sci_psychology
Эдвард
де
Боно
Использование латерального мышления
Эдвард де Боно. «Использование латерального мышления»
Хотя эти краткие резюме как бы разбивают проблему на части, тем не менее все главы книги связаны тремя основными темами, являющимися исходными принципами нешаблонного мышления.
1. Ограниченность шаблонного мышления в качестве метода выработки новых идей.
2. Использование нешаблонных процессов для получения новых идей.
3. Цель нешаблонного мышления — выработка новых идей, которым следует быть более простыми, глубокими и эффективными.
Технические приемы, предложенные для стимулирования рождения новых идей, возможно, покажутся крайне искусственными, ибо естественный способ мышления — шаблонный, логический.
До тех пор пока нешаблонное мышление не вошло в привычку, сознательное применение этих искусственных приемов совершенно необходимо, так как это единственный способ повернуть поток идей с естественного пути наибольшей вероятности.
Одно из основных достоинств нешаблонного мышления заключается в том, что его стремление к простоте новых идей обеспечивает его доступность и независимость от уровня образования.
Необходимость применения нешаблонного мышления связана не с семантикой слов, а продиктована функциональным строением человеческого мозга, определяющим паттерны мышления. Все эти аспекты будут рассмотрены в будущем труде. Цель же данного исследования состоит в том, чтобы рассмотреть полезность нешаблонного мышления, которая не зависит от своего происхождения.
ru
en
С.
Рысев
Aleksey
Andruschenko
FB Editor v2.0, FictionBook Editor 2.4
07 October 2013
36B22551-8769-49B8-A0AC-03E2A3150B70
1.1
1.0 — создание файла — Aleksey Andruschenko, 1.1 — валидация, склейка абзацев, дополнение дескрипшна, добавление обложки — Isais.
Латеральное мышление
Питер Паблишинг
Санкт-Петербург
1997
Эдвард де Боно
Использование латерального мышления
Предисловие автора
Почему деятельность одних людей всегда богата новыми идеями, в то время как у других, ничуть не менее образованных, она в этом отношении бесплодна?
Еще со времен Аристотеля логическое мышление превозносится в качестве единственно эффективного способа использования разума. Однако крайняя неуловимость новых идей показывает, что они совсем не обязательно рождаются в результате логического процесса мышления. Некоторым людям свойствен другой вид мышления, который наиболее просто определяется тем, что приводит к созданию самых элементарных идей. Последние становятся очевидными только после того, как уже найдены. В данной книге предпринимается попытка исследовать этот вид мышления, показать его отличие от обычного логического мышления и его большую действенность при получении новых идей. В ходе изложения материала мы назвали этот вид мышления нешаблонное в отличие от обычного, логического мышления, которое названо шаблонное мышление.
Слово нешаблонное более понятно, чем слово латеральное как указывается в первоисточнике. При чтении можно использовать вместо русского варианта нешаблонное авторское слово латеральное без каких-либо проблем.
Для того чтобы лучше понять, что происходит в человеческом мозгу в процессе мышления, необходимо всю его деятельность представить в виде определенных паттернов возбуждений, происходящих в нервной сети мозга.
Вполне возможно предложить общую концепцию его функциональной организации. Так же как можно разобраться в схеме электрической сети жилого дома, не зная детально схемы каждой отдельной проводки или конструкции каждого выключателя, так и процесс мышления можно понять, исследуя внешние проявления разума, показывающие, какие системы лежат в его основе.
С помощью такого рода системного анализа можно было бы, например, исследовать эффект сложного взаимодействия положительной и отрицательной обратной связи.
Однако подобный взгляд на функционирование мозга может служить только более или менее удобной моделью для развития понятия нешаблонного мышления. Но в этом случае полезность нешаблонного мышления ни в коей мере не зависит от того, соответствует ли эта модель действительности или нет. Даже если она соответствует действительности, это совершенно не отразится на умении пользоваться нешаблонным мышлением, как не сказывается знание техники на умении шофера водить машину. Ведь никому же в голову не придет предположить, что правильное использование логического мышления зависит от всестороннего понимания деятельности мозга.
Следовательно, идеи, высказанные в этой книге, основаны на наблюдении и на определенном понимании функциональной организации мозга. На страницах книги использованы такие привычные термины, как мысли, идеи, восприятия. Они несут наибольшую смысловую нагрузку при разработке понятия нешаблонного мышления.
Нешаблонное мышление не является какой-то повой магической формулой, а всего лишь иным и более творческим способом использования разума. Так, новые способы преподавания математики используют нешаблонное мышление соответствующим образом, в то время как в психоделическом культе оно явно искажено.
Ссылка на новые способы преподавания математики является в данном случае наиболее уместной, поскольку традиционные методы подхода к математике заменяются методом непосредственного развития ученика, представляющим ему возможность самому испытать чувство удовлетворения своими достижениями. Это в значительной степени развивает гибкость ума, ибо активно стимулирует ученика на рассмотрение той или иной проблемы с самых различных точек зрения и показывает, что существует множество путей получения правильного результата. Со временем те же принципы обучения, которые связаны с всеобщей основой нешаблонного мышления, могут быть распространены и на другие виды обучения.
Прочтя эту книгу, некоторые читатели узнают нешаблонное мышление, поскольку нечто подобное время от времени мелькало и в их сознании, и, вероятно, вспомнят случаи, когда на основе этих мимолетных ощущений были достигнуты блестящие результаты. Невозможно составить учебник по нешаблонному мышлению, однако на последующих страницах книги мы попытаемся показать, как можно сознательно использовать определенные технические приемы для того, чтобы помочь освободиться от сковывающего воздействия логического мышления. Основная идея книги — показать, что представляет собой нешаблонное мышление, как оно действует, а затем побудить читателя развить в себе свои собственные задатки к мышлению такого рода.
Глава 1. Шаблонное и нешаблонное мышление
Много лет назад, когда человека, задолжавшего кому-либо деньги, могли бросить в долговую тюрьму, жил в Лондоне один купец, имевший несчастье задолжать большую сумму денег некоему ростовщику. Последний — старый и уродливый — влюбился в юную дочь купца и предложил такого рода сделку: он простит долг, если купец отдаст за него свою дочь.
Несчастный отец пришел в ужас от подобного предложения. Тогда коварный ростовщик предложил бросить жребии: положить в пустую сумку два камешка, черный и белый, и пусть девушка вытащит один из них. Если она вытащит черный камень, то станет его женой, если же белый, то останется с отцом. В обоих случаях долг будет считаться погашенным. Если же девушка откажется тянуть жребий, то ее отца бросят в долговую тюрьму, а сама она станет пищей и умрет с голоду.
Неохотно, очень неохотно согласились купец и его дочь на это предложение. Этот разговор происходил в саду, на усыпанной гравием дорожке. Когда ростовщик наклонился, чтобы найти камешки для жребия, дочь купца заметила, что тот положил в сумку два черных камня. Затем он попросил девушку вытащить один из них, чтобы решить таким образом ее участь и участь ее отца.
Теперь представьте себе, что это вы стоите на садовой дорожке и вам надо тянуть жребий. Что бы вы стали делать, оказавшись на месте этой несчастной девушки? Или же что бы вы ей посоветовали?
Какой тип мышления вы бы использовали для решения этой задачи? Вы вправе утверждать, что тщательный логический анализ должен помочь девушке найти оптимальное решение, если таковое существует. Такой тип мышления представляет собой шаблонное мышление. Но есть другой вид мышления — нешаблонный.
В данной ситуации шаблонно мыслящие люди вряд ли смогут чем-либо помочь девушке, так как, по-видимому, метод, которым они могли бы решить эту проблему, имеет три возможных варианта:
1) девушке следует отказаться тащить камешек;
2) девушка должна дать попять, что ей известна хитрость ростовщика, и выставить его таким образом мошенником;
3) девушке остается вытащить черный камешек и пожертвовать собой ради спасения отца.
Все предложенные варианты в равной степени беспомощны, ибо, если девушка откажется от жребия, отца бросят в тюрьму, если же она вытащит камешек, ей придется выйти замуж за ненавистного ростовщика.
Эта история показывает различие шаблонного и нешаблонного мышления. Шаблонно мыслящие люди в этой ситуации сосредоточили бы внимание главным образом на камешке, который девушка должна вытащить. Однако люди, мыслящие нешаблонно, по-видимому, направили бы внимание на тот камешек, который останется в сумке. Шаблонно мыслящие люди избирают с их точки зрения самую разумную позицию, а затем, развивая ее логически, пытаются разрешить проблему. Что же касается тех, кто мыслит нешаблонно, то они предпочитают по-новому взглянуть на проблему и исследовать ее с разных точек зрения, вместо того чтобы придерживаться раз избранной позиции.
Итак, девушка в истории с камешками опустила руку в сумку, вытащила камешек и, не взглянув на него, выронила прямо на дорожку, усыпанную гравием, где камешек мгновенно затерялся.
— Экая досада! — воскликнула она. — Ну да дело поправимое. Ведь по цвету оставшегося мы тотчас узнаем, какого цвета камешек достался мне.
А поскольку камешек, оставшийся в сумке, был, как известно, черный; стало быть, она могла вытащить только белый камешек. Ведь ростовщик не станет признаваться в собственном мошенничестве! Вот каким образом, применив нешаблонное мышление, девушка не только вышла из, казалось бы, безвыходного положения, но, более того, оказалась даже в лучшем положении, чем прежде. Ибо, если бы ростовщик вел честную игру, положив в сумку черный и белый камешки, девушка имела бы равные шансы как на спасение, так и на гибель. Сейчас же она избежала нежелательного замужества и погасила долг отца.
Шаблонное мышление всегда было единственно почитаемым способом мышления. Логика, как крайняя форма такого мышления, превозносилась как образец, достойный подражания. При этом не учитывалось, сколь серьезны ее недостатки. Лучшим примером ограниченности шаблонного логического мышления могут служить вычислительные машины. Инженер-программист четко определяет задачу и указывает тот метод, каким эта задача должна быть решена. Затем вычислительная машина на жесткой, логической основе приступает к ее решению. Гладкий переход шаблонного мышления от одной надежной ступеньки к другой в корне отличен от нешаблонного мышления.
Возьмем, к примеру, набор детских кубиков и начнем ставить кубики один на другой так, чтобы каждый кубик стоял на нижнем твердо и устойчиво. Мы получим наглядную иллюстрацию функционирования шаблонного мышления. Если же мы рассыпем кубики в беспорядке, то получим пример нешаблонного мышления. Кубики можно как угодно соединять друг с другом или же не соединять вообще. Однако тот узор, который при атом, возможно, получится, может оказаться в такой же степени полезным, как и вертикально возведенная постройка.
Нешаблонное мышление легче оцепить, когда его показывают в действии, как в истории с камешками. Каждому приходилось сталкиваться с проблемами, разрешить которые, казалось бы, невозможно, пока вдруг неожиданно не обнаружится удивительно простое решение. А как только решение найдено, оно сразу же становится столь очевидным, что остается только удивляться, как оно раньше не приходило в голову, И в самом деле, такого рода задачи, видимо, трудно решить, пока для их решения используется шаблонное мышление.
Нешаблонное мышление занимается не только решением проблем, ему приходится также иметь дело с новым взглядом на вещи и с различного рода новыми идеями.
Если бы историю, подобную истории с камешками, сразу рассказать от начала до конца, сообщив таким образом ее решение, то слушатели, по-видимому, только усмехнутся — столь тривиальной она им покажется. И лишь в том случае, если дать возможность слушателям самим попытаться найти решение, становится очевидным, что это совсем не просто. Даже в наиболее удачных примерах нешаблонного мышления решение становится логически очевидным лишь после того, как уже найдено. И тот факт, что оно найдено нешаблонным путем, быстро забывается. Как только решение уже есть, сразу находится масса желающих объяснить, как с таким же успехом его можно было получить с помощью шаблонного мышления. Зная ответ, довольно просто обнаружить логическую связь между задачей и ее решением.
Субъекту, находящемуся в состоянии гипнотического транса, можно дать инструкцию вести себя самым странным образом после выхода из транса. Когда подходит время, субъект выполняет задания гипнолога, среди которых могут быть, например, такие: раскрыть, зонтик в гостиной, дать каждому по стакану молока или же встать на четвереньки и лаять по-собачьи. Если спросить, почему испытуемый ведет себя таким странным образом, он немедленно приведет вполне разумное объяснение, убедительно доказывающее силу рационализации. И хотя все участники опыта прекрасно знают истинную причину столь странного поведения испытуемого, тот может дать ему настолько разумное объяснение, что убедит любого неискушенного человека.
Когда решение проблемы уже найдено посредством нешаблонною мышления, вполне возможно (и в этом нет ничего плохого) дать ему рациональное объяснение. Опасность заключается лишь в том, что поскольку шаблонный путь к решению задачи можно ретроспективно проследить, то создается впечатление, что с помощью шаблонного мышления можно с такой же легкостью решить любую задачу, как и с помощью нешаблонного.
Один из приемов нешаблонного мышления состоит в умышленном использовании рационализирующей способности ума. Вместо того чтобы продвигаться шаг за шагом обычным, шаблонным путем, вы занимаете новую, совершенно произвольную позицию. Затем вы возвращаетесь обратно и стараетесь воссоздать логический путь между вашей новой позицией и отправной точкой. Возможность такого пути следует проверить в конечном счете со всей логической строгостью. Если ваш путь оказался вполне логичным — вы стоите на правильной позиции, которую никогда бы не заняли, используя шаблонное мышление. Если же эта произвольно выбранная позиция оказалась логически неправильной — вы так или иначе приобрели ряд полезных новых идей, пытаясь установить ее правильность.
Некоторые до такой степени увлекаются идеей нешаблонного мышления, что начинают постоянно его использовать вместо шаблонного. Большинство же вообще отвергают нешаблонное мышление, полагая, что для них вполне достаточно одного шаблонного, логического. Фактически оба типа мышления не исключают, а дополняют друг друга; они, как говорят, комплементарны. В том случае, когда нет возможности решить проблему шаблонным мышлением или когда возникает потребность в повой идее, следует применить нешаблонное мышление. Новые идеи зависят от нешаблонного мышления, ибо самой природе шаблонного мышления свойственны ограничения, делающие его неэффективным для подобных целей. В то же время ограничения шаблонного мышления имеют и свои положительные стороны: функциональная организация мозга, являясь оптимизирующей системой, заставляет его интерпретировать любую ситуацию наиболее вероятным образом. Степень вероятности определяется опытом и требованиями данного момента. Шаблонное мышление оперирует высокими вероятностями; без этого повседневная жизнь была бы невозможной. Любое ощущение или действие пришлось бы анализировать самым тщательным образом, поскольку оно всегда нуждалось бы в доказательствах. Подобно тому, как сороконожка, обладая самосознанием, не знала бы, с какой ноги начать движение, так и человек в силу сложности и запутанности окружающей его обстановки не мог бы начать действовать. Задача мышления как раз и сводится к тому, чтобы дать возможность приступить к действию на основе осознанной ситуации. Это становится возможным только тогда, когда наиболее вероятная интерпретация какой-либо ситуации побуждает к наиболее эффективному действию.
Подобно тому как вода, стекая вниз по склону горы, прорывает себе все более глубокое русло, так и шаблонное мышление, следуя по пути наивысшей вероятности, постепенно все более увеличивает степень вероятности этого пути. Если шаблонное мышление является наиболее высоковероятностным, то нешаблонное мышление оперирует малыми вероятностями. Чтобы изменить направление потока воды, нужно умышленно прорыть новое русло, либо перегородить дамбами старое в надежде на то, что вода отыщет новые и значительно более удобные способы протекания. Иногда даже воду реки приходится гнать вверх с помощью насосов. Когда маловероятностное направление мысли приводит к новой, более действенной идее, наступает эвристический момент, в результате которого маловероятностный подход к решению задачи мгновенно приобретает наивысшую вероятность. Это как раз тот момент, когда вода, с трудом поднятая насосом наверх, переливается через край и тотчас же начинает течь свободно.
Достижение этого момента и есть цель нешаблонного мышления.
Поскольку нешаблонное мышление нацелено на новые идеи, его, по-видимому, следует отнести к творческому мышлению. Творческое мышление является особой разновидностью нешаблонного мышления, охватывающего более широкую область. В одних случаях результаты нешаблонного мышления представляют собой гениальные творения, в других они являются не чем иным, как просто новым взглядом на вещи, и, следовательно, чем-то менее значительным, чем подлинное творчество. В большинстве случаев творческое мышление для своего проявления нуждается в таланте, тогда как нешаблонное мышление доступно каждому, кто заинтересован в получении новых идей.
В данной книге мы не рассматриваем в качестве примера нешаблонного мышления творческое мышление в сфере искусства, поскольку какая-либо оценка результатов деятельности в области искусства и литературы является весьма субъективной. Гораздо легче показать действенность нешаблонного мышления на примере изобретения любого механического устройства — ведь оно либо работает, либо нет. В этом случае легко установить также и степень эффективности решения той или иной проблемы посредством нешаблонного мышления. Оценка же творческих достижений в области искусства — дело вкуса и моды.
Чем дальше нешаблонное мышление отклоняется от логических законов шаблонного, тем больше оно, казалось бы, приближается к безумию. Быть может, нешаблонное мышление — это просто форма временного и умышленного помешательства? Отличается ли мышление с малыми вероятностями от беспорядочных ассоциаций больного шизофренией? Одной из наиболее характерных особенностей шизофрении является разорванное, порхающее, как мотылек, мышление, которое легко перескакивает с одной мысли на другую. Если кому-либо захотелось отойти на время от очевидного взгляда на вещи, то почему бы не воспользоваться для этого психоделическими наркотиками? Главное отличие нешаблонного мышления от мышления психически больных состоит в том, что при нешаблонном мышлении весь процесс мышления строго контролируется и управляется. Если нешаблонное мышление предпочитает пользоваться хаосом, то это хаос управляемый, а не хаос как следствие отсутствия управления. Наряду с этим логическая способность ума всегда предполагает тщательную разработку и, в конечном счете, оценку новой идеи, когда бы она ни появилась. Различие между шаблонным и нешаблонным мышлением состоит в том, что при шаблонном мышлении логика управляет разумом, тогда как при нешаблонном она его обслуживает. Неизменно ли у человека умение мыслить или же его способности зависят от его заинтересованности и возможностей их развития? Лишь незначительное число людей обладает естественной склонностью к нешаблонному мышлению, однако при желании любой может развить в себе определенные навыки к мышлению такого рода.
Обычно ортодоксальное образование не ставит себе целью развить в человеке навыки нешаблонного мышления. Более того, оно намеренно препятствует их развитию, подгоняя свои требования под рамки экзаменационных.
Нешаблонное мышление не является какой-то магической формулой, которую, заучив однажды, можно с успехом применять в дальнейшем. Оно является лишь привычкой, складом ума.
Различные описанные ниже технические приемы приведены для того, чтобы ознакомить читателя с процессом нешаблонного мышления; они вовсе не претендуют на решение всех проблем. Да и не может быть внезапного перехода от веры во всемогущество шаблонного мышления к вере в абсолютную полезность нешаблонного мышления. Нешаблонное мышление — дело знания и практики, а не откровения.
Глава 2. Выработка новых идей
Скольким людям выпало на долю предложить хотя бы одну новую идею за всю свою жизнь?
Многие ли способны изобрести, колесо, если бы его еще до сих пор не изобрели?
Большинство людей убеждены, что новые идеи, подобно всякого рода случайностям, всегда выпадают на долю других. Почему-то считается, что другие для этого лучше подготовлены и к тому же имеют больше благоприятных возможностей.
Конечно, было бы весьма желательно, если бы новые идеи являлись просто наградой за усердную работу и упорство. И немало людей, действительно усердно работающих, чтобы заслужить в качестве награды новую идею. И разве не справедливо, если бы их добрая воля и самопожертвование завершились рождением повой идеи. Да и само общество было бы заинтересовано к поощрении, организации и оценке тех значительных усилий, которые привели к рождению новых идей, если бы последние можно было бы получить таким способом.
К нашему великому сожалению, новые идеи не являются только прерогативой тех, кто длительное время занят их поисками и разработкой. Чарльз Дарвин потратил более двадцати лот, разрабатывая свою теорию эволюции, пока его как-то раз не попросили прочесть статью некоего молодого биолога Альфреда Рассела Уоллеса. Статья содержала — такова ирония судьбы — четкое изложение основной идеи теории эволюции. Оказывается, Уоллес разработал эту теорию за одну педелю в тот период, когда оп, находясь в Восточной Индии, пребывал в состоянии тяжелого психического расстройства.
Полная детальная разработка идеи может потребовать годы усердной работы, но сама идея может возникнуть мгновенно, как результат озарения. По сути дела, когда идея связана с совершенно новым взглядом на вещи, бывает трудно понять, каким образом она могла бы прийти иначе.
Появлению новой идеи не обязательно должны предшествовать годы работы в соответствующей области, так как неудовлетворенность старой идеей может возникнуть значительно быстрее. И действительно, годы такой работы могут даже затруднить возникновение новой идеи, поскольку с годами полезность старой идеи (если она вообще имела какую-то полезность) может получить дальнейшее подкрепление. Мир науки полон усердно работающих ученых, которые с избытком владеют умением логически мыслить, большой добросовестностью в работе, и, тем не менее, они навсегда лишены способности выдвигать новые идеи.
Много новых идей возникает в особенности тогда, когда новая информация, собранная путем наблюдения или эксперимента, приводит к переоценке старых идей. Казалось бы, новая информация должна явиться наиболее верным способом получения новых идей, однако это не совсем так, ибо большая часть повои информации объясняется старой теорией и приспосабливается к ней. Так, больной, который лечится у психоаналитика, считает, что каждый новый симптом, который он себе вообразил, легко можно подогнать под диагноз, установленный лечащим его специалистом. И действительно, многие считают, что живучесть теории Фрейда в какой-то степени объясняется ее способностью приспособиться к любым экспериментальным доказательствам, направленным на ее опровержение.
Новые идеи могут появиться как на основе повой информации, так и без нее. Вполне возможно, например, просмотрев всю имеющуюся информацию, найти новый и весьма интересный метод ее обобщения. Превосходным примером такого рода является создание теории относительности Эйнштейна. Эйнштейн не делал экспериментов, не собирал никакой новой информации. Поэтому единственное, чему он способствовал, — это новому подходу к информации, доступной всем и каждому. Эксперименты, подтверждающие его теорию, были проведены позже. Эйнштейн пересмотрел всю имеющуюся информацию, которую ранее подгоняли под ньютоновскую концепцию, и интерпретировал ее совершенно по-новому. Страшно подумать, сколько новых идей покоится в уже собранной информации, организованной в настоящее время одним-единственным образом, в то время как существует масса возможностей организовать ее гораздо лучше.
Первоначально теория Эйнштейна была чуть более адекватной, чем теории, которые она вытеснила. Но различие в объяснении привело к более глубокому пониманию длины волны света, испущенного спутником Сириуса, и смещения перигелия орбиты планеты Меркурий. На первый взгляд это напоминает простую перестановку чашек на обеденном столе, но этот новый взгляд на вещи подготовил открытие атомной энергии.
В основном новые идеи связывают со всякого рода техническими изобретениями и научными теориями. И в том и в другом случае, по-видимому, для получения новой идеи необходимо обладать соответствующими техническими знаниями. Все это так. Однако одних технических знаний явно недостаточно, ибо даже знающие люди приходят к новым идеям не автоматически.
Так, одна американка разбогатела благодаря тому, что предложила определенным образом свернутый лист бумаги использовать одновременно и в качестве платежки, и чека, и квитанции. Ее предложение сэкономило столько времени, сил и канцелярских принадлежностей, что получило самое широкое применение. Процесс возникновения новых идей следует отличать от их реальной значимости. Даже самые обыденные новые идеи возникают таким же образом, как и идеи, изменяющие ход истории. Говорят, великий Наполеон как-то заявил, что избавиться от левретки его жены столь же трудно, как от целой вражеской армии.
Весьма характерным примером того, что технических знаний и правильной установки еще недостаточно, чтобы выработать новую идею, может служить история возникновения электронной лампы — изобретения, с которого началось развитие электронной техники со всеми ее чудесами.
Эдисон, маг и чародей в области электричества, по сути дела, уже держал в своих руках устройство, похожее на электрическую лампочку накаливания, которое сейчас мы можем рассматривать как прообраз электронной лампы. Больше того, он не только держал в руках, но даже запатентовал свой прибор. Кроме самого Эдисона, никто бы не смог оценить всей важности нового прибора, поскольку не было человека, более осведомленного в области электричества, чем он. Однако лишь по прошествии ряда лет Дж. Флеминг осознал значение нового прибора, да и то не в полной мере. И даже Ли де Форест, создав трех электродную лампу, не сумел осознать всей значимости сделанного им открытия до тех пор, пока оно не привлекло внимания инженеров проводной связи.
Объяснять чрезвычайную неуловимость новых идей тем, что их рождение является делом чистого случая, значит признать свою несостоятельность. Согласно этой теории, новая идея не может возникнуть до тех пор, пока ее составные ингредиенты не будут объединены в одно время, особым образом и в сознании одного человека. Выходит, надо ждать, пока случай преподнесет нам такой плодотворный сгусток информации. И хотя существует масса доказательств в поддержку подобного подхода, он крайне пассивен.
Человеческий разум проявляет кипучую энергию, сноровку и умение в процессе дальнейшего развития появившихся новых идей. В течение одного поколения людей самолет прошел путь от смелого опыта двух механиков по ремонту велосипедов до такого вида транспорта, удобство и эффективность которого не нуждаются в доказательствах. Радио из сенсации превратилось в обыденную вещь. Не существует пределов для стремления человеческого разума к усовершенствованию уже достигнутого; человечество уже подошло к разработке вспомогательного электронного мозга, который будет способствовать дальнейшему развитию этой способности. Что же касается способности человеческого разума к выработке подлинно новых идей, то она чрезвычайно слаба. Возникновение новых идей носит исключительно спорадический характер даже в тех случаях, когда технические предпосылки для их появления уже давно созданы. Аппарат на воздушной подушке мог бы быть создан задолго до того, как Кристофер Кокерелл подал эту идею. Однако наличие технических средств дает возможность воплотить в жизнь новые идеи, которые без этого остались бы нереализованными. Так, например, Чарлз Бэббидж — преподаватель математики в Кембридже — еще в 30-е годы прошлого столетия вполне мог сконструировать первый компьютер, если бы не отсутствие электронной техники, появление которой в конечном счете и сделало возможным создание электронных вычислительных машин. Однако техника сама по себе не рождает новых идей.
При пассивном методе получения новых идей ничего не остается делать, кроме как ждать и надеяться. Однако ость и другой путь. Если появление новых идей всецело зависит от случая, то чем объяснить, что у одних людей, таких, например, как Эдисон, новые идеи появляются значительно чаще, чем у других? Как правило, знаменитые изобретатели и ученые предлагают не одну, а целый ряд новых идей. Это наводит на мысль, что существует какая-то способность вырабатывать новые идеи, которая у одних развита лучше, чем у других. Способность эта, видимо, объясняется не столько совершенством интеллекта, сколько особым складом ума и методов мышления.
Награда за новую идею может оказаться или весьма значительной, или же совсем ничтожной. Так, человек, который изобрел уборочный комбайн, разбогател, в то время как изобретатели швейной машины не получили ничего. Единственная награда, в получении которой можно не сомневаться, — это радость победы. Она в корне отличается от радости, которую человек испытывает от всяких иных своих достижений, ибо при этом он испытывает эмоциональные переживания значительно более высокого порядка.
Если новая идея появилась, ее уже нельзя отбросить. В этом и состоит бессмертие новой идеи.
Глава 3. Господство старых идей
Одно дело — отдавать себе отчет в полезности, выгодности и значительности новых идей, и совсем другое — полагать, что их можно получить искусственным путем. Вряд ли кто будет возражать против первого утверждения, тогда как в истинности второго многие, вероятно, усомнятся.
Существует два противоположных метода усовершенствования какого-либо процесса. Первый состоит в том, чтобы постараться его улучшить непосредственно, в то время как второй предполагает выяснение, а затем устранение тех факторов, которые препятствуют этому процессу.
Если водителю почему-либо кажется, что автомобиль движется недостаточно быстро, он может или сильнее нажать на акселератор, или же лишний раз проверить, полностью ли отпущен тормоз.
Точно так же, чтобы увеличить скорость машины, инженер — конструктор может либо снабдить ее более мощным двигателем, либо уменьшить ее вес, либо придать ей более обтекаемую форму.
Быть может, следует попытаться определить, что такое глупость, чтобы лучше понять, что такое ум, ибо определить недостатки глупого человека легче, чем попять, что именно умному дано с избытком. И вместо того, чтобы стараться понять, почему одни люди занимаются изобретательством, не лучше ли выяснить, почему другие им не занимаются. Если каким-то образом можно было бы узнать, что препятствует появлению новых идей и у людей вообще, и у какого-то конкретного человека в частности, тогда, возможно, удалось бы улучшить способность вырабатывать новые идеи.
Нешаблонное мышление необходимо из-за ограниченности шаблонного. Необходимость разграничения мыслительных процессов на шаблонные и нешаблонные вызвана следующими соображениями.
Известно, что невозможно, вырыть яму на новом месте, продолжая углублять старую.
Логика — это инструмент, с помощью которого ямы копают глубже и шире с целью их дальнейшего улучшения. Если же яма вырыта не там, где нужно, то никакие ухищрения и улучшения не перенесут ее на нужное место. И хотя это ясно любому землекопу, тем не менее гораздо легче расширять старую яму, чем начинать рыть новую. Фигурально выражаясь, шаблонное мышление — это углубление одной и той же ямы; нешаблонное — это попытка копать где-то в другом месте.
Нежелание оставлять выкопанную наполовину яму объясняется отчасти тем, что жаль усилий, затраченных на ее создание. К тому же гораздо проще продолжать делать уже начатое, чем пытаться выяснить, нельзя ли сделать что-либо другое?
Невозможно изменить направление взгляда, продолжая смотреть в прежнем направлении. Легче связать первую мысль со второй, чем пойти по новому направлению; и в результате получается, что, соединив первые две мысли, мы способствуем нанизыванию последующих мыслей в одном направлении вместо того, чтобы отказаться от него вообще. Разумеется, трудно отказаться от старого, если ему еще не найдена замена.
Существует два вида обязательств по отношению к наполовину выкопанной яме: обязательства, вытекающие из привязанности к вложенным усилиям и обязательства, связанные с направлением этих усилий. Наибольшее количество научных усилий, бесспорно, направлено на логическое расширение и углубление раз выбранной и закрепившейся в сознании ямы. Работая над ямой, ученые в зависимости от способностей либо слегка царапают по стенкам ямы, либо отбивают целые глыбы. Однако наиболее крупные научные идеи и открытия выдвигают ученые, бросившие начатую яму и приступившие к новой.
Новую яму начинают копать по разным причинам: или вследствие неудовлетворенности старой, или в силу полного неведения о ее существовании, или же из-за настоятельной необходимости иметь другую яму, или же, наконец, просто из прихоти. Но подобное перескакивание с одной ямы на другую — явление весьма редкое, поскольку достаточно эффективная система образования всегда ориентирует на то, чтобы привить юношам уважение к тем ямам, которые старшие вырыли до них. Иначе и нельзя, ибо в противном случае образование привело бы только к беспорядку и хаосу. Кроме того, поощряя вечную неудовлетворенность существующими ямами, невозможно добиться нужной компетентности специалиста. Именно в силу этого образованию нет дела до прогресса. Его цель — дать как можно более широкие знания, иначе говоря, цель образования информативная, но не творческая.
Вначале принять старые ямы, с тем, чтобы потом их отвергнуть и начать рыть новые, гораздо труднее, чем вообще ничего не зная о ямах, чувствовать себя свободным рыть их где угодно.
Многие великие первооткрыватели, такие, как, например, Фарадей, формально вообще не имели образования; другие, такие, как Чарльз Дарвин и Джеймс Клерк Максвелл, получили явно недостаточное образование для того, чтобы утратить свою самобытность. Заманчиво предположить, что умный человек, свободный от всех старых методов решения какой-то проблемы, имеет больше шансов найти новый метод ее решения.
Всякая наполовину выкопанная яма ясно указывает на направление, в котором следует прилагать усилия. Любые усилия всегда требуют определенного направления, и мало что может вызвать большее напряжение, чем настойчивые поиски этого направления. К тому же любое усилие обязательно должно приносить какие-то осязаемые плоды; чем лучше достигнутые результаты, тем более следует поощрять усилия. Увеличение ямы, которую уже копают, доказывает наличие реального прогресса и гарантирует дальнейшие достижения. И наконец, всякий не прочь заслужить известность тем, что прекрасно разработал яму.
Отказаться от ямы, уже имеющей порядочные размеры, без малейшего представления о том, где начать копать новую, — дело слишком хлопотливое и рискованное для практичной человеческой натуры. Это трудно даже тогда, когда место для новой уже выбрано.
Любому нефтянику, по-видимому, не составит труди оценить по достоинству парадокс, согласно которому лучше как следует подумать, где начать бурить новую скважину, чем углублять старую.
Разница здесь в том, что для нефтяника дальнейшее углубление скважины стоит денег, тогда как для ученого или промышленника приостановка в работе обходится дороже. Куда направлять свои недюжинные способности, если ямы нет? Ведь эдак лопаты логики будут лежать в бездействии; нет движения вперед — нет и достижений, а они в наш век гораздо более нужны ученому, чем когда-либо раньше. Ибо только достижениями можно оправдать затраченные усилия, а в погоне за карьерой ученый не раз прибегает к такого рода проверке.
Если от тебя ждут достижений, твою бездеятельность никто не оплатит. А так как не существует способа оценить способность к достижениям, то оплачиваются и поощряются только наглядные, ощутимые результаты. Вот почему гораздо более оправдано копать не ту яму (даже если осознаешь это), увеличивая ее все больше и больше, чем бездействовать и размышлять, где бы начать копать другую. Вполне возможно, что человек, который размышляет над этим, уже близок к тому, чтобы рыть значительно более нужную яму, однако доказать это до начала работ и достижения очевидных результатов практически невозможно.
В конце концов, быть может, гораздо полезнее, если несколько человек находятся на пути к созданию нужной вещи, нежели когда каждый создает по существу нестоящие вещи. Однако лишь избранных привлекает простая возможность. Кто в нашем мире может позволить себе поразмыслить на досуге? Кто в состоянии разрешить себе бесплодную мысль, не подтвержденную прямыми достижениями?
Любой специалист потому и является таковым, что он знает имеющуюся выкопанную яму лучше любого другого, за исключением разве что такого специалиста, с которым следует не соглашаться, а это необходимо для того, чтобы число специалистов соответствовало числу мнений, ибо в противном случае среди специалистов возникнет иерархия. Специалист может даже способствовать улучшению формы ямы. Именно поэтому специалисты обычно не спешат первыми оставить яму, обеспечившую им статус специалиста по этому вопросу. Однако еще труднее представить себе специалиста, покинувшего старую яму лишь затем, чтобы взять на себя труд подыскать место для другой. Ни один специалист не горит желанием высказать в той, или иной форме недовольство существующей ямой, ибо недовольство, с его точки зрения, есть удел большинства, еще не заслужившего права быть довольным.
Таким образом, специалисты обычно счастливо обитают на дне самых глубоких ям, настолько глубоких, что, по-видимому, вряд ли стоит вызволять их оттуда, чтобы они осмотрелись по сторонам.
Поскольку разум чувствует себя лучше, занимаясь с помощью логики увеличением уже вырытой ямы, поскольку также система образования это поощряет и поскольку, наконец, общество намеренно подбирает специалистов, в обязанности которых входит наблюдение за состоянием дел, постольку у нас имеется множество отлично вырытых ям, которые продолжают непрерывно увеличиваться под воздействием логических усилий. Одни ямы крайне ценны в аспекте добываемых из них практических знаний, другие не стоят затраченных усилий.
Однако даже если яма есть результат напрасной траты сил средств, в этом еще нет ничего плохого.
Если размеры ямы велики до крайности, то, возможно, окажется удачным место ее расположения.
Поэтому, таких ям, расположенных в самых различных местах, следует иметь как можно больше.
И пусть одни из них окажутся ненужными, зато другие оправдают себя с лихвой. Однако, чтобы начать рыть такие ямы, нужно избавиться от тяжкого груза обязательств по отношению к доминирующей яме.
Влияние старых и, очевидно, отвечающих требованиям дня идей часто недооценивается. Почему-то считается, что старую идею следует рассматривать как нужную ступень к чему-то лучшему до тех пор, пока это лучшее не появится. Такая позиция, быть может, и не лишена смысла, но она подчас мешает появлению новых идей. Когда талантливый карикатурист находится под влиянием какого-то определенного выражения лица, ему крайне трудно отделаться от него и заставить себя по-новому увидеть это лицо, чтобы нарисовать его как-то иначе.
Сектанты, которые собираются в горах в ожидании конца света, предсказанного свыше, на следующий день спускаются вниз, не только не поколебленные в своих убеждениях, но, напротив, с удвоенной верой в милосердие бога. Новая информация, которая могла бы привести к разрушению старой идеи, в действительности подгоняется под нее, так как чем больше данных, которые можно подогнать под старую идею, тем крепче она становится. Это напоминает капельки ртути, разлитой на столе. Если присоединить к одной капле другую, третью и т. д., то капля постепенно растет; прикасаясь к ней, соседние капли теряют свою индивидуальность и образуют изменяющееся тело одной большой капли. Точно так же происходит и с господствующими идеями: большая идея всегда поглощает маленькую, причем без всяких взаимных уступок и компромиссов.
Крайним примером влияния господствующей идеи может служить психическое заболевание, известное под названием паранойя. Болезнь характеризуется тем, что логическая способность разума не ослабевает, как это имеет место при других формах психических заболеваний.
Временами умственные способности даже как бы усиливаются. Единственное отклонение от нормы состоит в том, что больной находится под влиянием навязчивой идеи, которая его беспокоит. Все события, даже самые незначительные и маловероятные, которые так или иначе становятся известны больному, он рассматривает как направленные против него. Проявление доброты, например, расценивается как зловещая попытка вкрасться к нему в доверие. Пищу он считает отравленной. Газеты для него полны скрытых угроз. Короче, не существует событий и фактов, которые могли бы быть интерпретированы как-то иначе.
Господствующие идеи не всегда бывают столь очевидны, чтобы оказывать такое мощное организующее влияние на способ мышления человека и его методы подхода к решению проблем.
Старые и отвечающие требованиям дня идеи, подобно старым и большим городам, всегда вызывают вокруг себя поляризацию: вся структура основывается на них, все приписывается им.
Лишь где-то на периферии возможны небольшие изменения, однако радикально изменить всю структуру или же перенести центр организации на другое место совершенно невозможно.
Каким же образом можно избежать влияния господствующих идей?
Очень полезен следующий метод нешаблонного мышления: тщательно выделить, точно определить и даже записать на бумаге идею, которая кажется господствующей в данной ситуации.
Как только идея выделена, сразу становится легче ее опознать, избежав тем самым ее поляризующего влияния. Казалось бы, это очевидно и легко достижимо, однако делать это следует с большой осторожностью и осмотрительностью, поскольку нечеткое осознание господствующей идеи не принесет никакой пользы.
Второй способ состоит в том, чтобы, приняв на первых порах господствующую идею, постепенно извращать ее до тех пор, пока она в конце концов не будет дискредитирована. Извратить идею можно либо путем доведения се до абсурда, либо же путем крайнего преувеличения одной из ее черт. Но опять-таки делать это следует очень тонко и осторожно.
На первый взгляд наиболее легкий путь — определить господствующую идею, а затем решительно отвергнуть ее. Но при этом возникает опасность замены позитивного господства на негативное, и вместо желаемого ослабления господствующей идеи мы только усилим ее. Более того, решительно отвергая господствующую идею, мы в такой же степени ограничиваем свободу мышления, как и при раболепном ее признании. Подобное положение в какой-то степени характерно для начинающих студентов, которые читают много книг по философии. Они оказываются в затруднительном положении: им приходится либо полностью согласиться с прочитанным, либо же все целиком отвергнуть. Даже простая осведомленность о какой-то конкретной идее может воспрепятствовать формированию оригинальной идеи в голове человека, способного к самобытному мышлению.
Выть может, лучше ничего не читать и тем самым подвергнуться риску предложить идею, которая уже давно известна, чем погрязнуть в чужих идеях настолько, что уже и помышлять нечего о своих собственных. Если новая идея частично совпадает со старой, то знания, предшествующие старой идее, могут существенно исказить и даже воспрепятствовать появлению ПОБОИ. Так, нередко студенты, находясь под влиянием умелого педагога, годами поддерживают (или, наоборот, отвергают) какую-то определенную идею, в результате чего их собственная способность к рождению новых идей подавляется.
Часто опасность заключается не в чрезмерной осведомленности о какой-то идее, а в пренебрежительном отношении к тому, что не принимается господствующей идеей. Несколько мрачноватой иллюстрацией к сказанному является история о бегающем пауке.
Некий школьник предложил интересную гипотезу: он утверждал, что органы слуха у пауков находятся на ногах, и взялся доказать это.
Положив пойманного паука на стол, он крикнул: Бегом! Паук побежал. Мальчик еще раз повторил свой приказ. Паук снова побежал. Затем юный экспериментатор оторвал пауку ноги и, снова положив его на стол, скомандовал: Бегом! Но на сей раз паук остался неподвижен.
Вот видите, — заявил торжествующий мальчик, — стоило науку оторвать ноги, как он сразу оглох.
Историю эту знает каждый ученый, и наиболее искренние из них, возможно, припомнят примеры из собственной практики, когда, поглощенные собственной теорией, они совершенно забывали о других методах обработки имеющихся экспериментальных данных. Ведь собственная теория не только самая правильная, но она к тому же и своя. Ученые, отстаивающие собственные идеи в корыстных целях, идут подчас на самые удивительные ухищрения. К несчастью, это явление не ограничивается миром науки.
Выбраться из плена господствующей идеи настолько трудно, что иногда приходится прибегать к посторонней помощи. Подобная ситуация нередко возникает в медицине, когда лечащий врач, слишком хорошо изучивший болезнь пациента, усердно старается подогнать новые симптомы под определенный диагноз, но потом появляется другой врач и, взглянув на имеющуюся информацию свежим взглядом, предлагает другой, более правильный диагноз. Во многих замкнутых коллективах (будь то научные или производственные) идеи всегда очень близки одна к другой, поэтому не удивительно, что любой новый человек, сумевший непредвзято взглянуть на вещи, может стимулировать появление новых идей.
Говоря об излишнем усердии при отстаивании собственных идей, необходимо также упомянуть и о лености. Гораздо легче принять любую организующую идею, которая уже объяснена, чем самому исследовать эту идею и уяснить ее для себя. Всякий, кто предлагает скомпонованную каким-то образом информацию (по радио, телевидению или в печати), имеет право (а возможно, даже обязанность) расположить этот материал в приемлемом виде, что предполагает наличие какой-то ведущей схемы. Единственное, что чересчур легко воспринимается в хорошо составленных статьях, — это конечные выводы. Вот почему та огромная информация, которая преподносится нам всеми вышеупомянутыми средствами информации, редко способствует возникновению у аудитории новых идей, поскольку вследствие лености аудитория предпочитает принять те идеи, которые ей предлагаются уже готовыми. Иногда господствующая идея очевидна всем, кроме заинтересованного в ней лица.
Странно требовать от человека умения получать удовольствие, от признания себя неправым, но освободиться от какой-либо аргументации, — значит освободиться от власти старой идеи и приобрести новый взгляд на вещи. Молчаливая уверенность в своей правоте ведет, как правило, к усилению чувства собственного достоинства, но иногда, отстаивая идею, вы тем самым уточняете, определяете ее. Человек, который воспринял новую для него идею, может использовать ее с гораздо большим успехом, нежели тот, кто ее предложил и чьи способности к ее дальнейшему развитию, возможно, ужо иссякли. И даже если новая идея довольно скоро отбрасывается, тем не менее разрушение старой, вне всякого сомнения, стоит тех хлопот, которые связаны с потерей какого-то доказательства.
В качестве наилучшей пародии на шаблонно мыслящего человека, одержимого господствующей идеей, можно привести историю человека — обладателя кошки, которая вскоре должна была окотиться. Устав бесконечно открывать и закрывать за кошкой дверь, хозяин решил вырезать в двери дыру такого размера, чтобы кошка могла беспрепятственно ходить куда угодно, не беспокоя хозяина. Когда же у нее появился котенок, хозяин не задумываясь, тотчас же вырезал в двери вторую дыру, поменьше.
В первой главе мы сравнивали шаблонно мыслящего человека с водой, которая всегда течет в наиболее доступные места. Пользуясь этой же аналогией, мы сравнили бы господствующую идею с рекой, которая, прорыв себе глубокое русло, настолько быстро осушила всю окрестность что не оставила никакой возможности для образования озер или других рек. Эту метафору мы употребили для того, чтобы показать консервативность влияния господствующей идеи. Осознание этого факта является отправным пунктом применения нешаблонного мышления.
Глава 4. Произвольность
Когда пишешь о мышлении, легко затеряться в путанице отвлеченных слов и понятий. В настоящей главе дастся реальный пример использования нешаблонного мышления, когда обычные мыслительные процессы прямо переводятся на наглядный язык, придающий смысл упражнениям по нешаблонному мышлению. Видимая запутанность используемых здесь фигур служит практическим целям, которые дают основу для более абстрактных описаний, используемых в дальнейшем.
Часть мира, которая образует непосредственное окружение человека, можно назвать ситуацией.
Или, если выразиться иначе, ситуацией следует считать то, что ранее было доступно непосредственному вниманию. Внимание в любой произвольно взятый момент времени может быть направлено только на часть ситуации. Результатом такого внимания является восприятие.
Восприятие состоит из информации, собранной каким-то числом различных чувств из той части окружения, на которую направлено внимание. Восприятию могут содействовать все органы чувств, хотя может оказаться достаточным и одного.
На рис. 1 приведена простая зрительно воспринимаемая ситуация. Она достаточно проста, чтобы восприниматься как целое, и, следовательно, рассматривается как единичное восприятие. Для восприятия этой ситуации требуется только зрение.
Простота этой ситуации и тот факт, что она поддается непосредственно визуальному восприятию, облегчает наблюдение за процессом мышления, хотя эта ситуация может выражать собой и другие, более сложные ситуации, для восприятия которых могут потребоваться наряду со зрением и другие органы чувств.
Ситуация имеет форму геометрической фигуры, достаточно простой, но все же незнакомой. Она неизвестна в том смысле, что не имеет определенного названия. Для ее описания недостаточно одного слова, как это имеет место в случае с квадратом, прямоугольником или крестом.
Фигура настолько проста, что ее, вообще говоря, можно определить как угодно. В ней как будто бы все понятно и доступно объяснению.
Основной задачей этого упражнения является не столько необходимость понять фигуру, сколько необходимость описать ее человеку, который ее не видит. Такое описание ситуации другому человеку аналогично его описанию самому себе, что и составляет процесс понимания любой ситуации.
Необходимость совершить действие является одной из наиболее важных причин, способствующих пониманию ситуации. В наших примерах требуемое действие заключается в необходимости описать кому-то предлагаемые фигуры.
Поскольку для описания данной фигуры нет однозначного эквивалента в обиходной речи и поскольку также единственно возможным способом описания являются только знакомые слова, нашей задачей является описать эту незнакомую геометрическую фигуру с помощью знакомых слов.
Итак, эта фигура может быть описана только посредством уже известных терминов. Ее, например, можно сравнить с какой-нибудь знакомой фигурой и описать их сходство и различие. Однако наиболее разумно расчленить незнакомую фигуру на знакомые составные части, назвать их и указать принцип их соединения.
На рис. 2 показан один из способов деления фигуры, представленной на рис. 1. На основании такого деления фигуру можно описать в нескольких вариантах.
1. Два параллельных бруска, разделенных двумя короткими перекладинами, чуть отстоящими от концов брусьев.
2. Горизонтальная балка, удерживаемая на другой, такой же горизонтальной балке двумя вертикальными стойками.
3. Прямоугольник, у которого две короткие стороны слегка сдвинуты к середине.
Существует также масса других способов описания приведенного здесь принципа деления фигуры.
Деления производятся исключительно в уме, слушатель получает лишь описание составных частей фигуры и их соотношения, в результате чего он может представить себе всю фигуру. Это напоминает перевозку громоздкой машины, которую вынуждены разобрать на мелкие и более удобные для перевозки части и в таком виде отгрузить заказчику, приложив инструкцию по ее сборке.
Представленный на рис. 2 принцип деления фигуры совершенно произволен. На рис. 3 предлагается другой способ деления той же фигуры, которая в этом варианте может быть описана следующим образом: две фигуры, имеющие форму желобов, сверху и снизу разделены двумя поперечными перекладинами. Вся фигура представляет собой единую конструкцию одинаковой ширины.
На рис. 4 показан третий вариант деления фигуры, который можно описать так: две L-образные фигуры вложены одна в другую так, что образуют прямоугольник с двумя выступающими плечами, к которому приложены два коротких бруска, служащие продолжением более длинных частей L-образных фигур.
Такого рода описание несколько туманно и может привести к неправильному представлению фигуры. Его следует использовать только в том случае, если человек, описывающий фигуру, и слушатель знакомы с L-образной конструкцией. Описание любой ситуации зависит от наличия знакомых терминов, с помощью которых наблюдатель хочет ее описать, но ото не значит, что выбранный им способ описания является наилучшим.
Со временем те части, которые были выделены для облегчения описания или объяснения ситуации, приобретают самостоятельное существование.
Они продолжают существовать даже тогда, когда ситуация, благодаря которой они возникли, уже забыта. И чем с большим успехом их можно применить для описания других ситуаций, тем более они воспринимаются как самостоятельные единицы.
Таким образом, единицы, которые были созданы произвольно, благодаря своей полезности становятся настолько устойчивыми, что уже нельзя усомниться в их реальном существовании. Эта убежденность может стать тормозом на пути дальнейшего развития. Чтобы избежать этого, следует постоянно помнить о произвольной природе многих понятий, и не следует допускать, чтобы они продолжали существовать и после того, как их полезность отпала.
На рис. 5 показан еще один способ деления первоначальной фигуры на составные части.
Создается впечатление, что этот принцип деления включает значительно больше знакомых элементов, чем все предыдущие. Однако, пытаясь описать соотношение отдельных элементов так, чтобы потом их можно было собрать в целую фигуру, мы наталкиваемся на значительные трудности. При любом описании недостаточно перечислить имеющиеся знакомые элементы, помимо этого, нужно еще хорошо понимать их сочетание. Нередко использование знакомых элементов приводит к совершенно неизвестному сочетанию, отсюда крайне важно соблюдать баланс между степенью знания элементов и степенью знания их возможных сочетаний.
Деление неизвестной геометрической фигуры на известные элементы всегда субъективно.
Знакомые элементы произвольно вычленяются из первоначальной фигуры, поскольку в нашу задачу не входит определение элементов, первоначально составляющих фигуру. Важно дать удовлетворительное описание, а метод деления, который при этом был выбран, не имеет значения.
Не имеет также значения степень адекватности изложенного описания, поскольку всегда можно подобрать более адекватное. Но если мы удовлетворены первоначальным описанием (или объяснением), мы никогда этого не обнаружим, так как не будем заинтересованы в поисках более адекватных описаний.
До тех пор, пока отдельные элементы, созданные при произвольном делении первоначальной фигуры, соединяются должным образом, не имеет никакого значения, каким образом фигура делилась при ее описании. Если же требуется не описание, а объяснение фигуры, то предпочтительнее не складывать элементы, а исследовать их сами по себе. В этом случае способ деления может привести к существенному различию в объяснении фигуры. Не следует забывать, что мы сами произвольно создали элементы для лучшего понимания ситуации, а до момента их создания они вообще но существовали. Но мы тем не менее с легкостью поддается своему первоначальному убеждению, что ситуация в самом деле построена из этих элементов. Тот факт, что какую-то конструкцию можно расчленить на определенные составные элементы, еще не значит, что она была составлена из этих элементов. Очень часто произвольное создание элементов (как в случае с избранной нами фигурой) ошибочно принимается за четкое и ясное восприятие этих элементов и их выделение из Цельной конструкции. Такое произвольное деление называется анализом по составным элементам.
Все незнакомые ситуации всегда разбиваются на знакомые элементы. Для того чтобы иметь основание утверждать, что именно эти элементы приводят к правильному анализу неизвестной ситуации, необходимо исключить возможность появления другого, лучшего объяснения, ибо последнему, возможно, потребуется использовать другие, еще недостаточно известные элементы.
На рис. 6 показано деление фигуры на две части. Получившиеся при этом элементы более сложные, чем предыдущие, и могут быть описаны как 1-образные, или двутавровые, секции.
Сочетание этих элементов крайне простое — они зеркально симметричны друг по отношению к другу. Подобный принцип деления фигуры показывает, насколько выбор элементов может упростить их соотношение.
Мы показали пять способов деления для описания одной и той же фигуры. Существуют и другие способы деления, на которых мы останавливаться не будем, ибо все имеет свои пределы. Теперь возникает вопрос: какое из вышеприведенных описаний следует считать наилучшим?
Поскольку вся фигура делилась целиком и ни одна часть не исключалась из описания, то все описания являются закопченными. Каждое деление в равной степени произвольно. По-видимому, самое лучшее деление то, которое выражается самым достоверным описанием. Дополнительным соображением для оценки деления, по-видимому, является степень сложности словесной передачи того или иного описания: в одном случае для описания принципа деления может потребоваться всего лишь несколько слов, в другом — несколько фраз, и оба будут в равной мере надежными и достоверными. Короче говоря, самым лучшим делением будет то, которое является самым полезным, что бы под этим ни подразумевалось. Сам по себе ни один способ деления не лучше и не хуже других, но он может быть либо лучше, либо хуже в зависимости от конкретных условий.
К числу таких условий относится имеющийся в наличии запас знакомых элементов и их соотношений у человека, производящего описание. Эти условия предполагают также наличие запаса (или предположение о наличии) этих знакомых элементов и их соотношений у того человека, для которого описание предназначено. Например, если бы потребовалось описать фигуру, представленную на рис. 1, инженеру, то деление, показанное на рис. 6, по-видимому, было бы наилучшим, поскольку термин секция двутавровой балки ему вполне понятен.
Произвольность процесса деления позволяет производить его целенаправленно, с учетом понимания слушателем.
Если геометрическая фигура (см. рис. 1) встречается в пашей практике достаточно часто, она становится знакомой и надобность в ее делении на известные элементы отпадает. Геометрическая фигура может стать настолько известной, что сама окажется пригодной для описания последующих незнакомых ситуаций.
Таким образом, набор знакомых фигур и их соотношений постоянно увеличивается. Однажды начавшись, этот процесс в дальнейшем развивается самостоятельно, поскольку незнакомые фигуры, объясненные с помощью уже знакомых, также в свою очередь становятся достаточно знакомыми для того, чтобы с их помощью можно было объяснять последующие незнакомые фигуры.
Чтобы стать знакомой, геометрическая фигура должна встречаться многократно, но для того, чтобы фигура приобрела какое-то значение, каждый раз должно повторяться некоторое связанное с этой фигурой свойство.
Сколь бы большой ни была модель, от нее всегда мысленно можно отделить определенные части, р подобной конфигурации могут иметься линии раздела, которые бросаются в глаза при делении.
На рис. 7, 8, 9 и 10 показаны четыре различные фигуры, которые достаточно просты, но не настолько, чтобы их можно было обозначить одним словом. И хотя каждая фигура отличается от другой, тем не менее все они могут быть описаны с помощью какой-то одной знакомой фигуры.
На рис. 8 легко заметить естественные линии раздела на более мелкие элементы. Так можно отделить Т-образный элемент верхней части, а основание в свою очередь разбить на два других Т-образных элемента.
Если теперь фигуру на рис. 7 рассматривать по тому же принципу деления, который применялся к фигуре на рис. 8, мы обнаружим, что и здесь в качестве единицы деления может быть использован тот же Т-образный элемент.
При таких ограниченных условиях Т-образный элемент становится знакомым настолько, что с его помощью можно попытаться описать фигуры, показанные на рис. 9 и 10.
Если фигуры, изображенные на рис. 7 и 8, легко поддаются расчленению на Т-образные части, то этого нельзя сказать о фигурах, помещенных на рис. 9 и 10. Если бы мы вначале рассматривали рис. 10, вполне возможно, что Т-образный элемент никогда не превратился бы в знакомую нам фигуру.
На рис. 11, 12, 13, 14 показано деление каждой представленной выше фигуры на ряд простых Т-образных элементов. На рис. 7 и 8 знакомая фигура возникла скорее в результате непосредственного восприятия, а не за счет ее объяснения с помощью уже знакомых фигур. Но поскольку начало уже положено, число знакомых фигур может все более возрастать.
Хотя рис. 8 и подсказал возможность выделения Т-образного элемента, тем не менее это выделение произошло совершенно произвольно. Однажды созданный, Т-образный элемент утверждает себя, постоянно доказывая свою пригодность для объяснения других фигур, изображенных на рис. 11, 12, 13, 14. Эта универсальная применимость Т-образного элемента дает ему право на самостоятельное существование в качестве принципа объяснения.
Однако следует признать тот факт, что, каким бы удобным ни было деление фигур на Т-образные элементы, тем не менее нельзя утверждать, что они первоначально были составлены из таких Т-образных частей.
Если бы для описания геометрической фигуры, показанной на рис. 8, был выбран какой-то другой способ деления, то, вполне возможно, он оказался бы самым подходящим для описания именно этой конкретной фигуры, но был бы совершенно непригодным для создания элементов, пригодных для описания других фигур. Представленную на рис. 8 фигуру можно с одинаковым успехом описать как состоящую из горизонтального бруска, поддерживаемого в центре более короткой вертикальной стойкой, покоящейся в свою очередь на втором, более длинном, горизонтальном бруске, поддерживаемом двумя другими вертикальными стойками, чуть сдвинутыми от концов бруска к центру. Это описание в такой же степени правомерно, как и принцип деления на Т-образные элементы. Таким образом, хотя оба описания в равной степени адекватны, их полезность в целом в действительности может оказаться совершенно различной. Довольствоваться адекватностью одного описания за счет отказа от поисков других, возможно более адекватных, описаний — значит отвергать прогресс. Предположим, что при описании фигуры на рис. 8 мы выбрали принцип использования горизонтальных и вертикальных брусков, а затем, обратившись к рис. 7, мы обнаружили наличие Т-образного элемента. Одни просто примут это к сведению и этим ограничатся, в то время как другие вернутся к рис. 8, с тем чтобы выяснить возможность применения Т-образного элемента при описании представленной на нем фигуры. Казалось бы, здесь не может быть двух мнений, и подобное отношение к делу столь очевидно, сколь и необходимо, однако на практике, как правило, бывает иначе.
Многие ли сознательно пойдут на то, чтобы в свете новой информации пересмотреть те проблемы, которые уже нашли подходящее объяснение? Почему бы не применить Т-образный элемент, появившийся при одном способе деления, к описанию другой фигуры (например, на рис. 8), заменив ранее использованный здесь принцип деления? Значение Т-образного элемента возрастает с каждым новым удачным его применением, однако вначале его значение было ничуть не больше, чем любого другого элемента, полученного в ходе деления фигуры. Кто в силах отказаться от первоначального адекватного объяснения только для того, чтобы подобрать другое, равной степени адекватности?
Если же переосмысление исходной ситуации является для нас вполне естественным процессом, не менее естественной будет для нас и новая трактовка первоначальной фигуры (см. рис. 1), на основе Т-образных элементов, предложенная на рис. 15 и 16.
Исходя из трактовки фигуры, показанной на рис. 16, можно сделать еще один важный вывод. Если бы нам представили исходную фигуру, вновь воспроизведенную на рис. 15, уже после того, как был создан Т-образный элемент, мы не задумываясь разделяли бы ее на эти элементы. Другие способы деления пас бы более не интересовали, и мы, возможно, даже препятствовали бы их появлению. Мы слишком быстро забыли, что, сколь бы адекватным ни было деление на Т-образные элементы, оно сделано произвольно и потому не исключает другие способы описания (или объяснения), которые, кстати, могут оказаться даже более эффективными.
Поскольку известность Т-образного элемента все более возрастает, мы невольно поддаемся искушению предпочесть это деление любому другому. При каждом новом удачном использовании Т-образного элемента его позиции все более укрепляются. Чем более полезным кажется элемент, тем чаще он используется, а чем чаще он используется, тем более кажется полезным.
Универсальная пригодность Т-образного элемента ведет к тому, что различные фигуры начинают рассматриваться как различные сочетания этого основного элемента. Каждая новая фигура предлагает свой образец соотношений Т-образных элементов. Вполне возможно, что эти соотношения были выведены из самой фигуры, однако следует помнить, что они были созданы под влиянием стремления рассматривать фигуру с точки зрения наличия в ней Т-образных элементов.
Благодаря постоянному использованию Т-образного элемента, количество его возможных сочетаний все более увеличивается, в то время как сам элемент остается неизменным. Кроме того, постепенно накапливаются незнакомые фигуры, которые благодаря применению Т-образных элементов становятся знакомыми.
На рис. 17 изображена довольно сложная фигура, которую для описания необходимо разбить на знакомые элементы. Расчленить эту фигуру на Т-образные блоки непросто. Однако если, кроме Т-образного элемента, мы не располагаем никаким другим известным элементом деления, то мы будем вынуждены, несмотря на трудности, описать, эту фигуру исходя из этого элемента.
На рис. 18 как раз и показано такое удачно выполненное деление, в результате которого вся фигура разбита на Т-образные элементы, что, по-видимому, может служить оправданием именно такого принципа деления, хотя (еще раз напоминаем), оно является чисто произвольным. Каждый человек обладает определенным запасом знакомых фигур; это обстоятельство не должно, однако, ограничивать способы описания фигур другими лицами, которые имеют собственный запас знакомых фигур.
Если на основе Т-образного деления, показанного на рис. 18, мы попытаемся описать фигуру на рис. 17, то вскоре обнаружим, что описать множество соотношений, определяющих расположение Т-образных элементов на этой фигуре, крайне трудно. И хотя Т-образный элемент сам по себе несложен, его соотношения в данной фигуре настолько сложны, что их описание становится почти невозможным.
На рис. 19 также изображена довольно сложная фигура (но более простая, чем на рис. 17). Можно опять попробовать описать ее с помощью Т-образных элементов и лишний раз убедиться, что такое описание вполне осуществимо. Однако соотношение Т-образных элементов при таком описании будет по-прежнему сложным.
Описание можно упростить, если фигуру разделить не на Т-образные, а на 1-образные элементы, как это показано на рис. 20. Взаимоотношение трех получившихся при этом 1-образных элементов очень простое. Разумеется, каждый из 1-образных элементов представляет собой два Т-образных элемента, соединенных по основаниям.
Чем более крупные элементы деления фигуры, тем проще их соотношения. Так, на смену основным Т-элементам приходят их стандартные соединения. В некоторых случаях большие блоки выполняют функции основных элементов деления без каких бы то ни было ссылок на то, что они составлены из Т-образных элементов.
Выше было высказано предположение, что, чем сложнее элементы деления, тем проще их соотношения; и наоборот, чем проще основные элементы, тем сложнее их соотношения.
Следовательно, необходимо поддерживать баланс между простотой составных элементов и простотой их соотношений. Создание стандартных блоков из основных элементов решает эту проблему, так как использует более крупные элементы, которые в то же время остаются простыми.
Таким образом, достигается простота в описании как составных элементов, так и их соотношений.
Стандартные блоки из основных Т-образных элементов весьма полезны в случае необходимости упрощения описания сложных фигур, однако в отличие от собственно Т-образных элементов такие блоки используются в описании только ограниченного числа случаев.
Гибкость и универсальная пригодность Т-образного элемента дает ему право на существование вне зависимости от того, сколько стандартных блоков возникло на его основе. Если вдруг будет забыт Т-образный элемент, то нехватка составленных из него блоков для объяснения фигур может затруднить описание. Чем проще элемент деления, тем шире он может быть использован, поэтому желательно всегда иметь в запасе в качестве знакомых фигур не только основной Т-образный элемент, но и его сочетания в более крупные блоки.
Понять незнакомую ситуацию — дело довольно трудное, даже в тех случаях, когда есть возможность исследовать всю ситуацию целиком, а имеющиеся в наличии знакомые фигуры могут быть опробованы в знакомых соотношениях. Но еще более трудно понять ситуацию тогда, когда часть ее скрыта и недоступна исследованию, что нередко объясняется несоответствием приборов и методов исследования предъявляемым им требованиям. Приборы есть не что иное, как устройства для преобразования какого-то явления, недоступного органам чувств, в форму, доступную для восприятия. В других случаях часть незнакомой ситуации может оказаться недоступной для исследования потому, что необходимые для этого усилия на каким-то причинам нельзя произвести.
Случается также, что какая-то часть ситуации просто не в состоянии предоставить информацию.
Каковы бы ни были причины недоступности ситуации, необходимо попытаться понять всю ситуацию целиком путем тщательного изучения того, что доступно исследованию. Для объяснения скрытой части ситуации строятся пробные догадки, предположения и гипотезы.
На рис. 21 показана геометрическая фигура, часть которой скрыта от нас бесформенным пятном.
Предположим, что данная фигура столь же проста, как и прежние фигуры.
На основании тщательного исследования и измерения тех участков фигуры, которые выступают из-под пятна, можно строить различные догадки и предположения р том, что представляет собой вся фигура. Можно прибегнуть к различным сочетаниям Т-образного элемента, и если одно из сочетаний совпадает с видимой частью фигуры, то оно, возможно, совпадет со всей фигурой.
На рис. 22 показано удачное сочетание Т-образных элементов, которое полностью совпало бы с выступающими частями предыдущей фигуры. Испробовав все прочие возможные комбинации Т-образных элементов, мы убедимся, что предложенное на рис. 22 сочетание является единственно возможным для объяснения фигуры на рис. 21. По-видимому, такая комбинация является точным отображением скрытой под пятном фигуры. Если удалить пятно, то под ним откроется именно эта фигура.
Последнее заключение относится к такому виду естественного предположения, которым обычно сопровождается появление гипотез. И хотя только одним сочетанием Т-образных элементов можно правильно объяснить форму замазанной пятном фигуры, однако пот никаких оснований предполагать, что эта фигура обязательно должна делиться на Т-образные элементы. В данном случае Т-образный элемент оказался полезным элементом описания, который, возможно, был единственным имеющимся в наличии знакомым элементом. Однако ни одно из этих обстоятельств но меняет его произвольного характера. Этот элемент существует только ради удобства. Форма новой фигуры не обязательно должна соответствовать чисто произвольному способу описания ситуации. Однако вера в полезность Т-образного элемента, испытанная на практике, может легко навести на мысль о необходимости такого соответствия. Вполне возможно, что другой человек, имея в наличии другую знакомую фигуру, решит, что замазанная фигура должна быть объяснена именно с помощью этой известной ему фигуры.
Действительно, каждый человек формулирует единственно возможную гипотезу, используя имеющиеся знакомые фигуры (в данном случае Т-образный элемент). Тем не менее такая гипотеза, сколь бы точно она ни формулировалась на языке Т-образных элементов, всего лишь предполагает (но не доказывает), что данная фигура должна иметь именно такую форму.
Единственным доказательством гипотезы является ее полезность, и, пока полезность продолжает иметь место, гипотеза остается в силе. Однако даже полезность не должна препятствовать поискам лучшей гипотезы, которая, возможно, будет использовать при описании другие знакомые фигуры.
Когда мы описывали вышеприведенные фигуры, полностью доступные восприятию, мы могли использовать любой метод описания, однако, когда мы имеем дело с частично закрытыми фигурами, любая примененная в этом случае гипотеза может оказаться непригодной.
Одной из главных задач мышления является необходимость постоянного уяснения разного рода незнакомых ситуаций. Как правило, имеется некоторая фигура, которую требуется уяснить с помощью сочетания уже знакомых фигур. Сочетание знакомых фигур всегда направлено к какому-то практическому результату, в котором постоянно используется все увеличивающийся набор знакомых фигур и их соотношений.
Однако существует и другой метод использования знакомых фигур. Фигуры могут быть составлены совершенно произвольно, по любому образцу или же на основании законов гармонии. Подобные сочетания составляются исключительно ради самих сочетаний.
Такого рода игра со знакомыми фигурами, казалось бы, абсолютно бесцельна, и тем не менее она может оказаться весьма полезной. В ходе игры могут возникнуть интересные сочетания, которые дополнят список знакомых фигур и будут в такой же степени полезными, как и те, что были получены в ходе описания незнакомых фигур. Фигуры, случайно полученные в процессе игры, могут помочь объяснить фигуры, которые ранее но были объяснены. Процесс игры, строящейся на чистом случае, нередко приводит к таким сочетаниям, которых, быть может, никогда бы не удалось достичь каким-либо иным путем.
На рис. 23, 24 и 25 приведены сочетания обычных Т-образных элементов, возникшие в ходе игры.
Эти сочетания получились без всякого намерения или заранее обдуманного плана; кроме того, каких-то особых причин для отбора именно этих сочетаний из неограниченного количества других не было.
Из соединения этих сочетаний получились фигуры, показанные на рис. 26, 27 и 28. Эти фигуры интересны сами по себе, и, не будь они собраны нами из Т-образных элементов, нам было бы нелегко объяснить их на языке этих элементов.
Как фигуры, появившиеся из игровых сочетаний Т-образных элементов, пополнили список незнакомых фигур, так и их соотношения, возникшие таким же образом, пополняют свой список. В игре мы имеем возможность выявить и испробовать новые соотношения фигур и узнать о соотношениях, возникших случайно.
Игра очень полезна также и в том отношении, что она является источником появления знакомых фигур и их соотношений и источником опыта и познания. Оригинальность фигур и их соотношений, возникающих случайно во время соответствующей игры, обычно превосходит оригинальность фигур и их соотношений, которые возникают в ходе объяснения реально существующих ситуаций. Случай не знает границ, тогда как воображение ограничено.
Даже когда полезность игры не вызывает сомнений, людей, способных играть, крайне мало.
Трудно намеренно делать то, что не должно быть намеренным, так же трудно, как идти в никуда.
На рис. 29 изображена еще одна геометрическая фигура, большая часть которой закрыта темным пятном.
На этот раз по сравнению с предыдущим еще большая часть фигуры недоступна исследованию.
Весьма сомнительно, можно ли вообще получить какие-то сведения о данной фигуре из исследования ее видимых участков. Мы имеем возможность, как и раньше, испробовать множество различных гипотетических сочетаний основного Т-образного элемента. Поскольку в нашем распоряжении имеется большое количество предполагаемых сочетаний, на первый взгляд полностью совпадающих с рисунком, мы не в состоянии сказать определенно, какое из этих сочетаний следует использовать. Поэтому мы еще и еще раз вынуждены обращаться к скрытой под пятном фигуре и внимательно ее изучать. В результате мы убеждаемся, что для фигуры, изображенной на рис. 29, сочетание Т-образных элементов, по-видимому, неприменимо.
Рис. 30 предлагает наиболее вероятное приближение к фигуре, показанной на рис. 29, которое можно получить из Т-образных элементов. Однако мы видим, что составленная фигура не идентична той, которая изображена на рис. 29. Но если все же необходимо иметь какую-то гипотезу (иногда ради того, чтобы начать действовать), то в таком случае любое более или менее объясняющее ситуацию приближение может оказаться оправданным. Наряду с полезностью такой приближенной гипотезы, всегда есть надежда, что в дальнейшем, по мере использования, ее можно будет или усовершенствовать, или заменить другой. Разумеется, если требуется решить какую-то проблему, то просто бессмысленно ожидать появления лучшей гипотезы, вместо того чтобы начать действовать, используя любую гипотезу. Но в то же время иногда, быть может, лучше ничего не делать, чем делать не то, что надо (при условии, конечно, что само бездействие не является ошибкой). Основная опасность использования гипотезы, которая наверняка но соответствует действительности, заключается в том, что она может препятствовать появлению лучшей. Благодаря постоянному применению и некоторой доли полезности такой гипотезы ее несоответствие действительной ситуации постепенно забывается, поскольку живое сравнение с первоначальной ситуацией также вскоре забылось.
Когда с фигуры на рис. 29 удалили пятно, то под ним оказалась фигура, представленная на рис. 31. Она состояла не из знакомых нам Т-образных, а из L-образных элементов. Возможно, нас уличат в нечестности, так как единственно знакомыми фигурами, которые были допущены в нашей игре, были Т-образные элементы. Но если отвлечься от этого обвинения, то введение L-образного элемента свидетельствует об одном очень существенном моменте, на который указывает также сам факт уличения нас в нечестности.
Дело в том, что L-образный элемент не является чем-то существенно отличным от Т-образного. Он совсем не нов и достаточно известен. На рис. 32 показано, что его легко получить из Т-образного элемента простым отсечением одного плеча.
Таким образом, Т-образный элемент потенциально содержал в себе L-образный.
Элемент Т — не священный и не неизменный, хотя тот факт, что он постоянно и повсеместно успешно применялся, мог привести к такому предположению. Т-образный элемент всегда был и остается произвольно созданным в целях удобства; разбивая на него незнакомые фигуры, мы имеем возможность описать их. Как более крупный блок можно разбить на Т-образные элементы, так и сам Т-образный элемент можно произвольно разбить на более мелкие части.
Выше мы показали, каким образом несколько Т-образных элементов можно объединить в стандартные блоки, с тем чтобы получить более крупные основные элементы, облегчающие описание сложных фигур. Было указано, что эти более крупные элементы в силу их громоздкости обладают меньшей универсальной полезностью, чем собственно Т-образный элемент.
Аналогичным образом и сам Т-образный элемент можно рассматривать как стандартное соединение L-образного элемента с коротким бруском. Бывают случаи, когда и это стандартное соединение оказывается слишком крупным и непригодным для описания, поэтому его следует разбить на более мелкие элементы с более широкой сферой применения. Таким образом Т-образный элемент сам может быть разбит на составные части.
Как сборка Т-образного элемента в более крупные блоки, так и разбивка его на более мелкие составные части вполне допустимы, поскольку первоначальный выбор этого элемента в качестве знакомой фигуры был произвольным. Если бы мы выбрали первоначально L-образный элемент, тогда Т-образный блок был бы производным от этого элемента. Любая незнакомая фигура с одинаковым успехом могла бы быть описана как с помощью Т-образного элемента, так и посредством сочетания L-образных элементов и коротких брусков. Однако описать соотношение таких элементов было бы, по-видимому, затруднительно.
Нелегко отказаться от знакомых фигур, неоднократно доказавших свою полезность. В таких случаях нас часто связывает чувство долга по отношению к этим фигурам. Мы быстро забываем о произвольной природе фигуры, которую теперь воспринимаем как открытие, в то время как она была создана просто для упрощения описания. Каждый раз, когда мы оказываемся перед необходимостью описать какую-то незнакомую фигуру, мы тратим много усилий на то, чтобы перепробовать всевозможные сочетания хорошо знакомых фигур, вместо того чтобы взять новую фигуру. Но с течением времени с необходимостью возникает вопрос о природе самих знакомых фигур, а не о том, как они складываются для объяснения ситуации.
И действительно, сколько ситуаций остались недопонятыми только потому, что их упорно пытались объяснить с помощью хорошо знакомых фигур, которые сами нуждались в перепроверке!
На рис. 33 показано, как можно разделить Т-образный элемент на четыре одинаковых бруска, собранных в виде буквы Т. С помощью таких брусков мы могли бы объяснить любую фигуру, которую ранее объясняли бы, используя Т-образный элемент, а сам Т-образный элемент рассматривать как стандартное соединение этих брусков.
На рис. 34 показано, как можно разделить на эти бруски первоначальную фигуру (см. рис. 1).
Такое деление можно было бы произвести с самого начала, однако сложные соотношения большого количества маленьких брусков сделали бы описание фигуры значительно менее удобным, чем описание с помощью Т-образных элементов. Как только Т-образный элемент был установлен и использован на первой стадии описания, нам следовало бы пойти дальше и показать, каким образом для тех же целей можно использовать прямоугольные бруски, которые благодаря своей простоте должны найти более широкое применение. По мере упрощения основного элемента растет количество фигур, которые можно описать с его помощью. Запас стандартных соединений основного элемента облегчает описание других составленных из него сложных фигур.
Подобный процесс происходит при росте научных знаний, а точнее, при увеличении любых знаний.
Как только накапливается достаточная информация, появляется полезная стандартизирующая теория, аналогичная Т-образному элементу, которая оказывается вполне пригодной для объяснения явления. По мере усложнения явлений вводится применение стандартных сочетаний первоначальной теории. Наконец, встречается такая ситуация, которую становится невозможно объяснить с помощью первоначальное теории или посредством ее стандартных соединений. И тут неожиданно появляется более простая и более универсальная теория; в результате выясняется, что первоначальная теория была всего лишь производной от этой универсальной. Благодаря своей простоте новая теория объясняет все наблюдаемые явления.
Мы не стали описывать первоначальную фигуру (см. рис. 1) с помощью маленьких прямоугольных брусков, поскольку такое сложное описание было бы преждевременным. К тому же мы еще не располагали запасом необходимых соотношений фигур для такого описания. Нам потребовалось пройти две вспомогательные стадии, прежде чем прийти к мысли использовать для описания бруски: первая, несложная, стадия — деление на Т-образные элементы, вторая, столь же простая, — деление самих Т-образных элементов.
Нередко создается впечатление, что нет необходимости делить сам Т-образный элемент, поскольку не возникает ситуация, показывающая его неадекватность. И действительно, пока такая ситуация не появилась, Т-образный элемент с полным основанием можно считать наиболее простым основным элементом.
Существует масса ситуаций, анализ которых доведен до стадии деления на Т-образные элементы и к которым требуется применить дальнейшие стадии процесса деления. Даже вышеуказанный брусок не является окончательной элементарной частицей деления, поскольку может быть разделен на два квадрата, и так далее.
Таким образом, описания, начатые с использования весьма крупных субфигур и их простых соотношений, закончились использованием небольших и универсальных элементов, также связанных между собой весьма просто. Однако эта простота отношений была достигнута только после того, как были пройдены стадии появления стандартных соединений основных элементов, затем стандартных соединений стандартных соединений и так далее. Квадрат становится прямоугольным бруском, брусок — Т-образным элементом, Т-образный элемент — L-образным блоком.
На всех этих стадиях элементы описания произвольны, и, хотя они могут быть весьма полезными, упорно придерживаться их при описании не рекомендуется, поскольку это может препятствовать появлению лучшего варианта описания.
Глава 5. Различные подходы
Основные принципы нешаблонного мышления могут быть подведены под четыре очень общие, но далеко не единственно возможные рубрики. Поскольку этот вопрос четко не определен, некоторые его стороны следует рассматривать не в одном, а в нескольких разделах или даже выделить в особую главу. Эти рубрики следующие:
1) осознание господствующих, или поляризующих, идей;
2) поиски различных подходов к явлениям;
3) высвобождение из-под жесткого контроля шаблонного мышления;
4) использование случая. В одной из предыдущих глав мы уже говорили об осознании господствующих идей, теперь рассмотрим вопрос о поисках различных подходов к явлениям.
Простые наглядные ситуации, приведенные в предыдущей главе, предназначались главным образом для того, чтобы придать больше реальности идее нешаблонного мышления. Мы показали, что первоначальную простую фигуру можно описать самым различным образом. Каждый способ описания в равной степени адекватен, поскольку дает полное описание ситуации. Выбор какого-либо конкретного способа описания совершенно произволен и мог быть сделан по причине удобства, простоты или же знания используемых для этого элементов. В момент выбора какого-то конкретного способа рассмотрения фигуры наблюдатель отдает себе отчет о произвольности этого выбора, поскольку он имея возможность предпочесть этому способу любой другой.
Но с течением времени и по мере того, как удобство выбранного пути становится все более очевидным, эта произвольность забывается и приобретается уверенность, что избранный подход — единственно возможный в данной ситуации. То временное и как бы предварительное объяснение, которое дают на первых порах большинству ситуаций, со временем превращается в единственно возможное, в особенности если ему сопутствует успех. Так, фигура, когда-то произвольно разделенная на Т-образные элементы, начинает восприниматься как действительно составленная из Т-образных элементов.
Выбор того или иного конкретного подхода к явлению, как правило, зависит от случая и лишен выдумки, Его принимают без предварительного изучения и без желания найти наилучший вариант.
При этом речь идет не о тормозящем влиянии господствующей идеи, а лишь об элементарной необходимости взглянуть на вощи другими глазами. Так, неполную бутылку вина оптимист будет считать наполовину полной, в то время как пессимист — наполовину пустой. Один произвольный подход ничуть не хуже другого. Но следует учесть, что это касается только тех случаев, когда исследователь ограничивается простым описанием. Если же требуется решение проблемы, способ подхода к ней будет иметь принципиально важное значение.
Вспомним историю с камешками. Задача, поставленная в ней, на первый взгляд казалась неразрешимой. Однако, изменив точку зрения, мы легко нашли выигрышное решение. Для решения проблемы требовалось просто переключить внимание с камешка, который нужно извлечь из сумки, на камешек, оставшийся там. Примером такого же рода является фокус с тремя картами.
Карточный шулер предлагает вам три карты рубашкой вверх и просит вытащить даму. На первых порах вам предоставляется возможность выиграть небольшую сумму денег, но затем производится некоторая манипуляция, и вы уже не можете найти даму. Чтобы выйти из затруднительного положения, в этот момент вы должны изменить свою точку зрения и предложить пари, что карта, на которую вы указываете, не дама.
Даже незначительное изменение подхода к явлению может привести к серьезным последствиям.
Одно из наиболее поразительных открытий в области медицины было сделано в результате того, что Эдвард Дженнер вместо вопроса о том, почему люди заболевают оспой, попытался выяснить, почему доярки не подвержены этому заболеванию. Таким образом он установил, что, переболев безвредной коровьей оспой, человек приобретает иммунитет к обычной оспе — этому смертельно опасному заболеванию.
В одном из приключений Шерлока Холмса доктор Уотсон, его помощник, высказывает мнение, что собака не имеет отношения к делу, поскольку ничто не указывает на ее действия. Шерлок Холмс придерживался противоположной точки зрения и утверждал, что факт отсутствия признаков действия собаки крайне важен, ибо было бы более естественным, если бы собака оставила следы своих действий. Исходя из этой установки, Холмс распутал дело. Говорят, что в прошлом столетии главы европейских государств предпочитали любую деятельность со стороны коварного австрийского дипломата князя Меттерниха, нежели полное его бездействие.
Переход от очевидного способа подхода к явлениям к менее очевидному требует простого смещения акцента внимания. Если однажды вам удалось это без особого труда, в дальнейшем это войдет в привычку. Со временем вы приобретете и испытаете несколько различных подходов к какой-то проблеме или ситуации. Но в первую очередь для этого требуется желание и понимание эффективности подобного изменения подхода. Прекрасным примером сказанному является известная задача о двух стаканах. Один заполнен вином, другой — водой. Берем ложку вина из стакана с вином и выливаем ее в стакан с водой, затем то же самое проделываем с водой.
Операции повторяются. Задача состоит в том, чтобы определить, больше ли воды в стакане с вином или вина в стакане с водой.
Если эту задачу решать по стадиям, она будет крайне утомительной: измерив объем ложки и стаканов, определять концентрацию вина и воды после каждой операции. Однако, если изменить точку зрения и рассматривать конец операции, а не ее развитие, то решение будет очень простым.
Поскольку на каждый стакан приходится по две ложки жидкости — одна вылитая и одна влитая, — то количество жидкости в стаканах к концу опыта должно быть таким же, каким было вначале.
Следовательно, вино в стакане с водой должно занять столько же места, сколько вода в стакане с вином. Можно переключить внимание с одной части проблемы на другую или же с одной стадии процесса развития на другую, но основной способ подхода к проблеме как целому остается неизменным. Гораздо легче переключить внимание с одной части проблемы на другую, чем изменить саму эту часть.
Разум делит окружающее пас пространство на дискретные блоки. В какой-то степени это связано с нервной организацией мозга и является следствием ограниченного объема внимания. Иногда же мы делаем это сознательно: деля мир на знакомые детали, мы лучше понимаем его. Этот процесс мы продемонстрировали в предыдущей главе на примере зрительно воспринимаемых ситуаций. Мы видели, что целостная ситуация была умышленно разбита на отдельные части, которые затем составлялись вместе посредством определенных соотношений, вновь создавая целостную ситуацию. Таким образом, непрерывный процесс изменения в какой-то момент можно произвольно прервать, а затем точки разрыва соединить с помощью знакомой причинно-следственной связи.
Выбор частей, на которые делится целое, зависит от степени осведомленности, от удобства и наличия простых соотношений, с помощью которых их нужно сочетать. Соотношение — это сведения о том, каким образом были соединены две части фигуры до их разделения. Когда одно и то же деление неоднократно повторяется, составные части приобретают самостоятельность.
Пакеты информации, составленные по установленным способам деления вещей, подобны пакетам с продуктами на полках магазина самообслуживания, которые отбирают но своему вкусу и готовят из них великолепный завтрак. К сожалению, пакеты информации, составленные таким путем, стремятся поддержать укоренившуюся точку зрения. Принять предварительно упакованную информацию — значит взять на себя определенные обязательства относительно способа, которым эта информация может быть составлена в какую-то идею.
Элементы удобства, пакеты информации, получают названия. И как только эти названия закреплены, они тут же застывают и становятся неизменяемыми, ибо ярлык, как реклама к товару, вывешивается только тогда, когда товар не изменяет своего содержания. Отсюда возникает необходимость рассмотрения мира как построенного из поименованных кирпичей, которые всегда можно отделить и исследовать для облегчения понимания целого. Представление о монолитном сооружении, которое можно было разбить на куски произвольной формы и величины, исчезает.
Форма тросточки для прогулки может быть описана в нескольких вариантах: как состоящая из закругленной и металлической секций, соединенных между собой прямой средней частью, или же как состоящая из двух частей, одна из которых имеет закругленную форму. В третьем варианте описания тросточка может быть представлена как длинная прямая секция, закапчивающаяся вверху короткой загнутой частью. С помощью воображения можно разделить тросточку на бесчисленное, множество частей безотносительно к тому, что фактически тросточка сделана из цельного куска дерева, загнутого на конце. Такая неопределенность описания имеет место до тех пор, пока ее составным частям не даны названия. Как только их назвали, сразу же становится приемлемым только одно описание, а все остальные — просто фантазией.
Наличие слов и названий фиксирует способ, с помощью которого конкретная ситуация может быть рассмотрена. В результате динамическая неопределенность нешаблонного мышления, которое непрерывно образует, раскладывает и перестраивает части ситуации в самые разнообразные формы, исчезает, а вместе с ней исчезает и возможность найти лучший способ подхода к ситуации.
После того как слова были накрепко присоединены к частям ситуации, единственное, что нам остается делать, — это складывать слова по различным образцам, но этот способ, как правило, но равнозначен динамичности. В предыдущей главе было показано, что в некоторых случаях ни один образец, собранный из Т-образных элементов, не может объяснить возникшую ситуацию. Мы сможем объяснить ее только в том случае, если заменим Т-образный элемент на другой.
Жесткость словоупотребления всегда связана с жесткостью классификации. Жесткость классификации в свою очередь приводит к отсутствию гибкости во взгляде на вещи. Так, в финале одного из современных фантастических фильмов мы видим такую сцену: находящиеся на борту военного корабля герой и его друзья радостно поздравляют друг друга, увидев, что некий остров взлетел на воздух. На этом острове находилась группа ученых, которые стремились к тому, чтобы использовать свои знания и способности для подчинения себе всего мира. Кроме них, на острове жили ни в чем не повинные люди, которых эти ученые подчинили себе. Поскольку ученые были классифицированы как дурные люди, а остров как плохой, то для героев фильма кажется вполне естественным, что (согласно классификации) все его обитатели должны вместе с островом взлететь на воздух.
Новые идеи в большинстве случаев предлагают люди, способные освободиться от жесткости слов и классификаций. Так, во время войны некий пилот, возвращавшийся на аэродром после очередной операции, внезапно обнаружил, что ручки управления заклинило. После осмотра он установил, что произошла утечка масла из гидравлической системы управления. К несчастью, какой-либо другой жидкости для замены вытекшего масла на борту самолета не оказалось. В конце концов экипаж был спасен тем, что кто-то догадался использовать мочу для заполнения системы — простое и, как оказалось, эффективное решение. Однако мало кто способен предложить подобную идею, потому что моча и гидравлическая система управления относятся к совершенно разным классификационным системам.
Еще один пример такого рода. Машины, попав в темный и узкий тупик и не имея возможности развернуться, вынуждены выезжать из него задним ходом. Поскольку задние осветительные фары имеют далеко не все машины, водители оказываются в затруднительном положении, рискуя, двигаясь задним ходом, на что-нибудь натолкнуться. Однажды кто-то догадался использовать индикатор торможения, ярко вспыхивающий на задних подфарниках машины, и осветить таким образом дорогу. Это сработало прекрасно. Возможно, что ранее никто не додумывался до такого простого решения потому, что индикатор относится к классу индикаторов, а не осветительных фар.
Один из способов избежать жесткости слов заключается в том, чтобы мыслить на основе наглядных образов, не пользуясь словами вообще. Опираясь на эти образы, человек вполне способен мыслить последовательно. Трудности возникают лишь тогда, когда мысль нужно выразить словами. К сожалению, мало людей способны мыслить, так сказать, визуально, да и не все ситуации могут быть проанализированы посредством зрительных образов. Тем не менее привычку к визуализации мышления стоило бы приобрести, ибо зрительные образы обладают такой подвижностью и пластичностью, какой не обладают слова.
Визуальное мышление означает не просто использование первичных зрительных образов в качестве материала мышления. Это было бы слишком примитивно. Визуальный язык мышления использует линии, диаграммы, ответа, графики и массу других средств для того, чтобы проиллюстрировать те соотношения, которые было бы весьма затруднительно описать обычным языком. Подобные зрительные образы легко меняются под влиянием динамических процессов и, кроме того, дают возможность показать одновременно прошедшие, настоящие и будущие результаты влияния любого процесса.
Очень полезным способом избежать влияния фиксированных частей какой-то проблемы является деление этих частей на еще более мелкие части, а затем составление из них более крупных новых соединений. Этот процесс, частично показанный на основе изменения Т-образного элемента в предыдущей главе, был изменен. Намного легче собрать мелкие части ситуации в разного рода соединения, чем разбить уже разделенную ситуацию на новые составные части.
Количество различных возможных подходов ограничивается не только жесткостью имеющихся составных частей описания, но и количеством имеющихся в наличии соотношений. Небольшой набор известных соотношений неизбежно приводит к очевидному бесплодию новой точки зрения.
Чем больше набор соотношений, которыми можно с уверенностью оперировать, тем более оригинальными могут быть линии раздела ситуации и способы подхода к ней.
При некотором усилии и достаточной практике становится возможным приобрести значительно большее количество способов подхода к ситуации, чем это было вначале. Тем не менее может случиться, что в какой-то момент большинство из этих способов, а возможно и все, утратят всякую ценность: затратив массу усилий и времени, чтобы найти их и проверить по очереди, вы неожиданно обнаруживаете, что они значительно менее полезны, чем самый очевидный подход к ситуации. При каких же условиях требуется использование такого рода нешаблонного мышления, а при каких можно ограничиться шаблонным мышлением?
Очень важно применять нешаблонное мышление при таких ситуациях, когда шаблонное мышление неспособно дать ответ. Пример такого рода ситуации — история с камешками. Вспомним, что проблема оставалась неразрешимой до тех пор, пока к ней применяли обычный путь решения.
Другие проблемы, такие, например, как задача с двумя стаканами (вина и воды), могут быть решены с помощью шаблонного мышления, правда, процесс решения при этом будет слишком длительным. В таких случаях нешаблонное мышление (хотя оно и не является основным) может оказать существенную помощь в процессе нахождения наилучшего решения.
Согласно определению, проблемой называется ситуация, которая требует решения, причем предполагается, что это решение в свою очередь требует поиска. Иногда какая-то ситуация считается проблемой только потому, что на нее смотрят под определенным углом зрения. Если же изменить угол зрения, то ее решение может оказаться столь очевидным, что проблемность ситуации теряет смысл.
Как часто следует обращаться к нешаблонному мышлению? Это зависит от вас. Если вы используете нешаблонное мышление только в тех случаях, когда шаблонное мышление бессильно, вы экономите время, но, если применять нешаблонное мышление для решения задач, которые могут быть решены только с помощью шаблонного мышления, вы, несомненно, проиграете. Если же, наконец, прибегать к нешаблонному мышлению при решении любой задачи, то на первых порах это потребует определенной траты времени, но по мере приобретения практических навыков этот процесс будет все более и более ускоряться. Таким образом умственные навыки не только увеличат эффективность нешаблонного мышления в тех случаях, когда оно необходимо, но и обеспечат большую действенность ответов на проблемы, которые решаются с помощью шаблонного мышления.
В четко определенных проблемных ситуациях необходимость использования нешаблонного мышления и новых идей осознается вполне определенно, что же касается непроблемных ситуаций, то здесь заметить такую потребность значительно трудней. Возможно, что самая сложная проблема имеет место тогда, когда нет видимой проблемы. Если какой-то процесс происходит гладко и без конфликтов, его дальнейшее развитие становится невозможным, так как нет проблемы, которую можно было бы использовать в качестве ступеньки для усовершенствования.
Любое начинание, не имеющее никаких проблем, обречено на прозябание, ибо проблемы — это толчки, выбивающие вещи из проторенной колеи их простой адекватности. Самая трудная проблема нередко заключается в формулировании проблем. И может потребоваться значительная деятельность нешаблонного мышления, чтобы понять, что существуют проблемы, которые невозможно сформулировать.
В конце прошлого столетия физики были чрезвычайно довольны собой, поскольку считали, что все нуждающееся в объяснении уже объяснено. Теория и экспериментальные данные не противоречили друг другу. Единственное, что оставалось сделать, — это привести все в стройную систему. Казалось, в будущем задача физиков будет состоять только в проведении более четких измерений в широких пределах известных теоретических построений. Но потом явились Планк и.
Эйнштейн, и стало ясно, что физика не только далека от завершения, но стоит еще только в начале своего пути.
В каких случаях чувство самодовольства, благодушной удовлетворенности и отсутствия проблем является просто другим выражением неадекватности подхода к ситуации и отсутствия воображения? Является ли чувство удовлетворения существующим подходом к ситуации следствием того, что все остальные подходы после рассмотрения были признаны негодными, или же того, что просто не было необходимости рассматривать другие подходы, или же, наконец, не хватило воображения, чтобы найти их?
Обычно в таких случаях отвечают, что считают какой-то подход адекватным до тех пор, пока новая информация не докажет его неадекватность. А почему бы не перевернуть этот процесс и не выработать заранее новый подход к ситуации, а уже затем посмотреть, не окажется ли он полезным?
Перестройка информации должна производиться до сопоставления с новыми фактами; се следует производить всякий раз, когда кто-то установит произвольный характер теории и будет достаточно компетентен, чтобы предложить свою собственную. Основанием для перестройки может служить или неудовлетворенность старой теорией, или простая любознательность.
Не вызывает сомнения, что теория, которая объясняет все имеющиеся факты, лучше той, которая еще не завершена. На практике такие положения неизбежны. Однако бывает и так, что завершенные теории заменяются теориями, на первый взгляд неадекватными, но при ближайшем рассмотрении выясняется, что последние обладают большими потенциальными возможностями.
Для людей, веривших в то, что солнечное затмение есть проявление божественного гнева, естественное объяснение причин затмения было совершенно неприемлемым до тех пор, пока не появились факты, подтверждающие это объяснение.
Весьма распространено мнение, согласно которому никто не имеет права подвергнуть сомнению какое-то объяснение, если сам не предлагает более конструктивного. Это один из наиболее действенных способов подавления новых идей. Как можно по-новому соединить факты, когда старый метод должен оставаться неприкосновенным вплоть до полного завершения нового? Искать новую идею в рамках старой — пустая трата времени, а сравнивать новый метод со старым бесполезно и даже вредно.
Интерпретацию какой-то ситуации можно рассматривать как анаграмму. Части ситуации связываются вместе, приобретая какой-то смысл. Но это не значит, что, соединив их как-то иначе, мы не сможем достичь еще большего смысла. Каждый имеет право все подвергать сомнению, и столько раз, сколько ему заблагорассудится, но сделать это хотя бы один раз он просто обязан. Ни один из избранных способов Подхода к ситуации не может считаться священным и неприкосновенным, ибо пет такой вещи на свете, которую нельзя было бы усовершенствовать.
Быть может, С этой точки зрения имеет смысл посмотреть на колесо и подумать о его рентабельности.
Бытует заблуждение, что какой бы подход к решению задачи мы ни избрали, ее всегда можно решить, если этот конкретный подход довести до конца с достаточным логическим умением. У шаблонно мыслящих людей нет ни тени сомнения во всемогуществе логики, поскольку они не могут найти собственной сферы применения нешаблонного мышления. Для логиков существует лишь один способ решения проблемы, а все остальные способы — есть лишь ступеньки в логическом развитии этого единственного пути.
На наш взгляд, логике в конечном счете всегда должна предшествовать стадия перцептивной очевидности, необходимая для удобства логического мышления. Если перцептивный выбор, на котором строятся все конструкции логики, неправилен, то решение найти почти невозможно.
Нешаблонное мышление избегает подобного ограничения тем, что совершенно сознательно испытывает различные подходы к решению задачи. Избрав какой-то конкретный способ решения задачи, его проводят в жизнь в соответствий с законами шаблонного мышления. Затем избирается второй подход, третий и т. д. Никакие превосходные качества электродной вы числительной машины не помогут решить проблему, если сама проблема неверно определена инженером-программистом.
При решении какой-либо проблемы необходимо в первую очередь установить границы, в которые должно уложиться решение. После того как эти границы предположительно установлены, шаблонное мышление приступает к решению проблемы в пределах этих границ. Нередко, однако, границы оказываются мнимыми, а решение находится за их пределами. Возьмем, к примеру, апокрифическую историю о колумбовом яйце. В ответ на шутки друзей, заявлявших, что открытие.
Америки было, по сути дела, не такой уже трудной задачей, поскольку от Колумба требовалось только одно — держать курс все время на запад, он предложил им поставить яйцо на поп. Друзья взялись за дело, но, несмотря на все их усилия, яйцо неизменно валялось набок. Тогда Колумб взял яйцо, слегка расплющил с одного конца и поставил. Друзья, естественно, запротестовали, полагая, что яйцо разбивать нельзя, установив таким образом, пределы решения проблемы, которых фактически не существовало. Но ведь они также считали безрассудством, взяв курс на запад, придерживаться его в течение всего плавания. Такое новшество в навигационном искусстве стало возможным только после того, как Колумб доказал, что опасения его противников были необоснованны.
В действительности история с яйцом, скорее всего, связана с именем великого итальянского архитектора Брунеллески, который возводил купол флорентийского собора. Тогда многие утверждали, что такой купол построить нельзя. Но в данном случае пас интересует не столько историческая точность этого рассказа, сколько тот факт, что существует традиция приписывать эту историю Колумбу, чтобы продемонстрировать особенности его мышления.
Как правило, шаблонно мыслящие люди воспринимают нешаблонное решение проблемы как своего рода надувательство. Как ни парадоксально, этот факт лишь доказывает полезность нешаблонного мышления. Чем сильное обвинения в мошенничестве, тем более очевидно, что обвинители всегда связаны жесткими правилами и предположениями, которых фактически не существует. Такого же рода ложными предположениями преграждается путь к новым идеям.
Однако шаблонно мыслящие люди весьма склонны к таким предположениям, поскольку эффективное использование логики требует определенного, твердо установленного контекста. При этом некоторые положения признаются и принимаются без доказательств. В расплывчатой ситуации, где нет ничего прочного и все вызывает сомнение, шаблонно мыслящие люди чувствуют себя крайне неловко. Однако именно из этих безграничных потенций хаоса нешаблонное мышление формирует новые идеи.
Поиски альтернативных способов подхода к одной ситуации — процесс противоестественный. Разум по своей природе стремится к наиболее правдоподобным объяснениям, чтобы затем исходить из них. Эту естественную склонность разума следует умышленно преодолевать, пользуясь искусственными приемами. Один из таких приемов, поначалу как будто бы несложный, состоит в том, чтобы заранее предопределить число подходов к данной ситуации. Этих подходов может быть три, пять и более. Каждая возникающая проблема рассматривается именно с этих заранее определенных позиций. На первый взгляд, такая процедура совершенно искусственна.
Большинство интерпретаций кажутся нелепыми, если их сравнивать с естественной и очевидной интерпретацией. Однако, сколь бы абсурдными ни казались эти вынужденные интерпретации, норма должна быть выполнена. С течением времени и по мере накопления опыта процесс нахождения различных подходов к ситуации все более и более облегчается; и в результате эти подходы оказываются почти столь же разумными, как и наиболее очевидный логический подход.
Другой прием заключается в том, чтобы переворачивать явления с ног на голову, сознательно меняя некоторые соотношения. Так, вместо того, чтобы рассматривать стены дома в качестве опоры для крыши, можно рассматривать их как подвешенные к ней; положение о том, что неподвижные крылья самолета служат для образования подъемной силы при движении самолета, заменить идеей о необходимости движения самих крыльев (винта) при неподвижном фюзеляже, как в вертолете; вместо убежденности в том, что Солнце движется вокруг Земли, выдвинуть идею, что Земля движется вокруг Солнца; положение о том, что нечто движется по кривой сквозь пространство, заменить на противоположное — что само пространство искривлено. Как видно из приведенных примеров, такое переворачивание или изменение соотношений — дело совсем не сложное, поскольку при четко определенном направлении противоположное ему направление в равной степени определенно.
Следующий технический прием для освобождения от жестких рамок установившегося подхода к ситуации состоит в возможности переноса соотношений, связывающих части одной ситуации, на ситуацию, более легко управляемую. Так, любую абстрактную ситуацию можно превратить в какую-то конкретную аналогию.
Ценность этой процедуры двоякая. Во-первых, ограничения, затрудняющие оценку первоначальной ситуации, не переносятся на ее аналогию, с которой значительно легче оперировать. Если выбрана достаточно плодотворная аналогия, мы приобретаем возможность.
Легко манипулировать о ее соотношениями. Время от времени первоначальную ситуацию пересматривают в свете изменений, произведенных с аналогией, такая процедура стимулирует рождение новых идей и новых подходов. Во-вторых, конкретные образы, которые обычно используют в аналогиях, вызывают другие конкретные образы гораздо легче, чем одни абстрактные идеи могут вызвать другие абстрактные идеи, и в результате поток идей течет более свободно.
Еще один несложный прием — умышленно перенести акцент с одной части проблемы на другую.
Даже если проблема определена наиболее очевидным способом, для поставленной цели это не столь важно, поскольку каждая ее часть по очереди становится центром внимания. Даже самой незначительной части проблемы должно быть сознательно уделено должное внимание (заметим, что это проще сказать, чем выполнить). История с камешками благополучно закончилась только потому, что внимание было перенесено с камешка, который следовало вытащить, на камешек, оставшийся в сумке.
Самые яркие примеры выгоды, которую можно извлечь при рассмотрении явлений с разных точек зрения, имеют место в математике. Любое уравнение есть не что иное, как метод описания двумя различными способами какой-то вещи или явления. Польза от наличия двух различных методов описания вместо одного столь очевидна, что это положение в соответствующей форме легло в основу математики. Наличие двух различных подходов к одному и тому же явлению, расположенных по ту и другую сторону от знака равенства, дает возможность использовать в ответе все уравнение целиком.
При нешаблонном мышлении быстрое чередование различных подходов к явлению производится совершенно сознательно. Для получения оптимального ответа временные и вероятностные свойства мозга автоматически производят сопоставление различных подходов к решению задачи.
Глава 6. Самонадеянность
ТРЕТИЙ основной принцип нешаблонного мышления предполагает уяснение того факта, что шаблонное мышление по самой своей природе не только совершенно неэффективно при выработке новых идей, но даже вредно. Нередко мы встречаем людей, склонных по своему характеру к тщательному контролю умственной деятельности, подвергающих все логическому анализу и синтезу. Такая скрупулезность столь же искусственна, как и полоска на киноленте, разбивающая движение на серию статических кадров. Подобный консерватизм мышления в той или иной степени свойствен весьма многим.
В предыдущей главе было высказано предположение, что шаблонное мышление нуждается в качестве отправной точки в основной, ранее принятой конструкции, которую затем можно изменять и модифицировать по своему желанию. Подобное модифицирование может привести в ряде случаев к пересмотру ранее принятой идеи, но не к возникновению новой. Признание и чувство долга, свойственные шаблонному мышлению, прямо противоположны безграничным потенциям хаоса нешаблонного мышления.
Аккуратно и прочно укладывая камень за камнем, логика прокладывает себе дорогу сквозь путаницу бесформенных идей. Причем каждый последующий камень может быть уложен только тогда, когда он плотно пригнан к другому, ранее уложенному. Логический подход предполагает уверенность в своей правоте на каждой стадии решения проблемы; в этом, собственно, и состоит сущность логики.
Однако нешаблонное мышление далеко не всегда предполагает такую уверенность. Важен лишь результат, и только он должен быть верен. Мыслить нешаблонно — значит сойти с проторенной дороги в грязь и искать в ней наугад до тех пор, пока не найдется естественная дорога.
Необходимость же быть правым на каждой стадии, всегда и во всем является, по-видимому, одним из самых серьезных препятствий на пути к новым идеям.
Когда Маркони увеличил мощность и коэффициент полезного действия своего изобретения, он обнаружил, что может посылать радиоволны на все более далекие расстояния. В результате он настолько уверовал в свои силы, что стал подумывать о передаче радиосигналов даже через.
Атлантический океан. По его мнению, дело было только за тем, чтобы иметь достаточно мощный радиопередатчик и достаточно чувствительный радиоприемник. Специалисты, которые слыли лучшими знатоками в этой области, высмеяли эту идею. Они уверяли, что, поскольку радиоволны, подобно световым лучам, движутся по прямой, они не смогут обогнуть Землю и просто исчезнуть в пространстве. С точки зрения логики существовавших представлений о движении радиоволн, специалисты были совершенно правы. Однако Маркони упорно продолжал поиски и все же добился своего. Ни Маркони, ни специалисты не знали о существовании в атмосфере ионизированного слоя — ионосферы, отражающей радиоволны, которые в противном случае действительно уносились бы, как предсказывали специалисты, в пространство. Только наличие этого слоя сделало возможным радиопередачу через океан. Будучи с точки зрения господствующей системы взглядов неправым, Маркони добился результата, которого никогда бы не достиг, исходя из строго логической основы.
Открытие адреналина также произошло благодаря ошибочному впечатлению. Некий доктор.
Оливер разработал прибор, с помощью которого он рассчитывал измерить диаметр лучевой артерии на запястье руки. Он измерял диаметр этой артерии у своего сына в самых различных условиях. Одно из этих условий состояло в необходимости инъекции экстракта надпочечных желез крупного рогатого скота. Оливер решил, что произведенная им инъекция этого экстракта уменьшила диаметр артерии (сейчас мы знаем, что действие адреналина на диаметр большой артерии невозможно обнаружить). Он поспешил оповестить о своем открытии научный мир.
Последний в лице профессора Шефера, известного физиолога, отнесся к его сообщению с большим недоверием. Однако под напором энтузиазма доктора Оливера профессор в конце концов произвел инъекцию некоторого количества экстракта собаке, а затем измерил ее кровяное давление. К своему удивлению, профессор обнаружил, что кровяное давление резко возросло.
Адреналин был открыт.
Можно привести массу других примеров, где важные открытия были сделаны в конце цепи рассуждений, которые наверняка были ложны — с точки зрения господствующих идей — во всех предшествующих стадиях. Это напоминает прогулку по каменистому берегу. Можно ступать медленно и осторожно, проверяя на каждом шагу, что нога прочно встала на камень. Но можно идти и очень быстро, перескакивая с камня на камень в таком темпе, который не требует четкого равновесия при каждом шаге. Когда вы добрались наконец до намеченного пункта, настало время оглянуться назад и выбрать наиболее надежную обратную дорогу, поскольку иногда гораздо легче найти надежную дорогу только после того, как вы уже добрались до места. Так, добравшись до вершины горы и взглянув вниз, вы, возможно, найдете самый легкий путь к ее вершине.
Цель логики должна состоять не столько в том, чтобы найти конечный вывод, сколько в том, чтобы быть уверенным в правильности вывода, коль скоро он сделан. Безусловно, такого рода проверка должна быть как можно более точной и строгой. Однако ее с одинаковым успехом можно применить как к выводу, который получен с помощью нешаблонного мышления, так и к выводу, который был достигнут с помощью шаблонного мышления.
Разумеется, не будет большого вреда, если результат, которого можно было достичь нешаблонным мышлением, будет достигнут при помощи шаблонного мышления. Однако использование шаблонного мышления для таких целей имеет определенные недостатки при явной иллюзорности экономии сил, ибо строго обоснованное шаблонное мышление должно исключать альтернативные решения на каждом шагу, тогда как нешаблонное мышление не принуждает к этому. Первый недостаток Применения шаблонного мышления для получения конечного результата состоит в том, что, если на пути к этому результату шаблонное мышление добивается успеха, у нас создается впечатление, что нет необходимости искать лучшую и более прямую дорогу. При нешаблонном мышлении правильная дорога, как правило, обнаруживается уже после достижения конечной цели, а поскольку мы не связаны чувством долга по отношению к не совсем правильной дороге, мы всегда имеем возможность найти лучшую.
Второй недостаток касается направления, выбранного логическим путем. Мы применяем логику при поиске новых идей только потому, что это единственная дорога, которую мы знаем. Вполне естественно знать направление, в котором следует идти и куда приложить Усилия, Выбирается то направление, которое лучше всего отмечено указателями, имеющимися в данное время там, где мы стоим. Это и есть столбовая дорога шаблонного мышления, и только по ней мы можем идти с уверенностью. Но возможно, лучше остаться на месте, чем уверенно двигаться не в ту сторону.
Сказанное, конечно, не следует рассматривать как довод в пользу бездействия, а лишь как предположение, что, вместо того чтобы упрямо идти в наиболее очевидном направлении, быть может, лучше потратить такое же количество сил и энергии, кружа по спирали вокруг проблемы.
Казалось бы, столбовая дорога шаблонного мышления ведет прямо к решению проблемы. Однако возможно, что наиболее аффективное решение требует перемещения как раз в противоположном направлении. Вот простой опыт: положите перед каким-нибудь животным пищу, предварительно отделив ее проволочной сеткой так, чтобы животное могло ее видеть. Некоторые виды животных, например домашняя курица, будут пытаться достать пищу прямо через сетку. Более высоко организованные животные, например собака, уже понимают, что, для того чтобы достать еду, в первую очередь нужно отойти от нее и обойти вокруг сетки. Этот шаг дается легко, когда видишь, что на пути к наиболее очевидному решению стоит препятствие, однако много трудней решиться пойти в противоположном направлении, когда явных препятствий на пути нет.
Пришли однажды к царю Соломону две женщины и привели одного ребенка. Каждая из них утверждала, что она мать этого ребенка. Царь Соломон, желая восстановить справедливость и спасти ребенка, приказал рассечь ребенка пополам и дать каждой женщине по половинке.
Казалось бы, его решение прямо противоречило его желанию. Однако оно привело к неожиданным последствиям: нашлась настоящая мать ребенка, которая ради спасения своего ребенка предпочла отдать его другой женщине.
Так как нешаблонное мышление не имеет четко определенного направления, то не представляет большого труда отойти от проблемы, чтобы решить ее. Если ваш автомобиль остановился на склоне холма, а автомобиль, стоящий перед вами, неожиданно начинает скользить назад, прямо на вас, вы, естественно, дадите задний ход и отъедете в сторону (при условии, что поток транспорта движется по соседнему ряду). Но быть может, разумнее сделать совершенно противоположное, а именно: подъехать вплотную к скользящему назад автомобилю. Это ослабит удар при столкновении, и, кроме того, дополнительное тормозное усилие вашего автомобиля, возможно, окажется достаточным, чтобы приостановить опасное движение вниз другого.
Если необходимость быть правым на каждой стадии решения проблемы является первым недостатком шаблонного мышления, то вторым будет необходимость располагать четко определенным материалом. Разуму, строго придерживающемуся логики, нелегко иметь дело с изменениями и отклонениями: каждое слово есть понятие, которое всегда должно быть тождественно себе и которое даже временно не может менять своего смысла для того, чтобы приспособиться к потоку идей. Если человек, обладающий нешаблонным мышлением, может слегка опереться на слово, используя его только в качестве кратковременной опоры на своем пути, то человек, Мыслящий шаблонно, должен балансировать непосредственно на нем, сознавая его абсолютную жесткость.
Шаблонно мыслящий человек всегда классифицирует вещи, ибо только так он может избежать неясностей. Он больше занят поисками фактов, на основании которых можно разделить вещи, тогда как человек, умеющий мыслить нешаблонно, больше заинтересован в фактах, позволяющих соединить вещи вместе.
Некоторые даже распространяют свое стремление к жесткой систематизации на попытки уловить идеи посредством символа, а затем соединить их с другими-идеями посредством других символов.
Такого рода математическая четкость, без сомнения, облегчает процесс регулирования идей, однако она также ограничивает их определенностью, которой они, разумеется, не предполагают.
Сковывающая фиксированность символов представляет собой форму обязательства, надежно сдерживающего свободную игру идей, которая, быть может, необходима для дальнейшего их развития. Вода в колодце не ограничивается формой сосудов, которые используются для ее вычерпывания. Нет сомнения в том, что основой западного прогресса является математический метод, однако возможно, что далеко не со всеми процессами, происходящими в сознании, можно и нужно обращаться с математической строгостью. Быть может, имеет гораздо больший смысл чередовать периоды творческий подвижности с периодами эволюционной жесткости.
Большая часть трудностей, связанных с классификацией, состоит в том, что разум предпочитает иметь дело со статическими определениями и понятиями. Мы говорим серое, предполагая определенное понятие, а не динамическую стадию перехода белого в черное. Различие между статическими и динамическими понятиями заключается в том, что последние, по сути, вообще не являются понятиями, а лишь возможностями, которые в силу своей подвижности и изменчивости не препятствуют появлению новых идей.
Не так давно мы попытались выяснить, может ли человек испытывать какие-то зрительные галлюцинации, осознавая их противоречивость. Испытуемому, пребывающему в состоянии гипнотического транса, внушали, что при определенном сигнале он испытает какую-то определенную галлюцинацию. Затем испытуемого будили и спустя некоторое время произносили сигнальное слово. Эффект оказался потрясающим. Если испытуемому внушали, что в комнату войдет какой-то человек, испытуемый вставал, пожимал кому-то руку, представлял его окружающим и начинал с гостем разговор, При этом испытуемый очень огорчался, если никто, кроме него, не разговаривал и не замечал вошедшего.
Используя тот же самый прием, мы попытались внушить испытуемому, что после пробуждения он увидит квадратный круг, который будет нарисован на стене как геометрическая фигура. Когда сигнальное слово было произнесено, действительность превзошла все наши ожидания.
Испытуемый упорно твердил, что он видит фигуру, которая одновременно является идеальным квадратом и идеальным кругом. И в то же время он признавал, что логически это невозможно. Его видение было настолько реальным, что он пытался зарисовать то, что видит. Но едва он приступал к этому, как тут же все зачеркивал и начинал все сначала; и так до полного изнеможения он старался изобразить неизобразимое. Мы не ставили себе целью дать пример искусственно созданного мистицизма, а лишь попытались выяснить, может ли человеческий разум ясно представить себе ситуацию, которую он осознает как не соответствующую логическим законам. На ранних стадиях развития идеи она может существовать в форме, которая резко противоречит ее логическому признанию. Однако это не значит, что в дальнейшем она не сможет развиться в новую полезную идею.
Первые намеки на новую идею могут быть настолько неопределенными и туманными, что им просто невозможно придать какую-либо логическую форму. И в то же время желание зафиксировать такую идею и полностью осознать ее, придав ей определенную форму, вполне естественно. Таким образом, не дав идее возможность развиться случайным (и оригинальным) образом, мы сами организуем и оформляем ее. Но эта форма была навязана идее, а не явилась результатом ее естественного развития. Мы пресекли свободный полет мысли и закрепили ее на одном месте, как коллекционер закрепляет булавкой бабочку. Зафиксировать идею сразу же после ее возникновения — значит убить ее. Преждевременное и слитком ретивое логическое внимание либо замораживает идею, либо заставляет ее излиться в старые формы. Концентрация внимания на какой-то идее изолирует — ее от окружающей среды, препятствуя плодотворному полубессознательному процессу, который должен развивать идею дальше.
В то же время, если бы разум не контролировался, логикой, он бы мог в смутной форме забавляться такими фантастическими изобретениями, как вечный двигатель. Известно, например, что под влиянием наркотиков человек иногда приходит к выводу, что постиг все тайны Вселенной.
Поэтому именно быстрое логическое внимание способно освободить разум от подобного рода фантазий. Но, кто знает, быть может, лучше заняться случайными фантазиями типа вечного двигателя, чем подвергнуться опасности лишиться всех ценных идей в результате энергичного преждевременного использования логики. Возможно также, имеет больший смысл располагать значительным числом идей, не боясь, что часть из них окажется ошибочной, нежели всегда быть правым, не имея вообще никаких новых идей.
Формулирование идеи — превосходный метод ее упорядочения, а упорядочение обычно означает не что иное, как придание идее логической стройности. Преждевременное формулирование идеи может толкнуть ее на такой путь развития, который, возможно, не вытекает из ее реального содержания.
Как правило, преждевременное использование шаблонного мышления вызвано недостаточным доверием к нешаблонному мышлению. Не будучи уверенными, что новая идея будет развиваться самостоятельно, мы всегда стремимся как-то помочь ее развитию. Однако новую идею вовсе не обязательно отливать в определенную форму, за ее развитием можно наблюдать, следовать за ним, а в периоды, когда идея не развивается, — попросту забыть о ее существовании. Коль скоро вновь возникшая идея сама не формируется в пригодную для использования форму, мы немного выиграем, если будем принуждать ее к этому.
Можно извинить человека, имеющего слишком мало новых идей, за то, что он торопливо хватается за первую попавшуюся идею, но в общем и целом любая идея становится значительно более податливой, если ее не принуждают, а обольщают. Когда идея созрела и готова для более внимательного исследования, она будет настолько настойчива, что вы просто не сможете от нее скрыться. Если же идея не созрела, никакие логические ухищрения не ускорят ее развития.
Наилучший способ проверки правильности идеи это опробовать ее на практике. Опасность преждевременного логического внимания к идее тотчас проявляется там, где имеются условия для проверки идеи. Появившись в виде рабочей гипотезы, идея быстро перерабатывается в форму, пригодную для изготовления опытного образца. Однако, как только эксперимент запланирован и приобретена соответствующая аппаратура, идея тотчас замораживается в том состоянии, которое, может быть, является всего лишь промежуточной стадией ее развития. И хотя идея может дозреть уже на стадии испытания, на практике это случается крайне редко, поскольку вряд ли кто пойдет на риск превратить уже проделанную работу и готовую аппаратуру в ГРУДУ устаревшего хлама.
Если же возникли какие-то трудности с приобретением оборудования, идея иногда успевает измениться до такой степени, что может потребовать другое оборудование. В нашей практике нам не раз приходилось заказывать оборудование, которое из-за дальнейшего развития идеи устаревало, прежде чем его начинали использовать. Мы не хотим сказать что-либо против уже имеющегося в наличии оборудования, но просто предупредить об опасности преждевременной систематизации идеи.
Поскольку нецелесообразно опробовать каждую новую идею, должна существовать какая-то форма отбора. Логическая проверка есть тот экономический клапан, который должен быть воздвигнут между концептуальной ценностью идеи и ее практической эффективностью. Только те идеи, которые выдерживают этот экзамен, направляются на дальнейшую практическую проверку.
Такой экзамен является попыткой осуществить в сознании сопоставление идеи с реальным миром, в котором ей придется действовать. Хотя первая стадия логической проверки производится обычно самим автором новой идеи, который заинтересован в ее принятии, тем не менее найдется лишь несколько идей, которые могут быть испытаны без дополнительного одобрения со стороны тех, кто контролирует средства их испытания.
Вышеприведенная система проверки сработала бы прекрасно, если бы необходимость логической проверки не основывалась на прошлом опыте. Логическая проверка может учесть только те факторы, о которых ей известно, так же как и оперировать она может только такими фактами, которые имеются в наличии. Отсюда созданная в уме модель мира, в котором испытывается новая идея, обязательно будет неполной, поскольку она основана на недостаточности опыта.
Когда впервые появилась идея создания циклотрона — одного из основных инструментов в развитии атомной энергетики, — многие специалисты были уверены, что он не будет работать. К счастью, не они управляли ходом претворения этой идеи в жизнь, хотя их суждение, основанное на имеющихся в тот момент доказательствах, было, вероятно, правильным. И, тем не менее, циклотрон стал работать, ибо непредвиденное действие магнитного поля, возникшего в процессе работы, избавило прибор от малого КПД, который предсказывался специалистами. В этом случае, как и в случае с Маркони, логическое суждение было правильным и не расходилось с уже известными фактами, но именно самих фактов было недостаточно.
Вполне возможно, что логические суждения будут явно ошибочными. Когда доктор Роберт Годдард выдвинул идею ракетного полета и предположил, что это единственно приемлемый принцип для межпланетных сообщений, многие утверждали, что ракета не сможет работать, так как в космическом пространстве ей не от чего будет отталкиваться. Представление о поведении ракет было ошибочным, поскольку ракеты движутся вперед потому, что количество движения горячих газов, отбрасываемых назад, противостоит количеству движения корпуса ракеты, что в итоге заставляет ее двигаться вперед.
А сколько производилось расчетов, доказывающих, что летательные аппараты тяжелее воздуха не смогут подняться в воздух! В тот же год, когда братья Райт впервые совершили полет на таком аппарате, конгресс США утвердил законопроект, запрещающий вооруженным силам страны тратить средства на дальнейшие попытки создания летающих машин. Появление этого законопроекта объяснялось тем, что еще в 90-х годах XIX века профессор Ленгли из Смитсоновского института в Вашингтоне израсходовал армейские деньги на постройку неудачной модели самолета. (По иронии судьбы, его самолет, который разбился при взлете, впоследствии доказал свою способность летать.) В это же время патентное бюро США отказалось принимать заявки на выдачу патентов на летающие машины, так же как сегодня оно не принимает заявок на изобретения perpetuum mobile.
Декарт, один из величайших мыслителей в истории, доказывал с полным логическим обоснованием, что открытый Торричелли эффект давления воздуха невозможен. Однако Торричелли, вопреки утверждениям этого маститого ученого, удерживал столбик ртути на метровой высоте. Кроме того, он поставил опыт, показавший, что, если выкачать воздух, заполняющий пространство между двумя медными тарелками, то даже четыре лошади будут не в состоянии растащить их.
В течение долгого времени обычные вентиляторы, составляющие в настоящее время основу изящных домашних вентиляторных обогревателей, считались невозможными. Кое-кто даже доказывал на основании физических законов, что они не будут работать. И прошло много лет, прежде чем было доказано, что такие вентиляторы работоспособны.
Тем не менее в некоторых случаях, безотносительно к тому, сколь часто могут повторяться некорректные логические суждения, логика остается основой метода отбора, поскольку, видимо, просто непрактично пытаться претворять в жизнь каждую идею. Однако ее использование можно регулировать, осознавая возможность ошибок с се стороны, и даже пойти против нее, если проверка идеи не требует больших затрат.
Иногда неплохо применить следующий технический прием: сознательно допустить ошибку в оценке идеи. Вместо того чтобы спешить отвергнуть, на ваш взгляд, логически абсурдную идею, ее следует принять и развить в двух направлениях: обратном — чтобы посмотреть, на чем она основана, и поступательном — чтобы выяснить, куда она может привести. Сделать это намного трудней, чем кажется. Для этого требуется достаточная сноровка и умение. Подобная настойчивость необходима для того, чтобы исследовать точку зрения, послужившую основанием для первоначальной логической отбраковки. Не исключено, что, защищая явно ложную идею, вы можете обнаружить лучшую точку зрения.
Существующая логическая среда может привести не только к полному отказу от какой-то идеи, но может вызвать также незаслуженно пренебрежительное отношение даже к, возможно, крайне нужной новой идее, которая почему-либо не соответствует этой среде. В истории науки передки такие печальные факты, когда новая идея, не принятая при своем появлении, но прошествии времени открывалась вновь. Так, задолго до Маркони Б. Стюарт выдвинул предположение о существовании высоко над Землей электропроводящего слоя, благодаря которому Маркони смог передать радиосигналы через Атлантический океан, но его идея была слишком нова, чтобы быть замеченной. И лишь после того, как Маркони обеспечил этой идее соответствующую логическую среду, она появилась вновь, и существование ионосферы было окончательно доказано Врейтом и Туве в 1925 году.
Когда Грегор Мендель скромно, но не без гордости доложил о результатах своих опытов по гибридизации различных сортов гороха на заседании Брюппского общества естествоиспытателей, его доклад не вызвал никакого интереса. Ни гениальность этого несложного исследования, ни тот факт, что оно положило начало одной из важнейших наук современности, генетики, ничего не говорили аудитории, которая выслушала еще одного усердного садовода, изложившего свои любимые теории. И прошло много лет, прежде чем его сообщение было восстановлено и оценено по достоинству.
Обладая нешаблонным мышлением, вы никогда не теряете способности удивляться. Многое вы замечаете просто из любопытства, не предпринимая ни малейшей попытки объяснить увиденное или же придать ему какое-то значение. Вы просто замечаете, и все. Если в результате этого рождается идея — хорошо, если же нет, не пытайтесь выжать ее из увиденного — возможно, оно пригодится впоследствии. Причем вы замечаете явления в чистой форме, не искажая их соображениями об их важности или соответствии какой-то среде.
Непредубежденное сознание способно усваивать все, что ему предлагается, без ежеминутной необходимости объяснять, классифицировать, конструировать. Именно в такой среде действует случайность, способствующая выработке новых идей, о которой мы расскажем в следующей главе.
Глава 7. Случайность
ЧЕТВЕРТЫМ основополагающим принципом нешаблонного мышления является использование элемента случайности при выработке новых идей. Предположение о том, что на случайность можно как-то воздействовать, покажется парадоксальным, ибо, согласно определению, случайные явления нельзя вызвать преднамеренно. Именно в этом и заключается их ценность при получении новых идей. И все же случайные явления можно использовать с выгодой. Процветание страховых компаний и организаторов всякого рода лотерей и игр служит доказательством того, что при умелом использовании случайности из нее можно извлечь значительную прибыль.
Не вмешиваясь непосредственно в случайный процесс, возможно использовать его намеренно, создавая для него благоприятные условия, а затем снять урожай с результатов случайных взаимодействий. Представьте себе, что вы играете в игру, в основе которой заложена чистая случайность, например в рулетку, причем на чужие деньги. Предположим, что выигрыш вы можете оставить себе, а ставки за вас оплачивают. Получается нечто вроде односторонней рулетки, в которой вы никогда не проигрываете. В какой-то определенный момент вы не можете быть уверенными, что выиграете следующую игру, однако вы твердо знаете, что, играя достаточно долго, вы непременно отхватите крупный куш. Вы, по-видимому, не откажетесь от игры на том основании, что ее результаты невозможно предсказать и вы не можете воздействовать на ее ход.
Наоборот, вы будете делать как можно больше ставок, увеличивая свои шансы на выигрыш.
Воспользуемся этой моделью и посмотрим, как мышление может использовать элемент случайности.
Первая ступень. Вы должны знать, что в этой игре у вас есть возможность играть как в односторонней рулетке, а это также значит, что вы знаете о том, какого рода выигрыш вам предстоит получить.
Вторая ступень. Научиться играть.
Третья ступень. Ставить как можно чаще и суметь отвлечься от любых обстоятельств, мешающих игре.
Четвертая ступень. Научиться определять момент выигрыша и без промедления забирать свой выигрыш.
Рассмотрим последнюю ступень несколько подробней. При игре в рулетку забрать свой выигрыш не представляет особого труда, но предположим, что вы имеете дело со значительно более сложной игрой, где по всегда можно определить момент выигрыша (если же вы пропустили этот момент, выигрыш пропадает). И хотя случайный процесс не перестает быть случайным, но, научившись распознавать момент выигрыша, вы получаете больше шансов увеличить свой выигрыш.
Следует признать, что наиболее ценный вклад в дело прогресса был произведен на основе случайных событии, то есть событий, не вызванных преднамеренно. Открытие радиоволн последовало в результате того, что Герц заметил крошечную искру, возникшую в одном из узлов аппаратуры, стоявшей на достаточном отдалении от агрегата, который он в это время испытывал.
Рентгеновские лучи были обнаружены в результате того, что Рентген, проводя опыты с катодно-лучевой трубкой, забыл убрать со стола специально приготовленный флуоресцентный экран. Соли серебра для придания бумаге светочувствительности стали применять с тех пор, как французский изобретатель Дагер и его ассистент заметили изображение, оставленное серебряной ложкой, лежавшей на йодированной металлической поверхности. Здесь мы выборочно привели несколько примеров из множества идеи, которые появились благодаря случайному стечению обстоятельств.
И в этих случаях возникновения новых идей мы даже не можем себе представить какого-либо другого способа их возникновения. Если бы не случай, Дагеру пришлось бы перепробовать бесчисленное множество химических реактивов в поисках соответствующего светочувствительного химического соединения. Рентген и Герц не могли искать ни рентгеновских лучей, ни электромагнитных, потому что просто не знали о существовании того, что надлежит искать.
Большинство людей могут вспомнить из своей собственной практики массу важных событий, которые произошли чисто случайно. Не так давно в одном научном журнале я искал интересующую меня статью. При этом у меня была карточка, на которой были указаны название журнала, год и месяц издания, том и даже страница. Взяв соответствующий том с библиотечной полки, я открыл его на нужной странице и нашел статью, имевшую крайне важное значение для той работы, которой я в данное время занимался. Статья оказалась даже более интересной, чем та, которую я искал, но это была совсем другая статья. Что же произошло? Как выяснилось, этот журнал имел приложение, которое я по ошибке принял за журнал, поскольку его оформление ничем не отличалось от основного издания, и неожиданно найденная статья начиналась на той же самой странице, что и интересующая меня статья.
Нередко, для возникновения новой идеи недостаточно какого-то одного случайного события.
Иногда требуемая предпосылка создается целой цепью случайностей.
Александр Флеминг в молодости не мог получить медицинского образования, потому что не имел денег для платы за учебу. Как-то раз, живя в Лондоне и занимаясь всем чем угодно, ему пришлось играть в водное поло против команды госпиталя святой Марии. Некоторое время спустя неожиданно умирает его родственник и оставляет ему в наследство как раз такую сумму, какая требовалась для поступления в медицинскую школу. Флеминг избирает госпиталь святой Марии только потому, что имел краткий контакт с его персоналом. Случилось так, что именно в это время в госпитале святой Марии работал выдающийся по тому времени бактериолог сэр Алмрот Райт, который занимался проблемой борьбы организма с микробной инфекцией и разрабатывал теорию и практику предохранительных вакцинаций. Вскоре Флеминг также заинтересовался этими вопросами, попав, таким образом, в самые лучшие условия и к самому лучшему специалисту в этой области. Во время первой мировой войны Флемингу пришлось много работать с ранеными. В процессе практики в нем все более росло недовольство существующими дезинфицирующими средствами, которые в такой же мере разрушали живую ткань, как и вредные бактерии. Много лет спустя Флеминг ввел культуру бактерий в каплю носовой слизи и заметил, что эта жидкость препятствует размножению микробов. На основании сделанного наблюдения он открыл лизоцим — природный антибиотик, который убивает микробы, будучи совершенно безвредным для человека.
К сожалению, действие этого антибиотика оказалось очень слабым.
Несмотря на постигшую его неудачу, Флеминг еще раз весьма плодотворно использовал случай.
Однажды он заметил, что на чашку Петри, где разводилась культура бактерий, по вине ассистента с воздуха попала какая-то плесень. То было обычное, хотя и досадное происшествие, однако Флеминг, вместо того чтобы выбросить чашку, поместил ее под микроскоп и тотчас заметил, что почему-то около плесени бактерии по растут, Экстраординарная случайность здесь состояла в том, что вид плесени Penicillium notatum был одним из нескольких сотен видов плесени, которые могли попасть на чашку, но ни один из них не обладал бактерицидным действием. Более того, даже колоссальные затраты средств и усилий современной пауки, специально запятой поисками плесени-антибиотика, не в состоянии дать другой такой же сильный антибиотик, каким оказался случайно открытый вид плесени.
Однако цепь случайных событий на этом не оборвалась. Хотя Флеминг заметил губительное действие пенициллина на возбудителей заразных болезней, он не обладал необходимыми знаниями в области химии, для того чтобы сделать полученное лекарство достаточно стабильным и устойчивым для повсеместного применения. И лишь по прошествии ряда лет Чейму и его коллегам из Оксфордского университета совершенно случайно удалось решить ряд химических проблем, связанных с выделением пенициллина. И уже во второй мировой войне пенициллин получил широкое применение как исключительно эффективный антибиотик.
Игра в водное поло, определившая выбор госпиталя святой Марии и приведшая Флеминга к сэру Алмроту Райту; неожиданное наследство, война и военно-хирургическая практика; открытие лизоцима, чашка Петри, загрязненная случайно самой сильной антибиотической плесенью; решение исследовать химическую стабилизацию пенициллина — вот та цепь случайных событий, которая никогда бы не составилась под действием каких бы то ни было логических построений.
Если взглянуть ретроспективно, всегда можно восстановить весьма показательную цепь событий, которая привела к великим идеям. Конечно, сами по себе эти факты ничего не доказывают.
Однако они показывают, что случайность может предоставить возможность увидеть нечто такое, чего никогда не стали бы искать намеренно.
Этот фактор и определяет роль случайности при выработке новых идей. А коль скоро это так, то могут существовать методы ускорения этого процесса. По-видимому, идеальным методом ускорения является игра. Однако последняя должна быть абсолютно бесцельной, без какого бы то ни было плана и направления. Так же как тщательная организация эксперимента является попыткой подтолкнуть природу на путь логического исследования, так и игра представляет собой попытку ускорить процесс случайного возникновения какого-то явления, которое мы бы никогда иначе не нашли. Забавляться игрой — своего рода эксперимент со случайностью. Такого рода игра далеко не легкое дело, ибо малейшие сознательные усилия во время игры разрушают ее назначение быть свободной игрой.
Ценность игры в данном аспекте не вызывает сомнения. Именно свобода от планов и целей позволяет случайности столкнуть друг с другом такие явления, которые иначе никогда бы не соединились, позволяет создать такую цепь событий, которая иначе никогда бы не создалась.
Кажущаяся бесполезность игры, как правило, отталкивает людей от подобного занятия. Шаблонно мыслящие люди стыдятся играть, в то время как если чего и следует стыдиться, так это неумения играть.
Джеймс Клерк Максвелл, один из величайших научных и математических гениев, любил играть. Он мог в разгаре званого обеда, забыв об окружающих, заняться игрой со столовыми приборами, лучом света, отраженным от стакана или капли воды. Максвелл знал цену игре; еще будучи подростком, он услышал лекцию одного художника, который добился успеха именно с помощью игры. С этого и началась его научная карьера. Играя булавками и нитками.
Почему дети перестают играть? Возможно, потому, что таинственный мир, в котором происходят чудеса, превращается в обыденный мир, где каждая вещь имеет объяснение. Скучая от поверхностной осведомленности, дети прекращают игру. Если же ребенок не довольствуется поверхностными объяснениями, то вещи никогда tie станут настолько известными, чтобы игра с ними стала скучной. Возможно, что игра активно не одобряется логически мыслящими взрослыми, которые уверены в ее бесполезности и определяют время возмужания как обязанность заниматься полезной деятельностью.
Во время игры идеи возникают сами собой и, возникнув, порождают новые. Идеи не следуют одна за другой в логической последовательности, однако если разум не предпринимает никаких попыток управлять ими и в то же время достаточно любопытен, чтобы следовать за ними, то идей будет более чем достаточно. Полезность идеи может проявиться не сразу; как правило, это происходит спустя некоторое время. Даже если никакой конкретной идеи в голову не приходит, тем не менее общее знакомство с ситуацией, возникающей в процессе игры, может оказаться весьма ценной предпосылкой для дальнейшего развития идей.
Следующим методом ускорения случайных взаимодействий идей будет так называемый метод мозгового штурма. Несколько человек, обсуждая какую-то проблему, стараются отбросить обычные логические запреты и высказывать все, что приходит на ум; при этом ни одна высказанная мысль не должна считаться ни слишком абсурдной, ни неуместной. Обсуждения такого рода требуют основательной практики, поскольку умению высказывать алогичные мысли и воздерживаться от критики того, что говорят другие, нужно учиться. Тут вся надежда на то, что взаимное поощрение будет способствовать появлению множества идей, а их случайное взаимодействие породит такие новые идеи, до которых ни один из участников этого своеобразного совещания самостоятельно не додумался бы.
Весьма практичный метод стимулирования рождения новых идей — это подвергнуть себя умышленно действию множества возбуждающих средств. Для этого нужно бывать в таких местах, где полно случайных вещей. Универсальный магазин, выставка или даже библиотека — вот примерно те места, которые могут создать соответствующую обстановку. (Особенно полезно, когда окружающая обстановка не имеет непосредственного отношения к решаемой проблеме.) Вы ничего не ищете намеренно, но готовы внимательно изучить все, что привлекает ваше внимание.
Подчас совершенно не относящиеся к делу предметы способны побудить мозг к рождению новых идеи. При этом нет необходимости анализировать или как-то определять замеченное. Вы как бы находитесь в положении сборщика мусора: вес, что привлекает ваше внимание, подбирается. И все это время где-то в глубине сознания присутствует та проблема, для решения которой требуется новая идея.
В ходе поисков полезной идеи вам, возможно, встретится какой-то предмет, для которого пока еще пот определенного применения. Такому предмету следует дать отлежаться, ярче обозначиться; вполне возможно, что постепенно вы сможете связать его как-то с одним из аспектов решаемой проблемы. Он заслуживает внимания хотя бы потому, что все же оказывает пассивное воздействие на возникновение новой идеи (по всей видимости, воздействие организующее). И вот однажды случайно замеченный предмет приобретает весьма важное значение в процессе формирования новой идеи. Этот технический прием, как правило, неприменим к материальным объектам, но может быть использован в сочетании с разного рода случайно приобретенными идеями или теориями.
Следующим методом ускорения случайного взаимодействия идей является сознательное переплетение множества различных направлений мысли, которые в разное время мелькали в сознании. Вместо того чтобы, как обычно, поддерживать строгую обособленность каждой мысли и сознательно концентрировать внимание на одном предмете, исключая любые отвлекающие моменты, вы предоставляете возможность свободного развития всех направлений мысли одновременно, допуская их взаимные переходы и смешивания. Мысли, родившиеся при решении одной проблемы, как бы одалживаются для ускорения развития другой. Взгляд на вещи, ставший привычным в одной области знания, становится оригинальным, будучи перенесенным в другую область.
Некоторые ученые с целью получения необходимых средств для проведения научной работы, которая не дает непосредственных практических результатов, прибегают к характерной аргументации. Они утверждают, что важен сам поиск, в ходе которого они имеют возможность сделать гораздо более важное открытие, нежели то, над которым они в данное время работают.
Экспериментирование вообще есть своего рода теплица, ускоряющая рост информации. Любой эксперимент — это попытка заставить природу немедленно произвести информацию, которая либо вообще отсутствует, либо требует длительного времени для самостоятельного появления. При попытке доказать или опровергнуть какую-то теорию экспериментатор тщательно готовит эксперимент, максимально используя свои знания, талант и технические способности, однако эксперимент иногда идет по непредвиденному пути. Масса ученых, которые, начиная исследование с одного эксперимента, кончали его другим. Даже если эксперимент прошел неудачно, анализ причин неудачи порой может дать больше информации, чем успешный ход эксперимента. Бывает и так, что все идет хорошо, но случайное наблюдение, сделанное в какой-то момент в ходе эксперимента, приводит к важному открытию, и начатый эксперимент и остается незавершенным.
Различие между случайным появлением новой идеи и тщательно, на основе логике построенной теорией можно наглядно показать на примере обычных скрепок для бумаг. Из скрепок можно составить цепочку путем тщательного и преднамеренного их соединения. Но цепочку можно составить и иначе: сложить в большую коробку слегка раскрытые скрепки и встряхивать ее. Если это делать достаточно долго и усердно, то в конце концов мы можем получить нечто вроде цепочки, которая образовалась за счет случайного соединения и переплетения скрепок. Скрепки сами сплелись в узор, который не был предусмотрен и потому оригинален. После того как цепочка уже образовалась, ее можно привести в порядок и видоизменить. Если же требуется прочная цепочка, разумеется, лучше воспользоваться методом намеренного соединения скрепок. При таком методе цепочка образуется в полном соответствии с намеченным планом и ее конечная форма не может и не будет отличаться от задуманной. Такую сознательно собранную цепочку можно сравнить с высоковероятностным способом упорядочивания информации, а метод соединения скрепок посредством встряхивания — с маловероятностным методом, используя случайность.
Продуктивность метода встряхивания значительно снижается, если положить в коробку либо всего несколько скрепок, либо скрепки, которые не раскрыты, а составлены в коротенькие прочные цепочки. Подобным же образом снижается вероятность появления новых идей в результате случайного взаимодействия, если потребляемая информация строго ограничена только релевантной информацией или же если имеющаяся информация увязана в маленькие прочные соединения. Для увеличения эффективности случайного процесса необходимо освободить информацию от старых и жестких структур и дать ей возможность взаимодействовать с любой другой информацией. Ограничиваясь только релевантной информацией, вы не получите новых идей от случайных процессов. Если вы подбираете только релевантную информацию, это значит, что вы пытаетесь определить степень ее полезности до того, как исследовали саму информацию.
Релевантность предполагает уже некоторым образом определенную идею, и потому собранная информация, естественно, будет направлена на поддержание этой идеи. Вы никогда также не получите новой идеи, если будете изучать только ту информацию, которая соответствует старой идее. Уж само определение релевантности предполагает заранее сложившиеся идеи.
Теоретически надо предоставить разуму возможность получать какую угодно информацию из любого источника. Эту информацию не следует сортировать и раскладывать по полкам или папкам с различными заголовками, напротив, ей нужно дать возможность свободного взаимодействия.
Внимание быстро и свободно охватывает всю область наблюдения, но не приводит ее в порядок, а развлекается какой-то появившейся идеей достаточно долго, чтобы проследить за ее развитием, но не настолько долго, чтобы втиснуть ее в соответствующую форму. В идеале разум должен стать гостеприимным домом для информации, где охотно принимают каждого входящего независимо от того, был ли он приглашен заранее или оказался случайным гостем.
Конечно, на практике такое положение невозможно. Количество информации растет с такой ужасающей скоростью, что общая масса печатного слова удваивается через каждые десять лет.
Даже но одной области знания количество высокорелевантной информации столь огромно, что охватить ее всю даже с помощью сложнейших методов машинного поиска почти невозможно.
Единственный выход из создавшегося положения состоит во все большем сужении круга интересов и увеличении уровня специализации. В этих условиях необходимо учитывать степень релевантности информации: существует наиболее релевантная информация, за ней следует менее релевантная и т. д. Результат тот же, что и при шаблонном мышлении, следующем по пути наибольшей степени вероятности. В итоге теряется всякая надежда на зарождение новых идей за счет получения информации из других областей знания.
Дилемма вполне реальная. Вы еще не успели дочитать одну статью в научном журнале, как уже появилась следующая, еще более соответствующая интересующему вас вопросу. В любом взятом наугад медицинском журнале всегда есть одна-две крайне нужные вам статьи. Занимаясь в.
Гарвардском университете, я имел обыкновение брать наудачу журналы с полки, стоящей при входе в библиотеку. Не было случая, чтобы журнал, выбранный таким образом, не содержал по крайней мере одну интересную и полезную статью. Даже если такой случайный выбор дает подобный результат, то что же будет при тщательном, всеохватывающем поиске? К сожалению, положение гораздо серьезней, чем кажется. По мере роста значения идей необходимость их взаимоотношения с другими областями знания становится все более очевидной; соответственно область релевантности не только но сужается, а, скорее, наоборот — становится все шире.
Луи Пастер работал во многих областях знания. Он исследовал такие вопросы, как самопроизвольное зарождение жизни, процесс брожения вин, болезни тутового шелкопряда, куриная холера, сибирская язва и бешенство (для предупреждения которого он предложил эффективную вакцину) и множество других. И на протяжении всей его деятельности случай ему благоволил. Так, по вине одного из его помощников выращиваемая в лаборатории культура куриной холеры утратила свою вирулентность. Пастор заметил, что введение ослабленной культуры этих микробов но вызывает гибели птиц и в то же время делает их совершенно не восприимчивыми к болезни. Это открытие привело Пастера к разработке метода предохранительных прививок, которые явились аффективным средством борьбы с различными заразными болезнями. В своих ранних исследованиях винной кислоты Пастер заметил, что раствор, который случайно начал бродить, содержит только один вид винной кислоты, тогда как другой был уничтожен самими бродильными бактериями. В результате был открыт метод разделения двух видов винной кислоты, появились дополнительные сведения о природе винной кислоты и увеличился интерес к процессу брожения, что позволило Пастеру усовершенствовать существующие методы виноделия и пивоварения. Наблюдая за поведением земляных червей на ферме, зараженной сибирской язвой, Пастер пришел к выводу, что они являются переносчиками инфекции с трупов погребенных животных на здоровые особи, пасущиеся здесь же. Сам Пастер полностью признавал роль случайности в науке, но при этом указывал, что необходимо уметь воспользоваться случаем и развить дальше предоставленные им факты.
Разум, который умеет использовать любые благоприятные возможности, предлагаемые случаем, можно сравнить с мастером на все руки. Его счастливому умению всегда держать машины в хорошем состоянии не следует завидовать.
В сочетании с различными способами подхода к явлениям способность находить применение любой частице информации возрастает во сто крат. По мере совершенствования нешаблонного мышления случайные соединения идей становятся все более и более полезными. Это не означает, что изменилась сама случайность, просто она даст значительно лучшие результаты.
Хорошим практическим приемом, способствующим формированию повой идеи или нового взгляда на вещь, является умение извлечь конкретный предмет из окружающей среды, а затем попытаться выяснить, в какой мере он соответствует исследуемому вопросу. Предполагается, что если и предмет и проблема одновременно соотносятся в сознании, то постепенно вырисовывается ситуация, которая их свяжет. Выбранный предмет может доказать свою релевантность, либо предложив новый способ подхода к ситуации, либо выдвинув новый тип соотношения или новый принцип; он может служить также связующим звеном с каким-то другим, более релевантным предметом или же предстать в качестве направления мысли, которого следует избегать. Значение предмета не есть нечто находящееся в самом объекте, а является описанием способа воздействия объекта на разум, — способа, каким он подгоняется к структуре мышления. Структура же мышления либо уже существует, либо может быстро сформироваться вокруг предмета, придав ему тем самым содержание и, следовательно, смысл.
Совершенная невозможность охватить всю необходимую информацию, как это ни парадоксально, заставляет более, чем когда-либо, полагаться на случай, позволяющий по-новому взглянуть на прошлый опыт.
Способность сосредоточиться на одной проблеме, исключив все другие, обычно расценивается как достоинство. При этом полагают, что, для того чтобы решить проблему, достаточно изолировать ее за счет концентрации на ней внимания. Случайные воздействия по мере возможности исключаются. Однако подобная процедура существенно тормозит формирование новых идей, поскольку сознательно исключает именно те внешние воздействия, которые могли бы способствовать новому подходу к решению проблемы. Концентрация внимания на одной проблеме приводит только к укреплению жестких рамок, в пределах которых эта проблема рассматривается в каждый данный момент.
Не случайно у творчески мыслящих людей пользуется популярностью своеобразный метод смягчения этих рамок: внимание периодически переключается на те проблемы, которые совершенно не связаны с главной проблемой. Но еще лучше, если во время исследования существа проблемы разрешить себе отдаться во власть посторонних воздействий, которые ослабляют жесткость избранного подхода. Если первый метод просто позволяет человеку выйти из привычной колеи, то второй, помимо этого, может привести его к чему-то новому.
Ждать случая — занятие хотя и пассивное, но требующее бдительности. Нелегко как намеренно устранить преднамеренность действия, так и предпринимать сознательные усилия для избежания тех же сознательных усилий. Ожидать случайного решения проблемы — на первый взгляд сомнительное занятие. Да и само определение случайности предполагает, что случайно ничто не решается, а соблазн придать мыслям определенное направление очень велик. Однако поддаваться этому соблазну нельзя. Наоборот, нужно настроиться на мысль, что если ждать достаточно пассивно, то всегда случай предоставит вам идею, и причем чаще всего не одну, а сразу несколько. На первых порах, если вы сумели не поддаться искушению направить мысль в одном направлении, вы испытываете чувство нетерпения и желание отвлечься, но, по мере того как ваша способность пользоваться нешаблонным мышлением будет возрастать, новые идеи будут появляться все чаще. С практикой процесс мышления без сознательного направления мысли облегчается, а вместе с этим увеличивается его эффективность.
Глава 8. Нешаблонное мышление в процессе применения
ЧИТАТЬ о нешаблонном мышлении почти так же трудно, как писать о нем: и то и другое значительно менее действенно, чем применение нешаблонного мышления на практике. Описание этого процесса в абстрактных выражениях дает лишь смутное представление о нем, лишает его живости и образности, которые составляют его неотъемлемую часть. Такие описания, как правило, либо невразумительны, либо слишком очевидны и даже тавтологичны. К сожалению, очевидность принципа, когда он представлен в виде описания, не облегчает его применения на практике.
Практическое применение нешаблонного мышления имеет больший смысл, нежели пустое философствование; и, следовательно, самый лучший способ рассказать о процессе нешаблонного мышления — это показать его в действии. Последнее можно сделать посредством подробного анализа тех мыслительных процессов, которые привели к великим историческим открытиям.
Однако подобного рода описательный анализ совершенно неприемлем. Он поневоле идет из вторых рук и зависит от записанных мыслей того, кто породил новые идеи. Мысли эти обычно записываются после того, как идея уже появилась, а иногда по прошествии ряда лет. Причем нередко записи составляются не творцом идеи, а каким-нибудь его восхищенным учеником.
Достигнув успеха и окинув взглядом прошлое, ничего не стоит дать рационалистическое объяснение того пути, каким идея фактически появилась. При этом естественно стремление выделить одни подробности и опустить другие, подогнав весь процесс под успешный финал. Такая фальсификация не всегда умышленна, однако она дает описание истории научных открытий под определенным углом зрения. Не все ученые, подобно Пастеру, бывают достаточно откровенны; нередко роль случайности затушевывается, и выделяется тщательная логическая продуманность.
Поскольку шаблонное мышление является наиболее почитаемым способом получения какой-то идеи, то, оглядываясь назад, нетрудно найти логическое обоснование тому, что в действительности возникло совсем другим путем.
Альтернативой такому описанию из вторых рук является попытка исследовать непосредственно процесс нешаблонного мышления, породивший новые идеи. Эта глава как раз и содержит краткое описание способов получения некоторых идей. Приведенные здесь примеры не имеют какого-то особого значения и выбраны только потому, что иллюстрируют тот или другой момент нешаблонного мышления. По этой причине описания способов получения идей даются не детально, а лишь в той степени, в какой это необходимо для иллюстрации самого процесса нешаблонного мышления.
Примеры выбраны из множества случаев, имевших место в течение тех трех лет, за время которых разрабатывалась теория нешаблонного мышления, и совсем не предназначены для того, чтобы показать, что вообще можно сделать посредством нешаблонного мышления. Для этого примеры слишком тривиальны. Они просто дают нам возможность пронаблюдать на собственном примере за процессами, которые порождают новые идеи, поскольку только тот, кто сам испытал действие этих процесса, может судить о них со знанием дела.
Основными соображениями при выборе всех приведенных ниже примеров явились простота и эффективность — две главные цели нешаблонного мышления. Хотелось бы отметить, что стремление к простоте, которое продемонстрировано в этих примерах, явилось попыткой противодействовать наметившейся тенденции ко все возрастающей сложности, однако на деле оно в значительной степени было продиктовано леностью и недостатком технических навыков.
Приведенные далее примеры иллюстрируют простейшие методы изготовления каких-то вещей или механизмов. Всякого рода несложные технические новинки являются результатом самой низкой формы умственных достижений, но в качестве примеров они удобны тем, что обладают полной завершенностью — всегда имеют начало, середину и конец.
Любопытен в этой связи пример эволюции в создании одного прибора. Задача измерения кровяного давления издавна считалась необходимой и общепризнанной, однако применяемое при этом оборудование было столь громоздким, что его приходилось возить на большой тележке.
Необходимо было создать прибор таких размеров, чтобы он умещался в кармане. Применяемая ранее громоздкая аппаратура состояла из электронного прибора, измеряющего кровяное давление, с усилителем и самописцем, записывающим изменение кровяного давления, когда пациент выполняет определенный дыхательный тест. Но кривой изменения кровяного давления можно было обнаружить начало развития сердечной недостаточности. Первая: стадия разработки нового прибора состояла в необходимости отказаться от идеи, что регистрация давления на самописце — дело существенно важное. Поскольку кривая изменения давления крови ничем не отличалась от обычной, то, очевидно, ее показания можно было оценить прямо на месте.
Следующей господствующей идеей, от которой следовало отказаться, была идея преобразования изменений давления крови в электрический сигнал, который можно было усилить до регистрации точности, совершенно излишней для данного исследования. Наиболее простым и непосредственным способом измерения колебаний кровяного давления был давно известный метод наблюдения за высотой столба жидкости, который может поддерживаться этим давлением. К сожалению, столб жидкости должен был быть столь высоким, что делал этот метод измерения слишком обременительным. Да и работать должным образом такой прибор не мог, ибо инерция большой массы жидкости, которая для этого требовалась, затруднила бы воспроизведение изменений пульсации давления крови в артерии.
На этой стадии дальнейшая разработка прибора зависела от счастливого совпадения двух идей.
Первой была идея о том, что прибор должен быть таким же простым и легким, как обычный градусник. Вторая идея была связана с воспоминанием почти десятилетней давности о приборе для измерения кровяного давления, в котором применялся значительно более короткий, чем обычно, столбик ртути. Это достигалось за счет того, что один конец трубки — был запаян и поднимающийся тонкий столбик ртути сжимал воздух, находящийся у запаянного конца трубки. В результате получился стеклянный прибор размером примерно с большой градусник, в котором соединились тонкая капиллярная трубка термометра, с шариком на одном конце и запаянная на другом, и миниатюрный столбик ртути. Прибор оказался достаточно точным для проведения этого специфического исследования.
Однако подготовка прибора к испытанию оставалась по-прежнему неудобной; к тому же его изготовление, требовавшее сложной стеклодувной операции, было затруднительным. Следующая стадия разработки этой идеи была связана с необходимостью создания еще одного такого прибора.
Случилось так, что в момент начала работы на столе оказался рулон тонкой нейлоновой трубки, и сразу же возникла мысль использовать небольшой кусок этой трубки, заменив тем самым стеклянную часть прибора. В итоге прибор размером с короткий кусок бечевки и стоимостью шиллинг заменил (только для данного конкретного исследования) громоздкую аппаратуру, стоившую едва ли не тысячу фунтов стерлингов.
В приведенном примере разработка идеи зависела от следующих факторов: способности отказаться от предвзятых мнений, сохранения принципа, который на первых порах показался неприемлемым, от удачного воспоминания и особенно от стимулирующего воздействия постороннего предмета.
Подобное стимулирующее влияние случайно попавшегося на глаза предмета можно проиллюстрировать также на примере прибора для пересчета иностранной валюты. Требовалось сконструировать простой пластиковый прибор, который позволил бы людям находящимся за рубежом и желающим произвести покупку, быстро перевести стоимость товара, указанную на ценнике, на денежный эквивалент своей страны. Рассматривалось множество различных проектов, по все они были слишком вычурными и сложными. Окончательная конструкция прибора была подсказана знаком X, стоявшим на обороте счета, полученного однажды вечером в вагоне-ресторане Британской железной дороги. Этот знак, если его рассматривать не как X, а как две буквы V, соединенные острыми углами, дал номограмму, послужившую основой для окончательного варианта прибора, который, таким образом, явился результатом досуга нескольких бездельников, рисовавших на обороте ресторанного счета. Такая номограмма совершенно обычна для пропорциональных преобразований и вполне могла быть достигнута логическим путем, однако этого не случилось.
Точно так же поиск наиболее простого способа демонстрации замедленного движения волн, идущих в одном направлении, был завершен при помощи набора цветных стеклянных шаров, которые развешиваются на новогодних елках. Было рождество, и развешанные повсюду шары навели на мысль использовать их в виде серии привязанных на нитке маятников. Тогда шары под действием резонанса будут передавать волновые колебания.
Для создания несложного прибора по проверке деятельности легких был применен метод, в котором стимулирующее влияние случайного предмета использовалось сознательно. И хотя для этой цели существовало множество приборов, в данном случае предполагалось разработать нечто более простое и дешевое. В качестве окружающей среды был намеренно выбран магазин Вулворта, где было полно самых разнообразных товаров, которые могли способствовать возникновению нужной идеи. Никаких предварительных идей не было. Просто бродили по торговому залу в поисках предмета, который мог бы подсказать что-нибудь интересное. Первыми предметами, которые привлекли внимание, оказались пластиковые игрушечные флейты. Они подсказали идею прибора, который издает звук, когда пациент дует в него. Детская шестигранная гармоника более всего подходила для создания маленького, издающего звук устройства.
Пластиковая флейта привела к идее о трубке с боковыми отверстиями и свистком на удаленном конце. Определить скорость выходящего из легких воздуха можно было путем регуляции количества открытых и закрытых дырочек. Эта идея не сработала, однако она дала возможность отойти от господствующей идеи (вращающиеся лопасти винта со шкалами, на которых была основана существовавшая аппаратура). В итого основная идея — получение в качестве показателя деятельности легких звука при прохождении воздуха с различной степенью трудности — была найдена.
Преимуществом этой идеи была простота, а главное — отсутствие каких-либо движущихся частей, которые могли бы выйти из строя. Следующая стадия разработки прибора состояла в простой смене положений свистка и боковых отверстий: свисток следовало поместить сбоку трубки, а на конце — отверстие с переменным сечением. Прибор, сконструированный таким образом, имел язычковый набор детской гармоники; однако возникали трудности с созданием отверстия переменного сечения, которое никак не получалось простым и прочным. Поэтому решили сделать несколько постоянных отверстий различного сечения. Прибор получился как будто бы приемлемым. Однажды, когда с прибором просто играли, случилось так, что язычок трубки оказался зажат пальцем, и тут обнаружилось, что она все еще продолжает издавать звуки, если в нее подуть. Вскоре стало ясно, что случайно выбранная форма последнего отверстия в трубке создала естественный свисток. В результате подбора трубок с различным диаметром отверстий были созданы крайне простые приборы, состоящие из обычных пластиковых трубок, закрытых на одном конце платами с круглыми отверстиями. Для того чтобы издать свистящий звук, нужно дунуть в трубку с определенной силой, и по тому, какая из трубок издаст звук, можно определить скорость воздуха. Казалось, проблема решилась неожиданно легко. Однако в этом решении имелся один недостаток: если дуть слишком сильно, то звука может вообще не получиться.
Дальнейшая стадия развития идеи заключалась в отказе от всего достигнутого. Однажды утром во время приготовления завтрака свист кипящего чайника внезапно навел на мысль о создании нового варианта прибора. Прикрепленный липкой тесьмой к картонной трубке свисток от чайника составил прототип нового прибора. По бокам трубки бритвой была вырезана щель; по мере того как ее закрывали пальцем, свисток свистел с большей легкостью. С очень незначительными изменениями это приспособление было взято за основу окончательного варианта прибора, в котором щель закрывалась перемещением пластиковой трубки свистка вдоль свободного картонного мундштука. В результате окончательный вариант прибора получился значительно ближе к первоначальному варианту.
Хорошим примером полезности игры, предполагающей строго определенный конечный результат, является L-игра. В разговоре, который проходил во время обеда в одном из колледжей Кембриджа, был затронут вопрос о том, что крайне трудно научить вычислительную машину хорошо играть в шахматы, поскольку в этой игре много фигур и, следовательно, огромное количество возможных ходов. В результате этого разговора было решено придумать новую игру на шахматной доске, которая должна быть по возможности несложной и в то же время достаточно интересной, чтобы предполагать определенные навыки к игре. На следующее утро случайно найденный в кармане куртки кусок пластика оказался в центре внимания, и непроизвольные манипуляции, которые с ним проводились, привели к рождению множества различных идей. Поскольку невозможно предсказать заранее, какая из этих идей может привести к изобретению действительно интересной игры, был принят единственно разумный способ оценки каждой идеи, а именно выявление причин, на основании которых данная идея неспособна привести к созданию интересной игры. Испытания проводились в ближайшем клубе. Так из совершенно произвольных манипуляций родилась L-игра.
Игра предполагалась как можно более простой. Каждый игрок имеет одну фигуру L-образной формы, с которой он маневрирует на небольшой квадратной доске, так чтобы загнать в ловушку фигуру противника. Кроме того, вводятся еще две нейтральные фигуры. Игра имеет свыше восемнадцати тысяч игровых положений и потому требует достаточно большого умения. Однако процесс обучения игре проще, чем в крестики-нолики. В приведенном примере создания игры манипуляции, проводившиеся на доске, были совершенно непринужденными и ненаправленными, поскольку единственная цель, которая при этом преследовалась, была простота.
Трудность игры без видимой цели состоит в том, что она нередко воспринимается как пустая трата времени; и никто не утешается тем, что впоследствии она может принести дивиденды. Так, в одном конкретном эксперименте по проверке почечной циркуляции на первый взгляд требовалось особо сложное оборудование и специальное устройство перфузионной системы. В конечном счете оказалось, что эксперимент можно провести весьма просто — с помощью одного пальца руки в качестве самой главной части экспериментальной установки. С его помощью увеличивалось кровяное давление на определенном участке одной из почек. Это достигалось за счет ритмического уменьшения оттока жидкости (вместо традиционного увеличения притока). Идея родилась в ходе опытов с водой и трубками, которые производились два года назад в другой связи. Наиболее интересный момент в этом эксперименте состоял в том, что поставленный ранее почти такой же эксперимент (но с постоянным уменьшением оттока жидкости) не сработал. Исходя из этого обстоятельства, вполне естественно было бы предполагать, что этот эксперимент никогда не принесет успеха, но на деле получилось наоборот.
Во многих вышеприведенных примерах случайный стимул породил нужную цепочку размышлений.
Вместо того чтобы ожидать подходящего случая или намеренно подвергать себя действию случайных раздражителей, возможно, более разумно изъять из окружающей обстановки какую-то характерную деталь и изучать ее до тех нор, пока не выявится ее отношение к рассматриваемой в данный момент проблеме. Предмет должен быть выбран совершенно произвольно, поскольку выбирать предмет, релевантность которого заранее определена, совершенно бессмысленно.
Другой пример. Для решения проблемы предотвращения угона автомобилей требовалось сделать так, чтобы к машине нельзя было подобрать ключи зажигания. Предметом, который привлек внимание в связи с решением этой проблемы, была обыкновенная железная шпилька. Спустя некоторое время пригодность шпильки была определена: ее требовалось вставить в щель замка зажигания, с тем чтобы к замку не подходил ни один ключ. В нужный момент шпилька извлекалась с помощью магнита.
Такая же в точности умышленная процедура была применена при решении задачи (предложенной в одном из журналов в качестве темы для изобретения) конструирования простого прибора, который мог бы взбираться на стены и передвигаться по потолку. Предварительный вариант этого устройства, названного Сюзи (о его братце Фредди мы расскажем ниже), действовал вполне удовлетворительно. И вот однажды утром в качестве объекта внимания был выбран рулон туалетной бумаги, отношение которого к данной проблеме требовалось доказать. Этот предмет навел на мысль о спирали, которая в конце концов была использована в качество весьма эффективного метода прикрепления клейких покрышек к колесам прибора. В результате прибор свободно поднимался но стене и держался на ней очень прочно.
Несколько более сложная процедура потребовалась для конструирования механических рук, которые были нужны для проведения некоторых экспериментов. Задача состояла в том, чтобы создать механический держатель, который должен быть достаточно гибким, чтобы ему легко можно было придать любую форму, и в то же время достаточно твердым, чтобы удерживать предмет в заданном положении. Существующие механические держатели, которые устанавливались в нужном положении, а затем крепко зажимались винтами, были весьма неудобны.
После того как было отвергнуто несколько других принципов закрепления (с помощью магнита, например), пришлось вернуться к основной идее, связанной с трением. Случайно привлек внимание кусок бумаги, применяемый в хроматографии (нечто вроде промокательной). Бумага обладает достаточной гибкостью, чтобы ею легко можно было обернуть любой предмет, однако она недостаточно прочна, чтобы его удержать. В то же время большое количество слоев бумаги могло бы придать ей нужную прочность, если их сложить настолько плотно, чтобы при любой попытке перемещения слоев между ними возникало сильное трение. Трудность состояла лишь в том, чтобы на первой стадии работы прибора слои бумаги находились в достаточно свободном состоянии, придавая прибору нужную гибкость, а на последующей стадии требовалось сжать их настолько плотно, чтобы они могли помочь выполнению поддерживающей функции. Проблема казалась неразрешимой до тех пор, пока путем сознательной перестановки ситуации не была рассмотрена идея сжатия слоев бумаги. Обнаружилось, что их можно сжать с помощью всасывания воздуха, разделяющего слои. Для этого требовалось поместить бумажные полосы в тонкую резиновую трубку, закрытую на одном конце и подсоединенную к всасывающему насосу на другом.
Как только насос начинал работать, бумажные слои плотно прижимались друг к другу и вся конструкция переходила от полной гибкости (в одной плоскости) до последующей нужной прочности. Впоследствии тот же принцип действия был использован для разработки прибора, который имел гибкость более чем в одной плоскости.
Мысль о создании спортивной игры в закрытом помещении родилась во время загородной поездки под влиянием увиденной шестигранной мелкоячеистой проволочной сетки, послужившей соответствующим стимулом. Многочисленные прикидки шестигранных форм не дали ничего подходящего. Много месяцев спустя возникла необходимость придумать для опубликования в журнале какую-нибудь игру, которая в сочетании со случайно увиденной корзиной для бумаг, сделанной из проволочной сетки с шестигранными ячейками, вновь вызвала идею о шестиграннике, которая сразу же подсказала нужное направление мысли. Та же корзина для бумаг привела к идее создания совершенно другой игры, условия которой также были опубликованы в журнале. Решетчатая вязка проволочной корзины для бумаг подсказала идею о дорожках, которые сходились и расходились. Эти дорожки послужили основой игры, в которой каждый игрок стремился достичь Цели раньше другого, предугадывая, какую дорожку выберет его противник и в то же время стараясь замаскировать свой собственный ход. Победа в этой игре зависела от последовательного ряда правильных оценок намерений противника.
Нередко бывает так, что две совершенно различные проблемы могут быть решены одновременно.
Идея о Т-образных формах, описанных в одной из первых глав настоящей книги, возникла в момент, когда ее автор сидел на стуле, сделанном из изогнутых стальных труб. Почти одновременно родилась идея об использовании упругости этого стула для прибора, предназначенного для проверки некоторых характеристик сердечной деятельности.
Давно известно, что при каждом ударе сердца тело слегка содрогается; это явление можно заметить по колебанию стрелки на очень чувствительных весах. Для прибора, в котором использовался этот принцип, обычный канцелярский стул оказался значительно более подходящим, чем масса других громоздких устройств, опробованных ранее. Пациент садился на стул; при каждом ударе сердца тело его производило отдачу, пропорциональную силе удара, и сиденье стула чуть-чуть качалось. Посредством зажимного устройства (первоначально сделанного из прищепки для оконной занавески, кусочка рыболовной лески, пластилина и щирица) к стулу присоединялся чувствительный прибор, который улавливал эти незначительные колебания и записывал их на движущейся ленте в виде кривой, отражавшей изменения в сердечной деятельности. Когда зажим снимали, даже сильные удары по стулу не причиняли ни малейшего вреда чрезвычайно чувствительному прибору. В приведенном примере множество сознательных усилий пропало даром, чтобы в конце концов привести к чрезвычайно простой идее, возникшей случайно.
Основные трудности при попытках создания какого-то прибора состоят в том, что в сознании человека рождается не принцип действия прибора, а какое-то конкретное его воплощение. В таких случаях следует искать образец какой-то конкретной вещи, которая нужна для опробования возникшей идеи. Однажды в поисках небольшой параболической поверхности в магазине Вулворта была куплена пластмассовая подставка для яйца, которая, как оказалось, имела самую подходящую форму. В следующий раз поиски приспособления для сбивания пены в пенном генераторе кислорода закончились следующей коллекцией предметов: щетка для мытья, нейлоновая мочалка для чистки кухонной сосуды, пластмассовая решетка для цветочного горшка, несколько бигуди, нейлоновые шорты и, наконец, нейлоновые чулки. Самой подходящей оказалась мочалка для щетки кухонной посуды.
Сам по себе выбор простых предметов не имеет никаких особых достоинств перед более сложными методами, которые, как правило, срабатывают лучше. Единственное его преимущество заключается в том, что простые предметы всегда под рукой, что обеспечивает возможность удовлетворить естественное желание опробовать возникшую идею как можно скорей и убедиться в ее полезности, прежде чем продолжать ее усовершенствовать.
Порой небезынтересно просто рассматривать какой-либо предмет и пытаться развить из него идею. На сей раз речь идет не о том, чтобы выяснить отношение этого предмета к какой-то конкретной проблеме, а просто об игре ума. Как-то раз вечером, во время ужина, бутылка вина мысленно была соединена с набором oножей. Отсюда появилась мысль устроить на бутылке сооружение из ножей. Возможно, что эта идея возникла под влиянием присутствия на ужине архитектора. Сооружение из ножей продержалось на бутылке всю ночь, а утром привело к рождению той самой идеи, которая потом была описана в книге Пятидневный курс по мышлению.
В другом случае связка ярких воздушных шаров, увиденная в магазине, привела к решению проблемы, которая требовала сложной системы взаимодействий. К этому времени проблема была уже запрограммирована для решения с помощью электронной вычислительной машины, так как казалось, что другого пути для ее решения не существует. И вот десятицентовая связка воздушных шаров привела к идее создания модели для изучения основных законов устройства материи, в то время как электронная вычислительная машина стоимостью два с половиной миллиона долларов оказалась ненужной. (Следует, однако, отметить, что время работы на электронной вычислительной машине стоит в действительности только несколько сот долларов, но полученное на ней решение обеспечивает такую точность, какая вовсе не требуется.)
В зависимости от выбранного конкретного подхода к проблеме ее решение может быть либо совсем простым, либо более сложным. Как-то воскресным днем вид курящего человека навел на размышления о возможных путях уменьшения вредности сигарет. Проблема имела два очевидных решения; нужно были либо: 1) удалить из сигарет вредные примеси; 2) либо вынудить людей поменьше курить.
Самое простое, что можно было бы сделать по первому варианту решения проблемы, — отфильтровать смолистые вещества из вдыхаемого дыма. (Более сложным подходом явилась бы попытка изменить химический состав табака или процесс сгорания, так чтобы он не образовывал вредных примесей.) Обратным методом решения этого варианта явилось бы снижение концентрации вредных примесей за счет добавления соответствующих полезных примесей. Мысль о маленьких игольчатых отверстиях в сигаретах, которые обеспечили бы проникновение в них воздуха и разрежение дыма, приобрела к идее постепенного ослабления концентрации табачного дыма за счет увеличения числа игольчатых отверстий в сигаретах. Для проверки действия таких сигарет прямо на месте провели грубый предварительный эксперимент, используя в качестве курящего механизма пылесос.
Полезность обычных повседневных предметов, если их рассматривать под углом зрения конкретной потребности, порой бывает удивительна. Как-то раз потребовался источник сжатого под большим давлением газа, который можно было бы выпускать нажатием спускового крючка.
Идею такого крючка можно было бы заимствовали из любого вида оружия личной обороны (мысль об этом родилась под влиянием необходимости создания прибора). Что же касается нужного сосуда, то сифон с газированной водой, стоящий на столе, явился основой для очевидного решения проблемы. Его следовало только опорожнить и заполнить газом под высоким давлением; кроме того, имелось и удобное спусковое устройство. Обычная мысль о сифоне как о сосуде для шипучих напитков, выливающихся через трубку под давленном, но видимому, не привела бы нас к решению проблемы, в то время как непосредственное его восприятие дало возможность отойти от обычной классификации этого предмета.
Весьма любопытным было создание игрушки — комнатного животного космического века под названием братец Фредди. Предполагалось создать существо, приспособленное к современным условиям жизни: оно должно обладать интеллектом, но не нуждаться в пище, прогулках и каком-либо присмотре. Существо предположительно должно было иметь вид гладкого черною шара, передвигающегося самостоятельно; натыкаясь на другой предмет, существо автоматически должно сворачивать в сторону, а попадая в тупик, просто давать задний ход. Создание такого существа оказалось действительно весьма забавным, поскольку ему предшествовала масса сложнейших (и безуспешных) пони-ток его изготовления; однако конечный вариант оказался до смешного простым: он состоял из карандаша, ластика, шариковой ручки и игрушечного электрического автомобиля. Трудность возникла при подборе подходящего шара; одна из попыток изготовить его своими силами привела к тому, что наполненный воздухом шар, покрытый кусочками папье-маше, неожиданно лопнул. В конце концов подходящий шар, составлявший часть какой-то детской игрушки, был найден случайно в одном из детских магазинов Нью-Йорка.
Решение многих из приведенных выше примеров вполне могло бы быть достигнуто (а возможно, даже наилучшим образом) посредством тщательных логических усилий. Вопрос лишь в том, насколько это реально? Мы видели, что большая часть идей возникла или развилась под влиянием предметов, которые активно не искались. Такую процедуру можно было бы назвать хождением вокруг да около, в то время как посредством логики, казалось бы, можно было достичь цели прямым путем. Применение логики требует определенной направленности. В наших примерах многие идеи возникли только потому, что не имелось никакой обязанности к какому-то строго определенному методу решения проблемы. Как и в других примерах по применению нешаблонного мышления, всегда существует возможность рационального объяснения уже достигнутого результата. Мы намеренно не описали в деталях процесс создания большинства приборов. Если у читателя возникнет желание дополнить его в деталях посредством логики, ему предоставляется такая возможность. Нас же интересовал лишь процесс мышления, а не его результат. Те же, кто не видит здесь разницы и сомневается в уместности описанных здесь механических устройств, по-видимому, с таким же презрением отнесутся и к тому факту, что Эйнштейн нередко развлекался именно таким образом.
Глава 9. Без применения нешаблонного мышления
На основании предыдущей главы могло сложиться впечатление, что нешаблонное мышление необходимо главным образом при изобретении или конструировании различных механических устройств и приспособлений. Однако, насколько бы интересными эти устройства ни были, они не играют существенной роли в повседневной жизни; отсюда и строгая ограниченность желания создавать такого рода устройства. Как мы уже указывали, устройства как таковые не суть важны; просто на примере наиболее удобно показать процесс нешаблонного мышления в действии.
Если в качестве иллюстрации способов возникновения новых идей использовать область науки, то также может сложиться впечатление, что нешаблонное мышление применяется исключительно в научно-исследовательской деятельности. А поскольку большая часть людей не занимается ни изобретательством, ни научной работой, то нешаблонное мышление может показаться роскошью, без которой вполне можно обойтись. Однако это не так, ибо способ мышления, показанный на примере возникновения как научных идей, так и обычных изобретений, в равной мере может быть распространен на другие области. Процесс в основном один и тот же. Мать, которая ставит ребенка в детский манеж, чтобы он не срывал игрушки с рождественской елки, использует один вид мышления; отец, который считает, что было бы более разумно поставить в манеж елку, а не ребенка, применяет другой вид мышления. Каждый человек может вспомнить не один пример из собственной практики, когда использование нешаблонного мышления оказывалось весьма полезным.
В тот самый день, когда мне в голову пришла идея использовать для решения проблемы воздушные шары, не прибегая к помощи электронной вычислительной машины, я получил урок, показывающий узость шаблонного мышления. Однажды я предоставил приятелю свою квартиру на время уикенда; вернувшись домой, я обнаружил, что настольная лампа не работает. Убедившись, что штепсель в порядке, я сменил лампочку и осмотрел пробки. Не добившись успеха от приложения всех этих прямых усилий, я неожиданно понял, что приятель, не знавший моих привычек, просто-напросто выключил общий свет, вместо того чтобы воспользоваться выключателем на самой настольной лампе, как обычно делаю я. Сосредоточив внимание главным образом на настольной лампе и продолжая мыслить и действовать по шаблону, я создал проблему, которая фактически оказалась простейшей ситуацией. Если бы я переместил свое внимание с лампы на другие факторы, такие, например, как приход моего приятеля, проблема бы не возникла.
Человек всегда склонен следовать по пути наивысшей вероятности. Он даже готов отказаться от тех выгод, которые сулит ему нешаблонное мышление на том основании, что его не интересует получение новых идей; но готов ли он принять ограниченность шаблонного мышления? Новые идеи являются позитивным аспектом нешаблонного мышления, однако, человек, никогда не применяющий нешаблонное мышление, помимо потери позитивного аспекта этого вида мышления, просто ставит себя в невыгодное положение. Людей такого склада ничего не стоит обвести вокруг пальца, ибо ход их мыслей всегда можно предугадать.
В борьбе джиу-джитсу преимущество всегда на стороне того, кто умеет предвидеть направление атаки противника, что позволяет ему обернуть силу и вес противника против него самого. Точно так же, имея возможность предсказать ход мыслей человека, мыслящего по шаблону, вы имеете перед ним значительное преимущество. На этом преимуществе построена работа фокусника. Все сценические трюки, за исключением тех, которые зависят от работы механизмов или ловкости рук, основаны на одном принципе — направить внимание публики по наиболее вероятностному пути мышления. Великий Гудини обычно обращался к публике с предложением надеть ему наручники.
Когда наручники были надежно защелкнуты, Гудини опускал руки в мешок и через несколько минут вынимал их свободными от наручников. Единственный способ освободиться от наручников — это сделать специальный штифт на кольцах. Штифт извлекался с помощью магнита, в результате чего кольца распадались и наручники падали. Пока внимание публики было сосредоточено на том, чтобы как можно лучше защелкнуть наручники, Гудини в метко просто разобщал кольца, а потом снова замыкал их.
Тот же самый принцип использовал Гудини в аттракционе с распиливанием женщины. Женщина помещалась в деревянный ящик, который приподнимался над ареной так, чтобы никто не мог ни войти, ни выйти из него. Гудини открывал один конец ящика и показывал публике голову женщины, затем второй — и показывал ноги. После этого ящик распиливался пополам, однако, женщина оставалась целой и невредимой. Шаблонно мыслящие люди были удивлены, поскольку они ясно видели, что из ящика никто не выходил и на всем протяжении номера в нем находилась одна и та же женщина. На самом же деле основная часть фокуса выполнялась до того, как ящик отрывался от арены. Ящик устанавливался точно над люком в полу арены, и, как только публика, осмотрев ящик, убеждалась, что он пустой, одна женщина залезала в пего сверху на виду у публики, а другая — снизу, через люк, тайно от публики. Голова и ноги, которые Гудини показывал зрителям после того, как ящик подвешивался над полом, принадлежали уже двум женщинам, между которыми проходила пила во время исполнения номера.
В этом отношении любопытен и другой сценический фокус Гудини. Четыре индуса в высоких тюрбанах выносили на арену женщину, лежащую на ровной стеклянной доске. Индусы поддерживали доску с четырех углов. Затем Гудини набрасывал на женщину большое покрывало; и через несколько мгновений, когда покрывало вдергивалось, женщины на доске уже не было.
Секрет этого фокуса заключался в следующем: один из четырех индусов-носильщиков был просто полым манекеном, в который женщина пряталась, пока находилась под покрывалом. Находясь внутри манекена, она покидала арену.
Фокусы Гудини, если их объяснить, чрезвычайно просты, но в свое время они производили на зрителей огромное впечатление, особенно когда сопровождались магическими заклинаниями, которые направляли публику по тому наиболее высоковероятностному пути мышления, по которому она сама страстно желала идти. Чтобы понять истинное положение дел, нужно пойти по менее вероятностному пути, который резко сворачивает с торной дороги высокой вероятности.
Если такой поворот не сделать вовремя, то шаблонное мышление не позволит нам вернуться назад к исходному пункту.
Фокусник создает совершенно искусственную ситуацию, однако она весьма четко показывает, как легко обмануть зрителя, который пользуется только высоковероятностным, или шаблонным, мышлением. Мошенники, торговцы и политиканы оказались бы не у дел, если бы мы применяли нешаблонное мышление столь же естественно, как и шаблонное. Их успех определяется тем, насколько умело они направляют других по высоковероятностному пути мышления в соответствии со своими намерениями. Подчеркивая, по своему желанию, определенные моменты в ситуации, они создают высоковероятностный путь там, где его ранее не было и в помине. (В данном контексте не имеет смысла определять высоковероятностный путь мышления, как путь, которого придерживается большинство людей, ибо такое определение было бы тавтологией.
Высоковероятностный путь мышления определяется на функциональном, нейрологическом уровне как путь максимального облегчения процесса мышления, которое достигается за счет узнавания и видоизменения актуальной мотивации.) И хотя жизненный опыт нельзя изменить с легкостью, тем не менее путем умелого управления мотивациями стремление к высокой степени вероятности можно значительно ослабить.
Лица, имеющие естественную склонность к применению нешаблонного мышления, это в основном журналисты либо рекламные агенты, работа которых предполагает умение видеть явления с разных точен зрения. Что же касается представителей таких профессий, которые используют жесткое шаблонное мышление, то к ним относятся преимущественно юристы, врачи и в некоторой степени бизнесмены, то есть все те, кто предпочитает иметь дело с явлениями устойчивыми, четко определенными, ибо только в этом случае имеется возможность с пользой приложить свой жизненный опыт и технические знания.
А к какой категории относится художник? В своих поисках нового взгляда на вещи, посвятив себя всецело разрушению отживших условностей восприятия, разве не художник выступает как главный носитель нешаблонного мышления? В мире искусства нешаблонное мышление имеет более самоутверждающее название — творческое мышление. Художник не отгораживается от новых идей, веяний и случайностей. Он стремится развить в себе крайнюю чувствительность и эксцентричность, избежать укоренившихся взглядов на вещи, нередко намеренно доходя до безрассудства. Культ психоделического поведения представляет собой сознательную попытку усилить остроту восприятия для того, чтобы найти более значимый и интересный взгляд на вещи.
Не это ли составляет квинтэссенцию нешаблонного мышления?
Однако творческое мышление слишком легко останавливается на полпути — на стадии хаоса. По сути, у малоталантливого человека нет иного выхода. В искусстве сам по себе уход от старых идей возводится в ранг добродетели. Оригинальность — вот к чему стремится искусство. Здесь всегда живо желание выйти из границ укоренившегося порядка в безграничную возможность хаоса, и нередко один только этот шаг рассматривается уже как достижение, в то время как он — лишь первая стадия на пути к достижению. Подлинная цель нешаблонного мышления состоит не в блуждании по бесформенному хаосу, а в нахождении в этом хаосе плодотворной новой идеи.
Новая идея, скорее всего, должна обладать классической простотой формы; в любом случае она должна быть упорядоченной, что весьма далеко отстоит от бесформенности давшего ей жизнь хаоса.
Идеал, которого стремится достичь нешаблонное мышление, — это простота при крайней утонченности, простота самой идеи, весьма эффективной в действии и элементарно простой по форме. Эта простота богатства, по не скудости, изобилия, но не голода.
В искусстве же, для которого не существует объективной конечной цели, слишком легко достичь стадии хаоса и на этом остановиться. Изобретатель, работающий над созданием обреченных на бездействие механизмов, естественно, не вызывает особого доверия, поскольку он не достиг реальных результатов. Но как определить ту грань, которая разделяет поиски художника в сфере свободной формы и достижение им действительного синтеза художественной формы и реального содержания? Объективного критерия в данном случае не существует. Что же касается субъективных оценок, то они не всегда верны, ибо даются либо теми, кто неспособен отказаться от старых представлений, либо теми, для кого уже сам по себе отход от старого является достижением.
В данной ситуации неизбежно должна процветать причудливость ради причудливости. Гротеск и эксцентричность являются наиболее элементарными и доступными формами новизны. Однако подлинно новая идея никогда не будет причудливой потому, что она независима и совершенна сама по себе. Причудливые идеи по представляют собой ничего нового, они просто являются искажением старых. Мы уже говорили о намеренном искажении старой идеи как о способе получения новой, но это только метод, а не коночная цель, не само достижение. Использованная в первых автомобилях измененная конструкция извозчичьей коляски в качестве кузова и до сегодняшнего дня не получила радикально новой конструкции. Искажения такого рода вполне оправданы, ибо есть надежда, что они со временем приведут к новой идее. Другое дело, когда сами искажения претендуют на роль новых идей.
Если бросить камешек в один из цилиндров прекрасно работающего автомобильного двигателя, то стук двигателя при этом будет чрезвычайно оригинальным. Кто-то, возможно, удивится столь странным звукам разрушения, а кто-то использует этот звук в качестве стимулятора новой идеи, касающейся, например, изменения конституции двигателя (к примеру, двигатель без цилиндров), либо использования самого звука и т. д. И не вина художника, что в мире искусства склад ума первого типа ошибочно нередко принимается за второй. Подлинно творческое мышление, видимо, есть особая форма нешаблонного мышления, и ее следует отличать от поддельного творческого мышления.
В известном смысле наука является высшей формой искусства, поскольку здесь совершенство новой идеи не является делом вкуса или моды. И хотя науке явно на достает эмоциональной насыщенности и всеобщей притягательной силы, тем не менее ей внутренне присуща строгость.
Различие между требованиями искусства и науки особенно наглядно представлено в творчестве Леонардо да Винчи. Искусство Леонардо прекрасно — это несомненно. Однако и его научные идеи подчас определялись единственным критерием — красотой. Так в набросках предложенного им летательного аппарата Леонардо больше внимания уделил оформлению приспособлений, помогающих воздухоплавателям сойти с аппарата на землю, чем самой летательной способности аппарата. Великого художника больше занимала завершенность того, что было доступно восприятию, нежели реализация того, что может понять только посвященный.
Ученые могли бы много узнать у художников о нешаблонном мышлении. Однако любой художник чувствовал бы себя крайне неловко, если бы ему пришлось довести свое нешаблонное мышление до логического конца. Если кто-то считает, что образ жизни художника, в его карикатурном виде, и есть наиболее полное выражение нешаблонного мышления, то он совершенно неверно представляет себе природу этого процесса. Нешаблонное мышление стремится избежать господства строгих и общепринятых взглядов на вещи, однако цель его — не беспорядок, а новая, более простая упорядоченность. Беспорядок — лишь средство, но не цель. Нешаблонное мышление не имело бы смысла, если бы оно приводило лишь к замене старого порядка новым. Нешаблонное мышление занимается поиском новых, более простых и более действенных идей, однако более всего его интересует сам процесс, позволяющий одной идее сменить другую с тем, чтобы та, в свою очередь, вновь сменилась лучшей идеей и т. д.
Даже если вы в настоящее время вполне удовлетворены каким-то конкретным взглядом на вещь, имеет смысл время от времени заняться поисками другого взгляда на ту же вещь. Много общего с нешаблонным мышлением имеет юмор. Юмор возникает там и тогда, где и когда наиболее вероятностный взгляд на вещь вдруг осеняется другим, новым (и неожиданным) взглядом на эту же вещь. Однако и отличие от эвристического момента, при котором новый взгляд на вещи сразу же становится наиболее вероятным, здесь не происходит внезапной переоценки ценностей, так как наиболее вероятный взгляд на вещи не утрачивается. Мысль в данном случае колеблется между очевидным взглядом на вещь и неожиданным, но забавным взглядом. Подобное колебание — характерная черта юмористического нешаблонного мышления. Эффект этого колебания во многом зависит также от характера мотиваций, отсюда успех сексуального юмора.
Юморист, ведя беседу или находясь на сцене, по мере того как увеличивается его контакт с аудиторией, становится все более остроумным. Аудитория, в свою очередь, все с большей легкостью выявляет альтернативные взгляды на вещи и с готовностью принимает их.
Всякий, кто обладает достаточно развитым чувством юмора, гораздо лучше поймет природу нешаблонного мышления, нежели тот, кого природа не одарила этим чувством.
Глава 10. Применение нешаблонного мышления
ЦЕЛЬ нешаблонного мышления — выработка новых идей. Но кто по-настоящему заинтересован в новых идеях, кроме тех, кто их имеет? Действительно ли те, кто должен применять новые идеи, с нетерпением ждут этих идей? Небезызвестно, что заполучить новую идею гораздо легче, чем претворить ее в жизнь. Короче, все полны желания иметь новые идеи на словах, но не на деле.
Общепринятое отношение к новым идеям напоминает человека, который благодарит бога за то, что солнце зашло за тучи, ибо ему не нужно выходить на улицу, чтобы насладиться им.
Новые идеи как таковые мало кого интересуют; нужны только действенные, полезные новые идеи.
Полезность же их зависит не столько от самих идей, сколько от способностей человека правильно судить об этом. Там, где успех или провал идеи получил реальную значимость, выраженную в деньгах или славе, больше оснований для вынесения твердого приговора. К сожалению, основным критерием для вынесения такого приговора является прошлый опыт, тогда как, согласно определению, новые идеи далеко не всегда могут быть оценены должным образом на основании прошлого опыта. Инертное мышление не желает отказываться от прошлого, мышление в данный момент стремится продлить прошлое в будущее; и то и другое имеет некоторый смысл, по новые идеи не используются должным образом ни в том, ни в другом случае. Страх перед расходами на реализацию новой идеи подчас преодолевается только страхом еще больших расходов от ее потери по вине конкурента. Предприниматель всегда предпочитает быть вторым — это и не слишком близко, чтобы опасаться за проигрыш, но и не слишком далеко, чтобы упустить выгоду при успехе новой идеи. Этот феномен хорошо виден на примере производства авторучек с волокнистым пером — фломастеров. Сначала их выпускала лишь одна японская фирма и лишь по прошествии значительного времени ее примеру последовали другие.
Нежелание использовать новую идею объясняется также и уверенностью, что действительно ценная новая идея в конце концов обязательно пробьет себе дорогу. Вот несколько примеров. На протяжении ряда лет никто не заинтересовался принципом действия исключительно удобной копировально-множительной машины фирмы Ксерокс. Когда У. Хант и Э. Хоу изобрели швейную машину, мало кто поверил в ее будущее. Монополия — распространенная современная игра, была вначале целиком и полностью отвергнута теми самыми предпринимателями, которые впоследствии нажили на ней состояние. Можно еще указать немало хороших идей, которые в конце концов пробили себе дорогу, но как подсчитать число исчезнувших идей, навсегда потерянных для человечества?
Нежелание принимать новые идеи является ничем иным, как нежеланием вложить деньги в их реализацию, нежеланием рисковать капиталовложениями до тех пор, пока истинная ценность новых идей не будет доказана на практике.
Применение нешаблонного мышления не ограничивается, однако, производством новых товаров, а распространяется на все сферы человеческой деятельности, для которых новый взгляд на вещи может оказаться весьма полезным. Новые идеи предполагают не только расход денежных средств, но и их экономию. Более эффективный способ производства товаров, использование отходов производства, усовершенствованные конструкции машин, упрощение их изготовления и повышение их износоустойчивости, способы снижения себестоимости товара без ухудшения его качества и функции — вот примерный перечень факторов, способствующих экономии средств с помощью новых идей.
Нешаблонное мышление касается не только научно-исследовательской работы и производства, оно связано также с вопросами организации управления производством, методами руководства, стоимостным анализом и исследованием операций. Каждая из перечисленных сфер деятельности имеет свои четко определенные технические приемы и свой опыт их практического применения, однако всем им в равной мере присущи как основные принципы эффективного анализа, так и новые идеи. Усовершенствование порой не может быть определено с точки зрения стоимости и эффективности. Эффективный анализ и испытанная технология могут привести к значительным достижениям, а новая идея может способствовать их дальнейшему росту. Пределов эффективности повой идеи практически но существует; она может сэкономить от нескольких фунтов стерлингов до миллионов. Недавно один бизнесмен рассказал мне, что претворение в жизнь пришедшей ему в голову ночью новой идеи обошлось фирме более чем в десять миллионов фунтов стерлингов, но прибыль, явившаяся результатом реализации его идеи, составила более ста миллионов.
Ортодоксальное образование совершенно не прививает навыков к нешаблонному мышлению.
Способность вырабатывать новые идеи зависит только от природной смекалки, если ее сумеют сохранить за долгие годы пользования шаблонным мышлением. А ведь умение применять нешаблонное мышление требуется каждому, кто нуждается в новых идеях. Принято считать, что новые идеи являются делом только научно-исследовательских организаций. Стоит только создать такого рода организацию, как с каждого снимается необходимость вырабатывать новые идеи.
Однако даже самый лучший научно-исследовательский институт будет бесполезен, если предлагаемые им идеи никогда и нигде не применяются; в то время как дела даже самого скромного научно-исследовательского отдела будут процветать, если его идеи получат распространение и начнут применяться на практике. Вот почему администрации любого учреждения или предприятия необходимо знание нешаблонного мышления.
Цепная реакция в ядерном реакторе происходит тогда, когда нейтрон, вылетевший из одного атомного ядра, сталкивается с другим атомным ядром, которое распадается с выделением нескольких новых нейтронов, pi они, в свою очередь, сталкиваются со следующими ядрами и т. д.
Если масса ядерного вещества больше критической, то цепная реакция перерастает во взрыв.
Нечто подобное происходит с идеями. Одна новая идея может вызвать другую (либо в сознании одного человека, либо уже другого), и начинается своего рода цепная реакция. (Этот эффект наиболее часто наблюдается в науке, являясь продолжением какого-либо радикально нового открытия.) Для предотвращения ядерного взрыва в реактор вводятся кадмиевые стержни, которые поглощают нейтроны. Таким образом в ядерном реакторе регулируется производство энергии.
Если ввести достаточное количество стержней, то цепная реакция полностью прекратится и реактор перестанет давать энергию. Люди, не способные оценить новую идею, уподобляются таким стержням: если их не слишком много, то Они предотвращают разрушительный взрыв, если же их количество чрезмерно, то они полностью прекращают процесс выработки новых идей.
Не существует достаточно веских оснований для отказа от приобретения навыков к нешаблонному мышлению. Способность применять нешаблонное мышление приобретается тем же путем, как и умение играть в гольф, кататься на лыжах или владеть иностранными языками. Однако так же как нельзя научиться игре в гольф, изучая ее по книгам, так и теоретическое изучение нешаблонного мышления не приведет к желаемым результатам. Нешаблонное мышление — не есть магическое заклинание, заучив которое, вы приобретаете возможность совершать чудеса. И хотя для приобретения навыков к применению нешаблонного мышления и существует ряд технических приемов, о которых рассказывалось в предыдущих главах, тем не менее нешаблонное мышление — это скорее склад ума, чем просто знание приемов. Однако такой склад ума можно развить посредством специальных тренировок, организованных совершенно сознательно. Также как в игре в гольф, здесь неплохо иметь тренера по общим вопросам, но основное внимание следует уделять самостоятельному выявлению Конкретных затруднений, мешающих беспрепятственному протеканию процесса мышления.
Фанатик всегда добивается успеха, потому что оценивает все в рамках жесткого шаблона. Четкие обязательства по отношению к этому шаблону обеспечивают строго определенное направление его поступков и предлагают жесткие стандарты, в соответствии с которыми фанатик судит о результатах своих действий. Исключая всякую возможность выбора, он вместе с тем исключает и любые сомнения и нерешительность. Возможно, у читателя создалось впечатление, что, предлагая смотреть на вещи с различных точек зрения, мы переоцениваем роль тех, кто быстроту решения предпочитает его реальному содержанию. Бесспорно, быстрота решения вполне оправдана, однако она не исключает необходимости размышления и навыки нешаблонного мышления в этом случае только пошли бы на пользу. Человек со специфическим складом ума вряд ли когда-либо осознает, что эту особенность он приобрел под влиянием некоторых навыков нешаблонного мышления.
Совсем не просто отказаться от какого-то конкретного взгляда на вещь, для того чтобы по-новому взглянуть на нее. Нередко бывает так, что все основные составные элементы новой идеи уже собраны, и единственное, что требуется, это объединить их каким-то определенным образом. Цель человека, мыслящего нешаблонно, — попытаться найти наилучший способ такого объединения.
Поэтому более всего ему следует вникнуть в подтекст проблемы. Только таким образом он полностью использует свои знания и опыт в какой-то конкретной области.
В течение многих лет физиологи не могли попять, зачем нужны большие витки на почечных сосудах. Предполагалось, что эти витки не выполняют особых функций, а являются просто реликтовыми образованиями. Но однажды инженер, взглянув на эти витки, тотчас же высказал предположение, что, они, видимо, представляют собой как бы часть противоточного конденсатора — давно известного технического устройства, предназначенного для увеличения концентрации растворов. В данном случае непредубежденный взгляд со стороны дал ответ на вопрос, который оставался загадкой весьма продолжительное время. Подобный подход к проблеме полезен не только тем, что позволяет применить к ней специальные познания из какой-то другой области, но и тем, что посторонний человек еще не ограничен рамками конкретного подхода к данной проблеме, который выработался у людей, тесно с ней связанных. И действительно, исследователь, занимающийся разработкой проблемы на всех этапах ее развития, связывает себя определенным подходом к проблеме, в то время как посторонний человек, увидевший лишь заключительный этап развития проблемы, возможно, подойдет к се решению совершенно с другой стороны. Так, приглашая консультантов из других областей пауки и техники, исследователи надеются, что они не только дадут квалифицированное заключение на основании специальных знаний, но и предложат новый подход к решению проблемы. К сожалению, квалифицированная консультация еще не предполагает способности увидеть проблему в новом свете; для этого потребуется применение нешаблонного мышления.
Нешаблонное мышление дает желаемые результаты даже в том случае, если действует просто в качестве катализатора, давая начало новому взаимодействию мыслей. Нередко новая идея почти оформлена, но появиться она сможет только тогда, когда найдено последнее звено в общей цепи решения. Точно так же явно несовместимые точки зрения могут совместиться, если в качестве связующего звена предложить какую-то особую промежуточную точку зрения.
Любое решение принимается с какой-то степенью неопределенности. Уверенность в правильности принятого решения зависит не от отсутствия альтернативных решений (последнее скорее только служит доказательством недостатка воображения), а от способности увидеть множество альтернатив, для опровержения которых имеются достаточные основания. Принимая решение, имеет смысл либо самому, либо с чьей-то помощью применить нешаблонное мышление для выработки альтернативных точек зрения с тем, чтобы, отвергая их, подкрепить принятое решение.
Таким образом, свободомыслящий адвокат дьявола вместо того, чтобы бросить тень сомнения на правильное решение, будет только способствовать его упрочению.
Нет сомнения в том, что одни более способны творить новые идеи, другие менее. Многие научно-исследовательские отделы и институты предпочитают иметь дело с человеком, способным давать новые идеи, с тем, чтобы прибегать к его помощи в случаях столкновения с трудной проблемой.
Однако такие люди крайне редко используются с максимальной отдачей. Кроме того, они, как правило, плохие организаторы; поскольку идей у них слишком много, они так поглощены самой последней идеей, что не в состоянии довести до конца реализацию предыдущей.
Целеустремленность, напористость и решительность не свойственны человеку с идеями, ибо он больше занят выработкой новых идей, нежели их реализацией. Он не в состоянии так организовать свою деятельность, чтобы иметь в своем распоряжении достаточно средств для претворения всех своих идей в жизнь. Небезынтересно отметить, что успеху Эдисона в значительной степени способствовала превосходная организация его деловых начинаний; в результате его изобретательскому уму была обеспечена идеальная окружающая среда.
Как правило, люди влиятельные и наделенные властью лишены способности выдвигать новые идеи. На трудном пути восхождения но служебной лестнице ортодоксальной организации новые идеи скорее являются помехой, нежели достоинством. В организациях такого рода гораздо более поощряются упорство, энергичность и целеустремленность. Человека же с идеями нередко обвиняют в лености и не заинтересованности в работе. Вообще говоря, такое обвинение не лишено оснований, ибо естественно, что человек, проявляющий энтузиазм в разработке собственных идей, мало прилежен в разработке чужих. Джеймс Клерк Максвелл настолько скучал на уроках, что был исключен из школы за нерадивость. Дарвин в свое время не смог поступить на медицинский факультет в Кембридже. Можно привести массу других примеров, Показывающих не заинтересованность наиболее способных учеников в ортодоксальном образовании.
К несчастью, человек с идеями большую часть своего рабочего времени тратит на претворение в жизнь идей своего руководства, как правило, значительно менее цепных, чем его собственные. В таких случаях отношение организатора производства к человеку с идеями выражается в определениях типа кузнечик либо мотылек; в некоторой степени эти определения справедливы, ибо как еще можно охарактеризовать человека, занимающегося не своим делом?
Организаторы обычно не умеют отличить человека с идеями, в котором они не слишком нуждаются, от простого исполнителя, который достаточно аккуратен и добросовестно выполняет нужную работу.
Люди с идеями склонны презирать так называемых исполнителей, которые обычно работают с большим умением и усердием с идеями второго порядка. Однако они забывают, что именно исполнители фактически и делают всю нужную и полезную работу, без которой новые идеи ничего бы не стоили. К тому же возможно, что простые исполнители работают с идеями второго порядка вовсе не потому, что сами они не способны предложить лучшие идеи, а потому, что они умеют приступить к работе над новой идеей сразу же после ее возникновения; для того, чтобы начать работу, им не нужно сверхвдохновения и сверхидей. Точно так же исполнитель может упорно заниматься какой-то проблемой именно потому, что способен решить ее; тогда как человек с идеями начнет выискивать более легкие пути для решения проблемы, ибо он слишком ленив и совершенно не приспособлен к упорному труду. Лучшей научно-исследовательской бригадой будет та, которая включает человека с идеями и исполнителя: они должны работать совместно так, как это делали архитекторы Джон Ванбру и Хавксмур при возведении замков Говард и Бленхейм.
Ванбру — вдохновенный дилетант — подавал идеи, которые, однако, без технических знаний Хавксмура не дали бы никаких результатов.
Времена, когда состоятельные дилетанты, вроде сэра Гемфри Дэви, могли позволить себе увлекаться наукой, давно прошли. Значительное удорожание технологии привело к необходимости отбора как идей, требующих проверки, так и людей, способных проверить эти идеи. Кроме того, современные научные исследования контролируются системой субсидий и планирования (иначе, кстати сказать, и нельзя). Основной недостаток системы субсидий состоит в том, что фонды распределяются талантливыми администраторами, но редко — людьми с идеями, поскольку последние вряд ли Способны заниматься такого рода деятельностью. Ни один администратор не склонен к рискованным начинаниям, в особенности потому, что ему приходится управлять чужими капиталами. Он предпочитает, чтобы любой исследовательский проект гарантировал определенный результат, который позволил бы составить отчет о проделанной работе и подсчитать расходы и доходы. Однако единственный способ гарантии определенного результата — это вернуться к уже законченным ранее проектам и выполнить их вновь в слегка измененном виде: результат в таком случае можно предсказать более или менее определенно.
Что же касается системы планирования, то основной ее недостаток заключается в том, что предлагаемый проект научного исследования должен быть представлен в деталях с указанием соответствующих этапов работы. Но ведь некоторые проекты вообще невозможно описать подобным образом. Однако в ряде исследований просто невозможно предсказать, в каком направлении они будут развиваться, а установить, какая конкретная аппаратура понадобится для этого в течение хотя бы ближайших трех лет, невозможно даже предположительно, не говоря уже о четком планировании. Опасность заключается в том, что подробно составленные проекты получают необходимую поддержку потому, что кажутся более реальными, чем проекты с неизвестным результатом, в которых все зависит от развития новых идей по мере проведения исследования. Проблема согласования административных нужд с нуждами научно-исследовательской работы, к сожалению, является одной из проблем, трудность решения которых будет со временем только возрастать.
В настоящей главе в общем виде был рассмотрен процесс применения нешаблонного мышления и процесс разработки новых идей, поскольку оба эти процесса неотделимы друг от друга. Были проанализированы также обстоятельства, при которых применение нешаблонного мышления было явно полезным, и обстоятельства, при которых оно было спорным. В заключение Следует рассмотреть вопрос о возможности существования более или менее эффективного способа выявления людей с нешаблонным мышлением, с тем чтобы можно было максимально использовать их способности.
По своей природе обычные тесты умственных способностей не могут выделить людей, обладающих развитым нешаблонным мышлением. Обычно такие тесты основаны на том, как опрашиваемые отвечают на постав ленные вопросы: человек считается умным, если он отвечает на вопросы примерно так же, как и другие умные люди. В каждом случае правильным ответом считается наиболее здравый ответ, обладающий наиболее высокой степенью вероятности. В то время как нешаблонное мышление связано с маловероятностными ответами и непроторенными путями исследования. Вот конкретный пример задания такого рода, встречающийся почти во всех тестах: найти в серии портретов человека с нестандартными чертами лица. Человек с живым воображением, как правило, может вполне обоснованно доказать, почему один какой-то портрет отличается от других, но его аргументация не совпадает с намерениями руководителя теста. В результате ответ считается неправильным, что и расценивается соответствующим образом; в то время как следовало поощрить этот ответ за выбор творческого подхода к заданию.
Тесты, на основании которых можно было бы выявить человека, обладающего развитым нешаблонным мышлением, несомненно, могут быть составлены. Но они должны включать наблюдения над способностью человека к работе, манерой выполнения задания, учитывать гибкость его подхода к проблеме и умение избегать разного рода ловушек, то есть такие тесты должны быть составлены не по стандартной схеме вопросов и ответов.
Резюме
Любой объект можно изучить путем внимательного рассмотрения его в различных ракурсах. Так представление о здании может быть составлено на основании изучения его архитектурного плана.
Можно начать, например, с фасада, внимательно изучая его в деталях, затем так же внимательно изучить вид сбоку, сзади и т. д. Но можно изучить это здание иначе: сразу обойти его вокруг и рассмотреть под всевозможными углами зрения. И хотя ракурсы будут перекрываться и накладываться друг на друга, тем не менее в результате вы получите представление о здании в целом, возможно, более соответствующее действительности, чем представление, получаемое при детальном изучении его архитектурного плана. Так и в этой книге для описания идеи нешаблонного мышления мы использовали нешаблонный метод. Вместо пунктуального анализа, предполагаемого логическим методом; мы применили метод последовательной смены образов и подходов к проблеме, надеясь в итоге дать четкое представление о целях и природе нешаблонного мышления. При попытке изложить проблему таким образом неизбежны некоторые накладки, повторы и неточности. Попытаемся теперь наметить более или менее четкие контуры нешаблонного мышления, суммируя основные положения каждой главы.
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAA1CAIAAACber+XAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92
AAAKJElEQVR42q2ZV2hWyxbHd6Iee9djT6LRGEtQsERRNDZ88cmneIMPeVUSGwoWDqKC9WIh
KEYRLEGIPeBDSBB7yX0QuxjRAxaURD1qTLEk5+f+n6w7fvmSr531MMyePbPmP6vNmhkvPT19
+vTpc+fOnTp16pQpU2bPnj1r1qzJkydPmzZtxowZ03yikpGRQYWedKOuX3xOmjRp4sSJMKEy
YcKE0aNHjxo1Ki0tbcSIEampqcOHD09JSbE65Sif6DBu3Dh9Dh06NKWR6ENnjRoyZEhiYmJS
UtKwYcOWLl3qdenSJS4urlWrVr/55HlefHx869atKanH+cTfeJ9U8XyiXfVWPmkIJfWePXu2
b9++TZs21K2bevbu3btz584dO3bs1q2beNJOT81CI8j69u3btm1bwMBEHLKzs71+/frRm67t
2rXr0KGDDTasBpdPSq3EgELMClN3bXBr7RMtsAU3pQ1RCRT1lIyodOrUCVaUwKXs2rUroyS+
zMxMb8CAAQzgQwITd1okmziHDLcRfZiP5bkLgBUz0cgvw0EpidKiValRHcQHSasFfNRRNRLV
UrOysjysyuRnK5YiXP2a3qVoa3QNQ59MiTBgGNRyhExjXW6qy/YkIMlSS1q4cKE3c+ZM4MO6
R48eknwHn1SXOmRGkKyQhaIHFIrBITxK6v18wrwGDhzYv39/6ir79OlD4+8+9fGJiQRO0oGY
HZcaPHgwBpqcnCyXogU3xdtwppycHO/hw4eXLl26efPmjRs3rl27dtOnW7dulZWV/c+n3Nxc
hKRVwpqZWFt5eXlFRcWfPr19+5b6Xz69f//+48ePqn/48OG9T+/eveOzsrKS+pcvX/Lz8+Ul
cEMQAMUEa2pq+FVVVVVdXf3169fv37/X1tb++PFDLZ8/f/YaGhpora+vV8m/ep8aGikvL08G
IAF0796dhb5+/dp6amBDE6r/lZieIXQ+fvw4WpIPIEvUNX/+fHfUD5805Nu3b9Qp/w9U/5oC
PXDggEUQWSFAX716JYh1dXXuQA2xmQIQq/HIkSP4h0KNLJLgbZO6PQFKKayecXSF6hKaskgk
2yK8v3jxgs78DYDifrrSZTJNyajCwkJUr/glhgY06NqE0BM4oQ6YQJ+HDx+W52prgDs7EKoP
Kv6mENUooOp//vx5RTSL8wANqhB3Cq8hFB07dkwGqjCOspCoa6NBDTQAqOxMQ4qKiuRMivMw
ZwM3Q2+OZ2igBw8elCVZWEWistHmRNicY+HI+G9JSQnOBCvgEqpYPJEIr7eeQTmEBnro0CHt
CBb2kaiAmg2FRCmBEbBQxeXLl8GHP2mXAnFCQgJBTRCb4xYaaEFBgWRpmySJD85kQMMUp8IL
BkC0VkYinhB7ASG2ZUMKDfTs2bOyUZmpVG9AFR3DAWohBWdiL4SbAcVNBZQ+zTEJDfTUqVPy
Tbk85ZgxY9iQIpWo2cmFCxcAKiuS9bPronqL6FE604kTJ5RqKKWA9ciRI58/f96C4QcFqm2J
ysWLF5UoWVrILs/+GbCZRQy0uLgYlGzKSgXBGgVQCV6V0tJSgLqZLsm8AW0ukoQGStiznFKW
Gp1Eja5evUrC4CbgMCTzkMtHL9HTp0+b12sviRGoeb0BJa9DogFbUcRAz507Z+mIzD9GoKge
Q9LKxZnUkVQw1jiKjSrfVjbuAg3H5ZtmT1euXJHqZUswByh7QaxxFAGY6mX7AFV4CnMLtT4C
SlZOhP+tkfBUgCo8ualJxEAJey5QSo4HFkfDCaUuUCIUpwaQKdiJevXq9enTp1iB4qRuzKMC
UFTfQsxrbmcyiXLMkmvq+M/RirNKQPYdMdDr16/LNAUUZaH6p0+fRgrUsky8nqTEvekAN87U
AsqwgHL0c69GEEBqaurjx48tyQ0z4FspidqpH6zg5oTYwv4ZFlCyMvfqAe6cXw1oRFuoEHDc
xSh1IifZ07anI0NMQOFrWbOEyo7HITtSoJbny5l0p4I4QQxuElz3BBaljcY7hACiACpPklBv
376teyTEqTgKvXz5MlageL0FJokhaonqlFdWVoabK+CzbKX6OtbGBBQBuNd6cI/URpVo6v4D
kkSlnL4+kUz9C0ARnolTNspZDKCuL4cjUR3qKQE6aNAg+LRvJAQsZ2ohkoQFVGFZemeCpKSk
Bw8eRBpHrXL//v3ExEQ0gyDRu+31tuygATU0UISnC1VzppSUFCZr4QwelOxoD0Os3PRjRxFd
UkSfj967d8/2JBATq9PS0kyiLW8nQSXKrsZSdcHd2afk5GRtoTHF0fLyciKzTKqjT+S5oHeP
QeEfRaBHjx5h5bqi160vQLFRu8wJehYNDZREiaVro9O+h8/euXMnfBsNuE569uwZOmHlUhFn
ZRaPh9kWig0EAVpXV7dr167t27fv2LFj27ZtlBs3bty7d+/mzZv37Nmzc+fOtWvXwgiIlFg9
qSQmtXjx4k2bNq1bt46/f/hEff369esaiRb9or5mzZolS5YsWrToPz5lZmbCRy8QsEWuaH/e
vHm0z/cpKytrwYIF2dnZVGjM8skjvI0fP175gd43tFZ5Jak4vNji+vuEgfJXF97ImJlQHCLB
iHW/rpK9G7+mwnD1tMcJvSXAH1Z00BsDKmJqDWdsQkICxgBbSUcH4J/XjhkZGSyLfsQd98wF
VjoxoLtPTCkbVaAGN6OocFKTYejSi0/dUcKQFQKCPgpD9hwDfzqjHL0CgI+eEi0c6M9ctKvz
P0CR6Jw5c+Cr5Vr+oUtGRgKLwXqB0DsLoOElTGhQD1zMRMkv0CASvRIxRCKHpCt7S5FoNSnd
YCUHAC6fVBRlpdifQKuqqtLT02UrShHEqJ1PcnYdGMww8HrMlDogmEDzsW7df9BORUNo7OkT
q1Iuy0SaRT1ZAL9Qjh7BBEsJAJ+6RuDzp93gjGPHjrV3Jjt1qIciPBA1N+NlJJpbVkgFDVIR
OF140425aVSwpL/WjH0bUFk/fWinBK6U5r5yyeF+QiLS4pjyypycHCrLli3Lzc2lsnz58hUr
VvC5cuVKPs2vt2zZsnr1aurEClUYSKzIy8vbsGEDf4keu3fvJoBQ7tu3b+vWrUQP2vkknjDq
vz4RbRhCI/2JMPv376cbo/hFy9ZfySNoEaECrvHtetZNz9wsxPJLvYp8/5Wsv95fjLmGNz1y
NH20CLKF6oJTMTbgqclFoEZ3O9YEAvrmzZvKysrq6mo+3f4wlxT4VVtba6t1n2KaHrvrg5Hn
frhrDaAAWQaIv6ioaNWqVRxaKioqnjx5oswD6MIEXDqUlJS4qX6A9gLygSBAAx5KTBjuxVpA
/tG0vbS0FPPi3HP06FFsnVQoPz//7t27NTU1WltBQcGZM2cMons0bZoMBIXrNcRMuklEZgA6
efIkho+8i4uLCwsLyROEjAMdLd98Cj8zjCwpCSfhsATeZKaDR8A7oNloFLP8C0DlhZaeBYXi
pq1Bk6OQ9Dfmtk6HpqqsbQAAAABJRU5ErkJggg==
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADQAAAAzCAIAAABXH7wEAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADgAAAAyCAIAAACGf48vAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD8AAAA6CAIAAACI8BY7AAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92
AAAMpklEQVR42rWaeWyPzRbHf/b12qmqltfS2mm6WGurpkEtbYjYGyKWiFoiSFRCkKJyJV4R
rYQm0giJhEZE/xC7W7m1ppKqpXZVVJVqa+n99Plek8evvC+P5z1/zG+e+c2c+c6ZM+ecWTy5
ublPnjx5+PAhmZycnCtXrly9ejU7O5v02rVrN27cuH79OuXv37//8uXL8ePH9+/fn5aWlpqa
+m+Ltm7dun379uTkZNJtFm3evDkpKSkxMXH+/PkLFiyIj4+fMWPGtGnTpk+fTjp16lTSSZMm
jR8/Pjo6euzYsUOHDu3bt2+/fv1Ig4ODyYSHh0dERHTq1Klr1659+vQh9ff3b9u2bfv27Unb
tWvXqlWrunXrJiQkeGjTvXv3gIAAHx8fX19fUv6DS0hICJnWrVuTUuHWrVug7927N80aNGhQ
v3792rVrN2zYkEzTpk0prFOnDiU1a9asVasWn/zl8Xjq1avHZ40aNfiXTzLUIa9qfHos4pNC
2FLYqFEjILZs2ZKuO3TowOe/LGrevHnjxo3hbJosWbLE07Nnz5oW0R529EcH3bp1Cw0NhR15
Chku6D99+kQ5LWEBaPCBm5RqDS0Sev4NCgpiwPQHiCZNmsCzWbNmVNYYNDZ1VMciMjBUCQMg
A+hWFpGHA1107NhRDcWWkirZgx58tFFLatCSlJaMFTT8y4SgPxUVFcwJ3aszqlGBDIyaW4SE
NAbaMmANj2pwqGuR5K0ZE24JDp4CrWriSaeoSps2bTR+PmGFCsG5c+fOzM+KFSs8KAMcxYKU
vqkNX5qheZp6JpE1gOagTnxqoviLbhgAjNQr1TQARsIAkHcTizSHgi4tgiQpPsVECklbDVIw
YNKiRQu4aZboEQ1HIgyAwSxbtszD6pE6Sgxk4KLhSm0oFHo0h/Xk+Urqhv6YR1UODAwMCwuD
NT35+fmBvpZFRtE1kwJnRGaQSfxqYsBIhRih5hZg0g6aLF++3BMbG2sAiZ3EAwtTDr6srCxk
379/fziq0NSRaGkLd6YL2bD6Qa8KAlf3W6J76Rh56iMdlITRMnIsTI8ePRAEKbruaxEiR1v4
K8Ai8qQYOs++ffs2btyIjeMD84e922JRko2whlhVZI9oJRJjMYCbkZFx9OjREydOHDt27NSp
U+fPn7906dLZs2cvXrzIasm16Pa3lPuVyOfn57948aK4uPjly5fvLMI6l5eXf/jwoaSkhMKC
goKioqLXr19T541FlJMn9Xz8+PHz588g+/yVkLHJiFQBGjFiRG2LzPwgD1Yzf1VWVqoymY8W
kS8rK7PzsTMkpc7NmzcZIe4lMzPz8OHD6enpeXl5tFJzA4y8ulAvpi+PflTb8DXoTQNVGDly
pHSUVJaYRV9aWvrle0RDujRM7KQK4EZh4CZLL2uLHzQVDAahry4IT3V52ztQxsgAvyiLISNI
f7hGROU1cjs30uro9ReWQHy0WOFGBk1mMu2zZEB7oefTU/l3ZG8ZGRmJtLTk6Ym+0XvQV/4i
iSdhiLE5xloge7ue/DX9PXr7ekDvMRGYMGPFceasMwfoYYjs5ae0hJA9lnHv3r3fnS6H6M1M
ofrDhg2Tc2AADIP+cFWs/d+RvSFpEZpjV2DXZA/64cOHy8vUswgVwlS/evXKAXp0A4Mj7ytf
gbHHJRHA/mi1OEFvFpnQy1wqzsHj4OQxyZW/TjAk8pPGy/fhExlDSkqKMRjuozehlVw6Y8CP
/Cp0GTFMu2yl+DSwCL13U/bGWYAee1/fIgXGiIq8A82R7O/cuSOzq0BDtlg2x029l7EHPTYH
1SSoJlJtZpEzzRE+IgUFV4rPEAfciEpc1hyxYwxRUVEKvjE1hNAsAExnYWGhA82BIUGOTA2p
Qkg4r1692n3NEcXExMgqIyrJzBl6SQS9NzZHO0OGsWjRIkUlrtl7EwWNGTPG7MIUHrPa2NE7
gE5KdIkUJH4y2qOsW7dOBtplmyP0MvPIiVSWDgVw5mvv3r2r7ZXmEIuJXAjOtcxcQ2+6BL30
XsqjeXeGnvTRo0fahSpohSfD2LRpk5t6b486Qa/DD0UmWnCYjl9FL+mCnpWq4AwboN0626N/
ZNWSGTt2rNl0mp2kA/SSBQtGJw7yIRoGWzk3Y0x7hKwtvCGFhzh8Z3EO6CV7nW0xEuzmP4g+
Li7ODl3HaQ7Qa0qfP3+O31CwpCM0aO3atS6jlxaSmTVrlvYT9hMLx5pDiEGIKrXRKkL7169f
73KMabaIs2fPVjRrTg4ZTE5OjgPBQ2/evAE9rHReCTdCD5fRG98B05kzZ+oAR2tXwW12draz
SKG4uBhhM4FdunTx9fVV1J2YmOhynGO0f968eYhHS03ulgxbJGdRGqF1ixYtYKKTUHnAVatW
uan3JsyE6ZIlSzp27Mgi0zGY9JXtqTO9B71YwQTl0cnwwoULf57Jr0UKK1eu1NkqotIxBppz
/vx5B9CJndB7jIz0UB6XwSxYsMDNfa0xz6Rr1qyRR6RLc91w9uzZSkck9DJf8CSFLeh1vOem
xZQ8UEpzEmi8jAP0mkkspk6HdDGhPcr8+fN/dAL3uzYH9IpmpTM60T537pwz9Niczp07I2+Y
6KgeWcyZM8f9vZXkwcZHR1/283EHeq9ADdmjOVpFuqfAEiB798/SJA/0HtwoDN3IVoD+woUL
DtBr1YIYzfHx8TFGLD4+vry83OWzNA1A6NWTzqRA71jvS0pKcFK6m8AYwBmDNnHiRPc1R+i3
bdum+ybJTOhPnz7tzNeCXlt7BIHyAB2GsbGx7p+l6TJj9+7dLC/Wme5NFedkZmY6QE9aWlrq
5+enycRVSRwTJkxw+TzHyP7AgQNRUVHaW2kTTd/ONIe0rKwsICBAhguGutx2WXPMmQJ2APST
J09mctlkIaTo6Gj2K44jBeYTi6lrPOaza9euLF/JvqKi4qfQ2zd+Jm/X9c82MpdcMqAQ6lT9
qsvrksOLmzoGOrIPDAw0e3zdbCIXw8RrV21Kvrn5AYEkAUnFy74Sf6GdgC61iE8tAOjdu3dU
eP/+PSmWG/NHyYsXL16+fPn06dOCggLSZ8+ePXny5PHjx2wC2YOzmSJz9+5dtgRnzpw5efIk
mqN7ZhOxDhs2DAws6PT09D179hw5ciQlJWXHjh0bNmwgv3PnzrS0tOTkZFbgrl27PHQ/ZcqU
oUOHogYRERF9+vTp1atXUFAQMfcfFjGh3bt3J+1kEeVMd7du3agWHh7es2fPHj169O3blxKg
UI1yuFGIJ0KPiQIaW6ToCGPFStX1ut4KYDRhKPMFDRkyBFE+ePAADHjf0NDQAQMGaAsGQtrS
BebV39+fVh50QKeqctT2IwPy9K3dviyM/VUH/xofOXr0aJrL28NUj1AwI1SQX5OLMA8cZN0V
WjKkNhYpfBo4cKDQKxRnnCNHjgQeS4JpoZCaoGIYo0aNqtIcJEdP5o0I9XQnpajVPCoxRyAa
mK6ABELXWDoPCwkJ4S8gYr9N5GheN+iChHLzsAWIiJbKOlcDPcqNgmlBw5DJoYKmnQxLRQ9H
mN6q22bQm4MxeNFArx108KSp0NQLtJEZmyxzUwnBGnB6WSLFgJVaSQTkg4ODEace22hfT0Nm
zBzpDBo0CNmzZtAcWtEFwqYJGeQ9ePBgvQZgEshUWUw0RycFTDdRZExMjKJIcy0j+Sk60Jk9
w6Mycwdi89yCDgQO3AqB4GDeI0h/aM6/ABJ66lAfKDoJpAJaDnqWOKgobGoRuGnCbERGRtJv
7969qckCq9J7PsyFI4NjRrTzMHE8GTrTCbWcC0ARmMJD8no/hKSZVm18yWvNgJ5qmlKtYGk5
W0FUop1FeoqDYtA13gqzhu3CLcINfxIWFobZACufQMWQMDAUjGVQhT4hIWHcuHFxcXEYn7lz
57L1Jkxlf7l06dKNGzdutWi7RUlJSVu2bNFDtL0WHT9+/KhFelZBvJmVlXXp0qX/WvQfiy5f
vnzVIvzazZs3b926lZuby7rMy8u7d+/e7du371iEvGVY5VLy8/OpQ4n+4vP+/ftkSClEtchU
rVo9k5CH87rsN68vvvtMQm7L+C9T6OWwFG6Iuf3u2gQ89vcE5nVDdQdqd1Wq41EUQGqAmgcf
KqyO285dDk4jr/4QwuzL1OTt27cGkJHXd2EZJPbKphxgauLxutvxEomXYIwMzOWMBom2pKam
og8MBohgwjEXFRXZRY77zMjI0IMSjcfrTtII7kfbI68g5f/of5PgggoeOnQIRS8sLGSRgJuR
ENKZKIguUd8///yTMfxk/Ojy3clf0I0bNxQnA3Hx4sWkrMiDBw8ibMGFCG9WrFiBMfnJ+PFn
6H/pxyy7evjSvwAAAABJRU5ErkJggg==
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD8AAAA5CAIAAAAOZGSVAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD8AAAA5CAIAAAAOZGSVAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92
AAAMdElEQVR42s2aZ2hVyxbHj73EEmOL7WrsvaAfREElxIbXPBUFG2LBhoVn772hsYtiC/Zn
V0RFRcXe9YMiFuy9997fL/vPXQxH70nuPk9468Nm9uyZNf9Zs2aVmR3YunXrlClTJk2aNG3a
NApTp05NSEigMHfu3CUeLV26dPHixfPmzZs5c+bEiROnT59OOdGj8ePH9+jRY9SoUSNHjpww
YcLQoUP79evXp0+fXr169e7d+9ixY2/fvh0xYkR8fHyrVq3atm3Ls0mTJs2bN2/oUbNmzdq0
adO6dWvqGzRoEBcXV7ly5apVq5YpU4ZCxYoVKVepUoVypUqVeFW5WrVqFMqXL79v374Aw6dJ
kyZ16tRp06ZNlSoVz9QepUuXLlOmTJGRkREREenTp8+cOXNUVFSWLFmo1Ccqs2XLlj17dvXl
lYJYZcyYEVbr1q179epV3bp1+Ur3okWL1qhRI5tHNKBSjTNkyGAdqYQzo7gNYMUzEAik8YjR
6QKYvXv3Brp27arPPGnBN7oxAOMBKEeOHEyA1tTDlMpUHvGJATJ5lN4j+NKRSgrwoWbjxo2g
r1+/vvjQC1aapxCI+MRTbCW4rFmzIjJeBVfDCZi6UInUkmTPQhtuavUZlIJFTaRHmozkZLwk
G0kOJloToee5adMmNCc2NlaDaUrAog3ccuXKBW4qNWFhlfghWImzZqVeqjexHjp0KICCUst0
+WASRcy2xPTMmTMng6XzSNyphIsWGgRaWclG6FnZ9evXv379ul69epILlYxCAeZ0j/IIZJKI
dFWqq8XUggNAUzJ5MSKfwLZnz55Ax44dYZc3b16TKJ+lMBk90lwZmA4ank9qzGt0dLTmLDlJ
f+hC4zVr1oAe2Ztaq41JERBCKZ2Bm9Rd0xAYWGnyefLkoaOYSLd3794daNq0qdRL8hOpJwW4
wFEFdea1QIECKqheXeCARNEQ5lazZk3mv2LFivfv3w8cOLBRo0Z/evQvjyg08ohNXK5cOSyM
rAJdJHUGql27Nh379u2LEfu3Rxg01ITXwYMHjx49GlN29uzZAIYPU7hy5UpMBGuNsm7btm37
9u0UVq9ejfx27tzJSKyyLZ8msGvXroMHDx44cIDnyZMnL1y4cPfu3WfPnr18+fLx48c8v337
9unTpw8fPlD47tEPj77/Rfp0/PhxVl4qKr1FEGPHjv3mEc2+fv1qBePz+fNnCgE+fPnyxcaw
kaxM086dO+fLlw8xIx6WDPH88ccfHz9+5JONwdO4ayS+fvHIhS707liIEPRS6PwescdwODa6
QXLRa9wk9BpG7Gwwl1hBVhZtMUOUO3du0FsDg+WCQ/DuqO4niIGEgEVj88jWscKIH/XDLbro
3RVzRRBwhfez4EX9+/dnWdncbCx5JdBjDV1Jq4sNo+4/y8LYajhEcPPmzYIFC5q9lj8aPny4
zVnL6KK37oEfIUmN8AkyLDIUPFlrdqTg+iCbLXTjxg20xXX2DME2Zel+FnkQJY+envBCJExA
NpEnsg8Hve1Cyrdu3UL2sEU55c4ZCF21dQsxSorQS/aoo9lH0L979+7vRJJC2YuuXbuG7JE3
PBkCz8gTeVmbsNBLc1hQBCP0PDELeKLQyxqarC+yj4mJkU7KJUOY9qA94x89jkP+SNDRUcTz
5MkT3+hdC3Hnzh18FqKBpznNTp06saHdZv8YvW2sYcOGmcYrqkE77927F5p1sgopm4Nfa9Gi
RaFChRQgaIgOHTpoX1lLP+hFQ4YMsQhCkQZyevjwYTiaYz7hwYMHxYsXl6GUWcOryOaY+Pyj
Z/cQXbjxN4Trld7/CIPEnF0LN4uxFYyg9woQrJlP9LAAvYXaQs+uJaQJbRCSFbzo6tWroFcc
qo3LKF26dCGScU2Tf80ZNGiQG4Eq3sRWuLGQP4MD3b59m6hJYb1SSoZo166d+ZMQ/FOq92Yr
tWsR0vXr1y0y8yd+hVUvXrwgxRZnMwyk6gSO4cpeoiWYNqmLsDlXrlwJoZEp0XhN/vnz5xUq
VDDpKK9o1aqVwl7/FtMUlGzABK8nS0xsaAFgOJqD3yhZsqRJXWvbvHlzrILb3r+3GjdunIte
tv/MmTOhlTKF3gr0JUqUkNrgs2QVyL9evXplVsGPxbRhJk+ebKm3TePIkSNhmkuBw3aRHCo7
JdRROEg2J/RsjHBln5CQIFflKg85oYHwAd12LbalVq1aqKJSNp12NWzYkN2cLJ8UoZ8+fbpO
Y1yrv2/fPsPhT/Z0xKgzgcaNG+NAmADxgg5aSN7fvHnj5kz+dy2aI7VxN9bWrVstX/YH3QpY
dyX7OquBOZGPNOd/EGNOnTrVzjfNaK5du9Z3dhI0jfbt2+uQh8xTWUTLli3dKM0/egQ8f/58
+FrmphVYsmSJm87603v17datm6I0lDMyMpJCfHw8ebMbUPjXnMTERC2rTrYYQ+hDK2VK0Gv+
3bt3tzNXHbDVq1fPNCeEQ0wR+qVLl+ogNyIiQkkQKrRo0SLf4XGQx0X22k4KdVAe0BP3i7/S
cz/oJaSVK1faOaudqc+YMSOc7MSVPdG8dFLHpigPNpQIItxdK1q1apVlJ6b6kyZNSjZrTja3
0lORiA6AdXJRo0YNReDhokc869atk+wRjNIfyuPHj5cjDMfR6jlx4kSdgCvaoVytWjXlzTZV
n+jpvHHjRvfWRbIfOXKke7DoO0qD/8yZM+38XuiJOu/fv++epfnXnE2bNtlplG4fGKBPnz6+
NSfo0HPhwoW2qWSOy5YtS96slvhjn1GaZL9lyxbZHAQvzQF9p06dfMc5QeixafLf4kyZuM2y
fp3XhkIvDbYzZNckU5Ds4asLFZU7d+6crLE3a208g45j+cqIuA4pjF15EPHfvXvXdQuuylk5
oG/mNX952Ltjxw7puhJ+hQygt14W8Ljn6+7JvevXXOb6tGzZMl1g2c1UTEwM6A23myK6owTs
g0XSLmu9bt++XZqjvatgs0mTJu6NQ5Ax0d2GOzeX5INMcEIvnZRhIFRW1m+a8/1XFFB2g2vA
M7/wiNenT59SIDejngIBmW5t7YKNOeAO79279/jxYxQUOd25c4fxbty4ce3atdu3b9+8efPo
0aNk7g8ePMCvMf+DBw+i35QXLFgwd+7cOXPmbNiwQXdN/fv3t8xBh8nFixencsCAAf369ePZ
+1c0bNiwADMbNGgQ3iE2NrZ69epVqlRh1SpXrlynTp24uDhqML2lS5eWC7RDC17x59ST1NG+
oEf58+fPkydPzpw5o6Ojo6KiaAxKpqHrVN1U24GZQhqFlpQlFIsXFO6TKMq32H4w4rVIkSJJ
6LEeFrUruZR50SWhbk1seK2A+quswMHuWe2+kfLs2bNZB6atNorw6KUjb8gSWbtt1hwiPKIB
+YrSRSW+GkJtWJ8km0NygCDtXpeywkndnurSVD8s6FpP/yboCltSFHfKfHLNNujRLruRpgEr
U6BAAV3ka/LmQOy2XRBpyVilSpUqX768ECsBkOygYsWKJaHv0KGDoEty4mj/SyjR1K0Grzly
5NB/FxpeM5S5ED5qdDsEYpwoW0JraIdwwNIyKiyDs7pLurp8FhPdptBFt9ySvR3pFS5cOMnm
9OzZ0/1TwD1PpGe+fPk0Y02MGl3zq6xbPruv5qkrb82EpIxtbffSul5HbdRGspeiSrrUoPG2
FOgMG1K/jOi3ANk9XmnG7kqSfd++fU1T7XjevQMzVUvjkG0+96REEC1cGT58OFaL+Wvp9POH
NFNqLX3TTPQnAY0BzfpQyJs3L6Yz2iOsAjXIm51AJVsWc5JkMTdv3kxW37RpU7bvuHHjxo4d
O2HCBOxUr169unbt2qVLlx49erA+FLBiAKINeTqGb/ny5ZhqXamL/uMRUR2Vu3fvvnTpEqb6
ypUrmOBHjx4xE56sBtEvBb6eOnXqxIkTp0+fpg01T/4iWr5580Z3E5hybDeJ4ocPH3hSpkA9
hYC5lSCnEHR17jo812O7d2NBV7/mjOzoJoiJ687dyqBT1J8dqAEIfPuJfumTQ5NmjvCQCmVd
OdHxs0fGhzKbOETU9U8pECLyTiF6tcHjJiQkkOxevHjx8uXL586dYybnz59HDT55BGIqFy9e
rIT1t6D3d6SKUNFscsXjx4/jXLt37z5mzBjSCwJ3lFv/Wrx7945gYdasWdT7Ozf/LeilEmwy
tikyZpMlJibu37+fmsOHDyNvcEvdmSF71D3a/r9Ar0hdGxQx2061Mw9Fy4rm/R0B/S70KZze
372GQ/8FjrFvQ9hxpzMAAAAASUVORK5CYII=
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD4AAABeCAIAAAD0VzBJAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADYAAABZCAIAAAD6hUAFAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHEAAABaCAIAAAAAdy5yAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEIAAABYCAIAAADOe7ZCAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEsAAABmCAIAAAAMHvtVAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAANH0lEQVR42u1caWxVWxXmPQUe+EAmRRsExGgESYgEAwGUHzggonGoY/CHJEg0gCLIGKaG
oUwyFxIQQpHSQoGUFlp9vtIJFCgtZShlKKXFZyl0BAq08NAv67M76+5zenvv7b0twv1+3Jy7
z7777O/stde0V9vhP687OoQZhhmGGYYZhhkGneFLT+jG58+fNzY2lpSU5OTkZGdnvy84JUhP
T39f4T0BLtIFpg+QkZGRmZmJr7r/3wR/FaSlpaUKTghOnjyJa7T/XcChiouLy8vLHz58yIl9
qGDNPMzQk+GzZ8+ePHly7ty5PXv27N69e7tghyAmJma7wlYBLmIE7MNbOwXmK7FFYfPmzZsE
fxJs3LgR12jcJuCAmMONGzfu378fCENXni8E1dXVGHTlypUDBw7s169fd0FPQY8ePT4uYGM3
ARp5t5eAt0xjD4XunuDPPyZ4V8DRTM/o6OijR49evnz5ZfN4gxla/bQA1NfXP3r0KCoqCtMF
mbcFH/XERwQdO3bs1KlT165dMcUuXbp0ErwjwC12e0sBdzt37vyOJ8gN/fkg9uT4S5cuPXjw
YF5enpZMLoPm5jdDbMLHjx+DIVYAL1I/0oCz6SgANzLk184C0kOfDgp8IxZJw5APYk+OD4Zx
cXFBYIgfNAr4YyxgbW3t8uXLe/fuDYEhJWsBORuzhpiiYch5o53LyLly3noQvhqgtwCD6P7E
smXL4uPj8/PzNUNz7R/DZwIyrKurw1YEwz59+mAZOzqAeRipczLkvLFQhiTeCBma9adQsOen
BNiBfC9aRjCHhISEixcvBodhQ0MDGWIBwRBS2rdvX5Ds5AlOnfOgQFr7kI28Nm+EM+YttuAu
NQ2eAobY8BgHgxgRAFasWJGYmFhQUBAEhg0Cw7Cqqgq6tH///hEREXrPYAZ6Hl09wTWhEDrf
C0AFi72NN4LPTwj6CqjV0IFCS429du3apKSkK1euWNyc9AJhuGrVKloLzcGodX59VwG32Gi2
mWbINwIa3Nu0CuT2aQF3BO6SNi3NunXrjh8/fvXq1dYydFpFOG54c7BFR44cOSiIE2DfJwji
Bbw+JFi/fv3kyZMjIyO10ue2xIy/I8A4KSkpWBaMjM80AV2595oAlw2fHBlzKC0txZZxejNh
hl4ZYhRq1A8E/1L4oAn/dgDe9pIlS+bMmWOZNUgshDNSAHm7d+8eOnOECsF9wYMmVFZW4pOP
w36BZYYWtHzRQHwap/V/0QTX0Z2vEL4VlhEWTDPEBUhiR/1MAD7NjWyN9sITQWbo9HJ8ZIgQ
ATbGYghAqfxUAIZ6ZC8Den964AxdvfMWn0GAIcIfWLC3PAGe0Ps/EUAaWxPFv3IMqW9eFYb+
jusE9B7iV/gJ2uLTm8E+DApD7zN/8xj6O1aLbCmlYNi5CYwSyfDHApiKFlWiflBos4leEjne
GWo/1mJYXl5O1f9KMPR3DS9durRhwwZYCx1bWFKKNWw7hr7r0hZ/RWWLGAehAKJyRkw6G2BZ
fN8f10bWwhetg3kjTo2Ojl68eLGJCU06B14b1zAUDM1QIc/q5+fnQ0TnzZtngmNuRVwgJqLn
DYbBepx5s88FuA4zbDUgpQiaFy5cSIdGJ53gl35LAF0agHB6l1hqgbaQUjJctGiRyT6+bgxh
LRg9ve0JUIVf+k0BGLomkVrv2WDYkDOE10bPm/uQPjf97+7du39DgKg3RAyxFUPOEPH7li1b
4NPoFLBhaNYwMDvhy4lLyBkWFhbGxMSsWbPGGeNDSr8tgE8TXF2qE3Bhhq3GzZs39+3bt3Xr
VupPTbJbt26h24cmq9RGDLdt2/aqMHzpJ1oMO0pKSo4ePRobG/t5wWcVhg4d+isBImDNsMXH
+R7BuViLoDMsKytLSUlJSEj4imD48OFfbsLYsWN/J3jw4EFgDI1Z9/KrwLOJvvTEJ9YnNzf3
9OnTfxTMnj37D4JZs2YtWLDgz4K6ujpfBjTHoL7nFH1laB21NjY20qltLn1q9gC6NTQ08PBY
Z8fv3r1bWlqKzyoBD2F9mTHPMzGspmpOf10XwA+G/Bke8FDwWPDIE7qxTlBTU8OE/C2FGzdu
FBUV4fOuAH3Y2fvI+OQbwSvDiwPPQBh64YlBQS81NXXu3LnYPD8U/ECAix8pfF/A9sjISIa5
PxegBbcmTZo0YcIEeDNfFXxNMH78eLSg/XuC7womTpwIg4kIiy1fFxw4cCA7O7u4uFhn+F3l
+Y1kqG9bgs6YEnofj8SEPikw57U8dufhJm9FRET069dv0KBBQwWfE6DRdAb6eAIxMT71yDz6
RaM+Id25cycYQtp1IYWlhFrYh+RjMSR27do1evToYcOG6VCIh7smAUPwuLtXr14DBgzo378/
64aYSkSAbwoXDEyeSudyeATAaMtUNsB/IEN9RO0fQ0tD6jXcsWPHiBEjhgwZ4mRozuVN5hcc
EEBwVVl/wFQi7vL0W/M0rKzsuFWsA8AHzMzMhLcEeljDD93ga3yoCWMsjIhQiCKnK4ZIz5T5
EJw6PkEMX0mDE8UFCbMn86gkw5flrE7RtUiYw6lTp6CKydB5jKulr4OP9HxhyJUxVQtMN2GW
rFfQJSVcW1eGHK25CiMu74YNG9LS0hC1BMLQ6k3J1Aw3b948ePBgeJX6pVqv3zA08zNSh4iJ
G5LFe1xJvguzD02aQ0umDr5mzpy5adMmCKqeXnPuzhvAkPeM/+rFb3r69CmcCdjD+fPnw738
pWDq1Km/bsKUKVN+IeCtadOmTZ8+HRewYOPGjaMAkwyVELcogJ5zmoCRf68wSwA/Fj4t7v5G
AFcW8UpBQYFJilpS6qFLjWHwhWF9fX16evrq1aujoqJmCubNmze/CZjBbwXTBXCsly5dOmPG
DJh4GG6z5XQlIhmiZ3R09BoBLlYKVghwsWrVKjxx7dq1uLtYEBcXl5ycfOXKFZ8YWmvoWuPA
gWheWeedlZXFwusMBZBnrTZLYdACqxUfH485YWVIxjBkad9nBMeOHcOYZ86c+afgjMI/BGg8
e/YsPrMF4Hb9+vWKigpOzNUSmk3XwYQ5bDK/Mb3xScPKr7jLcj5X19z5gmC19u/fHxMToxmS
JL5+SXD79m0IiLUaVvxp5Qj5up8ruFbuNcvQMpoczjB06mink2AxhJ9AKaXu4RqC4WABPEzs
cL8YGjhra2yGrqGdl/jQl3oa3RMM4SjDk2T9nmHITUhnFbYbwZF5a16Ms+Vk6xi/2erL15+h
a28zqHZqKf1WrOlFVtkCCUxISIC/rquJqUshtIME2Id0oFs8pXUGSnoTtZahCVX+LxlauQCr
0Rmb+Jg4AjD7xMRE2GjL+wEgtF8QwALpd+djVZ2r4+Us+XNnaGl/74kQ7zk/zP7IkSN79+41
lQrGKQPDLwru3LnjI0PXOVgMrZX8n6ZBj6cCE1M640N/6wINQ3hYhqGO9+C1MU1spPRlQLCk
zF5DqhCYIxaqVgto353ZweZqO70keMAQLsu+fft0eTcXE+p0gAD6lvawxaS9U1mYRrOS9j5s
F4ZcybZjiFbIJ6uOmZw0aq31AMPDhw9D0xhu+m9jWJAPhphAEB/6hjGkpGF0aprm/j4qYNy6
dQs+DfxSZwYNJJl9hE/jo5QGwpBkjEYKxflhbGzs9u3bdczOaB2EmRoNOUOnyxdchoyenAzx
lQnfoqIi+qWhklLXwCfoUmqqTUzGhSU1ACLa2tpaKPBQrWGoGcbFxSG20DvQYnj58uWamhoE
1iFh6GpbgsgQuhR+6Z49eyyvjclPpqfy8/NhirEVwwxbsQ8Drl5tEfA5Dx06tHv3bosh8+VM
bVy8eLGyshK2KrSa5nVm6FfBs7/FZYiAyVBnhM2f0dLiQ9NUVVW5Mmz9xDpYY/lLw8thDg0s
dClifDBkMt+cxuCiZ8+ezNMUFhZqXeolw9vODF0PHsvKylJTUxEE80B71KhRI0eOHCUYM2bM
BAHeQl1dHe2h6yDmOgi6NOA6R9eUCYCvrK2oEUAaKwW4gP5kLYYpIDE1KjrPq1MVYYZBZdhc
iRBQLuBfvVJJwtbVC541gekSnU0H51JBmaBWYP7fQTtIqReGLH/C4mCiiDkZlz0RGFY8ddCD
YEmheGFdSgRc8/Zk6OVk5pzgwoULeXl5ubm5Z8+ePX/+fJEAgRKiDTKvrq7WP8dd/Y+HQPLO
nTsIx7XWaVOGXmo3+J+QMMuMjAxcwFogzOfB2GlBQUEBCECGdeCGtwAfHYHIXwQwklevXoWg
Npewbp81JLKysjIzM7GMWMOcnJzk5OQTJ07wJBDriXbMHhYCK6lXHrSTkpKON+H69etYbeuf
QbUdQysnYCX5bwqwrzA/bMg8QYEAxv3atWv4xPqApK7UAWG44OhzTXDv3r2Kigps4DDDEEup
1qImCdLoBqtuQhs9XWqmjz5pBvnbgNNIIWGoz/0NN+vwQ6+e60GQyfO2G8MWi8q9/I8Ev/6Y
uJXha/g/Q4YZhhm2P/4L08Ce3bY3FrgAAAAASUVORK5CYII=
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAD0AAABfCAIAAADUPFjvAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHgAAABVCAIAAAANNLdtAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAEIAAABdCAIAAACetifxAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALwAAACdCAIAAACB24VvAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAM4AAACqCAIAAABqGOffAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALEAAAB8CAIAAACpPcb4AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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==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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL4AAACICAIAAADWNcZ6AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMoAAACuCAIAAAD4YgWzAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKMAAACvCAIAAAAezPmsAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFQAAABbCAIAAABiXzVDAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAF4AAABDCAIAAACa+CV8AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKIAAABkCAIAAACKIXzlAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFAAAABcCAIAAAB2saWBAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAMjUlEQVR42u2ceVBVbR3HAX1dMwQrFLRwwGII3BLHNV7FZQSXsX9cKlEpxx0Cd0lFR2fS
LKfMJtPUFs3GsSkzy8QNDbUSjVwy0UIRVALMXKDet77z+877zONzzj2cez33NfN+/2DuPefe
e57PeX7bsxzC/vOGKSwEHAIOAYeAQ8Ah4BBwCPh/E/gd0bua8PbfInXKw8bx9/8uys3NHTt2
7IgRIwYPHjxo0KBPiQYOHIjXaWlpffv2zc7Ovi5iY1QLQ8B+tgBShIpZyUNgdTcfiCZMmJCY
mBgXF9dJ9GHRh0RRUVGRkZEZGRl/EOErqpF8rbcqEOB/iaxdHQxgXKhGNGzYsOjo6Hbt2oWH
h0dERLQRtWzZskWLFjgSFhbWv3//cyIFjO8q0wsEWLEZPRxUYFzovujtt9/Wgd8StRThLQ4C
+IyIwLrR+d3Dhj+8a6cg+TBa/1AEYJhu27Ztw0VhIjC3atWK/QzgEyJlfYFH6VcCrKyJwOnp
6R07dnyfgOm0uLbeFMNmVITw3IcJjIDcunVrELYQRViEWH1cRI81eiIE7KgnosePH/PaTIz1
9fUNDQ34y7dPReqmeGjSjNJIv4hYMGAGrZaa8BbmjVT8S5GRQQIB/qfo0aNH1SImxtra2rq6
OqDyLW+Kh8AqaCng9u3bOwD36dPnsMgD4B+Jdu7cuUr0ZdHatWvXr1+/YcOGjRs3btq06bQI
/O5DYLOiSf9NNGDAAEQsmDTYwGykJfbwr0TWGsHvtPRF0aRJkz4hShQlJyf37NkTl8G9HzJk
yHdEaJlL4HfsZAVuamq6KYKLwoeBR+BWIh0YleZvRB4Af140fvz4bqI4UXx8fEJCQo8ePVJS
UlJTU78qqqiocIhb1jTmAMwjAP6zCDyMWExLBGYAY5bq169fscgD4JEiJLowTbivjJa85bNE
ly9f9pUDrVV3s/YMB37+/PkfRbAmXojXJTBReQuMSsu4yyFgR2WLsrKyaEIEDn9POjBaZg1L
DoSGSTOZq7SPD8CkL4t0YBbPEH2Y9x3ADJxqhBT48HC6yA1weXm5L3d9nYA/Kxo9erR+MYWN
6+GqM0SXLl1yY6vOgUoNZRm0aNK9e/cmGK+u11g8gqh2TGSMgQMx6SmiUaNGhWtSwKBF/Jwm
Kisra9ZFm/VkfRalsbGRwMh/epRW8Vm1BB/4tcgzH87MzAx/UXoUGSM6ePDgNRFzCV//SYRG
wzJhAr/T9PsXxRH82bNnEXvwt7S0FH9/LEpKSnIGRqWlSksFGWBami2aOHGiYUgqYuN1sqiw
sBAF2a5du/aIdoq2bdu2devWLVu2bN68GWXZGtFqUVFRESo2/OXBZaL8/Py8vLyCgoKlS5cu
WbKEV4+NjVU1hvJeHRg2/3ORPjwMsLR0A/xx0cKFC1FmAuzrIlYjqEDXrVsHHhSkK1euzBd9
SYQXBSIenCtCVZeTk4MQiNe47udEMTExrwxYj9KqjteLHutBq8JelBEX9LcRdrICw6QPiYwJ
AA9M+v8fmMMjZB3bKB3hp8Jdy1rYGdKdCyb9M5FeS6uA7x9wkQiuZdsaa2J87YHXi2DVblDD
g6Nm7yDy8BERgQ35B/wV0bx586yepm58MGgdftMKbAwPjclzb4CD3bH+ArO0NHr4pYB9DQ8D
kBta3XYcvm6Ulh5MALxxwNtEqPJai3RDUs3iKV9ZNzDZBgtryFDAetB67YF9JaSgALMwRkGv
X4zDYNUCzrl4G72syc8ANsbD+qzlSwWtTaIFCxbo1+YwWDFzojjYwIZjBystqR62BdbbER5k
ORQe1rQUODB9ePHixfq1gcqp8GYHAwEHbauj2ro0z3pp0t8S2QLTjK0TXcaA+TUD3iLCeJ0X
4NAMMbmtiNst6MP0Lp5lDLOmUGv95Ks+1e1WB1ZbHoJVab1xwN8QLVq06AMiEhLprffkHGat
Fm7MEzXr8+qO6J/XN7XApPVZy5ea4iEwfPiDInYs1+PVmqXtZIUtW8DAak5LiZmCbgxgLpfq
07QBAn9btGzZsnYixalHDlZaMTExH9X0MVFCQkJiYmL37t31g1B8fHxcXFznzp27dOnCFcmu
Xbt269YNn+S6JFdnPymKjIzUtzywzlHehCMwac9q6e+KVqxYQSrbSoCdn5KSMkA0UDRYNGzY
sOHDhw8dOpSnBmlCt/Ts2bNXr159Rf1F6enpGRkZI0eOHDNmTGZm5mdEuCnKrIBK52ovIjO+
6Bkwp5cLCwuN+lEH7iIaN27czJkzc3JyviDiSvrcuXMx0po1axZP8SA/MG3atClTpkydOpVL
0NOnT58xY8bs2bPnz5+/cOFCTuVyshodjk6mfSlgOhfLgbS0NB3YYPYP+AeiNWvWWGeS1FIL
O/Pw4cPV1dU1NTXc+MHtGQ8fPqytreXb+/fvc2cMP1BVVVVZWXnnzp0qEfeQcN9MXV1dvSbc
SrhAp06dCEznUitpkDJpeqyx6zUE7AJ49erVRiimPbMFw0VnzpxpbGxU5ftzEa+qr4Oqdtgu
lzY1NeFH8Jdv+SOTJ09G6EKE05MzmOHD3PsB4F+IjL2WngErB9aBz549y4byko0iupN1Z7Wv
hUXcFPyIckUFjIj4PgH/UAST1msAJebhT4tOnz7NHrbuu3XYqmOcMtpK4OzsbCAhvUVHR0dF
RTEpRIq4nQlBi/u0cLN8rcj6t0+rqKhIpXtdZB4iOnXqFBqHS1rX/h1WwG3LQHWWwIjwSGnJ
ycmxsbFIB2prOMQNa0hLClh3mUCAjR7WURkz8HeoCD3sC5hv3exHM7ZzcVMjehh9iOTEvfAf
EcWKEMk6dOiAtP9TkQ5s/fFAfFgfJ6hYrUxaB7bddOzv7sPHIuRq1Cco1JB+YcxETUpKQp8j
esO3cXV2DHzKun9d3T5XwN8XrVq1yqhgdeB0UTCAudMTVQpcJjU1FbUnylKuv8OMYeeo1VCB
ZmVl/UTkAbDtjIex8WGECFFaD1ovA6w8gqH+/PnzGNwfP34c97SkpOS86LciBI7i4uLS0tJK
EVOar2ARArYTdy4sWLDAYSdepghXVVusXh5Yfw4HbtzQ0PDo0aN/2InHafy2z6Cog66AN4pQ
0DsAZ4nOnTvnObD+jJixAd84wgRmG5/VvXMF/DVRbm6uMc9iC6x3iycm7VCKGjmvSeRQ3rgF
5oxHfn6+dbHHAIZfWc0p4CjNzxPDYHbezuYr4bstPLaKCgoKXiFws1vJvQTmjMfy5ctt1z74
eqwoGMC6jygqwz/1p+6spq6/DQHb6XsiVFodRGp6hVNcnGfhXktkReZhX4/fGgDu992qsbTt
b7p/ENg/YA7KiE3gNm3a4AXGpa8Q2K8nn10Bs6w5cuTIctHKlSsLCwvz8vLmzJmD5Mz9kixO
bty4oSYAfOUV5zTja7+4sZXa3wce/TPpv4quXr3KnV/cpbt3794dO3bs3r2bJTuHZnfv3rUC
G52jA+t7wQ1OJRWl1ZNM6vfdP//nHzCf4L1z5w4fwb548WJZWRnK5pMnT6KyZf9zw3NdXZ21
QTqVrx7z1b3q82rexzox5j0wSzY4J7/Dat52zcqQ/iy5Pkenxo8qwDoUEnz79OlT1MmcEsRX
9Nkyv54IdgXMX1et5Kyim9JH3Sl+nfyqrfp8nfXr6tZQoMXwANjGj7iMW/4BG9W8wyPxOj9a
+RfRhQsXEL1v3ryJMU19fT0dBKMfMuAgXvPW6N6O47dv37516xafebh27dr169cRIzBmwrcC
82F8OATs4nlQ2piKHGyl1SZhcnzkCEMoAKO54AQ/Z54Q4XAKxzGmR8y7K9LHCbgd9+7dQ6Tk
Y9AHDhzYt28fImVVVRV+x9+g5d942ErCoEVaPQgZH7soIjC6qLq6GrmNYy+Edxw/evQo8hx4
bot04CdPntTU1OAucAFlz54927dvLy4urqysxI3QQ70bYPX5MPdlirVy0EsLq23DRPmsDrFR
k6ChAP6mCLTIbSUlJceOHTtx4gQna7ikxFCMFzCKK1euHBQh1e/fvx89jD7HjdOTs/sedhu0
DFSXTwU/e/aMKbq8vByc8EYCc7CJWwAYGDY4AUwqTkrBpfn/SjhrRRc4dOgQSj1UAehznNLN
yvvS0tc6jTMwOoqPaMFvKyoq0NAHDx7gBSsz9B5uAfjhybAC7kfh6iGMGcC1tbX4Ls5yPQEu
QL+AA+NUcIED8HN9wlFlY7ZSLSlCOAhDACHXRPVwyGSLT3IintPdKpk72JqzQsAeATssGulR
xLaWZiXHVOdrsOFvlH4FwLZh0/Y/VenAzs8YBwD8X5++d8pTV2USAAAAAElFTkSuQmCC
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGYAAABHCAIAAAB6TaWmAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAANfklEQVR42u1cCXBO3Rm2/PzqR6TEFltULY3aSq1F1TbasXZQW8aMBjWiZSxjZ1Qx1JYQ
xpJibAlRRiwjtqolJBWEhIhG8mtohdaSxM+vz7zPfGdOzr358on/JiaTZ+a7c+/5zj33nOec
9z3ve857b6kPn4BvBe/evcvJyXn79i0vcYJLJPLyvR2+zQ96+XyEgie38ymeN+EbAQvP98ZS
JZQVAWVGw9TjrW34WOJsGcSNiru8CvG8fNv6FA1lRo1LKPNolBWMHU/k1MMy3xcURUZZvmOh
wJR5iM+RMsoICILKz8rK+lrw7Nmz5xpeCP6bG/+z4KULrwSvc+ONhiw7ZLuQI3jrwjcFgoOU
oXTUDzVGI8HU3wSJiYnJGh5oSHHhoeCfglQXHgnI+78EGS48Efxb8B8XnmnIzMxk97BLyHte
/Fq5Vudk3FnK0JOoGYYJmvRXAVi7rOFKblwVxAiuCa4LYgVxcXHxgps3b94S3BYkCO4KEgVJ
LtwT3L9/n93D/iD76enpX+eHxwKeoxsoGQ5SRqBXMVjATjOBn59fQxdw/gOBn6CRAJeNBU0E
TZs2xV3Nmzf39/dv0aJFG0G7du3at2//U0GHDh06CX4m6NatW3cNPxf06tWrT58+/fr1+5Vg
sGD48OG/cYuRI0eOEYwUrFy58i+CEso+J8o4MUGDQBwuXrxYT1CxYsXy5ctXqFChouB7gi8F
SMQ5juUF+l84+UrAxEqVKlWuXBlHJlYSfKUBl1UFvKxSpYqXlxeOlQVVBEip+jEA178TFB5l
voJy5cqVLl26bNmy5QRfCEoLkIhzHEsJygqQjvMyZcrY5iwjYM5SGpBI3tUlM5f6BGDMjhU4
SxnsDMxWUMDnzp2rKQBNZSwo7QLPVTvVJWkig8xm3GiFNb8q2T30QvTErl27UmAdpwwTDSay
6OjoagJSpmpjWz9bynSOjHutRRnwnDLb/EyEuvy1wHHBhFmEWV9RBmFR4uZ5O/OizGiYklNj
ANom2vaT7b+FRxkBQwaCefbsWVJG7a5ERq8ZGwYlRTVHyVLttFJGBaeKYn7ciOlCib9Si19o
UOVbh5Lt0GNRoGyooISyz48yqH8I5pkzZ6j+YSKAMtRbp4DNwPT/fRe8vb05tXsL8FcFDWq2
JUc0MmiOcOo0KFZPoRHjRnXaKjUSDYtvlOCzoIwUwFbiSCRrijKc4y+dMpTgKGWGPiVlMDIc
p4zqH/4zHEZ4l6RA8aXXm9QMHDhwxowZ8+bNg529YsWKBYJFixYtWbJk4cKFSJ8zZ87vBRMn
TgwMDJw0adIUwVRB7dq1UQ4YsWp6MIVxCudh9OjRsOZ/Kxg0aFD//v3hEvTu3RvuAf2Ejh07
wp2Aa/ETDXQ58NAlAseNDHi/sGPDw8NpeVOJGJ3s4+ODAYhm7969+9ChQ1zzOCKIioo6fvz4
sWPHjh49Ct7psmzcuDE4OHjLli07NMDZQjmw9XUFR1DkMUyWLl26bNmyEMHMmTODgoJgzYN9
MBgggKqCLzVgwIBfaugjmDt3Lm90fJQ9evQIun/Pnj30kChQFAE18mvVqlWnTh3UCQRduHCB
yw//EHDRIj4+/saNG7j8uwBifvr0aRQLZs+fP39KAFcUAw0SqhuxBHwjsAmPB3SjV84I0Iuo
1a5du8IE2wRgBJ2xbt26tRr+LEBf8kbHdRl8cgwTjIJyGtgkkMXLunXr1q9fH9UCQcivVij1
BVv9Uq3uAm/evEkXQHZQCAaU1bvAEAOb48aNA+noAL0oroOqtdZ3djBWcYuAMiU4SrOSsjVr
1oCy1NTUIqRM7bYUJWWgAFIDiVB+tdXXQVMbNmwIcUhISEhLS9Pl2ro4rrcWyM7OThO0atUK
1EOXWa0Eg7KP0sWFuvZfQtknUbZz506aVMZcyYZ5Tpl1o8g9ZZwKCkZZXrtWhUcZVweNRasS
ymzw8OFDWFXbt2+ndW74dBScAlOGlJycHG5/eE6ZJy0vML4Dyh48eAATFGYnp0tDl30KZUwB
Zdy1Kz6UJScnR0ZGhoaG2qr/74Qy7ni2bNnS19e3OFCWlJS0d+9e0GFdPlR6zXPKrH9Bl3Hn
GC4keIGDke+MWUJZsaPs7t27cOvgDLlZOP4UyrKysuiTNm/evEaNGqDMuuxTQtnnTZltTBLt
73xDlGgrJyYm7t+/f8OGDdbdRrWwh5muQYMGa9euvX37NuY+z+Oc4ADCx2RETLNmzXx8fGD6
WZfIvb29a9WqFRAQEBcXBzdWuRAOUqY7CoYf675hyAldFhERERISos+YVsrolmMI5EWZ1XGh
c/769WvqMjeUVa1atWbNmqAsNjY2Pj5eOdtOUYbKcc0gJzeY6CZQi39BMA8cOGCMMmPvq169
emqUwSg1ODKGlR4ByVFGypo0aVKtWjU6GLaUjR079vr16zdu3PA8vLjglDHM6vnz55mZmSo+
S4eKi2Moln4OFvQZ03bHH3z5+fmtX7/+zp070GW2cdB6or4ohEeQssaNG+sL2XrfKMpiYmKg
zj44iVJcnGIEIUQmJSUFxzQLVCgWg+XUeUZGxuXLl7dt27Z8+XJjM1VvGEYZ1P+qVasgOBBk
doMRwqgn6pGL6EjGlzVq1MjLy8sNZWPGjLl69SrUmeOUoX5cjB8yZEj37t27dOnSsWPHTp06
dRUwRKlnz569e/fu27cvo5G4ZD5gwICBAwciHZnbtm2rh6UYBhoEqnr16sg8bdq0efPmrRNs
EGCqBZWrV6+GpoPkhgrCwsLg5+/atQtzMfqDuxgoAXypvRhSRgXKvasRI0agFWCthLLPjDL8
IA4nBP7+/ngwBjlDtLzswJ03PQU5Gfyl71EbdhODy2A9cd+EAXuM0IOaq+8Czpn4QwFj9qDC
GLmmNsmtPiaqhMl01KhR0BKYAZxV//hBjxwTQENzp5r10LfsbYnQ7VUV8KUy6zl1NlXJen4F
5vwyN/RQtbwog5U7evToK1euQF06PmNC3R4VoOf1jW49HM4aLaGHgOkBYrbhN4oRgyB1i5Gi
R1cY9bEtH8Lh6+sL65+mrLN2GXoDVgWDqSEaaj/NfeiWYtPa7W5ipDiIjNgDo29sQ6CsfrjR
hRhi6O8JEybAVIadWMSU6UFeBo9qjNiG1thSZpVx95RZh1VelEEPBgYGFgZlKPrFixcGZUaQ
jBEOZ+XUiEq0EudJjKfqAP0pen6rOKtKYjLF/DB+/HhIJaxlZ3VZCWUFUf8QzEMCW8E0Wq63
1pOwXT342lbQGM2OaVFNiFZlbw2d1SP0gNq1a8M0mTRpEqTy3r17hTFjFiFlDPp3Q1le00tR
Ugbr/6Jg6NChPXr0gK3fuXNn2P2/0IBLmPjt27dvJfixhhYtWvgLfiSg/ck3SjCL0QqlgeqX
G400ICc6DDlrCCBodBgIhvD5CFQKY7MYboTbUYGpU6eCLzjwjlOWlZXFuCU8MiAgADY0PA+Y
hYEacDls2LDBgwczFKuXBhDaU8A3ZEA3yYUL1aZNG9LKyDemAG0FTGzdujX7gKTTMQB3devW
xZE88iUM/kVvAZcMiGSAIzwEFDJ9+vT79++npKQ4rv6zs7O56wWfbvPmzZs2bQoJCcFxuwZc
wh+ED7hc8KfcWCb4o4D+4MKFC+fPn8/ARADnCxYsYAowX8NcAfLMnj171qxZfxAwbDEoKGjK
lClBLkzVgHT2Jd8HmTx5Mu7asWMHX0x01sjQPz6Q79vaqIftiqMecuRmX9J4b1pfGjNimJgN
deOqnIpnwTnXPvkXwJc0wVRaWhpOuITHkguPMlvW3FBmRGnZUmb7cQM3lJE1vkwMpvh0Lm3y
RVMc+UIwX2HFyOILlczvLGV6iBLpsP1eg+1r3u6Hko4nT56gVRgIqampT58+NXhkH+i8kxQ2
W1UM1ICU9PR0aCsUlSmwbq8Aji/+lFD20T4mP6fCT6joAuImeOhjv05x+vTp48eP7969OzQ0
NDIyEsRhtuHySUZGBu7CMSYmJi4uji+Hq80a1o3v9CPzwYMHMTVhqsE0xRexrQ9VFDvoY6Jm
3C7hs5mSl24qGGXwxsLDwzHnYkoNCwtLSkpKTExkoDR3T3CMjo6+cOECdRP7j6yhYkwE41u3
bl28eDFmTLAWLbB9KEeAgysZamTxGWof002smjXdzSVw5MiRiIiIAwcO7Nu379SpU5Cs5ORk
BpDTjIL9efjw4aioKIaScdZjNdB4TosYYnv37gVrwcHBOOGL+8aHgPhox/cxjaKN8eJGl3ku
uaTs7Nmz165du3XrFpXaIgFGHJrHKAVwys8UvHr1Sk2mELGnAhCK0YrjyZMnL126xM8OGJt4
+YYuOEiZJ+rffc30PCALgwt8JSQkwECH5nr8+PEmAZQaKMNYg6o6ceIEP+UA60GnjIJ5/vx5
vj8B+Y2NjeXHM6yjzHHKPhQKMLWhzS9fvtS/4MGxgxS0GRzhHBTw2yOwvxQRtMj4tRcOT7AM
0vXPgBQg5LWEsmJHmR7DYcR8KDdIN/0Nx0B3OYw8/MvQvIVhyjoN3WpVrDFRUWZ9IcegzJiU
ijlluimj6LM6lTplevyPGnTGm0nWTw0WH8psfSmjwW4os/0Umq0RW9wos/VAbRdR3n8aHFX/
/wdCLZQir7z58gAAAABJRU5ErkJggg==
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAABnCAIAAABtrSwJAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALsAAADICAIAAAA/RAdSAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAgAElEQVR42u2deXRV1dnG61etLaAg82gCIcog8xiwmAZFJmmFVScoyiAghBnUDn7Y2joh
FFCRGZkSUBEoggILmUG0yBACMQHUEAKSkARCIjjU7/n2s/Ku131ObkJFM9z9/JF17rnnnntz
9+++w97v3vtn3zk5XYl+5r4CJ0eMkyPGyRHj5IhxcsQ4OQUnMV9++eUJo4ceeqhPnz69evXq
0aNH9+7duxrdbdS5c+eoqKjIyMhOnTr17NlzjlF6evrXX3/97bff8j7/UXLEOGIcMY6YPOXm
5h4zAiggIyIiorVRy5YtW7Vq1dYIx82bN2/atGnjxo07duz4ihGI+eabb4SP/3xfjphSq5yc
nKNGoKFevXoVKlT4RZ6uv/76SkY33HBD2bJlf/nLX1577bXVq1d/3gjEaDIIyrdGQUtPsBMD
VTQKQIxlYxwxQUFMvFHDhg1DQ0NBDMgAK/9j9HOja41wcM0111SpUuUFIxLzbZ6CPIJxxDhi
HDGF8Ep169a98cYbCQd1jRHOXHfddUIMvVJaWhpA+cZIMiZHTFAQk2DEOAYhi7YuPzOyiHnO
6OzZs9/kyRETjMTcdtttYWFhJAZwXGdEG8O8CdxoYmhj8tNPGfn+pxByxFzN/phPjJo2bRoe
Hg6vBCxAzPVGtDSIbMqUKQNuYG8qV65s5UqMZr5W0rbnJwhxvi2EfhpugoWYRKNmzZrdcsst
Qgyza8a8wKVcuXIACMSIjSExly9fhpW6cOHCGaMvjOCwYIFwQYZRltH5PHkfyvEFI+tKS5mZ
mdYZvMU5pQwl60ymke9t5U0dMQXoyy+//NSoTZs2cEzIleiJGM2UMapUqVLVqlXhsEASDp4x
Yhxz4sSJ3bt3r1+/nhi9aDRt2rSXX375tddeW7hw4euvv/6G0QqjmJiYJUuWLF269E2j2NhY
nIk1Wr58+UojuXKZUYwRjxctWsR7LjZ63Wj+97VQacGCBd6ncJPFSrwJ3pEfyRHjiHHE/DjE
tGzZsmHDhvBKcD1ghZHvr4zKly9/0003lS1bFh4KxDxtBO+DkGXHjh2vvPLKxIkTqxlxVAGx
DpwXHtasWbNWrVp1jHBco0aN6tWr4zz+1lTieTlZ4/viU/o4JCTkVqP6RjiPe+Kvvic/T9U8
VVOSK/U98b83MXLEXAVicBK2xyIGUQuI2bJly5QpU6Kjoxkpi31ivx9P/tIId5OeQMnFKOsk
L7OeulYJQVUVIw5iMPPH3+uV+Kr/ydPPlXAlozT9duQbcsQUHPkeNyIxIEO3EL99csOOYNgP
EgOvhBxk+/btM2bMGDVqlL4eBwKNtP3P/aTbTF4Ok4aPASzgEIma0ECAcFDO6AYj3gFX6pPE
FB8bNwHrfIr/CA7wG+BgGZ7lW4M8UuiIKZiYJCMSw5+stKL8FgkBzA+cDolBNoRcaefOna++
+uqYMWNoXdg8uJ6/bJ70/bnr3mQBiy1KtwU/yEblZ+BT/Bj8YOCGYRbvgCsrGNHwEBHCh1vJ
kCqEh/gv8BBPsY8boueFHDEFE8P6mBYtWjRo0ADfIxvjV0q+xNDGeIlhE2pitDMSdPRTfFZs
jDVgrm0MX86L5SQvwPveaFTeiJ+EJodelXYLIkP4i8sYzkOOmCuIY1iD17x5c8SSaCra/MpG
bDxpKrSxeCVEvsiVSMzYsWPJgYQsvJ6DDGxR6eDRuZgl3xDHMlR8yDvzmDdnNyMdGQszSBWf
KmvEC8RJ8QxvAmL4zzpiHDGOmB8nV2rdunXjxo0R+jE2ZJ5MC48vXcJh5Ep/NfL1SjpXktbV
7SqpEwFi21usWCEOYZKnhBXpLqLrISuMjkVCqu7C1k/hL28If8QfiSPmKhODsLS4EcN41hHz
0xHzmVG7du2aNm2KrwxfomSqkleLmwAxTxmJV5o5cya8kpcYnR9JuCpZD4NWUmVdf42f2ORy
PV+iw3PcjZ/TN43X0TdfLpkgn6pZs+bNRo6YAnTp0qXPjdq3b9+sWTPYFd2uv/AIee9fjApD
jG4hHuMOOtqQ3Een3DpSkWCF767vhs+p4ROsvbD6EimjrRRYqWdUkoiRIoGvjL4phDiUbx0H
eLm+npUJ2dnZ7MGjV4Jx1omu1Rg4gI35s9GZM2dwk127ds2ePXvixIkSVEqAKW2pI18JQrVh
0L0+4oYIjVgU/ZSYDTEwfDsN0HXfl+7k1ZMlpB8Bv4RaRiWJmEt5umgEf8GHlz2S84SDJ3mM
89lG+kqRXAPl5ubm5ORkZGSwokpXO0gL6f4Y+n5Evn80IjF79uyZN28eAOLwDUdqEAzBVgE+
urYySmBFwg4GrbxAN7bAoc2VzrCkP0b6cNnpwqiL9+dTuudXxOvZ2cMxEOimPJUkYr7IEwOL
lJSUU6dOpaamom1Onz6d6idefzpPuBIn6WV8r+dlp4ySk5PxLomJiR8Y6Ro8IcYaEmKupInZ
t29fbGzsiy++2NyoVatWsFWAD3dr2LAhRwrrKsHsWydxBh6hthFHdtjSlkWxXB5dJ9sYH5sD
kw0aNMDfcKNQo5CQENwcf/mQ7xhmhAM+xYfheSpJxPzNaNKkSb2N+vfvP3DgwGHDhiETGTVq
1KNGg42GDBkydOjQxx57bIzRUKPhw4ePGDECf/nwYSO8ZGie8KoBRnzqgQcewLv06dPnfiMY
Bg5Q06TrDEVHADAeTxiRGNgqGKrz58+TwjQj8JqUlBQfH/+h0Val7du3I/TZsWPHZqP33nvv
3XfffeONN1iHwMID0IaWwxvR6lghiLgqmApO8t22bdvRo0fxdnFxcQcPHtxrhPfasmXLxo0b
cX+8yyajLUbvG+Hhe0bvGq1evXqVkSPGEVN6iWE/B2ICemLYf9aC0Ngy92vSpAk7Z3n+TiNE
rI0aNYJVr6JUSalixYo04HqsDmK0QUcuASOzUJlFwIfiC3DnJ43gDWW+ksTREleBJMRhOUYX
lbLzdEEpMzOT5ZXpRvgfZXZmfr4Jwld0nxHC9lyP5H29bydnzivhM7Cys+QR86c//YmtxW5v
tChcO9BhY8PjIj7FGZwHIh2N6K3xDVqVJVbeIdJlItKFpV9VGGLOnj3rLdb3nUWrJZkaZZ0k
diAGQQZiWN2DZ40SQKD8QaOTJ09KGug7D0aTzSv1m/IpKWsvScQwohw/fjy/ERIDSwAykPXR
WuC4Tp06OID7gBFqY9TYCFfqfiqdQErq4c04ZOBGwyEX6yt528qVK4uN0Xz4zjvxnY+SX7k/
Gu9LI/wv+A3A6Xg/if4B4BfygBGIyY9UDYruYvCyKypJxIw3GjlypIzqscYW9gOUVFXCl8VM
gRkK1+zAr183OdMcJrTemjTdb5bfj1ikO+yFGMYx0k7aZviaE98W1U/hgH4EHhb/Mj62tovW
h9TEIKkMwIp3WowvMQFMVPElZqLR6NGjZZYQQj96pRo1ajDy4NgHfn8gBmb5FqOmRuzgl05P
WheO07J31erV8O0VtViRTFsT8ycjixivOQkw581rb0gM4x7GMfjYmhidWouNecgoP2KESHF5
Fhy+KknEsCUmTJigy2PR5CwxJA3squJ8M+mvZNEazrMnQ3d6skIR5/WsWGv4xmvwRXrQjv4L
xPyvEUcirWljVpN4lwuxSNJPiVdq166dntVgcSMfEv/XI0bI0fKbBOnrnsTeeCMwR4wjplQT
08eoV69e2g4zwkU7MQem02GJq3SrM1ghPUKY1aHC75oP+aVz8EiPS0tBgtUfI70guA+iJZLN
XMnKOAL8d/mtR0RWmJmTmNatW7NG3ZdgSehwAeMYEKPhsN60wNnXPxyUIiPmXqN77rnHSwza
KTAxMjRjEaOXZfAlxhq0KxHEEBpHzHfsmR0wYICUIKHx0EKIbcPCwhjzMlUGGXRPlC4TgRti
Z50Uf+hsiNdI/4pVHyk1+lLW5A2Hpc9X+mO80W6AFNf3SkmtzxohVwoNDbWya/n94P9l4Q5+
SOy8Tk1N/SFf+1WcxP9TEzPWaMSIEbo/BokS8iB8iZzPx3FBfHGcV8EEShMDktjJqwtQhBhW
GugeOavHT4jxjXhwBnd+3Ih9vgGy5cDRg5eY3Nzck0b4hdSqVQuf09sfA1zwAfC/AxqEbgON
Tp8+XUyKjX5qYkYZDRs2jJYD31pISEizZs06d+4cGRnZyqh27dqs5OCgAYdkOfCLk8ALBxyh
ZeEBv1/6Kfxldw4LDEgPQ2P6O1o1llT6JtskhjbGlxgd83o76LydHxYxKUYkRmq2rXng+Edo
Y/D7oVUOXmKGGQ0ePJjFYB06dIiKikJkgzODBg1iXtCpU6f27dsjm2irxLECnGzTpg0etjdi
dzACgvDwcNyNI/4NjDjsQKOFAwLHKFiqk2iivBkKiNF9vvllKAFCFsQrMDbeOAbEcDjz1ltv
xefBx9DxnC4WZrQOHz3aCJ8kSImZYDRmzBiuwdyjR4/evXuDEnorWiBkUt26dZPVvKmeRjjZ
pUsXPOxmxKdAEunhis5ki2s5c/wSf9kBqCubJEUvkBjf5aj+a2JYxANi6tSp40sM/SbNoSPm
uzN54iAqV+DJyclhyRzjAA7J4stFnMgRWojldjJgy7FZvopncB8uqsPruW4P3wWRJucrgSRQ
BSB0raTXKyGmJtnwBWx+lv8FGDOyCkb5j3jjZdyHxRLAl7Vd2h9JJC6rfiKMG2GEb8wR44hx
xBRCX+VJl/TKl+uNH6UexVp9zldf5yPwRGK44hCAYAvpXEnPPwJSHDFFO+nPw7tpL+P95PyQ
vjDhVfgNsN4Uka+OY6w6DU3MY0bBS4zV126lowEGZn0Hh30jCe8IMywTidFzCSxi9LC2RYw1
gYH3JMpXSox8EoTqrPZ1xBSg/NLR/FaO9F7j22OmufGexC+bvSARERHNmzfnfCXfKhlvdo2b
oLWOHj26e/ful41eM5plNGfOnAVGXFFs7dq1GzduTEhIyG9aDNwliWHkK/0xvkNg+CQgJtgj
X/EUVkzg5YZZSeCSJd+eDy8xiHU4weDXv/41zEyVKlV0h55vfwznK5GYw4cPAwWwwkodZnnI
zjp06IAbRhlFGo0cOfIvf/nLunXr8vOhQgz7fGWdjvx6hmAOWR+CUCxIifHWMkrbe21MgcT4
PuVLDHPa22+/Hek3Ula9pkuBxMTFxa1Zs2bq1Kms1GlohHiI9ciyVRM0ePBgtC4u9kZXPEZE
xZVs2B+DbD/A1FoSI73PwR7HBKiD9L0ywHhbgYtpW14JzaBzJd9RAs6i5bjS/v37ly9fPmnS
JB0v614cOXnXXXf169dv6dKl+t1ZQ86IB/ndYSMEMeXLl5dZ2d5eGfkkrHO1ep8dMY4YR0xx
kuS0zK7RVN5aSYk69foxXAfvgw8+mDdvHtyNlY1r8amuXbsOGDAgNjY2v9Jx5EqcDHrzzTcj
AJdKU+98JZZh1KhRY6rRuXPnHDE/nWRth0ISI+vHCDFz5869WsTwk5AYqRsMQMw0I0dMMSLG
62WQTOmqTeTVSKTHjx/vXbLFIqZbt24DBw60iLH6Y7jKBL2SrExmTbxizy+JmW7kiCmmxBAa
/Pq54hCJ2bVr18yZM8eNG6db14JGE4OgR7eudA3jGNk114mtXr06F+TVBV++xMwwcsQUJTEV
KlQokBgd+ZKYsWPH+lqXK7IxEoMjtUYAztV7LRsjZV/gCZdxH2VHTNEQ07Zt2yZNmggxvkuL
6QwFcQxeDmK86+BZXbSFjGO++uorToEODw+H/ShTpox3eSnWJbIKrF69euxizsjIcMQEKTHc
6qh+/fpwTAGIYbVv3bp1HTFFQ0yyUQBidOQrs2iFGHol3wzLIuaRRx6JiYnRgxjSaYQz4pUY
+XIlTu+OlTKfvFatWvRKjhhHjCOmhES+jRs3DpArSQ8e5ytxXGnnzp1oM3gl3znSehgckS+9
ku8SEFy8iBVVN998M7dHYHmDXv9XJljhPDyXy5WKkhjWxwQmhisnamK4I9fo0aPzI0bSnAKJ
uXz5MssCQ0JCkJGxyhhk6NVchRjcsFq1ao6Ywiq/2cWF3L5Xn9SjBEJMfmGsnhMpq7Mi9hw3
bpzXl1kb2hZIDCJfriEVGhrKuXzEVFaI1XtoaWK0VyradvlZsWUl8LobBW5AbVVUWf0x3un7
ugYPv35Zz/frr7/evXs3Rwm8WylxBxvZ8qp79+7sj9ERjP6EnE4AIQkClyRG7untG9TEFJPW
KQHEeMv2fgxidJ2vJgZvB2LmzJkzYcIEX2Jk0i6kiZF5zlZ2TRvDZds4UMB5wTINj+I6gQDr
VSNHTKH8ERue1bV8SqYCBSiz8t5EiGnVqlWjRo2sOl+vrxFirD5fmYEmay9KXsOnrFECb32q
1OCxtqtZs2bI3fCXk0FvN/p1njp16tSzZ89FRpmZmfnNtXPEOGIcMT+YmwCrWupAh8WR2hdY
cwl+97vfde3aNSIiokWLFi1btmzzfbVt2xYnmzZtitaiL0CGorNrb+3VFfX56h8APsyxY8cA
cUpKiqyLLquj4wzOnzx58tSpUxxV4CYMhSlAc8RcTWL69OmDXy1+u+3atWvfvj3n296uhJP4
rUdFRXGqAKIHya4tYnxr8AIQY31yrrQL46c/s54JhTycmzZYk28cMYGI8Xqc/NZE/U7VkHvD
Z/xA2QuyatWqN9988w0jHLxttFIJ59HeODhgBNR0dh1goxsed+nSpX///suWLSswJJc5oPlN
r7Qm6TliCkuMd05JgEWjvP030gacfJmenp6Wlpadna1/vnrfFCDC1VOZA7OpkCvNnj17/Pjx
XkSsh6zzXbJkie9EKt+pDvyovvsC6fIaR8wVE8M5iFzYXRpbT7CVr1X/NFmVjbZnTst13jnT
G/fhy33Xbefkbd4TcQxsjLUjl3fEG7rzzjsDEOMLhJeYwkwCdMQU3IPH5ePQ3ggM8Zc2Q6/K
TwjQ6gwV+VRWVhYuRsrDXIlT+eUC3iRLiTBBJIxeY/v27dOnTx81apRvha9FTN++fX2JCbCY
nhgS37WlC9nH7YjxIQY0oO2RROCvLODANRwgQMC9G2hI+BTcELIPpB6srsXDc3nCs7xJuhKX
m4AY9+BNgdSWLVv++c9/RkdHO2JKwEikWOxDhw4hFEVcWbdu3dq1a1eqVKly5cpc9qyOUUhI
CJ6S9c9CjGrVqlW9evUqVaqwLx8vwTH+4uVVq1blldxGpUaNGjVr1sT1uBWXVYO4nVW1atVu
uukmWdozv1pPiHEMIl+dr/n+X7r4V9peECnOLeKIccSUImK0ezp48OD+/fsfeOABNCRn+kCy
aSI3j9f7Jkr9gLVrqBzLGsG6KoWjPHrzRS4ozE5e3yxJn4yKisInhFfy5m6BR+YLvN4Rc8U9
eCTmvvvugz3gtkQybkwmpIbNWnNVDw5bVkGvqGD1yHljFF+jYvXg/eY3v7n//vsXL178XelV
iSGGu92hPeBNuPWZ3laai0Zbba+PBQ5rixG9tsMPJyYyMvL3v//9okWLHDFFmStRR44cOXz4
8IMPPsioQvbJoTPiVLH84gzLnFibdVnrDnkXdCk8MZ06derTp8/ChQtLhH8pbcRY0ICY+Ph4
ixhtY4oJMb1793bEFAtuEhMTExIS+vbti8iXNdXckUBPa/VOUsxvOr7vOiCFJCZAn2/Hjh1/
+9vfzp8//yruHOGIccQ4Yn7kmJff/rFjx5KSkvr168eNCHRKrKdrCCu+LVqgAr+qwFu1b9++
Z8+ec+fOdV6p6Ik5fvw4iPnDH/6gibGma+gU+r8jxreX5YqI6dGjhyOmWES+vsRY0zUKDFd/
oAoMhNu1a9e9e/c5c+Y4Yoo+u/Yl5trvqzgQ061bN0dMsbAxycnJn3322Z///Oe77rrrjjvu
YCl1S6UWLVo0M7rNqFGjRlxGlZvn3GrE5VXDw8Pr16+Pv3xY3wgH1jVyQVhYWGhoKCLuAseV
nFcqRtEMt6XYt2/fpk2b1q9f/5YRyy55vGLFipiYmGXLli00mj179qxZs2bOnPnKK6+8/PLL
XH9wstGzzz7797///bnnnpti9A8jHEybNg3XvPTSS7jmOSMc4/zTTz89ceLEBx98sEAb5nIl
R4wjpkTFMd5N9KRSk/qmIElxp2y2A126dIkP9S4srPPlPa16UDhEkLpgwQLOUwwQJEVERDC7
dsQUF2KsRdsLOT2FqEkRuLX3ji4ZlnvqN01JSdm/fz/sliPmuxJRGR6garrASfzCBA0J3Nm/
/vUveKsXlbj86T+NXnvttUWLFsG77TK6ePEiXn7q1KmDBw++/vrrHMYK0H/jsutiZGny25Qx
8KZqQgytC1hBTDNy5EhuO36/0QCjRx555OGHHx4+fPgTTzwxadIkxkZZWVkk5tChQyBG70Rq
1dNY2fV3pVclZlzpv7Mx1nylZ5555qmnnurVq5eeOctJzh06dIBPiYyMvPvuu++9997njb74
4gu4KnglEkMb41tkQ25wQ7wcQbcjpiizJO9kH9+NGAOvPsQwZfDgwf369QsNDdUlEBxk0B0t
5cqV62104sQJrlwHYuCtGMfQokjJBHuceatWrVp17twZrs0RU5qJYfdxYYjhyi4BiGnZsmVU
VBRSekdMcfFKvrtFBiBGT+KHhg0bhnilXr16gYsfYEjuNfr0008R/cArxcXFLVmypKKRru8U
YvjaJk2adOzYEaGSI8YR44gpadm1TFEupKxbkZghQ4b0798/LCyMTsTaLVJ7pV5G8ErcYzIx
MTE2NpaTXXwjX76wQYMGCKWRpcssfEdMkRFTmFjnioiR5aXIjSambNmy9xiRmDNnziQlJS1f
vpxxTGBikC5NnTrV9eAVffz7A2+liYFX0utrWnNQcB42prvRsWPHcnNzU1NTExISYmJivDbG
qgy/9dZbW7duDWJcD17JlpcYPZronUuAOKarEUxLTk4OcqX4+PilS5dWMCqQGHglF8eUKmLq
1q2bHzEkAMTcbYTwxRETpMSwz1eICVzSW6ZMmTuNPvnkk+zsbIsY3R9jTax0xDhiHDHBSgz7
fEeMGDF48OD69ev77mEvXga5UpTR0aNHL1y4kJycHIAYDVx4eHjLli2nTJnicqVSQkx0dHRh
iEGu5Ihxke//a/jw4YMGDQoLC+Ogkp6QoMeJbrzxRk0MvBIOkF1rYnznQ4GYFi1avPTSS3pf
AkdMySZm4MCByK65qxEXFCI3rFhgt1758uU1MSkpKeyPuSJivL2OjpiSRwzjGNgYvXOaDD4L
MbAxvzE6cuTI+fPnQQxC4NjYWCEmvzVmnI0pbcSMGjVq6NChaFftlXRJlHilO4wQvmRlZYGY
xMTE5cuX32Skt0Cydkh3cUxpI2b06NGFIeaGG27wErNixYpKRo6Yn7rxAuzl59281XdR/8DV
Dt4743r2x4wZM+axxx675ZZbdKGC9PwKAciuI42EmKSkpDVr1rQw4hpHHMKUkJkSr+SIccQ4
YoqIGNkxwLeoW89CktJMLxBezvT8I0v6/o8//jgcU8OGDVntIIt06loZHJcrV46Rb1xcHPcx
yM3NTUtL+8Bo0aJFCxcunDFjxuTJk59//vm/GnEKy5w5c+bPn49rXJ/vVZNMZywMMZyK5lvz
oE96t7TQe1tom/Tkk0+OHTu2UaNGQgwX6YS42i+TJiHm0KFD6enpwIXvws0KPvroo717927Y
sAFW56233lq6dOmyZcs2GG3cuHHTpk1IrBwxV9/GEA5paWuGkTYb2mH5Op0AU2hJjNxt3Lhx
SLDFK+nlF2lv6GXglbSNATG8CXfT4O5q8FPIvXHBxx9/vH///iQlWCNHzFWT3pVVdr9BhKE9
iGCkS3p50ncbSF9Zc2/Z2NHR0Y8++ij7Y0AG10VjzkxoQAxHIkkM4pjMzEzuy+XdmUK2sNYm
09oJxxHzQyXT4s8YcWfEs2fPphnpbUi4nYnsY8Mr8YvnTid61xPuZcLdtnArXin3xxkcJBsN
HDiwb9++nH3CvYchVtZxNXkW/IIYRr6HDx8ukBgrLHPEXGWdNUpNTeUWqytXrkQ0gL/LjVYY
rV27dt26dZs3b96xY8fWrVvfNeJKH4gbVq1ahQsYN6w14lZ9ixcvRtQ5b948bgr6mtHcuXMR
peLvNKOIiIjWrVtXrFhRVztY+9kzjuFEScQxYDEnJ8e7MIDvvMxisu29I8YRE8TE0FkcP368
llHVqlW5WU21atVwzJCishEecsuaqkYV81SpUiX81VfioEKFCvAsrPUvr4SneD0nwHI9egS2
OIbrkXknMj+SklyJ/THwobp/SCIq34mbOp93xFxNYti6XFWV66xy8jOHAzkiqH/9Vsc8jYQU
Knj3sBAO2MuirwcreGtww4dWD54mBtmQECNhe4HE+G7U5oj5L5VilJCQQBtALyBdIxxMlrIV
th/blRfASKC9GaXyISR9r94iBGvzAZlozXexnpKFxwETvRKS54yMDGbX1v59+e1M7Ii5yuIO
n/jtkhg6BbYiCChnRHvDaWPiL9hrAm8C88AtuETSlRKAGL1867X5ixW7eCNunh44jvHO53XE
XH19ZoT4gF6JM5bFB2kCpNxar9kBi1JWSUqi9BCPJsaa+Khdm1BiXYA7gJj2RgcOHEDGDmIK
OcJlnXTEXAWdMIK1Z5OLV9LEyPiOdiWMNhiXyPry2nIIBJoYvWuXvl7vliNb+0muhOu5RvC/
//3v06dPX7x4sch3gHXEBCJGWu6KiBGb4SVG9n28UmI++ugjEJOdne2IKTJi2CELaFidxGID
iWOYA9eoUQOJNxJjtjS9hl53ThpbIlnu54Ycm57OmnlvrVYnIPLOZFeSMgjUsrABxKSmpnKr
9NJat+uIccSULmI4BoR0iZ1vJEY4YMwhoOgdTSxiiAX78QCZjoV9pyB5c2xWOEB0hXqzSRwL
MfRKpT6eLb7EZBidPHmSXb1SAsd2ZUghcYa3kFYTA6TYHcwtr2WLUd8VG/RKUlSlePEAAAc/
SURBVGKiNDEklZ8H9kYT4yLfoiQm2wiOqblR/fr1Q0ND69Wrx81IvLuP4Hw9o5A8hRrVrVsX
J5sayQYnEF54s1KdPPG1HElgZ4/VNyjVVSAG2Fk2xhFTZMSw2iErK+t3Rl27du3SpUv37t1/
a9TT6N577+3duzce3nPPPXjIpVw4db7z99XDqFu3brgAN8H1eMinIiMj77jjjk554twAMFS7
dm1YI+8ke5ocPgQxBPrDDz9EHOO8UlESw0EZxJKPGQ0aNGjAgAGPPvro8OHD8XCo0YgRI6Kj
o3Fm2LBhQ4YMGWT0iNHD39cQo8GDB+MC3ITX86l+/fr19ei2226DQeIsNWv2ifTgeYnBp3XE
FBkxUoiUpoTIhiW0rJDCbxqhAx7qsilf6QtwcN6ID1mWJcVWrLKYMGHCqFGjWBmOqIXRN8cr
2MsnkS+J2bt3b0pKCu7MmkCXKDliHDElxCvJ1khWobi1cU2A/SkCTDfx3lnu+eyzzz799NNN
mjRh5QPzIz1Tn704CIGFmFOnTjmvVCyI0SbHkqwg7325NeZX4M5KVqH4Cy+88MwzzyC98s7U
10U2QgziGEdMsfBKgacESPPkd5PCJLrWjDjec/r06ZMnT0bazK4dbyEEuQFG3KT0gw8+OHny
JIjR49KOmKAQG3vmzJmAplWrVrpaT3cBs18YrorE7NmzJzk5GbGRRtkRExRik8+aNWvGjBmt
W7e2amisOZGIbxwxwU4MNWfOnFdffbVt27Z6ej3jGHgiGc8qV64ce5N37979+eefCzEujnHE
OGIcMQE1d+5chDJCDL2S3gGFQ56AhqNU27dvP3HiRGZmpsuVHDGOGEdMoYlp06aNN/LV2TWI
4Sj6tm3bjh07lpGRobuLHDHBSIzOrnXxL4m5/vrrSczWrVuTkpIcMcFODLLrAMRAIIY1Olu2
bElMTDx37lypn4XkiAmUK1nE6JlKrIJAxlTf6P333//kk0/S09P12keOmGAnRpcACzFhRps3
b05ISEhLS3PEBBcxMhLpS4y1Ww4jX9aGbtiw4fDhw2fPnnW5kiPGEeOIKQgaSEe+egxSlobg
PBVEvqwnX79+/cGDB7/44gs9C98RE3TEMLsWYnR9DIlBHENi1q1bd+DAARJjLVDtiCnluNCt
cOWzdu3aeSfLsbdXVm3l5BXYmEOHDolXctl10MUxsbGxS5YsiYiI0FNr9axbGh4h5r333ouL
i3NxTPAS8+abb8bExHTo0MFLjAwzkRiJfOPj45FdO2KClJh33nln9erVnTp1CtCDxz5fzshk
D965c+dcRZUjxhHjiAlIDOcn7N+/f9++fVOnTo2Ojh4zZsyTTz75xz/+kZuX/M3oH//4x/PP
Pz958uT5Rp999ll6enp2dvalS5cuX77siAk6YpAqf/zxx9OnTwcuEydOfMroWaPnjF588cUp
U6ZMmzZtsVFycjIMjCMmeL0SJ0omJCTA0sDeHDKKz9ORI0eOHj2KZ+GJPjUCK7m5uWBFbz7g
iAkiYr5SsiZi+u7gZT3liAk6Ynyn1uYYwe/ITk/CijXJ17sRge/qrBaFvlsWlNw68+CKY3Tj
cdMlOB26Kjog7pSEay4ZCVteAgicdRJn4MJw24tGuUY4o6eRl/SdL4KXGLQiGhWgcFHqtLS0
zMxMLvaM1hVivApADF6OG+I+3DFKL1UhgbMjpmTIiktwnJWVhQg3Li6OyxzNmjVrxYoVH374
4YULF9DG3PONpgIH3G6Oq43wDtxXTHZvIze7du1au3btokWLkHMhh+cWQO++++7GjRuPHz+u
vZ5w5ohxxDhiSotj0r4Jx4gwzpw58/nnn99vBGLefvttEHPu3Lnk5GRuGLZp06atW7ceO3YM
DJ08eZIbgAEaiZRlIRxycODAgW3btq1Zs2bhwoV4+ZtGXIJkx44dmjAX+ZY8YtB+CHhTUlL6
GIGYVatWgRicPHHixEtGK1euBCLx8fGgBCeXGDE0EWJ0cHPo0KGdO3euX7+eWxq/ZfTUU09N
nDhx8+bN7AYs6RNyg6s+RqfEsDGpqamffvrpfUYwDLAQMCewMfAgfzeCn1q9ejX3zMFJEsDt
imFyuHm63pEWwG3YsAGczZ8/f8GCBfRK06ZNmzx58p49e3THcckdDA+u/hj9+0aAApeUmJj4
gNHevXthPDIyMsABuOEAQkxMDJofiCD3ATHrjFYaARq8HAkR78bcCi4JhgoGZubMmTBaS43o
4A4ePJgfMS6OKe7ESCZ8+vRphCxPGiEEhsHgfsmwH9yYFEErJ6BwnfMdRpuNcBIvB2R6O+59
+/a9//7777zzDkzLG2+8wT1RyRnQpCNzxJSkXMnqSiE9XI+Tv376Fxyz843dwXwK1/Mh0yjp
lNNNDibwKmAHm4R4iMtd8xreuRQMTjliHDGOGEeMI8bJEePkiHFyxDg5OWKcHDFOjhgnR4yT
I8bJEePk5IhxcsQ4OWKcSpb+D3u0xhJhjWcBAAAAAElFTkSuQmCC
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOgAAAEyCAIAAAB/GQvSAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFYAAACXCAIAAAAAgDuxAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAATtklEQVR42u1da3RV1XbGy1VE5VErvRelSKyaEgyRCLQQQZuECAgXqZZQHEEwQnzwEkgV
GJaBVCu0I/gYIJEO9UZABDEMYBAeBkQiAsa8IBjJDSQEEmoSaFHBi1j7jfmZdSdr77NPghfk
HPb344y999lnn7W+tdZ8rDXX3C1+vOzRwqfAp8CnwKfAp8CnwKfAp8CnwJuC7wVnz579P0Fx
cfHnn3/+5JNPRkdHd+/evYegu6Bnz569e/eOi4tLSEhITEz8nWDEiBEjR47850aMFIwePfqR
Rx7BQ6ZOnfrMM888L/h3wfz58/9DwINXBIsWLVq8ePGbb765dOnS5cuXfyBYu3btunXrNm7c
+OGHH+bm5n4k2CHIy8v75JNPdu7c+angE0F5efnhw4ePHz/+g4DV0ceAT0EACs42gjcVFhbu
2bMHFegk+GsBj2+++eYuXbrccsstt99+e2RkZLQABMXGxt51LnoL+vXrFx8fD7LuF5CyBx54
YLiAB/8kIIkpKSljx45NTU19XPCUYMqUKdOmTZs+ffq/CJ4RPNuImQIer1y5ctOmTWVlZWxU
Vp5VMyy4U/BDI3ian58PXlG+q6666sorr/yV4NeCli1b4viKK65o4cAV58L1IoEntFTgk68U
4B+vvvrq1q1bX6vQtm3bvxBcr4DT9u3b4/MvBe0FaWlpc+fOBQt/FHyv0DwKPvvsM1AwbNgw
FAiF0xTw2FnDn08BWcA/tmrVCixco9CmTZt2gvYKOAU1+CQ7bQXjxo2bM2cOBg7qf+bMmWZQ
QOBr9pldu3ZhsA0dOpRtrivzq3NxleDX58LQZFXbuoiH8+ckwjxTn1p/6vzKejJGE4YMJMhZ
BUNBcKXoU/ATCwBE6/bt2wcPHqzHvGvFXOusKbPkhcWgkSyuIyvQQPOQQRCrkJ3Z2dkcBT84
EGQgaAqge0CBs/QWBWwWj5J5U0B4/NB6SFMomDx5MikAmkGB0Zm8D/XfsmXLwIEDXRvBSYSH
zHOtg7fg1Kem5+s+b92vL8IYmTVr1oYNG7SOt9AkCmCH4ClJSUmuBdXdwbVilgYJOjqsXqbv
pKbUkkJToAUEL0IpwvSCEWWZQ0AQA9miYOvWrdArUIrUNNcpUEtBaVGSsYjGZHCqOt2Gmj4n
d0Y06K/0QywKeD++ZTF4EdbUvHnzUH4nBYaFIHaBlgUwbGHY3XPPPX0U7rjjDhiFERERvxX8
RgC1DP0MgmDSGHYMR1pZGBWgG5CgUYB7dE9xFbQE7sd/wXCijcCLkyZNevnllz/++GNdZ2Md
eskCnwLbLjgtqKurO3LkSE1NTZ3gvwVHjx6trq6urKwsVygpKSkqKoJZvUsB0mT9+vUTJ06E
m9CtWzcW0VW88fihhx6CO4CRvFTwe8EbArhPr7/++muvvTZf8K+C5wQ4mD17Nj4nCt59911Y
x6WlpSj/d9995zocmkQBfwkb89SpU/jUPQWahtf/V+HYsWNgCi7aQQU4WiBixowZ8CljYmKC
UgAHCc4P/MWcnBzQt07w/vvvr1q16r333luxYgV4ISP/KTCOJo9nCFavXg1BADcJJQQLzaDA
DARNAUwLGhj8pWVv/VHh22+//eabb06ePPk/CugsVVVVL774IpQrHMdANqLp3unp6QsXLkQb
VgoOCf4gYF/78ssvSwWFgoKCAnj0+OQpux5uw5/W19c77YKmOsuaAguWs+Fk0Po5SPn6668X
LFgAH7lXr15BKXjhhRfg6mJMuTadVliuLjDBTopPZ0Wa2gs8YP2l1qau96P+6BcZGRmwMg0F
Hmg6BeZYl8fqua5FapJp5PqvHpaW1TV0aVB/iAkMVD0QXO0rHoMCjHlQ4GrPsJDao7cYYc/X
kt+gSVMmPgU/fn8uXLuidVGfWmUiUH8IRcjq++67LzY21ulrW3r++eefX758OZSrc3AFKoNT
+fPU+nmTnGWfgh9dxYYlb1wlsKs45J2g4MSJEy+99BJMzO7du3t43LxoKHBaKM6C8djp3ThZ
+1mygPrfSAEPCqzi8hRdABTALoCJHR0d7UqBNpPnzp0LCoqLi1ke1ylgjwb3KOT5U+CqdbzV
tRafhoL+/fvDs7Bm37Q3acQhlaJ+iNWwus9aitmjkNaYvRgLavxLUHD8+HFUTPsIBP0lzhTj
kxdh7a5Zs2bfvn2661m1DZk1RZ+Cn3omKcAIj4uLi4qK0hTQNTbgRdiR8I7gCLj2YZ+C0KQA
srChoQEU9O3bt2vXrq5zZHoiLGwpgLZ3pcA5BxuGFGAUBKJAz8Sb0UEKysrKwoECAhTU19fP
mTOnT58+Tgqcc4GGAo/575CkAL3gcqSgibLAp+ByosA5EFz9xVdffXXz5s3l5eVOHyRsKbBY
AAVbtmwJKwooDmfPnt27d+/IyMigkQWLFi3atm1bRUWF65RJSFKALlBXV/fcc8/dddddt912
W0sHLAoyMzN37Nhx6NChMKfAipcJRIFzCii0KYiNjb311lu1O6CX3g0vb7zxRl5eHijQE9Y+
BaFJgZmrc6VAr6MbZ5kr7llZWQUFBUePHnWdmwtPCgwLPH7nnXcKCwtramrCRykyJGHmzJkx
MTERERE6cMYKzGklWLp0aVFRkaHgwhXv4rlJX3311bFjx2bMmBEdHd2lSxcTGmKFT+H4asGy
ZcuKi4tra2vDgQLdC2Ad9uvXr0ePHgyWZmDOXwk6dOjAizcIVqxYET4UUIzDNERHWLx48Zgx
Y0aMGHGPQnx8fEJCwr333gsPCuZzjCA7O7ukpMRQENqywElBcnLy5UWBLj0DkxiJ48TXghOC
06dP6wARn4Kz4TBxZgbF2cDg2qnZQaLXES9c21yKm/Rc44IuUP3x5MuXgku6F7jGSISDdehT
8LP0yIWwDpsUg+xTEObwKQhGwYU2y0OAAo+gPWcUrDMMuyk4v/ub2GDNeqA7BbTSGxoauPWE
21BwelzA/QXcfXGiEXrrgdmbcfLkSVj+ei8ADrhBhFbwGQVjETutZtdQ4qZQEKgVg2/Pelfw
1ltv/ZsgIyNjwYIFzCbw9ttvc6fMSgEOsrKy8LlC8J7ggw8+gKu7bt26nJyc7du3HxPAO0LN
jxw5sn///rKyMm6uOCrAtyAa5H7rAEgkv/SgSJ+1v8Aj5NWVXGsa2qcgAAXc6jR+/PgOAk5s
dezY8cYbb7ypETcLOjVC53XAQefOnZnXYcCAAcw1UV1dXVtbO3/+/Pvvv59hyMDfCXr16tWz
Z88+ffrcK4hX6N+/P6737duXXw0dOnTYsGHJycnMifGY4EnBxIkTJ0+ePGXKlKlTpz799NNM
+ZCZmYmGKSgoOOOAccDdKWB2iJSUFGuvpQ6N4yRnq1atOOfNaV89C37ttde2a9euR48emwWV
lZXoArNmzUJto6KimHeBbHJ3H7j7G8FtChEREeSUX8XGxuLn/fr1S0xMTEpKYiqMfxSY7CEP
P/zwqFGjHhDMmzdvyZIln376abMpIK8PPvigtfhrpVgwM9+GHX2xdevWbdu2NRRUVVXV1NQ8
++yz0dHR6CBkkNkXcFubNm3wqVMyMEkF9zviW14EU+DLJBC5VRAp+NtzQQbRkWfOnLl+/XoK
YGs4eFEwVjBkyBBnCITZfeyahsJ81aJFC3QK1OrOO+8kBYcPH8ZASE9PR/lQB06is+9wEcVs
NPbYs2w1idUY+n6WZ/DgwWPGjFm2bBmFSDO2bacIBg0a5AyKM7X12JttUbBFAArQC7wpsDam
6vUFZzyG+TtrIzP5YiEHDhwIqQFpHYiCgFMmHF0QP65bwwPFiJmmM9VDB8ZAoDikLJg+fTo6
rSsFZhyZ6pl0LrjHmdrA4t11R3dCQgJkJ7SY3qppDQefggAUJAsgdV2zTFg7SBhKT/HmHAgW
BdOmTYOmhBbw2JVk5WwgNR6ZEZzRKoYsqGQoCFAAUxVmhTb/g9gF50EBN6k7KYAaC0kK/kFg
dhN6JKMxXZGdWY+Oa6655oYbboDlw1xbEIcwBGG3QI3BxPKIOLRicEir7vwmk4jrQNBlgGkA
7Q6DFYYmxoKeyA+iFHsKAoXJOiWCKYeuCfQ51DgMO+6ghnUIjQAKYOHA0HTVfGaTipEIpMDo
S32/KYllkmgK0Jfxj7DWqRFYuybZBQ8JoFS1mYGiRwhgk8Ay6SzopIDuTYOaS8O4gl/Bhtsj
QC/AQIABC7sI5o1zh5ppZ1YGnQj2JcZXKwVKHCt1kqtMZVdiXqM1a9bQK7WmArwoWCiAd8QM
arC9J02alJaWlpqaCkvjYQHlBSxI6A70N9hRsFW5THr33XfHxcXBvMdogn1RIDh06BAMRDwH
9MHjcDV4dNoa0ASKcSfTdnVQgJmILkaCAOZToTBiQjRzjHLCEoHDxpa3Zhm8slgsFrzyyivM
GjdV8NRTT4EFuCWPCEgEaIZxji4zfPhwODCJAtQcChUKCV0AViYTCpACODNBKWAz0mVAz2LE
wY0KOGVStzYCJpnBAU1pgtlmmAcCBnKzKTA3cZHPY5+itSWRKT84HYIDCiH+PRMwQDihbqiD
ZU1o5UofdPXq1aWlpUy1CAYPCPYLdu/eDRWTm5u7XpAj2NAIHq8WwFWHj2TC1pqRv8CnwJ5E
1Ba194ScSZdJvvScF8QhioLRBM8XFOhUTRoQbKRgx44d3OlNcPWdxwxnNillvmoEruCTF2sF
DQ0NJ06cQEs0O6/Rec9MekzUMfHNhAkTQAFEGikwwtzk+8EBKcjPz3dODXlkJdAjPGhTNSO7
1Z+FAl50pcAkxyIRzPfHWQCLAr3v3tqJbe1cb2LijyDi0DuLSXPbnzUhBRgIlAVUARTmVG+o
PO2cKAFEgKmwc9rPYye6xyS9Fm1mnF4SFFCrGwruEHhQ4L0ZPxAFVhaeIBQEEofnt1bBUxgF
Bw8ehEagqudAYDpXTjrSCsZBXwGsKegUjPxAyWtMYE7QxjCVd0244lNwEZdVMQpgF4wfPx6m
IWw7bd7reQ4MB1JgZTSyAi2au97pHB2/QIiFoYBGvp5uN+4dKAAjpGDv3r3Otg3tKBNSAC9D
9wIrCSApYBpB714QqhRUVFQ8/vjjcAGvv/56uoOsP709ThDi8+8FMI0DyflQpQDiEBQ88cQT
HTt2hDg0AwF1NhRwM4KrLAhtClh6+gh0luHw0qXVvj0NRCgILh/CR3LqJp+CEKcAsrCsrGzc
uHEQh5AFrLa1MEVZkCSAU+w0AUObgvLy8i+++OKxxx6DUoRGoEXgXDjExfsEYUUBAQrQC1JT
U+EgtGvXjuLQOXEGCgYKwpACDgRQAHUA10gPATNTHrYUaFnw6KOPkgJrvtSYRhAQgwQYNRc6
kcvFo4ClpywABZCF0AV6CHC+jBrhuuuuGyqwKAiH7Vk+BT9RMHbsWKgDUKANZLNYhGN8xRWK
AwcOXO4UuKbwCO0daqg/zP6UlBTOlDm3bVMc4itGOoGCQLN1oaoUYfAWFRWheZkx31qbN7NG
0AiMJoQG0UEh4UDB3r17CwoKRo0axfli1/cAgA58y5A/uJWGAu9Q8JChoLCwcPfu3cnJyZwv
5uA3EydGFsBwZOBnZWVloPTioUoBugAoGDlyJNqZyycmMIcUUDSCAq7oV1VVhQkF3KQL7Ny5
86OPPho9evRNN93UuXNnLhlxCZzhKTQQ2rdvzxc/mBQeziTTISYLfAr+lMtk27ZtmzZtGj58
OEYBqs2XvTmzWEBl8t2K1dXVgdIuh6pplJubu2HDhiFDhnDwcxHFmd0KppGhwDX976VOgVZa
lpOXl5e3devWtLS06Ojorl273iLQ4VnwIOE+dOrU6SWB7gWWgeQ6m3be+rLFz6+tx2sr9Ck0
wq5du9C8sPygGjlByBXUbt26RUVFgZfIyMiYmBhuhQEF+jnaQDIF4NKYoUMnSv+FKXBtOphG
MA0yMzPT09MnTJjAF65yjiwpKWnAgAGJiYnx8fGDBg16VcB0PtZGG4/F8l+MgkBvKNHrlnoJ
1GwZOiX4TsDtQ3zVDsDdbWZTm6689SjnMqm536fg7MUThx7DwbxPiTFSJwWnT5/WXOi3HljR
NHoHET5PKZg0HzoA6bxXHy8gBawGGllv8CQFJl7E9c1D+r1cHOq4hxFn7CZ45iVBgWsknm5M
NBfqDKm2XfCh4MCBA7hYX19/RMCtregdfKsSTzU77BF4FN+hxVec4hPKpbi4mPF1mtPzSPnw
Z5AFri/m4PthUP/9+/cznJevNkMFYPkePHjwc0GNoLa2lq9dgyLEt/qBqB7aHI9iIDMUCl/E
jYOVK1cyEtP1/V6/MAUEGhZNhGb/LwU0IFzA0tLSTYI/nIuKigodKaopKBKg8hkZGQsXLlyy
ZMmqVau+EFyKFHBwMgAXbcutvSgrKonPffv2wVLmy/5ycnI2bty4du3a7OxsHMCV2rNnD2We
EYSQCGCTtUX9YTWBgqysLPyqQmCZIT4FP1xsjWBkuBXSRc2PotfV1e0W4BhdGoIQA768vJxb
VVgHdH6+lBIDBPWkBuHmUlYPbH4pyM/PB0dwujdv3gyn47BAU3BRfYSmU5AvwCmuo24QeKhz
saBKANXAi9zU3iBwpaCkpAS/gkCBckGXuYQoMKpReyyGCKouKnnyAvHGtBAm0wMvMksEI/q1
yYRjJoqoF0CDgDUoEe7otxzTS2K+IJCl5FTgVoht0Jc4hsyUSSB7OdC7vFwr752PI8Qo8Ci0
96u9nFNPITOD7FPgUxBq8CnwKfAp8CnwKRD8Pw6Fz1kq+jRoAAAAAElFTkSuQmCC
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFcAAABaCAIAAABCNF3lAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAMbUlEQVR42u1c+3dN2xXm3quKer9f13PIGPE/tLSq3o8qpd7KUDJUhRCJGhFUxNDq0Csp
GlQSj5YIhlJBIonmISQhiUjEIxFJqpSIaLlXv85vZHVZZ5+dw71uzznO98Me+6y99tprfWvO
ueZcj9PkCwd8LuD96wboj2zw6tWrly9f4qq/pfBagyuPWKZlov7IBsj/SmDzOaCJj4X/soAc
ermWXLgOnQvAkSDAklAmssaWn7bMb9kky55T9bFmwairyqEq9MXbAy/+S6C3Ch9iokGNkYei
pNfEUujs+9ZR1v4tcMqCIQuO3WLf7ZadhhdfCF69CUcBcVQovT6NqqErLLgkC0btVSUsWbDp
Rr0QsF4v0HVBqbGNwBtfsVEQpe2WPa+nWxbydbCANlMWPIYFZ4JtiJCj9VISrku7o34ZBClz
beRxbIyz/JbmwIYFS359LDhhQTdgUOaHDx9WV1f/XrDzTewQfCbYvn37bwXbBbGxsXFxcTEx
MciGF6Ojo3G9JKipqYF2lJSUnBCcEqSmpuIRrikpKcnJyecF2dnZly9fxtdRk+fPnz8QXBFc
vXo1NzcXN8iTlZX1Nw2XnACPMjIysgQ3BU+ePGEzG2Ghrq4OHy4vL/+lYK0G/FwtCBYEBQUt
FwQJtmzZsnXr1g0bNjBnaGjomjVr2OCKigo0KS8vL0bwR8Hx48fxCKQcO3YsISHhT4KkpCRw
ga+jJs+ePbsrSBZcvHgRlOEmSfCXN3HKAUw/ffo08+cKHj165JQFHfg2KlFaWvq9BnxXwxAN
327AdwSjRo0aPXr08OHDVeZhw4ZFC8rKyjBqoA0gKzAw8MeCWbNmzZkzZ7YA9z8R4CnyoA9R
E0jEXwULNSxYsOCngjmuYe7cucwfFRWFmkAerVkw1Km2thaVLigo+FjQtGnTJhqaavioAczJ
e+bHFSnNmjVbKbhx4wZKRuePGDEC9H0iYE68gntkZvl9+/YdMGDAgQMHkB898WuBZU3eFlOn
TgXL4Jf2y1UW9LpasqCIsGFhlUCxMHLkyKFDh+qtUq8rFgYOHEgWbt269RuBTX84q5jxFJg2
bdr06dMbZ4Ea8fTpU3z++vXrrQQkwhUoFhRQddoRsICSYQLGjBkDNdGraBTSv3//QYMGHTx4
EPVBZ9Dusj8cC1fUk0rk+YbgmwLFLEEFhJm0HiN8LFhYR4wlGFHy8/NbClRZTd8eeHeNACzA
IMFuT548GRbURqRhFPz8/BQLHJLZNpoPtlbdqw8hQ/PmzdlzrDl+QiWRk+XTTGKUbcR31FnA
qPaVsMDhlixg3JoyZQrEoVEWDh065IwFXJsJLFn4loA1hzjwLZY/b968+fPnwxlxyoKuEbCO
t2/fLiwsbCFQX3JdI3TrGCqgRpw5cwYmavz48arZSsgVF2ABGgHrCNagmFECNIbN/sgJFDtK
CgCwgPrjhnkwHkMc7DRCdzbpL0AclHa53vPKkuNKLQ0RFBcXo3CM/LDSEydOZIMNO8JE2oX4
+Hj4F2CB7obqfMWykp2PNeCLrDPz4wbaASKoQTNnzgQRmZmZTr0mSxa+vCyABWUdFQsTJkxw
hQUMZpYsGDaSgqAkglLAZuOGeuESC4aSwNWFwwsfq41A6dXbgkTQuS4qKiIL8FvsWejXrx/9
BfQHFJOxDFn45E0Y1or3zKnEhG/xQzNmzMAw4WPBNRZUQI2ACiMFLRNM9O8EnzWG8PDwsLAw
jItQAfiLiAgQaCUIEJ6hVWfPnkU9Jk2aZOPn9enTB0qB2BQVraqqOi34oQCjLIYYBCCgElb2
RwLKOQHjt1iAEREjAlLwFPl/IPiZACHmc0HjLCATfKc9AoSAfxDENIbIyMiIiIj169eDC4SV
4AJ28bgA7Xk3FhhNMfpC42FW2GyUM02A1i5oAGKtXwgWLVqEBiMFTyECowVIQbpTFhznrUEE
THSJhlIXAHfz2rVrcDQQwF69ejVHwNAYwoVWYaSkRujOD2RV16PevXsjlEDc/eLFC/REhYBT
DykpKRcFqQKG22lpaZxKSE9Px5VTCZx0QAqe4q0zAsbXlZWVnIxuhAXHicDXrsFyBkmfuYBs
I7AbN24c209fyPBze/XqBXHYu3cviKuvr+eLalJfL5ONMRKNNRF9BvTvAkiBtV2wmbRynQJX
Fq/IArwmXRYMX5gs7Nu3D9VVk7f6UoLePDUhaDkZp7jg608FajXEKQtfEvarJoCj70irDq+E
7hlAjdi/fz+qa6xisUuMrn6rfrKB+7KADvRUFiwXCPgI0RRjSt3XNKKjnj17fvrppxib4MLq
izpfYYN9LLx/FmwWb7lOCxZ0jVCxoJraA7p37w4DCe8DoS0MpOXqueXasgewAA2HwQcLRkyp
T5kwsVu3bhAHOGk6C5ZLNW5qF+xZgCzA4UFMERAQ0EcAH3FAA3DPRH9//8GDB8M6woWHy2Cz
Qul5skBnND8/H6HRtm3b6NLCiYRcQEHgR40dO5aJXP44fPjw48ePIQ66L2S54uZhdgEsFBYW
opN37do1U8CJQFy5NsPESYLExERHFoyR0pNYMHxeWAdY/kcCNBIDAa706moFZWVlCEmqq6sd
NcLwyj1pjPjQWXBcj6+pqbly5Qpi210Crn1HR0fjfufOnZxc27hxI2Jz5AEFoMwo2bj3SBbu
37+PiBjh7a8EnIYIDw9Hyzds2LBOsHTp0iVLliBkxjCJYUV/3fiQp7JQXFwcHx+Pnh8uGDp0
6JAhQzAi6Cvj3xccO3bMU1lodH9kTk5ORETE6tWr9RU3NbNAh7pHjx4IqPbu3ev9LKglRseJ
fI9nwWaM4P3ly5dhDlatWmWs+jt60IimfCx4CwvGRCCBYTIyMjIkJESfYjNW3Dp37ty1a1dE
U17OQmhoqM6CsWbtbSw4zr4Z1lHfhqFCbFDQvXv3mJgYr/IXDBY2bdoUHBxszEHrE/OgwKus
o+NMvLKO+p4wRQfn3bxZFmgjsrKy4CkHBQXpFkHRwcSOHTvCNHiJXfjQWbDc482lJMWCvmZv
rK/7WPAKFpydBtCtoz5G0BxyGxauTPROFvQDNxgpN2/eDN9RDY1ofIsWLVq2bMkNVF7FguWs
OeMIyoLOAvfj4UqN6NSpU5cuXTyeBWOFTmcBdiE8PHzFihW6m8RdabihmQAFCKg82F9whYV1
69YtX75cuUmKCO9hwThzp2sH16bOnz8fEBAwe/ZsY9smxwj+9PhZFh8LjVhH7r5JTU2FOixc
uLBlA1q1atW6deu2bdu2adOGKQMHDvTz84uNjfWqeUf9qGFaWtrKlSsXL17cWsBdpe3atevQ
oUP79u2ZCAr8/f3j4uK8QRbUvc5CSUnJ0aNHDxw4sFTAvYnLli0LDAzE9eeCtWvXhoWFZWRk
1NfXq51YluGJZ3hNrxwA64Aerqur+4fg0Zt4KOA98nBfk3463SjNg1lAD4OIx4J/asBPtp8/
kYfb82xYcNM1a5t/BlB/0GH8CYDNfw4whfs9dbVSeUiTu+/0+0BZYFMhzLW1tVRs4784LIML
Y7ZaL0q1/JmA21+Nv7JwO41g5XiqAERw97HNwX3LOXvFAo2COtwIGCy4qV1g5+fl5fFQA096
VwsePHhQWVlZU1NDo8i+pVEEa44KglcwrF6/fp2b4Hk+oKioqLy8HOMICXJTFrhPJSEhgZsR
QkJCeJISyM/Pz83NRTPu3bvHlgC4uXv3LsYFvdvJCHJeuHABRW0RcL/DqVOnsrOzeXBdbQ52
RxYAsrBx48aIiIjIyEger0B/Qi7gQV+7dq2goICHJoqLi9HaqqoqvKUcJGoHiEtOTkZRmzTg
Z0pKCh65tV1gFyUmJoKCqKiopKSkc+fO8W8kkDJr1qzg4ODdu3fv2bOH/49w8uTJEydOQEyg
F1B73XDcvHkTlB05coRH8DYLduzYgddBqFuPET4W/hdZQ84RNcEK1Ai4cw0pYAeqDtsJm1cp
gGrgJ/Tl/v37yKlHn7dv387JyUlPTz8pOCTIzMyEBuFFt97vyGbcunUrKyursLCQbjKHA6TA
yF+6dAnNAE08vAMNByOlpaUVFRX8IxbFwp07d7gbjqPDnwVIQeHgy61ZYOUw/qFJCJb4r1Uc
PpGC0QGqwSCqToAb/ER+elkvNcDjQGthOO8JeDoNKciMnO92oOn/uSpjE2IZj3QWjDNhln9r
5u47gD93Gc72+9uw9s6H274mFmy4eNuqW1L5nna9+ljwsfBeWfBQ+FjwseBjwceCjwUr/AeD
lWbfFJzySwAAAABJRU5ErkJggg==
/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD//gAmRmlsZSB3cml0dGVuIGJ5IEFkb2JlIFBob3Rvc2hv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