McDermott, “Creating False Memories.”</p><p>[13]. Loftus, “Eavesdropping on Memory.”</p><p>[14]. Loftus, <emphasis>Eyewitness Testimony</emphasis>; Loftus, “Eavesdropping on Memory.” Подробнее об инициативе Innocence Project: https://www.innocenceproject.org.</p><p>[15]. Bestue, “Misdirection.”</p><p>[16]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[17]. Tamariz, “Fundamentos del ilusionismo.”</p><p>[18]. Quian Quiroga, “Magic and Cognitive Neuroscience.”</p><p>[19]. Beth and Ekroll, “The Curious Influence of Timing.”</p><p>[20]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[21]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[22]. Robert-Houdin, Les secrets de la prestidigitation et de la magie.</p><p>[23]. Tamariz, The Magic Way.</p><p>[24]. Там же.</p><p>[25]. Prevos, Perspectives on Magic.</p><p>[26]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[27]. Luchins, “Mechanization in Problem Solving”; Bilali&#x107;, McLeod, and Gobet, “The Mechanism of the Einstellung (Set) Effect.”</p><p>[28]. Danek et al., “Aha! Experiences Leave a Mark”; Danek et al., “Working Wonders?”; Danek et al., “It’s a Kind of Magic”; Hedne, Norman, and Metcalfe, “Intuitive Feelings of Warmth and Confidence.”</p><p>[29]. Tamariz, “Por arte de magia.”</p><p>[30]. Demacheva et al., “The Applied Cognitive Psychology of Attention.”</p><p>[31]. Ortega et al., “Exploiting Failures in Metacognition through Magic.”</p><p>[32]. Tamariz, The Magic Rainbow.</p><p>[33]. Hodgson and Davey, “The Possibilities of Malobservation and Lapse of Memory.”</p><p>[34]. Besterman, “The Psychology of Testimony.”</p><p>[35]. Houdini, A Magician among the Spirits.</p><p>[36]. Wiseman and Morris, “Recalling Pseudo-Psychic Demonstrations”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[37]. Wiseman, Greening, and Smith, “Belief in the Paranormal and Suggestion”; Wiseman and Greening, “It’s Still Bending’”; Wilson and French, “Magic and Memory.”</p><p>[38]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[39]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><title><p>Глава 9. Недооцененная роль бессознательных процессов мозга</p></title><p>[1]. Eagleman, <emphasis>Incognito</emphasis>.</p><p>[2]. Cohen et al., “The Attentional Requirements of Consciousness.”</p><p>[3]. Koch and Tsuchiya, “Attention and Consciousness”; Navajas, Nitka, and Quian Quiroga, “Dissociation between the Neural Correlates.”</p><p>[4]. Dehaene, Consciousness and the Brain.</p><p>[5]. Gea, Numismagia &amp; percepci&#xF3;n.</p><p>[6]. Kawakami and Miura, “Can Magic Deception Be Detected at an Unconscious Level?”.</p><p>[7]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”.</p><p>[8]. Dehaene et al., “Imaging Unconscious Semantic Priming.”</p><p>[9]. Dehaene, Consciousness and the Brain.</p><p>[10]. Brown, Pure Effect.</p><title><p>Глава 10. Магия принятия решений</p></title><p>[1]. См. обзор в: Evans, “Dual-Processing Accounts.”</p><p>[2]. Damasio, Descartes’ Error.</p><p>[3]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016 — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[4]. Там же.</p><p>[5]. Melnikoff and Bargh, “The Mythical Number Two.”</p><p>[6]. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. — Kahneman, <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>.</p><p>[7]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[8]. Wan, Cheng, and Tanaka, “Neural Encoding of Opposing Strategy Values”.</p><p>[9]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[10]. Tversky and Kahneman, “Judgment under Uncertainty.”</p><p>[11]. Tversky and Kahneman, “Availability.”</p><p>[12]. Cole, “Forcing the Issue.”</p><p>[13]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness in Political Decisions.”</p><p>[14]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”; Olson et al., “Influencing Choice without Awareness.”</p><p>[15]. Olson et al., “Simulated Thought Insertion.”</p><p>[16]. Shalom et al., “Choosing in Freedom or Forced to Choose?”; Olson et al., “Influencing Choice without Awareness.”</p><p>[17]. Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[18]. DaOrtiz, <emphasis>Reloaded</emphasis>.</p><p>[19]. Тино Калл, в личном общении с автором, 2014 г.</p><p>[20]. DaOrtiz, Libertad de expresi&#xF3;n.</p><p>[21]. DaOrtiz, Libertad de expresi&#xF3;n; DaOrtiz, Utopia.</p><p>[22]. Nisbett and Wilson, “Telling More Than We Can Know.”</p><p>[23]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[24]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>; Wright and Larsen, “Mental Effects with Cards”; Kubovy and Psotka, “The Predominance of Seven.”</p><p>[25]. DaOrtiz, <emphasis>Utopia</emphasis>.</p><p>[26]. Olson, Amlani, and Rensink, “Perceptual and Cognitive Characteristics.”</p><p>[27]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[28]. McKenzie and Nelson, “What a Speaker’s Choice of Frame Reveals.”</p><p>[29]. Gigerenzer, <emphasis>Gut Feelings</emphasis>.</p><p>[30]. Moreno Bote, &#xBF;C&#xF3;mo tomamos decisiones?.</p><p>[31]. Johansson et al., “How Something Can Be Said about Telling More.”</p><p>[32]. Johansson et al., “Failure to Detect Mismatches.”</p><p>[33]. Hall et al., “Magic at the Marketplace.”</p><p>[34]. Hall, Johansson, and Strandberg, “Lifting the Veil of Morality”; Hall et al., “How the Polls Can Be Both Spot On and Dead Wrong.”</p><p>[35]. Johansson et al., “Choice Blindness and Preference Change.”</p><p>[36]. Strandberg et al., “False Beliefs and Confabulation.”</p><p>[37]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness”; Hall et al., “How the Polls Can Be Both Spot On and Dead Wrong.”</p><p>[38]. Rieznik et al., “A Massive Experiment on Choice Blindness.”</p><title><p>Глава 11. Волшебный опыт фокусов и аудитория</p></title><p>[1]. Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[2]. Габи Парерас, в личном общении с автором, 2018 г.</p><p>[3]. Tamariz, “Teor&#xED;a de la emoci&#xF3;n m&#xE1;gica: Apuntes.”</p><p>[4]. Etcheverry, The Magic of Ascanio.</p><p>[5]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[6]. “Penn and Teller on Broadway.”</p><p>[7]. Там же.</p><p>[8]. Nelms, <emphasis>Magic and Showmanship</emphasis>; Randal, “Misdirection”; Prevos, <emphasis>Perspectives on Magic</emphasis>.</p><p>[9]. Stromberg, “Teller Speaks on the Enduring Appeal of Magic.”</p><p>[10]. Там же.</p><p>[11]. Аристотель, «Поэтика»; Schulz, “Fantastic Beasts and How to Rank Them.”</p><p>[12]. Coleridge, “From <emphasis>Biographia Literaria</emphasis>, Chapter XIV.”</p><p>[13]. Tolkien, “On Fairy-Stories.”</p><p>[14]. Ortiz, Strong Magic.</p><p>[15]. Etcheverry, The Structural Conception of Magic.</p><p>[16]. Parris et al., “Imaging the Impossible.”</p><p>[17]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[18]. Kuhn, Experiencing the Impossible.</p><p>[19]. Ortiz, Strong Magic; Ortiz, Designing Miracles.</p><p>[20]. Aronson, “Postscript.”</p><p>[21]. Smith, Dignum, and Sonenberg, “The Construction of Impossibility.”</p><p>[22]. Caffaratti et al., “Where Is the Ball?”</p><p>[23]. Hohwy, “Attention and Conscious Perception in the Hypothesis Testing Brain.”</p><p>[24]. Grassi and Bartels, “Magic, Bayes, and Wows.”</p><p>[25]. Leddington, “The Experience of Magic.”</p><p>[26]. Lamont, “Magic Thinking”; Lamont, “A Particular Kind of Wonder.”</p><p>[27]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[28]. “Encuesta-estudio sobre la magia”; Jay, “What do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[29]. Benassi, Singer, and Reynolds, “Occult Belief”; Subbotsky, “The Belief in Magic in the Age of Science”; Kuhn, <emphasis>Experiencing the Impossible</emphasis>.</p><p>[30]. Mohr, Koutrakis, and Kuhn, “Priming Psychic and Conjuring Abilities”; Lesaffre et al., “Magic Performances.”</p><p>[31]. Lan et al., “Fake Science.”</p><p>[32]. Parris et al., “Imaging the Impossible”; Danek et al., “An f MRI Investigation of Expectation Violation.”</p><p>[33]. Danek et al., “An f MRI Investigation of Expectation Violation.”</p><p>[34]. Williams and McOwan, “Magic in the Machine”; Williams and McOwan, “Magic in Pieces”; Williams and McOwan, “The Magic Words.”</p><p>[35]. Jay, “What Do Audiences <emphasis>Really </emphasis>Think?”.</p><p>[36]. Там же.</p><p>[37]. Griffiths, “Revealing Ontological Commitments by Magic.”</p><p>[38]. Zaghi-Lara et al., “Playing Magic Tricks.”</p><p>[39]. Gea, Numismagia and Percepci&#xF3;n.</p><p>[40]. Mulholland, Quicker than the Eye.</p><p>[41]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[42]. Hay et al., “Using Drawings of the Brain Cell to Exhibit Expertise in Neuroscience.”</p><p>[43]. Kuhn and Teszka, “Don’t Get Misdirected!”.</p><p>[44]. Lewry et al., “Intuitions about Magic Track the Development of Intuitive Physics.”</p><p>[45]. Olson, Demacheva, and Raz, “Explanations of a Magic Trick across the Life Span.”</p><p>[46]. Arag&#xF3;n, <emphasis>Dr. Woody</emphasis>.</p><p>[47]. Маго Коко, в личном общении с автором, 2017 г.</p><p>[48]. Silvia et al., “Who Hates Magic?”.</p><p>[49]. Stromberg, “Teller Speaks on the Enduring Appeal of Magic.”</p><p>[50]. Луций Анней Сенека. «Нравственные письма к Луцилию». Письмо XLV.</p><p>[51]. Kuhn and Findlay, “Misdirection, Attention, and Awareness.”</p><p>[52]. Houdini, A Magician among the Spirits.</p><p>[53]. Nardi, “The Social World of Magicians.”</p><p>[54]. Steinkraus, “The Art of Conjuring.”</p><title><p>Глава 12. Подводя итоги: научные исследования и фокусы</p></title><p>[1]. Robert-Houdin, <emphasis>Les secrets de la prestidigitation et de la magie</emphasis>; Dessoir, “The Psychology of Legerdemain”; Maskelyne and Devant, <emphasis>Our Magic</emphasis>.</p><p>[2]. Jay, Magic in Mind.</p><p>[3]. Robert-Houdin, Les secrets de la prestidigitation et de la magie.</p><p>[4]. Richard, El mago de los salones o el diablo color de rosa.</p><p>[5]. Lachapelle, “From the Stage to the Laboratory”; Lamont, “The Misdirected Quest.”</p><p>[6]. Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue Philosophique de la France et de l’&#xC9;tranger</emphasis>; Binet, “La psychologie de la prestidigitation,” <emphasis>Revue des Deux Mondes</emphasis>.</p><p>[7]. Dessoir, “The Psychology of Legerdemain.”</p><p>[8]. Jastrow, “The Psychology of Deception”; Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[9]. Jastrow, “Psychological Notes upon Sleight-of-Hand Experts.”</p><p>[10]. Triplett, “The Psychology of Conjuring Deceptions.”</p><p>[11]. De Vere, Petite magie blanche.</p><p>[12]. Richard, El mago de los salones o el diablo color de rosa.</p><p>[13]. Von Helmholtz, “The Facts of Perception”; and Gregory, “Conjuring.”</p><p>[14]. Kuhn and Tatler, “Magic and Fixation.”</p><p>[15]. Kuhn, Amlani, and Rensink, “Towards a Science of Magic.”</p><p>[16]. Kuhn and Mart&#xED;nez, “Misdirection: Past, Present, and the Future.”</p><p>[17]. Kuhn et al., “A Psychologically-Based Taxonomy of Misdirection.”</p><p>[18]. Rensink and Kuhn, “A Framework for Using Magic to Study the Mind”; Rensink and Kuhn, “The Possibility of a Science of Magic”; Kuhn, <emphasis>Experiencing the Impossible</emphasis>.</p><p>[19]. Thomas et al., “Does Magic Offer a Cryptozoology Ground for Psychology?”.</p><p>[20]. Macknik et al., “Attention and Awareness in Stage Magic.”</p><p>[21]. Macknik, Martinez-Conde, and Blakeslee, <emphasis>Sleights of Mind</emphasis>.</p><p>[22]. Lamont and Henderson, “More Attention and Greater Awareness in the Scientific Study of Magic”; Macknik and Martinez-Conde, “Real Magic.”</p><p>[23]. Lamont, Henderson, and Smith, “Where Science and Magic Meet”; Lamont, “Problems with the Mapping of Magic Tricks.”</p><p>[24]. Lamont, Henderson, and Smith, “Where Science and Magic Meet.”</p><p>[25]. Cam&#xED;, G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, and Mart&#xED;nez, “On the Cognitive Bases of Illusionism.”</p><p>[26]. Tompkins, “A Science of Magic Bibliography-2021 Update.”</p><p>[27]. Raz, Olson, and Kuhn, “The Psychology of Magic and the Magic of Psychology.”</p><p>[28]. Science of Magic Association, “Past Events,” https://scienceofmagicassoc.org/home/ (по состоянию на 22 сентября 2020 г.).</p><p>[29]. Там же.</p><p>[30]. G&#xF3;mez-Mar&#xED;n, Mart&#xED;nez, and Cam&#xED;, “Science as Magic.”</p><p>[31]. Tompkins, “A Science of Magic Bibliography-2021 Update.”</p></section><section><p>[1] Мы используем в основном слово «фокусник», но слово «иллюзионист» также обозначает человека, который демонстрирует фокусы. Эти два термина — синонимы. Некоторые теоретики фокусов предлагают проводить различие между ними, но мы не будем по практическим соображениям. Оба слова мы будем использовать для обозначения человека, который исполняет фокусы, независимо от жанра. — <emphasis>Здесь и далее примечания авторов, если не указано иное.</emphasis></p><p>[2] Ярким примером важности культурного контекста стала история, произошедшая с фокусником Жаном Эженом Робер-Уденом в 1856 г. Выйдя в отставку, он получил распоряжение французского колониального правительства Наполеона III отправиться в Алжир и продемонстрировать свои «магические способности» перед мурабитами — духовными и религиозными лидерами арабских племен. Вера местных жителей в то, что мурабиты наделены магической силой, подрывала власть колонистов, и Наполеон хотел, чтобы Робер-Уден помог нейтрализовать влияние арабских вождей, доказав, что французская магия сильнее. Робер-Уден отправился в Алжир и дал несколько представлений. Среди его трюков (или «способностей») был подъем ящика, который в нужный момент тайно крепился к полу с помощью электромагнитного заряда. Продолжение см. у Прево, «Грани искусства фокусов» (Perspectives on Magic).</p><p>[3] Хорхе Вагенсберг (1948–2018) — испанский физик, исследователь, писатель, издатель, просветитель, создатель и многолетний директор музея науки в Барселоне. <emphasis>—</emphasis><emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[4] Перевод Д. К. Петрова. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[5] Синапс состоит из двух частей — пресинаптической (это маленькое окончание аксона одного нейрона) и постсинаптической (это вырост на дендрите другого нейрона). Выделение нейромедиатора в ответ на дошедший электрический сигнал происходит как раз в пресинаптической части нейрона, который передает информацию. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[6] Издание на русском языке: Ливингстон М. Искусство и восприятие. Биология зрения. М.: КоЛибри, 2020. — <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p><p>[7] По последним данным, аналогичные пути есть и у других животных, например у мышей. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[8] Реконсолидация — процесс перезаписи воспоминания, в момент его извлечения воспоминание становится лабильным и может быть изменено, а затем сохранено в измененной форме. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[9] Следовые ощущения — это систематические изменения в восприятии стимула после адаптации к предъявлению предыдущего стимула.</p><p>[10] Речь идет о съемке, не о показе: когда снимают со скоростью 16 или 24 кадра в секунду, а показывают на скорости 48, то есть с повтором снятых кадров. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[11] Издание на русском языке: Левитин Д. На музыке. Наука о человеческой одержимости звуком. М.: Альпина нон-фикшн, 2022. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[12] Автор пересказывает эксперимент Канемана, но не приводит картинку из его книги — с рукописным <emphasis>В </emphasis>из двух элементов (в русской версии: Канеман Д. Думай медленно, решай быстро. М.: АСТ, 2016. С. 108). Поэтому в переводе дается кириллический аналог. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[13] В книге «Фокусы с монетами и восприятие» (Numismagia &amp; percepci&#xF3;n) Хеа поясняет: «Мозг имеет множество механизмов, но мы в основном пользуемся тем, что он все время что-то предполагает и предсказывает. Наша задача — найти такой баланс, чтобы он предполагал и предсказывал не больше и не меньше, чем нам нужно; чтобы он осознавал, что правильно, и не увлекался больше, чем следует. Мы должны заставить мозг предположить, что мы собираемся сделать, дать тот прогноз, которого мы от него хотим, и сделать так, чтобы красота впечатления опровергла его анализ».</p><p>[14] Наличие корреляции между разными явлениями не всегда означает, что между ними есть причинно-следственная связь. Существует множество сюрреалистических и надуманных корреляций, например: «расходы США на науку, космос и технологии коррелируют с количеством самоубийств путем повешения, странгуляции и удушения». См.: Виген, «Ложные корреляции» (Spurious Correlations). Такие надуманные корреляции подкрепляют веру в неслучайность совпадений у людей, убежденных в существовании множества заговоров, потому что «все взаимосвязано». Теории заговора процветают там, где статистические данные используются без анализа.</p><p>[15] Меграбян уточнял, что эти соотношения были выведены для очень узкой ситуации: когда человек передает чувства и установки и при этом слова не совпадают с интонацией и мимикой. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[16] Разговор в лифте с Альфредом Хичкоком — пример того, как методы привлечения внимания можно применять в повседневной ситуации. Питер Богданович рассказывает, как однажды ехал вместе со знаменитым британским режиссером в лифте. На одном из этажей двери открылись, и вошла группа людей. Хичкок воспользовался моментом, чтобы внезапно сменить тему разговора: «Кровь брызгала на стены, стекала на пол, бесконечно лилась из носа и рта». Он перечислил еще несколько жутких подробностей и наконец добавил: «Так что мне пришлось придержать его за голову и спросить, что случилось». Тут лифт опустился на первый этаж, двери открылись, но никто не двинулся с места. В итоге первым вышел сам Хичкок. Богданович сразу догнал его и спросил: «Так что же он сказал?» «Что сказал кто?» — спросил в ответ режиссер «Психо». «Ну тот, который в крови», — ответил Богданович. См. видео пользователя chrisj01 «История с Хичкоком в лифте» (Hitchcock’s Elevator Story) на YouTube.</p><p>[17] Pastomagic — крупнейший испаноязычный портал, посвященный фокусам. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[18] Перевод Н. Бутыриной и В. Столбова. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[19] Согласно современным данным, врожденной является не непосредственно реакция отвращения, а скорее предрасположенность нашего вида к тому, чтобы быстрее замечать и легче усваивать реакции настороженности по отношению к некоторым потенциально опасным стимулам, например змеям и паукам. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[20] В конце концов, многие звезды, светящиеся в ночном небе, уже исчезли (хотя и не все), потому что свет их последнего взрыва доходит до нас спустя миллионы лет.</p><p>[21] Либет, «Бессознательная инициатива головного мозга» (Unconscious Cerebral Initiative). Совсем недавно эти эксперименты были проведены повторно с применением методов функционального магнитного резонанса, и удалось проследить момент бессознательного принятия решения примерно за десять секунд до того, как это решение достигнет сознания, как объясняется в главе 5 книги. См.: Сун и др., «Бессознательные детерминанты произвольных решений» (Unconscious Determinants of Free Decisions).</p><p>[22] Принципы гештальта были сформулированы в гештальтпсихологии — направлении, которое зародилось в Австрии и Германии и изучало психологию формы и пространственной конфигурации.</p><p>[23] Согласно современным представлениям, гиппокамп — ключевой участник кодирования и организации эпизодических воспоминаний, но эти воспоминания опираются на более широкую сеть, включающую нейроны и другие структуры мозга. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[24] Такие клетки показаны и у приматов, а сходные с ними нейроны обнаружены также, например, у грызунов. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[25] Воспоминания о разных аспектах также распределены по разным структурам, при этом ключевую роль играют отдельные структуры, перечисляемые автором. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[26] Консолидация — это процесс закрепления памяти и перехода в долговременную форму. Далее происходит хранение воспоминания до момента его извлечения. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[27] Шипик — это образование на дендрите, мембранный вырост, на котором образуются синапсы. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[28] Перевод Л. Синянской. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[29] Прием «скобки забвения» то же самое, что «диссоциация времени и места», описанная Томми Уандером, часть английской концепции «отвлечения с использованием времени». См.: Фрапс, «Время и фокусы» (Time and Magic).</p><p>[30] Настоящее имя Гудини — Эрих Вайс; он взял сценический псевдоним в честь своего предшественника, французского иллюзиониста Жана Эжена Робер-Удена (Robert-Houdin), отца современного искусства фокусов.</p><p>[31] Хотя из практических соображений в этой книге мы проводим различие между осознаваемыми и неосознаваемыми процессами в мозге, в действительности некоторые части мозга могут обрабатывать информацию в обоих режимах. Таким образом, проводимое нами различие скорее функциональное, чем анатомическое или структурное.</p><p>[32] Как и другие воспоминания, моторная память также обеспечивается распределенными по всему мозгу сетями нейронов, а не только стриатумом и мозжечком, которые являются критически важными, но не единственными структурами. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[33] Не путать с изменениями в мышцах, которые происходят при тренировке и предрасположенность к которым может сохраняться после окончания тренировок. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[34] Здесь термин «эмоциональная память» употреблен в расширенном смысле. В более строгом понимании зависимость и стойкие реакции на запахи или вкусы связаны не только с эмоциональной памятью, но и с более широкими механизмами подкрепления, привычки и ассоциаций. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[35] В более строгом нейробиологическом смысле сенситизацию и привыкание обычно рассматривают не как разновидности эмоциональной памяти, а как базовые формы неассоциативного обучения: в первом случае реакция на повторяющийся стимул усиливается, во втором — ослабевает. Поэтому приведенные здесь примеры лучше понимать как иллюстрации более широких неосознаваемых процессов обучения и адаптации, а не как узкое определение эмоциональной памяти. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[36] Часто прайминг рассматривают как один из типов имплицитной памяти. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[37] Постдиктивный конструкт — это субъективное ощущение или объяснение, которое мозг формирует задним числом, уже после того, как процесс или решение фактически произошли. Иными словами, сначала происходит обработка, выбор или действие, а затем сознание «достраивает» чувство понятности, контроля, намерения или причинности. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[38] 40% покупателей выбрали пару из правого ящика, 31% — из второго справа, 17% — из второго слева и 12% — из левого.</p><p>[39] В одном исследовании пациентам с раком легких предлагали выбор между хирургическим вмешательством и облучением. Среди тех, кому сообщили, что вероятность выжить после операции составляет 90%, на такое вмешательство согласились 82%. Но когда пациентам говорили, что вероятность умереть от операции равна 10% — то есть другим способом выражалось то же самое, — всего 54% из них выбрали операцию. Люди, которым приходится принимать решение о жизни или смерти, реагируют не на вероятность, а на то, как она описана. См.: Эдвардс и др., «Представление информации о рисках» (Presenting Risk Information).</p><p>[40] Иными словами, человек может не осознавать сам факт манипуляции, но все же неявно ощущать, что ответ не вполне соответствует его собственной позиции. Под метапознанием здесь имеется в виду способность оценивать собственные мысли и решения, например степень уверенности в них. Авторы предполагают, что такая оценка может происходить даже без осознанного понимания того, что именно вызвало сомнение. — <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p><p>[41] Перевод М. Гаспарова, М. М. Позднева. — <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p><p>[42] Перевод С. А. Ошерова. — <emphasis>Прим. пер</emphasis>.</p><p>[43] Симпозиум «Фокусы сознания» на одиннадцатой ежегодной конференции Ассоциации научных исследований сознания в Лас-Вегасе (США) 22–25 июня 2007 г.</p></section><section><p>Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)</p><image l:href="#21"/><p>Переводчик: <emphasis>Наталья Луговая</emphasis></p><p>Научный редактор: <emphasis>Ольга Ивашкина</emphasis></p><p>Редактор: <emphasis>Ольга Нижельская</emphasis></p><p>Издатель: <emphasis>Павел Подкосов</emphasis></p><p>Руководитель проекта: <emphasis>Мария Короченская</emphasis></p><p>Арт-директор: <emphasis>Юрий Буга</emphasis></p><p>Адаптация оригинальной обложки: <emphasis>Денис Изотов</emphasis></p><p>Корректоры: <emphasis>Елена Воеводина, Елена Рудницкая</emphasis></p><p>Верстка: <emphasis>Андрей Фоминов</emphasis></p><p>© Princeton University Press, 2022</p><p>© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2026</p><p>© Электронное издание. ООО «Альпина Диджитал», 2026</p><p><strong>Ками Х., Мартинес Л.</strong></p><p>Фокусы мозга: Как нейронаука объясняет иллюзии восприятия / Хорди Ками, Луис Мартинес; Пер. с англ. — М.: Альпина нон-фикшн, 2026.</p><p>ISBN 978-5-0027-2483-3</p></section></body><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">/9j/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8SEhEPERETFhwXExQaFRERGCEYGh0dHx8fExciJCIeJBweHx7/2wBDAQUFBQcGBw4ICA4eFBEUHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh4eHh7/wAARCAKKAjoDASIAAhEBAxEB/8QAHAABAAICAwEAAAAAAAAAAAAAAAYHBQgBAwQC/8QAYxAAAQMDAQMFBwsPCQUGBAcAAAECAwQFBhEHEiETIjFBURQyQlJhcZEIFSNicnSBobLB0RYXJDM2OENTV4KSorGz0jQ3Y3N1lJW0wjVEVuHiJVRYhJPwJlVkpChFZYOjw/L/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A3LAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADVAU7m2R3TGNqEk3dEz7fKyJ74Nea5umiqidvNUtqkmiqqaKpgej45Go5qp1ooHoAAAAAAAAAMLeMmx+0vWK43amp5Pxav1f+inEDNAhc20/D4+9uEsnuaaT+E6frqYl+Pq/7s4CdAhDNqWIr01VS3z07j0Q7ScOk6bvue7genzAS8Ecp83xKZdGZBQovt5N39pkoL7ZqhE5C60MuviVDF+cDIg+GyxO72Ri+ZyH2AAAAAAAY6+XigstA6tuNQyGFqonFeLlXqROtTINVHNRU6FTUDkAADq5WPleS3k5TTXd146EP2iZ1RYtTOihVKm4PYqsjReEaeM76Os1vXbNZkvy336tqNLi9e/5ZdEb4u7ppp5ANxRqhq/T7dO62fzlY5Cnt5omO+SeC4Z9Zro9q121vHJEReh92ejP0WtA2vRUVNUVFTyAqy27cNj9Lb6enTPcciSONG7kVQqtbonVwPR9fjY9+UOx/wDr/wDICyxoVr9fjY/+USxf+v8A8h9ffY/+USw/3j/kBZWgK1+vvsf/ACiWH+8f8h9ffY/+USw/3j/kBZQIZiO07AMuvHrRjOW2u613JOmWCnm3nbjVRFXT4UJmB56mqpqVqOqamKBq9CvejUX0nXS3GhqnqymrKadydKRytcvxKRDbZbbdesRp7JXUsVQ65XOkpYmvia/TWdivVEXsja935pDcApMfxra/teu7qWhtdJbW2175o4WsZBClFvv00TgnWugF2gqq47X6GislzvD8avaw0dqW6tXkmokkLXNRzXO13GSIjmu3FXXRTPw5pv5rY8ZdaKllRdbVJcuXSWNWQMjViPY7jqrt57E4cOPkAmwK9rtobqLL6bHpbDVa1V49a4ajlo9xz+5u6N/TXXTk/h3uHlMPNtmpqWhu92rMQyCCzWW8zWq5V/sLm0yxua1ZnMR6yOj1d0tavDiBbQIJV7RKWlye/WWots0TLNbYrhJWvlYkEjZUXca1dddVVj06PB8ph27X0dh9pylcQurbfdXUTaaR0kaI5auXk4+vq4K7s3k84Fpgx1gr6i425tRV26ot0+/Ix8Eyoqpuvc1HIqcFa5G7yKnSioZEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOipjSeJ0TnSNa7rY5Wu+BUITX3HKMTek1wiW92jX7czm1EDfbonNd7onp1SvjZC98ytbG1NXK7o0A8FhvFsvlG2rtdZHURL06Lzmr2KnShlCr81tdnoIJckx28wW24x8VbDK3dn9rp2nzie1imm3aTIYe55f+9M+1u86eCB9bdrGk9ugvcacaPmS+Vjuj0O/ap27Db6tZaZrLO72ai58XliX6F/ahN6+GhyCxTwxzRzU1VCreUYu8nHrKAxm5z4hmKPqUVO55XQVSe03t1fmcBsmD4jej2Nc1dUciKh9gAQGq2n2WiutTb7lR19JJTyrG524jm8OvguvxEztNxorrRR1tBUsqIJE1a9i6ooHrINtOyK54vNb6+khbPTTb8U0T13W68FaqO6l4KTkg226j7qwOaX/uszJfj3f9QFZ5BtGyS6JuRVK2+FellNzXL+f0kRe5Xu3nqqr2r1ny7ghncNxi4ZNXcjSN3IY+Ms7k5sSdnld5AMGnYnWZK1WC8XBdKG0V1QvtY3bvp70vLFdn2P2JGzLT921afhp+OnuU6GkvRui6pwA15g2cZjIn+yms93OxPnO9my/L1/3akb/5hpsAANfZNmOYsThSU0nkSoaeGfZ/l0TufYpJPKx7HfObIADW+2Y1ktLc6RKi03ynpVlRJ3wQybzWa8dNDYeljbDTRxMV6sY1GpvuVztPKq8T0gAAAONDkGEzK6JZsarrjro+KJUj927mt+NUAqvM6+fLtptJZYNVpKWr5FETj3rvZH/EvoLuboiI1OpNClNhNs7ryWru03HuSHcTXx39foR3pLbvl3t1lo1q7nVR08KdCqvOcvYidKqBkF004ld5xni01QtkxhO7LpIu5vMTeax3YnavxIYG9Zpf8vrlsuI0k9PBJwfN0PVvarvAT4ya4HhdBi0COavdNc5uj53J0e1b2J5AMHiWzWJ//aeXL3fcJV3nxq/eanul8JfiJS3CMMa1GtxGwIif/p0X8JIQBgPqKw3/AISsH+HQ/wAI+orDf+ErB/h0P8Jn+I4gYD6icN/4SsH+HRfwj6isN/4SsH+HRfwmf4jiBgPqJw3/AISsH+HRfwj6icN/4SsH+HRfwmf4jiBgPqJw3/hKwf4dF/CPqKw3/hKwf4dD/CZ/iOIGHtWN49a6ruq3WK10VRu7vK01IyN2nZq1EMx1AAVfdWZtf9qMy29LPR2zG9O5u7Y5JFqp54U1k5qt03Guc1Pdr2Ef+ozJE2jZHbMgfbq+17QLfJ64Ooo5IO40pqdkCNbqrt7f5VF49il4aJrromo69QKguOAZ7ddm1xwu+ZvbLhFVW11BBVraXMlRq6N5STSVVc9E06NEVeKnut+z+ps2d2bK7VT2KlZbbJNQ1lNTUTo31TnrG5VR6L2xN01Rele0tEAUdWY7nMtJjGaT0dvddYb628VNtZym/pURdzJFvacORil5y7vO5Lq1Mfs+xi6Zlb9p1hqrlTwY7X5nWx1EUcKrUOjRzFlja/e0RH9Gu7vN53k0v9yI5FRetNDB4nieN4slWmO2aktndcvK1PIR7vKv8Z3avHpAh9Xs8rajaFe8vfWUD0qbVFRW+ldFJu08kXKcnK/jz1RJX9mmvDjxPDNs2v8AJskxfB4L7bOVsVRQvdVPpXo2ZtJI18aIze4K7cajuK9ZbgA+G67qb3Tpx0PpDnQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwcORHNVrk1RU0VD6PLX1tLQ0rqmsqI6eFvfPkdutT4QK0zPZVTTq6txtzKeReK0ju8X3K+D/76CqrtbrhaqzuW40j6STxHpwd5UXwjaGmqqWpZv0lRDO3xono5PiU8t7tFuvlGtLcqRkzOpVTnNXtReoDXGxXu72OZJLTcJafxo9dY3edvQeS51lRcrlUV9WrXTzu35HNbo1VJzl+y+5WxXVtlWS4Uqfg/wAPG3/+z5RAHIrXbrkVFTvkUC/dj14bdMNp4Xyb1RRfY79endTvNfzdE+AmvUUHsXvXrVliUMrtKe4exfn98z52/CX4BXe03AvX5HXS2c24J37F72VE/YpW2KZDesKvMlO6FyN1+yqSTm/neRfKbGkczHE7ZktMrKqNI6hE9jqGJz2+TXrTyAejGMntGRU6S22pR7kTnxO4PZ50PrMaPu/F7nSL+Epnonn04FB5BaLzht9jWVXQSIutPUxLoj/Mv7UJ1hu1CKojZb8lTi5NO62d7+enV50AqZE1VU7C/Ni9ElLgsEvhVMr5F829up+woqrbyNZURI9kkbJljRWrwVrVNhNlHDZ9af6t3y3ASkGFzO8JYcbrLsqbzoW8xnjOVdET0qZKiqGVVHDUxrvMljR7V7UVNQPQAAAAAAAADjU5AKU7tsyqjngXGaJeVfHI19VJ4jk6GeftM1tYzX1qgW0Wqb/tGT7a9PwDPpUqKx2mvv1zZQ0EazzSLq7xUTxnL1IB7MZye92CCqp7XLHGtU9vBI99+90Jukvx/AshyasS45bVVUELuLY3r7M5OzToYnxk4wfA7Tj0MczmpVXHpWoene+RieD+0mQGNsdpoLLRJRW2kZBCnTupxcvaq9amSAXzADB5PlFlxyBZblVo1+7qyFnGR/uU6yHbQ9o8VtV1ssDo5qr8JUa82LyJ2r8RXmOWS6Ztenq6WZU1+yquTnbn0r4qAWph+0Bcnv3cFLaJY6ZGOc+dZtdzTo1Td6/OTwxGM2K34/b20VviRrOCvcqc6R3jKvWZcAAFUADg5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFAA+ZHtYxXuXRqJqqkHybOMMktNTTVFfBW7zFY6naxzt7X4CdHlnt1DOus9HTS+7iavzAas0NVU0UyS0dTLTSNXg+JVavxExsG07JLa5IqyWO5RJ08r33wPT594uqXHcflT2SyW13/lmfQYmu2fYjWd9ZoofLCqs/YBjsf2m45c0bFWySW2VelJk1Zr5Hp8+h35didgy2jWqon06VapzKqBUdr7vTpQjl42PwrqtnusjOyOpTVP0k+gra9Wi747XcjVU89LP1Ki8H+5VOkDz19JWWO6SUsvMqaWXXh4Lm9Dk+UbI4rdWXrH6K5MXjNEivTxX+EnpNZXvfJI58j3vevTvu1UtfYFeF1rbFK7sqIP2PT5PpAttAABjMhstuv1ukoLlA2WJ6cF8Ji9Tmr1Khrpl9gqsdvMlDUpvIi+xS/jGdSmzxFdpGNRZNj7mMbpWU6LJTO9t4vmUDXbqNitlC67PrT/AFbvluNdXNc1ytdwVF0Uu/ZDdaeDZ5ytZOkcdDNK1znL0N6fnAx23+5aUNvtES/bnunl9y3gnxr8RLdlkz5cAtCv6UhVqeZrnNT4kQpfIa+ozfNk7kRfsmRKemZ0aMTvVX9ZVNgbHborVaKW3Q95TxNjRe3RAPeAAAAAAAARzaFfmY7jc1cit7od7HTtXrev0dPwEjKZ9UHVyPulsoNfY2Qum+FV3fmAgFuo7nfr53JFrLVVUnGR/b4TlNh8Pxu341ao6OjiTlVTWaZU50ru1foIHsCs3sVTf5ucv8ng8idLnfsb+aW0AAMJl2SW7G7f3VXSavdwihavPkXsRAMpW1dNRUklXVzsggjTee97tERCk9oG0SsvKrRWVZaW39cmu7JN9CHgu1xyjaNdEgoKGdKKPglPH9pZ7aR68HOJHZ9kMqtRbrd0jd4lLFvfrO+gCtrJFbZ7lFFdZ1pqXXWSRjN7m+KheuNZPgtBb46K23OhpYmJzWLqz069Z4I9kmMNbo+e5uXt5dP4TzVmyGyv/klxrofd7j/9KAS5+XYyxNX362p/5hv0mKuG0fEKNP8AafdS9lPGr/j6CD3PZJeIeNsuVJV+0kRYv4kIZfcZvtocqXO11MDE/Com9H+knACz1zzIcnc+jwyyvanQ6sqdN2P5tf0vMTDEbVX2y3uS6XOe5Vsr96WWTg1PatTqahRuOZvkVhjjpqapjdSR97A+NN309JPsR2m3W+XaO2R482eV2qq5lRuNRqdK8WgWkDhFVUTgcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwcKqImqqiH0Y+/UHrlaaqhWR0fLROa1zelrupyeVF4gZAEM2dZTJc1qLDdtY71b+ZPr+FROG+hMwAAAGNv1ot97oH0Nxp2yxO6/Cavai9SmSAGs2b45WYxelo5kV8Ou/BPp9tb9Pafez66LZczt9ZLwjWTcf/Vv4fQ4unajj6X7GJ2xs1q6VqzQO69U6W/CmqGu+qq3XoUDbVFRU1ToBgcBuiXnEbfXqvsjokZL7tvNd8aGeAAADXra7Z/W3NKnkk0iq92oZ516f1kX0kS3no1WI5UZrqqIvAsbb7Kn1TUEfhso95fheunyStnJvaIq6Iq8QLV2E44kjpMmq04M1ipfdfhH/wCn9IuAitmuuNWHH6SiS821sFPEjNWVDXa8OK6IZiyXahvNJ3XbpnTU+uiSbitR3m1TiBkgAAAAAAACjdvCsXLKdNeLaJvDs9kUsLNc9tGONfA1/dlenBIInd6vt18H9pRN8u1Ve7pNc65+9Uy9Onetb1InkAvXY82JuAW/k93e5+/u9u+4lz3NY1XOVGonWprZjWYX7HY3Q2ypYkL+Lo5Wb7UXtTsPnIcuvt8XS4XN6wfiG8yP0N6fhAtLMtp1tte9S2ZWV9YnBXp9qZ8PhfAU3dblX3avfX3OqkqKiReLtdEanitTwUO6gsN4uKa0Nqrp/bNgXd9JlY8CzF//AORzN91IxPnAmuz3aHa4IIrZcqKG1ozgyWBPYl90nUvlLUp54amFs9PMyWNyatexdUU13fgOYs4rY5ne5kYv+o+7dFnmMO1o6O7UMaeByDnxejnNA2LBRdPtayWm5lXTW+fzxuYvxOMgzbJV/hLFTr5qlU/0gXIcKmvTx85Uf15n/wDD3/3P/Sd0O2Dln7seOVEjuyOfeX0boE6ueKY7c1Vayz0j3+MjN13pQ81iwnH7JdEuNsp5oZ0arftqubovTwUw9v2jrPwqMUv8XlbSq5vp4Ers16pLsxzqWOpa5vfNnp3xqn6SAZMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIntFu1zsNnZd6CSFWQStSaCVvCVrlRO+6UVPIBgtrFjrWPiy2yax3ChXWXTpfH4y9u7+zzEgwTL6TJre12qR10aezQ9nlTtQj1h2rWeuTkbxRyW968Fei8pFp8TviK5ylaOw5X64Yxdo1pXezU76aTjDx50bvoXwQNkAVzg202gu27R3fk6Gs6GSL9rl/hXzliouoHJxocgDhUTRdeg1eyujbb8oulGzgyKqejPc68DaI1o2hS8pnN5X/6pW/o80Cb7AbzpPW2OV3B/2RB+x7f2KXAarWG4z2e8U1zpXK2Wnl30TqXXvkVOvVpsrjd9ob9bIq6hla9jmpvtReLHdip1AZQ81zraa20E1dWStip4Wq+R7uhETrPPe7zbLNSOqrlWw08SeM7iq9iJ1lGbRs1q8nctJAvc1tZ3jHd9Kva7+EDB5VeJr/f6m6TKqJMqJGzxGJ0IYtThD2WWkbcLzR0DpFjbPUMjVydSK7QCZ7LsCde3JdLq10drRfY4+9dO7+H9peNNBDTQMgp42xxMTRrWpoiIfFFTxUlNFTQMayGJiMjYicERD0AAAAB8Pe1ibz3I1O1V0IJle02x2rfgoFW51acE5L7U3zv+gCa3CtpaClfVVk8cEMabznvdoiIUzne0yruLnUFgWSmo+h0/eySebxU+MimV5Nd8lq2zXGo9jj+1QM4Rt8unWvlcYQBzlcrnKqqvSqjyHKHKc16OTpRdQLFwnZfNc6eKuvU0lLSv4sgZ9se32y9Xyi07RiuO2lESgtFLG5PDVm8/9JdV+Mry2bXtyNrblZVkkROL4JN1PQp7vrxWz/5PX/psAtBEROhAVa7bJQeBY6tfPM1Dpftjj8CwyfDVNT/SBbA4KVF9eWTqx5P71/0knwHL6vKZal3rUylpafRrpeX3tXr4KJogErrbdb63+WUFLU/1sTXftQjF52b4tcd5zaHuJ7vCpl3Pi734iZIAKil2T1NDXtq6KopbrCzj3NW70e95NWfOZ+gyKpsSJS3PCKm1UzE0SWia2WNf0PnJ8F49IGNs95t14g5WgrI5k60aujm+dOlDJImh17jN/eRjUd2onE7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQ7PsQrMo3WevklLTsTVsHJI5iu7V6FX0kxAFF3HZNkMP8AJKqirk92sbvj+kjV3w/JrRqlVZ6jk+t7E5RvpTU2ZCoipooGpWmnkJdh2fXfH0bTSOWuok6IpXcWe4Xq+Mui/wCIY9fEVbjbYHSL+GYm5J+knErDK9lNfQtWosMzq+JOKwyKjZk83gr+qBO7BtJxm5oxktX3BO7hydTzePuu9+Ml0M0M8aPhlZI1ehWORUNUHJouipxQ+0lljT2OR7PcOVANkcpya043SulrahFlVOZC1ee5fN2eU1wqqiSpqpZ53b80r3SPd2q5VU63uc5dXuc5fKup8gcnbTz1FM7lIJZIZO2J6tX9U6TlegDsnnnqX8rPLJNJ40r1cv6x1AAD6Y5WuRzV0VF1RT5AFlWLavX0kCQ3ihZXpGmiSxP3JHedO9X4jPfXitGn+yLh6WfxFLnIFvTbYqT/AHawzr/W1CM/0qYO57V79UK7uKnpaNOpedI5PTw+Ir04Ayl6yG9Xh2tyuNTVM8Ry7rPQ3mmMCak+wHZxV3tI7jdkkoqJ3Fkf4SVvzIBBaOlqaydkNJTzVEr10ayNiq70ISug2bZfVaL3BHTIvXUStbp8DdVLysljtVkpUprZRQ07OtWt5zvOvSpkwKRTZFf9PZLjbU/TX/Seet2T5RCmsMlBVe4lVq/rNL2AGsN7xy92Vf8AtS3Twt/GabzPS3gYg2wliZKxWSNa9q8FRU11K1zrZnS1e9W49ElNUpxWm6IZPN4q/EBUFHS1NZJyNHSy1Eq+DHG566dfBDrqGOgkWKWN8cre+Y9uitJfsuuUOO5ru3VO5eUY6lk5Tm8lJvJ09nFN0uvIscs2RUqRXKmbLw5kreD2+ZQNYuotnYNe6WGCox+XSOofL3RCq/hE3WtVPOm6YPL9mV1s/KVdt37jSIuqtT7YxvlTwvgILFJJFUMlhc9j411a9q7qtUDbIFP4ZtS5FG0eS6vROCVjE4/nt+dC1rXcaG50raqgqoqmF3evjdqigeoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAArfIdq9BYrfe7pc8VyVtss9YtLLWxwRLFKvKJHvM1kRypvrp0FkFU+qwcjNgOSdHF1In/3cIErs2XPuGRx2SbF7/a5JKV9S2atiiSJUY5iK3eZI7nc9OBKyv8AaPkt0oczxXErNJSwVN8dUzOmmk3F5OBjVcyNVjem+u8i8WrzWuPDWyZxS0ljpLtfKZl05SsdWPtsLVbLEyKR0Tl5RvBftW9o1G6uXyAWcCksKzrJr5a9mFpkuiQ1uUWia6XCvWGNXpybYnLFC3d3EVeV6VRdGtXpUluzTJb1XZdmOIXyWKsmx2qgbBXxxpH3RDPFyjGyNTmpIziiq3RF4Lut1AsAap2lE2fOskuuZXzCFyZaKv8AX+pp7fXVNsa6LuenZE9YGbu6j5l5Rd7Veaxu9ukh205BkFhoL3crLe+5kt+M1le2FKeJ6JOxY+SV281y6Lq/hw6ALV1QFRTZPl91yWuxHGa2hgrLdY6WsbU1zmtdUTzb2i7vJqjom7mjt3dXV3Smh83+45zSZxh9hqcrihdkK161DaOkiWOmWKnSSNsbntVzkR+uqu75OpALfBRF2zbKLZtOu+HVuULTuqo7bRW+vmoolpaKpmilkkc7da1Vc/kt2NjncVdpqmhnLjlOQ2fbHa8Wq7xNWxVGNLUpSR00bZKutbKkeqcOY3RVe7naN3enQC2wV56n++X3JNl1vvmR16VlxqZ6lJFbGjGsSOd8SNTRE1Tma66dZYfUABT152n7TKK9V1HSbDL1cKWnqJIoapl0hak7Gu0R6JouiKnHpPP9djap/wCHy/8A+M0/0AXSY283m22ek7ruVZFTQeM92mvmTrKo+uxtU/8AD5f/APGaf6DzVG0raRU6JP6nS8TInRyl0pl09LQMnfdsSKqw2O3p/X1evxMT+Igd5yXILy77LuFdUdkcaKkfoQlDNo+0Vne+pvurfNdKX+E7W7U9prO99Tzfm+RLrTfwgQeCy3qo409prpvc0z/oMnT4Rls/eY/WM/rEaz9riUfXX2pp0ep6v/8AjFP9A+uxtU/8Pd//AMYp/oAxMGzHMJemjpof6yoT/TqY3M8UuGKw0j6+ele6p391sLnO3d3d6d5PbEpTavtU/wDD5f8A/Gaf6CvNsm0HaBdPW31w2N3a18nym5v3SGTf13de9Thp5e0Dzgj+N3u+3StkiueI1lnj3N7lpqhHtc7Xo5v/AL4EgAHPlU77fRz19dBRUrN+eeRI2N7VUujANm9LZ0ZX3lGVlf4DF50cPm7Xe2ArK1YTlV0g7oorQ9IlbvNdO5I9fc6mJutsuNpq+5LnSPpajp3XeE3tb2m1CFaeqBSl+p6gkcid1pV6RL7XddvfMBSoAA+j5BJ9nGLrk1+Sml/kNO3lan2ydTfzv4gJJspwpbgsd9u0P2On8lhenNl9uvk/aXSiaHXTwx08LIIGNjijajWMamiNRDtAAAAAAAAAgO0zB4r9TrX2xrGXSPVV7Jm9aL7bsUhOA7QKrH5PWe9JNNRxO3eP2yDyeVPIXoV3tLwBt6at1tTY4rm37YzTmzp/F5QJza7jRXSkbV2+ojqad3eyMXVFIjnGz63X1slXRIlFcOneY3myr7ZPnMbsnx2jp6eG5UtfdYKpq7lbSOkRrEkTpRzNCywNZ1x6qo8po7LfonULp52s5VF1TdV2m81etCz6bZa22P7os2UXOiqeqTRHI73SJpqTPI7FbMgolpLlT8o1OLHt4Pjd4zXdSnvpGOhpo4nyOlcxqIr3dLvKoGJsSZJD7FeFoa1E72op9Y3fnMXh6FM6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACOZ1hmOZvZfWbJqB9bQLIkjoG1MsTXOTo3txyb3wkjAEUyDAsUv8AYaOy3q1rcKWhVrqV09TK6aJydDkm3uUR3l3tTz0OznC6Grq6ujsaQVFZRJQ1EzKmVHviTq3t7VFXrcnF3hKpMwBE6XZ9iNNj9rscVqVtJaX71uXl5OWpF/opd7lGcObwcnN4dBlbDYbTYoZo7VRtp+6JlnqHKqvfNIvS973Krnu6OKqq8DLgCFLszw11JW0r7VK9tZc23WV7qyZZErE6J2P396N/VqxW8OHQdlXs4xCqpb/Sz2tyw5C5HXZG1MrXVeiabrnI7VG6eC3ROLvGUmIAhd72X4Ren22W52V01RbYkgpqlKuZs7Y08B0qPR72+Ryqe2twzHqy/Wa+S0crayyIrbYsNTLFHTtcm65Eja5GLq3mrq1eHDoJOAIfX7PMRuVVfqmvs61L7/HHFc0mq5nsnbH9r5iv3WK3qVqIqdR3QYPjsOQsyBlPWLdI6H1vZUPuNQ9zafTvOL16+Ovfa8ddSVADA4bi9mxCysstgpn0tuje58UDp5JUYrnK52ivcq8XK5y8elyr1meAA44jicgBp5RoAAAAA44nIA44lSeqK6bJp/Tf6C3CnfVAVdNLU2mkZNG+aLlXPa1eLUdu6a+hQKs4n01Fc5GtTVVXRE8Y40JVsmpqeqz+3MqOKM3pY/K9qap9PwAWVsswptjpkudwi1uUyaoi/gW+L5+0sAAAUFtjvqXbKu44Ho6mt+sK+WXw0/Yn5pOtqects9LJarVLvXKTmvexf5O3xvOUbqAAADQ2N2Z483HsbhgkZpWTok1UvY9elv5vR8BQ+JxwT5TaY6j7S6sjR/pNoE0RNABwcgADD5BkNnsNOkt1rY4Vd3kaLq9/uW9KlVZRtSu1Wqw2SLuKn/Hv50i/6UAuC5XO322JZbhWQ0rE8KV6IQy67VsZpd5tH3TXPT8WzRq/CpS2tzulz01qq+sn91I9xlvqFzBE5b1iqUT4HO9G8BLq3bFXP/kVogi7eWkV/wCzQ81JtWyqoqmU8FroKqR66JHHE/eXzc7iV/WU9RQy8nW0csD08GWNWL+sWXssyHDLNbmd1y9zXN+9y08kKrw14Na5OrQC1rPNV1Ftgnr6RKOqe1FkgR+/ya9mvWe0i/1wMO/+e036LvoPNNtMw+Pvbk+T3NPJ/CBJ200Tat9SkaJNI3dc5OtE6NT1FfTbXMYZ3lPc5PNAiftceZm160PlRrbPdH6u3WoxrFcvwbwFlA6aeTloI5dx7N9qLuvTRU853AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABegwNVjs06/dJfIv6udif6AM9qcOVE6VRPOQy6YVcp4tKTNL/E/tkqN5P1d0pvLW3223eptNzuk1bJTqnFJ3ua7VNfCA2FuF7tFuTWuuVNTf1sjUIje9qWPUmqUKVFwk6uT5jPS76CjF0XivA9VqoKq63CO3W6BZZ5ehunDzr2NAlGR7Rchu7pGQTLbaZfBp+/Xzv6f0d08VowXK7szl4rVJHGvFr6l3Jq74HcS2cG2f2zHoo6iqY2tuWnOmemrY1/o06vP0+UmwGsGTWC7Y7PHDdYEiWTvFRyOa74TGwzSQzMmie6N7F1areCovtSdbcLwlfk8dvZxZQx7rvdu4r8WhAQJ5a9qmS0cKsmZS1q9Tp2Oa79U8l72lZPdIliSWOiYvfJTJur6Xc4h5wBy5znOVzlVVXpVTgAAAAOWqrV1RdF7Sxce2r3Cjp4oLrSeuKRppyyP5OR3n8FSuTkC259scf4KwyIvt6jh8TSNXjabk9dqkE0Vvj/oG879J3zEKYx75OTY1znu71qJvKetbRdkZvutFe1vb3M/6APLUyy1EnLTyyTSu76R7tVX84zGHY5XZNce5aNFSNnGaXwWN+nyGFe17JNx7Vb7VU3VJVgOa1GLctE2jZU00zt57dd12vbqBduJY1bMbokpqCJFcvGSZ/F717VUzpA7TtQxmt0bPJPQv/p2c30t1JnRVdNWwtnpZ454nJqj43I5F9AHNXS09XGsVVDHNGvSyRqOT4yEZFstx646vt6SWqXth50f6C/6VQn4A10yXAMgsiyy9xd30v4+DxfK3pQ8WK0uOVz5aW7109DUc3kqjm8l7l/YbMKiKmi8UIrk+D47fEWSoo0hqF/DQc13w9SgQGbZFXObv0V8o6hq9CujVqfFqS3ZjhVZi0tfJXVNNUrU7m7yaO1bu69vn6iLOt+b4C7ftU7rra9ftfJuXdTys6U86EgsO1awVi7tybLbZeve1ez0p9AFiAxNBkdjr1RKS7UMqr0NSdu96NTLAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHTUzQ08D56iVsUTE1c5y6IiFW5jtThic+jxr2Z3QtW/wC1/mJ1+cCWZ9mlBjFE5qKk9wf9qg16PK7sQ19r6uatrZqyqk5aWaRXyO7VU+aqomqqh9RUyvlnkcqvkcuqucdadAHbQUk9dWw0dLGss0z0ZG1OtTYPZ3h9Li9vXeRstfL9um0/VTyGD2P4gloo0vFfFuV87eYxfwLF+dSyABgc3vsWO45U3KRN56JuQt8aRehPn+Azqroa+7U8pXIMiWCH/Z9FvMjTx3db/wDSBEKmaaqq5amd7pJJnK56r0q5elSVY/s9yO7UyVcMMdLA/vO6X6K5O1E3dTIbIsW9eblJdK2HlLfTdDF718ni+ZpfGgGs2T4pescVXXGm0hdwbMxd5j17Ner84wZtdXUtNXUktJVwsmglarXsemqKhQO0fD5sYr1mhRZbZP8AaX6cYneIvzAQ8AAABoB2RtfJI2KFjpJXO0axqaqri0MN2WyzNbWZD7Ei8UpY15y+6Xq8yGe2T4S2yUDbrcYUW6zpqiP/AADF8HyO7fQWGBjbPZbXaoeSt1DBTNTrY3nL516V+EyWidiA4XUDH3SzWu6N3Ljb6arb/SRoq+kiFz2U43VtVaJ1VQP6lY/eb+ipYAApG57JL5TvVaCto6tnVvK6N3zoRyotmYYnUd1JDcaDTvpoNVYvulTm/pGyJwqAUhY9rV6pkRtypoLgzx26RSfFzfiJfQ7V8ZqNzlm1tIq99ykWun6Opk8owDH7+j5X06UdW7/eKdN1fhToX4Sms2xC54vWaVDVmo3/AGqpYnNVexexfIBelBl2N16ItNeqJfaulRrvQpmIJoZ2b8Mscje1rkU1RXj0n0xyxrzJHMX2rlT9gG2XTxTQrXaJs8oKqCa62jdpKtNZJI/wcunT5lKhhu1zhTSG6V0aeSpenziqul0qo+SqrlWTs7JKhzk/aBbGxGw0cllW+VlHFJVPqHJBI/nKxicOHZx1LRNY7Hkt/sbHMtdzkhY528sbmo9mvmUk1g2mZE6700VxuFP3Es0aTPfTI3dZrxXmgXsDphminibNDI2Rjk1RzV1RTuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHRV1EVLSy1M7tyKJquc7sRDvCoBV/cN72g3RZrn3VbsaiX2Cn7ySp9s7yf+08Yk9bgeL1FqdQttFNC3TVr4maSIvuuklOnHU6KuVlPTyTvdoyNqvcvYiIBqrVwrBVSwO6Y3uavwO0LF2NYglxqfqgrovsanfu0zF6JXp4Xmb8r3JGMFx6bLshdF/um8s1XP53d753GxVBS09DRxUdLE2KCFqMYxvBERAPSgB5LjWwUFDPW1L9yGBjpHu7ETpAg+2fJfWqzes9LLpWV+u+qdLIuv09HpKPjY+aZkUTXPkkc1rGonFykimW85zkNZXUlGsznav171sLG9DVd5j1bIbd6553SI5NY6Rrqlfze9/WcgF34paIbHj9JbYU+1MRJHeM/wAJfTqZgAAeS62+mudunoKuNJIJ2Kx7V60PWANXsssVTj17mttQmqMX2KTx2dSmLL42zY+l1xl1wgj3qu36yN06VjXv09Ca/mlDgCxNiWN+uV29e6yH7FoebDr4cv8A0/wlfQxPneyKJu9LI9GMb2qps3idpisePUltiTjEzR6+M/wl9IGXToAAAAAAAAOFOQAPJdKGkudBLQ10DZqeVu69jk4Kh6wBrPm+OVGNXmShm3pYHpv08unfs+lOsyOy282uz5EiXSnhdFUs3EnVPtPO/YXLnOOU+TWZ9FLuxzsXfp5dO8f1fB2oa6XCjqbfWy0dZE6KeJ269q9SgbQPobfVRaPpqaZipw1YjkUw1wwTE61FWay0zHL4UGsS/qqhUGEZ9c8eclI9e67enTC7vme4X/SXhYL5bL5QJWW2pSaPocnQ5i9jk6lAg1z2Q2mVF7huFbTO6kfuyN+ZfjIzc9k+RU6qlDU0VY3qRd5jvj4fGXoANeqCkz3EXa0tHcaaNOlGM5WP0JqhKLRtfkh0hv1qdvp0yU66O/QX6S3Ty1VBSVTdKqlgn/rI0UCPWbPMWuujILmyGZfwVR7G74+BK0XVEUxCYzjyP3/WK2a+9WfQZdERE0ToAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHgvdE642isoGS8k6ogfEj1TXd3kVNdPhPeAMNiWPUGN2plBQx+WSRe+kd4ymZAAFfbYZa2sprfjNrY5am6TLvdjWM0VdfJqqFgnQsUS1HdHJM5VG7qP04onZqBH7TZKbGMOnooETWOme6WXo337q6uKZ2a7StmmFQ11XkmYWikqpXJC2JkqzStanSisYiqnHQZ5d8m2x5BkWM4vday0YRjyy0t1raP+UXWsa3nU0TupidDl6/LqhZmzPZZheFY5R0tuxa1x1bYm8vUPp2ySud16vcm8oE2t1ZTXC301fRypLTVMbZYnp0Oa5NUX4UPWfLUa1qNaiIidCInBD6AAAD4kY2SJ0b01a5NFTyGsOV231nySvtLkVG08qoz3C85v6qobDZBfI7b7HGzlJ3eD1J5yH1dxlq3KtVDSTq7vuUpWO19LQIBsmt3rhnlAi8WU29UO/NTh+sqGxRXuFRWOgvvK0tu7jqahnJLyOvJrx16HdHR4JYQAAAAAAAAAAAAAAK/2rYb9UFL64W5qJcoE4p+NYnV5+wsAAUvsixK23q1XdbzQ8ovLtiY/ofGrU52nZ0odlXgWT41cfXLE61alqL9rVd13mc3vXoW/FEyLe5ONrN5d52iaar2nagEWwvJ5bwj6K422e23OBPZYZWq1r/KzXpJScbqa66Jr26HIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFMffZ5KWxXCqi4PhpZJGr5UaqoZAxmVfczdPeU3yFArL1HlHFS+p4xmaNNZK1s9XUPXpfK+Z+qr6ET4C4CqfUkfe54b7zf+9eWsAAAA8VzrGUVBLUuTXcTgmumqntIbnFZrNHQR+Bzn+68H/35QI/JI+WV0sjlc5y6qqrxOsJqqonWS+mxeH1v1qV+yVTXp5rVAi9tduXWkl7J2ftLPKyt0ard4YeydqfGWaAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAMblf3MXX3lN8hxkjG5V9zF195TfIUCu/Uj/e5YX7zf8AvZC1iqfUj/e54X7zf+9kLWAHCnIUD5cujVXsQrCvn7prZ6j8ZIqlg3+XkbLVv/o1b6eHzlcgcNXRyL2KWTBcaWS2LWNkRY0ZvO8hW4RV6NV0AyuPJ3VkcEieO6VxYJEMFpPZZ6tU6kYxf2/MS8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKcIcofEiqiKqJqvZ2gfYIbs/z615jUX2hpaSsoLlYa1aO4UVWrOUjdpq1yKxzmq1ya6Lrx3VOZc5onbSvqCoqGprLlFQJcKuZjmJDSxOfutRyq7eVy9OjWrwAmIAAAAAAAAAAAAAARzMcrtuL2/uirgr6yqkduUtvoKZ09VVO013Y2N6dOt3ep1qgEjOFI/hV3ul8szbhdseq7BNI9Vjo6qVr5kj8FX7vNa5fFRV07SQgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUxmVfcxdPeU3yFMmY3KvuYuvvKb5CgV56kf73LDPeb/3shapVXqR/vcsM95v/eyFqgAEAGEzJdLG9O1zU+MghN84XS0tTtmRPiUhCgCNZ5kN4x+Glls+HXPJ+VkdvsoXo10LUTvl18Ykp67VRrWXOCBqqm933m8ICIWParntDQJCzYNmEiaq7XumHr+A9ybY9oH5Acv/ALzF9BdbW6Iia9Bzp5QKU+vHtA/IDmH94iH149oH5Acw/vERdeg0ApT68e0H8gOYf3iIfXj2g/kBzD+8RF16DQCk/rxbQfyA5h/eIh9eLaD+QHMP7xEXZoNAKT+vFtB/IDmH94iH14toP5Acw/vERdmg0ApP68W0H8gOYf3iIfXi2g/kBzD+8RF2aDQCk/rx7QfyA5h/eIjn68e0H8gOYf3iIuvQ4ApT68O0H8gWX/3mL6B9eHaD+QLL/wC8xfQXXovac6eUClI9sGfula12wLL2oqoiuWoi4eUuhHK5E1aqeRT61U5AHGqHJ56iBk8MkUiuVj2KxyIumqL0ga63G7R4Tllq2rU1NPPa7tdLnY75FTNR8j9ayZ1JJp2o5qs8zkMhbqGste3S5rUVSQX+t2furaqohVHKyfux6oibyKiozVrG+1YhbVkwrFLLZ1s1rsVLT25attb3MjVViTo5Ho9EXoXeai+c6bns7w2536e/V1jhmuk8XIvqt97XrHu7u5qipzdOGnQBVGG5zlV4p9kTlu1e2mvkjm3erfHExa2buOSdzGN3OaxHtRuqbvYmvFSSY1f8xyqvuNyt19oaCntGTSUNRQStRVbTxS8m6N7dN7lHt57X7/hJzSax4DiUcdjjjskLWWFdbUiPk+xOvmc7h2ebh0HMuA4fNlD8mnxm0yXh/fVi06co7hoiqvWvlAr7Mb7kFPk1tdbcqru4a/NKW2NiRsLo+53UjpZY0du69+3p13k70wOW53mFss216G2XW4VVxsNQ+SgmkiibDbadtNFN325z3Ksj2o128qo3q0c4tz63WGra7Tavqfoo6CzzLPbqeJisZTyK7e32oi99rrx8qnZLs9w6agvNBNYqeSlvcnK3KNz36VT+1/HiBELpfMht21fFLXTVN2udBPj9VU1tHCtOjp5Y3QNbK5ZN3T7c7XRyJru8CLYZnOWV9PhdlrL3VxuyO/3mCpuVRBDysMVJJIkVOzROTa96M6dHd7Ju9Wlvw4ZjUN3oLuy1tS4W+l7jpKjlX78UOmm4i69B5qPAsOo7I+yU+P0bLc6p7q5DdVyNn/Gt11Vr/bJooFWZ5mGY49ato1spL/NUzY2ltqaG5JDFy6JUv3XU0jd3k1VqJqi6Iuj26+MuWtea5BT3DObddr++1Ja6+gSiW7UcclRHT1G63VOQ5km+9JGxJznbyc7Xg0n1fguJV1jqbHVWOlltlXUd01VO5F0qJeHPkXXV68E77XvW9iHMmBYdNaa+2S47Qz0txex9ayePlFqHM03Fe52qu3d1NNV4acAILjeWZXU4rtMjiuzX3DHq+pp7XWXqGOBrU7milby24jW6NV7tF0ThpvHl2F5dkGV5pdGVtxva2xlhtlXTU1zggZJvzLNyknsaJwXkk08nVxJ27Zngb+7Fdilr+zeS7qTkObOsXeb6eHponT06GVpMXstJklTkdLQsiu1XE2GpqUV29KxOhruPQnV2ARFt1vmR7VcoxaK+1Vho7JQ0b6ZKeKPlamSZJFdMrpGuRY27u5uonS12vUV9s1yTJM42k2KW8XhbelRi1fCyqoY40bWSwXHknyxb6OREVrIpOhensLvvuK49eamGqulpgqamKJ0DJlTdkSJ3fR7ycdxfF10OK3E8craO30k1mo0htq/YCRx8mtJw3fYlborOHDm6cAKhxnaFltfUY7i9dcOQfV5Nc7PUXxadu9PFSNV0e4mnJpLL3uum7zHbrdejOT5LkNFXbRcXmyF06Wa3w1Vrue5G2eGSaGVyU8nN3HvasTXN5qK5r011XithVOIY1U2OGxzWOgdbYHo+Gm5FNyJUXeRW+Ku9x1TidD8GxJ0UMbsfoZEhr23JjpGb7kqk6Jlcuqq9O1dQKhvWb5djM+0Jnr+6qW0z2WgpH18bOSo+62M5aofuI1V3Ve53F2nAkOc1+aWnN6TE7JkVXXvv1kr5KZahkKTUNZTtarJkc1iN5J7pGtVrmqiLppomqLPafCcVhr7xWpY6R097bu3Jz2K5KtOjno7gvZ0dB6LJimPWCblrVaqeCVYmwcrpvSJE3vY0cuqoxOpqcAKtwnIszrdoWIWO+1V/t7n4tUVF0o6yCnYlRWQugYsiOYirprM/vVRNEZ7ZDw7D8yyPKpbZZLrlFwoa+FslxctTSU+t3gSoli3IlRNGxsSNm9ojX7z/ABem3qvE7FV5BHkNRQNfdo4HU8dUsj9+OJ3fNbx4Ip4qDZ5h1DR22lpLBSQxWud1RQo3eRaaR3S5i66tVevRePWBBLXm14l2m4hRw5M272++OucVU2Cg5KjRadNW8g9U33Oaqbrl3nNXj0F0J0EPg2cYLT1UFVT4naIp4a11dHI2mbvMnd0vb2L8RMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKYzKvuYuvvKb5DjJqYzKvuYuvvKb5DgK99SR97lhnvN/715apVXqSPvcsM95v/AHry1UAAADCZlEslke5PwTkevmQgnSWlI1r2OY5qKipoqKVu+KnluNVDbJ0qeQkcyaNi+yxOTp1b3zk8rQPKSrBqHjNXSJ/Rs+cxFqslVXz6LDJHH4cr+b6CfUlPFS07IIW7rGJoiAdoAAAAAAAAAAAAAAAAAA44nIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUxmVfcxdfeU3yHGTUxmVfcxdfeU3yHAV76kj73LDPeb/wB68tVCqvUkfe5YZ7zf+9eWqgAAw2T3NKCj3I19nm1azydqgfN4yCktz+R3Hzy+E1vg+dSvrViNDPmdJd7fcZm7lT3RNTVC+23uY9vfceo7VVVVVVdVPuJz4pWyxvVrmu3kVOoC1AdFvn7pooaj8Y1FO/UAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACmMyr7mLr7ym+Q4yamMyr7mLr7ym+Q4CvfUkfe5YZ7zf8AvXlqlVepI+9ywz3m/wDevLV6gClc5HVLV3WeTXVjF3WeZCcXqqSjtlRLrzkbo3zrwQgVsoJ7jNyEWna569CIB5AZS+WWa2RMlV6SMcu6q6aaKYxqauRO1QLGsH+w6T+qQ950UkfJUsUXiMRPiO8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACmMyr7mLr7ym+Q4yZjMq+5i6+8pvkOAr31JH3uWGe83/vXlq9RVXqSPvcsM95v/evLV6gI3nUvJ2xkX4yZPiQxeD1SRVslMv4RnM86Hu2gfa6T8/8A0kTarmua9jla5OhUAmOey7trij63y6+gjFpj5e6U0PjPRDqqqiepcjppXyKieEupksLZv39i/i43O+b5wJ+iaIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABwByY3KvuZunvKb5CmSMBtAr6e1YLf7jVyNjgp7bUSSOcvBESNygQn1I/3ueG+83/vXlqlXepWpZqL1PGFwztVrloOVT3L3ue34nIWiBE9oX+5/n/MRUl+fR/YkEvY9W+lP+RD0A5JLgEX2XVTdjUb6f/8AJGkJ1htKtNaeUkTR8zt783qAzgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB0TzxU8Lpp5WRRsTec97tGonaq9QEWyHPbbZdo2PYVUwyLU3uKd8c3gRKxurGO8r92Td/q1Jga253SXrKtnt32q2K7W56Ulx9f7TH3O7lOSoVWNreX5XREexJXabn4VWmY2nZvUV1bs1yXB3T3Rbk2uqILdFdHQNrdKR0rY3tauj1a9E5i+FzeGoF9A1/TLrLRLhbmZtdXYrkU9ZJcblX16teyrSNm5Rvfqncqa8rzGqm65m70GQs9VRptMt+Kvyy6VuLvs0tRbJlvEjkr6nl3Nna6pR287kmbm7HvdCq7jpwC8Aayw3u/SUmHNdebhWRN2gVNutVRNdXweudvjjldHykjPtreUa1u8rV15NvbzrC2LXCurNoe0uC4VUqPpbpTMjoluT6qOmatKx68nvabqOe56ro1OOqeCBbACdAVNUVFAjuT5liWMUrqnIMltdtjb/3iqY1V8ya6qUrkF3unqh6puM4tS11v2dsmRbvfJo3RLc2sVF7np2rx3VXvneT4Fy+Xepd2W3+pqrjBR3C13SomfULV0tW9ycq5dVduSK5vT1aHRasvzjZJklsxvafUQXvF7jJ3LbcohibC6CTwIalicG8OhU+PjoF50NJBRUkNJSRMhp4I2xxRsTRGMRNERPMh6Thq6ocgYzIqXu20SRsTnpzm+dCu9F106y1yls6vWZUmQVrLbQ1MdIyVGMmjtrXdnO39AJnjdkWpclVVapAngeN/0k1RD4p9eRZr07qa+g7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB562npq2mfTVlNDUQSJuvjlYjmuTsVF4KegAYyOx2aO3OtsdpoI6F6aOpm0zEid526aHVBjWPQPhfBYrZE6B2/C5lIxFjd2tXTgZgAYySzWeSGpgktNDJFVP36iN1MxWzO8Z6ac5fKp2VFrt9RRto6igpZqZum7E+Jqsbp0aJpoe8AYyqstnqnUrqm1UU60nGn5SnY7kfcapzehOg+6O12ylq5qulttJTzzrrNLFA1j5PdKiar8JkAAAAAhu2fG6LLdl2Q2GujR8c9DI5ir4EjWq5j08rXIi/ATIxmVfczdPec3yFAh/qcL5V5FsOxK7Vz3vqZbcxkrn9LnMVY95fPu6/CWGVV6kj73PDfeb/wB68tGeRsML5Xro1jVcq9mgGEye9+tze5qddal3H3KEOWurVn5fuuble3fUXCd1VWyTv76RdVOkCdYnc5bjRvSfjLE7dVfG8pnCE4PLydyfF+Oi+NpNgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAYzKfuXu3vKb5CmTMZlX3L3b3lN8hQK99SR97nhnvJ/wC9eT3LJeSsU/t9G/pKQL1JH3ueGe8n/vXk4zj/AGIv9Y0CDAIjnPaxjd5zl0RDJ1FguUFItQ6FFRqauai8UQDqsEvc19pJPbbrvzuaWQVSzVHtf2LqWlTvSSCORvQ5qKB2A4Q5AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADgx2VfcvdfeU3yFMkY3KvuYuvvKb5CgV56kj73PDPeT/3rydZk1X2GXTqe1V/SIL6kj73PDPeT/3rywsmZv2OrRvVGq+jiBDMd5P1/o97o3/j6ixXabq69hVTHOa5r2qrXIuqKhnajJ6uajdDybWSObpyrekDDVP8ol5PvN9275tSwcdl5Wy0j+yNG+jh8xXSk6wx+9YYvauc34wM4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGMyr7mLr7ym+QpkzGZV9zF195TfIUCvfUkfe54Z7yf+9eWhPGksL43JwcmilX+pI+9zwz3k/8AevLVAq2phWCaSBy85jlRfSdZJc3t/syV8Sas72b2q9SkaAE1wb/Y7/69fmIUTzDY+Tskft1VwGaAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAUxmVfcxdPeU3yFMmvQYzKvuYunvKb5CgV56kf73LDPeb/30haxVXqR/vcsM95v/AHshaoHXJG2RiseiOa5NFResjNdiia60NTuJ4sqa/GSk+JHpGxz3cGtTVVAqWvvWO22eWOqu/dUkSq2WGlhcq6p1I5dEQtK1S01Rb6eaj/k74mrF7nRNCtb3Q4xV3GW4pZOVlkk35N+d/F3jbqLwJFj9/pKCnit60nc9Mzms5JVc1rfh5wE0B8Mc1zGvY5HNXiiofYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFMZlX3MXT3lN8hTJqYzKvuYuvvKb5CgV76kf73LDPeb/wB7IWqVT6kf73PDPeb/AN9IWsAOivj5WjliTwmKnxHeF6AKnVFRyovafRkskpO5bpJ+LfzmfCY0DP4relpp0oapfYH94vir/CTdFRU1QqnRV4ohMMPuvLQ9wSr7JC3me2b/AMgJMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOOsxuV/cxdfeU3yFMn1mMypf/AIYuvvKb5CgV56kj73TDPeT/AN7IWsVV6kj73PDPeT/3ry1QAAAwOZUHdVsWZieyQc5PN1kGamrkTtUtdURUVFTVCu8kt3cFfzE3YXrrEnYnYBNKC3UtHQpRrExWKnP4d8pDbxS+s941pPavh9r5CR2nI6GWBEqp0gkRNHb/AEL5dSOZVXxV9z5SmXWNjd3XxvKBNbRWR11EypYurlTnInUvWe0hWEVqU9Y6icurZu9Typ0k1AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKYvKOONXX3nN8hTKGNyZP/AIauif8A0cvyFArz1I6//hzw33m/968tUqX1IcjJPU5Yc5i81KWVq+dJ5EX9hbQAAADwXu2xXOjWB6aObxY7sU94AqyeKSCZ0MrFa9q6KinwTrJ7R64wcrAmk8XR7ZOwgkiKj9FTTTvgO2hqO562Oo/FPa4tBq6tRe1Cq0TVWonSq80nNmv9srLlUWeCo3qyh0jmjVNOhOlO1NeAGcQ5CAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHy5uqdJ9ADXXCrwmwrN6/AMs36XC7rXPrMau7k1hgWTjJSyr4Gi96q+fr4bCQSxzRtlhe2Rj+LHNXVFTtPJkVltWQ2ia03u309woZ00lgnYjmOTzFQrsAZZnvXZ5tFzHEYV6KOKr7ppGeaN/H9YC7weG0Qz09tpqapqJKqeGFkcs700dM5E0V6p1Kq8fhPcAAAAwt5sFNcfZEXkZ/GanBfOnWZoAQiqsdyttsq6228nVV9PG7uSPTm8p43l83jEQxa0Os6x3e4Lyt6m9nXfV3sG94zfCevS7Xo3i5itr5vevFZvfjnAd/wBUN3117t/N3GnvocqqEXStjR7PGZwUjgAsi2XOjuLN6llRVTpY7g5PgPcVVHLJFI2SJ6sc1dUci8SU2LJeiGv/APW+kCWA+I3Ne1HscjmrxRUPsAAgAAAAAAAAAAAAAAAAAjG0PNLJgePpfcgWsSi5ZsKrTU7pnI52unNbx04KRLHvVB7IL5UpS02Z0dLULwSOvjkpf1pGo34y1FRFQwOT4ljWTUi0t/sNsuca8PsqkZIqeZXJwAy9LNFU07KiGWOWN6atexyOaqdqKh3mvluscmxjbLiuP4vcal2H5dJUwS2ipl320VTHHvtkgVeKNd0OT/lpsGAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACL5XZJKhVrqVN6Tw2dvlQk5yBVKoqcFQEzyPH0qtaqk0ZP4TOp3/ADIdJG+N6xyIrJGu0c1U6AM7i1mprgkk1Uqq1i6bicNfOeu/45HHTrUW5FRWJq6Lp18xhLNc6i2Tuexd9j+/avWSZuVWx0Sq9JmvVO93AI5ZL1UW1UanslOq86Ps83YTi2V9NcYOUp3ounS1elvnK3kcjnue1NEVeCdh2UNTUUU6TU8isenSnUvnAtA4MVYLxT3KHTXk529/H9HkMsAAAAAADhTkAAY2+3WmsloqbnWa8jAxXKidK+RDAYJnVFlUs9MlO+jqok3+Se9Hbze1FQCYgFQ3/alVUmWyQ0MUc9sgk5KTxpfGVF6vIBbwPFZ7lS3a2QXGifv087d5ju1D2gAABTG3P+e3Yx/a1d/lkLmXpKZ25/z27GP7Xrv8shc4ABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADC36ywXFiyMTkqhOhyeF5FM0ceVAKurKWekqXQ1DVY9OrqU6yybpb6W4Q8nPGiqnQ5OlpELnjNbS6ug+yGe1Tj6AMKDhUVq6KmnnOQPZZ1mS7U6xLyXPbqvtev9UsdjmuTVrkcnai6lT5Wlda8FqqyCCZVrPYeUT8DGvS5fdd6QHHMqyCwf7OrlbF1wO58fod0fABsyCqse2vU0rkivlA6m7ZoOez9Hvk+MsOzXm2XiFJrZWw1TOvk3aq3zp1AZFDkAAAAMLmNmTIMdq7S5/J8s1N1/Y5FRUKJtiVuE55S+uUKxSU8mj18F8a8FcnamhsgV3t0oqSXFI7hKiNqaeoakLut290t+LX80DC7QNpcFRTS2zH5ZfZE0kq+94e01/aVzbLLdrnAq222VlWkfBXRxOVE+E9mDWKTIr9Fbmv5ONefNL4sadP5y96bHW2iprdRxUdFC2GCJu6xrehEAiGxu23a2YxLBdIZYFWpc6GOTpazRNeHVzt4nIAAAAUvtz/nr2Mf2vXf5dC50KY25/wA9exj+167/AC6F0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOFA8lXb6Oq+30sUnlVvH0ni+py0cpv9zv9zvroZkAdToY3RLE9jXRqmm6qcNOwpXafgjrS6S92SLW3r9vgT8B5U8n7C7zqnY2SB7ZERWK1Uc1U6QNTzto6qqo6pKmjqJqaVO9fE9UcnwnNYkcdZMkX2nlF3HeTe4FuY5sws1ZjdM+4vqmVs0TZHPil3VZvc5E06AI3j+1S/W/SG5MZc4PGcu5L+kn8JO7LtSxquTSqfNbn/wBO3VvpaQTKNlt7tzlltSeuVOnU3hIn5vX8BB6qCelmdDUwuhkavFkiaO9AGy1Hk+PVa6U95oJVXsmQyKVdK5NW1UCp5JENUt1XKiaJr2IhlHY1f2R8o6w3NG9vckn0AbD3XJrDa2qtddaWP2iSo5/6KcSkto+Xy5PXMipo5I7bB9pY/vnu8dSKSsfE/cljdFJ4r00U+OoC8NiFm9b8ckusyezV8m8n9U3g351LFIBs6zDHprDbrdLVx0tZBCyHkpubvORNOC9C6k/TimqAAAABwinIFL7c/wCevYx/a9d/l0LnQpjbn/PXsY/tiu/y6FzoByAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4L8tQyy1slJr3QyCRYdOnf3V3fjA7W3CidVOpW1dO6dvTEkibyfB0nqNYqTF8nqplkhsVwdJrrvvhc1dfO4kNFhW0KqZuPWpgj003Za9ET0IqgXPd79ZrSmtxulLTeR8nO9HSVZn+0z1xopLdj3KRxycH1T+a7zNTq90eePZHf38ZK21N86vX/AEkVy/Ha3GKplNXOpZVkbvN5F/V8pAMIuqomq8ek2Zwi4x3bF7fXR6JvQNY9viubwcnpQ1sdSzNpWVDopWwvdo2bk3I1fM4l2zHM1xqvSnr1X1tqF0f/AETvH+kDYEwWV4za8jonQV8CcojdIp28JIvcqZiKWOaJk0L0fG9NWuReCodoGsWS2W5Ype+5Z9d9qpJBN1PRHcFT0Gw2KXeG+4/SXOJU9mYnKN8V/hJ6TG7Q8XhyWwug0RK2HV9M/scng+ZStdjuRLaL4tjqF0payTRNfAm/6uj0AXPcLfQ10XJV1FDVM7JWI79pE71szxm4NVaelfb5PGgVdP0V4E4AGumbYNcsc1mXWst6/wC8Mbpue7TwSY4BtMtkFkiob/NVd1UybiT7iu5VOro6+otOrp4KullpamJskUrVa9rk1RUU1vqsfRM9+puOVWt7t7n316d1XcF9AFm1212zRr9jW+vn8+jCc4/c4LzZqW6UyObFURo9qO6U8hG4tmWJMiRjqKZ2nhd0v1/aSq20NLbaGKhoomw08Ld2ONvQ1APWAAKY25/z17GP7Xrf8uhc5SW32SOl2v7G66qVI6Vl7qYnSq7RGvfDoxF86/sLs169QOUAAAAKqJ0qiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAARvNMuocWipnVcM0rqh6tY2PTq6V4kQl2xUDVXdsdU7/wDdahOsjx205BBHDdqXl2xO3mKjlaqfChjKPZ9iVKu9HZ4ZHds7nSfKUCEP2jZRfnchjVlVuvBVY106/pcGt+EymJ7PKia4Jesvn7uq1XXudV5Rvk316/MnNLJpaenpYWw00EcMbU0RrGoiIdwES2oUUFRgFyRzUakEXKs0ToVhrunFENgtsVZ3HgNazXn1LmQN/OXj+qjiutk2LWzI6O7tuESqkXJsika7RY1dvaqnoQD17LM9W2uSy3mbWhVdKef8T7VfJ8kuxq6mrd/tktnu9XbqhVR9O/RF075q9474Wlp7EsrlrIVx6vmWSWBm9SvXpezrb+b+wC0ihtsthfZckS50jVZT1ruURyJwZL0qnzl8kfz6xMyHGam37qLOjeUgd2PTinp6PhA6Nm2QpkWMw1Uj0WrhRIqlNfCTwvhTiSc152aX2TGcpbBVq6OnndyNQxfAXqX4FNhWrqgHJrvkVf3PtZq678TdGu/QcifMbEFeT7MKGoyuW8z1z3wyVXdPc+50O110116NfIBYSceJyETRNEAAAARPanjWL5XhdXbMwjgW0JpLJNLJyfc6t6JWyeAqa995ezU1ise0raZY7r6w7KLzX7WrNT+xo+us0idzIng91Ird/wA7i2PVLUqX/LdmmEV7pHWS+XiZbjA16t5dsMXKNYunUqlyWy3UVsooqG20lPRUkLd2KCniSNjG9iInQBXOy7Ltq97vSU2a7M6fG7dyDn92Musczt9NNG8mnO48fQWmAAXghTeyfd2iXHJcsyhqV8dLfKi12y2yrvU1FDA5Gq5GLzXSPXnK9U16ETRELkKzp8Fv2LZjdb5gtdb20N6nSquVpuCObGtRpo6aKViK5jndLmq1yL7UD23OCxbMLVk2ZQ01cls5BlTVW+jVFZFye9vyRRucjWqrVTVE013OtVPQm0G2LmVtxVlruy3eutbrkyHSH2KJFRNH+ycHaqicNU49PTpg80xPPMow/LLbX3S0tqLzQpb6Gki5RKWka5V35Hv035Hqi+K1vBG9qnXbMFv9pz2w5FS+tk3cFlqaSsdUVkiz1NVPyblkV3J8WosLG+5Xg1NEQD30e1uyVeM47kMNivzqPIbi23UXMg3kmc97E305Xmpqx3HyGUlz+z/VJbbMtLcmtuVVNRUlcsH2NJURIrnxb2uuujX7q6brt1dHFa2DYterViOFUUMGPevGP32O5VlWk8qd0xtklfuN5nBV5TTj0bvXqZa4bPtolbmNsv8AWZDaKuS0ZFPcKJtQtRp3HKx8fJ7jV3GOY1/N0Tnac5ekDPXLa7aKDH75f5cevzrdY699urZWpTq5s7XtYqI3ldVTV6cTOX/M6S3T1NJBZ7zd7hR0rKqqoLdCyWeBjtd3eRXo1VXddo1rlV26umpXtx2YZjW7OM4xh1RZGT5LkL7rBKlRKrKdj5Y5FY72PVVTkkTh07y9GnGR1uKZxbtpFwy3Fa2xMjvdLTRXSjuLJXtjfCjmpJG5ipvLuu03VRNdOlALFop+6aeKdsckTZGI9GSt3Xt16lTqU9B1UySMgY2ZyPkROc5E0RV8x2AcgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFAAAAAARTaVk7MasD5Y3NdWzosdNGvjeN5kArXbZffXPIUtdOusNu7/yyL0+hOHpJZsBpUjxWtql7+aten5qImn7VKWe5znK90m+5eK73hONh9ldB3BgtsTw5mLO789d79mgEG2/WxIq+33VqcJ2uhk903inxa+gri1VlVa7jT3GiesU0K6sdp8XmL52yUHd+B1jm9/SaVLfzen9VXERzbHWxbI7LUQs0lo44pJFROqRvO1+FUAmmD5rb8mp2xpKynuDU9lp3Lp8LdelCWGtmG4rc8lnlWgmgp20+m/NI9W7jl13dN3jrwUvfEqS/UFrSlvlfBXzxroyZiO1cz22vSoFabbMWWnqfqhoYfYp13KvTqd1P+H5XnJDsZylbpbvWWsm1rKNPYtfwkX0t6PQT24UtPX0E1FVwtlgmYrHscnBUXqNeLtT1+DZrrBKvKUq8pTPT8JE7t/WRwGyAMLiGQ0WSWeOupXbr+9liVedG7rRTNAANQAAAFMbc/wCevYx/a9d/l0LmQpjbn/PXsY/teu/y6FzoByAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADg6auZYKaaZkSyPZGrkYnS7ROg7wqJpxQCuMP2n0l3uqW+toe4HyrpA7ld5rneKvBNFLHKY2sYRUU1VLkNpi1p3LvzwtTjGvjp5P2En2WZu2+0qWu6TI26Q8EVV/lDfGT23agFgAHjulwpLZQy11dM2CniTee9y8EQBdbhSWuhlrq6ZsNPEm897l4IhrnmuQz5TkctXJqyL7TTwdO63q+F3SZDaFl9VldXyVO1Y6KN+lPEnfSL4y+XyErseOx4NiU+SXGBHXdIfY9fwLnc1rW+28YCtbDbJrvdKa2xNVZKiRGcPBbrxd6P2G0FHTx01LFTxNRscTEY1E6kRCoNgVofNcqq9zN9jp2LBEq9b16Xfo/tLmA6KuniqqaWmnYj45WOY9q9aL0ngu9rirMbqbQ1NI3UzoWe15uiGWAGt+CZVUYpe1e5N+lkXk6qLTiui8FTypqvpNhLPc6K726KvoJkmp5U1a5OsqjNtmdznvNVW2VKWWKpe6Tce/dcxzunyaakp2T4zd8Zoatt0ni+yHtVkEXFrNE4u161X5gJ0Vxtusvdlkju8LNZqBfZPLEvT6F0X0ljnivFDDcrZU2+dPY6mJ0TvMqAa44lkdbjl2StonexP4TQ6817fp8pfGL5jZMgiYlHVI2pVOdTyLo9v0/AUfh1PQU2aMs98g5WGWR9HPyn4Nzua3d8VdTzZfj9Tjl9kt8znK1F3oJFTRZGdTgNmeUi/GM9J96Gp3LSov21+vjbzi59iOTVd0oKu1XCd1RUUm6+OR685Y3dS9ui8ALKAAFL7c/569jH9r13+XQugpfbn/PXsY/teu/y6F0AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4OQoA6p5ooIllmkbGxvFXOXREMDmmT0WM23uio9lqJF3YIGrzpF+gpa5V+UZ3eo6RquqEVd6Olj4RQt6NV+lwFs3vaRi1A18bavu96Jpu0yb7V/O6Cksjr7dV3uWvtVHNb45OejEk7yTxm6dBYdu2Pu5FFuN63X9bKaHX9Z30GUj2P2FOMlxubvzmJ/pAr23bQcto6bkm3NZW9tQxJHeleJ4+WyfLq+OHlqu5zrwRngMTt06E85cFBsuxKlVFfT1NWv9NMunoboSu3W6ht0DYKCkgpYm9DImI1E9AEQ2f4BRY+1KyuTuq4Lx31Tmw+4+kjPqgL0rqigscevM+yJvh4N+cuHU1+52Z7WO2nmqP8A+GL/AJN+MC39nVqSz4hQUi6JKsaSzcOmR3FfR0fASIaHHEDkAAAAAAAFDbbLJ63ZYlwgbpFXt5TVPxjV53zKWLHbaLPMGopLgiNnlia9JmJzo5GroqovnRTPZJYrdkNuWguUSviVd5FaujmuToVF6j6xq0wWKzQWumkkkih3t10i6rxcq/OBh02e4mlMkC2mJdG7vKarvr511O/GcNseO101bbYpmzzM5NzpJFdo3e3tE18pJQABwnScgUxtz/nt2Mf2tXf5ZC5ymNuf89uxj+167/LIXOAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABrztcus1dnVXF+Cpd2mj/a74ywtiNlWgxp1zmbpPXv3kX+iTvf2qvwkWy3Ar/W59UvpafWjrJ+U5fwWIvTr5ekuWgpoqKjhpYWI2OJiMa1OpETQD0AAAAAMDn1yS04fc67wmQKxnu3c1vxqV7sAsu86uvkid4vc8C/G/8A0kg24JVVOPUFrooJJ56uuaiManSjWuX5W6SXCbO2xY3SW1F1fG3WRfGevFy+kDNgAAAAAAAAAAAAOFOQAABwq6AUztz/AJ69jH9r1v8Ali5yhtoV6oMv9Ujs9sGOSpcanGZqyuvT4edHRMdEjGNe5Oh6r4PlQvkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAqa9OgAAAAAAAAAAAAAAAAAAje0G1ZHeMfWixbKHYzcFlY7u1KGOqXcTvmbj+HHhx6itZNiOS332LN9s+X3mjVefS0SMt8b07HJHrqhdwAjGBYNimA2n1sxWy09vgcu9I5urpZV7XvXVz18qqScAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA//Z</binary>
<binary id="6" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="7" content-type="image/jpeg">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</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">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</binary>
<binary id="12" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="13" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="14" content-type="image/jpeg">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</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/wAARCAKmAnkDASIAAhEBAxEB/8QAHQABAAIDAQEBAQAAAAAAAAAAAAYHAQQFAwIICf/EAGIQAAEEAQMBBAUGCAcLCAgDCQIAAQMEBQYREgcTISIxFDJBUWEVQlJicYEIFiMzcoKRkiRDU3OhosEXNDdjg5OjsbKzwiVUdZS0w9HTJkRWZXSk0uEJJ2Q1NjhFVVeEpfD/xAAUAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/8QAFBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A/ZaIiAiKO2NY6RraobSlnUGNr5ooxlCjNOISGL+q4C7+Lyfy9yCRIo3o3U1fVPyjZx1adsdVuHUr3DZmC48fdIcftcBPkHLydxfbdlJGQEREBERAREQEREBERARGRARQLqBr19EWbNvPYeWLTzVSkhy0c3MGnESLspg47xctmEC8TET8X4u4sXSk1WGD6eV9S6tgfHStUiksVgbkXbmLfkIx8yPmXBh83dBK0WpRlKzVgnOGSuckYmUUm3IHdvVfb2stv2IDrTv2q9Kv6RanigiYxFzkNhbcnZhbd/e7s33qubGa1XR6r4SpqurUqYOQbcNG/SnLsrVk3j7CGaMt3jPg023iJiLZm2fuWlWwFvLa/wAlpkyjh03isrFnnjKTlLZsy/lADj82EJWOT6xCw9ws6C30REBERAREd9kBEWHQZREQEREBERAREQEREBERAXLz+Xx+AojfyU716rzxQPJwImEpDYB5bN4R5EzOT9zb966i1MnSq5LH2MfegCxUsxlFNEbbiYE2zs/3INDT+fp5q5matUJgkxGQ9BsdoO259jHLuPvbjKPf9q7XsVV4/SmpunNe9Z0bJJqWnbu+m28fk5/4YW0UcXGGw/cTsEYMwyt37euy8tY9aNOY/BYksdbhjymcFyp18hvC9dgPhKc4+sPAmIezbxETcW9rsGa+rD0zrfUOk8kVzNZK1YbI4SpA5HPNHOJbwvv3RBEUR/lHcQYTD5ynOjoM5FhBk1HZimyU8hTSBDt2Vdi22hB2EXIQ9XkTbltu/ns1caS1V0/07cuZq/nNRZDL5Dj6dl7+CuxiYjvxjB+waOOId34gP2u5FuS7Gjep5a31H2OjqOOtYSGVxsXbOSGOwQMXEijrCxHx39snZ/Ygs5kREBERARFh0GUREBERAREQEfyRc/J5WjjfRfTrUVf0uyNWvzLbtJS34g3xfZ0GlLkZshp6xe0nJj8haYyjh7eYghcwPiYkQiTs7bE3k/eyjeW1hqbHYG5PmdIT4+1FGfCSs5ZKo5cfCT9kzTcN/P8AJL6q0J9LdUW9BZmwuqHllsRP5QZEAEuYfCWIT5N9KLl7XU/27kEU6Yazwuu9I1s/hZWeMyKKaJy3KCYNmON/e7P7fazs/tUoLfi/HZ327t/LdRDOaAw17LPnMbLawGdd93yWMcY5ZG+jIJC4Sj8JBLb2bLQv6h1bpKwz6hw/y3hO7fKYqN+3g97zVfN2+vG5foCg2sdrexSyNfF63xY6euW5/R6c42O3pWz8hGOXYXEy9gGIuXzeS+uo2rn0xPpusPZlYzOcr46NzhNx2MvH4m7mfjvtv/Suu46Y11pQoy9AzmEyEbs/qyxSj/qVU9SaupNJYvDYQgtZzTYZ7FvRyMh9rbxrjci8Ngn9eLbdhl9Zu4T5b8kF6Im/d3KF6u1k9PIjpfT0I5LVNgWcK+zlDSB/KeyQ+pG3nx3Yj8h9rsE0RauPGxHSgitTtYnCNmklYODGW3e/H2fYvIMlRPMyYcLcD3ooBsHX5t2jRETix8fc5CTb/BBvoiICI6ICIiAiLn5bJ0sXTt3LliOKKpXkszbl4hjBtyLb3bIOgo/a0jpWyM4zacxRdvyeQvQ4+REXm++2+662LuwX8dWvV3d4rMITBv8ARJmdv6HW0grnpCxadmyXTe2ZP8g8JcVI/c82Nlcux395RuEkTv7ezYvnKxlDc96LR6o6budkzS5Kraxzyfos04N/o5f2upkgOobrTWP4uat0riJYQ9Ezc1mCayQltAccBShuXqjvwJu/7fJnUyVQa9wkfVrVY6XkexFpfAWe1ylqJ+L27fB2CtGXuBjJ5X+swfS2CaaZ15pzUt162EtWroszu1oKM/oh7efCw4dkf3E6la5GnsVLiKj1Syt7IRs/5N7XDeNvos4CPd9q66AiIgIiICw6yiAtDJZTG40omyGRp03mLjH6ROMfN/c2/ms5V8h8n2Gxb12uvGXYeksTxc9u7nx79t/d3qmspQ1/rTWI6bv2NGW6mL2PKWS0+U4VefeMMJTSFzkIRFy7tgbbly3ZkF02oql6mcFqKCzWlFxOMxYwMX9js/c7Kr9JaQoP1KvBVyWQtYPS/AaOMtyvLFTvTgxmUbv3uIwlFwYnfh2p8eLOpFpfQp6dxnybjdW5yGnzIo4BjrOEDP8AMjZ4X4xt7B8mXLyWG1dpHPWtS4aYtT1r3Z/KuOMIoLUnBmFpoTFhAjYWYXA9uQi2xC7eILFsydhXOVgKRxF3YRbdy+DKu81r7JWMlS0xprE5Crn8g8pjJmKUkVetBHx7WX/GuPaAzABeInbvEVL9KajxGpqXpeJtNKIPxmiJuMsB+0JAfvAm9zrcfFY582GZerG+QjgKsNjbxtERCThv7txZ/uQQG/0phzuPODVOtNX5h5n5Sj8oNVj3YuTOMcIiw7P5eey5eV0dqfRuo6uucPqXMakr0omq5HH3hjksTUt9ycJAEXM433MRJicvGzPuSuLuXyfFgfltx279/LZBrY69XyFGC/TlCerYjGWGUH3aQCbdnb7WW2vz90w1lY0xjJ8xbx5x9PcllLUuLkrhIUmLheR+Jyh7K0m3aC7N+T58X8Ple2Pv08jRhvY61BcqTDyingkYwNvezt3Og203Ra1mxBUqy2LU8cEMYuRySEwiAt5u7v3MyCrKHUTDSaiympM9qqrjsVUsS4zF4wZt5rPCTjLMcI7mZvIHEBYeTC2/8YvfLUNb69yFOwNwtI4KpYG3WCSqE9u9IPqvJGbcYQF9iES5FyZnfbZmUY6R3L1XT75HCdJ58jLYyN2Z8tzp1TtidqU4zFzcZCHgTd5C3w9qled11rShFVax07LGtZshWG5dy8JVoJDfjG8vZMZ8XJxbuHbcmbkO+6CyLtmvTr+kXLUMEYN4jlNgH9r9y+68sViEZoJQljNtxMC3Z297OoPV6e08rNFk9eTwaryQM7CFmuPoVf8AmYH3YX+u7kf1tu5TWlXgqV469eGOGGIGjjjjHiIi3kzN7EGyiIgIiICIiAiIgIoDgrdvBdVchpe3YkmoZaoeVxXaPu8JDIw2YWf2juccje7tCFu4WU+QERG3QEREBV50ko4LJw5HXNTGU2s5rJWJYrXo4tIcASPFG4ltuwkIc9vpGT+1c78I7Map01ouPVOn7MjVMXK8mTrRD+UniICEeL/AyB3b3bv7Fy+muiNageHyNjJNpSnRwVfFQYqIBtWBAO8jkMvyQyG+zkwgW3Fm5ILn7tlrDRphee6FSAbJDxKZo25u3u381oYzE3qdlpJNSZS9EzbdjYjr8d/fuEQl/SuyyAiIg52byQ4/BX8pHG9kadeWZwjfdzcBd+LfHu2UOzGrcha05h6OBGANUagpDPTByc4a7cQKWaT/ABYc2/TfYfaud0tzMeLx+tsBmK71qOmstbKe5I/5I45zO2zfqxSx7/pLl9Mul2KzemqGoteUByGVtU4grRGZiNCmLfkYBbfuLi7EfvN39zILTwN2CasVMMpBk7NJ2r3JoiHftmFnJiEe4Cfdn4+zddRczT+FxeBxseNw2Pq4+lF+bgrQjGA/czLpoCIiAiIgLDrKIMPs3tUF6715ZOlGbt1+6zjADJwP7pK0gzC/9RSPU2Fxuo8HawuXgKalaHjIIm4E2z7s4k3eJM7M7O3ezszsqw17m8lpfRmpdMautncxt3D3I8XmTjcf4gh9Hsu3c0n0ZPCJ/peYSbrRNKPT78ZaL8mw1yplgdvnwxSiUv7Ynk/arAEmJt2fuVcay/8A4asr2j934pycn/8A8VS3DZOlH8m4OW2D5E6DWBid/EcY8RI/s3Jv2oO2iIghmo9Cx2Ziy2mchJpzPD3jbqgzxWPqWIfVlF/uJvmkKifUbPZ6r0+t1tbYN6ssU9d3yWO3moyMEwH2j/xkLeHv5txH6bq3/Yox1PihsdPM9BOAnEVGXmJNuxNt5II7NlNQa9ER0jcnwum5RZzzJRbWLY+6qB+oz/yxj+gL+spfpbAYvT2NGjjKowg3eZuTnJKXtIzfxGX1id3XXhEQiEQFhFhZmZm8l9oCg3VOOlinxOt5IyGbCWwaWQH2d605NDKJe8R5jLt7XiFTlQTr1Cd3pNnMVFH2k2UiDGxj7isGMPL9XtOX6qCWYrI0crWe1jbsFuuxnH2sJsYuYE4G27e4hdvuXjpXJnmdOUMrJE0JWoRl4M++265eVyWmun2kYICGLH0KNYYKdaIfETC2wxxh5kXl3Nu6h+hsRrnO6ToUtQ9tpbEDRjhGjSn/AOUJX2bcpZ2/M/oB4vr+xBbO7e9FoYehXxWMrY2oxtXrRtHFzkIy4s2zbkTu5P8AF1voCIiAqg634WXWF5tN09P5h8iFCSavnKcoQx12LwPCZF64n86Lv5MO/dszq31juQQjSmtTmvVNN6pxcmA1EcDEMEpcq9l29b0ebuaTb2j3G3nxdvEpx7FxdTadw2p8QeLztCG9VcmMGNnYojb1TAmfcDb2ELs7e9QTW2L6kaWwL3NDal+WIqMfayY3NV3tSyxj3kwSi4yEe2+zETuT927IPbr3avY2ppHK4yq1q/V1RV7CDkIPLzjljMGJ/LcDJSTSOtsJqmrMdCw9a1Wd2u0Ln5KzTdvZIHzfez77O3ezuygmDbPa0fB6j1FncFlMdVdr+Mgw9OWKIpnjcGlkeQid3ZjPiPh4v63iZdXUekdJagtBPqHTmHyMwDxjks12c2+G/du3wQcTqt1UkfBZGpoG0Ft688FXJ5uF2KvjxlmCIuzP1ZJh7Rn4s+wNsRewXtfTWHoafwVPB4wSGnThGOPkXIib2kT+0nfd3f2u7uoPqHTeNy2ir2kQqw1KFmmdYQgjYBiZ28LizNs3F2Z2+xe+i9f0BxNfF6zvVsNqOoAwWxtfweKzIzMzywkewmB7cm4u+3JmfvQWMubqHLV8Hgr+ausfolCtLancG3JgjFyLZva+zOuVldcaXxwPvlY7s/DmNXHs9qc2+rHFyJ/uZRrJB1D1xjLVGOrW0TiLcUkTyW42t5CQCbb82z9lD3O/rEZfAUE3wOZx2dxceTxVuK1WkIhY4y3ZiF9iH7WLuddVVjoLprkdLWMDU/GuW1gMHTeGnjYa/o4tN5dqZAX5TwubOJs7bly8+9WcgIiICIiAsMItvszNv5rKIIPmNS6j03DlMjnsDVsYeo0s428ddHmFcd33kil4bOzefEiWtgteZTVOK9M0xojNhv6kmbH0CJ/js/KR2+LA637vTbRF3PFm7Gn4CuyTtPKbSSCEsjOz8jBi4H3s3rM6mTIKuPpnkc7lItTao1Rbg1BCBDRlwYtVjoMXmLcmIp/8ruL/AEGX3ktYal0FVhfXGOLPV57sdKpkcJB+VmOTujGWs7+A3Lw7gRC+7er5KzlXf4RkLH0bz1sS4y48IshCTeySCUJQ/pBkHx/dh0oIuNjH6uqzt/ESaZvOf7Ricf6VxtS53P69wR4PT+LzGCxdouzyOSyYej2fR9/HHBD6/I28PM+PEXd+91LzLkXJnXy77+3vQfEcUdeAYYmYAYWEIxbfiw+FhZRa5oqKDJz5bSedyWlslOXOYqJMVWwfvlrSMQE/xbiXxUrdn9yMgiWa1v1F0dhLOT1HitN5+lXcAaXH2JaU5mcjRxj2RsY7k5N5GtvN9O9QawCHKap1ZdpXYJ2sUsbQYCx9Um9UZANv4U/vI9u/1RFeWtIGyuqdD4R9/RZc56fb/RqxSTR/d2rQq22723QV4eq89pKAf7olWo9HfiOcxkUnowN77Eb8ir/pcjD3kKlmQq4XVGmrFKy0ORxORrvGfAuUc0Rj7HbzZ2fzZ10zAJBKOQBMCbZxJt2dVTktJZPS+uMc+j7GWxWAygTQ24ceIzV6dsiYo5uwMSYIy8YFw4ixExF9JBq5XI9UdD46DEjXp5zFxOQjqKSvYtTxw/xbWKsP5Q5G795QLZ9tyEXdWPovPUtQ6cqZGlegvch4SywRGAdoPcbMJ+Ie/fuLvXaBnYGZ33fbZ396+tmZu5mZBlFhvNZQEREBERBq3pSrVZJgglsmA7jDG4sRv7mcnZv2uy4pZzURfmtG3B/nbtdv9kyUkfbbvUS1nqHLYt4qGB01kcxlbYO9fgHZ1Yn9887+GNm9zcif2M6CD0s9ncl1iy2WbS1+7WwGJHG/wSzAbR2JC7acfETMUnAa3hby/W2Ul6U6pLVmT1TfFr9WvWvx046N4CingeOEHMijf1GIjfy8+O619LYfWVfp9Vho5TG4/PzXrE+Tty4s5Y5iKY+ZhF2gbcn4uO7+quDfq4F57Oah6w0q2rDrvVO/6VXau+3LYCqs7M4i5P5vzb6aC0tOZQMzg6mUhgOKKyLmAk/i48vC/wB7d66iqzpRr3DDjq2l8pNHRu44I6QWGm7Sjddm4i9edvAW+35t9jby4q0vZ3d6DKP5KN5jW2k8TIcV7UWNjnj9auM7ST/dGO5v9zKG2tQ6s1rZcMEFrS+mx7pL1us8eQuN7RhiP8yP+MkHl9Efag1euOqcffwd7R2IgmzeSiKC7k69JmP0apFNHLIMj77McgAQhH5k7+xu9Whgcrj83hqWZxk42Kd2AZq8o+RgTbs/7FCdK4LC6Yxr4zD49q8Lk8kpO7mc5l5ySG/eZvt3u/f5LjYHLt061LJiLsYhou/MRY+0I7R4u0ZOR15H9kRkTkB+qzu4b+qgt9F8gXJvLuXzNIEUbmZiAt5uT7MgjXVHUMmm9F3MhV2PIHwr46N37pLUpMEIv9XmQ7/BnXS0rK8mmscZ5SvkzaqAyXYTYo5yYdikZ27tndnVW9ZNRaXz+Q0xguA6ixQ5Eshk46FZ8gPCCMuERxxiW/OQw2Z9t+Lru1KGqtXVho3McOjtJ9n2LUq8+2QsRfNFyi8FUOPsAiP2cgQRFsjgNV9Uc893U+EraToZGB7kR3Y2fJXq8Y8QISf8zG/Fy+kYM3qg+9nYDXmmM7m3w+AunlZI2d5Z6UByVY9vY87N2bF9Xlv8F6VtAaFrV4IIdHYBgrgwRb4+J3Fm8vmqR14YoIhihjCMBbYRFtmZkHqjoiAiIgIiICIiAta3Wgt15K9mGOaGVnE45BYhIX82dvatlRzL4TJZK7O76nydGnILCNelHEDt737QgI/3XZBUfWKpd0TobNafxOfqW8RmMdPWpYS9Yf0yvI47MNN+8pQ/xTj4fmmI9y64azwmoupnT+bHel1r4Neq2cfdrvWuwxyVu0bnCfi4u8A+JvD9ZWBpXROmNNTnaxmLD06V95r9gnntzP8AXmPcy/bsvbV2jdOasjibO40LUkJcq9gXeKes/vilB2MH+wkEi9i4epbeXxtSKzi8S2VjGTe3CE/Zzdls+5RM7bGe+3hdx396qoc/1K0d1NyGBn31XhWrBaxtex2cF6av6svZy+GOU4j25CfEnExLkpziup2krdbneungJ29armY3qSi/u8fhL7Rd2+KDg6T6iW5ekWFypwFk9TZSU6EFAA7MyvM58o5R7+xYGAiPf1GF/PuZ/vqZqMdMdKocfqzJRWc1ehaqRVoCEZ5fOWQQ73aMB5G7+wWUK0pqrE2tYZ7XuBpFn8rl5nrYjFY0dhGKP8n6XZkfwQlKUfrv39kMTbE6l2I0xLZvT53WL1crqC/X9Es8eXo9aAvWrwC/qx+fJ/M38RfNFgtcHYgZwfcXZtnb2r7VRaL1FZ0DI+lNTNbPAwPwwWVaKSb8g3d6PYdmfY4/CwyP3GO3zmJSy91K0XUDn8tDcJ23aOjBJaN/hxiEn3QTF1VWu9R5PUWpcfp7QFKtmLWKvPYyduc3GjUIAIQAzH1zaQhLswff8n37L6wGZyvViu9/FS5PA6MN5IRm27G/kn5cXcH9avELsTb+uX+L4+KwMFicbgsVXxeMqR0qlcGCKKNu5mb+34+boK/p9K85Xy0mpv7pWal1TPEMc1mWlVOqIt8yKEo3KOP6rSbv5k5F3rqvqLWGmK0patwDZapGe3yjgAOQuz+nJVfxj8ezKRT5H2fzQc3T+Wx+bxFbL4qw1mjaDnDKzO3Iff3rpI223ciAiIgL45hz4cm5bb7b9+y+1RHV7JausdYdN47QtjFDqGKORw7fH2PydN+PpDzy8xA42d4HYBFz5i3lugvV9mbvdmb4qqte9cNG6eujhaF6DJ5KeX0dpBlaOlXP29tZf8mG3tFnIm+iu4PT2pkqAQ6zy+R1VLy5SDaPsqxF7vR49g4/AuSlVbDYmDDDh4cbTix7R9m1UIRaLh9Hh5bfBBXvT3BPpvRtDElcG9MLyTzWgHiEsk0hSk4N9Dc32+C/B34R2tM1qfq3nPSbdiOvjbclWpB2r8YmiJw3FvY5OLl+sv21ourj8Xr/AFZg9LRnFpii8ABFG+9eG+/N7EcW/kzC8XIB8Ik79zE5KrusX4MlbWuuLOpcHqMcSd8u0u1pKby+P5xg7OPn57P7fnIPD8CjqJqTVmOy+ms7dmyDYyKKStYk9dgInYoyL53kPHf4q3LePu9R9TZvRlm8dDS2IOOHKxxP/CMjJLEMjQiX8VEIk25D4icnZnHi64egdFaN6HaZaGH0u7evyCEkjRlJbvSjvtDDEH0fE+zfEiJZj1JmNO9RodYSaJ1LhMFkQavqKfIRQdlELfmLXglJxcORAfdx4PyL82guLR2k9OaOxjYvTGEpYqmz7uEEezm/vIvMn+Lu7rvr4jMJIxkjJiAm3F28nZfaAiIgIiICIiAvGxLHXhOaU2CMGciJ/JmZeyw/F227nQc7G5jG5OKtLjr9azFarjagOKRi7SIvVMfeL+9dJUnkq+m9Nasu57QevNO08mTNBdxGQuxzVTFjM+zYmfnWflIZd3Jt39RSTTPVnCZUbEGSpXcbkavFpYooTuQy7/OhmhEhkH9jt7RZBZCq3rNbk1FNB00x8cjnlYwsZWw3q1KAyty3+vLxeMW/Tf5q9cpqLqTn6NkdE6SDFM8btXyGopuw3f2O1UWKT/OcPsUd0FkYcTYnw2oqWRw2qb0nO2eVnY3ycu23OCdvyZjsOzAHHgPzBQTwnbfuZRvXebt4XHU4sVAM+Zy1wMfjRP1AlNiJ5T+oAAZu3zuLD85STZQ3qhUv/wDIWpMVj5sla09kPS5KcH52eA4zilaNvnGLSMbD87g4/OQcjMUs/oDEyapr6jzeo61MO1zdbIzibWYG/OTQCzC0UkfmLD4SYXH4qxoTimhCeI3kikETjcW33YvJ1X+utSV85pO7p3STnl8rmYXoxiMMjDSaVtpJ7PJm4MAkRbF4iLYeKnWMpwY7FU8fXIijqwBADl5uICwt/qQajSRN1N0uxeZ18gAb/S2iL/ZZ1Y6pzqkcmIp4fWlf19NZSG5Z29tM94LP7I5XP9RW/FJHKHICE4ybudn3Z2Qei0M7lcfg8Ray+Vtx1aNSIpZ5jfZgBm3d3W/7FFOoteK1isdBagCesWXpdrEY8mNu3Hju3t2LiX6qCSwTBNCEse7gYsQu7ebOvbZY7mfzWUBERAREQEREBERBgm3bzUW0to7F4H02UZLOTt3Z+3s3L7hJNI7NxZt2FhERHuYRZmbv97u8pWUEJ6iacm1Tja+lZsZBLgbdiOXIkRsw9nFIMnZcG7y5uLN7mZn3VbZPQmFxnUqHS2WPP28FlKZT4WvNmrRVYCi7p63Dn7iCQd+Xh7QfVZX+q069D2GI01mIX2u0NTUPR9vWLtZWhkBvtjkNkHrp/T2ntNsceAwWOxYF7KdcInf7XFu9dPfdCbcnZRvWWp3wdipiMTQbL56/y9EosfFmFvOaU/mRN7X9vqjuSCSLxtV61qpNVswR2IJhcJYpG5AYP5iTe1nUMbE9UnErLaz056W3iCg2GcKh/VKUpClb9If3VINH5r8YNPR3paEmOvRSHXu1Dfd4J4y4mO/zm+cJfOFxf2oONW0BQx0bw6d1LqzTld/Krjsn/Bh/RilExD9XZcvQ2kIdRdUNQU9Q57P6nwuDq1oPRMxeeavJclZ5Cd4hYYy4xPG2xCX5x1YY+bLldEnhbLdQIS29MbU8hys/n2b14Oyf7OLd32IN+50zxtS7JkdGZG5o27K/KZsWETVbD++WuYvGT/WZmL4rp6VxutaN8i1DqTFZapw2AYMWVaVi97l2pC/2cWUpRAREQERacFypNcnoxXIZLVZgKaMTZzBi34uTezfZ0G4iIgIiICIiDk1M9h7eXtYmtlaM1+qXGerHOxSxeFi8QebdzsusyjuqdGaW1PJHNm8HTt2IvzVhw4Tx/oyjsY/cTLRuaMuRwccDrLUWIJm8IvONwG+6wJv/AEoJgigHYdWsbs0WV0nqCNvP0qnPQkf9aMpR/qMvr8adfVn2vdLp5/r43N15h/0vZF/Qg8OuBtiMbh9XhGzvh8nC1ova1Wcuwl/Z2gn+oqg/CK111Z0lrTE47RWmvlHESgLymVB7HbTdo7FERfMbjx/eU2626zyFnpHqqtc6c6lrQy4yeM5rEtNgjcg2Athnci8Tt3M2/ctbrjpTUesuktvE4XLNjbxxQyyE8/ZhPxFuUUh+5y/pEd0Gl+Ef1Gz3TjQFTL4fEQ2rM9loHacH7Kq5A5O7iO2/e2wquMLH1t61dDcpBaNsNbHIBLUslGVR8hX4lyi7vIRLjs/k/l83dTXRYa66a9AZA1JYDK6gGUIMeEhtIEDzyBFABm/rs0h8n+r4VMm6eYSy8M2oruVzeWhAXkuS5CaF3k+kIREIAPuFm7vegrqDXN3oR0v05j+pty/nctZsTgDUZO1KOIeL8SM3Hlty/rcfYrE1FqQcz0js6h0xPIIZHFs+NMxZn7SZ+zjcm+kxE/7q4eW0JhdSam/FnWrPqXEtU9OxPpUpdvS4kMcw9sOzyRvyjdt939Zd3UlWhjOmmQxGlK0c7YSAHgx1UmkNmgkGVouO++5cNu/6SCztKYWtp7S+KwFJuNbHVIqsTfVAWFv9S6rqmMV1ryuesVo9NdN8plCtByiIMrUIIGfyew8Zn2P2PuXc/d3KT1dLalzfOfXGpZpIpfPE4fetVh+q8rflpf0uQi/0BQdPU3UHS+AvjjLF87eUN9hx1CCS1ad/5qMSIW+JMzfFa9HPayzEMhUdFfJI/wAVJmb4xmXxeKHtHb7HJl2tMadwemaDUMBiKWNrOXIhrwsPN/pE/mT/ABfvXb7kEBLDdT7z/wAN1vicUH0MVheRf5yeQ2/qLp6b0rksXfa5f1vqDMvxcextejjF3+3aOIX3+9StaktyrFahpzWoAtTiRRQlIzGbN58W8323QbbIjIgLSOjUfKDknrQvdGEoAscG7QYydnceXntuLPt8Fur4l37MuLsL7dzv7EGJZI4oyklMQAW3cifZmVeTakzWs5LuN0MwwYzszhPU0ru8PPy/goN+ecfp8hDk3z/JQfpM2T1vnshjOo+blz9OKsPyTWam8FDJQs7drZJuLdvxNxj79h+dw8TOr4qV4qtaOtBGEUUYsEYA2wiLeTM3sZBRmpOk2H0B0mzWUwuotVFlsLj7GRr3ZsrMW0sYvK+8Ik0RARMTkLi+/J+9brRZzWutvkiDPX9OhiMDXvyy0OO5XrLu8bFyZ2KOMYyfg/n2g+5eH4XN7Jlo+npjHWpK0eUm3u9n608DSRRdh9hnMG/1RdvauVpn0wPwn3mp2J2hvz2qlyHtX4FWqUq7B4PLwzTdz/XJB2MQ2ffr9gMRq2jE82KxV+3SvQf3ve5lCHaCL98cgs5sUfi48/CXF1dF2vXu05qluEJ684PHJGbbiYu2zs7e5QvVzs3WbQrbevRywf1a7/2KZW5/Rqkth45ZGjBy4RjyMtm32Fm8y+CCttH5rF6Fz59NM1n4YmrQx2MCdyzwkmpkRM0O7+ucRBw97g4fFWovzbkdG9Rtdw38xnsHiqeQhyZZHHVr8YTkcMdSL0ai7P4RAiOcZn+lvx8Per30rh6eFxo16VSanGbCb1jsHIML7NuA7k7Mze4e5B20REBERAREQc3P3jxeJsX48feyJwjyGrTBillf3CxOzb/a7Koi6fYre5rDWva6ZxkkUtnIYevmZvRX3fkZ2z5sB/oALD5+urvWvcrVrlY61uvFPCbbHHIDEJfazoIV0RwOMxmh696ng6+JkzBPkp68dZouzeXvCNx9nCPgG31VPO5u5mQW2XlYi7aI4nMgYxcXIH2Jt/c/sQe3dsuHq7TmH1XhJ8LnqMdylM3eBN3gW3cYP5ibebE3ez+Si+GyurdLSthdTYy5m6ASE1XOUR7Y3i38LWYW8bGw9zmDExP37Ct9+qOghlau2o6p3HPsxpCJPaMvcMO3N3+xkEa0DeycsWWweal9Iyen774+a03d6UHZxyxTOPzSeOUeTe9nUnZ/ayr3BYfqfltZ6qy+IxFPSuNzORisR2c03b2eAVo4vDWjLYd3An3M/d4V1M5jOoukqEudmz9PV+Oqux3aHyUNS00XzzgkAtncW7+Dj4uO3LdBLiMifcncn97p5r4jkhmiimryNJDMInGbeRCT7s6jNTHan13duS0c5JprTVWydUZqIiV+8cb8ZS5mLjAAmxA3FnJ+JFuPhQSOzWjtV5q1qDta88ZRSxk3cQk2zs/3LW6LZAPkKfR9iQ2u6WkHHG0vcclcRZ683xYo+Pf7xJvYvM+ldUh/J6517FJ/KNmyJ/2ELj/Qo/Y6b9QMFrGDVmm9axZo61YqstDL1Y4TvQeYhJYgFtyAtyAnDw8ibyJ0FzKtMtlsrqvUjYbS9fjSw+R7TIZW9GXo/bxF4a8Tbs8pc/WJvCPHju5dzaGT15rHL2h0hiNLS6Y1DZgNys5yxD2MbM2znXGIie1t8OLNuPJ237tnCYLqVo3AUKlPKYHUkFMGCWq1I6Vif3yNO8pjzIvEXIdici8Q+aCW4fG6l+Wjv5nP15oWgaOKjUqNHCzuW5SE5ORkWzMzd7M3f3OpIqgz3UTUMluvifk2LQna8RPJ6oJnDk/zIGhN45C/SlD9F1I4tEZ02CaTqpq0yLZyeMKLA/2N6O+zfegniLAtt7d1lAREQER1hBlERARRTLawejkZacek9UX+zfZ5qtMXif7CI23+5cP+61hZMtPhamntV3ctXBilp18Y5lG7+qJny7ON3+uQoLH3bbzVQW7sfUDXFa5Vmjk01pa0XZmH/r+S2eNyZ/5OBndt/nG7/QXK1k/WHMWmky2kw/FR23lw2FzANkJm+jOZsAuP0o4jbl5ciFdrA6i05Uko6d9GPTVs4+NPEXq/opuLd3GJn8En+TIkEnfzUSwUNZ+p+q7ru3pg1sdVFn82h4yn+xzd/wB1S3zZRrVOlhyWTizWHycuD1BDE0UV2EBIZYmffspo37pYuTv3dxNv4SFBI/nN71FNFdsWsNb22d3qyZWGOP3cwqRNJ/TsP6q0ybqzYH0Ui0XTF/C+Rh9IlkH6zQOwty+0+Kk2lsJX0/gK+Jrz2LLRbnJYsHzlnlJ+RyGXziInJy+1B01Gs7ichVzsWsdLzdjmI4fR7NQ/DDlYB3JopX+aYu5dnL83dx7xdSVcXVeeDC04Iq9d7+YvO8WNxsZM0lqVm3Jt37hER8RG/czIO7oHXGL1hHYqRxW8bmaLC2Qxd2PhYrOTdz+4wf5pi7i/9CmHsVUYrpdazeUq6n17l5rWZrREFCHEzSUoccx+swSRuMspfWN9n9gMtTV+I6mYSbG4/CdRCfFZKw9GS3ksZHPZx/IX7I2MHBpPGwh4273Jt3JBaVTJY65kreOr3oJLtLh6VABsRwsbchYm9m7NuuNS1VBkda3tOY3H2LEeNFhv3t2aGGcmYggb2nJwfmTN6rOO+3JlX+m8PrXTeoC0XjNUaVpSnRHIBO+npSmvPzIJ5Td7XjNi7JyJ3/jWXPyuO6rdPsLWq1NUaMix16eSO9mJsNLHJXszOzjOf5Z2LnI/Dk/cLvH3cfVCxM/rqhgMvlIcrH6PjcZUhlltubcpLEpFwrxx+sZuI793tJm8189NsVewuIyWb1EMVfL5q3Jk8ixSsTVWcREIOflxiiABd/J3Yi+cqvs4PqDo0Y9RX8PpHM24Tb0/UFj0m9bqhx4vP2JdmzCw+s0RNszeTqyKOgyy5R3NYapt6qiMWJqLxRw41282doAbxt/OEaCfC7ELEz7s7bs6ysCzCLCzMzM2zMsoCIiAiIgIix3oMojqFdRNZPp6i9PEY2XNamtQmWOxFcmaSdx2Z5Cf5kQu7cjfb2N6zszhw+pdijqbVOO6fDvKMLx5nLuPeARRHyghP4ySsL7fRiP4KH/hL6JznUHpoeH0/bOK5XnG0FXfaO1xEh7Mn/W3b5u7Mt3RHT/qf8my+n53Gaas3jaxkp4I3yGQtyv6znLJxijdm8IsIGwiws3q98qbpbcYObdT9dtZ/lfSa3H/ADXYdn/VQUlduH08/BloYjq2V6xZlL0OGPGSC9mv/GQ7yctucPHff6ot3qwtB5/VmotEYvUVDI6fyGPtVefpd2CSpMQiTi7yRx9oLGziW+xbeSxqXFuPYaT6uYzE53EWrO+Ky/ZdjHPZ9UYpQZ/yM7jy4uz8ZPLufuUyp4XE0tOPp6pQgqYpoCgCtAPAQAt92b950EE6N6pwWscvncrT1kOoMjBwqyRQUirQ1oBcuDRCW5Ezu77m7vvsPuVWfgsaB6g6Z6yamy2osbdq0JYZoTnld9rkxTM4kH0/nPv8fip7oPp7h+jUmQraSHL6j1BqBx9Gx8rRhtEDv43kFto4mIx5GX1WZt+5WJS0JrfJi02ouoU9ApGZzp6fpRQxxe8WmmE5D/Sfj8GZBqxYXLaTyt7L6JipM2Rk9IyGHtcoorM3tmjlFi7KUvnbi7FsO+ztupDpfqbp3L3wwt558DqDfYsVlA7GUn/xRP4Jm+MZEy0w6U0x/Oa417L+lmyb/ZZlpZzorgM5RejltT6yuVn7+xnyrygz+9mMX70FpM7O26j+q8zcxceNDH4/061fyEVMIyk4CLFyKQyfZ+4IwMtvbtt7VVmc6R6i0tpu/b6e9RteNfpwlPUo3L8VqvM497xdmcRd7szsPs3dl75jS3UzUuIwudwHUihYieF5qr2cQ0E3ZzCO7tLGTsMnDcWfs325OgnOqtZTVcxDpnTeObM6gmYTKFpeEFOEv46xJs/Zi+xcRZiI3buF23cfTSGi6+FvT5nI3TzGpLfdaycwMxcN+6KMe9oom9gD3b977l4lDdP6nfRGTp6VzPT3MY+5lJJJo7ePnHJxXpAHkZHK/GUpNm38Qb8W7vJT3F620pksw+GrZiAMozb+g2GKCxt/NyMxf0IJKyI3kiAj96IgbIiIKG/CLd5epGiaO/dasQA36t2vK/8AumXn0z/h34QM8zd71Mflp5NvZ2t6KKP9rVT/AHV0erNnE5Xrn0/wkMMk2RxVixcsy7+CGM68jgBP7SIwYhb2cPiy2vwYA0/d09ndQY7tJctbzdyPIzTfnW4zEUcfwBgNiFm7vG7+bkg2dQ6Y1hnetVPUONy82Ix+Fx0kMD2qgTxTSzbcxAGcS22AXc3Jn3YWb2qzMU2QahA2U9H9L4/lfR9+y5fDl3rdRAREQEREBERAREQERHQaWQrBdoz05TlCOeMozKI3AmZ22d2IXZ2f4soOxaz0RXihngyGtsJFuzWYnH5Trh7OYdzWNvePE/qk673UDITYnSl3JQ5mvhnrM0h3J6j2QAWJt27ISEjd/JmF2fd+7vUXwGquqdjGxHb6ZxnK7E/bPmQrhI3Lwl2RMZhu3fxLxD6qDja96h43IY6BtJ5/P1dRPY7PH048TJF6TPJ+TGKX0mLgwtvu77jx4uXf5Ka6A0lPhnLLahyj57U9oBG5kpIRDiLeUMIs35OEX3fi3mTuT95KA5+PqFrTqHTw1ivFpF8Ljiy9aSvf9M5W3LsYGlbgLPHt2/IfMm+cPcrP6fZybUelauUtUjo3eUle7WJ92isRGUcoi/zh5iXEvaOz+1BIl5mAyCQGLEBNs7O3mvREFO9JCmr6fsacty9pa07lJsOZl6xxxbFAT/5A4f2KSdA5PSOmda17ZshkTf77064mMFsd1u1hj/ZegxuWjb4uxwSf7gF1fwcS59IMUXvs3v8AtkyCxEREEZ1zpPH6txDU7rnBbgJpqF+B+NilYb1Zoi+a7e1vIm3EmdndlE9O611jkZLWFxejvlO9irZ4/IZG3fjp1CmHZ3kFm5y7OJMXHh3b7b+1WkodjMNfpdXMzmYa7R4rIYemMhi7M0luOSdiJ28+XZFEO/uFm9iDQPO5ma0OB1l0/tDUvP2DWaUg5Ckbv3bStxGSNviQcfrL6q6BkwtmEtH6pzGDpiY88YTtcqOG/eMYS7vD+oQi3uU+RAbyZERAREQERHbdu9BwNRZ+ljQkrBlMLFkyHeGvfvjAxf6y2+5QzUOuMnhjrUZc1hb2ZtAR1cVicdNaszsPmTD27bA30y4j8Voam05pnJ5+TQ+ltN4WC3Iwz53LPQiOWlCfLbYzF+dmTi/Hlvxbxl81i6eh9GaP0z1EbHaWw9DHvh8RtYevEwkfpMnh5v5u/wDB3fv96Dg5K11JzFnA6f1Nkcbpsc/kTB6uKjkK96JFEUsnKbtHGJ32CMuDFx5+ElaWmtO4bTWObG4HHwUKbE5dnEO3In8yJ/Mif2k+7v7XWyWKx0mZgzMlOMshXhOvDO7bkEZuJELe7dxHf7GXRQNvguFqvTeD1ThpsPn8fFfpy9/CVt3AvYYF5ibewm2dl3UQVDpu1kMRqmfQeetlduV6QXMbkTZhK/VYuBcxbuaWMuLHt63IS7t9lK1GdS18przXUDaUyDYevp0rNa3mxgCcjlkZhOrEBts/HiBGfewuzDs5MTD4ah0vrjTGItZ6n1Bly7UISszUsljoOzmjDYjFjiEHA+LPs/i79u7zQS1/JRrOayxWKzPyLHUy2YyjRNKVPE0TsnCD+RTO3hjZ/ZyfvUirzjYrRWB2aKWMZGL6pDyWn0PKHJaXs6uCPaTUF2a3zdu8omLs4Nvh2Uce3wQcCt1E0w1wKOVmu6bty90UWdpSUmkf3AZtwL7iXQ6a1DzGv9Q60ljZ4K+2Cxffu3ZxPysSi/uOZ+P+RZWLkqFHJ1JKmSpV7leRtjiniGQCb3OLts6guknLRmqfxItVY6+Huyyz6cmhHjHs+8ktQhb1CDxkHzSD4gSCxkdmfzbdFjdBHNYaQxWp4a3pp2q1ynJ21K9Ul7OxVk22cgP4j4XEtxJu4mddW9Rp38TLjMnDFdqzRPDPHYBiGUXbZ2JvJ91vog52ExGNw2Hgw+NqtBQrx9nFDycmEfd37uoJprpPQwWpLN+ln8/Dj2sxWKFCLJ2BiqMPrwsHPs3hL6PBnZndt38PGzEQEREBERAREfyQeNiPtYJIuZxuQuzGD7EPxZQR+m8hE5F1A165O/m2WZm/YwbL71LrzLYav6T/AHPNT3Y3mGIGrFVMzci2bYRl32+3bb27LXz3Uq3ibVLGTaGz3yxk+TY2kM9SQ5iFtycuEz8AHu5G/c27IOFr6rmdF06ceK6k6quZfJ2Bp4vG2npSvZnLybkcLEIC3IiLl3Mz9zvxZTLp/pS3hRsZTUWSizWp74gN7IhA0Q8BbwQxg3qxD393zncifvfZonZ0hYiyWmc7qOZ8jqm3nIinnfvCpGISy+j12+ZE3BvibtyL4W6gIiIOLqvA4zVGnruBzEA2KF2N4pgfz29ji/sJn2dn82dmdVtgM6+AwWexupsj6Vd0nHtdsyv47UHZ84Z9veYbCX1wdXGqgoU8dd6ra/x+Wox2bJtR4PYHtBKlJBs0ez+Hg0scz8fe7ug7/SbT2Sqhb1ZqQybP50IjlqMW8eOgFvyVUPfx5E5F7SIn9ysD2KuvwczM+jmBY5Hl7Np4RJ/YEdiQAH7hFm+5WKgIiIMOzOzs7bs7d6gHTmxLhdR57QNl9/Q5HyWLN/4ynYMy4/5KXmH6PD3qwFF9U4SxbzuFzuJau2Rx0zxSdruLS1JdmmDdvb4QNvjG3vQcLr9IWP0C2p4YJJ7Wm71fLRRg+zyNHIwyhv8AWiOUfvXQgPRvU/ThhbpQZGvDM8c1azC4WKc47cgMX2OKRvL2P7veu9qvDx57TGUwkr8Rv1Ja3LbfjzB23/pWxQx9eoZzjBC1qdh9JnEGEpiEeLOT+19veg8dN42PC4eDFw2rtqKBnEJLc5SyuO/czmXeW3l3+5dVEQEREBY2WUQUHhi9I6wZnJ2PWHM5Ld/qwVKcMf8Atl+8t/8AA4q9l0qsXS9a9kjsfc8UWy5GQr2NP9Utbxy2YZIo8LdzEJRSbmDWXjZ2MPmuL134v7Wf4Kc/g1YksP0S0zFLZr2ZrFMLUkkD+Dxizi36o8R+5BZaIyICIiAiIgIiICIiAiIg0r2Po5MIgvVIrAwzBPE0g78JALkJN8WfvW6iIMd/Py7vejMzeTM3t7llEBERBWWbgcOvMNnbusaa7NvtC23/AJjLY/Bw/wAD2H+E93/tcy2dVRsHVHAT/SxV0X+6eqX/AIrW/ByFx6R40X+bbyA/suzsgsVERAREQEREBERAREQEREGvHBBHLJLHCAnJs5kzd5bNt3+9ejCLG5MLMR+b7d7r0RARHdmZ3d9mUOy3UjQ+PMYS1PjrVqQ+ziqUpPSrEh+4YomI3+5kHT1XnJ8JUikqYDK5qxNL2UcFEAd2fbfcyMhEB+Luq61FrfqXJncPpfH6ZwuKyeXInFrGUezPWrt+dsEAAIsIbszeMuROLdy6epeoep8TPCMXTizP6bOEOOgnzFeG1aMu/ui3fbi25Fu/hEXd/JcfpnhMjqmlpPqbPPVbPW8hJdvS+waZwyxNTi2+YH5J/F84TL1nQd7pDTHSeVzvTmrJNYx+G7G7SmnPlL2VopTIDf5ztKEr8vcTN7O/o9dtQ19MdJdR5aeIp39COvFEL7PJLLtGAt+sbKXQU6kN2a8FaIbUwiEswizEYjvxZ39u3J9vtVUfhQE0mnNO0y/NyZWaU29/ZULco/1gF/uQa+qstLhehdrKQ/3wGnQGD+dOERH+kmUw6EzTn0lwFWzUhqz4+E8dLFF6jFWkKB3b7ez5feoBr0Hl0Fo3DO+3yhlcNWff2izhKTfsidWH0WkaXRByN5Fl8m7f9dmQTZQLqj+W1N0+os/5Q9R9u36MdOyT/wD/AHxU9fyVU2s3Tu/hL4zBTcn+ScDYOI9vA9qY4nePf6Ywjy/RkQWqsoiAiIgIiICIiAiIgIiII5rTIZyhRibTmK+UcnZk7GFpS4Vod+95Jz8xBmZ/VZyd+LM3evHSOmJMZkLWcy98srnbzMM9oo2AIo29WCAP4uJn3fju7u7u5ETqUogiepbL/j3pGjt3FLbsfuQEH/eqWLXlrwS2I55YgKWJnaM3bvFn232+3Zv2LYQEREBU7O18uuWtvkx4RkbCY0QabxMU7+ldmT/Rjbfv97q4lSFvN1MJ1O6o2b9kAsRUKtiIJX4k9WKo5cm94tKRt9roJh+DwEAdENIPBy4yYyKU+T7v2htyk/ruSn6h/RrGzYfpLpLF2QKOxXw9UJgJtnGTsh5N+9upggIiICIiAiIgIiICIiAjvsyLBd4vt5oPyDjrjyY7qfqyV3K9ktKldmkf/Gz22hb9Foo42b9FfoHoLQhxnTLH4ysAhXpzWK8Qj5Cwzm237d1+btKSRB0U6j2LkhR+i4/HYW0Ujd8UkQNHIL/ovKa/TPQ8Zm6a46WeCaA7Mtm2wTDxNgmnklDdv0DFBNkREBERAREQEREBERAREQEREBERAR0RBCdZ7Nr3TPvOtdj/ANyX/CtfoGLR9MqsXtDI5Jn/AOvTr76gl2et9Hyt7ZLgfth3/wCFenRkOy0dLD7AzGTH/wCdmQTdERAREQEREBERAREQEREBERAdmdtn72dQrUvbaclhh0boWG7lL3Ju3iGOtWh228U8vrbd/kIk77OpqiCD43TlLDW7Ot9U3flPOwUz7S4YbQ1ImZyMK8ff2QO3n3uRbNyJ06HU7NLpTgAtQPWllgKz2D+cLTSFKwP8RY2b7lONm9yM2yB7FSn4Trv2em4nfYHkyZ7/AFmxllmb+s6utVJ+E3e02Gg48XmYpLN+3aj+TIYeXahMz/nm28hFnfd37ti4/O2cObr8q9bLaEluG0dShkJL1h38gCClOTm/2bt+1THoHWt1uk2EO9C8Fi4EuQKN/MGsSnMIv8WaRh+5QnqfW0xd13oqlqwrrY70ud2CP+95ZSKGOKOxt/Fkcgt39zu7M/c7q8vYg42q81W09p65mrcViWKqG7RVw5yyG7sIgA+0iJ2Fvi6qzRuHyuW0vgdbW4H/ABjtam+VrHYN2jRxm5U3jZ/aA1uPf9Xkpd1hy+ahxNLTGl5ewz+eKWCtY47tVjCMjkl+1mZhH6xitT8HrKNe6U6ep/J9ukdDHVoDGaMuJu0Q+IDf12f9ovuL97ILJREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAdUlnadUb3VbJS1455pQeInlbl+TixwOIb/R5SG+3xV2qitWNlHn6u9lFUlovC7VykkcTaf0CLtRJhbbhx4OJety3+1BZ3SyCWt010vBLIchx4iqJHI+5O7RD5upOuRpOCOtpfE14jOSOKlEAmfc7swM27t7110BERAREQEREBERAREQF4TzRV68liY2COMSMyfyZm83XuuH1A2/EPUP8A0XZ/3RIPy2eev6g6Ma51XHRha5ndY1pKtMm8DsMlRowP7RFuX1t1+q9K5aLO6bxmdgjKOLI1IrQAXmLGDEzP+1fkuoHY/g3YWSLzuapOYP0Y3lJv9yK/UnS+HsOm2l4vLhh6g7e7aEUElREQEWG81lAREQEREBERAREQEREBERAR0R0Fe9UpOz1foF/5TKWYv2053/4Vv9KPDg8pH9DOX/6bBl/xLldZi7LNdPbH0dT9n+/Rtj/aur0vk5w6ji2/M52cf3gjP/jQTNERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREB1+eOuIPa1rl7Bv3048Hj6v22b7HNt9oxB+xfod/Jfn/qxH6X1Lr0Bb8/qfCs/wAWir2Jn/Yzb/cg5vXiZprmVrf80wAT/rHkYBEv9Ev0k/tX5j6rw+n6u1VRb88eN07iYfidi+Z//dfpxBHs1p4cjq3T2oO37OTD+kt2fHdpRmjYHbffu2dhf2+S7oiwtsLMze5mXoiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAqTzNhiudWMRKcURj+WZzfZ3jlxwNy+zlG7b/BXYqL1ljMbew/VDLXMdFYsWnmrmUkexFHBVj7Jt/osfJx+s/JBaHTi3Lf6e6buzCYyWMVWlMSHZ2Iohd+77XUkZaGFjsRYelHbn9IsBBGMsv8AKEwtuX3vu632QEREBERAREQEREBYdZRAXD1pLjItL5L5ZtejUTrnFLJv3sxtw7ve/i7m968tYamxelsS+QybznzNoa8FeJ5JrMxerFGDd5G/sb4O/czO6j2F07e1DmK2q9aQlFPVYZMdhHdpIcef8oRN3Sz/AFvVD5v03D81U4wn0ZprpjlsdqqvNjNRzFk5YsXIc0lMoZZOXh34k8U0fMPzkfaeS/UuK1/oSxjgPH6rwj1YmaMf4UIcWFtttn22dvcoDgsdlclo+fqHgIns5YdT381VqbcWuV251ex39jnAAuJfS4/NUor4ShqR6mvNBZosZNkoxnmDhzqZBuPFmsQv5Sjtx5jxMduJcmbig+dVdYNIYNpPRnvajOCLt7IYOIbPo0PLj2shcmEQ39u/v9jKZ4DLRZnGw34K1yuEosXZ2oCikH4OJf6/J/Y7qptaZ4oNV4vGar0JqGLLUP4bi7+mTa5zhHiMgC3EDcX8InE8ZNsQ/VduvoHrHX1LqmPCWcG+FOYC7KPIWxhusTfNOsbCXJ/cDmgtlERAREQEREBERAREQEREBERAREQVt17bhitJ2v8Am+q8eX7xEH/GtvpRYZ81rii/r186JP8Ar1K5LX/CNbh0qt3mbd8ffoXvuhtxSF/VF149MJOx6rdSaXsKxjrbfr1eH/coLMREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAVG9QcLeh/CC0tO88MuNyMk9/h4u1jsVqhxfZwcZQ/W+1Xk7r884nP39Xde4csU22Hq4fIQ42v4fZbCuU3LzdzeI/0RZvig3dF6fsaj/CB1XkL0O+HwdyhJHuf5y4FIezHb3RtOZ/pG3uV8qjuheTyX91fXdSWWM8dksnbswjx8Uctb0eAn3372ISDu9nD27914oCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAqR1QV2PTnUOHsIuwkvSw1j7Tz7WOIDJx9mxm/6Wyu5UZrLJ0IcZ1Ex000Y2aWRY+HNm75YoJIB4+85O4fpEgu6MOEQh7hZl6r5HdwZ3bZ3bvX0gIiICIiAiIgIiIMO7KBao6mYullx0zp2L8YdT2OYV6FY24RkLbkU8vqxCLOLvvuWxDsL8m3iOX6L4R9YWdT5u1lsziYqZmOMaxZknln3Z3IjaTeXdh4tH3Du/qr46GZChkOomoo5NPV9M2MbVjpY3ERCztFWGQnlkchZgeR5CEDYd9niZuReaCe6Q0hNTv/L+pckWb1CbPvY4cK9Rn8460W78A+Lu5l7XddDqNkDxeisragmeG2UDwVSbz7eT8nFt+uQqRM7bdypTrdnb92yI12arprSmZxl7OXZfKd2sxG8IfVjAhlN/gw+9Bamk8VW09pfHYODiNbG1I6wPts3EBYd/6FS+i7+pdPY2fUeha/464G9nb0d7GRXBY6Unpcv5eAu9nBxIXKP7DHzdW5qrBYbWemfQrwxXaNkWliIJOUZbi/E/C+xj377PuzrR6caDx+iMf6FjLM7wFWqwnFszR84ImieVh9hGIhy9/FkGrd01j9dtQ1Bl6WVxduCCWKrFK4xWqErm28gEBEwl4G2dndiHbzZ9lMPQoCigGYPSChdnA5WYi3b27+9baICIiAiIgIiICIiAiIgIiOgIiqrXWvdU47MPh8BgA9MsSlBjI7hcpr8gtuRBCHqVx+dNIY+3iL+HcLVR1Xsen+ps1cSudS6Nab541cBG4M/w5m7r6fS/Ud/V6qu/26fr/wDig7XVDDS6i6c6jwUAuU17GWIYWb+UeN+H9bZVv0ZzsWW6ijlIGIIs1oyjbm3f1Jop5YyEvizkTfquo3mNVdS3yE1XDdQobIWMq2CxEj4iFnvXm75j+rXhFi3LvcnF2b2O/OxHRnDH1OzuHyuct2NTRdhlYrloRKHIwS/nnOq20fBp2l8MfFx5t4kH6PzWosFhK3pOZzFDHQfylmyEY/td1yqOutOZGu1jF2reRhfylqY6zOBfYQRuz/coHTw+D0RkWs5TpHjXjf8AN5jA430xx+Jw8Xmi/V5t9ZTXC9SdBZiUq1DVGPazGO71pievMzfzcjCX9CDFnqNoWrhLeZtaqxlenTfjZOSXgcJfQIH8Yn9Vx3WzoTXml9bUzm09lK9qWIBOes0wFNBy32YxEn4u+zqA9U9MUdR2Pxu0M+nb+rMeLPLBJBXtNegYvzRsXkbfMPkPi8O/F+6f6UbUD1qZ3Gx0VQ67O0QUDqzRO/kLg8hM23tZBJ28kREBERAREQEREBERAREQEREGrkZXr4+1Mz/m4TNn+xndfnPoFA0uUxZsz/kNF4gN/cc008sn73hdfoPUrk2nclx7y9El2b3vwJUp+D/DE+FjsQbGD4PCwsbe1xqMb/7xB69APHrOWfb++JNQz/vZOIf+BXyvzt+CpJPlbUuQr7+h4qhJSkdvbasXpbBi36MbQb/pr9EoCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAqO1TFAOO6pSHXiOWK3JN2hN4ycacJhu/1H9X3K8VRGqHnkv9aK8srNWGvE8Yszbs540eT7/qj/AEoLxqSdrVilfzMGL9rL2XPwnbvhKJWREZygjeRh8mLi2+3w3XQQEREBERAREQEREBc7H4uhj5JjpU4ICnlOaYgDvOQ33Mt/i7MuiiCMam0hjM/lqWSsT5CrPWfiRU7ZwPPHs/5IyB2Jw3fltv5qHaM0zqWnSzejMxiab6VyE+R9DtVZNrFUTnNxGUCd+fIT5CQ+rx4kPtVsIg4WjsBU0zp2rhaYRDHCHjeOIYxkkfvM+A+EeRblszMzbrusiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiDSyVIL9KWnMcwxSjsTxTHEf3EDs7fc6gGA6aYzBdXvxvxOMhox/JUsFibtTkltSyyR+HxO/EQGDl8Sld/erMRBQuveomoItYvhI8/itI1WfayN+GC3dDu3Z4YopjMzPkPFnDZm+l5LSHpTe1zqSLM5fP6sfBRR+MsgYQ2sk/wBEIhjD0aL4+Ey5fN83/QXYQtL2vZBzf523evV/JB+cc5NAOqWyFfCnh8ToK7h60NEgj3F7Jl2xiIE7M/CaH27vxf3qcazw2J1H1twMAVXluY7CXHvWIiKKWrDKcTQEJts7ERhLx29jSKX680djtXacsYmciqmU0ViGxG3jimiJijk+s4uLea5segKkXUabXVbI3IMpPNtY224TVmgGP0cm+hyAZW9rFv8ASLcK/wBT4jLaE1PXs1tR6v1LiAgkyORqW8vMU9SCIgYpICAheXjzYniNi5CJbFy4i9hN+I/VXSxPZxcOaxRuzM1+gcfe4MQnG8gs/qkzsYe/udTAq8Tzdv2Ydrx489u/b3brzoU6lCpHTo1Ya1aNto4oQYABvczN3Mgo4tCWdLalPE1ND4zVmHeuNqnb4RU8nV/KbHG1hhFpdvA7O5gfi+fsre0ZjXxuDjjeTLP2r9t2WSt+ky192b8l2m77sP6Rfa67yICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIvgydgd2bvQcLWOqMRpelHYykx87MjQVa8MTyzWZS8o4wbvJ3/Yzd7uzM7qA9KsDYwmEslZxlfFWMpfs35KEG3Z02kf8AJwjt3eEWHfj4eTlt7VydB3cdnYv7puoc1TmyFuu+xPZFq2IhZ33rRsT+AvDubv4iJvoszLu4XXuiM3kPQcPq/C3bb+pBHcHmf6LO/i+7dBt/gxVcfU6K4GGnFFFOIGOQER2L0wTcZ+f1+Yuz/FlZiqOm/wCI3USvPXeVsTq272Fuu3eEGR7JyCZvd2rBwP6wg/vVuN5ICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICI/kofqPXVLGZU8Lj8Rms7mBEXepj6ZEIcm3F5Jj4xRs/1jZBMH8lRxx189q3qLYrWo48LlqEOOG6bMIHdiGaGbs+Ttz4fkxcvLcXb2KZ/JWv9RUZBzeYi0tBI+/o+EPtrPH6JWZR2F/0A+wl5Yzo100oy+kPpHG37D8uc2Ri9LOQifdzJ5OW5O/fug3Ol2pshlYp8Fn8e1LO4yKJ7LQl2laYC5MEsJ+0C4P4X8Quzs/vebqvB6Uabxto7ujpLmjrp7McmGIQjkYfVE4TEoiZt32bj7Vu3/wC6RiRjOj8hamhjHxhMxULR/YTc4yL7gZBNkUDq9TcPDaix+qKGR0nkJi4QhlwGOCYvcFgXKIn+HJi+CniAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAj+SLDoODPpDSs9s7c+mcJLYMuZTHQiKQi+k5OPe62cxp3CZeoNTJYmhbri2zRTVxIRb4d3cusiCusZ0owdDO0cgOa1HYp4+z6ZSxVq929WCfiQsY82eTwsT8R58W9ysVEQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFhhFnd2Zmd/N9vNZRAREQEREHharQWoCgswRzRk2zhILEz/c692REBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERQzWGpbmmdWYSe6UYaau9pUuTEP8Ae1kuLwGRfNAuJx/pGHvQTNRbWmpzwVvHYvHUiyedypmFGmJbNsLbnNIXzIg3bkXf3uLMzkTM8pZ923ZQjSEdTKa51NqjftJ4J2wlcn/iooWYpGb9KUy3/QH3IOhojT1rB055crmLeXy92TtrtmUnaNz22YYot+MUYt3MLd+3rOT96k6IgIoXrHVktKw+C0tWizepZn2asMu0VNv5ayTeoDe71j9Vvh3dPVMnSw1aDK5JspkGFnsWBhaITPfd+It5D7GZ3d9m73J+9B1mWURAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERY70GURYdBlERAREQEREBERAREQEWFlkBEfydVxltR5LF9aK2Giiyd6tkcPC4VYQ5RVzCy7STk79wtwkbf6XBmbxILHREQEREBERAREQEREBERAREQFpZShTymOs47IVo7NOzGUU8Mg8hkB22dnZbqIK2q5LI9N4IqWqcw97TZzNWoZeZvy1Ldvycdp/Ih+a03d7OfnyX10Ut16nRyjqHKTxVor72sxZlkJhEGnmkm3J37m2E2Z/sU9u1K16pNSuwxz1pweOWKQeQmLts7O3tZ2X576P6TfJaDx9PUeey+YoYeWenFhbPZtViOvYkAeXFuUwj2Y7CbuzeHuQSfJdSNb5rJY+joLSNMbGQErEJZycoyjqDs3pMsQeKMCcmYRd+0ff1O59pCOl9fZuBm1brhqsJNvJT03S9EZ/h28pHLt8Q4OtHpQ3y51A1VrQA50mGDCUJ/ZN2DmVgx949rJw398Tq1EHE0rprA6YovQwGKr0ISfkbRj4pC+kZPuRl9Ynd/iu2iICIiAiIgIiICIiAiIgLSLI0xvnQezG1qOOOU4nfvETIhB/vcCZvsdbqqnqhi3zHV7p9TG6VWu81i3cAfOz6K8E0IfDaTYvs5e9BY2by+PwmJsZXLWgqUq48ppj9UG323dbc8jRRHIXkAuT/cyjvVOpFf6aaopztvHNiLQv/miUcnzsuY/BwtaohsF29vSUlsZPnDI9Ry3+1iQSuTVGMr6KDV1+T0TG+gjemMn37ONw5+zz7vcvbUmoMbp/GDkshJK0BTRQAwRuRnJKYgACLd7u5EzbKA6/mxsPTnRuFneKatlctiMfHH82aPnGZD9nZgX3Lr3Ks2pOrUUVwN8JpmuFmMfZNkJXfi5fzUbbt8Zt/moLAZ92Z9nb7UREBERAREQEREBFC58lkIutFLFPPJ8nT6dsWGi38HbR2IW5fbxNSDPZnG4LGS5TL3IaVKHj2s8xcQDkTCzu/kzbu3eg6iw64eic8GqNO187BTnq1bbmdVptmKWHk7Ry7N5MYsxt9UmXdQEREBERAREQEREGGWUXPzOSp4fF2cpkZ2gp1QKSaR2d+It5v3IOgywywBiYCYPuJMzs/wAF9P5INWzagrMBWJQiE5BjFzLbciLiLN8Xd2ZbSrKxPa1L1k/FnMY6N8fp1o83VmE+QTEbdnBzH2GBtZf9WN1OdVZmrp7TWSzt59q1CsdiXxM3hFnd+9/sQet3JUKVynTt3IILF4yjqxGexTEIuZMLe3YRd/uW+3kq60pdPPZ2/rzIVuxwtOB4MIU0ex+j7cp7Xf6rS8RYfqRMX8YuLhuqRRaLr3auLy+p9QW2a1LjMbEUzU+3d5IoppGZ2gZgcfW8W3zXQW+ijGgLOpchgBv6nClDbnlc4oIK0sXYR+TAXaeIi7n8XEfPyXjqnWNfFX2xGMo2c3nXBpBxdN2eURd+LHIT+CIPPxGTb7OzMT9yCWooZpqHX8+XHKakuY2hU2Jhw2OHt/W8ilsSMLuQ+4BFv0lM90BEWG3QZREQfBuwARk/cLbuuVp3P4jUWLjymDyEGQpmTi0kJb7E3mLt5sTe0X2dl2FENQ6KqXrVjKYO7Z07npnYivUmbaZx9Xton8EzfpNy28iZBL2RQCPXN7BYmex1BwFrDehARWL9KMrdCQR85RIGeSMX8+Mgtt7381LNO53DaixoZHB5Snk6knqz1ZhkB/vZ0HTVa08lj7f4R2Tpterek4/TFcOx7Qe0d5bEhl3efhYI/wDON71L9YZ+jpbTGS1Dkjca1CApTZvM3+aDfWJ3YW+LsqbweLvYLKdPtSZmHfPW8zOGclHj3negPaNy9oxmEEY/oMgv9FE9Sa705gsoOHnsz3MuQ8xx1GF7Fjj9IhDfgP1jcW+K+NA6yi1VZzFOTF3MTcxVgIpq1ogI+JxjJGe4EQ94l5b7tt3oJe7s3mirrrzkq+J0niLt28NKnHqTFlZmOTgLRNajIuT+7ZnXd0fnLuorNq5HipaeEcQfH2Zz2lt778j7LzCP1ePLxP3vszbbhKGREQEREBERAREQEREBERA2VHW75aI07r2xDH2ktbOWjqg3zpbQxlGP+cnV4v5L8zdarZ5DqTa0dSnvVvS9QYOW7dr7fwHdnaN25d3M5OHH3cXL5qC+ND4vGad07T0ti5IzjxEIVzYS3Ji47u5N7HLfl96kKhvT3QeL0MOQjxN/LWIr0zSyBds9txPxbkxO3JyLfvcnffZlMkBERAREQEREBERAREQEREBVdrbKND1t0FHNVvRCfp1b0l4S9G5SQuQjz9XtPyHkX0vDv4laKr3qTlMDVinq63oyVtPj2c0OWHtCGCbkXe5A3KAg8LjJ5d/rNsgkHU2RoenGpZX+bibT/wCiJUVo3KTY38DLVmHtS/wvT+Ju45z9rscPawv/AJueNeORyvVSChn+m1u1jtW1cxj7EWnb8k7RWblYx4tM0rN2U7xibPIDOBttyFjZ92lOrNF5a9YDE4z0BtPZeLHxZztX/LM1QxfcR22PtYh7N99tuIug4mblfUGqelNMZGaDT9LF5OcWf+PsHHHEz/YEdh/vVn9HtSUdYVNSakxo707OdmhgkYtxmCGKKFpB+BcHdV5o3RLRaLysmvK38Is2Wedo5SB46dMHjrB2kZb8eAk7/wA46n34OWKbE9GtPR+jRV3uQFkXjjFmYfSDKZh2bu7mkZvuQWKyIiAiIgIiICLHfusoKj1Jmnxv4T2l6dh/4HdwFmoDu/cE5ydqP7w1jb7l2Nd6oqZU7mitP42LUmUnjKvdr7s9akBs7OVo3FxFv8X3mXsHbd25udp4vUuvtRV8lQjtw40cdW8Tu3GVmknZxdtnEm7UH3Z/aobo2pdq0rnR6tRt4exkclevTX4pIwEsc9vkTxPvzeRwdovV5Dy5F5ILL6R5LFTaap6bwU9vJ0tP1IMf8qtD2daycQ9mTRlv4+PBt3Hce/bk7s6nqi8GVxOE1Dh9EY+k0cklOSWKCqDNHUrRMIsRC3qi5OwN8fsfaUICIiAiIgIiICIiAta9WiuUp6swc4p4yjMX9ok2z/0OtlV9r3M5TSGcHVk/ptvSvoRQ5OKLxPRKPkYWBBu8mLd4z28vyZeqxINboDa1NlNH1crnrtf0dqwUatOHx8XrkcZzHI7M7kZN6vkwiPtclZSivSjEFguneDxckrSzR1BOY2+dIe5m/wC8TqVIK+6aN6RrHqHfseG4+cjrOL/Ngiqw9lt8H5GX2u67HVIGPp9mmMWkjGtzNtt/CLs7/wBDOuXqTHZXDapi1jpvF/Kb2gGrm6ISNHJPEPqTRsXheWPvbZ3bkDu2+4iubmNTz65x93TWjqFqRp+dHK37teStDjxJuMg8TZjknZn8IM2zO7ORM23IN3XU9zUGQl0Dp+eGqdmqRZq22xFRryNxERDyeWTx8eXczCRd/czybSOnMTpPT9PA4Kt6LQqRiEYb7u+3mRP5kT+13815aU0vitNUjr46EilmJpLVucnks25WZm7WWR+8yfbz/Zs3cpCg87EgRRFLI+wizu7qH9I8XXr6abOkzyZDPk+Ttzl6xPL4gD9EA4A3wFlIdV8vxYynH1vQ5tv3HUH0jrnTWH0fpfDWMkE+WkxNZosdUErNotoBf81GxEI/WLYUHc1dqi5Qz+P03p/GBlM3dEp3jlmeGGvWF2Y5pTYSdm3IRZmZ3J38tmJ20sXQ6j/jj6bndT4n5Bi/N08bj+zOR37tpSlc32bffcCHyXMq2OpNnVWSzWP0XjakM9eCtC+WyrRTOIdoW/CGOVmZ3Py5b9y3PkbqTny7DP57EYGiX5yPAxyHaNvo+kS7MDfFo+XuJkErzGpdPYeeODLZ3F46WR9gC1bCIi+xnddhnZ2Z2fdnULl01oLStcL1zE4qAprEUT27UQyzzzSGIAxSHuZk5OLebqaNszbN3MgIiICIiDzmjCWI4pBYwNnYhdu52X571f0rw+jL7ZLGaYlsafeQjObDzS1slid9ncxKImeeBn3Lh3mHzeQ+Ef0QsG4sLuW223fugozTmAx2qK1G0HUrL6uwde0Fl6MlqtYiKWPxR9rIwNL4S4lwcvMWXH66dWNAaNkDSur6N3JPfiaSSvXEXeOPfwk7uTOJbtuO3f7WdlI6ubxWT1zmdbY+OnQ0zUx51Dy3EY2yUjS85peXzoYuz2Ey8yKTj4e9cC3pvpf1g1FanzemJZruNqwuMtrtask9eUSOMxYSFyjfaTbn4m4+SDu9GsroDLaUlvdO69KOpJIzWgGPjK0v+OcvET/F91z6ef1PonPZivHox8lc1TqEY8fdLKwRQeKIRiYh8UrCEcTuXgLydSfR+ltJaAwctTB46lhsa5NJMTltu/lyOQ37/d4iWtmyKn1M0NqCWIbOO7SzjTdu9q01gA7Cb7+BRb/434oNnUPTLJ6sy9HM6k1tlAtUSY6tTH1oGowSfTaGeOTmbPvtIbu7exhW3e6cZm7epWbvVPWkr0ZHli4hRibkQODu/Z1x37nLbfy3VksiDn4WjJjcXBQK9dvvCO3pFs2KU/iTszM/7F0ERAREQEREBERAREQEREBfnPWltr2l9caprwM0+P1dDZZ/ptj5q8frfR/Jn+86/QORuVcbQs5G9MEFSrGUs8pvsMYC25O/wZmX5RxHVDQ+P6cloLM5MqWosrUtTyVpKheCe2UkwNJJtszv2gfZyQfrhn7m9qyuJo/O4/UenqOYxVprNWeJnaRm9rdxC7ewmJnZ29js7LtoCIiAiIgIiICIiAiIgIiIDrRmkqSWPk6coJCniIigN2dzj9Un4v5ju7M/s71vKG6s6d6a1LmYM3dHJwZatGUda5TydiucPJtn4tGbD/Qgq3UHT6h0y1NX1bRvZT8Tq170mfHelv2GGOVni7eEH8PZeMuQ93Bn5d4ts1oRkPATAmICbdnb2soRrfS/WivValhNYhm8JILQWoio14cp2DtsXCUvyJHt84hFdHR2YwdIaeiqz3cbdx1QI48bkoyCw8QDtyF38Mrd3eQOQoNbrVZlr9LNRPXd/SLNIqUDf4yw7Qj/AEyK18bTix+Pq4+Bn7KrAEIfoizM3+pVp1CrhbxeMqyepNnMaL/9cif+xWv3ICLDOsoCIsO6DKxssogLi6wz+P0rpm/qLKyEFKjCUsri3In+iIt84iLYWb2uTMtDVessDpeWtVyV3lfu7+iUa8ZzWJ9voRgzk7fW22b3qBZEsjlr/wCN2urUODwOKftaeIeyLxQ+61bk8nk9wN3R/F+9BudO8VkKWCmyWaAo83mrcmRycXPk1eWTbaBvhGDAH6q+tfY/SsmFLK6sYa9LFM9lrwTHBNWdvbHJG7ELv3Nsz9++y8YNSZ/UdeKXQGAe/DO/gyWWaSpUFvpiJN2szfY3EvpKQaW6c16t4czqnJWdS5hi5gdnw1az+6Cu3gD9J2I/rIOd0A0t8k4S/qS7jLVHKZ6z6QUd2xNPairMzNBHKUpEXNh8Ttv3Obt7FZ6M3d5IgIiICIiAiIgwvKQjECIRcnZndm969ljdtt/YgjeitV4/U9GeSCOapepy9hkMfYHjPUm9oG3u9rE3cTbOzuykcgBJEUcgsQE2xC7dzsoHroaWC1TgNVxEcc5Xo8VeISZmlgsFwDtG9vGXsuL/ADeR+91PkFf1NIZnSUU5aByMfofnFgcoZFTh+EEjM8kDP9F+YN80RXV0brCtm7trD36M2G1HTFjt4uwbEbA77DLGbeGWJ/YY+T9xMJdylfcon1H0/HncMVmqwV81jxezi7g+CSGcPELc/wCTLbiYv3EJOyCWKK6KmZ81q2o5jzr5rd29zHWgNv8AadQyj1Pymr9O46x09xJTSW4+U2RyonFUqlt4gbZuVghLu8Hg/wAYtSj09qSZiznNT5jJZ7K3OzK0XalVrF2Y8QH0eJ2F2Zu7x8y+sgtXLagwWJfbKZrGUP8A4m0Ef+07LQqa20ZbnaCrq3BWZX8giyERO/7CUTh0npWOTlHpfB/aVCMi/a7Li6jsdLMPlYsVnvxNpXbHHhXtR1wMuXq9zt4fvQSzqtkbtinjtIYSZ48nqSQ6/bg+5VKYjvZsN8RAmEfryAu/pHSundJY4cfpvDY/F1xFhdq0Ag57e0nbvJ/i6ru/oWpBZizej7Z6czcAOMElVt6swO7O8csD+EwdxH1eJN7CZTTp/qiLUmPshYh9AzOOlatlKBPu8E3ES3H6UZMTEBe0XbydnZglqKEau6naR0zJYr3Ltq3crBznq46lLclib67RCTR/ruKiOL6k5TW0zU8HqfRumYpu6IpcnFeyRfZXF2AH/SI/0UHQ6nZGJ9e0jt2ooKGlMVPnZTnfaL0g94IGP3+H0h2+OykvTSTU1rTzZbVjejZDJn6W2OZm2x8RMzBA7+ZEzDuRP84iZu5lq4HpzhKeUPOZixa1LnJAATyOUMT4iDu4CEQs0QMJETs7DyZyfvdTGrarWonkqzxTiJOBPGbEzO3m3d7UGyyIiDwstLJXMIZOzkdvCfHfb7lVeq9fai6e5KtFqmXC6gozuLAON5V8m2797tVdzaZm+oTP9VTXWmLz2airY3F5gsNRmJ/T7dYtrnD2Rwu4uwOXfufmLN4dnfkMR1rgKGm9MY7RGka44+3qW81ErLcpJ+ydnlszGZbuZdkB95P6xMg38f1Gymcx8GT0z071JkcdOzFFZmkrVWkF/IhCWVj2+0WUW19k+rGpOGEq9Ob9HB2YDbIHFl6zTztvt2LGx/kgJvWIWInZ3ZuL96umGIIgYIxYQFthFm7mZereSCqMP09zOdr1KmthwlXA0zjkrYHDjJ2Pg9QJpS49oA7N4BjAX28TEsZ0GqdfZREWAMlpeI+5vWKtbcf9mwythVb1B/I9bNGTf85xWUrfuvWk/sQcjW1Kpm+oWg9PZevDcxU925YsVJg5xzFFVk4c2fucRct+/wCdxX1rrppk8fpPJQdPZpgrHyP5EM2cBfuIXpmX97mJsJC3fHu23EfNbeoP8LvTf/4rIh/8lI/9itxvJBUGmur3ylo/Exx4aafWtoSryYAG7KWKzFsMxS779jCJbvzL2OOzERMKtmu8pQi8wsBuzbsz7sz/AGqLdRNB4DWuBuUspj6x3JK5x1roxs09Y3bwmBt4mdi2fz9i4GB6Q6ULCURz2Fkt22gj9Jis5K1Yi7RmbfYTlcdt/ggswX337/JfW3xXPweJx2ExkeNxVGtRqRb8IYI2AB3+DLoICIiAiIgIiICIiAjv3eaKNdTcyenunmoc3E7tNSx00sTt9Ngfj/Tsgr3WWfo9QNSSaMCZg05DKUeTn7VgfJzxExPThbzOMf452+jw+kohr7oPhtYdYKOvbGS7OCFo3uUWr/30cfcOxb9zbMzF3P5KgcLYu2fwxsLiabn6NiMvDi60Tbs0deDuJ/v2OQn+kTkv1VrSbJZXWWD0dSytzD0rVexkshYpSOFkooSAGjCTzDkcnJybv2H4oNmzj8npS9a1ToyB7JW5+2yuEM+MVxm9aaH2RT/H1T4+LxeJWHo/UuL1XgIM3iDlKtK5C4TRvHLEQvsYGD94mJdzs/kq50zLncBqOLTWeyYZbG3YzLC3pnEbe4d5wT7NsZCz8hk7nIWffxN3/eo69nSeqI9fYTugdwj1JVF/BZqt4fSGH+Wi89/nBuP0UFwovkHE25C+7P3svpAREQEREBERAREQEREBERAUU6i6Ox+ssJ6HPyrZCqXpGMyETbTU7A+rIL/0OPkQu7P3OpVusoKLzmUyGb6SSZnHh2ubxMwWjqi3f6XRsC88Lt8SikEftFXNgspSzWFo5jHTjPSvV47FeUfIwMWIX+9nZVvqPGyaW6qRZmmLNh9Uca90fZBkAF+yl/yoD2ZfEI/evvpxZpaS1RY0DNLIEF+WbJYUjL8nxJ+U9YPouBuRsP0T7vVdBaaLgay1RiNJYpsjmJjETkGGCCGN5JrMpP4Y4o27zN/YLKGZDPdSs3M3yLTw+lseTd0+SB7dx/8AIxkIRv8ApGX2ILSR1UrUOpQPyDqn2h/Ql09X4f1SYv6Viza6tX2+SJ7+lsbC/wCdzVIJimcfdFXPkwH9YjMfqoJ1rDV+ndH0Bu6iysNMJC4RR7OcspfRCMdyN/gLOoWeodc6tPlSiHR2DNu47EfaZWdveIP+Tr/r8y+qy5slbSnTwBtm1y5l8jIMIm/aXMlkpvczl4i+7YBH3CujForUGrrrT64sPRwTPvDp+lJ3zN7PTJR9f+aDwfSI0EYwA0Mdl8jj+mWMLUupJeHytl7l7tI4jf1fSbBbvI/uii/YCnmM6aVrV2pl9Z5GbUeSr+OOE27KhBJ9KOs3h3b2FJzL4qb0KdejSip04Ia1eIeMcUMbAID7mZvJltIDIiICIiAiIgIiICIiDTysV6XHzxY61FVtkLtFNJD2ogXvcN23+zdlFLug3zPAtRao1FfFh4nXgtvSgf8AVg4E/wCsRKbogr8ukHTF63YHovFbfyzg/bb/AEu1358vrb7qL07+tpcrDiOmmb+XMRRnKG5k8+3b1w284wlBxlmkby37xb5x8u5TnU+iw1Pk2+XczkLGDFhdsNHxjryk3tlIW5yD9Ry4v7WdSerVgq1wr1YY4IQbiIRiwiLe5mbyQQKXXeZ03IA6+0wWOouzM+Zxs726QP8A41uIyQt8XEhb2kuNqnJWeoOpLmm6NzjoylDG+SsVZO/KSyCJtWCQfVjEHEjJvW5sHd4lbu3sbuVNdE3ebprjcnJ2fbZQ7GQm4/TmnkN2+7dh+5BL4I44YQiijCKONmCOMG2ABbyEW9jMvtYWWQVn+Ej1Ct9OenEmUxkISZK3O1Wq8kfOOInEneQm+DC+3xdl/PfJX8jncvNeyFqe7fuSucs0hORyE7+br+o+dxGLzuMlxWbx9bIUZfzleYOQP9iiGlOj/TbTGZHMYjSdGG6HfFJIRzFEX0x7Qi4l8WQSfRkN6DSGFr5LdrkOOrRz8vPm0Q8t/v3UX1RifSOrOBga9kadPUlSfG5NqVjsXn9G/LwbmPibw9uzuLiWz8eSnntXAzXZ/j1oFv4z5Ys8fs9Bs7oJ5prTuC01jRx2BxNXHVRffsoA4s7+8vpP8X70zmm9O52Eoc1gcbkoy82tVQl/2mddhEEAfo/052IB0zGML/xI2pxi/cY+P9Cl2ExGMwmPjx2Hx9TH0ovzdetC0cY/Yzdy6KICLDeaygLRuUKU92rdmqRS2qjkVeYg3KJybYuL+zdu5byICIiAqv6ts8XUDpzd27/lG9V/zlOUv+6ZWgq161txy/T23t+b1QAfv1bAoOXrN+z1503s+0c/LH/nKNhlbyp3qEXZ5zQNr2BqysP78FgFcSAiIgLDrKICIiAiIgIiICIiAo/1Dwf4yaHzOB9t+nLAz+53F+L/ALdl3/asoKg0PS0tlwh11jMTQjy+SgF7doa4jMxt4TA39bkJMTP+itTqLHYgv4zVGB7O/msD2jWcdGTPNZoS7duDD58+4DD6RBx9q3dXU36d6hyesIhc9K5SRpsvWECd8fafwvdbj/FO35xvY/5T6S/LPVeXMdIvwkKXUIbk+UxGZke/FKxbtPBJ3Sw7+T8WJuP1eCD9IdRMpQyWM0TnMRfhtR/jPTKCWF92LtOUZhv+gZ7t7FJeoZCOhNRu/c3yXaZvteItlxOn+O0FqaPH9RMNhIoLmRi9Jhn7PgTcuQkTgJcO19ZiPz+K9s9z1bq+DQuIcnhq2YL+obXe4QwCbGFX+clcR7vmhuXtFBZmjq9qppHDVbxcrcFCCOd/eYxixf07rrrAswiws2zN3MsoCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCOa+06GqtKXcEdmWoc/CSC1E+x15ozY4pB+ImIv8Acq2o07GvdIRBlhfEamxF/aSSPuejkYPKSHl60b8t/dJGW3tV2KqdWM2K624dqE7f8vYuz8pVvc1Xi8VgfcXKbsi+kLt/JoNbTGGzd/JQ6w1rLFLqJgkgip15HKpjYnLvCH3m/Eecj95er6rKWIyICOiIIjqi6Wlta4XWcw9viYw+TcoUnf6DHLIPGxH7m58Bl+psXzFcPcoFksdWy+Nt4i8AnUuwHXnB/nAYuL/61udHZrU3THTzXpnltwUxqzn9M4XeIi+9wd0ExRGRAREQEREBERAREQEREBERAREQHVPaGjp6auZPQEr9jNjppZ8aMvd2tGaQpQKP6bA5lEW3q8G96uFRbqBo/FauxkMN95ILlQ3nx9+EuM1KbbukAv6HZ+4m3Z2dkGpt3LCr6rrbK47INp+9QfWN6v8A33c0tEU3YM38vC/dEf1GMi+qunD1P0L271rWpK2Jt+XomWYqE7F7iCYWQTBFx/xq0w4doOpcI4e/5Qi/+pce11L0LFY9DrZ+PLX/ACaliQe7PIXuEYt/62yCYbMovpCu+reqR56Id8LpYJalOfj3Wb8vdOQv7RiBuy3+kZ/RT5L1hrSjFC9e9orESf32chB8pTxfycbRkQ19/nE5EfuEX8Ss3DYyjh8TUxeNrhXp1IhhhiBtmABbZmb7kG8yIiAiIgIiICIiAiIgOq763xuVfR0jN3R6qpk/3jIP/ErEdQjrHGx4LDybd8Wfx5N984j/AMSCJdUPD+KEn8nrDF/1pXD/AIlcnvVOdVi4YjCTv5QapxEn/wA7G39quJvJBlERAREQEREBERAREQEREBERB5yxhLEUUgMYG2xC7bs7KidWaI07R1XidCZPC0cjo3NRWZcdRn3f5PuQ+KQYn35MBgREzM/hcC27n4q+lV/Vr8n1K6b2C9T0y/G/6RVCdv8AZdBzJmuT2x6fdPGq446EAtdvdhzgxETt4IwH1TnJu8Y38Ij4i9jPYmktPUtNYt6GPKeTnKU889g+c1iYvWkkL5xP7/YzCzbCLM0X/B3qm3TOtnbHfc1DZnzFl/e88jkDfqxdmH6qsdAZFhZQEREBERAREQEREBERAREQEREBVTqDv/CBbtP4nSX5H9e54/8AYjVrKrus0RYHOYHqE0TlUxjS0MxwbvGlYcPyz/CKUIzf6vNB3FlkbzWUBN0WEGWbc92bd/Yy9OkRxT6CpWovzU81mWP9ArEpD/Q7LlZ3L4bHT0aWUydWnLkJPRawTSMDzG7eqL+/ZaHS/KPpexW6XZNmhKpWd8Fbb1L9UPOPf+WiHixt85vG3t2C00RvJEBERAREQEREBERAREQEREBEWrkLUFClYvW5Gjr14illN/IRFt3f9jINDVGocXpvGlkMtZ7OJn4hGAucsx+wIwZtzJ/YzKJ47Gal1o0lzVJW8FhLIfwbBQHxncfpWZ4y33L+TjdmZvCTkvbRmDyOUzP4+6rfbIzRcMXjvmYqsWz8fjOf8Yf6jeFu+foOfhMRi8HjosdhcdWx9OFto4K8TRgLfBmXtep1b0fZW60NmP6E0bGP7HZbSIIw3T/QjlyLRWm3L/ouD/6V3MfQpY+s1ahTr1Ih8ggjYBb7mW2iAiIgIiICIiAiIgIiICIiAob1ab/0Yqv7szjn/wDm4lMlD+rTf+icT+7K45//AJuJBCOszf8AoO8n8llsbJ+y7D/4q5n8lTXXEuHS/LTfyE9Of9y3EX9iuVn3bdBlERAREQEREBERAREQEREBERAVf9dMXeyGgbGQxEXaZfBTBl6DfSOF9zj/AF4nlj/XVgL5JhNnEm3Z+50EL6DSRz9F9GzRNxA8LVdm935NlNlXvQONsdoWXS7OT/i5k7eKYi9sccxFF/ojjVhICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLVu1YLlSapZiCaCcCjljNtxMXbZxdvc62kQU1jXv6Dypab1LP22BlkEcDmp5PzbOWzUZyf5zeUZ/PHw+s3fMn7n71JM5icdm8TZxWXpQXqVqN45oJgYgMX82dlWdvGal6e0njpw3tV6aifwBz7TJY+L6Lb/30A/N/jRHw/lEEoWllsjQw+NlyeUsjVpQfnJC97+Qi3tIi8LM3m7qPW+o2kXpVbGNyg5yzffajSxQvYtWS9o9k3fHx+c58WH27Lqac0Vk81mKOqdcCEZVHGXHYECaSCjL/ACspfx03uL1Q+bv6yDW0Vo+bVtfI6g6g4KJ2yQdhj8PaBi9ApMW7Mf8AjpHYTP3cQFvVUe11p7MaaikpZC1LZ0xG/bYvOszy3dMyixdmcu/52Ae/8p6wjuJ7j4le6+JQCSMo5BExJtiF23Z2QQnpdrCzqTGPSzUUNPPUgBrUcL8oLQvvwtQF86CTi7j7W2dn72U5VCa76b5zR92vqXp2Vw4qM72IMZB43pCb/l44Y3du1rSdxFX3F2IWeIhfwqc9JeqGA6g0jCnJ6Nlqo/wyjI+xR9+3IXf1w39rd7P3Ewl4UFhIoZqnXA4/JR4DA4+TPailZi9CgLiFYH/jbEj90QftJ/miS6uma2pIZLU+oMvTu9sTFDBVqdkFZvaPJycpP0n239zIO7ssoiAiIgIiICIiAiIgKBdfSIelGXZndozkqxz/AMwVmIZf9G5qergdQsNBqDROaws5bBcoyxN9UnF+Jfc+zoO9t71lc3TWQfK6dxuTcePplSKxt+mDF/aukgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAon1XcQ0VNIX8XcpH+y1E6lihvWN9unOTL6BQH+yeN0EK67Dv0h1U/0aJF+wmf8AsVyb7tu3tdVH1uDl0k1kPuxNgv2A7q1sfJ22PrSs+/OMS/a26DZREQEREBERAREQEREBERAREQEREEA6dk8fUXqPTD1Ay9Wf75KMG/8AsqfqA9PwcupXUewPqlk6cX3jRh3/ANpT5AREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAR2Z0RBW/T3HVQ6rdSLgVq4yvkaYvIMbMbj6DE7s7/a+6shQXp5/+/wB1Ff8A98Vv+wVlOkBERAVR9Wuh2ntZseXws0mmNT8ykDKUG4OZE/i7UR27Rn9u/f8AFW4j+SD899NNZaqwdubRlTpvpscpFZsV7E9HIFVgtzwu3J9uwLiRRkEjMT+Rt7i42Nv1dvP3Q6NwMTt9OxkZG+7aAW/pW9pSk1HX2sW4txvS08iPwcoGgf8A7Opgg08XFehoQR5G3HbtDGzSzRw9kJl7XYNy4/Zu63ERAREQEREBERAREQFDureXs4rR8tbGiJ5jLyDi8ZG/tsTeFi/RAechfVB1MVX98XzfXLHVDbetpvFFkPtsWiKEP2RxTfvoJvQrRUKFalA20VeIYo29wizM39DLZREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFDOtLb9Ls98IBL9hi6mahvWhufTTMQfyoRRfvSgP8AagjPV4e16XavDz5YW5/uSVh6Rk7XS2Jl+nRgL9sYqBdTQ5dPNUB5/wDI11v9Aam2gi5aGwJb+eNr/wC7FB3EREBERAREQEREBERAREQEREBY9qysE+wu/uQQPpA72LOtsm/q3NVWmD7II4q3+uB1PVBOggSv0pxF2xy7bJFYyR8vPexPJN/xqdoCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIjoIJ067tc9RH/APfUH/Ya6nagegH26j9RYfY2Tpn+9Rg/8FPEBERAREQR58LZHXjagju7VDxj0p6vB9zkGVjjPf3MxStt9ZlIUT2oCIiAiIgIiICIiAiIgP5KF6dmhHqxqqm77WSoY+dt/bH+WH/Wz/tU0UZ1TpSjmspRy3pV7G5SiJhBeoyCErRn60ZchITB3YS4kztuIv7EEmRRiXDatb+9tZ7fz2LiP/ZcVzMjX6pUWaXG5nTOX29atbx0tVz/AEZRlNh+8CQTpY2Uc0BqSvqnADkgrWacoTSVrVWxt2laxEbhJGW3duxC+zt3Ozs7dzqSIDIi0c5lsdhMXYymWuQ06VcOc00pbCDe90G8ir5+puP4+kBpTWsmP37rw4OXs+P0uD7S7fqKW4HLY3O4qHKYi7FcpzNuEsb7s/w+D/DzZB09llEQEREBFjdZ3QEREBERAVV6lu5bV2sJcXAXoumcFbj9Kk/jMjcDaRom90Mb8HcvMjbj6olylfUr8dn0ybaF9A+VO1Hl6WXH8l8/gTsTNJ7uQuO/moR05MY8FksVcp2qGTxl0hyUd68Nou1lFpu0KVtmfm0u/qj9H2IJXIAOBBIPITbYmfvZ2dcHpnmT0vmg6c5cHjrk8haZs+Y2ao+L0cvdLCL7bfOBmL2EvnVWqYsHNj6tfE5LO3ch2h16mKAZpShjHeSV3cmFmHwt63eRCzd5Lg6m1Tp/L6Uiy2Ht17GYx16vPTpys8VuCy0og0bxFtIzlykjJuPqu6C80RkQEREBERAREQEREBERAREQFytWXPk/SmXvf83ozS/ug7/2LqqC9d7ZUukGp5g9YqLxfvuwf8SCS6TpfJulcRjf+aUYYP3Yxb+xdVYBtm2WUBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERBA8ZDLies2aF22rZ/HV7UBe+evvFKP7hwP9z+5TxRnW+m31BUrS1LsuPy2Ome1jbcbb9jPxcW5D5HG7EQkD+bO/ez7E2nojV3ynYkweoIYMTqmmO92g0m4mPsnhJ/XiJu9n+a78S72QTJERAREQEREBE370QEREBERAREQEREBERAWPasrH2oIH0VZpMPqHIe29qbJS/cM7xD/AFYxU9Ve9JS+T7+rNKymzWcbnJ7UY/TrWn9IjNvgzmYfbG6sJAVcYur+NPVXL5HJflKelZY6ONr77g1k4hllsE3tPjLGA/R2k+krAsTRV4DnnkGOKNnIzJ9mEW83d1D+k8Q2MfmNTifKLUmTPJVu7bav2ccUL/rBEJ/roJt83bb2KB6k0zcx2ffWGkoXHKd3yjQGVo4crF7WJn7mmHvcD/VJ+Jd09R0HA0nqTHanxb5DGFKwBIUM8E4PHPWmH14pQfvAx+i/2+Ts6+tWaowWlccN7PZAKcRl2cYuLmcpv5BGAs5GX1RZ3WnkNKRyahk1BjMndxGRniaG0VVgeO0zeqUgGLsRi3cx+bN4d9u5fGntDYXEZqXPGVvKZuUXYslkZe2nAX8wDyGMfqgIsgj+e6g5IqWMhwmmslSyObmKtjJ83G1euMnAj3lZic28Iu4hszltt3KeYirPRxVStauT3Z4oRjksTbc5SZtnJ+Pdu/n3LV1TgsZqbCzYfM1nnqSuJPxJwOMxdiCQDbZwMSZiEmdnZ2Z2W7jah0sfXqHcs3ShBgeey4vIe3tLizDv9zIN1kREBERAREQHUQ1D080nqDUkGoMvihnvwjGLu00gxSsDk4drExdnLxInceYlspeiCPaf0bpbT+Tt5PCYKjjrlwRGxJXiYObD5dzdzfcy6ljHULF2G5PRrTWYX3imOIXMP0S23ZbqICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAuJrXDBqHSWWwZ7b3qkkIu/zScX4v9xbOu0soI9oDUdfVel6magEozkZ47MJtscE4PwljJvY4mxN9ykKgOoMJmNP5e1qnRdMbctyUZMxiXlaMbrMLD2sTv3BOzCzewTbuLvYSbsaX1dhdRRiNKWWC43dPQth2Vqu/tE4yfdn/ofzbdu9BJkRnZ23Z90QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFxdS6cw2pKT0c5RC7BvuPPuOMvpATbOBfEXZ/iu0iCv209r/Auw6d1ZDmqTeVTUULnKDfVsxbE/wCuJv8AFdaTL6xrR7zaNgtn7qOVB/8AeiClSIId+NGqf/7bZv8A69S/85e8Od1XL5aHnr//ABWTgH/dualSIK419Y6qTadu/i7RwVSXsC37K5JYtO3dv2IlGAdpty48i48tt1OMTVGnjatYDsG0UIBynk5yPszN4n9r+9/et/ZkQEREBERAREQEREBERAREQEdFjfvQRbWOmZ8tbq5bDZUsJnKYuFe4FcZRkjL1oZgf85E77PtuLs7bsTOtKvJ1Tig4Wauj7Erd3bDYsRsX6nAtv2qbogruLRuc1Lbgs9QsrWu1q8naR4fHwnDSImfuKbkRFPt3bCXEfqurBEdvJfaICwsogIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgP5L866+w+Lz3VDKDkNP4/PZzJZCPEYiO8TgNKGvTGxLNzHxCO8xP4e9ycGX6KUWHRenQ14etxok2Zkr9iUzyHs7Owty4b8efEAHltvszMgr7QXSjWOHztbI3epOVr0IpRkfEY+WaSufE+XEisnKTs/kW3HdXUiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgw3msoiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiwgyiIgIsMsoCIiAiIgIiICIiAiIgI6IgItGxepBk6+LlsANyzHJNDE7+IwBxYyb7OY/tW8gIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiwyygIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgLBOwi5O+zM27usoTMQuztuzts6CPFrXSA1JbT6qwfYRNvJL6fFwD7X5dy9NK6mw+qKB5DCWyt1Bk7MZ2gkCOR/eBELMbfWHdlDepOmNL0LOlbFbTuGhM9R1QIgoxC78mMfoqztvcyDKIiAiIgIiICIiAiIgIiICIjoIZr6zDhs3pbP2GPsxyfybITeQBabgLv/AJYYW+9TNcLXeCg1RpPJadsO4BfrHG0rN3xHt4Db6wlxJviK1emeXv5rR1C3loniysYlWyMb/NtRGUcu31XIXdvquyCTota/yOjZAHcCeImZ/js6jPR7J2cx0q0pk7kxz2LWGqyzSn6xyPELk7/Hlugl6IiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAuLqrLx4TB2MrNBakigbx+jVSsGLP3c+A+JxHfk+3fszrpzzwVwaSeYIxcmHcn2bd32ZvvfZVrqrD9QsRn3udP7vp0N+z216jmbBHUh5P4iiPftQ9/Adw+qKCXdONQNqjQOD1Gzg/yjRinLh6vJxblt9+65tnWTQ9XKuhpqcoBbxMl6C2cZMJyBILPGJeq78Xd3buduPxZQrAWM3onX4zZzF0NP6e1FYar2QZP0mCPJO3ICj3AXjGURNnHvZzYNtnJ1sfhBS1vl3Q9Qps+FgsjYkP5CiOS76O1SVjcGBnJh5nEJEzd3LzbdBaOEyuPzFAMji7cduoZyAMsb7i5AbgTfcQk33Loqr4rGtoXwNHSei3xGm6ZB2w2Z4QslCzd0QRbuINv6xO/Lb1R371aDd7M7tsgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICw6yiAjOz+SjOq9XY3Stqn8uDPXo25OybIMG9eA/Y0xfxbP7CLw+92XP6X3ZDn1ViZXbfGZ6cImZ927KYQsA/+mdBNkRcPT+ocTnZb0eLuhbejYKtYOJneMZG8xY9uJO3k+zvs/c6DuIiO6AiIgIiICIiAiIgIiICIiCA9aB/5P0sf0NWYt/2zsP8Aap63m6gvWhv/AEaxUn8nqPFF+27EP9qnTeboMoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICgFG1Lp3q5ZxU3hxuqISu0nf5l2BhCaP9eLs5B/m5VP1FOp+GLL6YKSuMj38XPHk8eUbeNrEL8hFv025Rv8AVkJBKJfUL9F1COgX+BbSP/RcP+pSXT2Yp6gwVPMY6Xtqd+sFiCRvaBixN/rUa6Bf4FtI/wDRcX+pBOkRRjWuoWwVWrFVCKxl8jYGpjaxk4tLKXe7k7M7sAixET7eQugkyyjOiAiIgIiICIiAiIgIiIIB1i0QessJGFEpAydc2euXyjLVj9cT8fBnY2YgAmEh8xbZ2794nqC91QwFelhcbkMpqjUMnZNYt/IYRY+Bzk27Q5BcX4N5uIcy4j37K1MvZzkcoBiMXTti7bmVi68HF/c20Z7rjZPN6pxmOtZG3p7FNFUgkmMvlktmER3f+I+CD8t/hv5fqdU0ljcDq+rp+XET32nr5TFBLERSxgWwHGZFwd2J3bYn9V17/wD4euRrZjUurL2Vv2b+ohrQBDJanKSRqvJ+02cvrjFv+qrzPpdX6guGd6rBWzhS1nGli4u0iqY4DZnLj4uRyvsO8j8fLwiKjPQLo502Lp1VyMulKdo7dm2YS2Gc5ew9IkaJufc7+AQQXrkchTxtZ7OQuVqkDPs8k8ogLP8Aa77LbZ2dlWtjo7o6uQXtNVJNN5eDcq16ibu4F9aM+QG3vYhddXQtjX8mWyFLV1LFDTqRRNVvU3dvTiLfkTg7u8W2zbj3979xOyCaoiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAyItAcpQ4XjayDjQJwtbP+adgY3Z/1SF/vQb6Lg6EymRzOlaGVylKOlPdEpxgAt3jiIneJif6fBx5fW3XjobPyagq5WSWuMElDL28e4s++7QyuIl948X+9Bz9V3dUYHUDZOnjL+ocHZhaKWhSaH0mpMO+0sfaEDGBt4SFy3FxF27nJcjJdXsHgewPWGC1JpSvPJ2cVjJ1AKMi/ShOTb79lIdcaiuY2Wnh8HUC9nsgx+hwyFxiiYW8U0xebRDu2+3e7uIt3utTQenMXiZLT3chXzGqDEJctdPZ5ic9+LMO79nF4SYAbu2Hv3Lk7hIoZsPqLDOcEtLK420Di7i4yxSi/c7e1nZV/0hw0Om9da/wtKWQ6UVijJVjN93hjeqIjEz+biLAwjv5Cwj81dLVmMuaXzEutNNYw7cUsbBncdVDea1GHqTQj7Zo9y8P8YL8fNhULLUw2tVanj05kXa3qmvia+GuQBy2aWvM/bv8AzYBIf6uyDq691Bn9T5y1pbTGJzGTwlFygz9rF3IashTuzENWKaQx22Z/yjh4h3YeTFuuvQzms6WPr4vA9JpKFevG0UTW8vUigjFm2ZvyRG+32CpjpfBY3TWnqOBxMDw06UTRxs77kXtcif5xE7u7v7Xd3XhrfUFbSulr2etQTTxVI2JoYducpuTCADv3bkTsP3oN3T75h8PXfO+g/KHH8t6Fz7Hf6vPxbfaukox1Gz0umtAZjOwRsVqvUJ6sRfPsE3GIPvMhb71929UYvAR16Wo8rDXuBj3t2J5RcIuAOASHv5N4pB7t/nMgkbLKN5dyICIiAiIgIiICIiAiIggXXYuGhYD+jncS/wD/ALCBT1lAevkkMfTo3lkAGbL4l9yJm/8A5jWU7iMJAY4zExfydn3ZB9oiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIMe1Zdt0RBXfTrfTOpdS6GL8nTrStl8S7+XotkieSNv5ucZfsE41t9Am26KaN+thq5ftBn/tWr1iyB6ajxWtduVHGHJXy7N5jSnZhI2/QkGE3+qxLf6JsNXozo+KUmFo8FVdy9jN2Ivv+xB3dRZrG6fxVnK5eyNanXHkZk/e/uER8yIn7mFmd3fuZlGtFYW5eyTa41JFKOXsxEFCpMPH5LqG7O0PH+VdmF5C89/D5CtHTQx9Q9R09Zz13PAY6QnwISv/AHxJ3gV1w923dF8HI/nCrKQEREBERAREQEREBERAREQfBu4gRMPJ2bfb3qosjkdQa61NFoTMaVuYDEPF8o5QprkUx2qzSbBW/JOTBzP1vF6gGPtVwLmUMVRpZO/frQuNjIGBWDc3Jy4DxFm3fuFm37m7t3d/ag2MhZGrjrFgm2GGIpPuZndRXoVVGr0b0hEPfyw9aX9+Nj/4l1Ook/ovT7Utr+QxVqT9kJOs9OoPRNA6dq/yOJqx/siFv7EEgREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAdVL1e0zqV7EmSwr27ODyRRxamxdIR9KsQB8+u7u3jdvAbesQer4mZSvqjDlz0jYu4A3HLYt2yFMe/aY4u8oX29kgcw/W39iXeoOm6WkcdqSzd/g2Uhjlx0ANzs3HMWIAhjbd5Dff1R3Qe2J1zpDIQC1TM065C23o9p/RpQ29jxycSb9i4tu5Y0v1FrX2kCXTup3GCYh7xq32HaI92+bMDDH+mAfTUrejXz2n4YtS4OnK88bPPSsCFgAJ27xfdti29+yhuf6O6StY+xVwvyhpjt272w9koYd2fw7wd8T7Ps/q+xBM5cVj62Tt6jhx7SZU6jQPKG3aSRg5EMbO/d5k/7VXuLz1bJ9U9Lahow2qny5j7uMvVrA8JQlrE0oRyh80w/L/v+1nZ1J+n2byli3ldNajkhmzOF7IZbMI8AuQSM7xWGDzBy4kJD5cgLj3bLkax0DcbX2L19pmb+G1Jnlv42WThBf8AyBwMbP8AMmED2YvImYWL1RcQsl2bbZ9lTP4n4LR/4Q9fU/o8zVc9SKrWd5C7Gnf7Tm7M3qh2oOXH6zG3z1LPxh1vk4JK2K0PZxNp+70rN2ofRw+LDXkMz+zwfay4moOk9zN4O1XtdRdUNlbMW5Whs7V2nbxCY1vzYiJMLizbO23rcvEgtVQfq1kMRUxmIrZm5VrVLOXrObzScWJoiefbb2/mlwtP6u1obSaInwT3NYUIuNzIP+TxvBx/JW+Xm7G7F+SFuTEBj3CzElENGaS1XVfU2onz+u7JNG0hsU9iNj9kNcN/R4vF81m7vWIvNBsyS3OpObojXpXqWksXajuzS3K0leTJWIyY4YwjNmJoQNhkI3bxEICPdydefUzE0s11S6fU5RI54zu2Z428jrRDGfi+q1gar/azK0G8lU2r85Uw/VzI52xDbnfEabq14a8Ac5LE1y4YhFEPtMnrs3/23QSvWuo7eMymDweGijsZbJ228BiThDVDxTzHt5MzbC3vOQG9qlouxNuzs7e9lV2M6bvmshe1JrC5lq+ayQtFJBjsrNXjr1hd+zg3icebixO5F5ORFt3bKwcFi6WGxcGLxsRQ06wMEQFIRuzfpE7u/wB6DooiICIiAiIgIiICgHUzVmUqZClpHSTQyaiyAlK88vfDjazdxWZWb1n38IB88vgJKfqrsHNDc1lrDJ8W7RsmGPZ/a0cMAbN+/JKX3oOfY6eaXyVj03UlWfUt5/ObLzPYF/si/NB+qIrNTp/hMPJLZ0l6Zpa0fi54yzI0DF7HOuTvEf6wqVsvpvJBr9MdU5DLldwOoq41tR4ni1xo3fsbUZ79nZh3+YfEu7zAhIX383narcHaHqbpucW2ltVL9OT9Aeykb+kP6VZCAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgjnUaOtNoHUUV2EJqpYqz2sZjuxD2RbsoOcsL9ItGaMCST03P46pRCOFtyat2QekSP7hGJy7/AGEQqS9crjY/o9q628gR7YizGxG+wsRxuDO/3ky5vSfHQZCw+uX7QobVGKhhIpI+Ho9GN3fmze+cmaV3+j2Q/N3cJ9SrV6VWGpUhCGCABjijBthEBbYRZvczLaREBERAREQEREBERAREQEREGNllEQQ/rcXDo5rQvfgLzftgNSHBB2eHoh57V42/qso51w/wN6y/6Ft/7olJ8V/+z6v8wH+yyDbREQEREBERAREQEREBERAREQEREBEWpfimkpzR1rBV7BxkMUzAxPGTt3Fs/c+z+x0HLzOrtP4q+WPt32e72fP0SGI5pyb4Rgzk/wCxVNpHF6kw2p7md0t00ebC8ezpDl7A1snVEicjirMW7BW33dozIH5O/wA3irB0XqS9Jn7ek9TQDFn6MQyhMPdHka2/H0mNvm+LwnH38Cdu9xdieV5K2FLH2LsozSR14ilIYoykN2Ft3YRFncn+Dd6CK0OoWMkcAzWOy2mJSNo3HM1uxDtH7mEZm5RE7v3Nsff7N1NWfdUvVfUPV7I6iwOdGzp7S9Ls6VmhVmA7FuSSNpDjnl2IQ4Ace8ce/ebs59zspn0oa5j8La0tkrh27eAsvSjnlPlLPV2Yq8h+8uyIRIvnEBOgxmnqYbqph8rM/ZNmqkmIcvYUkZdvCxfHb0nb7VN/NRvqBpyLU2l7GIKydScyCWpbjHc6tiMmOKUfiJiL/Hy9qiN/qhT0zibcOuRbD5yhXIuPExq3nEd2OCYh47F9Fy5C/hL3uE01Tq3TWlwhfUGco455y4QxzTMMkxfRAPWN/gzOuJpi1qXUGofl2eGbC6bigKKlSlFnsXSIm/hErfxQszbAG/LxORbdzLkaB0TpjNYeLUOpYMNq7N5MBnuXbMMdoIydt+xh35CEQctmEftfd3d36c/SbQ4yFNicZNp+0/lPhrctImf3u0RMJfrM6DQ664jOFgIdS6Yv5KnksW+1lqGzzWqBkPpEQMTO3acRYxLbkxA23mpXorDacxWHisacqV4YLoNZKcB3Ozz8XaGb+IyfffkW7969tL4rIYjGHSvahuZwhmcorFyOMZRj9gE8Yixbd/fs3mqgwXUm1T0rcw+PgKpBisjcxjZy3CUtYeFkwgirxD+UtzcBFuAdze0vYgt3VGp8PpytHNkrLvLO7jWqQt2lm0bNvwijbxGXwZVdpvI6VfVs3ULX+Wq43OSCAUaVtzrR42EebAD89hObjKfI/wDGEI+F93mPTXT9erTbU1+vmLWoL4cprWZaP0yOPf8ANMEfggD53ZB+tuS6XUPFR6w0TqHTdOaD0ixWOBiZ2J4puLFHzb2bPwf7ECLqFoyd2apn610n8gqMVg/2RsTqUDs7M7eT96jvTvUTam0vBkzpSUbwGcF+lKzc6lgH2kif7H8n9ouL+1SVBjZZREBERAREQEREBVfDLTxXUvP4CVmhlyTx5mnv3duPBop2H3uDxsRfzoq0HUV6g6Np6txkAFYmxuWoyPPi8nWfaanNttyH2OLs7iQv3ELuzoNVtlndm79+5RDP5fWml/Qa2R0ZFmvSpxpxWsNkox7WYt9uUU/Hhvxf55MK3Ww2vdUY561qrDounK/GY/SRt5B4/nMHDaKJybdue5u30UHroe4+oepVy9TZpsLgqp0xtbcgmuymzytG/t7MAAXL6UhD80laC5WmsNjMDhauHw9KKlRqRtHDDEOwiLLqoCIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiCvvwgYBt9K8jQMeQXrNOmY/SGW1EBN+wnU9hjCKIYwFmEG4s3wZQfrS3PTmHr/Nn1NiAL7PTon/sU7dBlERAREQEREBERAREQEREBERAREQQ/rSPLpBrL4YK7/2c1IsGXaYekXlvXB/6rLm9RYPS9Aakq7/nsVaj/bCTJ06n9L0Bpu1/LYqrJ+2EX/tQSBkREBERAREQEREBERAREQEREBERAUf1YWrxOt+KsWDlbxekDkpJQ923AoxLb2+be5SBEFP6zxvVATp6utxaYsWNPyFahp42CY7NiFxcZoGlMhbxA7uzcO8wBWhg8rQzWEp5nGWY7NG5CM8MoPuJATbs66Dtu2ypHqPojSGndSafyNuqYaZv5A6WUxp3ZmpNPYdngm7Dn2f50eDtx2/LOW3cgkmU6m6SxOJuXtOVLOdjjuhBL8kV27B7E0oh3zFxiJ3ORuTsTu2+7qO5nLa3xWu6Gs5tA28bjXBqeekiykNhnqd7hMcY9+8BkT7jv4Dk+CkHW4Dg6dVMHgsdF6XayuPq4+qDdlFuNmOXbwt4BYIj79u7ZdrTuqauobFnTeZx0mHzjQOVnFWyE3kifwvJETeGaJ37uTeT9xMz9yCYC4kDEz7s7bsqxtdXdJz60h05jYZMpDH2jXbsVeSWGMm7hjicALtjd/Pj4R2fkTE3FR+5jrtC7j+k+oczNW0o7FJUycllopMhWDbjjTPz5ty73bvkiD39orgxEOKp0IamJgqQVIAaOKGsIiEYt3MzM3czMg4EnT3SPpEt7GYv5Fuzt47WKd6kr/a4bb/rM65WIzeb0tn4tPaxt+m420RR4jOGwgUpCxG8NlmZhGVgYiY2YRNgLuF28Vidztu3eqU6xZrSmp9a4vp1n8pjaWPpyRZPJlasDG05Mz9nUHlszsbO7n9TZvn9wY6g6y+VtL5DVJWbdHQ2NrsfaRTdgedmN+ARAfrR1+TizyeHny7n4M7l9dOptEV6lXKVfStUZ2pB2YHj6Mktem7t4oajuDRQxN5M7EzuPrO66+u8hhcpqvQenq92nLRO9JlbDRyg8bRVYncG7u7btZYX+5SDN9QtFYhuxfNVbFp27OGhQdrFuYvYwQhuT+Xn5e/ZB1NJ38/fqTWc5gQwZdq/YVythPL2ezeKTh4BLffuEibu81B+m2qMdBc1bkzq5Qq+Vz8lmtNBi55o54xgggaQTAXZ2fsVuz4fU2vq3ZaoiuaawMrvyxVW5/C7cbj5WJg/NN/i4i+0/Yu9o3TWY020dFtTzZLDwxtHXrW6sfawCzbCIyhx3Fm+kJP9ZB619U1bNuCCjhs/YaWVgKV8ccMce/zieXhu36O7/BSdYWUBERAREQEREBERAR0RBFNdRPNktKRt/wD14D/drTl/YpWo7qV99T6Wj9np00n7Kszf8SkSAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIID1kPb8TIW/jtWUR/d5n/AMCnrebqCdVx7TLaDi9+qYi/drWC/sU8ZAREQEREBERAREQEREBERAREQFjZZRBrX4Bs0LFYvVljKN/vZ2US6Ez+kdG9In9HE14v3I2D/hU1+CgnQn8joEsY5cjxmWyNI/1Lk3H+q4oJ4iIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAopmNB6ZzVy7czmPbLS2w4fw0u1GuO2zNCz90XtfkPi3fz8tpWoV1Hwmp8/Repg8xDjNnGSOQTmjmjkHfYmMC4uP1CAhf2oO3pihkKmBoUs3fDK3aY7FceHg8rtuzG47vsTi/fs/m7r41PgcZmmqTZCHjJj5hswWxk7KSu4kLlsbeJmJmdibyId2fudQupluqQZ7G6auvpua1JW7a5er07PZQgPh5d7sPMi24x8veXky+MTpgNcZPLnqzUl3P47HXvQwx0X8FomcYgR9pED7y7G7jtIRD4fJB7ak1BBrnGNjNFYfFam/hHZy38jC0mMpkPme7t+XNvYEfv8RCtjSPSbR+CoyPPjKuQytp+0u35K0cZyn9QQEWiBvIRBmZm7+8vEp9UrQVK4QVoY4YgZhGOMWERFvYzN5LYfyQfi78K/qXk+l+pG0b071LmqNixXGfJxy2isBX3/NDC8vIondtyLiWz7j8V8fgg9aHz+YsdP9d1KuTsZqydqO/ODGdmdxFnCYXbiXgBmEvZxZvslH4Uf4NWf11rg9baTydQ7toYwuVb0jxj4IxAXBxF/YLbs/7Vx/wTvwfLGG1la1Zqi9H8pabyMlOPHV+8e17IX7Qz9o8ZRIWb/wCyD9QNoPRDOz/iZpvdvb8lw/8A0roYjAYPEERYrC42hy8/RqoRb/bxZl1GRAREQEREBERAREQEREBERAREQQ3UUm/VTSFPf/1TI2f3WgD/AL1TJQGzvP8AhA48H9Whpewf3z2oW/7hT5AREQEREBERAREQEREBERAREQEREFddWL9alrDpsFucYQm1IQCT+2R6VkQH9YiZvvViqjdV1T6oZ3UbFJ6PiMO3yXhrYes2QYhOW0Jf4swiAf0JferJ6YZ+5qbQuLy+RqtUyEkZR3oG8o7EZvHKzfV5gW3w2QSlEZEBERAREQEREBERAREQEREBERBhRPQNUKF/VVMPbnJLH+diikf+knUtfyUHwlo6vWHUeIkfut4qlkYvi7FLDJ/sR/tQThkRkQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAR0R0HPydb06hYqNZs1CmjcBsV3FpIndtuQ8mdt29m7OtfTGDxunMFVwmJheClVHjGLk5E+77uRE/eRE7u7u/e7u7rsIgIsM6ygKBdOS49Q+pEA+o2YqyfeWPrb/AOpT1QXpaJy5nXWWkjcPTNRnHH8Qgrwwb/vRkgnSIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAj+SIggOmSa51t1hZ/5hisZR/WcrMxf0SxqfKo8FrLAaS1jrE9ZXnwNnJZjtKxXozCCSsEEUURBNx4Py4E+3LdnLZSCTrB0vDufXmAIvcN0C/1OgniKBP1g6debakiMfpR1pjb+gHWP7sXTn/2gL/qNj/y0E+RQH+7B05/9oi/6jY/8tP7sHTn/wBoi/6jY/8ALQT5FAf7sXTr/wBoD/6hY/8ALXQ0z1D0dqbM/I+EzLWb/YlP2BV5YyeMXZnLxi2+zk37UEuREQEREBERAREQFD+rGopMDpV4KRm2Xy8zY3FMHm1mVn4n+iDMUj/VB1L3dVDinbVWvb+sJpQtY3HudDT7C+4C3q2p297mY8GL6APt66Dtaaw9DT+nsfgsfy9HoQDADl5kzd7m/wBYncif4utLRNyXCdWMzpmeb+B52Aczjdvmyg0cVqL/AHJ/5Ql31FuoQFjwxOrx7Tt9N2Gtn2AciOqbcLIM3t8D8/tAUFuItXHXK2Qow3qcwT15waSKWMuQmLtuzs7ebLaQEREBERAREQEREBERAREQEREBQDWv/JXVfROdd2aO56ZhZn/nQGeL+tXdv11P3UG6107E/T61kaUXaXsLPBl6rfWryNITfeAmP6yCcoviOUTATF9xJmdn+C+90BERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBER0BEdRTqBrOppTHOY1psnlJgJqOLqD2lm1J7GEG7+P0j8h9qD113qmLTdKAIIXv5m/I1fGY6PvktTP/ALMYtuRm/cIs7v5LY0Li7uH0pQx+SsBZvgDncmAdhknN3OUmb3OZE6jvSul8rUq+tctmYc3mbcZgM0AOEFKIi5FWhB+8NnYRNy8ZFG3LbZhGwEDZERAREQEREBERAREQEREBERAREQNl8cR334t+xfaIDbN5NssLKIMIsogKC6hJh64aS+OFyn+8qKdKB6l/w4aN+OGy3+3TQTxEZEBERAREQEREFXdSclY1dlrfTjC2LVQI44yz2RgbbsYD/wDVYi/l5B9vzALl6ziurWgo4bFVqFOCKlSqRDDCJEIAAC2zM32My6V/Qum7uUu5KWpbjtXjE7RVshYrjMQiwMRDGYs78RZt/gub/cf6aSWntWdGYu7O/nJcArBP98jk6D0q2YLHdDPFO/8AipBP/UvU2ON2JxIfduyi2pOlvTX8dsDR/EjBQxXILTENeqMO5D2RMXg272Zi/edSeLpppWqDhj4spj3ZthKrlrMfH7B7Tj/Qgi+g7Ueg9Ux6QlsPHgc1YlkwTE/gqzv45am/sF+84m/nB9jK3VVGrOj55zEy48eoWqoYTcXcLL17TCTFyExI4u0Y2JmJiY+52Vg6YoXsdgqVPJZWTLXoYAjsXTjaMpybzNxbuZ39uyDqssoiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAvC3XjtVZqszO8cwOBbe522XuiCFdHMjPf0JTrXiF8liTPE3mF/46sTxET/pcWNvgTKaqB4KpZwfV7NVwbbGahphkwZ/IbcW0M236Ufoz/cSniAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgjuu9SV9M4RrJVju3LM4VMfTjJmOzYkfYAZ37mbzJ39giT+xaOgtLyYn0nN5p61rU+U2PI2oWfsx478IIt+9owZ3Zve7kT95OmXerc6o4DHmTSTUKdrI8fouXGAC/dklb9qmHcgrux2GiepEVtnlHF6tnGCZm/NQZBmfgfH2dsDcHL6Ucf0lYirfr3N6RoiTTdGMLGfzMgV8NFz2OOyJMY2G9zQ8e1cvZwb3qU6Ay1rOaNxGUvwdhdmqh6VH/ACc4+GQfuNiZB3mWURAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQFAtU/wCG/Q3xxeYb+mmp6oDql/8A87dCf9HZdv8Asv8A4IJ8iIgIiICIiAiIgIiIIPrqb0fqJoA9vz1+3W/epyn/AN2pwoH1RcYc5oG2/nHqYY2/ylSyH/Ep2796DKIiDDLKIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIIJ1hG1jsPR1jQGQ59NWvT5oQbd56nAgsB9rRGRt9YBUzpzwXK0VqrME0EwMccgPuxC7bs7P9i9JowliKKQWICbYmdvNlCel0lfDS5HQDyyPPgSF6rH86jK7lXdvgLMUX+SQTpERAREQEREBERAREQEfzREBFoZi3FSxVm3Ys1KoRRu7zWZOMQP7HJ327t9lWGk9T6mp6/qPnc3gcphs7tShfE2XlirXQEjb1t+DSAx+HkXeDeXJBbyw6yjoCKIv1E0YWWPEVM7FkshH+crY6M7hx/pdkxcfvWzY1vg60fO1HmYB98mFtt/3SCSr4lMY4ykMuIizuT+5mUFm6taAjlihfPv2s0jRxh6FY3kN/IR8HeXw81r5yXUWtbUeGxVWzh9Mm4vkclaB47FqJ/WrwxP4xYm8JSGzbM78d37xD66UctQZjN9QzaT0fMkFbFMXk1GDkwG385IUsjfVIFJtX6jwumMe13LXRh5FwghZ95bMperFGHmZk/cwsurUqwU6kNSrGENeAGjijBthAWbZhZvczKK65wMtkCy2BwuPm1NKA0YcpOItJRhJy5SCTi77DycuDes796CvqWvJ48EXVzUWCyUlWcZ6dWlW9H3xMEcxAfMzlDnLMYD+b5eoAt735Gh9Q6zq5+a5g8feeLJwZXMTaaytnxg8d7sxCAv/AFeQu03cH3Df3Pu6szT/AE4xuMv0Htytfx2Gjrx4KlIGwUXjDYpX/lJiJ3fm7eHyFm3Jy5vSqlk7tnLZLM4ys8ZWrcuFyUbcZfRLM5GcD+1nEgYt/J2KPb1XQeOkupepdT4eDMYbQcOQqyeGWOvnoe3gkbuOIwNhYZB9ou7farJxdiW5RgtTUrFGSUGMq9jj2kbv80uLuO/2O6j2lNDaf0tbgm0/WkoAFQas0YFu1lg24HI795SN4vH5lzLk5d20uQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBQHVn+GnQb/8A6LKt/VrqfKA6u/wxaDf/APT5Vv8ARw/+CCfIjeSICIiAiIgIiICIiCv+sbeLRR/R1bS/paRv7VP28nUD6ysLYzTUxfxOqsWX71kQ/wCNT1kBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBQDqbQmxuWx3UHH7tPhRePIB5DPjjJnmF/iG3aj+gTfPU/XjZhisQnDPGMkRs4mBNuxN7nZBmGQJoxliMTAm3EhfdnZeqrzQbW9IagtaGtk74onexpucj5O8D+vT9+8L+r/AIoh/kyVhoCIiAiIgIiICIiAiIg1rlWtcgKtbrRWIT9aOQGIX+1nVQdRsN0xbKRY6lpeO5qvk5UY9OCMF2CQfVlklDi0LC/tkfj8C8lcFqCKzXkrzxBLFILiYG27EL+bOyq7qpYm0Vpf5F6b4bC19RZt5Ap1442jJjZu+Zowbx8eTd77CO/Ii9hBEY+od2PFSnmMjJj9V6PKXtN7T+hZ6GIR9IAT4CEkreq4s3glHu7ndb3UCPP5/S2K1lq6S5i8RHlarlpoZdgmpzzjF/CnHvOXaUS7Nn4Dx4+LvJa3UTEzZzpyOgtGY4LlHA9k2QvPszNcgMeMQHJ6x9p45T9jCbO/Itl6ddtR1+ouhszpfQF35ZGuIT5u5RNyGtBCXa8ANu55zcPCLfRLf2ILxxGMx2KoRVMVSrUaoNsENeIYwFvgzMvrJ3qeLxtnI5CcIKtaMpZpTfYQBm3d3+5QPSfUjDw4yjQ1flK2IyhQbxyWjaKvejHuGxDK/hITHY9t+Q7+Jm2U0xeSxOcoPZxuQpZKobuDyV5gmjd/a27O7IKcu9Q85qTOYi7iNEx/JVHOHViiyl9qlqe36MRDsBC4g20vhZy5O/zR2U50V1NwWpczLgZamRwmainmgejkYODyHF+caOQXeOXbz8BP3d6hXWrRDXMlpCnXjjj07+MPO3VFyGWxasH3zuXvAHlcT35MTt7lNekuDy+JoZCPUEk9nIhcKM7MjbDbYRYY7LN7DOJo+f1xJBPWREQNmRmZm2ZmZkRAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBQTWP+F3QP8AN5Nv9CCnagWsN/7regHf/wB5N/oRQT1ERAREQEREBERAREQQLrn4NAtb/wCaZjGWf3L0Dqesq/8AwghAuj2f5/NGEx/SGeMh/pZlYCAsOsrD7oMouRgtQ4LOtYLCZijk2rSlDO9SwErRG3mJcX7n+C66AiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIix7UEa17pqLU2GCu1k6V2nONvH3Yh5SVbAb8TFvndzuLj84SJvavnp/qV89QnrX2ggzuNmerlqUTl+Qmbv3bl39mYuxgT+Yk3xUoVb9aYWwGLl6m40Zo8tp2scsoxdw36reKSvL7x+cL/MJuTbtyYgshFVn4O3Vn+63pCznHwM+HKtbKuQHJ2oSeES3A9h325d7bdytNAREQEREBERAREQFG9Z4XKZ2tFQoZ2bCRHu1qxVjb0og7vBFI/dHv37ls7t3cdn2JpIiCreoujK1XS+PoYqnJdxtEIqtLTxE7U7E5yCAS2SZnMwDlzJnfZ+Lu/J1p6E0xBorqpWw9S0VybJ4Ke5lpiZg9ImCeMQkcG7hHaUwEW7hEBbv23e3nZnXxwHnz4ty223279kFL63q4jSWlreC19SfJdPSd/R8j2ZHNiX8xiIYx5CA+Ucgd47CLt5OuxpXqL03w2HpUH1BLXHsR/huSx8lNrGzM3aHI8YR7v7+5WjLHHLG8cgCYP5iTbs6juD0jiMNlLd7GhPVG0PGSnFMTU999+YwO/ATf2kLNug71c4bMEc8RhLGbMYG3ezt7HZey+RZhFmZmZm9jL6QEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBQHW/+Fjp5/O5H/synypvW2ppL3UbGZfDY6XJYzRk1gcrJAW8hySxcCjgD+MONvEbbt9EeR+FBcjLHtWhgctjs7iK2XxNyG5QtRtJBPEXITF/ay6CAiIgIiICIiAiLDoOPq/BVNTaZyGBvFIEF6EojOMuJhv5EL+x2dmdviy4sWK6jh+TLVuAeJm2EywkhSP+k7WGH9gspmiCMPgdRzhxs64vw/GlSrx/7wDXFsdMq16KePJ611vdCVnEh+WCgbZ/ZtCwKwUQVR0D6LYXpAOa+SctfyD5aSMi9J4s0YBy4izN7fE+7+3uVroiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiIC+JAGQCAxYhJtnZ23Z19og1aFOpQrjWpVYa0I9wxwxsAt9jN3LaREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQEREBERAREQERamR9LelO1HsvS+zLsO134c9vDy279t0EQ6n6kytCSjp3S4AWfy3No55B5RUa47drZNvnceQsI+0iHfu3WtgMXBiMRXxdUJSihbbtDHcpTJ3cjIvnGRO5EX0nd1F9M9O+qVY717Kax05WymRn7a5cgxUluQmbuAA7U2CMAHwizD7Xd9yd3UlDpa1p2LN671jkWdvFDHeGnEX3VwAv6yDjx2/7meYHIhW7PSWYuf8piLu7Y21KQiNhvYMRl3SN80n5/SVus+6rufoz08swnFZw92cZBYJe1y1s+1FvmnvL4h+BKwowGOMQBmERbZmZB9oiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIgIiICIiAiIg//9k=</binary>
<binary id="18" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="19" content-type="image/png">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</binary>
<binary id="20" content-type="image/png">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</binary>
<binary id="21" content-type="image/jpeg">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</binary>
</FictionBook>