<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink"><description><title-info><genre>science</genre><genre>sci_biology</genre><author><first-name>Руперт </first-name><last-name>Шелдрейк</last-name></author><book-title>Семь экспериментов, которые изменят мир</book-title><annotation><p>В середине 80-х годов XX века английский биолог Руперт Шелдрейк выдвинул революционную теорию морфогенетических полей. Согласно его гипотезе, все природные системы — от кристаллов до растений и животных, включая человека и весь человеческий социум, — обладают коллективной памятью, определяющей их поведение, строение и внешние формы. В своем новом бестселлере Шелдрейк продолжает развивать свои идеи, но в еще более доступной и увлекательной форме. Общность сознания, лежащая в основе его теории морфогенетических полей, помогает ему не только объяснять различные паранормальные явления, такие, как телепатия или телекинез, но и вовлекать читателя в увлекательные эксперименты, связывающие воедино теорию с практикой.</p></annotation><date>Seven Experiments That Could Change The World. A Do-It-Yourself Guide to Revolutionary Science</date><coverpage><image l:href="#_1000105736.jpg"/></coverpage><lang>ru</lang><src-lang>en</src-lang><translator><first-name>А. </first-name><last-name>Ростовцев</last-name></translator></title-info><document-info><author><nickname>rvvg </nickname></author><program-used>doc2fb, FB Editor v2.0</program-used><date value="2010-01-18">2010-01-18</date><src-url>http://hotmix.narod.ru</src-url><id>0A7989F1-10C4-43AC-87B5-1F6509C1465F</id><version>2.0</version></document-info><publish-info><book-name>Семь экспериментов, которые изменят мир: Самоучитель передовой науки </book-name><publisher>ООО Издательский дом «София»</publisher><city>Москва</city><year>2004</year><isbn>5-9550-0312-6</isbn></publish-info></description><body><div><p>Спасибо, что скачали книгу в <a l:href="http://bookscafe.net">бесплатной электронной библиотеке BooksCafe.Net</a></p><p><a l:href="http://bookscafe.net/author/sheldreyk_rupert-41180.html">Все книги автора</a></p><p><a l:href="http://bookscafe.net/book/sheldreyk_rupert-sem_eksperimentov_kotorye_izmenyat_mir-164221.html">Эта же книга в других форматах</a></p><empty-line/><p>Приятного чтения!</p><empty-line/></div><epigraph><p>«<emphasis>Вслед за Чарльзом Дарвином Шелдрейк предлагает самостоятельно осуществить семь экспериментов, направленных на изучение необъяснимых природных явлений… В книге можно найти теоретическое обоснование предлагаемых опытов, методику сбора информации, пути дальнейшего развития исследований, а также практические советы читателям, пожелавшим принять участие в этой исследовательской программе».</emphasis></p><text-author>«Сайенс Ньюс»</text-author></epigraph><epigraph><p><emphasis>«Эта книга доставляет огромное удовольствие. К тому же она представляет немалую научную ценность как интересный опыт в философии науки и, возможно, как неожиданный и глубокий взгляд на привычный материальный мир».</emphasis></p><text-author>«Ньюс Сайентист»</text-author></epigraph><section><title><p>ПРЕДИСЛОВИЕ КО ВТОРОМУ ИЗДАНИЮ</p></title><epigraph><p><emphasis>МОИМ ДЕТЯМ</emphasis></p></epigraph><p>Эта книга впервые вышла в свет в 1994 г. и вызвала огромный общественный интерес — особенно та ее часть, где рассматривается удивительная способность домашних животных предчувствовать возвращение хозяев. Мои читатели, а также те, кто узнал о моих исследованиях из средств массовой информации, прислали мне сотни писем, в которых сообщали о необычном поведении своих собак, кошек, лошадей, попугаев и других домашних животных, выходившем за рамки современных научных представлений. Из более чем 3500 сообщений была составлена отдельная база данных, которая теперь хранится в моем компьютере.</p><p>С 1994 г. я координирую обширную программу исследований, касающихся необъяснимых способностей животных. Суть этих исследований изложена в первой части книги. Сотни экспериментов с видеонаблюдением показали, что собаки действительно могут предчувствовать возвращение хозяев домой, и, вероятно, эта способность имеет телепатическую природу.</p><p>Мы с коллегами опросили десятки людей, обладающих профессиональным опытом наблюдения за поведением животных — дрессировщиков, владельцев собачьих питомников и конюшен, смотрителей зоопарков, полицейских-кинологов, — а также слепых, пользующихся помощью собак-поводырей. Кроме того, мы опросили сотни произвольно выбранных владельцев домашних животных в Великобритании и США, выясняя, насколько распространены необычные способности у собак, кошек, других домашних животных. Исследования показали, что «необъяснимое» поведение свойственно многим животным. Большую часть полученных результатов я рассмотрел в книге «Собаки, предчувствующие возвращение хозяев, и другие необъяснимые способности животных» <emphasis>(«Dogs That Know When Their Owners Are Coming Home, and Other Unexplained Powers of Animals»), </emphasis>впервые изданной в 1999 г. Кроме того, много статей на эту тему мы с коллегами опубликовали в различных научных журналах. Некоторые факты из этих статей приводятся в приложении к настоящему изданию.</p><p>Хотя наибольший интерес у читателей вызвала первая глава, в которой рассказывается о домашних животных, мы с коллегами получили много новых данных и в других областях исследований, обозначенных в первом издании. В приложении к нынешнему изданию приводятся все полученные на данный момент результаты и ссылки на публикации в научных журналах.</p><p>Наиболее популярной областью исследований оказалась способность человека ощущать пристальный взгляд. Условия эксперимента по выявлению этой способности подробно описаны в четвертой главе. По предложенной мною схеме проводились десятки тысяч опытов, многие из них — в школах и колледжах. Были получены положительные результаты, обладавшие весьма высокой статистической значимостью.</p><p>В первом издании я просил читателей присылать мне результаты собственных экспериментов, и с тех пор постоянно получаю от вас новую информацию по исследуемым темам. Теперь со мной можно связаться и по Интернету, прислав сообщение на сайт www.sheldrake.org, за создание которого я очень признателен Мэтью Клэппу. У посетителей сайта есть возможность сопоставить различные мнения и обсудить результаты исследований, опубликованных в данной книге. После выхода первого издания я улучшил методику большинства предлагаемых экспериментов. Описание новых методов приводится в приложении, и я надеюсь, что на сайте появятся результаты исследований, проведенных читателями.</p><p>Хочу выразить благодарность за финансовую поддержку Бену Уэбстеру из Торонто, Институту исследований разума, Фонду Лайфбриджа в Нью-Йорке и Фонду Биала в Португалии.</p></section><section><title><p>ПРЕДИСЛОВИЕ К ПЕРВОМУ ИЗДАНИЮ</p></title><p>Еще с детства, с тех пор, как я завел почтовых голубей, меня поражали некоторые удивительные явления природы, о которых я расскажу в этой книге. За двадцать пять лет научной работы я в полной мере оценил значимость эксперимента. Я убедился, что с помощью правильно спланированного опыта природе можно задать любой вопрос и получить ответ.</p><p>Меня всегда интересовало, каким образом можно провести фундаментальное научное исследование с минимальными финансовыми затратами. Обучаясь в Кембридже, я постоянно встречал проявления так называемой традиции «бечевки и сургуча» в британской науке, а впоследствии сам принял участие в такой научной деятельности. Работая научным сотрудником Королевского общества, я вел исследования на факультете биохимии Кембриджского университета вместе с ныне покойным Робином Хиллом, опытнейшим специалистом в области фотосинтеза. Его расходы на непрерывно проводимые эксперименты были ниже, чем сумма, предусмотренная бюджетом университета для опытов одного бакалавра.</p><p>В Индии, в течение пяти лет проводя исследования в области сельского хозяйства, я познакомился с изобретенным индийскими учеными весьма рациональным способом проведения полевых испытаний с минимальными финансовыми затратами. Я сам освоил его, работая в международном институте неподалеку от Хайдарабада. Суть состояла в том, что к сотрудничеству привлекались, как правило, местные крестьяне, и благодаря этому исследования оказывались очень продуктивными и недорогими. Таким образом, к примеру, мы с коллегами создали новую высокоурожайную систему для выращивания голубиного гороха, которая ныне широко применяется индийскими крестьянами и вносит немалый вклад в обеспечение страны продовольствием.</p><p>Заинтересовавшись гипотезой причинности формообразования, впервые изложенной мною в книге «Новая наука о жизни» <emphasis>(«A New Science of Life», </emphasis>1981), я стал использовать экспериментальные методы для исследования необычных научных явлений, в частности, формирования привычек у животных за счет морфического резонанса. В книге «Присутствие прошлого» <emphasis>(«The Presence of the Past», </emphasis>1988) я привожу результаты своих ранних экспериментов по проверке этой гипотезы. С тех пор в различных университетах Европы, США и Австралии было проведено много новых опытов. Результаты оказались обнадеживающими, и о них я расскажу в новой книге. На меня произвела большое впечатление изящная простота экспериментальных методик, предлагаемых различными исследователями, в числе которых были и студенты. Эти методики стали вдохновляющим примером долговременных научных изысканий, не требующих крупных финансовых затрат.</p><p>Идея этой книги родилась у меня в Лондоне в 1989 г. Меня пригласили на встречу с руководством Института исследований разума, центр которого базируется в Калифорнии. Разрабатывался проект исследований, касающихся природы причинности, и мне предложили высказать свое мнение по этому вопросу, прежде всего в свете моей гипотезы о причинности формообразования. По ходу встречи мы обсуждали программу будущих экспериментов. Меня спросили, что бы я предпринял, если бы, будучи членом руководства института, захотел поддержать интересное и перспективное исследование с ограниченным финансированием. Я представил список простых и недорогих экспериментов, которые могли бы изменить представление о мире, и присоединился к программе исследований.</p><p>В тот вечер за ужином в клубе «Гаррик» несколько членов руководства, один из которых был сенатором США, посоветовали мне написать книгу, посвященную этой теме. Предложение было неожиданным, но чем дольше я обдумывал его, тем интереснее казалась мне эта идея. Я рассмотрел множество вариантов простых опытов, но в книге решил описать только семь из них. Итак, перед вами не просто книга, а программа научных исследований, открытая для всех, кто захочет принять в ней участие.</p><p>Осуществление этой идеи стало возможным благодаря материальной поддержке Института исследований разума, в руководство которого я вхожу. Этот же институт предложил свою помощь в координации наших исследований в Северной Америке. Благодаря великодушию госпожи Элизабет Буттенберг дополнительная финансовая поддержка этому проекту была оказана Фондом Швейсфурта в Мюнхене.</p><p>Я хотел бы выразить признательность всем, кто помог мне информацией, советами и рекомендациями в различных областях исследований. Назову их по именам: Ральф Абрахам, Сперри Эндрюс, Сьюзан Блэкмор, Джул Кэшфорд, Кристофер Кларк, Ларри Досси, Линди Дафферин и Эйва, Дороти Эммет, Сьютберт Эртел, Уинстон Франклин, Карл Гейгер, Брайан Гудвин, Дэвид Харт, Сандра Хофтон, Николас Хамфри, Томас Херли, Фрэнсис Хаксли, ныне покойный Брайан Инглис, Рик Инграски, Стенли Криппнер, Энтони Лод, Дэвид Лоример, Теренс Маккена, Дикси Макрейнольдс, Вим Нибур, ныне покойный Бренден О'Риган, Брайан Петли, Робби Робсон, Роберт Розенталь, Мириам Ротшильд, Роберт Шварц, Джеймс Серпелл, Джордж Серк, Деннис Стиллингс, Луис ван Гастерен, Рекс Уиллер и моя жена Джилл Перс. Много ценных сведений — преимущественно относящихся к поведению домашних животных, способности голубей находить дорогу домой, фантомным ощущениям и способности чувствовать пристальный взгляд— я получил от различных информантов, экспериментаторов и корреспондентов. Таких людей было более трехсот, и я глубоко благодарен им всем за бескорыстную помощь.</p><p>Хотелось бы поблагодарить и тех, кто в процессе подготовки рукописи частично или целиком прочел мою книгу и поделился своими замечаниями. Среди них Ральф Абрахам, Кристофер Кларк, Сьютберт Эртель, Николас Хамфри, Френсис Хаксли, Брайан Петли, Кит Скотт, а также мои редакторы Кристофер Поттер и Эндрю Коулмен.</p><p>Я благодарю Кристофера Шелдрейка, подготовившего для моей книги иллюстрации №№ 5, 6, 7 и 8. Кроме того, я признателен всем, кто позволил мне использовать в качестве иллюстраций свои работы. Это Питер Беннет (ил. 1), Рик Осмен (ил. 2 и 3), Джилл Перс (ил. 4), издательство «Осборн Паблишинг» (ил. 96) и Стенли Криппер (ил. 12).</p></section><section><title><p>ОБЩЕЕ ВВЕДЕНИЕ</p><p>ПОЧЕМУ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ВОПРОСОВ ДОСТАТОЧНО ПРОСТЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ</p></title><p>В этой книге я предлагаю провести семь экспериментов, которые могли бы изменить наше представление об окружающем мире. Эти эксперименты способны вывести нас за пределы современного научного познания и представить мир под таким углом зрения, под каким он еще не рассматривался. В случае успеха любой из этих экспериментов откроет новые захватывающие перспективы, а весь комплекс исследований в целом произведет переворот в нашем понимании действительности и собственной природы. В этой книге</p><p>Цель этой книги не только в популяризации научных знаний, но и в том, чтобы сам <emphasis>процесс </emphasis>научных исследований стал более доступным, публичным, открытым для любого, кто захочет принять в нем участие, чтобы истина перестала быть монополией академических авторитетов. Предлагаемые эксперименты требуют минимальных затрат, а некоторые из них и вовсе обойдутся бесплатно; в принципе провести их может любой, кто этого захочет.</p><p>Наука в наши дни сделалась очень консервативной. Она развивается в рамках уже сложившейся системы взглядов, из-за чего многие основополагающие проблемы игнорируются, объявляются «запретными» или попросту ненаучными. Наука обходит так называемые аномальные вопросы, не вписывающиеся в привычные схемы. К примеру, навигационные способности животных, которые ежегодно мигрируют, как бабочки данаиды, или всегда находят путь к дому, как почтовые голуби, до сих пор остаются загадкой. Современная наука так и не смогла найти им объяснения, и, скорее всего, не сможет никогда. Считается, что исследования в такой области имеют меньшую научную ценность, чем, к примеру, задачи молекулярной биологии, и лишь немногие ученые пытаются этим заниматься. А ведь относительно несложные исследования, посвященные способности животных находить дорогу к дому, могли бы изменить наше понимание природы животных и в то же время привести к открытию сил, полей или видов воздействия, до сих пор не известных физикам. Прочитав книгу, вы сможете убедиться, что расходы на такие исследования весьма незначительны и их могли бы проводить многие люди, не являющиеся учеными по профессии. Нельзя не признать, что голубей лучше всех знают именно те, кто ими увлекается, а таких любителей в мире более пяти миллионов.</p><p>В прошлом научные исследования проводились по большей части дилетантами, то есть теми, кто посвящал себя науке, не будучи профессиональным ученым. К примеру, Чарльз Дарвин никогда не занимал никакой академической должности, он занимался наукой у себя дома в Кенте, изучал усоногих рачков, писал статьи, держал голубей и экспериментировал в саду вместе с сыном Френсисом. С конца XIX в. на первое место в науке вышли профессионалы,<a l:href="#fn1" type="note">[1]</a> а с 50-х гг. XX в. практически все научные изыскания проводятся только узкими специалистами. В наши дни независимых ученых можно буквально пересчитать по пальцам. Самый известный из них, конечно же, Джеймс Лавлок. Основной смысл его «гипотезы Геи» сводится к тому, что Земля — живой организм. Любители-натуралисты и энтузиасты-изобретатели не исчезли, но теперь их никто не воспринимает всерьез.</p><p>Тем не менее в наши дни исследовать явления, игнорируемые академической наукой, становится намного проще, чем мы привыкли считать. Наука вновь вступает в ту фазу, когда наиболее значимые открытия могут сделать именно непрофессионалы — вне зависимости от уровня своих познаний в той или иной области. Общий образовательный уровень сейчас высок как никогда прежде, и миллионы людей обладают достаточной подготовкой в той или иной сфере знаний. Электронно-вычислительные машины, которые еще недавно были доступны только крупным научным организациям, теперь используются едва ли не в каждой семье. Появилось больше времени для досуга. Сотни тысяч студентов занимаются лабораторными исследованиями в качестве учебной практики, и я уверен, что многим из них хотелось бы сделать настоящее научное открытие. Появилось множество информационных сетей и сообществ, объединяющих энтузиастов-исследователей, которые работают как в традиционных сферах академической науки, так и за ее пределами. Все это открывает большие возможности для взаимодействия между любителями и профессионалами в науке, первые из которых обладают практически неограниченной свободой выбора в новых областях исследования, а вторые обеспечивают более строгий подход, благодаря чему новые открытия пополняют уже накопленный запас академических знаний.</p><p>Как и в предыдущие периоды бурного роста, наука в наши дни может обогащаться за счет парадоксальных идей, выдвинутых непрофессионалами. Исследователя вдохновляет любознательность, стремление понять природу вещей. Именно это стремление многих привлекает в академическую науку, но впоследствии нередко угасает из-за формализма, свойственного научной среде. К счастью, у любителей оно сохраняется, а у многих из них со временем даже возрастает.</p><p>Вероятно, у большинства читателей не так уж много свободного времени и далеко не у всех возникнет желание проводить предложенные мною опыты. Тем не менее сама возможность поучаствовать в научной работе вдохновляет и привлекает к исследованиям многих людей независимо от того, обладают ли они фундаментальными научными познаниями. Кроме того, в условиях конкретного эксперимента дискуссия по исследуемой теме оживляется, а поставленные вопросы прорисовываются более отчетливо.</p><p>В области естественных наук время от времени совершаются открытия, которые опровергают давно устоявшиеся теории.<a l:href="#fn2" type="note">[2]</a> Все эти открытия основываются на экспериментальных данных. Могут меняться научные воззрения, но остается неизменным сам принцип построения гипотезы на основе конкретного опыта. Многое в современной науке меня не устраивает, но в важности эксперимента я глубоко убежден, иначе не стал бы писать эту книгу.</p><p>Экспериментальный метод не следует считать чем-то уникальным или таинственным. Он лишь одна из форм того процесса, который непрерывно протекает в человеческом обществе, да и в мире животных, — процесса обучения на опыте. Слово «эксперимент» происходит от латинского <emphasis>experire </emphasis>(«пробовать, испытывать»), как и слова «эксперт», «экспертиза»; а слово «эмпирический» происходит от греческого <emphasis>emperios, </emphasis>означавшего и «опыт», и «эксперимент».</p><p>Научные эксперименты планируются таким образом, чтобы получить правильный ответ на поставленный вопрос. По своей сути эксперимент — это вопрос, который мы задаем природе. Опыт может стать судьей в споре между двумя гипотезами по одному вопросу, так как эмпирические данные — это язык, посредством которого с нами общается окружающий мир. Эксперимент можно назвать современным оракулом. Точно так же, как в прошлом шаманы, гадалки, мудрецы, провидцы, пророки и пророчицы, жрецы и жрицы, колдуны и маги истолковывали знамения, в наши дни ученые стремятся найти объяснение экспериментальным данным.</p><p>Научные гипотезы проверяются опытом, ценность гипотезы определяется многообразием эмпирических данных, которые она способна объяснить. Только эксперимент может расширить наше понимание законов природы, только на основе эмпирических результатов могут быть созданы новые теории, только экспериментальная проверка может обеспечить научный прогресс. Вера в могущество эксперимента лежит в основе науки, ее разделяют практически все исследователи, в том числе я сам.</p><p>Глобальные научные вопросы — проблемы космологии, квантовой теории, теории хаоса, эволюции, сознания — вызывают сегодня небывалый общественный интерес, и в то же время общество как никогда далеко от официальной науки. Этой книгой я хотел бы привлечь внимание к тем областям исследования, которыми пренебрегает академическая наука и в которых относительно простые эксперименты обещают множество новейших данных, предоставляя уникальную возможность сделать собственное открытие. Недорогие опыты обеспечивают широкое поле деятельности для непрофессионалов и в то же время открывают новые перспективы профессиональным ученым, располагающим лишь ограниченным финансированием, а также студентам, стремящимся как можно раньше включиться в многообещающие исследовательские программы.</p><p>В Великобритании исследования по рассматриваемым в книге темам координирует Сеть научных и медицинских изысканий, в США этим занимается Институт исследований разума (адрес приводится в тексте). Координационные центры созданы также во Франции, Германии, Нидерландах и Испании. Все эти учреждения помогают поддерживать контакты между людьми в разных странах, дают рекомендации по методике экспериментов и статистическому анализу данных, рассылают информационные бюллетени, сообщая о последних достижениях.</p></section><section><title><p>ЧАСТЬ ПЕРВАЯ</p><p>НЕОБЫКНОВЕННЫЕ СПОСОБНОСТИ ОБЫКНОВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ</p></title><section><title><p>Введение к первой части</p><p>ПОЧЕМУ НА ЗАГАДОЧНЫЕ СПОСОБНОСТИ ЖИВОТНЫХ НЕ ОБРАЩАЮТ ВНИМАНИЯ</p></title><p>В настоящее время биологи-практики руководствуются механистической теорией жизни, в которой животные и растения рассматриваются как чрезвычайно сложные механизмы, а вся их деятельность может быть сведена к законам физики и химии. Эта теория далеко не нова. Впервые ее выдвинул в XVII в. Рене Декарт в рамках своей механистической философии природы, в соответствии с которой космос — это гигантский механизм, а все его составляющие, включая человеческое тело, также являются механизмами различной степени сложности. От других механизмов человека отличает только духовное по своей природе сознание — логическое мышление, как полагал Декарт, управляющее механизмами тела из небольшого участка головного мозга.</p><p>Такой механистический подход во многом себя оправдывает. В животноводстве, растениеводстве, генной инженерии, биотехнологии и современной медицине механистическая теория жизни находит практическое применение. В области фундаментальных знаний та же механистическая теория позволяет узнать немало важного о молекулярной основе живых организмов, природе генетических связей, о структуре ДНК, химических и электрических свойствах нервной системы, физиологической роли гормонов и многих других свойствах живого организма.</p><p>Академическая биология также сложилась в рамках научных представлений XVII в. и сохранила присущий им редукционизм: функционирование сложной системы описывается как совокупность действий ее элементов, представляющих собой системы менее сложные. Предполагалось, что любые теории о функционировании живых организмов должны сводиться к их атомной структуре. Но теперь выяснилось, что сами атомы имеют сложную структуру и состоят из субатомных частиц, которые и сами представляют собой паттерны вибрации в пределах поля, и это открытие поставило под сомнение большинство базовых представлений материалистической науки. По словам философа науки Карла Поппера, «благодаря успехам современной физики материализм исчерпал себя».<a l:href="#fn3" type="note">[3]</a> Тем не менее в академической биологии редукционизм сохраняет свои позиции, и до сих пор ученые пытаются свести любой феномен живой природы к взаимодействию на молекулярном уровне. Логично было бы предположить, что ведущую роль при таком подходе должны взять на себя химики, но, так как молекулы оказались сводимы к взаимодействию атомов, а атомы — к взаимодействию субатомных частиц, эта роль перешла к физикам. Таким образом, молекулярная биология стала одной из самых престижных и щедро финансируемых областей науки о живой природе. В то же время другие сферы биологии — такие, как этология (наука о поведении животных) или морфология (наука о строении живых организмов), — несмотря на свое глобальное значение, в академической иерархии имеют довольно низкий статус.</p><p>С самого начала, с тех пор, как она была предложена Декартом, механистическая теория жизни была внутренне противоречивой. В 20-е гг. XX в. ей была противопоставлена другая школа биологии, известная как витализм.<a l:href="#fn4" type="note">[4]</a> Витализм утверждает, что живые организмы являются живыми в полном и точном смысле слова, а в механистической теории нет места для такой категории. Более двух веков сторонники витализма утверждали, что в основе жизни лежат принципы, которые не могут быть известны химикам и физикам, изучающим неживую материю. Их оппоненты в свою очередь заявляли, что такие объекты, как «жизненная сила» или «живительная энергия», в природе не существуют, и даже если сейчас феномен жизни пока невозможно объяснить с точки зрения современных физики и химии, в не столь отдаленном будущем это обязательно станет возможным.</p><p>Допуская существование неизвестных науке оживляющих сил, сторонники витализма не отрицали и таких явлений, которые невозможно объяснить в рамках механистической теории жизни, — к примеру, психических процессов в живых организмах или сверхъестественных способностей у животных.<a l:href="#fn5" type="note">[5]</a> Сторонники же механистической теории, в отличие от виталистов, в принципе не признавали существования любых процессов, необъяснимых с точки зрения современных физики и химии.</p><p>Отстаивая свои позиции, сторонники механистической теории часто прибегают к аргументу, известному как «бритва Оккама». Этот принцип был впервые использован Уильямом Оккамом, средневековым философом оксфордской школы. Его суть в том, чтобы отбросить все теоретические построения, для которых не находится рационального объяснения. Так как «бытие не терпит излишнего усложнения», правильными следует признать наиболее простые объяснения. Но когда сторонники механистической теории используют «бритву Оккама», пытаясь оправдать имеющиеся на данный момент ортодоксальные научные воззрения, они пренебрегают философским смыслом этого положения.<a l:href="#fn6" type="note">[6]</a> Они исходят из того, что механистическое объяснение феномена жизни — самое простое по определению. В действительности же любая попытка следовать этой логике — к примеру, предсказать поведение муравья, исходя из структуры его ДНК, — требует проведения невероятно сложных расчетов, в настоящее время просто неосуществимых. Любые поля, силы и принципы, признанные нематериальными, отвергаются безо всяких объяснений, если их существование еще не подтверждено физикой. Приверженцы механистической теории до сих пор опасаются, что достоверность научных данных, полученных в результате кропотливого труда, окажется под сомнением, если в науке о жизни допустить существование чего-то «мистического» или «непостижимого».<a l:href="#fn7" type="note">[7]</a></p><p>Тем, кто не интересуется историей науки, эти давние противоречия могут показаться несущественными и далекими от жизни. Но, к сожалению, они актуальны и по сей день. Биологи, агрономы и врачи, как правило, твердо уверены в том, что механистическая теория жизни знаменует победу разума над суевериями, от которых истинная наука должна защищаться любой ценой. Но необъяснимые для них паранормальные явления никуда не исчезли. Животные продолжают вести себя непредсказуемым образом. Все больше и больше внимания начинают привлекать к себе области медицины, которые не укладываются в рамки ортодоксальных схем. В обществе появляется все больше сомнений в эффективности традиционной академической науки применительно к животноводству, лесоводству, земледелию. Перспективы, которые сулит генная инженерия, скорее ужасают, чем вдохновляют. Несмотря на неимоверные усилия сторонников неодарвинизма, механистическая теория эволюции, в основу которой положены слепая случайность и естественный отбор, окончательно потеряла свою привлекательность в умах и сердцах людей.</p><p>Все это заставляет биологов переходить к обороне и с большой неохотой все-таки признавать, что определение жизни может оказаться намного сложнее, чем оно представляется современной физике. Возможно, именно потому некоторые удивительные явления, о которых пойдет речь в следующих трех главах, столь мало заинтересовали профессиональных исследователей.</p><p>Хотя исторические противоречия между сторонниками витализма и механистической теории жизни во многом способствовали формированию современной биологии, они, на мой взгляд, уже исчерпали себя. С 20-х гг. XX в. альтернативой механистической теории жизни стала холистическая, или организмическая, философия природы. Она утверждает, что целое больше суммы частей, его составляющих, и не только живые организмы, но и неживая материя — молекулы, кристаллы, галактики — обладают свойствами целого, несводимыми к свойствам их частей. Природа состоит из организмов, а не из механизмов.<a l:href="#fn8" type="note">[8]</a></p><p>Пока академическая биология оставалась на позициях трехсотлетней давности, другие науки давно уже вышли за пределы механистической теории бытия. Начиная с 60-х гг. XX в. космос рассматривается как непрерывно развивающийся организм, который никак нельзя отождествлять с простым механизмом; по мере этого развития связи внутри него постоянно усложняются и принимают новые формы. Физика отошла от строгого детерминизма и признала элемент случайности неотъемлемой частью окружающего мира — за счет неопределенности на квантовом уровне и в термодинамике неравновесных процессов, а также в свете теорий хаоса и сложных систем.<a l:href="#fn9" type="note">[9]</a> В космологии получило признание своего рода «космическое бессознательное» — так называемое «темное вещество», природа которого совершенно неясна, но которое, по всей видимости, составляет примерно 90–99 % всей массы Вселенной. Одновременно квантовая теория выявила такие странные и парадоксальные свойства природы, как феномен нелокальности, когда системы, входившие прежде в состав более крупных систем, сохраняют между собой необъяснимую связь, даже будучи удалены друг от друга на многие километры.<a l:href="#fn10" type="note">[10]</a></p><p>Подавляющее большинство биологов пользуются давно устаревшими физическими теориями. Они специалисты именно в биологии, и ориентироваться в квантовой механике и других областях современной физики им трудно. В результате такие узкие специалисты пытаются объяснить жизнь посредством тех физических концепций, от которых сами физики уже давно отказались.</p><p>Исходя из всего вышеизложенного, несложно понять, почему, в частности, необычные способности животных так мало интересуют профессиональных исследователей и почему в целом глобальные вопросы остаются без ответа. Но в мою задачу не входит объяснение или оправдание тех или иных теорий. Я считаю, что современное научное мировоззрение слишком ограничено и узко, но верю, что природа сама подскажет нам верный путь познания. Пока что нам для этого нужны новые факты, и я надеюсь, что проведенные эксперименты помогут открыть такие области исследования, которые долго оставались закрытыми для ученых.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 1</p><p>КАК ЖИВОТНЫЕ ПРЕДЧУВСТВУЮТ ВОЗВРАЩЕНИЕ ХОЗЯЕВ</p></title><section><title><p>ЖИВОТНЫЕ И ЛЮДИ: НЕВИДИМАЯ СВЯЗЬ</p></title><p>В городе, где я родился, Ньюарке-на-Тренте, по соседству с нами жила вдова, у которой была кошка. Сын вдовы служил в торговом флоте. Как-то эта женщина рассказала, что всегда точно знает, когда ее сын вернется из плавания, независимо от того, сообщил он об этом или нет. Она определяла момент возвращения по поведению кошки, которая всякий раз усаживалась на коврик у входной двери и мяукала час или два, пока сын хозяйки не появлялся на пороге. «Поэтому я всегда успевала поставить чайник», — добавляла вдова.</p><p>Эта женщина вовсе не была склонна к суевериям, хотя то, что она рассказывала, выглядело довольно фантастичным. Меня заставил задуматься тот факт, что об этом паранормальном явлении она говорила совершенно спокойно. Действительно ли кошка вела себя необычно или же ее хозяйка оказалась под влиянием какой-то иллюзии? Вскоре я убедился, что многие владельцы домашних животных рассказывают похожие истории. Большинство рассказчиков отмечали, что их питомцы каким-то образом точно определяют, когда должны вернуться домой долго отсутствовавшие члены семьи, и в большинстве подобных случаев проявляют беспокойство перед появлением хозяина.</p><p>В 1919 г. американский натуралист Уильям Лонг опубликовал чрезвычайно интересную книгу под названием «Как разговаривают животные», где описал поведение своего старого сеттера по кличке Дон. В частности, он рассказал, как в школьные годы Дон встречал его по приезде из школы-интерната.</p><p>«Поступив в школу, я поневоле разлучился с Доном, но оказалось, что он всегда предчувствует, когда я должен вернуться домой. Пес мог месяцами покорно оставаться возле дома и подчиняться моей матери, которая не особенно им интересовалась, но, как только я должен был приехать из интерната, Дон уходил и поджидал меня на пригорке, с которого просматривались все окрестности. Когда бы я ни приезжал, в полдень или в полночь, пес неизменно поджидал меня на одном и том же месте. Однажды я выехал домой без предупреждения, и в то же время Дон неожиданно убежал. Он не возвращался домой даже для того, чтобы поесть, и в конце концов моя мать отправилась его искать и нашла все на том же пригорке. Увидев Дона на месте встречи, она вернулась домой и принялась убирать мою комнату, догадавшись, что я скоро приеду. Если собака привыкла проводить время в каком-то определенном месте, ее поведение можно объяснять как угодно, но Дон выходил на пригорок только тогда, когда я должен был вернуться. Более того, на место встречи он всегда приходил за несколько минут до того, как я садился в поезд. Получается, что Дон всегда точно знал, когда я собираюсь домой».<a l:href="#fn11" type="note">[11]</a></p><p>Таких историй очень много. Можно ли относиться к ним серьезно? Любой скептик всегда предпочтет объяснить их случайным совпадением, обостренным обонянием и слухом животного, его привычками — или же легковерием, доверчивостью и самообманом хозяина, который хочет поверить в необычность своего питомца.</p><p>Но такие умозаключения не имеют под собой серьезной научной базы. Никаких исследований в этой области до сих пор вообще не проводилось, и не потому, что такого рода эксперименты никому не интересны. Напротив, необъяснимые способности домашних животных живо интересуют всех, кто сталкивался с их проявлениями. Материальная сторона исследований также не составляет проблемы, так как эксперименты в этой области практически не требуют специального финансирования. Я полагаю, что научной работе в этом направлении мешают три стойких предрассудка. Это предубеждение против исследования любых паранормальных явлений, предубеждение против серьезного отношения к домашним животным и предубеждение против любых экспериментов с домашними животными. В конце главы я подробно изложу проблемы, связанные с этими предубеждениями, а пока о них лучше просто забыть и обратиться к собственно экспериментам.</p></section><section><title><p>ЭКСПЕРИМЕНТЫ С ЖИВОТНЫМИ, СПОСОБНЫМИ ПРЕДЧУВСТВОВАТЬ ВОЗВРАЩЕНИЕ ХОЗЯЕВ</p></title><p>Однажды, когда я беседовал со своим коллегой Николасом Хамфри, отличавшимся редкостным скептицизмом, у меня сложилась идея простого в проведении и не требующего затрат эксперимента, с помощью которого можно проверить, действительно ли животные способны предчувствовать возвращение хозяев. Разговор шел именно об этом удивительном феномене, и я поинтересовался мнением Николаса. К моему удивлению, Николас подтвердил существование этого явления и рассказал о том, что его собака тоже демонстрирует удивительные способности. Но тут же он поспешил добавить, что ничего мистического в поведении домашних животных нет и что, по его мнению, животные обладают обостренной чувствительностью и потому реагируют на такие слабые сигналы, которых люди просто не ощущают.</p><p>Я уверен, что такого рода дискуссии происходят постоянно, но в тот раз в споре сложилась идея эксперимента. Если животное заблаговременно и точно реагирует на возвращение домой своего хозяина, можно подтвердить или исключить то объяснение, которое предложил мой товарищ, то есть действие привычки или сигналов, поступающих от органов чувств. Для этого достаточно, чтобы хозяин вернулся в неурочное время или при непривычных обстоятельствах, а для большей точности желательно, чтобы члены семьи также не знали точного времени его возвращения и животное не могло предугадать момент появления своего хозяина по их поведению.</p><p>Я вовсе не утверждаю, что установившийся порядок в доме, привычные запахи и звуки, а также поведение других членов семьи не влияют на реакцию домашнего животного. Напротив, эти факторы имеют чрезвычайно большое значение. Цель эксперимента состоит в том, чтобы исключить их и тем самым выяснить, не влияет ли на поведение животного что-то еще. Сможет ли животное определить, когда вернется хозяин, если не будет никакой информации, доступной органам чувств? Предлагаемый опыт похож на те эксперименты, с помощью которых исследовалась способность голубей находить дорогу к дому. Даже в тех случаях, когда привычные ориентиры исчезали один за другим, голуби все равно возвращались домой (см. главу 2).</p><p>Результаты единственного исследования в этом направлении, которое мне известно, были опубликованы моим единомышленником Уильямом Лонгом, чей рассказ о поведении сеттера по кличке Дон я уже приводил.</p><p>«Вторая собака была самым настоящим сторожевым псом, и даже звали ее Сторож. Как и Дон, дожидавшийся меня на пригорке, он всегда встречал своего хозяина. Хозяин Сторожа, строитель и плотник, чрезвычайно много работал, подолгу оставался в своей конторе в городе и мог появиться дома в любое время, днем или затемно. Всякий раз Сторож точно определял момент возвращения, как будто видел хозяина на пути домой. Находясь в доме, он проявлял беспокойство, лаял, всячески требовал, чтобы его выпустили на улицу, а затем мчался навстречу хозяину и встречал его на полпути. О странном таланте Сторожа знали все соседи, и время от времени самые недоверчивые из них проводили такой эксперимент: владелец пса называл точное время, когда собирался возвращаться домой, а один или несколько соседей наблюдали за поведением собаки. Всякий раз Сторож выбегал на дорогу буквально через несколько секунд после того, как его хозяин выходил из конторы или прощался со своими деловыми партнерами. Сторож всегда чувствовал его возвращение, хотя в этот момент хозяин находился за несколько километров от дома».<a l:href="#fn12" type="note">[12]</a></p><p>Конечно, мне хотелось бы задать много вопросов о привычках собаки и ее владельца. К сожалению, и пес, и его хозяин давно умерли, так что остается изучать поведение ныне здравствующих домашних животных.</p><p>В 1992 г. я опубликовал статью, посвященную этой теме, где предложил владельцам домашних животных связаться со мной, если тема им интересна и у них самих есть какие-то любопытные наблюдения. Прежде всего я хотел установить контакт с теми, кто согласился бы участвовать в моих исследованиях. Моя статья с приглашением к сотрудничеству была опубликована в разделе частных исследований «Бюллетеня Института исследований разума», который распространяется среди сотрудников этого института в США и других странах.</p><p>В ответ я получил более сотни писем, и во многих из них содержалась чрезвычайно ценная информация по интересующей меня проблеме. Некоторые наблюдения совершенно исключают возможность того, что животные реагируют только на сложившийся в доме распорядок дня и привычки хозяев. Вот, например, сообщение, полученное от г-жи Луизы Гейвит из г. Морроу, штат Джорджия:</p><p>«В нашем случае нельзя говорить о каком-то привычном, раз и навсегда установленном расписании моих уходов и возвращений домой. Тем не менее мой муж говорит, что наша собака всегда чувствует, когда я должна оказаться дома. Примечательно, что точно так же дело обстояло с двумя кошками и собакой, которых мы держали раньше. Такое впечатление, что мой пес реагирует и на мое решение вернуться, и на сам факт возвращения. Я попыталась как можно точнее сопоставить свои намерения и действия с реакцией собаки. Получилось следующее. В тот момент, когда я выходила из здания, где находилась, и шла к машине, собираясь ехать домой, наш пес Би-Джей просыпался, шел к входной двери, укладывался на пороге и утыкался носом в щель между дверью и полом. В таком положении он меня и дожидался. По мере того как я все ближе и ближе подъезжала к дому, Би-Джей начинал проявлять беспокойство, прыгать и всем своим видом показывать, что его хозяйка вот-вот вернется с работы. Как только я приближалась к входной двери, пес всегда просовывал нос в щель между полом и дверью, приветствуя меня. Я твердо уверена, что поведение Би-Джея совершенно не зависит от того, насколько далеко от дома я нахожусь. Примечательно, что он никогда не реагирует на мои поездки из одного учреждения в другое, а совершенно точно определяет именно тот момент, когда я решаю отправиться домой и иду к машине».</p><p>Эти наблюдения меня просто потрясли. Я предложил г-же Гейвит попробовать вернуться домой каким-то другим, непривычным способом. К примеру, ее мог подвезти до дому кто-то из знакомых на неизвестном собаке автомобиле. Выяснилось, что Би-Джей реагирует на возвращение хозяйки независимо от того, на каком автомобиле она приезжает.</p><p>«Я возвращаюсь домой по-разному: иногда на своей машине, иногда беру фургончик мужа, а бывает и так, что меня подвозят незнакомые люди на автомобилях, которых Би-Джей никогда не видел. Кроме того, иногда я возвращаюсь домой пешком. Не знаю, как именно пес узнает о моем решении вернуться, но реагирует он всегда одинаково — даже когда моя машина остается дома, в гараже».</p><p>А вот еще один пример, о котором мне сообщил г-н Старфайер из Кахулуи (Гавайи):</p><p>«За полчаса до того, как мой отец возвращается домой, наша собака Дебби всегда устраивается у входной двери и там дожидается его прихода с работы. Когда отец находился на военной службе, он мог вернуться в любое время, но поведение собаки совершенно не зависело от того, звонил ли он заранее, предупреждая о своем приходе, или нет. Какое-то время мне казалось, что Дебби просто реагирует на телефонные звонки, но потом сомнения пришлось отбросить. Дело в том, что по телефону отец мог сказать, что вернется домой пораньше, а в действительности приходил только поздно вечером. Иногда у него вообще не было возможности позвонить домой перед приходом со службы. Тем не менее Дебби ни разу не ошиблась, она точно определяла момент возвращения отца, и потому ее поведение нельзя было объяснить реакцией на телефонный звонок. Первой на необычное поведение собаки обратила внимание моя мать. Всякий раз, когда Дебби подходила к входной двери, мать начинала готовить обед. Если собака не занимала своего поста у двери, все знали, что отец вернется домой позже обычного. В таких случаях собака все равно устраивалась у двери, но лишь тогда, когда отец уже был на пути к дому».</p><p>Г-жа Джен Вуди из Далласа (Техас) сообщила мне еще об одном примере необычных способностей у домашних животных, который невозможно объяснить с привычных позиций:</p><p>«Наша собака Кейс всегда точно знала, когда я или мой муж собираемся вернуться домой. Чем бы она ни занималась— бегала во дворе (в этом случае она просила, чтобы ее впустили в дом) или находилась дома, — она всегда усаживалась у входной двери именно в тот момент, когда кто-то из нас заканчивал свои дела. И неважно, как далеко от дома мы находились. Иногда муж звонил мне, сообщая, что закончил дела и уходит с работы. При этом он часто интересовался, сидит ли Кейс у входной двери. В других случаях кто-то из нас сообщал, когда уходит с работы, и спрашивал, сидела ли Кейс в этот момент у двери. Кроме того, Кейс могла лаем сообщить нам о доставке почты, и в конце концов это даже вошло в ее обязанности. Она никогда не ошибалась даже в тех случаях, когда находилась не дома, а у моих родителей, в мотеле или гостинице. Я не представляю, каким образом она могла бы расслышать звук мотора нашей машины, если в тот момент мы находились в другом городе. Я не понимаю, какие органы чувств могли подсказать ей точное время нашего возвращения домой, если мы с мужем зачастую сами не знали, когда именно кто-то из нас вернется. Иногда я могла неожиданно задержаться на работе на полчаса и дольше, иногда заседания суда задерживали моего мужа на целый день, но бывало и так, что они заканчивались в течение часа».</p><p>К сожалению, Кейс умерла в 1992 г., и теперь нет никакой возможности провести дополнительные опыты и уточнить наблюдения г-жи и г-на Вуди.</p><p>Г-жа Вайда Бейлисс живет в своей усадьбе площадью в сорок акров в лесистой местности, в одном из заповедных уголков штата Орегон. Ее усадьба расположена в трех милях от ближайшей автострады. Собака г-жи Бейлисс, семилетний кобель по кличке Орион (помесь боксера с доберманом), свободно бегает по окрестностям, далеко отходя от дома. Однако всякий раз, когда хозяйка возвращается домой — даже если ее возвращение оказывается неожиданным и не укладывается в привычный распорядок жизни, — Орион всегда встречает ее на одном и том же месте. Мне и раньше приходилось слышать много историй о свободно разгуливающих собаках и кошках, которые точно определяют момент возвращения хозяев и спешат приветствовать их у входа в дом. Кроме того, Орион четко различает, когда в усадьбу приезжают члены семьи, а когда — посторонние люди. В случае приезда посторонних он лает, предупреждая о появлении чужаков, а «своих» встречает молча.</p><p>«Создавалось также впечатление, что Орион сам определяет, кого считать «своим». Например, после развода — даже в тех случаях, когда мой бывший муж приезжал на том же самом автомобиле, что и раньше, — Орион стал на него лаять. В то же время визиты моих родителей всегда вызывают у пса молчаливое одобрение, хотя отец с мамой приезжают довольно редко. Если кто-либо из членов семьи приезжал не на своем автомобиле, Орион всегда встречал его лаем, и только после того, как опускалось стекло, реакция Ориона менялась на дружелюбную. Однако в тех случаях, когда мой собственный автомобиль оказывался в ремонте, а я брала машину напрокат, мой пес ни разу не встретил меня лаем. Надо отметить, что дорога к дому не слишком хороша, к тому же на ней есть три крутых поворота. Может быть, Орион реагирует на то, что я уверенно проезжаю этот участок дороги независимо от того, в каком автомобиле еду к дому?»</p><p>Чтобы узнать точный ответ на этот вопрос, госпожа Бейлисс могла бы попробовать вернуться домой в неурочный час на незнакомом автомобиле, за рулем которого сидел бы кто-то другой…</p><p>Мои корреспонденты в США сообщили мне о десятках других подобных случаев. Кроме того, из Великобритании и Германии мне поступило более тридцати устных сообщений на ту же самую тему. Мне приходилось слышать даже о попугае с такими же удивительными способностями. В каждом случае было бы легко провести дополнительные эксперименты, способные прояснить закономерности в поведении животного. Приведенные выше примеры только иллюстрируют общие принципы.</p><p>Возможно, в мире есть миллионы домашних животных, способных точно определять момент возвращения хозяев. Если хотя бы некоторые их владельцы проявят достаточный интерес к нашему необычному исследованию, весьма вероятно, что в скором времени удастся выяснить, вписывается ли это явление в современные научные представления. Если в результате целого ряда независимых опытов будет доказано, что мы имеем дело с паранормальным феноменом, можно будет перейти к дополнительным экспериментам, чтобы более точно описать его суть. На этой стадии было бы полезно привлечь к работе профессиональных исследователей. Весьма вероятно, что скептически настроенные ученые выдвинут собственные, альтернативные объяснения, и тогда потребуются более сложные опыты для проверки их гипотез. Не исключено, что академические гипотезы окажутся даже более фантастическими, чем допущение о существовании явлений, пока не известных науке. Каждому, у кого есть домашние животные, обладающие способностью предвидеть возвращение хозяина, понятна необходимость изучить их поведение. Проще всего участвовать в исследованиях тем, кто может рассчитывать на помощь своей семьи, друзей и, разумеется, самих животных. Особенно ценным было бы сотрудничество студентов, в семьях у которых есть домашние животные, тем более что для них самих эта работа стала бы первым серьезным вкладом в науку.</p></section><section><title><p>СОЦИАЛЬНЫЕ И БИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ</p></title><p>При исследовании парапсихологических способностей человека испытуемым, как правило, вскоре наскучивают однообразные эксперименты. Как только интерес пропадает, результаты исследований перестают быть достоверными. Совершенно иначе обстоит дело с животными: их бурная реакция повторяется всякий раз, когда хозяева возвращаются домой, животному никогда не надоест приветствовать хозяина. Поэтому эксперименты с домашними животными, которые чутко реагируют на возвращение хозяев, представляются мне весьма перспективными.</p><p>Доброжелательность — главное свойство взаимоотношений между домашними животными и их хозяевами. Существует отчет об исследовании, проведенном в Кембридже (Великобритания). Владельцам собак предложили описать своих питомцев по двадцати двум признакам, таким, как игривость, послушание, привязанность и т. п. Кроме того, их попросили составить портрет условной «идеальной» собаки. Как и следовало ожидать, идеальная собака любила гулять, была послушной, понятливой, добродушной, активной и обладала всеми остальными положительными качествами. Но более интересным оказалось то, как именно качества реальной собаки согласовывались с теми, которые ее владелец считал идеальными:</p><p>«Выяснилось, что идеальная собака прежде всего должна быть очень ласковой и всегда приветствовать хозяина или хозяйку, когда бы те ни возвращались домой. Она должна уметь выражать свои чувства ярко и недвусмысленно, почти по-человечески, и с радостью воспринимать все, что скажет или сделает хозяин…</p><p>Собаки и кошки по самой своей природе способны выражать дружелюбие в такой форме, которая понятна и близка человеку, и благодаря этому врожденному свойству они могут стать настоящими членами семьи. Самый наглядный способ выразить привязанность — стремление всегда искать нашего общества и находиться к нам как можно ближе. Собаке свойственно вести себя так, как будто она «привязана» к хозяину невидимым поводком. Всегда, когда это возможно, собака следует за своим хозяином, сидит или лежит рядом с ним, и всякий раз она проявляет огорчение, если хозяин уходит и не зовет ее с собой или же неожиданно прогоняет четвероногого друга из комнаты, где он находится».<a l:href="#fn13" type="note">[13]</a></p><p>Точно так же, как человек здоровается со своими друзьями и близкими в соответствии с принятыми в человеческом обществе нормами и традициями, собаки проявляют свою привязанность в соответствии с законами поведения стаи. Как правило, собака повизгивает от возбуждения, уголки ее пасти оттягиваются назад в так называемом оскале послушания, а если собака недостаточно выдрессирована, она пытается подпрыгнуть и лизнуть хозяина в лицо. Собака виляет хвостом так интенсивно, что в движение приходит и вся задняя часть туловища. Подобное поведение характерно для щенков, с радостью приветствующих свою мать. Точно так же проявляют дружелюбие волки. Когда волчица перестает кормить молоком своих детенышей, волчата начинают настойчиво просить пищу у своих родителей или других членов стаи. Когда взрослый волк приближается к ним с добычей в пасти, подросшие волчата возбужденно толпятся вокруг его головы, виляют хвостами, демонстрируя тем самым свою зависимость, подпрыгивают и пытаются лизнуть волка в уголки пасти. По мере взросления такое поведение перерастает в ритуал приветствия и демонстрации единства стаи. Доминирующие члены стаи в этом ритуале исполняют роль «родителей» по отношению к остальным волкам, они принимают знаки внимания, расхаживая с костью, палкой или каким-либо другим предметом в пасти.<a l:href="#fn14" type="note">[14]</a></p><p>Точно так же ведут себя по отношению к человеку и кошки. Они приближаются к хозяину, высоко подняв хвост, издают нежные звуки, трутся о руки или ноги хозяина с громким мурлыканьем, а нередко к тому же переворачиваются на спину. Именно так котята встречают возвращающуюся мать.</p><p>На протяжении миллионов лет дикие предки собак и кошек жили стаями и семьями, и во время охоты молодые особи всегда держались позади взрослых животных. То же самое можно наблюдать и у современных близких и отдаленных родственников домашних собак и кошек. Возвращение с охоты с добычей — всегда чрезвычайно важное событие с точки зрения выживания вида. Таким образом, за доброжелательным поведением щенков, встречающих взрослых животных, стоит многовековая история эволюции.</p><p>Собаки живут рядом с людьми более десяти тысяч лет. Кошки были одомашнены намного позже (скорее всего, это произошло в Египте примерно четыре тысячи лет назад). Если будет подтверждена паранормальная связь между домашними животными и их владельцами, с большой долей вероятности можно будет допустить существование подобных связей между членами стаи у родственных собакам и кошкам диких животных. Кроме того, окажется весьма вероятным, что те же виды связей существуют и в сообществах животных многих других видов. Природа социальных связей в сообществах животных, да и в человеческом обществе, до сих пор не изучена. К этому вопросу я еще вернусь в главе 3.</p></section><section><title><p>ТРИ ТАБУ, ЗАТРУДНЯЮЩИЕ ИЗУЧЕНИЕ ДОМАШНИХ ЖИВОТНЫХ</p></title><section><p>Хотя поведение домашних животных, способных точно определять момент возвращения хозяина, до сих пор практически не изучалось, изложенные выше наблюдения показывают, что в этой области можно получить уникальные научные результаты, обойдясь без сколь-либо серьезных финансовых затрат. Почему же опыты, которые можно было поставить уже давным-давно, так и не проведены? Причина этого — в скрытых, но чрезвычайно устойчивых табу. Мне представляется важным хотя бы вкратце обрисовать эти табу, потому что каждый владелец животного, пожелавший принять участие в исследованиях, должен их осознавать. Будучи осознанными, они теряют силу и перестают препятствовать опытам.</p><p>Слово «табу» ведет свое происхождение из языка аборигенов острова Тонга, и его смысл можно приблизительно передать как «слишком священное, слишком зловещее, то, к чему нельзя прикасаться, то, что нельзя называть по имени и нельзя использовать». Иными словами, «табу» означает нечто, находящееся под абсолютным запретом.<a l:href="#fn15" type="note">[15]</a> Я опишу три табу, из-за которых наложен запрет на исследование необъяснимых способностей домашних животных.</p></section><section><title><p>1. ТАБУ НА ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАНОРМАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ</p></title><p>Прежде всего, в науке существует запрет на серьезное отношение к парапсихологическим или паранормальным явлениям. Любой феномен, который не вписывается в рамки доминирующего по сей день механистического мировоззрения, подвергается сомнению. Поэтому паранормальные явления принято не замечать.</p><p>Это табу активно поддерживается Скептиками. Говоря о Скептиках, я не имею в виду обычный здоровый скептицизм, неотделимый от здравого смысла. Речь идет о воинствующих скептиках, Скептиках с большой буквы, собирающихся в организованные группы и стремящихся взять на себя роль охранителей разума от любых публичных заявлений о существовании паранормальных феноменов.<a l:href="#fn16" type="note">[16]</a> Ученые-Скептики стремятся обосновать механистическое мировоззрение аргументами, базирующимися на нем же самом, и упорно отстаивают свои позиции. Таких ученых можно назвать настоящими фундаменталистами от науки. Им кажется, что, если паранормальные явления получат признание, современную цивилизацию захлестнет бурный поток суеверий и религиозных предрассудков. Их любимый метод состоит в исключении паранормальных явлений на том основании, что последние «нерациональны». Уверенность других Скептики объясняют легковерием или невежеством, а те Скептики, которым приятно считать себя высокообразованными людьми, объявляют своих оппонентов недоучками.</p><p>Среди влиятельных образованных людей интерес к паранормальным явлениям считается чем-то занятным, но неприличным в обществе. Он допустим в частной жизни или в «желтой» прессе, но ему нет места в системе образования, в программах научных и медицинских институтов. Паранормальное в принципе не может быть предметом серьезной научной дискуссии.</p><p>К сожалению, многие сторонники Скептиков не различают строго научных и частных мировоззренческих позиций. Под защитой науки они понимают защиту механистического взгляда на мир. Все эксперименты, которые я предлагаю в этой книге, и в этой главе в частности, не вписываются в механистическое мировоззрение, но тем не менее остаются научной работой в точном смысле слова. Результаты экспериментов должны расширить и обогатить именно научную картину мира, а если окажется, что все исследуемые явления исчерпывающим образом объясняются уже сложившимися научными теориями, Скептики только окажутся в выигрыше и получат дополнительные аргументы для защиты своих воззрений.</p><p>Не следует опасаться Скептиков. Если они примутся оспаривать точные результаты опытов исключительно на основании собственных схоластических предрассудков, они лишь подтвердят свою недобросовестность лишатся всякого доверия общественности. Если же Скептики, как сами они не раз обещали, поверят в конкретные научные данные — пусть даже эти данные не укладываются в их представления, — им придется выступить в роли наших помощников.</p></section><section><title><p>2. ТАБУ НА СЕРЬЕЗНОЕ ОТНОШЕНИЕ К ДОМАШНИМ ЖИВОТНЫМ</p></title><p>Сам по себе статус домашних животных представляет собой чрезвычайно распространенное и, как правило, неосознаваемое табу. Сущность этого табу заключается в том, что в привязанности человека к своему питомцу усматривается нечто странное, порочное или расточительное.</p><p>Это табу недавно было рассмотрено Джеймсом Серпеллом, научным сотрудником Кембриджского университета, исследующим поведение животных. Еще в 70-е гг., будучи аспирантом, он заинтересовался взаимоотношениями людей и их домашних животных. Серпелл с удивлением обнаружил, что научные исследования в этой сфере почти не проводились, хотя более половины семей в Западной Европе и Северной Америке держат по крайней мере одно домашнее животное, считая аквариумных рыбок и птиц. В странах Европейского сообщества, по некоторым оценкам, насчитывается в общей сложности 26 млн домашних собак и 23 млн домашних кошек, в США — приблизительно 48 млн собак и 27 млн кошек, а ежегодные расходы владельцев на корм и ветеринарное обслуживание своих питомцев составили приблизительно 10 млрд долларов.<a l:href="#fn17" type="note">[17]</a> Николас Хамфри замечает по этому поводу: «В США домашних кошек и собак примерно столько же, сколько телевизоров. Воздействие телевидения на людей исследовано и описано тщательнейшим образом, а воздействие домашних животных на людей до сих пор практически не изучено».<a l:href="#fn18" type="note">[18]</a> Почему ученые так настойчиво игнорируют эту тему?</p><p>Серпелл пришел к впечатляющим выводам. Он показал, что табу жестко разделяет отношение к домашним животным и к сельскохозяйственным. В первом случае животное определяется как «друг человека», во втором — как «скот». Многие собаки, кошки и лошади пользуются большой любовью своих хозяев, их холят и лелеют, а иногда после смерти животного им даже ставят памятники. С другой стороны, к свиньям, цыплятам, коровам и другим животным, которых разводят на крупных фермах, не принято испытывать никаких чувств, к ним относятся потребительски и нередко жестоко. Такие животные воспринимаются как звенья продовольственной цепочки, и единственная цель их разведения — получение максимального количества продукта по минимальной цене. Крупные животноводческие фермы построены в полном соответствии с механистической моделью мира. Точно так же в лабораторных экспериментах к животным относятся как к дешевому материалу для опытов.</p><p>Пытаясь оправдать подобное отношение, люди стараются считать сельскохозяйственных животных более примитивными, чем домашние, и на этом основании полагают справедливым не относиться к ним как к живым существам в полном смысле слова. Конфликт возникает в том случае, если владелец сельскохозяйственного «животного начинает воспринимать его как существо, обладающее самостоятельной ценностью, а не просто как продовольственное сырье. Простейший способ избежать такого конфликта — условно поделить всех животных на две категории: домашних и сельскохозяйственных. Первых мы содержим, а из вторых производим корм для первых. Но если мы начинаем воспринимать «скотину» как живое существо, остается стать вегетарианцем или вступить в общество защиты животных. Другой, более примитивный способ решения той же проблемы — осудить человеческую привязанность к домашним животным.</p><p>Примеры негативного отношения к этой привязанности встречаются в истории. К примеру, в средневековой Англии особое внимание к животным, особенно кошкам, расценивалось как неестественное и считалось основанием для обвинения в колдовстве. В современном индустриальном обществе пропасть между «питомцами» и «скотом» стала особенно наглядной. Материальное изобилие позволяет совершенно бескорыстно содержать огромное количество домашних животных, и многих из них — в настоящей роскоши. В то же время на животноводческих фермах и в лабораториях в совершенно других условиях выращивается множество «полезных» животных, при уходе за которыми применяется множество механизмов, а участие людей сводится к минимуму.</p><p>Исходя из всего вышеизложенного, нетрудно понять, почему домашние животные не подходят для научных экспериментов, построенных по механистическим принципам. Традиционная наука считает объективным деление животных на «приятных» и «полезных», и домашние животные не отвечают духу механистической теории. Их нельзя считать легко заменяемыми объектами, у них есть хозяева, они находятся с людьми в долговременных дружественных отношениях. Таких животных трудно отобрать для эксперимента, с ними трудно работать исследователям, и в особенности тем, кто пытается доказать, что у животного отсутствуют какие бы то ни было чувства. Домашние животные населяют «субъективный» мир частной жизни в противоположность «объективному» миру науки.</p><p>Разумеется, авторы популярных книг о домашних животных считают привязанность человека к питомцу естественной и необходимой. К примеру, Барбара Вудхаус, автор нескольких книг о дрессировке животных, советует читателю следующее:</p><p>«Я уверена, что каждый, кто хочет заслужить привязанность животного, должен отдать ему часть самого себя. Более того, человек должен относиться к животному так, как, по его представлению, животное могло бы относиться к нему самому. Если мы хотим заслужить расположение собаки, не следует держать ее в будке на цепи и при этом рассчитывать, что животное, прожившее всю жизнь на привязи, вдруг проявит дружелюбие и понимание. Я считаю, что домашние животные должны постоянно жить рядом с человеком, слышать его речь, угадывать обращенные к ним мысли, — если, конечно, мы действительно хотим обрести в своем питомце настоящего друга».<a l:href="#fn19" type="note">[19]</a></p><p>Между прочим, в США существует возможность вместе со своим домашним животным посещать специальные семинары и учиться понимать друг друга. Специально для домашних животных работают консультанты, терапевты и целители, некоторые из них могут дать совет даже по телефону. А Пенелопа Смит, жительница округа Марин (Калифорния), проводит занятия, на которых помогает владельцам домашних животных постепенно усиливать телепатическую связь со своими питомцами. Ее подход основан примерно на тех же принципах, которыми руководствуется Барбара Вудхаус:</p><p>«Животные способны хорошо понимать, о чем вы говорите или думаете, но эту способность они проявят лишь в том случае, если вам удастся завладеть их вниманием и они сами захотят вас услышать, — точно так же, как это происходит и в общении человека с человеком… Интересно, что чем с большим уважением вы относитесь к интеллекту животных, чем больше разговариваете с ними, включаете их в свою жизнь, относитесь к ним как к своим друзьям, тем более понятливыми они становятся и с большей теплотой относятся к вам».<a l:href="#fn20" type="note">[20]</a></p><p>В таких условиях трудно представить себе проведение эксперимента над животным, зато появляются богатые возможности для изучения взаимоотношений животного и человека. В таких исследованиях эмоциональная сторона этих взаимоотношений не отвергается, а, напротив, выходит на первый план.</p></section><section><title><p>3. ТАБУ НА ЭКСПЕРИМЕНТЫ С ДОМАШНИМИ ЖИВОТНЫМИ</p></title><p>Третье табу имеет много общего со вторым. Многие владельцы домашних животных сильно привязаны к своим питомцам и чувствуют себя обязанными защищать их от любого травмирующего воздействия. Научный эксперимент ассоциируется прежде всего с испытанием новых лекарственных препаратов и вивисекцией. Ежегодно миллионы животных приносятся в жертву на алтаре науки — кролики, морские свинки, собаки, кошки, обезьяны… Многие любители животных помнят и о том, что по «научным» принципам устроены животноводческие фермы, где животное вообще не рассматривается как самостоятельное существо.</p><p>В такой ситуации сама мысль о том, что наука может вторгнуться в частное пространство и подвергнуть любимое животное каким-то насильственным манипуляциям, представляется чудовищной. Нанесение любого вреда домашнему животному является табу.</p><p>Такое отношение к эксперименту вполне понятно, но исследования, которые я предлагаю в этой книге, ни в коем случае не предполагают жестокого обращения с животными или тем более нанесения ему какого-либо вреда. Напротив, Предлагаемые опыты должны оказаться весьма интересными не только для людей, но и для самих животных. Кроме того, сам характер исследований предполагает, что домашние животные и их взаимоотношения с людьми представляют собой самостоятельную ценность, поэтому вполне возможно, что участие в такой научной работе поможет людям с большим уважением относиться к животным и их способностям. Я уверен в том, что научный проект, способный коренным образом изменить существующее мировоззрение, непременно должен включать исследования, которые позволят по-новому понять очевидные и невидимые связи между человеком и представителями животного мира.</p></section></section><section><title><p>ДРУГИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЧЕЛОВЕКОМ И ЖИВОТНЫМ</p></title><p>Возможность точно определить момент, когда люди возвращаются домой, — лишь одно из проявлений удивительных способностей, присущих домашним животным. Известны и другие феномены, изучение которых не требует существенных финансовых затрат и сложных опытов.</p><p>Способность животных возвращаться домой (подробнее я расскажу об этом в следующей главе).</p><p>Способность животных отыскивать хозяина, который ушел из дома (об этом также в следующей главе).</p><p>Способность животных к телепатическому общению. В критической ситуации некоторые домашние животные ощущают, что хозяин находится в опасности, и выказывают при этом признаки сильной тревоги.<a l:href="#fn21" type="note">[21]</a></p><p>Другие проявления той же способности не столь драматичны, — например, некоторые собаки со сверхъестественной точностью определяют, когда с ними отправятся на прогулку. Некоторые домашние животные способны с высокой точностью предвидеть, когда их хозяева соберутся в отпуск, причем еще задолго до того, как те начинают укладывать чемоданы. Известно множество историй о телепатических способностях лошадей и даже черепах. Недавно я получил сообщение от г-жи Шарон Ронсе из округа Снохомиш (штат Вашингтон):</p><p>«Не могу с уверенностью сказать, знает ли наша черепаха, что мы находимся дома. Но, уловив закономерность, в соответствии с которой она приходит поесть, я убедилась, что она обладает телепатическими способностями. Невозможно говорить о привычке, так как я кормлю черепаху в разное время Мне захотелось провести кое-какие эксперименты когда я заметила, что черепаха приходит именно тог да, когда я собираюсь ее накормить. Немного понаблюдав за черепахой, я выяснила, что в любое врем? суток она прячется в своем маленьком убежище и судя по всему, спит. Мне достаточно подумать о том что неплохо бы ее накормить. Я отправляюсь на кухню и начинаю готовить корм, а черепаха каждый раз приходит на обычное место кормления и ждет, когда ее накормят».</p><p>Совершенно очевидно, что домашние животные чувствительны к трудноуловимым для нас сигналам, исходящим от людей, и чутко воспринимают то воздействие, которое подсознательно оказывают на них хозяева. Эксперименты по выявлению телепатических способностей должны исключить обычные способы связи между животным и его хозяином: животное в ходе опыта не должно видеть хозяина, слышать издаваемые им звуки и ощущать его запах. К примеру, выводы г-жи Ронсе можно было бы уточнить, если поручить наблюдение за черепахой кому-нибудь другому или установить видеокамеру. В той комнате, где черепаха не могла бы видеть и слышать хозяйку, г-же Ронсе нужно подумать о том, как накормить питомицу, после чего идти на кухню. Наблюдение должно уточнить, просыпается ли черепа ха в момент решения хозяйки или только тогда, когда из кухни начинают доноситься звуки, предвещающие кормление.</p><p>Способность животных чувствовать приближающуюся опасность и предупреждать своих хозяев. Часто рассказывают о том, как животное пыталось помешать хозяину отправиться в опасное путешествие. Кроме того, нередко беспокойное поведение животных ярко проявляется накануне землетрясений. Вот один из примеров:</p><p>«В 1960 г. в Агадире (Марокко) бродячие животные, в том числе собаки, сплошным потоком устремились прочь из порта. Это произошло накануне подземного толчка, унесшего жизни пятнадцати тысяч человек. Три года спустя подобное явление наблюдалось накануне землетрясения, которое буквально стерло с лица земли город Скопье в Югославии. В принципе многие животные перед стихийными бедствиями покидают опасные места. Советские ученые тоже наблюдали подобное явление: многие животные стали покидать Ташкент накануне землетрясения, случившегося в 1966 г.».</p><p>Исследование подобных случаев могло бы иметь огромное практическое значение, а в Китае уже на протяжении веков бытует практика предсказания грядущих бедствий по поведению животных. Но это уже другая область, где нельзя говорить о простых и безопасных экспериментах.</p><p>5. Некоторые домашние животные, возвращаясь из поездки, даже в темноте и полусонные, после долгой езды в машине способны почувствовать близость дома. У нас с женой была кошка по кличке Ремеди, которая по многу часов спала в машине и всегда просыпалась, когда мы оказывались на расстоянии одной-двух миль от дома. Такая реакция может указывать на существование непосредственной связи между животным и его домом. Возможно, эта связь родственна способности находить дорогу домой, о которой пойдет речь в следующей главе. С другой стороны, то же самое явление может быть вызвано способностью животных узнавать хорошо известные звуки и запахи, когда автомобиль подъезжает к дому по знакомой дороге, или реакцией на поведение людей, знающих, что вскоре окажутся дома.</p><p>В этом случае вновь могли бы оказаться полезными простые контрольные эксперименты. Гипотезу о том, что домашнее животное реагирует на знакомые раздражители, можно проверить, если хозяева попробуют ехать домой по незнакомой дороге — желательно такой, по которой животное ни разу не возили. Влияние знакомых запахов, видов местности и звуков можно свести к минимуму, если поместить животное в коробку или корзину, возвращаться в темное время суток, держать окна автомобиля закрытыми, а в салоне включить кондиционер и музыку. Если в этом случае животное никак не прореагирует на приближение к дому, можно принять гипотезу о воздействии знакомых раздражителей.</p><p>Если же при подъезде к дому по незнакомой дороге животное почувствует близость дома, нужно будет провести следующий опыт, который должен подтвердить или исключить реакцию животного на поведение людей в салоне автомобиля. Один из способов произвести этот эксперимент — поместить животное в задней части автомобиля с кузовом «универсал» таким образом, чтобы оно не могло видеть и слышать своего владельца, сидящего на переднем сиденье, и не ощущало его запаха. За поведением животного мог бы следить кто-то посторонний, не знающий местонахождение дома, или же реакции животного можно было бы зафиксировать на видеопленке. При этом самому хозяину не следует садиться за руль, чтобы не подавать животному подсознательных, сигналов, к примеру, своим стилем вождения или реакцией на знакомую дорогу. Лучше всего попросить водителя следовать по определенному маршруту, проходящему мимо дома, расположение которого водителю неизвестно.</p><p>Если даже в таких условиях животное сможет точно определить момент, когда оно окажется вблизи дома, гипотеза о наличии прямой связи между животным и его домом получит серьезное подтверждение. Природа такой связи и ее возможное родство со способностью животного находить дорогу домой могли бы стать предметом будущего исследования. Но прежде чем проводить более сложные и дорогостоящие эксперименты, нужно с помощью простых опытов убедиться в существовании самого явления.</p><p>В этой главе я не собирался предлагать каких-либо гипотез и объяснений. Я просто хотел показать, что описанные мною явления до сих пор остаются неисследованными. Научные эксперименты с домашними животными могли бы существенно расширить наши знания о них и способствовать пониманию их необычных способностей.</p></section></section><section><title><p>ГЛАВА 2</p><p>КАК ГОЛУБИ НАХОДЯТ ДОРОГУ К ДОМУ</p></title><section><title><p>Предисловие из личного опыта</p></title><empty-line/><image l:href="#cover.jpg"/><p>В детстве я вместе с отцом ходил смотреть, как на железнодорожной станции выпускают большие стаи голубей. Это происходило по утрам каждую субботу, весной и летом. Именно к нам свозили соревнующихся птиц со всей Великобритании. В плетеных корзинах, поставленных одна на другую, голуби дожидались старта. В установленный момент судьи открывали дверцы и выпускали на волю сотни голубей, стаю за стаей, и взлетающие птицы поднимали настоящий ветер, в котором кружились облака перьев (ил. 1). Голуби взмывали в небо, какое-то время кружили над местом старта, а затем устремлялись по домам — далеко-далеко от нашей станции.</p><empty-line/><p>Я не уставал восхищаться этими птицами. Мне удалось познакомиться с судьями, и они разрешили мне выпускать голубей на старте. Поступив в школу, я сам завел нескольких почтовых голубей, но их погубила кошка. Потом я уехал учиться в школу-интернат и больше не мог держать у себя птиц.</p><p>Много лет спустя, в начале 70-х гг., уже будучи научным сотрудником Клэр-Колледж в Кембриджском университете, я вновь заинтересовался тем, как голуби находят дорогу домой, и попросил своих коллег-зоологов просветить меня в этой области. Вскоре выяснилось, что никто из них не знает точного ответа на этот вопрос. Ничего не удалось найти и в научной литературе. Все более или менее обоснованные гипотезы тщательно проверялись и в конце концов не находили подтверждения. Попутно я выяснил, что миграция птиц — такая же загадка, как и способность голубей возвращаться домой. Каким образом английские ласточки осенью мигрируют в Южную Африку, а весной возвращаются в Англию, причем в тот же самый дом, где в прошлом году они уже вили гнездо? Точного ответа на этот вопрос тоже никто не знал.</p><p>Ил. 1. Соревнующихся голубей выпускают из корзин на железнодорожной станции (Норман Фейк, масло; репродукция Питера Беннетта)</p><p>Я предположил, что способность птиц находить дорогу домой или возвращаться на постоянное место обитания после зимовки основана на каком-то свойстве, до сих пор не известном науке. Мне представлялось, что между птицей и ее домом существует какая-то непосредственная связь, вроде невидимой эластичной нити. Для проверки этой гипотезы я придумал простой и недорогой эксперимент, который впервые провел в Ирландии в 1973 г. К сожалению, довести эксперимент до конца не удалось, так как в 1974 г. мне пришлось уехать в Индию и заняться исследованиями в международном сельскохозяйственном институте. Только в 1980 г., когда я вернулся домой, у меня вновь появилась возможность исследовать необычные способности голубей, на сей раз в восточной Англии.</p><p>В этой главе я сначала изложу все, что до сих пор было известно о миграции птиц и их способности находить дорогу домой. Все привычные объяснения, построенные на современных научных принципах, уже проверены и оказались неправильными. Поведение птиц теперь кажется еще загадочнее, чем прежде. Обобщив опыт собственных исследований, я в общих чертах составил план эксперимента, который, задавшись целью пролить свет на эту загадку, могли бы провести любители голубей — поодиночке или силами целого клуба, а также школьники и студенты.</p></section><section><title><p>СПОСОБНОСТЬ НАХОДИТЬ ДОРОГУ К ДОМУ И МИГРАЦИЯ</p></title><p>Способность голубей находить дорогу к дому люди тысячелетиями использовали для передачи сообщений. Уже в книге Бытия можно прочесть о том, как голубь вернулся в ковчег Ноя со свежим масличным листом в клюве, принеся тем самым весть о конце Всемирного потопа.<a l:href="#fn22" type="note">[22]</a> В Древнем Египте существовала голубиная почта, и в современном Египте голубь до сих пор остается эмблемой почтового ведомства. Даже в XX в. голубей часто использовали для передачи различных посланий, не только в годы Первой и Второй мировых войн, но и в мирное время. В наши дни во всем мире насчитывается более 5 млн любителей, которые постоянно устраивают состязания голубей в перелете на расстояние до 500 миль, а иногда и на большие дистанции. Особенно популярен этот вид спорта в Бельгии, Великобритании, Голландии, Германии и Польше. Возвращаясь домой, голубь может за сутки преодолеть расстояние до 700 миль, а средняя скорость его полета составляет при этом более 60 миль в час.</p><p>Находить дорогу к дому способны далеко не одни только голуби.<a l:href="#fn23" type="note">[23]</a> Известно множество историй о различных сельскохозяйственных животных, даже о коровах, которые находили обратную дорогу, хотя их оставляли за много миль от дома. Разумеется, чаще всего в таких историях фигурируют собаки и кошки. Например, шотландская овчарка по кличке Бобби, оставленная в штате Индиана, вернулась домой, в штат Орегон, только на следующий год, преодолев расстояние более 2000 миль.<a l:href="#fn24" type="note">[24]</a> На основе этих реальных историй Шейла Бернфорд написала известный приключенческий роман “Невероятное путешествие”,<a l:href="#fn25" type="note">[25]</a> по мотивам которого компания «Уолт Дисней» сняла одноименный фильм. Рома: повествует о том, как сиамская кошка и две собаки старый — бультерьер и молодой Лабрадор — в поиска; дома одолевают 250 миль пути через дикие места на се вере штата Онтарио. Сильнее всех стремится к дом Лабрадор:</p><p>«Казалось, он никогда не сможет забыть свою главную цель: он возвращается домой, — домой к своему хозяину, в дом, где он жил, а все остальное не имеет значения. Это страстное желание, эта уверенность заставляли его вести своих товарищей все время на север сквозь лесные дебри, по незнакомым местам, так же безошибочно, как летит к дому почтовый голубь».<a l:href="#fn26" type="note">[26]</a></p><p>Такой способностью обладает и человек, и лучше всего она развита у кочевых народов, поскольку для них чувство правильного направления — необходимое условие выживания. В качестве примера можно назвать австралийских аборигенов, бушменов из пустыни Калахари (Южная Африка) и мореходов Полинезии.</p><p>Рекорд дальности при возвращении домой прочно удерживают птицы. Пингвины Адели, северные качурки, малые буревестники, темноспинные альбатросы, аисты, крачки, ласточки и скворцы — все эти птицы при возвращении домой преодолевают расстояние более тысячи миль.<a l:href="#fn27" type="note">[27]</a> К примеру, двух темноспинных альбатросов отловили на острове Мидуэй в центральной части Тихого океана и выпустили на волю на западном побережье США в штате Вашингтон, в 3200 милях от их родного острова. Один из них вернулся домой через десять дней, другой — через двенадцать. Еще один темноспинный альбатрос вернулся в родные места с Филиппин, преодолев 4000 миль за месяц с небольшим.<a l:href="#fn28" type="note">[28]</a> В эксперименте с малыми буревестниками птицы были отловлены на острове Скокхолм недалеко от побережья Уэльса. Одного буревестника выпустили в Венеции (Италия) — и он вернулся на родной остров через четырнадцать дней. Второй вернулся через двенадцать с половиной суток из Бостона (Массачусетс, США), пролетев над Атлантическим океаном более 3000 миль.<a l:href="#fn29" type="note">[29]</a></p><p>Очевидно, что такая способность возвращаться домой имеет много общего с сезонной миграцией перелетных птиц от одного места обитания к другому. Во многих случаях — к числу которых относится и миграция британских ласточек— миграция представляет собой систему двойного местообитания. Осенью ласточки летят к зимнему месту обитания, расположенному в восточной части Южной Африки, где в это время весна, а когда весна наступает в Северном полушарии, они возвращаются к своему дому в Великобритании.<a l:href="#fn30" type="note">[30]</a></p><p>Еще более удивительно то, что молодые птицы инстинктивно находят дорогу к зимнему месту обитания даже в тех случаях, когда самостоятельно совершают первый в жизни сезонный перелет без взрослых особей, уже знающих маршрут и способных указать правильный путь. Например, птенцы кукушки не знают свои: родителей — их выращивают птицы других видов. Взрослые особи этого вида улетают на зимовку в Южную Африку в июле или августе, примерно за месяц до того, как молодые птицы будут готовы к подобному перелету. Окрепнув, молодые кукушки объединяются в стаи и мигрируют к местам обитания в Африке, где присоединяются к взрослым птицам.</p><p>Даже некоторые насекомые могут преодолевать огромные расстояния, мигрируя туда, где прежде не бывали. К таким насекомым относятся бабочки данаиды, которые мигрируют между США и Мексикой. Осенью, когда все предыдущее поколение бабочек уже вымерло, новое поколение летит на юг. Например, данаиды, рожденные в районе Великих озер в восточной части США, преодолевают за время перелета около 2000 миль, а затем зимуют, миллионами усаживаясь на особые «деревья бабочек» в горной части Мексики. После спаривания на юге все это поколение вымирает. А следующее поколение весной мигрирует на север, к Великим озерам.<a l:href="#fn31" type="note">[31]</a></p><p>Каким образом мигрирующие животные узнают, в каком направлении следует двигаться? В отношении перелетных птиц наиболее популярна гипотеза о том, что они ориентируются по звездам и, кроме того, чрезвычайно чувствительны к магнитному полю Земли. Предполагается также, что в мозгу перелетных птиц заложена врожденная программа, управляющая процессом миграции, в которую входят карта звездного неба и, возможно, карта магнитного поля. В научной литературе ее называют «наследственной пространственно-временной векторно-навигационной программой».<a l:href="#fn32" type="note">[32]</a> Гипотеза звучит внушительно, но на деле ничего не объясняет. Сложный научный термин лишь описывает проблему, а не решает ее.</p><p>Сторонники гипотезы об ориентации по звездам ссылаются на то, что перелетные птицы, которых в начале сезона миграции держали в клетках в планетарии, пытаются лететь в направлении привычной миграции, определяя его по движению искусственных звезд планетария. Но даже если звезды и могут служить компасом для перелетных птиц, чем объяснить тот факт, что птицы способны определять направление и днем, и в условиях сильной облачности?<a l:href="#fn33" type="note">[33]</a> Например, при слежении за птицами с помощью радара, установленного в округе Олбани (штат Нью-Йорк), было установлено, что даже сохраняющаяся в течение нескольких суток облачность в ночное время не вызывает дезориентации у ночных мигрирующих птиц различных видов. В отчете сообщалось, что «в полете птиц не наблюдалось даже малейших отклонений».<a l:href="#fn34" type="note">[34]</a></p><p>Рыбы также способны мигрировать на сотни и тысячи миль, и в этом случае чувство направления уже невозможно объяснить способностью ориентироваться по звездам. Очевидно, что рыбы определяют направление за счет чего-то другого. Возможно, вблизи конечного пункта миграции важную роль играют знакомые запахи. Во всяком случае, так обстоит дело с лососем, который, как показали эксперименты, чувствует запах родной реки, когда приближается к ее устью.<a l:href="#fn35" type="note">[35]</a> Но и лосось не может по запаху определить направление к береговой линии, когда находится еще за тысячи миль от нужного места. Те же самые вопросы возникают, когда мы пытаемся объяснить миграцию морских черепах и других мигрирующих морских животных, перемещающихся под водой.</p><p>Как способность находить дорогу к дому, так и миграция животных до сих пор не объяснены наукой, и решение одной из этих проблем обязательно поможет прояснить и другую. Проводить исследования миграции — весьма сложная и трудоемкая научная работа. Гораздо проще изучать способность животных находить дорогу домой, и прежде всего это касается птиц. Лучше всего для такого исследования подходят почтовые голуби. У этих птиц способность находить дорогу к дому развита очень хорошо, тем более что почтовые голуби как порода выводились на основании отбора именно по этому признаку. Методы содержания, разведения и дрессировки голубей этой породы хорошо известны и относительно недороги.</p><p>На сегодняшний день в этой области уже проведено множество экспериментов, однако почти за сто лет сложных, но, по сути, безрезультатных исследований никто так и не выяснил, как именно голуби возвращаются домой. Все попытки объяснить их навигационные способности сигналами от известных органов чувств и влиянием изученных физических сил до сих пор безрезультатны. Исследователи честно признают наличие проблемы: «Способность птиц находить дорогу к дому и выбирать правильное направление полета во время миграции настолько устойчива и гибка, что до сих пор остается загадкой. Можно устранять сигнал за сигналом, ориентир за ориентиром, а у птиц все равно остается в запасе какая-то стратегия, которая позволяет им определять правильное направление полета»;<a l:href="#fn36" type="note">[36]</a> «Проблема навигации по существу остается нерешенной».<a l:href="#fn37" type="note">[37]</a></p><p>А теперь мы по очереди рассмотрим все гипотезы, которыми объясняют способность голубей возвращаться домой, и я попытаюсь продемонстрировать, почему все они несостоятельны.</p></section><section><title><p>ЗАМЕЧАЮТ ЛИ ГОЛУБИ ВСЕ ИЗГИБЫ И ПОВОРОТЫ ДОРОГИ, КОГДА ИХ УВОЗЯТ ИЗ ДОМА?</p></title><p>Каким образом голуби, которых увозят в незнакомое место за сотни миль от дома, находят дорогу назад? За счет чего они определяют, в каком направлении лететь, чтобы добраться до дома?</p><p>Чарльз Дарвин был страстным любителем голубей и держал у себя в голубятне представителей различных пород.<a l:href="#fn38" type="note">[38]</a> В 1873 г. на страницах журнала «Нейчур» он высказал первую гипотезу по поводу того, как голуби находят дорогу домой. Дарвин полагал, что голуби запоминают все изгибы и повороты дороги, пока их увозят из дома, причем могут запомнить их даже в том случае, если всю дорогу находятся в закрытом ящике.<a l:href="#fn39" type="note">[39]</a> В следующей статье того же номера Дж. Дж. Мерфи предложил механическую аналогию этого процесса с шариком, свисающим с крыши железнодорожного вагона и реагирующим на толчки, вызываемые всеми изменениями направления и скорости:</p><p>«В механизм можно вмонтировать хронометр, что позволило бы регистрировать величину и направление всех этих толчков с указанием точного времени каждого. На основе этих данных можно будет вычислить положение вагона в любой момент времени, учитывая расстояние и направление… Более того, можно было бы придумать механизм, способный автоматически подсчитывать получаемые результаты, и тогда положение вагона можно было бы узнать в любой момент, не производя никаких дополнительных вычислений».<a l:href="#fn40" type="note">[40]</a></p><p>Выражаясь языком современных технологий, речь шла о компьютеризированной инерционной системе навигации. При всей наглядности сложных механических аналогий все-таки трудно поверить в то, что спортивные голуби, запертые в корзинах и увозимые за сотни миль от дома в железнодорожных вагонах, грузовиках, кораблях и самолетах, совершающих по пути множество поворотов и других маневров, всю дорогу с величайшей точностью вычисляют направление, где находится дом.</p><p>В любом случае, эта гипотеза уже была проверена и отвергнута. В 1893 г. С. Экснер доказал, что голуби способны совершенно точно находить дорогу к дому даже в том случае, если в дороге они находятся под глубоким наркозом. Более поздние эксперименты с другими видами птиц— к примеру, серебристой чайкой — подтвердили выводы Экснера.<a l:href="#fn41" type="note">[41]</a> Голуби не теряют своих навигационных способностей и в том случае, если от дома до места освобождения из клетки их везут сложными и запутанными маршрутами, и даже тогда, когда их при этом перевозят в светонепроницаемом вращающемся барабане:</p><p>«Конструкция была неустойчивой, вследствие чего любые изменения в скорости или направлении движущегося автомобиля мгновенно замедляли вращение барабана. Таким образом, восприятие дороги птицами было значительно затруднено из-за изменений скорости вращения. За время самой продолжительной поездки барабан совершил около 1200 оборотов. Тем не менее характеристики проверяемой способности — выбор направления полета и время возвращения домой у голубей, перевозимых в барабане, были не хуже, чем у голубей контрольной группы».<a l:href="#fn42" type="note">[42]</a></p><p>В Германии проводилась еще одна серия экспериментов такого рода. Во время транспортировки голубей из дома барабан вращался с большой скоростью — до девяноста оборотов в минуту — в переменном магнитном поле; при этом голуби не могли видеть окружающий ландшафт и ощущать какие-либо запахи, исходящие от тех мест, где их везли. «Тем не менее эти голуби так же хорошо выбирали направление полета к дому и так же быстро возвращались домой, как и голуби контрольной группы, которых перевозили в открытых клетках на крыше автофургона».<a l:href="#fn43" type="note">[43]</a></p><p>И в заключение позволю себе напомнить, что, если бы птицы ощущали и подсчитывали все изгибы и повороты дороги во время перевозки, в этом непременно должны были бы участвовать соответствующие органы — полукружные каналы во внутреннем ухе, реагирующие на ускорение и вращение. Полное разрушение этих органов мешает нормальному полету птицы. В ходе некоторых экспериментов у голубей хирургическим путем перерезали горизонтальные ампулы, но птицы находили дорогу к дому не хуже обычного, хотя их выпускали из клеток на расстоянии 200 миль от него. По всем параметрам их результаты совпадали с результатами голубей из контрольной группы.<a l:href="#fn44" type="note">[44]</a> В других экспериментах, как говорится в сообщении, «голуби с различными повреждениями полукружных каналов, вызванными хирургическим путем, точно находили дорогу независимо от того, проходили испытания в солнечный день или в условиях сплошной облачности».<a l:href="#fn45" type="note">[45]</a> Таким образом, гипотеза о существовании у птиц инерционной системы навигации должна быть отвергнута, и дальнейшие исследования в этом направлении бесперспективны.<a l:href="#fn46" type="note">[46]</a></p></section><section><title><p>ЗАВИСИТ ЛИ СПОСОБНОСТЬ ЖИВОТНЫХ НАХОДИТЬ ДОРОГУ К ДОМУ ОТ НЕЗЕМНЫХ ОРИЕНТИРОВ?</p></title><p>Иногда выдвигаются предположения, что способность находить дорогу к дому зависит от наличия привычных наземных ориентиров. Такое утверждение имеет смысл, когда голубей выпускают в нескольких милях от голубятни, а также в том случае, если при возвращении домой они всегда пролетают над знакомой территорией. В ходе одного исследования птиц выпустили с того же самого места в четвертый раз, и оказалось, что в этом случае они ориентировались по местным наземным знакам. «В седьмой раз голуби настолько хорошо запомнили местные ориентиры, что могли лететь домой наперегонки. Они действовали так, словно точно знали, что доберутся до дома, если сначала пролетят над ориентиром А, затем над ориентиром Б и так далее».<a l:href="#fn47" type="note">[47]</a> Такое поведение свойственно и людям. Когда мы едем в новое место или по новому маршруту, мы всегда запоминаем ориентиры. Но мы не можем найти дорогу туда, где знакомых ориентиров пока что нет.</p><p>Голуби же в любом случае могут найти дорогу к дому, даже оказавшись в совершенно незнакомом месте, в сотнях миль от любой знакомой им территории. После того как их выпускают из клеток, голуби обычно делают круг, но могут и сразу направиться точно в сторону дома.<a l:href="#fn48" type="note">[48]</a> Они способны точно придерживаться правильного направления, даже пролетая над морем или совершая перелет в густом тумане, что великолепно продемонстрировали несколько голубей, использованных ВВС Великобритании во время Второй мировой войны. Опытные спортивные птицы, многие из которых были безвозмездно переданы любителями голубей, помещались в самолеты, совершавшие боевые вылеты в Германию над Северным морем. Если какой-то из самолетов сбивали, экипаж при первой же возможности прикреплял сообщение к лапкам одного или нескольких голубей, выпускал птиц и надеялся на лучшее.</p><p>Невероятные подвиги голубей занесены в официальный почетный список — «Список отличившихся на боевой службе». Некоторые птицы даже были награждены медалями (ил. 2). Вот официальное сообщение о голубке по кличке Уайт Вижн, которая родилась в городе Мазервелл (Шотландия), использовалась на базе ВВС Великобритании Соллум-Воу (Шетлендские острова) и была награждена медалью:</p><p>“Этот голубь был доставлен на гидроплан «Каталина» 11 октября 1943 года, приблизительно в 08:20, вследствие поломки двигателя совершивший вынужденную посадку на воду в условиях штормовой погоды на Северном море. Так как радиопередатчик самолета вышел из строя, наземные службы не могли ни принять сигнал SOS, ни зафиксировать место выхода в эфир… В 17:00 голубка Уайт Вижн доставила сообщение, в котором указывались координаты приводнения и другие сведения о гидроплане и его экипаже. Поиски на море были продолжены в указанном месте, и в 00:05 следующих суток самолет был обнаружен, а экипаж спасен. Гидроплан было решено оставить и затопить. Погодные условия: видимость в месте освобождения голубя — 100 ярдов; видимость на базе в момент прилета голубя — 300 ярдов; встречный ветер относительно полета голубя — 25 миль в час; сильное волнение на море; сплошная низкая облачность; расстояние до базы 60 миль; число спасенных летчиков — 11 человек”.<a l:href="#fn49" type="note">[49]</a> Как оказалось, использование зрительных ориентиров играет при поиске птицами направления к дому исключительно вспомогательную роль. Тем не менее до 70-х гг. большинство попыток объяснить эту способность у голубей было сосредоточено именно на изучении их зрения как главного органа чувств. Выдвигалось мнение, что в отсутствие знакомых наземных ориентиров птицы могут находить дорогу по солнцу или даже по звездам. Но все гипотезы, предполагавшие ведущую роль зрения, были опровергнуты серией замечательных экспериментов, проведенных в университете Дьюка (Северная Каролина, США) и в г. Геттингене (Германия). В ходе экспериментов в глаза голубей вставлялись матовые контактные линзы. Это настолько ухудшало зрение птиц, что они не узнавали знакомые предметы даже с расстояния около 6 метров. Голубям контрольной группы также вставляли контактные линзы, но прозрачные.</p><empty-line/><image l:href="#i_001.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 2. Голубка Уинки и ее награды. Подвиг Уинки в «Списке отличившихся на боевой службе» описан так: «23 февраля 1942 года, возвращаясь с боевого вылета к прибрежным районам Норвегии, уже поврежденный самолет «Бофорт» совершил внезапную вынужденную посадку на воду и в результате сильного удара о воду получил дополнительные повреждения. Авария произошла в 120 милях от побережья Шотландии. Голубка Уинки в момент аварии случайно выбралась из контейнера, но, не успев взлететь, упала в масляное пятно на поверхности моря. Расстояние до базы составляло 129 миль, а до ближайшей суши — 120 миль, причем до наступления темноты оставалось всего полтора часа. Голубка добралась до базы на следующее утро, вскоре после рассвета, сильно утомленная, вымокшая и перепачканная маслом. Поиск экипажа с помощью авиации оказался безуспешным по причине очень слабого и неустойчивого радиосигнала. Сержант Дэвидсон из голубиной службы ВВС Великобритании, исходя из факта прилета голубки, ее состояния и некоторых других выводов, установил, что область поиска была выбрана неправильно. В соответствии с рекомендациями сержанта поиск возобновили в указанной им части моря. Через 15 минут экипаж был обнаружен, и началась спасательная операция. Спасенный экипаж дал обед в честь голубки и ее инструктора» (Осмен и Осмен, 1976).</p><p>Когда птиц с матовыми контактными линзами выпустили из клеток, “многие из них отказывались взлетать, некоторые парили над одним и тем же местом, а некоторые падали на землю поблизости от места взлета. Часть птиц натыкалась в полете на провода, деревья и другие объекты. Но какая-то часть голубей высоко взлетела и исчезла в небе на огромной высоте”. Эти голуби летели очень необычно: тела птиц располагались не горизонтально, а с отклонением вверх. Неуверенность их полета быстро заметили ястребы, которые принялись охотиться на таких голубей.<a l:href="#fn50" type="note">[50]</a> Некоторые птицы, пролетев часть пути к дому, садились на землю и некоторое время отдыхали.<a l:href="#fn51" type="note">[51]</a> В результате часть голубей все-таки добралась до дома, который был удален от места взлета более чем на 80 миль. “Птицы с ослабленным зрением обычно подлетали к голубятне на очень большой высоте, а затем начинали осторожно парить и постепенно снижаться. Некоторые из них опустились точно, но подавляющее большинство приземлилось мимо голубятни. Всех птиц можно было бы легко поймать руками”.<a l:href="#fn52" type="note">[52]</a> Итак, птицам было сложно приземлиться точно на голубятню, поскольку в знакомом месте они привыкли ориентироваться с помощью зрения, и это неудивительно. Тем не менее поражает способность голубей даже со значительно ослабленным зрением добраться до голубятни.</p><p>Руководитель группы исследователей из Геттингена Клаус Шмидт-Кениг обобщил результаты экспериментов, в которых поведение голубей с матовыми контактными линзами изучалось, среди прочего, с помощью радиослежения. Он пришел к следующему выводу:</p><p>“При возвращении голубей домой видимые наземные сигналы не играют существенной роли в навигационном отношении. Навигационная система голубей практически не зависит от зрения и позволяет им с удивительной точностью подлетать к нужному месту. Оказалось, что птицы точно определяют, когда оказываются вблизи своей голубятни, а пролетая мимо, знают, что начинают вновь удаляться от дома”.<a l:href="#fn53" type="note">[53]</a></p></section><section><title><p>ОПРЕДЕЛЯЮТ ЛИ ГОЛУБИ ДОРОГУ К ДОМУ ПО СОЛНЦУ</p></title><p>В 50-е гг. главенствующей гипотезой в отношении навигационных способностей голубей была теория “солнечной дуги”, выдвинутая Дж. В.Т. Мэтьюзом. Он предположил, что птицы использовали комбинацию высоты подъема солнца над линией горизонта и дуги, продолженной по небу от солнца до точки наблюдения за его движением, а также точнейший “внутренний хронометр”. Например, голубь, которого везли в юго-западном направлении, мог бы определить, что солнце находится в небе необычно высоко и восточнее (если, предположим, наблюдение ведется в утренние часы), чем это было в том месте, где расположена его голубятня. На основании этого голубь в принципе мог бы “вычислить” положение дома.<a l:href="#fn54" type="note">[54]</a></p><p>Против этой гипотезы существует несколько серьезных аргументов. Голуби способны находить дорогу к дому и в условиях сплошной низкой облачности, и даже в том случае, если их глаза закрыты матовыми контактными линзами; наконец, они способны лететь домой и ночью.<a l:href="#fn55" type="note">[55]</a> Более того, птицы находят дорогу домой и в тех случаях, когда их “внутренние часы” серьезно повреждены, а гипотеза Мэтьюза предполагает чрезвычайно точный отсчет времени.</p><p>Была проведена серия экспериментов, в которых “внутренние часы” голубей искусственно сдвигались. Для этого голубей в дневное время держали в темноте, а ночью — при искусственном освещении. Например, за шесть часов до восхода солнца включали свет, а за шесть часов до наступления темноты голубей помещали в светонепроницаемую клетку. Таким образом, за две недели “внутренние часы” птиц переводились вперед на шесть часов. Когда этих голубей выпустили на волю, они полетели влево перпендикулярно правильному направлению к дому. И наоборот, те птицы, чьи “внутренние хронометры” опаздывали на шесть часов, полетели вправо перпендикулярно правильному направлению. Наконец, те птицы, чьи “внутренние часы” были сдвинуты на двенадцать часов, полетели в направлении, противоположном правильному.<a l:href="#fn56" type="note">[56]</a></p><p>На первый взгляд такие результаты полностью подтверждают гипотезу Мэтыоза. Но в действительности результаты опытов говорят лишь о том, что голуби <emphasis>могут </emphasis>использовать положение солнца в качестве своего рода компаса. Но одним только “компасом” объяснить способность голубей находить дорогу к дому все равно невозможно. Представим, что вас сбросили на парашюте в незнакомом месте. Вам дали точные часы, но не снабдили картой. Наблюдая за положением солнца в различные дневные часы, вы сможете точно определить, в какой стороне от вас располагаются север, юг, восток и запад, но направление, в котором находится дом, вы таким образом не установите.</p><p>Мэтьюз утверждал, что голуби используют “внутренние часы” в сочетании с положением солнца и “солнечной дуги”, проложенной в небе до места наблюдения, не в качестве компаса, а в качестве своего рода карты, позволяющей им определять направление и расстояние от места вылета из клетки до дома. Но эта гипотеза не может объяснить, как птицы отыскивают дорогу к дому, если полет проходит в условиях сплошной низкой облачности или ночью. К тому же в нее совершенно не укладывается тот факт, что птицы со сдвинутыми “внутренними часами” после начальной ошибки, в определении направления по “солнечному компасу” некоторое время спустя все-таки находили правильный путь к дому.<a l:href="#fn57" type="note">[57]</a> Интересно отметить, что в тех случаях, когда полет птиц со сдвинутыми “внутренними часами” проходил в условиях сплошной низкой облачности, они сразу выбирали правильное направление к дому и прилетали туда так же быстро, как и голуби контрольной группы.<a l:href="#fn58" type="note">[58]</a></p><p>Таким образом, можно подтвердить лишь тот факт, что в ясные дни “солнечный компас” играет определенную роль в выборе первоначального направления полета голубей после того, как их выпустят из клетки. Но этот факт все равно не может полностью объяснить способность птиц находить дорогу к дому.</p><p>Когда в моде была теория “солнечной дуги”, некоторые исследователи попытались объяснить способность голубей находить дорогу к дому в условиях сплошной низкой облачности, предположив, что птицы реагируют на поляризованный свет, проникающий сквозь облака. Как известно, некоторые насекомые, прежде всего пчелы чувствительны к поляризованному свету и способны ориентироваться в пространстве, если могут видеть хотя бы кусочек голубого неба, — даже когда само солнце плотно закрыто облаками.</p><p>Однако в гипотезе поляризованного света есть два существенных изъяна. Во-первых, даже если бы голубе могли определять положение солнца по поляризованному свету с частично открытых участков неба, само по себе это не объясняет их способность находить дорогу к дому: ведь ориентирование по солнцу, как мы уже убедились, не играет ведущей роли в определении искомого направления. Во-вторых, в отличие от пчел, голуби не обладают чувствительностью к поляризованному свету.<a l:href="#fn59" type="note">[59]</a></p><p>Еще одна необычная форма сенсорного восприятия, которой иногда пытаются объяснить уникальные навигационные способности голубей, — чувствительность к инфразвуку. Как показали лабораторные эксперименты, эти птицы необычайно чувствительны к низкочастотным звукам, но это вовсе не доказывает, что голуби способны слышать свой дом, находясь от него за сотню или даже всего за несколько миль. Поэтому идею, что голуби могут находить свой дом по характерным низкочастотным звукам, нельзя даже назвать гипотезой, настолько она неправдоподобна и беспочвенна.</p></section><section><title><p>ЗАВИСИТ ЛИ СПОСОБНОСТЬ ГОЛУБЕЙ НАХОДИТЬ ДОРОГУ К ДОМУ ОТ ОБОНЯНИЯ?</p></title><p>Сверхъестественные способности и загадки в поведении животных нередко объясняют чрезвычайно острым обонянием. За последние двести лет в этом отношении сложилась целая традиция, и навигационные способности голубей не исключение. Но даже на первый взгляд такая идея представляется невероятной.<a l:href="#fn60" type="note">[60]</a> К примеру, предположим, что спортивный голубь, выпущенный в Испании, возвращается домой в Великобританию. Может ли голубь, выпущенный в Барселоне, понять, где он находится, принюхиваясь к местным запахам, или каким-то образом уловить запах своего родного дома в далеком Суффолке? Каким образом он может найти дорогу домой по запаху, если дует сильный ветер, да еще и не встречный, а попутный? Очевидно, что это невозможно. Голуби могут находить дорогу к дому, перелетая из Испании в Великобританию, независимо от направления ветра, и это доказывает, что их удивительные навигационные способности объясняются вовсе не обонянием. Яркое тому подтверждение — соревнования, проводимые на северо-востоке Бразилии, где, за редчайшими исключениями, практически круглый гол дует юго-восточный ветер. Тем не менее бразильские любители голубиного спорта регулярно и весьма успешно запускают своих птиц с юга.<a l:href="#fn61" type="note">[61]</a></p><p>Первоначальные гипотезы о ведущей роли обоняния в навигационных способностях голубей предполагали, что у этих птиц есть особый орган чувств, расположенный в легочных альвеолах. Позднее обнаружилось, что птицы, у которых легочные альвеолы проколоты иглой, все равно находят дорогу к дому без каких-либо проблем. Затем были исследованы носовые полости. У экспериментальной группы голубей носовые полости заклеивались воском, но это никак не отражалось на их способности определять дорогу к дому. Все эти исследования были проведены уже к 1915 г.<a l:href="#fn62" type="note">[62]</a></p><p>К гипотезе обоняния, наряду с гипотезой магнитного поля, ученые вернулись в 70-е гг., когда были опровергнуты все остальные теории. Флориано Папи и его итальянские коллеги предположили, что в мозгу у голубей формируется обонятельная карта ближайших окрестностей, связывающая различные запахи с направлением ветра. Например, если к северу от голубятни располагается сосновый лес, северные ветры ассоциируются у птиц с запахом сосны. Когда голубей выпускают вдали от дома, им достаточно понюхать воздух, чтобы определить нужное направление. А для того чтобы объяснить, как голуби находят дорогу к дому в тех случаях, когда их выпускают на волю очень далеко от дома, где обонятельная карта знакомых мест никак не может им помочь, Папи предположил, что птицы запоминают все запахи, пока их везут к месту освобождения.</p><p>Папи и его коллеги провели серию замечательных опытов, доказывающих, что голуби действительно испытывают влияние запахов, связанных с направлением ветра.<a l:href="#fn63" type="note">[63]</a> Например, голубей выращивали в условиях, когда они могли ощущать только два запаха: запах оливкового масла, приносимый южным ветром, и запах синтетического скипидара, приносимый северным. Затем птиц выпускали, нанеся на их ноздри вещество с одним из этих запахов, и голуби в первый момент действительно выбирали неверное направление полета — то, с которым ассоциировался запах.<a l:href="#fn64" type="note">[64]</a></p><p>Большинство попыток повторить эксперименты Папи в Германии и США дали противоречивые результаты, и никаких убедительных доказательств алияния запахов на навигационные способности голубей получено не было.<a l:href="#fn65" type="note">[65]</a> Итальянские ученые также не смогли объяснить, каким образом обоняние может влиять на способность голубей находить дорогу к дом^. Даже если птицы, преднамеренно сбитые с курса, поначалу и летели в неверном направлении, рано или поздно они все равно находили правильный путь и всегда возвращались домой. Многие из экспериментальных птиц возвращались в голубятню так же быстро, как и голуби контрольной группы. Птицы с заклеенными ноздрями, с сильно поврежденными обонятельными нервами или с трубками в ноздрях, не позволяющими воздуху воздействовать на эпителий, <strong>тоже </strong>все-таки находили дорогу домой, хотя возвращались позднее, чем голуби контрольной группы, не подвергавшиеся хирургическим операциям.</p><p>Итальянские исследователи настаивали на том, что более позднее возвращение экспериментальных птиц подтверждает гипотезу о ведущей роли обоняния в навигационных способностях голубей.<a l:href="#fn66" type="note">[66]</a> Однако их скептически настроенные коллеги из Германии и США высказали предположение, что более позднее возвращение могло быть следствием полученной травмы. Для того чтобы проверить это предположение, в Германии провели еще один эксперимент: у части голубей эпителий с окончаниями обонятельных нервов был обработан ксилокаином — сильнодействующим препаратом для местной анестезии, что полностью блокировало обоняние голубей, но при этом не травмировало птиц. Как и следовало ожидать, эти голуби вернулись домой так же быстро, как и птицы контрольной группы.<a l:href="#fn67" type="note">[67]</a> В других экспериментах ксилокаиновая анестезия только замедляла возвращение, но не мешала определить верное направление полета.<a l:href="#fn68" type="note">[68]</a></p><p>Из всего изложенного можно заключить, что обоняние иногда оказывает определенное влияние на навигационные способности голубей, но само по себе оно не может полностью объяснить, каким образом птицы находят дорогу к дому.</p></section><section><title><p>ЗАВИСЯТ ЛИ НАВИГАЦИОННЫЕ СПОСОБНОСТИ ГОЛУБЕЙ ОТ ВОСПРИЯТИЯ МАГНИТНОГО ПОЛЯ?</p></title><p>В 70-е — 80-е гг. гипотеза об определяющей роли магнетизма стала наиболее популярной среди профессиональных исследователей в большинстве стран (кроме Италии, где до сих пор на первом месте стоит теория ведущей роли обоняния). Суть этой гипотезы заключается в том, что для возвращения домой голуби могут использовать карту магнитных полей. Заранее предполагается, что голуби чрезвычайно чувствительны к магнитному воздействию и за счет этого способны не только определить направление его воздействия, но и почувствовать изменение магнитного поля Земли при перемещении из одного места в другое.</p><p>Гипотеза строится на том, что определить направление по магнитному полю Земли можно было бы двумя способами. Во-первых, сила поля, достигающая максимального значения на полюсах, уменьшается при движении от полюсов к экватору. Во-вторых, угол магнитного поля относительно земной поверхности также меняется при движении от полюсов к экватору. Стрелка компаса на полюсах направлена вертикально вниз, а на экваторе — располагается горизонтально. На всех остальных территориях она будет менять угол отклонения от вертикали в зависимости от широты: в высоких широтах ее положение будет ближе к вертикали, а в низких — к горизонтали. Если бы голуби могли чувствовать изменение силы или угла магнитного поля, они могли бы и определять, насколько далеко их переместили в северном или южном направлении.</p><p>С чисто теоретической точки зрения эта гипотеза вызывает по крайней мере три серьезных вопроса. Во-первых, изменения силы и угла магнитного поля чрезвычайно малы. Например, если мы находимся на северо-востоке США, то при перемещении на 100 миль в направлении с севера на юг средняя величина магнитного поля меняется менее чем на один процент, а угол магнитного поля — менее чем на один градус. Во-вторых, магнитное поле Земли далеко не однородно и может сильно изменяться в зависимости от состава земной коры. Некоторые из таких магнитных аномалий невелики по площади и простираются на несколько сотен ярдов, но встречаются и очень крупные аномалии, которые тянутся на многие сотни миль. В некоторых случаях магнитное поле внутри таких аномалий может в восемь раз превышать по силе магнитное поле Земли. Более того, магнитное поле не постоянно: в нем наблюдаются как небольшие суточные флуктуации, так и сильные отклонения во время магнитных бурь, возникновение которых связано с пятнами на Солнце. При определении положения относительно севера и юга такие изменения могли бы вызвать «погрешность» в десятки и сотни миль.<a l:href="#fn69" type="note">[69]</a></p><p>Кроме того, даже будь голуби настолько чувствительны к магнитным полям, что могли бы точно определить, как далеко их увезли в северном или южном направлении, даже будь они каким-то образом способны вводить поправку на магнитные аномалии и флуктуации магнитного поля в различное время суток, само по себе магнитное поле ничего не может сообщить о перемещениях в направлении восток — запад. Если бы голубей увезли от дома в восточном или западном направлении, угол и сила магнитного поля на новом месте были бы точно такими же, как и дома, и потому птицы не могли бы определить, где располагается их дом. Однако голуби одинаково хорошо находят дорогу к дому, если их увезти в западном, восточном и любом другом направлении. Даже если голуби используют силу или угол магнитного поля Земли для того, чтобы получить сведения о своем перемещении в направлении север — юг, у них должна быть еще одна система, позволяющая ощутить перемещения в направлении восток — запад. Таким образом, магнетизм в принципе может объяснить навигационные способности голубей лишь частично.</p><p>Можно предположить, что птицы используют своего рода «магнитный компас», а не «магнитную карту». Но, как и «солнечный компас», «магнитный компас» не может служить объяснением. Сам по себе «компас» не может указать, в каком направлении находится дом.</p><p>Идею о том, что навигационные способности голубей могут в той или иной мере объясняться чувствительностью к магнитному полю Земли, впервые выдвинули еще в 1855 г., хотя доказать ее в то время было чрезвычайно трудно. До сих пор периодически возникают новые теории, основанные на этой идее.<a l:href="#fn70" type="note">[70]</a> Вплоть до 70-х гг. научная общественность относилась к этой гипотезе с большим скептицизмом, и прежде всего сомнению подвергалось предположение о том, что живой организм способен ощущать столь малые изменения магнитного поля. Однако точные эксперименты, проведенные в Германии в 60-х гг., убедительно показали, что птицы действительно способны чувствовать магнитное поле. Перелетных птиц перевозили в клетках именно в то время, когда на воле они должны были мигрировать.</p><p>Неудивительно, что птицы вели себя необычно. Исследователи назвали такое поведение «миграционным беспокойством»: птицы метались в клетках, пытаясь двигаться в том направлении, в котором на воле осуществлялся бы их перелет. Если направление магнитного поля вокруг клеток менялось на противоположное, птицы устремлялись в другую сторону — в соответствии с новым направлением поля. Если угол магнитного поля менялся на 90°, направление скачков птиц также менялось на 90°.<a l:href="#fn71" type="note">[71]</a> К 70-м гг. уже несколько групп исследователей заинтересовались влиянием магнитного поля на навигационные способности голубей. Было даже обнаружено влияние слабых магнитных полей на пространственную ориентацию человека.<a l:href="#fn72" type="note">[72]</a></p><p>Гипотеза ориентации по магнитному полю, первоначально отвергнутая как совершенно абсурдная, в наши дни принимается вполне благожелательно и считается вполне научным объяснением навигационных способностей птиц во время миграции, тем самым оберегая академическое сообщество от появления еще более странных теорий. Магнетизм по-прежнему в почете, и вы сами можете легко в этом убедиться, заведя с кем-нибудь разговор о проблеме миграции птиц или о способности голубей находить дорогу к дому. Многие научно информированные собеседники, несомненно, ответят вам, что эти необычные способности птиц объясняются чувствительностью к магнитному полю Земли, но едва ли сумеют уточнить подробности.</p><p>А подробности таковы. Существуют три группы экспериментальных доказательств влияния магнитных полей на навигационные способности голубей, но ни одно из этих доказательств не позволяет утверждать, что именно магнетизм позволяет птицам находить дорогу к дому.</p><p>Во-первых, голуби иногда теряют ориентацию, если их выпускают из клеток на территории магнитных аномалий. Одно из таких мест — месторождение Айрон-майн-хилл в штате Род-Айленд (США).<a l:href="#fn73" type="note">[73]</a> Но несмотря на дезориентацию в первый момент после освобождения из клетки, голуби все-таки находят дорогу к дому. Более того, только часть птиц ощущает необычное воздействие магнитного поля. Например, когда голубей выпускали в Айрон-майн-хилл, то птицы, доставленные туда из города Линкольн (Массачусетс), первоначально теряли правильную ориентацию, а птицы, доставленные из города Итака (штат Нью-Йорк), сразу летели к дому в правильном направлении.<a l:href="#fn74" type="note">[74]</a></p><p>Во-вторых, оказалось, что голуби испытывают влияние магнитного поля во время магнитных бурь, когда повышается солнечная активность. Обнаружено, что в такие периоды время, которое голуби затрачивают на возвращение домой, увеличивается.<a l:href="#fn75" type="note">[75]</a> Однако и магнитные бури могут влиять лишь на первоначальное направление, в котором птицы устремляются после освобождения из клеток, а в среднем отклонения от правильного курса весьма незначительны и составляют всего несколько градусов. И несмотря на неправильный выбор первоначального направления, все птицы, выпущенные в магнитную бурю, в конце концов прилетали домой.<a l:href="#fn76" type="note">[76]</a></p><p>В-третьих, голубей подвергали воздействию магнитного поля, чтобы определить, насколько при этом ухудшатся их навигационные способности. Большинство экспериментов, проводившихся с 20-х гг., показали, что заметного эффекта не наблюдается. Некоторые из первых положительных результатов были в 1969 г. получены Уильямом Китоном из университета Корнелла в городе Итака (штат Нью-Йорк). Он и его коллеги прикрепляли к головам или к спинам птиц небольшие постоянные магниты. Голубям контрольной группы вместо магнитов прикреплялись латунные стержни той же массы. В солнечные дни результаты птиц из экспериментальной и контрольной групп были практически одинаковыми. Как показали эксперименты, проведенные в 1969–1970 гг., при низкой облачности птицы из экспериментальной группы в момент освобождения теряли чувство ориентации, хотя потом все равно находили правильную дорогу к дому. В последующих экспериментах, которые в начале 70-х гг. проводились другими исследователями, на головах или шеях птиц закреплялись катушки Гельмгольца. У птиц экспериментальной группы по катушке пропускался электрический ток, в результате чего генерировалось магнитное поле. В солнечные дни результаты птиц из экспериментальной и контрольной групп были практически одинаковыми. В дни сплошной низкой облачности исследователи вновь обнаружили, что голуби из экспериментальной группы сразу после освобождения из клетки теряли ориентацию, но в итоге все равно прилетали домой.<a l:href="#fn77" type="note">[77]</a></p><p>Необходимо отметить, что результаты, доказывающие влияние магнитов на навигационные способности птиц в дни сплошной облачности, были недостаточно воспроизводимы даже у самого Китона.<a l:href="#fn78" type="note">[78]</a> Описывая ранние эксперименты, он сам указывал на «настораживающий разброс в полученных результатах».<a l:href="#fn79" type="note">[79]</a> С 1971 по 1979 гг. Китон безуспешно пытался получить свои первоначальные данные повторно. Отрицательные результаты его последних экспериментов так и остались неопубликованными, а в 1980 г. Китон скончался. Анализ результатов по всем тридцати пяти его экспериментам был опубликован Брюсом Муром в 1988 г. В более поздних экспериментах начальная дезориентация голубей, обнаруженная в 1969–1970 гг., не подтвердилась. Кроме того, даже в первом исследовании не было выявлено сколь-нибудь значительного воздействия постоянных магнитов на навигационные способности голубей:</p><p>«В 1969–1970 гг. птицы с магнитами несколько медленнее покидали место освобождения из клетки, чем те птицы, которых выпускали с латунными стержнями, однако в 1971–1979 гг. значительно их опережали. И в том и в другом случае воздействие имело место, но было направлено противоположным образом, и его нельзя считать статистически значимым. Три четверти птиц из экспериментальной и контрольной групп добирались до дома в день освобождения из клетки. (…) Итак, общие потери в скорости были одинаковыми: по 26 птиц, или по 9 %, — как среди голубей с магнитами, так и среди голубей без магнитов».<a l:href="#fn80" type="note">[80]</a></p><p>Чувствительность голубей к магнитному полю проверялась и в лабораторных условиях. Подавляющее большинство опубликованных результатов свидетельствует о том, что магнитное поле не оказывает заметного влияния на навигационные способности голубей; а к тому же множество отрицательных результатов осталось неопубликованным.<a l:href="#fn81" type="note">[81]</a> Чарльз Уолкотт, один из ведущих специалистов в этой области, пришел к следующему выводу:</p><p>«Оценив количество отрицательных результатов и сопоставив его с положительными результатами явно случайного характера, очень трудно поверить, что голуби могут использовать изменения величины и направления магнитного поля в качестве ориентиров для своей "навигационной карты"».<a l:href="#fn82" type="note">[82]</a></p><p>Гипотеза о влиянии магнитного поля на навигационные способности голубей была, по всей видимости, последней серьезной попыткой объяснить это уникальное явление. Многие держались за нее с цепкостью утопающего, который хватается за последнюю соломинку. В наши дни эта гипотеза также отвергнута.</p><p>Среди профессиональных исследователей теперь господствуют версии, что способность голубя находить дорогу объясняется комплексом целого ряда «резервных систем»; что она является «многофакторной», включая в себя такие системы обработки очень слабых сигналов, как «солнечный компас», обоняние и регистрация малейших изменений направления и силы магнитного поля; либо же голубь использует для определения дороги к дому какой-то один (неустановленный) тип информации, «но считывает ее с помощью нескольких сенсорных систем».<a l:href="#fn83" type="note">[83]</a> Однако вся эта эффектная научная терминология лишь маскирует полное невежество. Ортодоксальные объяснения просто-напросто исчерпали себя.</p></section><section><title><p>СУЩЕСТВУЕТ ЛИ ОСОБЫЙ ОРГАН ЧУВСТВ, ПРИ ПОМОЩИ КОТОРОГО ГОЛУБИ ОПРЕДЕЛЯЮТ НАПРАВЛЕНИЕ?</p></title><p>С каждым годом становится все очевиднее, насколько сложно найти объяснение навигационным способностям птиц, основываясь на общепринятых научных представлениях, — ив наше время эта проблема выступила яснее, чем когда-либо. На протяжении десятилетий нет-нет да и всплывали гипотезы о некоем до сих пор не известном «чувстве направления», «ориентационной способности», «чувстве местоположения», «шестом чувстве» и даже «экстрасенсорном восприятии» (ЭСВ). В начале 50-х гг. в защиту теории ЭСВ выступили несколько парапсихологов, в первую очередь Д.Б. Райн<a l:href="#fn84" type="note">[84]</a> и Дж. Дж. Пратт<a l:href="#fn85" type="note">[85]</a> из лаборатории парапсихологии при Университете Дьюка (Северная Каролина). Сторонники академических взглядов игнорировали все подобные идеи, самоуверенно заявляя, что объяснение уникальной способности голубей находить дорогу к дому уже практически найдено и опирается на проверенные научные принципы. В 50-е гг. казалась почти доказанной теория «солнечной дуги» (в наши дни полностью развенчанная). Ее главный сторонник Дж. В.Т. Мэтьюз безапелляционно заявлял следующее:</p><p>«В популярных книжках то и дело всплывают эксцентричные теории, предполагающие необычной природы «излучение», якобы исходящее из места обитания птиц. Райн (1951) и Пратт (1953, 1956) предположили, что в основе способности голубей находить дорогу к дому лежит экстрасенсорное восприятие. Однако (…) относительно принципа работы подобной системы парапсихологи не дают никаких дополнительных пояснений, хотя они немало заинтересованы в объяснении навигационных способностей птиц — правда, лишь потому, что это явление пока необъяснимо с точки зрения физиологии органов чувств. Причину такого интереса ясно показал Мэтьюз (1956), и после этого в данной области наблюдается лишь слабая активность. Также следует упомянуть и отвергнуть невнятные теории какого-то особенного "чувства пространства", которые ничего не значат и ничего не объясняют».<a l:href="#fn86" type="note">[86]</a></p><p>Консерваторы от науки все еще цепляются за веру в то, что рано или поздно удивительным навигационным способностям птиц будет найдено академическое объяснение. Но существование особого рода сил, еще неизвестных науке, в наши дни кажется не только возможным, но и весьма вероятным.</p></section><section><title><p>ПРЯМАЯ СВЯЗЬ МЕЖДУ ГОЛУБЯМИ И ИХ ДОМОМ</p></title><p>Я предполагаю, что способность голубей точно определять, где находится их дом, объясняется какой-то связью, подобно эластичной нити соединяющей птиц с домом и помогающей найти к нему дорогу. Когда голубей увозят из дома, «нить» растягивается. Если в момент возвращения птицы пролетают мимо дома — как это наблюдалось в экспериментах с голубями, у которых на глазах были матовые контактные линзы, — «нить» снова растягивается и заставляет птиц повернуть обратно к дому.</p><p>Я не знаю, как именно работает эта связь. Ее функционирование может быть сродни нелокальным связям, существование которых предполагает современная квантовая физика. Впервые о них заговорили в связи с парадоксом Эйнштейна, Подольского и Розена. Эйнштейн считал, что нелокальные следствия квантовой теории абсурдны. Он отвергал возможность образования мгновенной связи между двумя отдельными квантовыми системами, которые ранее образовывали единое целое. Но в форме теоремы Белла нелокальность на квантовом уровне в 1982 г. была экспериментально проверена Аленом Аспектом. Оказалось, что Эйнштейн был не прав.</p><p>«Из утверждения, что никакой процесс не может протекать со скоростью, превышающей скорость света в вакууме, следует, что две частицы, взаимодействуя друг с другом, должны быть каким-то образом связаны в единое целое, по существу, представлять собой элементы общей неделимой системы. Это свойство «нелокальности» имеет очень серьезные следствия. Мы можем представить себе Вселенную как огромную сеть взаимодействующих частиц, и каждая связь объединяет взаимодействующие частицы в единую квантовую систему. (…) И хотя на практике космос для нас слишком велик и сложен, хотя мы не можем заметить слабые сигналы этих связей (за исключением особых экспериментов типа эксперимента Аспекта), все это придает квантовому описанию Вселенной явный холистический оттенок».<a l:href="#fn87" type="note">[87]</a></p><p>Можно предположить, что связь между голубем и его домом основана примерно на тех же нелокальных квантовых явлениях. А возможно, дело обстоит иначе и эта связь обусловлена полем или взаимодействиями иного рода, еще неизвестными физике. Я оставляю этот вопрос открытым.</p><p>Связь между голубем и его домом можно описать и в понятиях современной динамики. В математических моделях динамических систем сами системы движутся в пространстве поля по направлению к <emphasis>аттракторам. </emphasis>С этой точки зрения голубь, ищущий свой дом, может быть представлен как некое тело, движущееся внутри векторного поля по направлению к аттрактору, которым в данном случае выступает голубятня как цель полета.</p><p>Метафору «эластичной нити» я предлагаю лишь для того, чтобы представить идею в самом простом и доступном виде. «Нить» дает голубям ощущение верного направления и обеспечивает возвращение домой даже в тех случаях, когда птицы не могут запомнить дорогу, по которой их увозили из дома, когда они не могут воспользоваться «солнечным компасом», не могут ощущать запахи и чувствовать изменения магнитного поля Земли. Эта «нить» помогает птицам преодолевать препятствия, навязанные учеными в ходе экспериментов, — погодные условия с особо низкой и плотной облачностью, темное время суток, умышленный сбой биологических часов, блокировку обоняния (в том числе обработку органов обоняния анестезирующими препаратами), не позволяющую ориентироваться по знакомым запахам, наличие на теле магнитов, перевозку во вращающемся барабане, ослепление посредством матовых контактных линз и перерезание нервов в органах чувств.</p><p>Когда голубя увозят из дома, «нить» растягивается. Но в таком случае она должна растягиваться, и когда дом увозят от голубя. На этом я и построил эксперимент, который предлагаю провести. Вместо того чтобы увозить голубей от голубятни, попробуем увезти голубятню от голубей. Смогут ли птицы найти свой исчезнувший дом?</p><p>В предлагаемом эксперименте надо использовать передвижные голубятни. Известно, что голуби способны возвращаться в передвижные голубятни с таким успехом, как и в стационарные, и в XX в. Передвижные голубятни широко использовались в военных целях.</p></section><section><title><p>ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПЕРЕДВИЖНЫХ ГОЛУБЯТЕН В ВОЕННЫХ ЦЕЛЯХ</p></title><p>В 1914 г., к началу Первой мировой войны, бельгийская, французская, итальянская и германская армии располагали службами голубиной почты и большим количеством голубятен с обученными птицами. В то время уже существовали передвижные голубятни, предназначенные для того, чтобы птиц можно было использовать при наступлении или отступлении войск. Британская армия оказалась совершенно неподготовленной в этом отношении, но после начала войны удалось быстро создать Службу почтовых голубей — в первую очередь благодаря энтузиазму британских любителей и умелому руководству полковника Э.Г. Осмена, возглавившего эту службу. До и после войны Осмен был редактором журнала «Рейсинг пиджн», который до сих пор остается ведущим британским изданием в области разведения и обучения спортивных голубей. Книга Осмена «Голуби в мировую войну»<a l:href="#fn89" type="note">[89]</a> стала полным отчетом о героических усилиях голубиной службы в военное время. Осмен рассказывает, как голубиная служба ВМФ Великобритании посылала птиц на занятые разминированием тральщики. Голуби доставляли сообщения в свои голубятни, а оттуда эти сведения немедленно пересылались в Адмиралтейство. Первые сообщения о нападении дирижаблей на флот тральщиков были доставлены именно голубями. Кроме того, сотрудники «Интеллидженс сервис» — сети разведывательных и контрразведывательных служб Великобритании — засылали голубей на оккупированную германскими войсками территорию Бельгии. На воздушные шары устанавливались часовые механизмы, позволявшие через определенные промежутки времени сбрасывать корзины с птицами на землю с малой высоты. Эти корзины опускались на маленьких парашютах и содержали просьбу к бельгийцам посылать с помощью голубей информацию военного характера. Рискуя поплатиться жизнью, поскольку германские власти карали смертью всех, кто сообщал какие-либо сведения англичанам, многие бельгийцы все же решались на это. Помимо этого «Интеллидженс сервис» сбрасывала на парашютах за линией фронта своих агентов, у каждого из которых за спиной находилась корзина с хорошо обученными почтовыми голубями. С их помощью агенты пересылали свои сообщения.</p><p>Передвижные голубятни были созданы вскоре после начала войны. К концу войны, в 1918 г., в британской армии их было уже более ста пятидесяти, а в голубиной службе армии США насчитывалось по крайней мере пятьдесят. Некоторые из передвижных голубятен перемещались на конной тяге, другие были механизированы (ил. 3). В мотоциклетных колясках или на крупах лошадей голубей подвозили к самой передовой и использовали для передачи сообщений в тех случаях, когда невозможно было воспользоваться ни радио, ни какими-либо другими средствами связи. Птицы летели к своим передвижным голубятням даже в условиях сильного артобстрела, и многие из них были награждены за храбрость. Один британский голубь удостоился высшей военной награды в Великобритании — Креста Виктории, а один французский голубь — ордена Почетного легиона. Американской героиней стала голубка Винки:</p><p>«Ее последний полет (…) был самым отчаянным, но она отважно преодолела все преграды и доставила сообщение, хотя одна лапка была перебита и сильно кровоточила. Доставленное сообщение было чрезвычайно важным и поступило от отряда, который оказался в критическом положении. Посланное подкрепление спасло положение, и бойцы из спасенного подразделения поклялись молиться за отважную голубку».<a l:href="#fn90" type="note">[90]</a></p><p>Во время Второй мировой войны передвижные голубятни использовались британской армией в Северной Африке, а также голубиной службой Индийской армии в Бирме.<a l:href="#fn91" type="note">[91]</a> Кроме того, голубиная служба Индийской армии разработала систему полетов «бумеранг», в которой голуби обучались находить передвижные голубятни, где они получали корм, а затем возвращаться в стационарную голубятню на ночлег. Одних и тех же птиц можно было использовать для передачи сообщений в двух направлениях.<a l:href="#fn92" type="note">[92]</a> Подобная система с успехом применялась и голубиной службой британской армии в Алжире и Тунисе.<a l:href="#fn93" type="note">[93]</a> В настоящее время двусторонняя система передачи сообщений с помощью голубей и передвижных голубятен развивается в Швейцарии. Таким образом обучает птиц голубиная служба швейцарской армии.<a l:href="#fn94" type="note">[94]</a> Это одна из последних ныне действующих военных служб, использующих почтовых голубей. Еще одна подобная служба продолжает действовать в Китае.</p><p>Голуби хорошо приспособились к возвращению в голубятни в условиях военного времени. Полковник Осмен сообщает, что во время Первой мировой войны «птицы находили свой дом, где бы он ни располагался». К сожалению, мне так и не удалось точно выяснить, как именно использовались передвижные голубятни. Возможно, в большинстве случаев голубятня перемещалась с находящимися внутри птицами. Вероятно, у голубей была возможность привыкнуть к новой окружающей среде, прежде чем их отправляли с сообщением. В таком случае возвращение птиц в передвижную голубятню не вызывает особого удивления.</p><p>Но передвижные голубятни также использовались на морских судах. Во время Первой мировой войны ВМФ Италии использовал голубей для передачи сообщений с одного корабля на другой, когда оба судна находились в движении. «С расстояния примерно в 100 км птицы находили свои голубятни на судах, находившихся в постоянном движении. Хотя суда были очень похожи друг на друга, голуби всегда находили свое».<a l:href="#fn95" type="note">[95]</a> Вот эти факты вызывают настоящее удивление, и остается лишь сожалеть, что более подробную информацию о них найти не удалось.</p><empty-line/><image l:href="#i_002.jpg"/><empty-line/><image l:href="#i_003.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 3. Передвижные голубятни, использовавшиеся во время Первой мировой войны (Осмен и Осмен, 1976):</p><subtitle>1 — механизированная передвижная голубятня;</subtitle><subtitle>2 — трофейная немецкая голубятня, выставленная в Лондонском зоопарке;</subtitle><subtitle>3 — передвижная голубятня во Франции (использован камуфляж)</subtitle></section><section><title><p>ЭКСПЕРИМЕНТ С ПЕРЕДВИЖНЫМИ ГОЛУБЯТНЯМИ</p></title><p>Для эксперимента, который я предлагаю провести, требуется передвижная голубятня, смонтированная в кузове обычного деревенского грузовика. Птиц в голубятне предварительно следует обучить возвращаться домой обычным образом, так же, как любых других голубей. Затем их обучают находить передвижную голубятню. Основной этап обучения состоит в том, чтобы забрать нескольких особей из передвижной голубятни и поместить в корзины для перевозки птиц. Затем передвижная голубятня транспортируется в другое место, причем часть птиц — включая брачных партнеров и потомков тех голубей, которых изъяли из передвижной голубятни, — остается в ней. После этого птицы, помещенные в корзины, выпускаются на волю в том месте, где прежде находилась голубятня. Птицы тут же видят, что дом исчез. Смогут ли они его найти?</p><p>Если голуби будут постоянно находить передвижную голубятню, причем делать это быстро, на большом расстоянии, независимо от направления, в котором она удаляется, и к тому же при попутном ветре, мешающем использовать обоняние, это будет означать, что между голубями и их домом существует прямая связь. Если же голуби так и не смогут найти передвижную голубятню даже в том случае, когда в ней остается часть птиц, результат, к сожалению, будет неопределенным. С одной стороны, он может означать, что между голубями и их домом не существует невидимых связей. С другой стороны, тот же результат может означать, что связь с домом существует, но перемещения одной только голубятни недостаточно. Возможно, голубятню следует перемещать вместе с окружающей ее средой, что вполне осуществимо, — например, если установить голубятню на судне.</p><p>В связи с этим уместно привести сообщение, которое я получил от моего голландского корреспондента, г-на Эгберта Гискеса, владельца передвижной голубятни на Рейне:</p><p>«Один голландский шкипер, владелец речной баржи, перевозил на своем судне в Германию и Швейцарию различные товары, доставляемые морскими судами в Роттердам. Его голуби каждый день летали вокруг баржи, пока он двигался вверх или вниз по реке. Как-то раз он передал своему товарищу в Роттердаме корзину с тремя голубями и попросил: "Выпусти их на волю через пять дней, посмотри, что они будут делать, и сразу напиши мне". Через полсуток голуби добрались до своей голубятни в Базеле, миновав массу других судов».</p><p>Эта история не так удивительна, как использование голубятен на морских судах итальянским ВМФ, потому что голуби шкипера хорошо знали Рейн и могли просто лететь вверх по течению реки до тех пор, пока не добрались до своей баржи. Но описанный факт подсказывает идею несложного эксперимента, осуществимого при содействии этого или любого другого шкипера, который плавает по Рейну и держит на судне голубятню. Вместо того чтобы выпускать птиц в Роттердаме, в устье Рейна, откуда возможно только одно направление полета — вверх по течению реки, голубей лучше выпускать примерно в середине Рейна — допустим, в Кобленце (Германия). Ни голуби, ни тот, кто их выпускает, не должны знать, в каком направлении в данный момент плывет судно с голубятней — в Базель, вверх по течению, или в Роттердам, вниз по течению Рейна. Если окажется, что в серии экспериментов голуби неизменно летят в правильном направлении и сразу находят судно со своей голубятней, а не мечутся вверх и вниз по течению реки, выбирая направление полета случайным образом, результаты могли бы указывать на существование невидимой связи между голубями и их передвижным домом.</p><p>Если нет знакомого капитана или судовладельца, готового участвовать в исследованиях, проще начать опыты на земле, воспользовавшись обычной передвижной голубятней. На первой стадии исследования необходимо обучить птиц возвращаться домой, когда мобильная голубятня перемещается на небольшие расстояния. Голуби, как и люди, обычно не предвидят, что их дом может куда-то переехать. Возможно, что вначале птицы проявят растерянность — точно так же, как растерялись бы люди, в один прекрасный день не обнаружившие собственного дома. Даже увидев похожее здание на некотором расстоянии, люди едва ли тут же направятся к нему как ни в чем не бывало. Но если однажды подойти к удалившемуся зданию и узнать в нем свой дом, в дальнейшем изменения его местоположения должны восприниматься спокойнее. Именно так происходит с голубями.</p></section><section><title><p>КАК ОБУЧИТЬ ГОЛУБЕЙ ВОЗВРАЩАТЬСЯ В ПЕРЕДВИЖНУЮ ГОЛУБЯТНЮ</p></title><p>Обучая голубей возвращаться домой в передвижную голубятню в Ирландии и Англии, я убедился, что птицы быстро привыкают к тому, что их дом перемещается.</p><p>Возможность приступить к работе с передвижной голубятней впервые появилась у меня в 1973 г., когда маркиз и маркиза Дафферин, а также Эйва любезно предложили мне воспользоваться их имением (Кландебой, графство Даун, Северная Ирландия). В проведении исследования мне помогали посредник Дональд Хой и главный егерь Боб Гарвен, который постоянно присматривал за птицами.</p><p>Мы приобрели стандартную деревянную голубятню на два отделения и установили ее на прицепе таким образом, чтобы ее можно было перевозить по окрестностям с помощью трактора или «лендровера». Летом мы поместили в голубятню двенадцать взрослых птиц и обучили их возвращаться домой обычным способом. К несчастью, почти все они пропали— потерялись, были застрелены охотниками или убиты ястребами-перепелятниками. Но затем мы получили еще десять голубей, на этот раз молодых, и держали их в другом отделении голубятни.</p><p>У нас не было возможности начать эксперименты до самого ноября, когда голуби уже перестают размножаться и привязанность к дому у них ослабевает. К тому времени у нас оставалось только три голубя из первой партии и пять голубей из новой. Это были далеко не лучшие условия для начала эксперимента, но, так как после Нового года мне предстояло уехать в Индию, мы решили приступить к обучению старших птиц и посмотреть, что из этого выйдет.</p><p>На первой стадии экспериментов мы переместили передвижную голубятню всего на 150 ярдов, оставив на той же самой лужайке. Сначала все птицы содержались в голубятне, а через два дня три старшие особи были выпущены на волю. В течение получаса голуби кружили над тем местом, где голубятня стояла прежде, а потом стали приближаться к новому месту. Еще через полчаса они сели на крышу голубятни, но вскоре вновь взлетели в небо. В конце концов через полтора часа после того, как птиц выпустили на волю, две из них влетели внутрь голубятни и были накормлены. Последняя птица оказалась более робкой и провела ночь на соседнем дереве, но утром и она вернулась в голубятню.</p><p>На следующий день мы передвинули голубятню на новое место, еще на 50 ярдов дальше от ее первоначального расположения, но в пределах все той же лужайки, а потом вновь выпустили старших голубей. Они покружили над прежним местом стоянки, но вскоре уселись на голубятню, через 15 минут влетели внутрь и были накормлены. Еще через день мы переместили голубятню на другую лужайку, которая находилась в 300 ярдах от предыдущего места стоянки, и выпустили на волю тех же самых голубей. На этот раз они кружились над прежним местом очень недолго и уже через 10 минут влетели в голубятню, установленную на новом месте. Стало совершенно ясно: голуби начинают привыкать к тому, что их дом может перемещаться.</p><p>Приучив голубей находить передвижную голубятню за столь короткий срок, мы решили приступить непосредственно к эксперименту. Однажды утром мы поместили взрослых голубей в хорошо вентилируемый ящик.</p><p>Голубятню, в которой оставались пять молодых особей, мы перевезли на поле около Даунпатрика, на 20 миль к югу от прежнего места стоянки. Испытуемые голуби были выпущены из ящика в том месте, где раньше стоял их дом.</p><p>Я следил за поведением птиц с огромным интересом. Они поочередно кружились над каждым из четырех мест, где раньше стояла голубятня, опускались там на землю, затем садились на соседние деревья, несколько раз куда-то улетали минут на десять, но потом вновь возвращались. После нескольких часов безуспешных поисков голуби стали летать вокруг меня, усаживались мне на ноги, трогательно щипали клювами траву. Без сомнения, они были голодны. Всю ночь голуби провели на дереве, а на следующее утро остались на том же месте, где раньше стояла голубятня. Они опять принялись летать вокруг меня, это продолжалось весь день, а ночь они вновь провели на дереве. На следующее утро я сдался. Мы отправились перевозить голубятню на прежнее место, а когда вернулись, обнаружили, что голуби сидят именно там, где мы собирались поставить их передвижной дом. Уже через несколько минут все птицы вошли внутрь и были накормлены досыта.</p><p>Совершенно очевидно, что этот предварительный эксперимент не выявил у наших голубей никаких сверхъестественных навигационных способностей. Я был не слишком разочарован. В ходе первого эксперимента мотивация к возвращению домой была слишком слаба, период обучения оказался очень кратковременным, а пять молодых голубей не были в родстве с испытуемыми птицами, да и содержались в голубятне отдельно от взрослых особей.</p><p>Я планировал провести еще один эксперимент в период размножения, когда мотивация к возвращению домой особенно сильна. К сожалению, эти планы не осуществились. Я приехал в отпуск из Индии примерно на полтора года позже, чем собирался, и за это время местные ястребы-перепелятники сильно сократили количество голубей. В нашем распоряжении остались только две птицы, и от эксперимента пришлось отказаться.</p><p>Следующая возможность провести эксперимент с передвижной голубятней появилась у меня только в 1986 г. Я весьма признателен Дэвиду Харту, в чьем имении Колдэм-Холл в Суффолке (Англия) содержалась голубятня. За птицами ухаживал Робби Робсон, президент местной ассоциации спортивных голубей, страстный поклонник голубиного спорта с многолетним опытом. Я глубоко благодарен ему за безвозмездно оказанную помощь.</p><p>Так же как и в Кланедбое, передвижная голубятня представляла собой помещение с двумя отделениями, собранное из имеющегося в продаже набора деталей и установленное на прицепе (ил. 4). Для того чтобы голубятню было легче разглядеть с высоты, мы нанесли на крышу широкие желтые полосы. Затраты на оборудование составили менее 400 фунтов стерлингов. Голубятню мы заполнили молодыми птицами, которых любезно предоставили нам местные любители голубей.</p><p>Для начала мы поставили голубятню на большом конном дворе позади Колдэм-Холла. Птицы привыкли к окружающей среде, научились возвращаться домой с расстояния около 50 миль и размножились в новой голубятне. На начальной стадии эксперимента в июле 1987 г., когда мы впервые переместили голубятню, мы отобрали восемь взрослых птиц и держали их в плетеных корзинах для перевозки голубей все время, пока возили голубятню по двору. В голубятне были оставлены шесть оперившихся птенцов и несколько совсем маленьких. В этом и во всех последующих экспериментах взрослых птиц выпускали точно в том месте, где до этого располагалась их голубятня.</p><p>Как и в Ирландии, птицы сперва совершенно растерялись, когда вдруг не нашли своего дома на привычном месте, — несмотря на то что голубятня располагалась всего в 100 ярдах от него и в зоне прямой видимости. Птицы кружились над местом, где раньше находился их дом, время от времени садились там на землю. Но спустя четверть часа один из голубей, неспаренный самец, пролетел над голубятней, установленной в новом месте. Спустя еще четверть часа этот самец проделал то же самое, но на сей раз его примеру последовали и остальные птицы. В следующие полчаса все птицы по нескольку раз пролетали над голубятней, словно отрабатывая траекторию полета, а потом первый самец ненадолго приземлился на крышу своего дома. Спустя еще десять минут (то есть через 80 минут после вылета из корзины) решительный самец влетел внутрь голубятни и был накормлен. Еще через 10 минут он вылетел из нее и присоединился к остальным птицам, которые кружили над голубятней и время от времени садились на землю. Для того чтобы в голубятню влетели еще пять птиц, потребовалось четыре с половиной часа (всего шесть часов после вылета из клетки). Две последние птицы в тот день так и не вернулись в голубятню и провели ночь на соседнем дубе.</p><p>На следующий день в полдень мы передвинули голубятню еще на 100 ярдов, пересадив в клетку всех взрослых птиц, кроме одной. В течение двух минут после вылета из клетки голуби стали кружиться над голубятней, и через час с четвертью все птицы уже были внутри.</p><empty-line/><image l:href="#i_004.jpg"/><subtitle>Ил. Автор и Робби Робсон (справа) в ожидании голубей около передвижной голубятни</subtitle><p>Все лето 1987 г. мы продолжали обучение птиц, несколько раз передвигая голубятню на новое место, а весной 1988 г. возобновили эксперимент. Мы обнаружили, что, когда голубятня перемещается на новое место, простояв на предыдущем несколько недель или месяцев, и особенно в тех случаях, когда она перемещается в совершенно незнакомое место, птицы находят ее достаточно быстро, но очень неохотно садятся и входят в нее, предпочитая устраиваться на соседних деревьях. Однако после того как птицы привыкают к постоянным перемещениям голубятни, страх заметно уменьшается. К лету 1988 г. мы уже могли извлечь голубей, отбуксировать голубятню на милю или две от старого места, вернуться назад, выпустить голубей из корзины и отправиться к голубятне в полной уверенности, что застанем всех голубей сидящими на крыше в ожидании еды.</p><p>Все шло успешно до тех пор, пока мы не установили голубятню недалеко — примерно в миле — от сельского амбара. Голуби находили свою голубятню, но отказывались в нее входить и могли целую неделю дожидаться, пока мы отбуксируем голубятню от амбара обратно в поле.</p><p>Теперь, задним числом, я понимаю, что нам следовало бы сразу догадаться, насколько сильно голуби пугались амбара или, вернее, работающих там незнакомых людей и шума машин. Когда программа обучения вернулась в привычное русло, мы передвинули голубятню еще на две мили, установив ее поблизости от другого амбара на соседнем фермерском участке. Это было роковой ошибкой. Новый амбар оказался еще страшнее первого: там работало гораздо больше незнакомых людей, а машины шумели еще громче. Хотя птицы быстро находили голубятню на новом месте, они даже перестали на нее садиться и предпочли жить в окрестных полях, где было достаточно корма. Голуби начали дичать.</p><p>Мы перевезли голубятню в поля, но прежде, чем голуби вновь решились в нее вернуться, прошло три недели. Эта задержка и необходимость вновь приучать их к голубятне лишили нас возможности продолжать исследования. Летом 1989 г. мы собирались быстро провести программу обучения с учетом всех прежних ошибок, а затем поставить большой эксперимент с перемещением голубятни как минимум на 20 миль.</p><p>К сожалению, эти планы не осуществились. Зимой Робби Робсон заболел орнитозом. Здоровье больше не позволяло ему работать с голубями. Лишившись ежедневной заботы Робби, птицы окончательно одичали.</p></section><section><title><p>КАК НАЧАТЬ ОПЫТЫ</p></title><p>Я описал стадию, в которой на данный момент находятся эксперименты с передвижными голубятнями. Простор для исследований велик.</p><p>Всем, кто решится провести подобные опыты, я настоятельно советую обратиться к опытному любителю голубей. Он сможет дать совет, а при необходимости и оказать помощь — если, конечно, вы сами не располагаете достаточным опытом содержания этих птиц. Успех в работе с голубями определяется основными навыками их содержания, обучения и воспитания, умением установить хорошие взаимоотношения с вашими питомцами. В разделе «Практические советы», помещенном в конце этой книги, я привожу список журналов и организаций, имеющих какое-либо отношение к голубям. Там вы всегда сможете получить полную информацию о местных объединениях любителей голубей, оборудовании голубятен, продаже корма для голубей и другие сведения практического характера. Молодых птиц можно приобрести у местных любителей, возможно, вы даже получите их в подарок. Я на личном опыте убедился, что подавляющее большинство любителей, зная о том, что загадка навигационных способностей голубей до сих пор не разрешена, живо интересуются практическими исследованиями в этой области и с радостью оказывают любую помощь всем, кто собирается открывать новую голубятню.</p><p>После того как голубятня будет собрана и заселена голубями, а сами голуби обучены возвращаться домой обычным способом, можно будет перейти к обучению поискам передвижной голубятни. Начинать следует с небольших расстояний. Как только голуби привыкнут возвращаться в свой дом, с каждым разом можно будет отвозить голубятню все дальше и дальше. Чем больше расстояние, на которое перевозится голубятня, тем интереснее могут оказаться результаты исследования.</p><p>Разумеется, необходимо вести подробный дневник перемещения голубятни и результатов полета испытуемых птиц. В дневнике обязательно нужно указывать погодные условия в день эксперимента, направление ветра, точное время вылета голубей из клетки, а также время, когда они впервые оказались вблизи передвижной голубятни.</p><p>Если голуби в самом деле способны найти свой дом, даже когда его удаляют, к примеру, на 50 миль, решающее значение будет иметь то время, которое они затратят на поиски. В случае если для этого потребуется несколько недель, появление птиц вблизи голубятни разумнее считать результатом случайного поиска, а не доказательством существования прямой связи между голубями и их домом. Если же они будут отыскивать свою голубятню в течение одного-двух часов после вылета из клетки, это значит, что голуби сразу выбирают более или менее правильное направление. Если этот факт будет отмечаться при различном местоположении голубятни и при отсутствии встречного ветра, он действительно может свидетельствовать о наличии прямой связи между птицами и домом.</p><p>Возникает и множество других вопросов. К примеру, с чем именно связан голубь — с другими птицами в голубятне или непосредственно с самой голубятней? Для того чтобы это уточнить, достаточно перевезти оставшихся голубей в одно место, а саму голубятню — в другое. В какую сторону направятся испытуемые особи — к остальным птицам или к пустой голубятне? Так откроется новая тема исследований.</p></section><section><title><p>ДОМАШНИЕ ЖИВОТНЫЕ, КОТОРЫЕ ОТЫСКИВАЮТ СВОИХ ХОЗЯЕВ</p></title><p>Если голуби действительно могут находить дорогу к дому и к своим сородичам после того, как передвижная голубятня перемещается на значительное расстояние, множество странных историй о домашних животных предстает в совершенно ином свете. Как уже упоминалось, известно немало случаев, когда животные находили дорогу к дому. Но не меньше рассказывается и о том, как оставленные дома животные находили своих уехавших хозяев. Некоторые подобные истории не забываются на протяжении столетий. Например, сообщается, что в XVI в. борзая по кличке Цезарь последовала за своим хозяином из Швейцарии в Париж и там ждала его три дня, пока сам он не приехал в карете. Каким-то образом эта собака все-таки отыскала своего хозяина при дворе короля Генриха III. Известен еще один пример поистине героической собачьей преданности. Рассказывали, что во время Первой мировой войны британская собака по кличке Принц каким-то образом умудрилась переправиться через Ла-Манш и нашла своего хозяина в окопах на передовой во Франции.<a l:href="#fn96" type="note">[96]</a></p><p>Большинство современных историй такого рода получают широкую известность благодаря сообщениям в местных газетах. Например, некая семья переезжала из Калифорнии в новый дом, расположенный в Оклахоме. Персидский кот по кличке Сахар выпрыгнул из окна автомобиля, несколько дней прожил у соседей, а затем исчез. Через год он появился в новом доме, преодолев долгий путь в 1000 миль по абсолютно незнакомой территории.<a l:href="#fn97" type="note">[97]</a> В семье Дуленов, в г. Орора (Иллинойс), жила дворняжка по кличке Тони. Когда семья переехала на 200 миль от Ороры к северо-востоку, в Ист-Лэнсинг, что у южной оконечности озера Мичиган, собаку оставили на прежнем месте жительства. Дальше произошло следующее:</p><p>«Уезжая из Ороры, Дулены оставили Тони на прежнем месте жительства, но через шесть недель пес объявился в Лэнсинге. Встретив на улице г-на Дулена, Тони радостно приветствовал его, и тот узнал собаку. То, что пес действительно был Тони, подтверждалось ошейником, который господин Дулен купил в Ороре и подрезал специально по мерке своего питомца. В ремешке ошейника была проделана дополнительная дырочка. И семья Дуленов (четыре человека), и та семья в г. Орора, в которой Дулены взяли Тони еще щенком, узнали собаку. К тому же поведение пса ясно доказывало, что он именно Тони».<a l:href="#fn98" type="note">[98]</a></p><p>Существует даже рассказ о том, как ручной голубь нашел своего хозяина, двенадцатилетнего сына шерифа, в Саммерсвилле (Западная Виргиния). Однажды на заднем дворе дома появился спортивный голубь под номером 167. Мальчик стал кормить птицу и ухаживать за ней. В результате голубь стал совершенно ручным.</p><p>«Спустя некоторое время мальчика отвезли на операцию в клинику Майерса в г. Филлипи, в 70 милях по прямой от дома, а голубь остался в Саммерсвилле. Примерно через неделю, ночью, когда на улице бушевала пурга, мальчик вдруг услышал, как в окно его палаты бьется птица. Позвав сиделку, он попросил ее открыть окно и впустить голубя. Сиделка приняла это за шутку, но просьбу исполнила. В палату действительно влетел голубь. Мальчик узнал своего питомца и попросил сиделку поискать на лапке его номер — 167. Сиделка убедилась, что мальчик был прав».<a l:href="#fn99" type="note">[99]</a></p><p>Подобные истории, естественно, вызывают боль естественно, вызывают большой интерес и нередко появляются на страницах газет и популярных журналов. Скептики неизменно объявляют их вымыслом и игнорируют точно так же, как прежде игнорировали все рассказы о возвращении животных домой. Но в наши дни экспериментальные исследования подтвердили, что многие виды животных действительно обладают врожденной способностью находить дорогу к дому, хотя эта способность до сих пор необъяснима. Если будет экспериментально доказано, что голуби могут находить дорогу к дому даже в том случае, когда перемещается сама голубятня, истории о домашних животных, способных находить своих хозяев, будут восприниматься гораздо серьезнее.</p><p>С точки зрения биологии природное назначение этой способности — поиск сородичей животными, отбившимися от стада или стаи. Уместно привести некоторые наблюдения за поведением волков, описанные натуралистом Уильямом Лонгом:</p><p>«В зимнее время, когда волки, как правило, живут небольшими стаями, возникает впечатление, что одинокий или отделенный от стаи волк всегда точно знает, где охотятся, бродят по лесу или отдыхают в своем дневном логове самцы его стаи. Стая состоит из родственников — более молодых или более взрослых, причем все волки в стае происходят от одной волчицы. Либо между ними существует какая-то связь, нечто вроде взаимного притяжения, либо речь идет о какой-то особой системе общения, но волк может направиться прямо к сородичам в любое время дня и ночи, даже если он неделями с ними не встречался. Стая в это время может рыскать за много миль от того места, где находится волк».<a l:href="#fn100" type="note">[100]</a></p><p>Долгое время наблюдая поведение волков, Лонг пришел к выводу, что эту способность нельзя объяснить тем, что волки ходят привычными тропами, что они оставляют особые пахучие метки либо слышат вой или какие-то другие звуки. Например, однажды Лонг видел раненого волка, который отделился от стаи, залег в своем логове и отлеживался там в течение нескольких дней, а остальные волки из стаи разбежались в разные стороны. Пока волки охотились, Лонг шел за стаей по следам на снегу и был почти рядом, когда они загрызли оленя.</p><p>«Они преследовали добычу, убили ее и поедали в молчании, как это им свойственно, — волки не воют на охоте. Раненый волк в это время находился очень далеко, между ним и его стаей простирались мили непроходимых лесов на холмах и в долинах… Когда я повернулся к оленю, чтобы понять, как именно волки загнали его и убили, я заметил свежий след одинокого волка, идущий под прямым углом к направлению движения стаи. Это опять был тот же самый хромой волк… Я прошел по его следам и дошел до самого логова. Оказалось, что волк двигался почти по прямой, как будто точно знал, где находится добыча стаи. Он пришел с востока. В тот день дул слабый южный ветер, поэтому невозможно предположить, что он почуял запах мяса. При этом волк находился от места охоты настолько далеко, что в принципе не мог уловить запаха. Следы на снегу были такими же отчетливыми, как и любые другие. По следам можно было сделать вывод, что охотившиеся волки испускали какие-то беззвучные сигналы, сообщая, что нашли пищу, или же раненый волк находился в постоянном и тесном контакте с охотниками из своей стаи, благодаря чему мог не только определять, где они находятся, но и точно знать, что именно они делают в тот или иной момент».<a l:href="#fn101" type="note">[101]</a></p><p>Такие связи могут быть вполне нормальным явлением в сообществах различных животных, даже если мы не понимаем, как именно они функционируют. В следующей главе я рассмотрю совершенно другой пример — колонию термитов, в которой каждое насекомое, по-видимому, знает, где находятся и что делают в тот или иной момент другие термиты. Объяснение необычных явлений из жизни термитов, возможно, лежит за пределами нынешних научных представлений — точно так же, как и в случаях с волками, с домашними животными, определяющими момент возвращения хозяина, со способностью голубей и других животных находить дорогу к дому и с миграцией птиц.</p></section></section><section><title><p>ГЛАВА 3</p><p>СООБЩЕСТВО ТЕРМИТОВ</p></title><section><title><p>ТЕРМИНЫ-ОРАКУЛЫ</p></title><p>Насекомые, живущие единой общиной, — муравьи, осы, пчелы и термиты — всегда вызывали у людей удивление. Это нашло отражение в многочисленных мифах, легендах и преданиях. В Европе особенно таинственным казалось поведение пчел, которых воспринимали как символ смерти и возрождения. По пчелам даже гадали, пытаясь по их поведению определить будущее. Неудивительно, что одним из самых древних изображений богини, найденным в Европе, оказалась царица улья:</p><p>«Пчелиная матка, которой пчелы служат всю свою недолгую жизнь, в эпоху неолита была воплощением самой богини. (…) Спустя 4000 лет на Крите, в период минойской культуры, в захоронения помещали золотые печати, на которых изображались танцующая богиня и ее жрицы, одетые пчелами. Улей был чревом богини и, вероятно, символизировал также подземный мир: в более поздней микенской культуре появляются гробницы в форме ульев. К жужжанию пчелы прислушивались как к голосу богини, звуку творения. (…) В древнегреческом гимне Гермесу (VIII в. до н. э.) бог Аполлон говорит посредством трех пророчиц, изображаемых в виде трех пчел и, подобно самому Аполлону, наделенных даром предвидения».<a l:href="#fn102" type="note">[102]</a></p><p>В отличие от пчел, осы и шершни не были источником мифологического вдохновения для европейских народов и оценивались негативно. Прославились они только ядовитым жалом и вошедшим в поговорки злонравием.</p><p>Зато муравьи вызывали огромный интерес. В древнегреческой мифологии они были символом богини Деметры. Кельтские племена считали муравьев «волшебным народом» на последнем этапе его существования. По муравейникам гадали и предсказывали погоду. В старинных сказках и притчах — таких, как басни Эзопа — подчеркивается трудолюбие муравьев, их благоразумие, аккуратность, сдержанность, скромность, вежливость и невероятная способность к общению.</p><p>Большинство европейцев не слишком интересуется термитами, и, как заметил биолог Карл фон Фриш, «в Европе только биологи сожалеют о том, что эти любопытные создания живут так далеко».<a l:href="#fn103" type="note">[103]</a> Во многих тропических регионах термиты играют чрезвычайно разрушительную роль: из-за них внезапно рушатся и обращаются в пыль целые дома и другие деревянные сооружения, так как термиты изгрызают дерево изнутри. Но воспринимают термитов не просто как обыкновенных вредителей: они внушают благоговейный страх.</p><p>У суданского племени догонов первозданный термитник играет центральную роль в мифической истории мироздания, повествующей о том, как бог Амма создал тело Земли из комка глины: «Тело, лежавшее лицом вверх в направлении с севера на юг, было женским телом. Его вагиной был муравейник, а клитором — термитник. Амма, страдая от одиночества и возжелав совокупиться с этим созданием, приблизился. Так впервые был нарушен порядок вещей во Вселенной. (…) От близости с богом термитный холм стал расти, загораживая проход и обнаруживая свою мужскую сущность. Он уподобился фаллосу какого-то неведомого существа, и сношение стало невозможным. Но бог оказался сильнее: он вырезал термитник и вступил в союз с землей, лишенной клитора. Этот изначальный случай предопределил ход вещей. От неполноценного союза вместо предполагаемых близнецов родилось только одно существо — шакал, символ трудностей, испытанных богом».<a l:href="#fn104" type="note">[104]</a></p><p>Во многих областях Африки и Австралии принято считать, что термиты обладают особой чувствительностью и в особенности даром определять расстояние. Термитов часто используют при гадании. Например, так поступает племя азанде в Западной Африке:</p><p>«Такое предсказание считается весьма достоверным. Туземцы племени азанде говорят, что термиты не прислушиваются ко всему, что говорится за пределами поселений, а слышат только те вопросы, которые обращены непосредственно к ним. Чаще всего обращаются за советом к термитам, которые называются <emphasis>акедо </emphasis>или <emphasis>ангбатимонго, </emphasis>и реже — к тем, которые называются <emphasis>абио, </emphasis>так как последние, по мнению туземцев, часто обманывают».<a l:href="#fn105" type="note">[105]</a></p><p>В эксперименте, который я собираюсь описать в этой главе, термиты тоже должны выступить в роли оракулов, но обращенный к ним вопрос будет относиться к ним самим. Никто не знает, как термиты взаимодействуют внутри колоний. Удивительная организованность термитов заставляет предположить, что внутри сообщества непременно должна существовать сложная система передачи информации. Как действует эта система — посредством передачи запахов или каких-то других чувственных сигналов или же внутри сообщества действует некое поле, природа которого еще не известна науке?</p><p>Перед тем как перейти к практической стороне вопроса и описать условия соответствующего эксперимента, необходимо рассмотреть биологические аспекты проблемы и существующие на сегодняшний день гипотезы по поводу того, как организованы сообщества различных насекомых.</p></section><section><title><p>БИОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ</p></title><p>Термитов часто называют белыми муравьями, но этот термин может ввести в заблуждение. В действительности термиты ведут свою родословную от тараканов, которые, в свою очередь, появились на Земле свыше 200 миллионов лет назад, задолго до других общественных насекомых, таких, как пчелы, осы и муравьи.<a l:href="#fn106" type="note">[106]</a> Основная пища термитов — целлюлоза, которую они переваривают с помощью симбиотических микроорганизмов и грибков. Более примитивные виды питаются непосредственно древесиной тех деревьев, в которых они обитают. Более развитые виды устраивают гнезда в земле и питаются гнилой древесиной, травой, семенами и другими источниками целлюлозы. Термиты большинства видов имеют белую окраску и мягкий панцирь, боятся света и живут в темноте, внутри разлагающейся древесины, в гнездах и в туннелях. За исключением крылатых особей, способных к размножению, все они слепы.</p><p>Подобно муравьям, сообщество термитов строго разделено на касты, которые включают в себя солдат, специализирующихся на защите всей колонии, и разнообразных рабочих. В отличие от муравьев, пчел и ос, в сообществах которых доминирующую роль играет самка, сообщество термитов построено на партнерских отношениях. И рабочие особи, и солдаты могут быть как мужского, так и женского пола. Рядом с царицей термитов находится царь, и доминирующая пара может прожить в центре колонии несколько лет.</p><p>Один или два раза в год появляются молодые особи, способные к размножению. Подобно крылатым муравьям, они роятся в огромных количествах. Эти особи — излюбленное лакомство для многих животных и даже для людей. Обычно их едят живыми, отделив крылья, но местные жители утверждают, что термиты особенно вкусны в жареном виде.</p><p>После брачного полета выжившие особи теряют свои крылья и образуют пары, из которых только небольшая часть достигает своей конечной цели — строит укромное убежище, которое в будущем станет центром новой колонии. Только после этого пара термитов вступает в фазу половой зрелости и начинает брачные отношения, которые продолжаются всю жизнь. Сначала пара заботится о потомстве, а в дальнейшем ее потомство начинает заботиться о родителях, после чего у царя и царицы остается единственная задача — воспроизводство новых особей.</p><p>Личинки муравьев, пчел и ос вылупляются из яиц совершенно беспомощными. Пока не произойдет окукливание и превращение в активную особь, личинки не могут участвовать в жизни колонии. Развитие термитов протекает совсем по-иному: подобно тараканам и кузнечикам, они не проходят стадию куколки, а постепенно растут от линьки к линьке, с самого начала будучи подобны взрослой особи. Активный образ жизни термиты начинают вести уже со стадии личинки.</p><p>Гнезда более «примитивных» видов термитов хорошо замаскированы и состоят из системы переходов и полостей в древесине или почве, расположенных, по-видимому, случайным образом. Царица может быть относительно небольшой по размерам; она может свободно передвигаться внутри термитника. У более развитых видов гнезда строятся намного аккуратнее и порой достигают гигантских размеров — до 20 футов в высоту (ил. 5). Царица обитает в ограниченном пространстве — царской камере, выделяется крупными размерами и откладывает огромное количество яиц. Например, у термитов африканского вида <emphasis>Macrotermes bellicosus </emphasis>царица может достигать в длину более 5 дюймов, откладывать ежедневно 30 тысяч яиц и жить долгие годы. Колонии термитов могут насчитывать несколько миллионов насекомых и существовать на протяжении столетий. После смерти царя и царицы их заменяет новая пара.<a l:href="#fn107" type="note">[107]</a></p><empty-line/><image l:href="#i_005.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 5. Гнездо африканских термитов вида Belliocosotermes natalensis. Высота гнезда — более восьми футов. Вокруг центральной зоны, где располагаются камера царской пары и грибные сады, имеется сложная система отверстий, служащих для вентиляции и охлаждения гнезда (Дрешер, 1964; Нуаро, 1970): 1 — наружная стенка; 2 — грибной сад; 3 — восходящая труба; 4 — царская камера</p><p>Камеры термитников могут уходить глубоко под землю и иметь целую сеть подземных переходов и наземных труб, которые выходят наружу в прилегающем районе, где рабочие собирают пищу. Некоторые виды пустынных термитов прорывают в поисках воды подземные туннели на глубину до 100 футов. В гнездах многих видов термитов толстая и твердая наружная стенка купола имеет отверстия и вентиляционные каналы. Само гнездо находится в воздушном пространстве и содержит царскую камеру и множество других камер, переходов и грибных садов, в которых на перемолотой в муку древесине термиты выращивают грибы.</p><p>Рабочие особи возводят эти сооружения из кусочков почвы, сначала смешанной с экскрементами или слюной, а затем высушенной до твердого состояния. Каким образом рабочие узнают, куда именно укладывать строительный материал?</p><p>«Гнездо строится, но невозможно понять, каким образом каждый из членов колонии может увидеть нечто большее, чем собственный участок работы, в полном объеме представить себе план такого совершенного строения. Некоторые гнезда строятся многими поколениями рабочих, и каждое новое поколение должно каким-то образом получать информацию о том, что было сделано предыдущими. Существование подобных гнезд неизбежно наводит на мысль, что все работы ведутся в строгом порядке и по заранее намеченному плану. Но каким образом рабочие в течение длительного времени могут столь эффективно обмениваться информацией? И кто составляет и хранит план гнезда?»<a l:href="#fn108" type="note">[108]</a></p><p>Вопрос, который в той или иной мере касается всех сообществ животных, в связи с термитами встает наиболее остро. Каким образом координируется деятельность отдельных особей и сообщество функционирует как единое целое? Оказывается, что целое здесь — нечто большее, чем сумма его отдельных частей, но что именно делает эту сумму единой системой?</p></section><section><title><p>ПРИРОДА СООБЩЕСТВА НАСЕКОМЫХ: ПРОГРАММЫ И ПОЛЯ</p></title><p>В биологии сообщества насекомых традиционно рассматриваются как единый организм или даже как некий суперорганизм. Эдвард О. Уилсон, исследовавший поведение общественных насекомых, а впоследствии ставший одним из основателей социобиологии, описал упадок концепции суперорганизма следующим образом:</p><p>«Почти сорок лет, с 1911 по 1950 гг., эта концепция доминировала в научной литературе об общественных насекомых. Затем — именно тогда, когда идея, казалось бы, достигла пика своего развития — интерес к ней стал ослабевать, и в наши дни о ней упоминают лишь изредка. Упадок этой концепции служит примером того, как вдохновенные глобальные идеи в биологии нередко перерастают в экспериментальные редукционистские изыскания, вытесняющие саму идею. Что касается нынешнего поколения, столь приверженного редукционистской философии, то концепция суперорганизма дала ему очень привлекательный мираж, заставляющий нас все время двигаться к некой точке на горизонте. Как только мы к ней приближаемся, мираж рассеивается и оставляет нас в совершенно неизвестной области, для исследования которой потребуется все наше внимание… Среди экспериментаторов бытует твердое убеждение, вытекающее из общего редукционистского характера биологии и сводящееся к тому, что со временем результаты всех разрозненных исследований каким-то образом сложатся в целостную картину».<a l:href="#fn109" type="note">[109]</a></p><p>Но Уилсон честно признает, что «задача моделирования конструкции сложных гнезд на основе информации о суммарном поведении отдельных насекомых до сих пор так и не решена и представляет собой проблему как для биологов, так и для математиков».<a l:href="#fn110" type="note">[110]</a></p><p>Постоянные неудачи редукционистского подхода в последнее время привели к возрождению концепции суперорганизма.<a l:href="#fn111" type="note">[111]</a> Анализа поведения отдельных насекомых оказалось недостаточно: стало ясно, что его необходимо учитывать в сочетании с глобальными свойствами всей колонии. Каким же образом можно исследовать эти свойства?</p><p>В настоящее время самым популярным методом стали попытки смоделировать глобальные свойства колонии с помощью компьютера — по аналогии с теми исследованиями, в которых моделируется деятельность головного мозга. В этом случае на основе взаимодействия отдельных насекомых предпринимается попытка воссоздать глобальные свойства всей колонии точно так же, как на основе взаимодействия отдельных нервных клеток моделируются глобальные свойства всего головного мозга.<a l:href="#fn112" type="note">[112]</a> Современные виртуальные модели сообщества различных насекомых выполнены по образцу виртуальных моделей головного мозга, при построении которых используются методы «нервных сетей», «моделей параллельного распределения» и «клеточных автоматов».<a l:href="#fn113" type="note">[113]</a> Отдельные виртуальные насекомые программируются с определенным набором реакций, а затем всем им дается команда взаимодействовать с ближайшими соседями в соответствии с программой более высокого уровня — как и ведут себя общественные насекомые внутри колонии:</p><p>«Поведенческие процессы, как и деятельность нервной системы, могут до некоторой степени определяться типом связи между минимальными элементами системы (отдельными муравьями или отдельными нервными клетками). Частный тип общественного поведения можно рассматривать как результат взаимодействия каждых двух соседних насекомых. (…) К примеру, в сообществах муравьев свойствами общественного поведения являются строительство муравейника, создание тропы или поведение муравьев-фуражиров».<a l:href="#fn114" type="note">[114]</a></p><p>Компьютерное моделирование в своем роде весьма интересно, но оно не может ответить на большинство фундаментальных вопросов. Какие реалии физического мира соответствуют общим программам виртуальной модели, координирующим и запоминающим деятельность каждого отдельного «насекомого»? Компьютерные модели — это имитация разумного поведения, созданная людьми, преследующими определенную цель. Все программы, на основе которых создаются виртуальные модели колонии насекомых, играют ту же роль, что «душа колонии» или «коллективный разум», гипотезы о которых выдвигались виталистами еще много лет назад, но затем были отвергнуты сторонниками механистической теории как «мистические». Виртуальные модели не могут объяснить, каким образом деятельность более высокого уровня, предполагающая наличие разума, может быть следствием механистического взаимодействия нервных клеток или отдельных насекомых. Наличие программ высокого уровня предполагается изначально.</p><p>Кроме того, компьютерные модели упускают из виду физические процессы, на основе которых функционирует система передачи информации внутри колонии. На сегодняшний день при построении всех моделей предполагается, что взаимодействие между насекомыми внутри колонии осуществляется только с помощью известных органов чувств, за счет реакции на физические прикосновения и определенный запах, а это допущение может оказаться ошибочным.</p><p>Наиболее многообещающей мне представляется гипотеза о том, что глобальная организация колонии термитов объясняется наличием особого поля. Поведение каждого отдельного насекомого координируется социальными полями, в которых содержится план строительства колонии. Точно так же, как под действием магнитного поля вокруг магнита выстраиваются железные опилки, под действием поля колонии из отдельных насекомых может складываться колония термитов. Пытаться создать модель колонии общественных насекомых без учета таких полей — примерно то же самое, что объяснять поведение железных опилок без упоминания магнитного поля, предполагая, что опилки перемещаются под воздействием неких программ, заложенных в память каждой отдельной частички железа.</p><p>Термин «поле» ввел в научный обиход в 40-х гг. XIX в. Майкл Фарадей, выдающийся английский физик, изучавший электричество и магнетизм. Ключевая идея Фарадея состояла в том, что внимание следует сосредоточить на пространстве вокруг источника энергии, а не на самом источнике. В XIX в. концепция существования поля полностью подтвердилась при исследовании электромагнитных явлений и света. В 20-е гг. XX в. Эйнштейн расширил понятие поля, в своей общей теории относительности включив в него гравитацию. По Эйнштейну, вся Вселенная находится внутри универсального гравитационного поля, которое искривляется вблизи материальных объектов. Более того, в ходе успешного развития квантовой физики понятие поля стали использовать при описании всех атомных и субатомных структур. «Частица» каждого типа теперь рассматривается как квант энергии колебаний в соответствующем поле: электроны — это колебания в электронных полях, протоны — в протонных полях, и т. д. Поля — к примеру, электромагнитное или гравитационное — по своей природе отличаются друг от друга, но их объединяет общее свойство поля как области влияния с соответствующими пространственными характеристиками.</p><p>Поля по определению неделимы. Их нельзя расчленить на отдельные объекты или рассматривать как совокупность составляющих всей структуры. Современная физика склоняется к мнению, что сами элементарные частицы — производные полей. Физики уже свыклись с расширенной трактовкой концепции поля, но в биологию эти революционные идеи проникают медленно. Начало было положено в 20-е гг. XX в., когда несколько эмбриологов и специалистов по биологии развития выдвинули гипотезу морфогенетических полей, помогающую объяснить развитие растений и животных. Морфогенетические поля мыслились как невидимые схемы или планы, в соответствии с которыми происходит развитие организмов.<a l:href="#fn115" type="note">[115]</a></p><p>Концепция морфогенетических полей в наше время широко применяется специалистами по биологии развития. К примеру, она предлагает убедительное объяснение тому факту, что наши руки и ноги имеют различную форму, хотя состоят из одних и тех же генов и белков. Различие объясняется тем, что руки развивались под влиянием морфогенетических полей рук, а ноги — под влиянием полей ног. Подобно планам архитектурных сооружений, морфогенетические поля играют формообразующую роль. По разным планам из одних и тех же строительных материалов можно построить здания самой различной формы. Сам план не является материальной составляющей здания, но определяет способ, которым будут соединяться все строительные материалы, а также форму, которую будет иметь готовое сооружение. Морфогенетические поля нельзя свести ни к материальным компонентам организма, ни к их взаимодействию, — точно так же, как форма здания не является следствием взаимодействия между строительными материалами. Компоненты целого взаимодействуют друг с другом именно потому, что соединяются в соответствии с конкретным планом здания, существовавшим еще до того, как было построено само здание.</p><p>Проблема заключается в том, что природа морфогенетических полей и принципы их функционирования никому не известны. Большинство биологов предполагают, что рано или поздно их удастся объяснить в категориях традиционных физики и химии. Но с моей точки зрения, мы имеем дело с полями нового типа, которые я предложил обозначить термином <emphasis>морфические поля. </emphasis>Моя гипотеза о причинности формообразования предполагает, что этими полями определяются глобальные самоорганизующие свойства систем на всех уровнях сложности — от молекул до сообществ. Морфические поля не являются фиксированными: они постоянно развиваются и обладают своего рода встроенной памятью. Эта память определяется процессом морфического резонанса, то есть взаимовлиянием подобных объектов в пространстве и времени.<a l:href="#fn116" type="note">[116]</a></p><p>Цель описанных ниже экспериментов состоит не в том, чтобы проверить мою версию теории биологического поля, а в том, чтобы испытать, насколько удачен сам подход, основанный на понятии поля. Действительно ли некие поля, в настоящее время неизвестные физике, играют организующую роль в создании сообщества термитов? На этой стадии исследования несущественно, что это за поля — морфические, нелокальные квантовые или какие-либо другие.</p></section><section><title><p>ПОЛЯ ТЕРМИТНЫХ КОЛОНИЙ</p></title><p>Предположение о том, что колонии термитов организуются под влиянием поля, вовсе не отрицает роли передачи информации между отдельными насекомыми с помощью обычных органов чувств. Подобно муравьям, термиты могут общаться друг с другом самыми различными способами: издавая определенные звуки, определенным образом касаясь друг друга,<a l:href="#fn117" type="note">[117]</a> взаимодействуя при раздаче пищи, испуская особые запахи, используя специфические химические сигналы, известные под названием феромонов.<a l:href="#fn118" type="note">[118]</a> Так, у муравьев, по-видимому, ведущую роль в сенсорной коммуникации играют именно феромоны. «В целом типичная колония муравьев использует приблизительно от 10 до 20 сигналов, большая часть которых имеет химическую природу».<a l:href="#fn119" type="note">[119]</a> Из этих феромонов лучше всего изучены химические вещества, служащие сигналом тревоги (которые действуют за счет диффузии в воздушной среде, как правило, на расстоянии от двух до трех дюймов<a l:href="#fn120" type="note">[120]</a>), и феромоны, которыми помечаются тропы для других насекомых.<a l:href="#fn121" type="note">[121]</a></p><p>Однако термиты-рабочие при постройке и ремонте гнезд не просто общаются друг с другом, а имеют дело с уже построенными физическими структурами. Например, при строительстве арок в термитниках рабочие сначала возводят колонны, а затем начинают изгибать их в направлении друг к другу до тех пор, пока обе колонны не соединятся (ил. 6). Каким образом это удается? Рабочие, возводящие одну колонну, не могут видеть рабочих на другой колонне: как уже отмечалось выше, термиты-рабочие слепы. Не доказано и предположение, что термиты бегают по земле из стороны в сторону, измеряя расстояние между колоннами. Напротив, «совершенно невероятно, чтобы в условиях постоянной беготни и скученности термиты могли бы четко различать звуки с противоположной колонны за счет проводимости через ее основание».<a l:href="#fn122" type="note">[122]</a> Точно так же, как у муравьев и других общественных насекомых, определенную роль может играть обоняние: термиты могут получать информацию через запах тропы, через химические вещества, сигнализирующие об опасности, а также при обмене жидкой пищей. Но обонянием едва ли можно объяснить появление общего плана гнезда или роль в этом плане каждого отдельного насекомого. Создается впечатление, что насекомые «знают», какого типа структуру следует построить, что они в своей работе следуют какому-то невидимому плану. Что касается вопроса Э.О. Уилсона о том, кто создает и хранит план гнезда, я полагаю, что этот план является составной частью организующего поля колонии. И поле это находится не внутри отдельного насекомого, а является коллективным.</p><empty-line/><image l:href="#i_006.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 6. Термиты-рабочие вида Macrotermes natalensis возводят арку. Колонны строятся из кусочков грязи и экскрементов, которые насекомые приносят во рту. (фон Фриш, 1975)</p><empty-line/><p>Такое поле непременно должно охватывать всю колонию. Вероятно, оно имеет субполя для отдельных структур — тоннелей, арок, башен и грибных садов. Если подобные поля играют организующую роль, они должны обладать способностью пронизывать материальные структуры колонии, проходя сквозь стенки и камеры. Точно так же, как магнитное поле может проходить сквозь различные материалы, поле колонии должно проходить сквозь материалы, из которых построено гнездо. Благодаря этой способности проникать сквозь материальные преграды, биологическое поле могло бы управлять отдельными группами термитов даже в том случае, когда обычное сенсорное взаимодействие между ними отсутствует.</p><p>Основной вопрос исследования можно сформулировать следующим образом: сохраняется ли гармоничная согласованность между действиями термитов-рабочих при строительстве гнезда даже в том случае, когда сенсорное общение блокируется какой-либо преградой? Нам вновь поможет аналогия с магнитным полем: если расположение частичек железа по силовым линиям зависит только от частиц, находящихся в непосредственном контакте с соседними частицами, тогда картина силовых линий магнитного поля будет искажаться любой физической преградой— например, листом бумаги. В действительности же рисунок линий не меняется, так как физическая преграда проницаема для магнитного поля.</p><p>Как известно, термиты чувствительны к магнитному полю. Яркий тому пример — австралийские компасные термиты, которые ориентируют свои гнезда узкими сторонами на север и юг, чтобы свести к минимуму нагрев гнезда полуденным солнцем. Лабораторные опыты также показали, что термиты реагируют на очень слабые переменные электрические и магнитные поля.<a l:href="#fn123" type="note">[123]</a></p><p>Более того, эксперименты берлинского исследователя Гюнтера Беккера показали, что термиты могут оказывать друг на друга влияние посредством некоего «биополя», по природе, возможно, электрического. Из содержащейся в неволе колонии термитов вида <emphasis>Hete-rotermes indicola </emphasis>Беккер взял несколько групп, примерно по 500 рабочих и солдат, и поместил каждую в отдельный полистироловый контейнер прямоугольной формы, положив туда древесину и влажный вермикулит. Затем он поставил контейнеры в несколько рядов по четыре в каждом, а между соседними контейнерами оставил промежутки в 1 см. Через несколько дней термиты начали строить галереи в углах контейнеров, но не в каждом углу, а только в тех, которые не находились по соседству с другими контейнерами. С тех сторон, которые соседствовали с другими контейнерами, строительство практически не велось. Этот принцип соответствовал тому, что наблюдается в природных термитниках, где галереи никогда не строятся в центральной части гнезда, а только на периферийных участках, вытягиваясь наружу к потенциальным источникам пищи и воды. В типичном эксперименте общая длина галерей на внешних сторонах контейнеров составила 1899 см, а на тех сторонах, которые были обращены к другим контейнерам, — только 80 см. В других экспериментах Беккер обнаружил, что, когда отдельные контейнеры отодвигаются от остальных более чем на 10 см, строительная активность в них возрастает. Когда все контейнеры плотно сдвигались, строительство галерей прекращалось. Таким образом, группы термитов как-то влияли друг на друга, причем это влияние уменьшалось с увеличением расстояния между группами.</p><empty-line/><image l:href="#i_007.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 7. Строительство галерей термитами вида Heterotermes indicola. Термиты содержатся в неволе в пластиковых контейнерах с нейтральным строительным материалом — вермикулитом. В каждом контейнере находится одинаковое количество насекомых. На всех сторонах, обращенных к соседним контейнерам, строительство галерей практически не ведется. Влияние передается от контейнера к контейнеру посредством поля. (Беккер, 1977)</p><empty-line/><p>В другом эксперименте Беккер расположил 16 контейнеров в виде квадрата 4x4, так что по 4 контейнера находилось с каждой из внешних сторон, а 4 располагались в центре. Вновь на наружных сторонах внешних контейнеров отмечалось активное строительство галерей (ил. 7), в то время как на внутренних сторонах и в контейнерах, расположенных в центре, строительство галерей практически не велось (43 см в день на внутренних сторонах при 539 см в день — на внешних). Полученные данные Беккер интерпретировал в свете гипотезы «биополя», запрещающего строительство галерей в своей центральной части.</p><p>Запрету на строительство галерей на соседних сторонах контейнеров термиты продолжали подчиняться даже после того, как между контейнерами помещали дополнительные барьеры в виде пластин из пенопласта или толстого стекла. Беккер счел, что эти препятствия полностью исключат возможность тепло- и звукопередачи, а также химических сигналов, биополе же способно проникнуть сквозь стекло и пенопласт. Но когда между контейнерами помещали тонкую алюминиевую фольгу или древесноволокнистые плиты, окрашенные содержащей серебро краской, эффект биополя полностью исчезал. Термиты начинали возводить галереи на внутренних сторонах всех внешних контейнеров и даже на всех сторонах внутренних контейнеров столь же активно, как прежде вели строительство только на внешних сторонах квадрата. Алюминиевая фольга и содержащая серебро краска экранируют действие электрического поля, и потому Беккер предположил, что это «биополе» представляет собой слабое переменное электрическое поле, которое создают сами термиты.</p><p>Но даже если допустить, что электрические и магнитные поля действительно влияют на строительную активность термитов, все равно трудно представить, что в них содержится точная информация о проекте термитника. Каким образом конкретная картина того или иного объекта может храниться в электромагнитном поле? Вероятно, на термитов должно воздействовать и какое-то другое поле, тип которого пока неизвестен.</p><p>Результаты экспериментов, проведенных южноафриканским натуралистом Эженом Маре, заставляют предположить, что такое поле действительно существует. В 20-е гг. XX в. Маре провел серию интереснейших наблюдений за тем, как термиты-рабочие вида <emphasis>Eutermes </emphasis>латали большие проломы, которые он проделывал в их термитниках. Рабочие начинали ремонт с обеих сторон дыры. Каждое насекомое приносило комочек земли, покрытый липкой слюной, и прилепляло его к стенке. Рабочие на разных сторонах пролома не могли ни вступать в контакт друг с другом, ни видеть друг друга на расстоянии (так как термиты-рабочие слепы). Тем не менее части сооружения, строившиеся с разных сторон дыры, точно сходились друг с другом. Казалось, что ремонтные работы координируются какой-то общей организующей структурой, которую Маре отождествил с групповой душой, а я предпочитаю считать морфическим полем.</p><p>«Возьмите стальную пластину, по ширине и высоте на несколько футов превышающую размеры термитника. Поместите ее в центре пролома, проделанного в стенке, и термитник таким образом разделится на две части. Одна часть колонии больше не сможет войти в контакт с другой, причем одна из частей будет отделена и от царской камеры. Рабочие, ремонтирующие стену термитника с одной стороны, ничего не знают о работах, которые ведутся в другой части термитника, но, несмотря на это, с обеих сторон термиты возводят одинаковые арки и башни. Когда вы в конце концов удалите пластину, две половины возведенного термитами сооружения точно сойдутся — останется только заделать шов между ними. Невозможно не прийти к выводу, что где-то существует заранее составленный план, который термиты лишь воплощают в жизнь. Где же находится тот дух, та душа, в которой хранится этот заранее составленный план? (…) Где каждое насекомое получает свою часть работы? Можно делать проломы на любой стороне термитника и затем аналогичным образом вставлять стальную пластину, но термиты все равно будут возводить с каждой стороны одинаковые структуры».<a l:href="#fn124" type="note">[124]</a></p><p>На основании полученных Маре результатов можно предположить, что существует некое организующее поле, которое — в отличие от исследованного Беккером поля, запрещающего строительство галерей в центральной части термитника, — не экранируется металлической пластиной и потому, вероятнее всего, не является электрическим.</p><p>Маре продолжил исследования. Новые результаты указывали на то, что организующее поле тесно связано с царицей, а гибель царицы немедленно влечет за собой его полное исчезновение:</p><p>«Пока термиты ведут восстановительные работы по обе стороны стальной пластины, прокопайте ход до царской камеры, стараясь при этом как можно меньше повредить само гнездо. Извлеките царицу и убейте ее. В то же мгновение вся колония по обе стороны плиты прекратит работу. Можно на много месяцев отделять термитов от царицы стальной пластиной, но при этом работы будут постоянно вестись до тех пор, пока царица жива и находится в своей камере. Разрушьте камеру и удалите царицу из термитника — и активность насекомых немедленно прекратится».<a l:href="#fn125" type="note">[125]</a></p><p>Насколько мне известно, никто и никогда не пытался повторить эксперименты Маре. Редукционистские настроения в современной биологии несовместимы с идеями Маре, а ученые полностью игнорируют его работы. Но я уверен, что его исследования открывают серьезные перспективы в изучении принципов организации различных общественных насекомых.</p></section><section><title><p>ВОЗМОЖНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ</p></title><p>1. Прежде всего, крайне важно повторить эксперименты Маре со стальной пластиной. Действительно ли восстановительные работы, проводимые насекомыми по обе стороны плиты, координируются так, как описывает Маре?</p><p>Этот эксперимент вряд ли осуществим в регионах с холодным климатом, если только любители не попытаются создать искусственную колонию термитов. Но в тропических странах, где много природных термитников, повторить исследования Маре не составит никакого труда. Все расходы будут связаны только с подготовкой стального листа. Однако установка большого стального листа внутри термитника может представлять определенные трудности. Еще сложнее будет извлечь стальной лист, не причинив серьезного вреда термитнику, после того как насекомые заделают брешь. Маре не дает на этот счет никаких указаний, поэтому технологию придется разрабатывать самостоятельно.</p><p>В том случае если восстановительные работы, проводимые рабочими по обе стороны стальной пластины, будут координироваться именно так, как описано у Маре, появятся предпосылки для проведения дополнительных экспериментов. Дают ли барьеры иного типа такие же результаты, как стальной лист? Смогут ли термиты обмениваться звуковыми сигналами сквозь эти преграды? Как изменится деятельность насекомых по одну сторону барьера, если восстановительные работы по другую сторону будут каким-либо образом прекращены или нарушены? И так далее.</p><p>2. Действительно ли повреждения, нанесенные царице, так быстро сказываются на функционировании всей колонии термитов, как утверждает Маре? Я уже цитировал тот фрагмент, где Маре утверждает, что это происходит «немедленно». В другом месте Маре описывает, как следил за царицей очень крупной колонии термитов через отверстие в царской камере. Часть стенки отвалилась, упала на царицу и нанесла ей сильный удар. Рабочие вблизи царской камеры немедленно прекратили работу и стали бесцельно ползать вокруг отдельными группами. После этого Маре осмотрел периферийные части термитника, удаленные от царской камеры на много ярдов:</p><p>«Даже в самых дальних участках гнезда все работы прекратились. Солдаты и рабочие собирались в различных частях гнезда. Казалось, они стремятся к объединению в группы. Не приходилось сомневаться, что потрясение, испытанное царицей, передалось в самые отдаленные части термитника уже через несколько минут».<a l:href="#fn126" type="note">[126]</a></p><p>Возможно, что эти тревожные известия распространялись по колонии посредством звуковых сигналов — феромонов, сообщающих об опасности, или какими-либо другими обычными способами. Но с таким же успехом они могли почти мгновенно распространиться по всей колонии и посредством организующего поля — разумеется, если такое поле действительно существует. В последнем случае сигнал будет передаваться и тогда, когда будут установлены барьеры, блокирующие возможность обмена звуками и запахами между отдельными насекомыми.</p><p>Вместо того чтобы убивать царицу или наносить ей увечье, эксперимент можно повторить, просто удалив царицу из царской камеры или усыпив ее и находящихся вокруг насекомых. Необходимо точно определить, когда сигнал об этом событии дойдет до удаленных частей термитника. После этого можно было бы рассчитать скорость передачи сигналов. Если сигнал будет передаваться почти мгновенно, можно исключить воздействие феромонов, но возможность передачи сигналов с помощью звука останется. Исключить возможность передачи информации с помощью звуковых сигналов будет весьма сложно, так как звук способен проходить сквозь барьеры и огибать их. Поэтому разумнее установить в различных участках термитника чувствительные микрофоны и отслеживать все звуковые сигналы.</p><p>Самый простой способ выяснить, возможна ли передача сигналов посредством поля, состоит в том, чтобы поместить часть насекомых изучаемой колонии в переносной контейнер, который можно было бы удалять на различные расстояния от основной части колонии. К примеру, можно заранее установить поблизости от гнезда металлический ящик, в котором термиты со временем соорудят дополнительные части гнезда, или контейнер с пищей, где рабочие привыкнут добывать еду. Если этот ящик удалить на некоторое расстояние от основного гнезда, насекомые внутри его все еще останутся частью колонии, но лишатся возможности поддерживать физический контакт с царицей и другими насекомыми. Несомненно, уже сам факт удаления ящика на определенное расстояние потревожит термитов, но если за насекомыми внутри ящика ведется постоянное наблюдение, можно будет заметить перемены в их поведении и после того, как будет потревожена или усыплена царица, оставшаяся в основной части гнезда.</p><p>3. Похожие эксперименты можно проводить и с муравьями, которых относительно легко содержать в неволе. С этими насекомыми можно работать не только в тропиках. В продаже имеются многокамерные контейнеры для содержания колоний муравьев. Контейнеры для содержания муравьев можно изготовить и самостоятельно, причем из самых дешевых материалов — пластиковых трубок, гипса и прозрачного стекла. Более подробные указания приводятся в конце этой книги, в разделе «Практические советы».</p><p>Самый простой вариант — двухкамерная колония, части которой соединяются пластиковой трубкой. Их можно легко отсоединить друг от друга, просто выдернув трубку и заткнув отверстия. Затем одну часть колонии можно перенести в другую комнату, а ту часть, где находится царская камера, оставить на прежнем месте. Затем надо будет как-то потревожить насекомых в оставшейся части — потрясти контейнер, пустить в него дым или усыпить царицу (к примеру, используя эфир). Одновременно необходимо внимательно следить за поведением насекомых в первом контейнере, и если в нем произойдут какие-либо изменения, это будет свидетельствовать о передаче воздействия на расстоянии.</p><p>Во всех этих экспериментах очень важно по возможности работать «вслепую». Например, тот, кто наблюдает за контрольным контейнером, не должен точно знать время, когда будут потревожены насекомые в контейнере с царской камерой. Если будут обнаружены заметные изменения в поведении муравьев, по времени совпадающие с моментом воздействия на царицу, это послужит хорошим доказательством передачи воздействия на расстоянии. В последующих экспериментах первый контейнер можно все дальше и дальше уносить от контейнера с царской камерой, чтобы таким образом оценить, на какое расстояние может распространяться дистанционное воздействие. Кроме того, надо будет проверить, блокируется ли воздействие металлическими или какими-либо иными барьерами. Если будут получены точные воспроизводимые результаты, можно будет приступить к изучению природы организующего поля.</p></section><section><title><p>ВЫВОДЫ К ПЕРВОЙ ЧАСТИ</p></title><p>Все эксперименты, предложенные в предыдущих главах, могут выявить наличие неизвестных современной науке связей — между домашними животными и их хозяевами, между голубями и их домом, между отдельными насекомыми внутри колонии термитов. Это наличие имеет огромное значение. Если домашние животные находятся в невидимой связи с людьми, что можно сказать о связях между людьми и дикой природой, на которых строятся тысячелетние традиции шаманизма? Если существуют связи между живыми существами различных видов, что можно сказать о неизвестных типах связи внутри одного вида?</p><p>Если навигационные способности голубей зависят от до сих пор неизвестной связи с домом, подобным образом может объясняться и способность других животных находить дорогу к дому. Такие способности могут играть важную роль в миграции птиц, рыб, млекопитающих, насекомых и других живых существ. Даже столь хорошо развитое у охотников и представителей кочевых народов чувство направления может иметь составляющую подобного рода.</p><p>Если деятельность термитов координируется неким полем, которое объединяет всех насекомых одной колонии, то возможно ли существование похожих систем взаимосвязи у других животных, включая косяки рыб и стаи птиц? Поможет ли это объяснить, каким образом такие животные способны совершать коллективный синхронный поворот, не передавая никаких сигналов друг другу? Какое отношение могли бы иметь эти неизвестные информационные поля к «групповому разуму» стадных животных и отдельных групп людей? Могут ли они оказаться аналогичными связям между домашними животными и их хозяевами?</p><p>Вполне возможно, что эксперименты не докажут существования таких связей, и тогда позиции скептически настроенных ученых усилятся. Неудачные попытки открыть новые типы связи укрепят всеобщую убежденность в том, что все возможные виды взаимосвязей между живыми организмами уже известны и все они могут быть полностью объяснены известными законами физики и химии.</p><p>Тем не менее возможно, что в некоторых — или даже во всех — случаях проведенные эксперименты действительно докажут существование новых типов связи. Каковы будут последствия этого открытия?</p><p>Прежде всего, очевидно, что успех одного или всех экспериментов заставил бы пересмотреть существующие в науке объяснения таких явлений, как способность животных находить дорогу к дому, миграция, чувство пространства, связь между особями, организация сообществ, а также сам феномен общения. В биологии произошла бы настоящая революция. В той или иной степени должна быть затронута и физика. Если результаты экспериментов в биологии приведут к необходимости признать существование полей или связей неизвестного типа, как это отразится на представлениях о физическом устройстве Вселенной?</p><p>Одна возможность — признать существование множества еще не открытых полей самых различных типов. Связи между домашними животными и их хозяевами, между голубями и их домом, между отдельными насекомыми в колониях термитов могут быть совершенно разной природы и не иметь между собой ничего общего. Каждая такая связь может зависеть от особого поля или особой силы, воздействующей на расстоянии. Объединенные общим свойством дистанционного воздействия, во всем остальном эти связи и поля могут сильно различаться.</p><p>Но я предпочитаю более «экономичную» гипотезу и полагаю, что эти явления вполне могут оказаться родственными. Возможно, все они представляют собой различные проявления некоего до сих пор неизвестного поля, которое охватывает отдельные части органической системы и соединяет их друг с другом (ил. 8а, 8б). Лично я предпочитаю называть их морфическими поля ми, но могут быть предложены и другие названия — к примеру, «биологические поля» или «поля жизни».</p><empty-line/><image l:href="#i_008.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 8 а. Последовательная организация самоорганизующихся систем. Каждый уровень организации определяется характеристиками морфического поля. Если речь идет о минерале, внешняя окружность соответствует морфическому полю кристалла, окружности внутри нее— полям молекул, окружности внутри них— полям атомов, которые, в свою очередь, могут включать в себя поля субатомных частиц. Если речь идет об общественных животных, внешняя окружность может соответствовать морфическому полю сообщества, окружности внутри нее— полям отдельных особей, а следующие — полям отдельных органов</p><empty-line/><image l:href="#i_009.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 8 б. Растяжение морфологического поля сообщества в том случае, если один или несколько членов этого сообщества отделяются от остальных. Поле действует как невидимая связь между отдельными членами сообщества. По такому принципу можно объяснить связи между отсутствующим хозяином и его домашним животным, между голубем и голубятней с оставшимися птицами, между отделенными особями и остальными насекомыми в термитнике</p><p>Рано или поздно любое поле нового типа удастся определить как разновидность какого-либо известного физического поля, даже если это станет возможным лишь после того, как будет создана общая теория поля. Подобная единая теория должна быть намного шире, чем существующие ныне теории отдельных полей, так как физики до сих пор исключают, что в природе могут существовать принципиально новые поля.</p><p>А пока что мы еще очень слабо понимаем законы природы, да и результаты предложенных опытов еще не получены, так что эти глобальные вопросы остаются открытыми.</p></section></section></section><section><title><p>ЧАСТЬ ВТОРАЯ</p><p>БЕЗГРАНИЧНЫЙ РАЗУМ</p></title><section><title><p>Введение ко второй части</p><p>РАЗУМ: ОГРАНИЧЕННЫЙ И БЕЗГРАНИЧНЫЙ</p></title><p>О природе нашего разума мы не знаем почти ничего. Хотя разум лежит в основе всей практической деятельности, всей интеллектуальной и социальной жизни, нам до сих пор неизвестно, что он собой представляет и на что способен. В традиционных культурах по всему миру человеческая жизнь воспринималась как часть огромной живой реальности. В соответствии с таким представлением человеческая душа существует не только в голове: она пронизывает все тело и все пространство вокруг. Душа связана с предками, с жизнью животных и растений, с землей и небесами, она может покидать тело во время сна, в состоянии транса, в момент смерти, общаясь при этом с духами предков, животными, силами природы, с эльфами, ангелами и святыми. В эпоху Средневековья в Европе преобладал христианский вариант такого мировосприятия, до сих пор сохраняю щийся в некоторых патриархальных сообществах — например, в Ирландии.</p><p>Но последние триста лет в западном мире господствует совершенно иное представление, согласно которому разум сосредоточен в голове. Такую теорию в XVII в. впервые выдвинул Декарт. Декарт не признавал, что рациональная часть сознания является всего лишь небольшой частью души, пронизывающей и оживляющей все тело. Древним представлениям об одухотворенной природе Декарт противопоставил свое понимание тела как неодушевленной машины. Животных, растения и все остальные элементы Вселенной он также провозгласил механизмами той или иной степени сложности. В теории Декарта пространство, занимаемое душой, сперва уменьшилось до границ отдельно взятого человека, а затем сжалось до небольшой области в головном мозгу, которую Декарт отождествил с шишковидной железой. Со времен Декарта такой взгляд на разум и душу практически не изменился, разве что место обитания души сдвинулось на пару дюймов, в кору головного мозга.</p><p>Представление об ограниченном разуме, отводящее душе место исключительно в головном мозгу, в равной мере принято в остальном непримиримыми идейными противниками — дуалистами и материалистами. Сам Декарт, основоположник картезианского дуализма, считал, что разум и головной мозг изначально различны по своей природе и каким-то образом взаимодействуют. Материалисты же отвергают эту дуалистическую концепцию «духа в машине» и считают разум исключительно одной из сторон работы головного мозга как механизма или необъяснимым «сопутствующим явлением», тенью физической активности головного мозга. Хотя такие жесткие материалистические воззрения находят поддержку у некоторых философов и идеологов, именно дуализм получил в нашей культуре более широкое распространение. Считается, что он не противоречит здравому смыслу.</p><p>В старой научно-популярной литературе механизм мышления образно представлялся системой под управлением крошечных человечков, обитающих внутри головного мозга (ил. 9). Современная наука несколько модернизировала это представление, но «гомункулы» в той или иной форме сохранились. Например, на постоянной выставке в Музее естественной истории в Лондоне, называющейся «Управление вашими действиями», можно увидеть, как работают наши мозг и тело, заглянув в плексигласовое окошко во лбу манекена. Внутри головы создана модель кабины современного реактивного самолета с рядами всевозможных табло и рукоятками компьютеризованной системы управления полетом. Там же расположены два пустых кресла. Вероятно, одно из них предназначено для вас, пилота-призрака, а второе — для вашего коллеги из второго полушария головного мозга. Эффектная компьютерная метафора, по сути, недалеко ушла от старых картезианских представлений: если головной мозг является набором устройств, а привычки и навыки — программным обеспечением, тогда сами вы оказываетесь программистом-призраком.</p><empty-line/><image l:href="#i_010.jpg"/><subtitle>Ил. 9а. «Гомункулы» внутри головного мозга:</subtitle><subtitle>иллюстрация в научно-популярной книге, озаглавленной «Секрет жизни: человек-машина и как она работает» (Kahn, 1949). Подпись под иллюстрацией гласит: «Вот что происходит в глазах, головном мозгу и гортани, когда мы видим автомобиль, узнаем его и произносим слово "автомобиль"»</subtitle><image l:href="#i_011.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 9б. «Гомункулы» внутри головного мозга:</p><p>иллюстрация в современной книге для детей, озаглавленной «Как работает ваше тело» (Hindley, Rawson, 1988). Эта книга широко используется в британских школах.</p><p>1 — этот участок отвечает за физические действия, он часто сверяется с памятью, чтобы помочь телу решить, что делать; потом он посылает мышцам команду выполнить действие; 2 — этот участок получает сведения от органов чувств; он помогает телу выполнить план действий и может отложить на время те сообщения, которые сочтет менее важными; 3 — память сортирует и отправляет на хранение сообщения, поступающие от органов чувств; это помогает оценивать значение новых сообщений; 4— этот участок получает большое количество сообщений от органов чувств; он сверяется с памятью, чтобы помочь телу распознать, что они означают; 5 — все сообщения проходят через этот участок; он отвечает за срочные действия: будит вас по утрам, заставляет вступить в бой или убежать в случае опасности; 6— этот участок просто поддерживает вашу жизнедеятельность: он заставляет сердце биться, заставляет вас дышать, он действует даже тогда, когда вы спите; 7— нервные волокна, по которым сигналы от органов чувств передаются в головной мозг; 8 — некоторые действия вы выполняете не задумываясь: например, отдергиваете руку, если прикасаетесь к чему-то горячему; сообщение о неприятном прикосновении заставляет мышцы работать еще до того, как попадет в головной мозг; 9 — нервные волокна, по которым команды головного мозга передаются мышцам</p><p>Действительно ли человек готов считать себя машиной? Похоже, что даже самые ревностные философы-материалисты и ортодоксальные ученые не считают эту гипотезу серьезной или, по крайней мере, не применяют ее к себе и к тем, кого любят. В противовес официально высказываемым взглядам, в частной жизни большинство людей в той или иной степени все еще придерживаются более широких архаических воззрений. Во-первых, люди уверены, что душа охватывает не только головной мозг, но и гораздо большую область тела. Во-вторых, многие полагают, что душа проникает в обширные области психики и духа, выходящие далеко за пределы человеческого тела.</p><p>В соответствии с индуистскими, буддийскими и другими древними представлениями, в человеческом теле находится несколько жизненно важных центров, каждый из которых обладает своими особыми свойствами. Точно так же, по представлениям западного человека, в теле существует несколько центров душевной жизни. Например, некоторые говорят, что чуют что-то «нутром». Хотя с механистической точки зрения сердце — всего лишь насос, перекачивающий кровь, такие выражения, как «сердечная благодарность», «бессердечный поступок» и «сердечность» имеют совершенно определенный психологический смысл. Не случайно именно сердце считается символом любви. Наши предки полагали, что именно в сердце, а не в головном мозгу находится главный центр духовной жизни. Сердце считалось не только средоточием эмоций, любви и симпатии, но и центром мышления и воображения. Именно так и в наши дни воспринимают сердце многие представители традиционных культур, в том числе тибетцы. В этом же смысле сердце до сих пор упоминается в христианской литургии: в магнификате звучат слова: «…рассеял надменных помышлениями сердца их», а в коллекте из «Книги общей молитвы» говорится: «Боже Всемогущий, коему открыты все сердца, все желания известны, и от коего никаких тайн не утаить, очисти помышления сердец наших и вдохни в них Дух Святой».</p><p>Древнее понимание души как субстанции, простирающейся за пределы тела, также широко распространено в нашей культуре. Оно отражается в некоторых приметах — например, в распространенном поверье, что человек, которого обсуждают за глаза, краснеет или икает. На его основе построены теории телепатии и некоторых других парапсихологических явлений. В Великобритании, США и других странах Запада опросы общественного мнения постоянно показывают, что подавляющее большинство населения верит в подобные феномены, а более 50 % опрошенных заявляют, что лично с ними сталкивались.<a l:href="#fn127" type="note">[127]</a></p><p>Такие представления и верования невозможны, если разум ограничен пределами головного мозга и все способы общения исчерпывающе описываются известными законами физики. Именно потому защитники ортодоксальных механистических воззрений нередко заявляют, что, поскольку паранормальные явления необъяснимы с научной точки зрения, они просто не могут существовать в природе. Вера в паранормальное считается суеверием, и потому с нею принято бороться с помощью научного просвещения.</p><p>То, что раньше считалось передовой философией, в наши дни превратилось в ортодоксальную доктрину, которую мы бездумно усваиваем в детстве, а впоследствии считаем само собой разумеющейся. Классические исследования Жана Пиаже в области умственного развития европейских детей 10–11 лет показали, что большинство детей уже усвоили то, что сам исследователь назвал «правильным» взглядом на окружающий мир, и уверены, что мысли рождаются в голове.<a l:href="#fn128" type="note">[128]</a> Дети младшего возраста, напротив, верят в то, что во сне покидают свои тела; что они неотделимы от живой природы и причастны к ее жизни; что мысли находятся во рту, в дыхании и окружающем воздухе; что слова и мысли могут оказывать магическое воздействие на расстоянии. Короче говоря, маленькие дети в Европе демонстрируют анимистическое отношение к миру, характерное для большинства древних культур и преобладавшее в европейской культуре до тех пор, пока не разразилась механистическая революция.</p><p>Однако картезианская теория нематериального разума, располагающегося внутри машиноподобного головного мозга, с самого начала столкнулась с серьезными проблемами. Сведя понятие души к рациональному уму, Декарт отверг как материальные, так и бессознательные аспекты души, ранее не вызывавшие сомнений. После Декарта понятие бессознательного пришлось вводить заново.<a l:href="#fn129" type="note">[129]</a> Например, в 1851 г. немецкий врач К.Г. Карус начал свой трактат о бессознательном такими словами:</p><p>«Ключ к пониманию природы сознательной жизни души лежит в сфере бессознательного… Духовную жизнь можно сравнить с широкой, мерно текущей рекой, лишь один-единственный маленький участок которой освещен солнцем».<a l:href="#fn130" type="note">[130]</a></p><p>Благодаря работам Зигмунда Фрейда понятие бессознательного нашло широкое признание у психотерапевтов. В описании коллективного бессознательного у Карла Юнга душа уже не ограничивается отдельным разумом, а охватывает всех людей. Она включает в себя некую коллективную память, к которой причастен на бессознательном уровне разум каждого индивида.</p><p>Играет свою роль и возрастающий интерес к традиционным воззрениям Индии и Китая, к буддийской философии. Все эти системы мировоззрения включают куда более глубокие представления о связи души и тела, чем может предложить механистическая теория. Кроме того, благодаря исследованиям в таких областях, как воздействие галлюциногенных наркотиков, изучению шаманских визионерских техник и процессов, протекающих в ходе медитации, многие представители западной культуры смогли на собственном опыте ощутить другие измерения сознания.</p><p>Таким образом, хотя в механистической науке и медицине область разума до сих пор ограничивается пределами головного мозга, наряду с этим представлением существуют отголоски древнего, более широкого понимания души. Точно так же они сосуществуют, и когда мы говорим о воззрениях Юнга и трансперсональной психологии, исследованиях в области психологии и парапсихологии, мистических и визионерских традициях, холистических методах в медицине и целительстве.</p><p>Эксперименты, предлагаемые в данной части книги, призваны проверить, действительно ли разум может простираться за пределы головного мозга, как было принято считать на протяжении почти всей истории человечества. Хотя теория ограниченного разума лежит в основе механистического мировоззрения, она не является неоспоримой догмой, на которую наука будет опираться всегда. Это всего лишь одна из возможных гипотез, подлежащих экспериментальной проверке. Именно с этой целью и спланированы предлагаемые ниже опыты.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 4</p><p>ОЩУЩЕНИЕ ПРИСТАЛЬНОГО ВЗГЛЯДА</p></title><section><title><p>ВЫХОДИТ ЛИ РАЗУМ ЗА ПРЕДЕЛЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА?</p></title><p>Когда мы смотрим на предметы, где мы их видим в действительности? Находятся ли образы внутри мозга или снаружи — именно там, где мы их видим? Общепринятое научное разъяснение гласит, что эти образы находятся внутри головного мозга. Однако эта теория может быть совершенно ошибочной. Образы могут находиться и вне нас. Не исключено, что зрение представляет собой двусторонний процесс: поток света, направленный внутрь, и проекцию мысленных образов наружу.</p><p>Например, пока вы читаете эту страницу, лучи света, отражаясь от ее поверхности, попадают в глаза, формируя перевернутое изображение на сетчатке. Это изображение регистрируется светочувствительными клетками, от которых нервные импульсы по зрительным нервам попадают в головной мозг, где происходят сложные электрохимические процессы. Все это было тщательно исследовано методами нейрофизиологии. Но теперь наступает самое удивительное. Вы каким-то непостижимым образом осознаете образ страницы. Вы ощущаете этот образ вне себя, перед своим лицом. С общепринятой научной точки зрения это ощущение является иллюзорным. Считается, что образ страницы находится внутри вас — как и все остальные продукты мыслительной деятельности.</p><p>Представители традиционных культур во всем мире придерживаются на сей счет иного мнения. Они доверяют собственному опыту, подсказывающему им, что зрение не ограничено пределами тела. Точно так же, как свет попадает в глаза, зрительный образ выходит через глаза наружу. Подобным образом в нашей культуре представляют себе зрение дети.<a l:href="#fn131" type="note">[131]</a> Однако примерно к одиннадцати годам они привыкают думать, что мысли и ощущения находятся не за пределами тела, а в голове.<a l:href="#fn132" type="note">[132]</a> Таким образом, теория торжествует над опытом, а метафизическая догма принимается как объективный факт. С точки зрения образованного человека, маленькие дети, равно как и необразованные люди и дикари, мыслят непоследовательно. Они не видят различия между внутренним и наружным, между субъективным и объективным, в то время как то и другое принято строго разделять.</p><p>Давайте на минуту представим, что мы ошибаемся, а маленькие дети и представители традиционных культур вовсе ничего не путают. Проведем простой мысленный эксперимент и позволим себе довериться непосредственным ощущениям, не пытаясь опровергать их рационально. Позволим себе представить, что все предметы, которые мы воспринимаем вокруг себя, действительно находятся вокруг нас. К примеру, ваш мысленный образ этой страницы в самом деле находится там, где вы его видите, то есть перед вами.</p><p>Эта идея настолько проста, что ее трудно осознать сразу. Находясь в полном соответствии с нашими непосредственными ощущениями, она подрывает все, во что нас заставили верить, — все представления о природе разума, о субъективности личного опыта и разделении субъективного и объективного. Она предполагает, что зрение — не односторонний процесс, как мы привыкли считать, а двусторонний. Так же, как свет поступает к нам через глаза, мысленные образы через глаза проецируются наружу, в окружающий мир.</p><p>Зрительные образы — это ментальные конструкции, в формировании которых участвует интерпретирующая функция мозга. Следовательно, они находятся у нас в уме. Но с другой стороны, мы предположили, что они пребывают вне нашего тела. А если зрительные образы присутствуют в нашем разуме, но вне нашего тела, это значит, что сам разум простирается за пределы тела. Он выходит за рамки телесной оболочки, чтобы прикоснуться ко всему, что мы видим. Если мы посмотрим на дальние звезды, наш разум вытянется на астрономическое расстояние, чтобы «коснуться» этих небесных тел. Отделить друг от друга субъективное и объективное окажется уже не так просто. Посредством зрительных образов окружающая среда проникает в нас, но и наш разум, простираясь за пределы тела, проникает в окружающую среду.</p><p>В обычном состоянии сознания воспринимаемые объекты — к примеру, страница, которую вы сейчас читаете, — совпадают с их зрительными образами. Под влиянием иллюзии или галлюцинации мысленные образы не совпадают с предметами, которые находятся вокруг нас, но тем не менее тоже способны проецироваться во внешний мир. (К этому вопросу я вернусь в главе 5, посвященной фантомным ощущениям в ампутированных конечностях.)</p><p>Идея безграничного разума может восприниматься как игра слов или как интеллектуальное упражнение. Ее можно счесть и недопустимым смешением философских категорий, которые мы обязаны четко разделять: физического (или объективного), с одной стороны, и феноменологического (или субъективного) — с другой. Но в действительности это не просто игра слов и не чисто умозрительное построение. Безграничный разум может проявляться вполне материально. Если наш разум выходит за пределы тела и «касается» того, на что мы смотрим, значит, мы можем оказывать таким образом определенное воздействие на окружающий мир. К примеру, непосредственно <emphasis>воздействовать </emphasis>на другого человека взглядом.</p><p>Некоторые люди утверждают, что способны почувствовать на себе чужой взгляд, причем даже тогда, когда не видят, кто на них смотрит. Существует ли какое-то подтверждение их словам? Например, можно ли почувствовать, что на нас смотрят, со спины? Сразу вспоминается множество устных свидетельств, подтверждающих, что это действительно так. Многие люди ощущали на себе пристальный взгляд, а обернувшись, убеждались в том, что не ошиблись. Бывает и наоборот: некоторые люди пристально смотрят в спину другим — например, в аудитории, — отчего наблюдаемый начинают беспокоиться и в конце концов оглядываются.</p></section><section><title><p>СИЛА ВЗГЛЯДА</p></title><p>Чувство, что вас кто-то разглядывает, знакомо многим. В ходе неформального опроса общественного мнения в Европе и США примерно 80 % опрошенных заявляли, что испытывали подобные ощущения. В произведениях художественной литературы нередко можно встретить фразы типа «она чувствовала позади его взгляд, буравящий шею». Это ощущение считали само собой разумеющимся и очень точно изображали такие писатели, как Л.Н. Толстой, Ф.М. Достоевский, Анатоль Франс, Виктор Гюго, Олдос Хаксли, Д.Г. Лоуренс, Дж. Каупер Поуис, Томас Манн и Дж. Б. Пристли.<a l:href="#fn133" type="note">[133]</a> Вот пример из рассказа Артура Конана Дойла, создателя Шерлока Холмса:</p><p>«Этот человек интересует меня в психологическом отношении. Сегодня утром во время завтрака я внезапно ощутил смутное чувство неловкости, какое испытывают некоторые люди, когда на них кто-нибудь пристально смотрит. Я быстро поднял голову и встретил напряженный, почти свирепый взгляд Горинга, но выражение его глаз мгновенно смягчилось, и он бросил какое-то тривиальное замечание о погоде. Странно: по словам Хертона, почти такой же случай произошел с ним вчера на палубе».<a l:href="#fn134" type="note">[134]</a></p><p>Опытная британская исследовательница в области парапсихологии Рене Хайнс так описала некоторые частные наблюдения на эту тему:</p><p>«Побуждение обернуться у разных людей проявляется с различной силой. Некоторые — к примеру, официанты — почти не подвержены взгляду, не замечают его или сопротивляются такому воздействию. Эксперименты, проводимые в более подходящих условиях — например, на скучной лекции или в переполненном кафе, — показывают, что, если пристально смотреть в затылок какому-либо человеку, в большинстве случаев это вызовет него чувство беспокойства и он начнет оборачиваться, отыскивая вас. Подобный эксперимент можно проводить со спящими собаками и кошками, — не говоря уже о детях, будить которых таким способом куда гуманнее, чем мокрой губкой, — а также с птицами в саду».<a l:href="#fn135" type="note">[135]</a></p><p>Возможно, что воздействие взгляда играет важную роль во взаимоотношениях людей с домашними животными, причем не только животные реагируют на взгляд людей, но и люди могут реагировать на взгляд животных. В рассказе «Зов предков» Джек Лондон, знаменитый писатель и большой знаток поведения собак, описал отношения между человеком и псом по кличке Бэк:</p><p>«Он мог часами лежать у ног Торнтона, с напряженным вниманием глядя ему в лицо и словно изучая его. (…) А иногда ложился подальше, сбоку или позади хозяина, и оттуда наблюдал за его движениями. Такая тесная близость создалась между человеком и собакой, что часто, почувствовав взгляд Бэка, Торнтон поворачивал голову и молча глядел на него. И каждый читал в глазах другого те чувства, что светились в них».<a l:href="#fn136" type="note">[136]</a></p><p>Известно также много свидетельств о пристальном взгляде других животных, в частности диких. Так натуралист описывает воздействие взгляда лисицы:</p><p>«Я много часов провел поблизости от лисьих нор и всегда наблюдал превосходную, по всей видимости, дисциплину, хотя ни разу не слышал, чтобы лисица издавала рычание или предостерегающий лай. Часами, забыв обо всем на свете, лисята резвились в лучах послеполуденного солнца. Некоторые подкрадывались к воображаемой мыши или кузнечику, другие изображали своих взрослых родителей на охоте или в драке. Понаблюдав за этими очаровательными малышами, можно заметить, что лисица, лежащая где-нибудь в стороне, откуда ей хорошо видно детенышей и ближайшие окрестности, непрерывно следит за своим выводком, хотя не издает ни звука. Всякий раз, как только кто-нибудь из лисят отбежит слишком далеко от норы, лисица сразу поднимает голову и начинает внимательно смотреть на своего детеныша. Каким-то непостижимым образом этот взгляд оказывает такое же воздействие, как голос: он тут же останавливает лисенка, как будто мать крикнула что-то вслед или позвала его. Если бы это случилось только раз, такое поведение можно было бы посчитать случайностью, но подобное происходило снова и снова. Каждый раз заигравшийся лисенок внезапно останавливался, оборачивался, как будто услышав команду, ловил взгляд своей матери и возвращался назад, словно хорошо выдрессированная собака, выполняющая команду по свистку».<a l:href="#fn137" type="note">[137]</a></p><p>В 80-е гг., осознав чрезвычайно важное теоретическое значение этого явления, я попытался выяснить, какие эксперименты по изучению пристального взгляда уже проводились. С удивлением я обнаружил, что исследований такого рода было проведено ничтожно мало. Я прочел лекцию по этому вопросу в Британском обществе психических исследований и надеялся, что кто-нибудь из членов этого общества поделится со мной сведениями о различных методиках проведения опытов с воздействием пристального взгляда. Ничего конкретного мне вновь не удалось узнать, хотя уважаемая Рене Хайнс рассказала множество частных случаев из практики. Я обсуждал этот вопрос и с несколькими парапсихологами в США, но выяснил только, что никто из них еще не исследовал воздействие взгляда и не интересовался этой темой всерьез.<a l:href="#fn138" type="note">[138]</a> Порывшись в научных архивах, я нашел всего шесть статей на эту тему, написанных за последние сто лет, причем две из них так и остались неопубликованными. Ортодоксальные психологи полностью игнорируют этот феномен, относя его к паранормальным явлениям. Это неудивительно, больше удивляет тот факт, что парапсихологи тоже словно не замечают проблемы. В большинстве книг по парапсихологии этот вопрос даже не упоминается. То, что даже парапсихологи не признают это явление, само по себе вызывает большой интерес, так как можно предположить, что мы имеем дело с со скрытым подсознательным табу. Как могло появиться это табу? Возможно, чувство, что вас кто-то разглядывает, тесно связано с древними верованиями наподобие «дурного глаза», от которых в наше время принято открещиваться как от суеверий.</p></section><section><title><p>ДУРНОЙ ГЛАЗ</p></title><p>Вера в то, что взгляд может оказывать какое-то влияние, бытует практически во всех традиционных обществах.<a l:href="#fn139" type="note">[139]</a> Негативная разновидность такого влияния — «дурной глаз», глаз завистника, который наносит вред всему, на что бы ни посмотрел. «Спешит к богатству завистливый человек, и не думает, что нищета постигнет его», — написано в Книге притчей Соломоновых.<a l:href="#fn140" type="note">[140]</a> Маленькие дети, скот, урожай, дома, автомобили и все остальное, что способно вызвать зависть, может подвергаться воздействию дурного глаза. Дурной глаз может навлечь болезнь и лишить удачи. Именно поэтому следовало принимать особые меры для защиты от дурного глаза, например носить амулеты. В современной Греции такие амулеты обычно имеют форму голубого глаза. Амулет в виде глаза ведет свое происхождение от ока Гора — одного из древнеегипетских магических талисманов.<a l:href="#fn141" type="note">[141]</a> Такой же талисман изображен на Большой печати Соединенных Штатов Америки; его можно увидеть на любой банкноте достоинством в 1 доллар (ил. 10).</p><empty-line/><image l:href="#i_012.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 10. Сияющее око Гора на Большой печати Соединенных Штатов Америки в том виде, как оно изображается на денежной купюре достоинством в 1 доллар</p><p>Слово «очарование» первоначально означало колдовское воздействие, подобное парализующему жертву змеиному взгляду. В греческой мифологии взгляд Медузы — чудовища в облике женщины со змеями вместо волос — превращал человека в камень. Голова Медузы изображалась на щите богини Афины и символизировала ее грозную мощь.<a l:href="#fn142" type="note">[142]</a> Френсис Бэкон в своем эссе «О зависти», опубликованном в 1625 г., писал об «очаровании» в его первоначальном смысле:</p><p>«Никакая страсть так не околдовывает человека, как любовь и зависть. Им обеим свойственны пламенные желания, обе во множестве порождают вымыслы и соблазны, и обе выражаются во взгляде, особенно в присутствии своего предмета; а это всего более способствует колдовским чарам, если они вообще существуют. Недаром Писание говорит о завистливом оке… Как видно, признано, что зависть проявляется в некоем излучении. Иные подметили даже, что завистливый глаз всего опаснее, когда созерцает свой предмет в час его торжества; ибо зависть от этого обостряется».<a l:href="#fn143" type="note">[143]</a></p><p>Принято считать, что зависть сильнее других чувств способна вызвать эффект «дурного глаза». Тем не менее другие отрицательные эмоции — к примеру, гнев — также проецируются посредством взгляда. В этой связи можно вспомнить выражение «смотреть волком». До сих пор в нашем «цивилизованном» обществе пристально смотреть на человека считается невежливым. Такой взгляд может вызвать ощущение дискомфорта или даже спровоцировать на агрессивные действия.</p><p>Считается, что некоторые люди обладают особо выраженной способностью воздействовать взглядом на других. Таких людей нередко опасаются, ожидая от них неприятностей, связанных с «дурным глазом». В средневековой Англии это поверье было широко распространено: женщин, обладавших особой силой взгляда, объявляли ведьмами и обвиняли в том, что они «сглазили» детей или домашних животных, в результате чего те без каких-либо видимых причин заболели. Вот что говорит на эту тему египтолог сэр Уоллис Бадж:</p><p>«Те, кто изучал причины, породившие веру в дурной глаз, приходят к различным выводам, но во всем мире, в любой культуре эта вера присутствует, сохранившись с незапамятных времен. Более того, каждый язык, древний или современный, непременно содержит выражение, равнозначное термину "дурной глаз"».<a l:href="#fn144" type="note">[144]</a></p><p>Существует вера и в положительное воздействие взгляда, особенно если это любящий взгляд или взгляд праведника. В Индии, например, многие люди посещают аскетов исключительно ради того, чтобы показаться им на глаза и таким образом обрести благодать. Возможно, скрытым пережитком подобных верований является стремление современных людей увидеть королеву Великобритании, президента США, Папу Римского, поп-звезд и других известных личностей. Всех этих знаменитостей можно увидеть и по телевизору, но людей притягивает возможность живого общения, ради которого они готовы часами дожидаться кумира, чтобы увидеть его и хотя бы на мгновение завладеть его вниманием. И тогда они смогут с гордостью сказать: «Королева помахала мне рукой!»</p><p>Проанализировав эти поверья, можно прийти к выводу, что убеждение в особом воздействии взгляда распространено повсеместно. Судя по всему, эта идея основана на глубокой вере в то, что разум может выходить за пределы тела и что существует возможность влиять на то, что мы видим. Академическая наука игнорирует или отрицает такую идею, но не может привести логичного опровержения, основанного на анализе точно установленных фактов. Тема редко затрагивается в дискуссиях, и отрицание ее, вероятно, базируется на общепринятом допущении, согласно которому разум ограничивается пределами головного мозга, то есть, по сути, на картезианской теории ограниченного разума. Необъяснимое влияние взгляда не укладывается в эту теорию и потому не рассматривается как предмет научного исследования.</p><p>Очевидно, что для прояснения этой загадки недостаточно ни предвзятых мнений, сложившихся в современной науке, ни народных поверий, ни сообщений о частных случаях, ни отвлеченных споров о природе разума. Единственным способом продвинуться вперед остаются эксперименты.</p></section><section><title><p>НАУЧНОЕ ОБОСНОВАНИЕ</p></title><p>Первое сообщение об ощущении пристального взгляда как научной проблеме появилось в 1898 г. В журнале «Сайенс» была опубликована статья Э.Б. Титченера, одного из первых специалистов по научной психологии в университете Корнелла (штат Нью-Йорк):</p><p>«Каждый год некоторые студенты младших курсов настойчиво убеждают меня, будто они могут «почувствовать», когда кто-то смотрит на них сзади, а часть из них к тому же уверены в том, что, пристально посмотрев в затылок сидящего перед ними человека, они могут силой своего взгляда заставить того обернуться и посмотреть им в лицо».<a l:href="#fn145" type="note">[145]</a></p><p>Титченер был уверен, что эти факты должны иметь рациональное объяснение, и не допускал существования каких-либо мистических влияний. Стоит подробно ознакомиться с его отчетом, поскольку точно такое же объяснение могут дать и современные скептически настроенные ученые:</p><p>«Физиологию указанных явлений можно описать следующим образом.</p><p>1. Каждый из нас в той или иной степени испытывает беспокойство, когда у него за спиной находятся другие люди. Если вы взглянете на сидящих зрителей до того, как их внимание будет поглощено музыкой или лекцией, ради которой они собрались, вы заметите, что подавляющее большинство женщин постоянно подносят руку к голове, поправляя и приглаживая волосы, и каждая из них в тот или иной момент оглядывается через плечо. Точно так же мужчины часто смотрят через плечо, поглаживая лацканы пиджака и стряхивая несуществующую пылинку или поправляя галстук. (…)</p><p>2. Так как аудитория или зрительный зал заполнены и люди сидят рядами друг за другом, причем большинство из них совершает описанные выше движения, вполне естественно, что кто-то может повернуть голову чуть сильнее, и тогда его взгляд непроизвольно скользнет по той части зала, которая находится позади. (…) Все эти действия никак не связаны с тем, что кто-то пристально смотрит из задних рядов.</p><p>3. Теперь обратим внимание на следующее. Любое событие среди неподвижно сидящих людей — необычный вид, какой-либо звук, прикосновение или любое другое нарушение общего порядка — сильнейшим образом привлекает внимание присутствующих. (…) Поэтому если я — А — сижу в задних рядах аудитории, а Б, сидящий впереди меня, производит какие-либо движения головой или рукой в поле моего зрения, мой взгляд неизбежно и самопроизвольно обратится к нему. Если Б, непроизвольно оглядываясь, начинает скользить взглядом по задней части зала, я, разумеется, буду внимательно за ним следить. По теории вероятности, одновременно со мной по тем же самым причинам за Б будут внимательно следить еще несколько человек, сидящих в разных частях аудитории. С кем-то из нас он непременно встретится взглядом. Совершенно очевидно, что на таких совпадениях и могут строиться теории личного притяжения или телепатического влияния.</p><p>Теперь мы объяснили все, кроме ощущения, которое Б чувствует затылком. Причина, вызвавшая это ощущение, является вымышленной. Действительная причина в том, что область затылка чувствительна сама по себе, в ней почти постоянно ощущаются тяжесть и напряжение кожи, мышц, связок и суставов. В описанных случаях это ощущение специально выделяют, привлекая к нему повышенное внимание. Из-за дискомфорта в условиях переполненного зала или аудитории чувствительность затылка проявляется сильнее. Потребность оглянуться в этом случае ничуть не более таинственна, чем потребность изменить положение на стуле, когда нам становится неудобно сидеть, или потребность повернуть ухо к источнику звука, когда нам плохо слышно.</p><p>В заключение я могу заявить, что лично неоднократно проверял изложенную выше интерпретацию "ощущения пристального взгляда" в серии лабораторных экспериментов, проведенных с людьми, утверждавшими, что особенно чувствительны к чужому взгляду, а также с теми, кто заявлял, что якобы "может взглядом заставить людей обернуться". Эксперименты неизменно давали отрицательный результат. Иными словами, предложенная мною интерпретация полностью подтвердилась. Если хорошо образованный читатель возразит, что эти результаты были предсказуемы, а сами эксперименты оказались пустой тратой времени, я могу оправдать их проведение. Благодаря таким опытам могут быть разрушены суеверия, которые глубоко и широко укоренились в общественном сознании. Ни один научно подготовленный психолог не верит в телепатию. В данном случае разоблачение суеверий может направить студентов по правильному научному пути, и время, потраченное мной, стократно восполнится для науки».<a l:href="#fn146" type="note">[146]</a></p><p>Если та часть, где говорится о «правильном научном пути», еще может показаться убедительной, все остальное свидетельствует о том, что Титченер сделал свои выводы еще до начала эксперимента. Сценарий, который он описывает, вполне мог бы включать и необъяснимое влияние пристального взгляда. Экспериментальное опровержение этого явления, подробностей которого ученый не приводит, могло иметь и другие объяснения. Например, испытуемые могли быть отвлечены скептическими замечаниями самого Титченера или чрезмерно увлечены самоконтролем, чтобы лучше выполнить задачу, когда эксперимент проходил в искусственных условиях лаборатории.</p><p>В этом заключается основная проблема, затрудняющая экспериментальное исследование данного явления. «Ощущение пристального взгляда» в естественных условиях может работать на уровне подсознания. Попытки провести эксперимент в искусственных условиях и стремление испытуемого сознательно определить, чувствует он пристальный взгляд или нет, могут вызвать затруднения, особенно если ранее испытуемый не участвовал в подобного рода экспериментах. Более того, в реальной жизни воздействию пристального взгляда сопутствует множество эмоций — к примеру, гнев, зависть или сексуальное влечение. Если при проведении эксперимента исключить всякую мотивацию, оставив только научную любознательность, эффект может оказаться очень слабым.</p><p>Результаты второго исследования в этой области были опубликованы в 1913 г. Д.Э. Кувером. Следуя Титченеру, он провел опрос среди студентов младших курсов Стэнфордского университета и обнаружил, что 75 % опрошенных студентов верят в реальность ощущения пристального взгляда. Затем он провел экспериментальную проверку этой способности у 10 испытуемых. Экспериментатор пристально разглядывал каждого испытуемого, находясь позади него. С каждым испытуемым было проведено по 100 опытов. В ходе испытаний экспериментатор (сам Кувер или его помощник) смотрел на испытуемого или в сторону в случайной последовательности, стуком предупреждая о начале эксперимента. Испытуемый в этот момент должен был ответить, смотрят на него или нет, а потом рассказать о своем ощущении и о том, насколько твердо он был уверен, что на него смотрят. Общие результаты показали, что испытуемые давали правильный ответ в 50,2 % случаев, что весьма незначительно превышает случайный уровень, равный 50 % (50 случаям из 100 в данном эксперименте). Тем не менее, когда испытуемые заявляли, что твердо уверены в том, что на них смотрят, правильные ответы составили 67 %, а когда у них не было полной уверенности, результат примерно соответствовал случайному. Кувер пренебрег этой особенностью и пришел к выводу, что, хотя вера в ощущение пристального взгляда широко распространена, «эксперимент показывает, что она не имеет под собой оснований».<a l:href="#fn147" type="note">[147]</a></p><p>На этом исследования по данному вопросу закончились. Перерыв продолжался почти полвека — до тех пор, пока в 1959 г. Дж. Дж. Пуртмен в журнале «Джорнэл оф сосайети фор сайкикал рисеч» вновь не обратился к этой проблеме.<a l:href="#fn148" type="note">[148]</a> Он описал опыты, которые провел в Голландии с участием своей знакомой, пытавшейся воздействовать на него взглядом. Эта дама была членом городского совета Гааги и рассказывала Пуртмену, что «использует силу взгляда, чтобы воздействовать на того человека в собрании, с которым ей хотелось бы поговорить». Пуртмен следовал тому же методу, что и Кувер. В ходе последовательности из 89 опытов, проводившихся в течение нескольких дней, дама из Гааги в случайной последовательности смотрела на испытуемого или в сторону и записывала его ответы. Испытуемый дал правильный ответ в 59,6 % случаев. Этот результат был уже статистически значимым.<a l:href="#fn149" type="note">[149]</a></p><p>Следующий эксперимент, проведенный аспирантом Эдинбургского университета Дональдом Питерсоном в 1978 г., был поставлен еще почти через двадцать лет. В серии экспериментов, проведенных с 18 различными испытуемыми, частота правильных ответов оказалась значительно выше случайной.<a l:href="#fn150" type="note">[150]</a></p><p>В 1983 г. в Австралии студентка Аделаидского университета Линда Уильяме осуществила проект эксперимента, в ходе которого испытуемый и экспериментатор находились в разных помещениях, располагавшихся в 60 футах друг от друга. Экспериментатор смотрела на испытуемого через видеокамеру, а ее изображение случайным образом передавалось или не передавалось на экран, находившийся в комнате испытуемого. Каждый опыт продолжался 12 секунд. О начале каждого опыта испытуемого информировали с помощью звукового сигнала. В итоге после проверки 28 испытуемых был получен положительный результат — невысокий, но статистически значимый. Число правильных ответов превышало возможное при случайном угадывании.<a l:href="#fn151" type="note">[151]</a></p><p>Самый сложный в техническом отношении эксперимент по проверке данной способности был проведен в конце 80-х гг. Фондом исследований разума в Сан-Антонио (Техас). Его осуществили Уильям Брод, Сперри Эндрюс и их коллеги. В ходе эксперимента также использовалась автономная телевизионная сеть. Испытуемых просили спокойно посидеть в отведенной для них комнате в течение 20 минут, по возможности думая о чем-нибудь приятном, причем телекамера работала с самого начала эксперимента. Экспериментаторы ждали начала эксперимента в своей комнате, размещавшейся в другом блоке лабораторного комплекса. В отличие от всех ранее проводимых экспериментов, испытуемых не просили сообщать, когда они чувствуют на себе взгляд экспериментатора. Учитывались бессознательные физиологические реакции, которые фиксировались за счет базального сопротивления кожи. С этой целью на левую руку испытуемых прикреплялись электроды. Использовался тот же принцип, который лежит в основе детектора лжи: изменения в сопротивлении кожи отражают неосознаваемую активность симпатической нервной системы. В серии 30-секундных опытов на испытуемого смотрели или не смотрели в случайной последовательности. Эксперимент выявил, что показатель сопротивления кожи существенно колебался в зависимости от того, смотрели на испытуемого или нет (невзирая на то, что он не осознавал взгляда).<a l:href="#fn152" type="note">[152]</a></p><p>Подведя итоги всех этих отчетов, остается прийти к следующему выводу: хотя экспериментальных исследований на эту тему проводилось ничтожно мало, полученные свидетельства позволяют предположить, что ощущение пристального взгляда действительно является реальным. Недостаточная четкость результатов во многом объясняется сложностью проведения таких опытов в искусственных условиях.</p></section><section><title><p>МОИ СОБСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</p></title><p>Я сам провел эксперименты двух типов. В экспериментах первого типа, которые были поставлены с несколькими группами в Европе и США, четыре человека выступали в качестве добровольцев-испытуемых и сидели в одном конце комнаты спиной к остальной группе, располагавшейся в другом конце той же комнаты. В каждом опыте все участники группы смотрели только на одного из четырех испытуемых, причем перед началом каждого опыта я случайным образом выбирал карточку с именем того испытуемого, на которого все должны были смотреть. По окончании каждого 20-минутного опыта все испытуемые записывали в журнале, чувствовали они воздействие взгляда или нет. Эксперимент продемонстрировал, что в подобных условиях большинство людей показывает результат, примерно равный случайному или незначительно его превышающий. Однако в ходе опытов я выявил двух человек, которые почти всегда давали правильный ответ, и, таким образом, их результат был значительно выше случайного.</p><p>Оказалось, что они оба ничуть не сомневались в своих способностях. Первой была молодая женщина из Амстердама, которая рассказала, что тренировала эту способность с детства, играя с братьями и сестрами, и потому в процессе эксперимента чувствовала себя уверенно. Второй, молодой человек из Калифорнии, признался, что находился под воздействием MDMA, психоактивного наркотика, более известного как «экстази», в результате чего обладал повышенной чувствительностью к любому внешнему воздействию.</p><p>Эксперимент второго типа предусматривал немедленную обратную связь: испытуемому после каждого опыта сообщали, правильно он ответил или ошибся. В других отношениях этот эксперимент был похож на предыдущий: экспериментаторы и испытуемые работали парами, и последовательность, в которой на испытуемого смотрели или не смотрели, была случайной. (Подробности этого эксперимента приводятся в следующем разделе.)</p><p>Во втором эксперименте несколько человек показали хорошие результаты и почти во всех случаях давали правильный ответ. Двое из них были родом из Восточной Европы. Возможно, жизнь при тоталитарном режиме научила их всякий раз реагировать на пристальное внимание. У подавляющего числа испытуемых результат был близок к случайному, но общий итог все же отличался от случайного на статистически значимую величину. Суммарный результат десяти различных опытов, в которых принимали участие более 120 испытуемых, был следующим: 1858 правильных ответов против 1638 неправильных. Иными словами, 53,1 % ответов были правильными, что на 3,1 % превышало случайный уровень. Такой результат обладает достаточно высокой статистической значимостью.<a l:href="#fn153" type="note">[153]</a></p><p>Таким образом, мои данные подтверждают положительные результаты экспериментов, проведенных другими исследователями. В ходе опытов подтвердился и тот факт, что большинство людей в искусственных условиях не в состоянии продемонстрировать впечатляющих результатов. Общий результат превысил случайное значение, но не намного. Проблема заключается в том, чтобы отыскать людей, у которых способность ощущать пристальный взгляд сохраняется и в искусственных условиях эксперимента. Мои предварительные данные показывают, что это вполне осуществимо. Люди определенного типа могут сохранять высокую чувствительность в любых условиях. Возможно, хорошими испытуемыми стали бы больные паранойей, но, по всей вероятности, проявления паранойи у них вызвал бы и сам эксперимент. Хорошие результаты могут показать те люди, которые обучались боевым искусствам — например, айкидо, и выработали навык хорошо ощущать окружающее пространство.</p><p>Сперва я изложу схему простого экспериментального исследования, которое пытался провести я сам. Разрабатывая его, я преследовал три цели. Во-первых, я хотел добиться максимально возможной простоты, чтобы эксперимент было несложно провести на практике. Достаточно разбить на пары группу людей, собравшуюся, к примеру, во время тренировки, в учебном классе или на семинаре. Можно провести его и дома, и в любом другом месте. Для эксперимента не нужно ни лаборатории, ни специального оборудования, только карандаш, лист бумаги и одна-единственная монетка, которую можно использовать сколько угодно раз. Таким образом, эксперимент не потребует никаких финансовых затрат.</p><p>Во-вторых, в ходе эксперимента можно будет отобрать людей с повышенной чувствительностью и затем привлечь их к участию в более сложных исследованиях.</p><p>В-третьих, эксперимент позволит выявить людей, которые в ходе предыдущих опытов показали не слишком хорошие результаты и были отвергнуты, но затем улучшили свои способности. Предложенный опыт даст им возможность освоиться с искусственными условиями и в дальнейшем участвовать в более сложной научной работе.</p><p>В ходе опыта участники работают парами, причем испытуемый садится спиной к экспериментатору. В случайной последовательности экспериментатор или смотрит в спину испытуемому в течение 20 секунд, или те же 20 секунд смотрит в сторону и думает о чем-нибудь не относящемся к партнеру и эксперименту. Случайная последовательность определяется с помощью монетки, которую экспериментатор подбрасывает перед каждым опытом: орел — «смотреть», решка — «не смотреть». Хлопком, щелчком или каким-нибудь другим способом экспериментатор сигнализирует испытуемому о начале опыта, а тот за время опыта должен сообщить, смотрят на него или нет. Для подачи сигнала лучше использовать какое-нибудь механическое или электронное приспособление, так как при подаче сигнала рукой экспериментатор может подсознательно подсказывать испытуемому, меняя громкость или характер хлопка. Экспериментатор записывает результат, а затем сообщает испытуемому, правильно тот ответил или нет. Потом экспериментатор вновь подбрасывает монетку и узнает, каким образом проводить следующий опыт. Эта последовательность повторяется до конца эксперимента. Каждый опыт проходит довольно быстро, и несложно научиться проводить такое испытание со скоростью примерно два опыта в минуту.</p><p>По собственному опыту я могу сказать, что оптимальной является серия опытов, проводимых не более 20 минут. За это время можно успеть провести сорок и более опытов. Желательно провести десять отдельных серий, используя или одну и ту же пару во всех сериях, или в каждой серии новую пару.<a l:href="#fn154" type="note">[154]</a></p><p>Описанная выше процедура уже была с успехом опробована в Калифорнии. Она проводилась среди 13-летних подростков, участвовавших в школьном научном проекте. Майкл Мастрандреа, ученик восьмого класса, провел 480 опытов, в которых участвовали 24 его одноклассника. В каждом случае сам он выступал в роли экспериментатора. Для подачи сигнала о начале опыта Майкл использовал электронное сигнальное устройство. Результаты показали, что правильные ответы составили 55,2 %, то есть положительный результат оказался статистически значимым.<a l:href="#fn155" type="note">[155]</a></p><p>Тем, кто на начальных стадиях эксперимента показал не очень хорошие результаты, в качестве тренировки можно проводить 15—20-минутные серии опытов в удобное время. Таким образом можно установить нечто вроде биологической обратной связи, позволяющей оценить различные, слабо уловимые ощущения и найти собственный способ определять, когда на вас смотрят. Повышение чувствительности к пристальному взгляду можно будет обнаружить по возрастанию числа правильных ответов в последовательно проводимых сериях опытов.</p><p>Если на какой-то стадии будут выявлены особо чувствительные испытуемые, можно будет попытаться ответить и на множество других вопросов, таких, например:</p><p>1. Насколько результаты экспериментов зависят от экспериментатора? Выявляются ли такие люди, которые в роли экспериментатора обеспечивают гораздо более высокие результаты, чем остальные?</p><p>2. Сохраняется ли ощущение пристального взгляда в тех случаях, когда на испытуемого смотрят через оконное стекло? Сохраняется ли это ощущение даже в тех случаях, когда на испытуемого смотрят с большого расстояния, — к примеру, в бинокль: С помощью подобных уточняющих экспериментов можно было бы исключить вероятность, что в ходе испытаний, проводимых в одной и той же комнате, испытуемые могут каким-то образом улавливать очень слабые сигналы — например, звуки, которые издает экспериментатор, поворачивая голову. Если ощущение пристального взгляда сохранится, когда взгляд будет направлен издалека или сквозь звуконепроницаемое стекло, это может послужить серьезным доказательством прямого воздействия взгляда на людей.</p><p>Сохраняется ли эта способность, если смотрят не на испытуемого, а на его отражение в зеркале?</p><p>Сохраняется ли ощущение пристального взгляда, когда на испытуемого смотрят через видеомонитор и видеокамеру, причем испытуемый и экспериментатор находятся в разных комнатах или даже в разных зданиях? Приведенные выше результаты, полученные в Аделаиде и Сан-Антонио, показывают, что это возможно.</p><p>Можно ли использовать не автономную, а настоящую телесеть? В этом случае экспериментатор и испытуемый могут быть удалены друг от друга на сотни или даже тысячи миль, если используется спутниковое телевидение. Если предварительные экперименты покажут, что ощущение пристального взгляда сохраняется и при использовании телевидения, в прямом эфире можно будет провести эксперимент с участием миллионов телезрителей. Один из возможных вариантов эксперимента в рамках телешоу может выглядеть следующим образом. Четверо испытуемых с высокой чувствительностью к воздействию пристального взгляда размещаются в четырех отдельных комнатах перед телевизионными камерами, которые непрерывно работают с самого начала эксперимента. В серии опытов телезрители видят только одного из испытуемых, который определяется случайным образом. В конце каждого опыта все четверо испытуемых нажимают одну из кнопок: «да» или «нет». Телезрители видят табло, на котором регистрируется число правильных и неправильных ответов каждого испытуемого. Продолжительность каждой серии опытов не должна превышать 10 минут. Статистический анализ полученных результатов можно будет практически мгновенно провести с помощью компьютера, а оставшееся время посвятить обсуждению результатов.</p><p>Если будут выявлены испытуемые с высокой чувствительностью к воздействию взгляда, проведение описанного выше эксперимента на телевидении вполне возможно. В этом меня заверили телепродюсеры в Европе и США. Такие эксперименты были бы выгодны телекомпаниям и одновременно пробудили бы в обществе немалый интерес к этой теме.</p><p>6. Как соотносятся способность ощущать воздействие взгляда и телепатия? Действительно ли пристальный взгляд оказывает большее воздействие на человека, чем просто мысль о нем? Есть способ выяснить это с помощью эксперимента. Например, в эксперимент можно добавить третий вариант опыта, при котором экспериментатор не смотрит на испытуемого, но думает о нем. Таким образом, случайно выбирается один из трех вариантов: «смотреть», «думать, но не смотреть», «не смотреть и не думать». Лично я предполагаю, что воздействие взгляда должно ощущаться сильнее, чем просто мысль.</p><p>Это лишь несколько из множества экспериментов, которые можно провести с чувствительными испытуемыми, но приведенных примеров вполне достаточно, чтобы показать, каким образом эта тема очень быстро могла бы стать весьма перспективной областью исследований, открытой для всех. Последствия могут оказаться ошеломляющими.<a l:href="#fn156" type="note">[156]</a></p></section></section><section><title><p>ГЛАВА 5</p><p>РЕАЛЬНОСТЬ АМПУТИРОВАННЫХ КОНЕЧНОСТЕЙ</p></title><section><title><p>ОЩУЩЕНИЕ АМПУТИРОВАННЫХ КОНЕЧНОСТЕЙ</p></title><p>Когда люди физически утрачивают какую-либо конечность, у них сохраняется ощущение, что она находится на прежнем месте. Отсутствующая конечность ощущается так же, как и прежде, даже если она уже не существует материально. К какому типу реальности можно отнести это ощущение?</p><p>Только в США в настоящее время проживают свыше 300 тысяч человек, у которых ампутирована рука или нога; из них более 26 тысяч — ветераны войны.<a l:href="#fn157" type="note">[157]</a> Почти у каждого из них после операции остаются фантомные ощущения в ампутированных конечностях. Хотя некоторые фантомные ощущения со временем ослабевают, они редко исчезают совсем. В большинстве случаев они остаются отчетливыми и причиняют немало страданий. Фантомные боли в ампутированных конечностях поистине невыносимы.</p><p>Сразу после ампутации фантомные ощущения могут быть настолько яркими, что, к примеру, человек, у которого ампутирована нога, часто забывает, что ее больше нет. Некоторые даже падают, когда пытаются вставать и идти. Другие “невольно пытаются дотянуться рукой до несуществующей ноги, чтобы почесать ее”.<a l:href="#fn158" type="note">[158]</a> Люди, у которых недавно ампутирована рука, часто пытаются взять несуществующей рукой телефонную трубку или какой-нибудь другой предмет.</p><p>Инвалиды не только чувствуют форму, положение и движение утраченной конечности, но, как правило, испытывают в ней и другие ощущения, такие, как зуд, тепло или вращение. Фантомно ощущаемые конечности могут двигаться, при этом находясь в координации с остальным телом. Они кажутся полностью реальными. Фантомно ощущаемая ступня не болтается в воздухе на несколько дюймов ниже культи, а ощущается как живая часть тела и движется в соответствии с движениями других конечностей и туловища.<a l:href="#fn159" type="note">[159]</a> Одна из особенностей фантомно ощущаемых ампутированных конечностей, вполне соответствующая их нематериальной природе, заключается в том, что они могут свободно проникать сквозь твердые предметы, к примеру кровать или стол.</p><p>От инвалидов я получил десятки подробных и интересных сообщений по поводу фантомного ощущения ампутированных конечностей. Некоторые письма пришли в связи с моей статьей, опубликованной в 1991 г. в журнале “Буллетин оф инститьют оф ноуэхик сайенс”. Кроме того, мне писали некоторые читатели журнала “Ветеранз оф форин уорз”, где в апрельском номере за 1993 г. доктор Дикси Макрейнолдс опубликовал сообщение от моего имени. Приведу сообщение г-на Германа Берга, ветерана, потерявшего ногу в 1970 г.:</p><p>“К различным ощущениям, зуду и приступам острой боли со временем можно привыкнуть, хотя иногда страдания вновь делаются невыносимыми. Кроме того, ампутация превращает вас в самого надежного синоптика. Инвалиды всегда чувствуют грядущую перемену погоды и могут абсолютно точно предсказать, как именно она изменится. Лично я всегда могу ощутить утраченную ногу как живую. Прежде всего, я чувствовал, что она свесилась с кровати или вытянулась прямо. Такое ощущение то исчезает, то вновь появляется. Несколько дней я могу не замечать ничего подобного. Кроме того, мысленно я могу согнуть пальцы, колено или любой другой сустав, могу ощущать их движение, хотя все нервы перерезаны.</p><p>Сейчас, когда пишу эти строки, я сижу за столом в шортах и чувствую отсутствующую ногу именно там, где она должна быть, когда я сижу на стуле. Я даже ощущаю пальцы ампутированной ноги”.</p><p>Многие инвалиды время от времени страдают от боли, но, если боль концентрируется не в культе, а в фантомно ощущаемой конечности, врачи обычно не в состоянии помочь. Некоторый эффект оказывают терапевтическая медитация и методы биологической обратной связи.<a l:href="#fn160" type="note">[160]</a> Некоторые инвалиды пытаются найти облегчение в алкоголе или наркотиках. Однако многие из них учатся жить с этой проблемой, проявляя при этом большое мужество и оптимизм. Например, г-н Лео Унгер получил тяжелейшее увечье обеих стоп, подорвавшись на мине, когда в 1944 г. сражался в Европе. Теперь ноги у него ампутированы ниже колен.</p><p>“С самого начала у меня было ощущение, что ноги и ступни остались на месте. Вначале я страдал от сильнейших фантомных болей, мне казалось, что от голеней к пальцам перекатываются раскаленные шары. С тех пор прошло уже двадцать лет, и теперь я редко испытываю такие боли, но часто появляется чувство, что мои ноги на месте и в них только сломаны кости, как это и было после того, как меня ранило. Я научился управлять своими чувствами, и эти ощущения прошли.</p><p>Много лет я работал служащим по исковым заявлениям в компании по общему страхованию Фермерского бюро штата Иллинойс. Когда кто-то из сельскохозяйственных рабочих терял ногу из-за несчастного случая на комбайне (таких случаев было немало, особенно когда использовались машины старого образца), я навещал его вскоре после происшествия. Первое, что я говорил: “Благодари Бога, что ты потерял только одну ногу, а не стал полным калекой”. Затем я снимал протез, примерно подходящий и для него, и показывал, как выглядит зажившая культя и как на ней крепится протез. Нередко инвалиды пишут письма в мою компанию и сообщают, что встреча со мной помогла им больше, чем страховое вознаграждение за увечье.</p><p>Я не могу бегать, но тружусь на ферме, помогаю при дойке коров, продаю страховые полисы, работаю служащим по исковым заявлениям — короче, уже почти полвека я живу вполне полноценной жизнью”.</p></section><section><title><p>ДРУГИЕ ВИДЫ ФАНТОМНЫХ ОЩУЩЕНИЙ</p></title><p>Другие части тела после ампутации тоже могут вызывать фантомные ощущения — к примеру, нос, яички, язык, груди, половой член, мочевой пузырь и прямая кишка.<a l:href="#fn161" type="note">[161]</a> Иногда эти фантомные ощущения оказываются довольно приятными, например у некоторых женщин после ампутации груди:</p><p>“Безболезненное фантомное ощущение после ампутации молочной железы — самой чувствительный области груди — обычно бывает даже приятным, потому что кажется, будто грудь не стеснена бюстгальтером. Однако если после удаления груди возникают фантомные боли, они очень мучительны”.<a l:href="#fn162" type="note">[162]</a></p><p>Точно так же фантомные ощущения после ампутации полового члена могут быть приятными, а могут быть сопряжены с большими страданиями. У некоторых мужчин, которые испытывают безболезненные ощущения в ампутированном половом члене, возникает фантомное чувство эрекции, а иногда даже фантомное ощущение оргазма. В то же время другие испытывают невыносимую боль в ампутированном половом члене. Один из них “испытывал эту боль постоянно и часто пытался дотянуться до ампутированного члена и сжать головку, чтобы унять боль”.<a l:href="#fn163" type="note">[163]</a></p><p>Фантомные ощущения в других удаленных органах могут быть ничуть не менее реальными. Некоторые люди с фантомными ощущениями в удаленном мочевом пузыре жаловались, что часто возникает чувство его переполнения и даже мочеиспускания. У людей с фантомными ощущениями в удаленной прямой кишке возникает весьма реальное ощущение, будто они “выпускают газы или даже испражняются”2.</p><p>Наиболее часто происходит утрата одного или нескольких пальцев на руках и ногах, поэтому и фантомные ощущения в ампутированных пальцах — самый распространенный из всех видов. Например, журнал “Бритиш медикал джорнэл” сообщал о том, как один моряк, случайно отрезавший себе указательный палец на правой руке, в течение нескольких десятилетий страдал от фантомных ощущений в потерянном пальце. Ему все время казалось, что этот палец неестественно вытянут, как это действительно было в тот момент, когда палец был случайно отрезан. Всякий раз, когда этот моряк подносил правую руку к лицу — чтобы дотронуться до носа или во время еды, — он боялся, что ампутированный палец может ткнуть его в глаз. Хотя моряк понимал, что это невозможно, фантомные ощущения в отсутствующем пальце были непреодолимы.<a l:href="#fn164" type="note">[164]</a></p></section><section><title><p>ИСКЛЮЧЕНИЯ</p></title><p>Хотя утрата отдельных органов тела, как правило, всегда приводит к появлению фантомных ощущений, бывают и исключения. У некоторых людей, потерявших какие-то части тела во младенчестве или раннем детстве, фантомные ощущения в утраченных органах обычно не возникают. Точно так же не возникают фантомные ощущения в потерянных пальцах у больных проказой. В отличие от потери пальцев в результате несчастного случая или ампутации, потеря пальцев в результате заболевания проказой происходит постепенно и растягивается на десять лет, а то и на более длительный срок. Полной утрате пальца предшествует постепенная дегенерация нервных окончаний и полная потеря чувствительности в частях тела, пораженных заболеванием. Проказа протекает безболезненно, и отмирающие части тела могут быть серьезно травмированы и инфицированы без особых болезненных ощущений. Сильно пораженные части тела иногда приходится удалять. Но сразу после хирургической операции на культях или после ампутации рук или ног иногда происходят поразительные явления. Даже если пораженные проказой пальцы полностью утратили чувствительность еще двадцать или тридцать лет назад, причем без появления каких-либо фантомных ощущений, сразу после операции в ампутированных пальцах внезапно появляются чрезвычайно сильные фантомные ощущения!<a l:href="#fn165" type="note">[165]</a></p><p>Одна из ранних гипотез по поводу фантомных ощущений в утраченных органах объясняла это явление наличием своеобразной памяти. На этом основании предполагалось, что фантомные ощущения не могут появиться у людей, которые родились уже без какой-либо конечности — например, вследствие приёма матерью некоторых тератогенных препаратов, таких, как талидомид, ныне запрещенный транквилизатор. Хотя большинство людей с врожденным отсутствием конечностей, видимо, не страдают от фантомных ощущений, примерно у 10–20 % фантомные ощущения в отсутствующей конечности все-таки появляются.<a l:href="#fn166" type="note">[166]</a> У некоторых людей, рожденных без рук, появляются фантомные ощущения в пальцах, которые они даже могут мысленно сгибать. У других людей, появившихся на свет с укороченными руками, появляется фантомное ощущение рук нормальной длины. Например, один мужчина, у которого практически отсутствовало предплечье правой руки и кисть начиналась от самого локтя, субъективно ощущал, что правая рука у него такая же, как и нормальная, левая.<a l:href="#fn167" type="note">[167]</a> В отличие от фантомных ощущений в ампутированных конечностях, фантомные ощущения в конечностях, отсутствующих от рождения, в подавляющем большинстве случаев не сопровождаются чувством боли.<a l:href="#fn168" type="note">[168]</a></p></section><section><title><p>ФАНТОМНЫЕ ОЩУЩЕНИЯ В СОХРАНИВШИХСЯ ОРГАНАХ</p></title><p>Фантомные ощущения могут возникать и в тех случаях, когда теряется чувствительность конечности, а не сама конечность. У мотоциклистов в результате некоторых аварий (например, когда при падении на дорожное полотно плечо выворачивается вперед) происходит отрыв нервов руки от спинного мозга — так называемый разрыв плечевого сплетения. В подобных случаях появляются фантомные ощущения в поврежденной руке. Они обычно концентрируются на месте ставшей бесполезной настоящей руки и отождествляются с ней. Когда пострадавший закрывает глаза, фантомно ощущаемая рука может отделяться от руки из плоти и крови и существовать независимо от нее. Хотя настоящая рука никак не может реагировать на нервные импульсы, в фантомно ощущаемой руке часто возникают мучительные боли. Иногда даже прибегают к ампутации руки, потерявшей чувствительность, пытаясь таким образом избавить пациента от страданий. Но, к сожалению, фантомные ощущения руки и боли обычно остаются.<a l:href="#fn169" type="note">[169]</a></p><p>Фантомные ощущения также часто появляются при параличе нижних конечностей вследствие перелома позвоночника. Такие больные частично парализованы и не чувствуют или не могут управлять всеми органами тела, расположенными ниже места перелома. Тем не менее у них часто появляются фантомные ощущения в ногах и во всех органах, расположенных ниже перелома, в том числе в гениталиях.</p><p>При параличе фантомно ощущаемые органы обычно двигаются в координации с телом, особенно в тех случаях, когда у больного открыты глаза. Однако некоторые больные жалуются, что не могут удержать фантомно ощущаемые конечности в неподвижном состоянии. Например, фантомные ноги могут непрерывно совершать какие-то вращательные движения даже тогда, когда тело больного неподвижно лежит на кровати.<a l:href="#fn170" type="note">[170]</a></p><p>Фантомные ощущения могут возникать не только при тяжелых поражениях соответствующих нервных окончаний, но и после анестезии. Подобное явление часто встречается в хирургической ортопедии. У многих пациентов после местной анестезии позвоночника возникают фантомные ощущения в ногах, причем частота таких случаев зависит от того, в каком месте позвоночника проводится анестезия. По данным одного исследования, у 10 % пациентов, которым была сделана эпидуральная анестезия, возникли фантомные ощущения. В то же время при подпаутинной анестезии доля тех, у кого появились фантомные ощущения, составила 55 %.<a l:href="#fn171" type="note">[171]</a> У таких пациентов, когда они лежат на спине, создается иллюзия, что их фантомно ощущаемые ноги в слегка согнутом положении располагаются в воздухе над настоящими.</p><p>Точно так же анестезия нервных окончаний, идущих к плечевому сплетению, вызывает фантомные ощущения в руках. Причем они возникают даже чаще, чем при анестезии нервных окончаний ног: фантомные ощущения в руках после анестезии появляются у 90 % пациентов.<a l:href="#fn172" type="note">[172]</a> В одном экспериментальном исследовании пациентов, которым была назначена хирургическая операция на предплечье или кисти, попросили непрерывно комментировать ощущения в руке после анестезии и сообщать о положении больной руки, показывая его здоровой рукой. Примерно через 20–40 минут после инъекции у пациентов появлялись фантомные ощущения:</p><p>“Лежа с закрытыми глазами, испытуемый сообщал, что четко ощущает положение больной руки в пространстве. Используя здоровую руку, он обычно показывал, что больная рука вначале лежит вдоль тела, а затем сгибается в локтевом суставе или находится над животом или грудной клеткой. В действительности его больная рука все время неподвижно лежала вдоль тела. Иногда экспериментатор медленно передвигал больную руку пациента таким образом, чтобы предплечье и кисть оказались около головы больного. Когда испытуемый открывал глаза, то поражался, насколько реальное положение больной руки отличалось от положения фантомно ощущаемой руки. Реальность фантомно ощущаемой руки не вызывала у испытуемых ни малейших сомнений. (…) Некоторые из них никак не могли поверить, что в действительности их рука поднята к голове, и с большим сомнением смотрели то на нее, то на место, где располагалась фантомно ощущаемая рука”.<a l:href="#fn173" type="note">[173]</a></p><p>Когда пациенты смотрели на больную руку и осознавали несоответствие ее положения положению фантомно ощущаемой руки, в большинстве случаев последняя быстро перемещалась в сторону реальной руки и сливалась с ней. Но когда пациенты вновь закрывали глаза, фантомно ощущаемая конечность вскоре возвращалась в прежнее положение. У некоторых пациентов при особенно интенсивной анестезии фантомно ощущаемая рука не сливалась с реальной даже после того, как они открывали глаза: “…фантомно ощущаемая рука возвращалась в прежнее положение, хотя испытуемым постоянно напоминали о том, что они должны постоянно смотреть на реальную руку и концентрировать на ней все свое внимание”.<a l:href="#fn174" type="note">[174]</a></p><p>Большинство пациентов, у которых после анестезии появлялось фантомное ощущение больной руки, обнаруживали, что могут свободно шевелить фантомной рукой — сгибать, вытягивать ее, двигать воображаемыми пальцами. После того как действие анестезии заканчивалось, фантомные ощущения ослабевали и к конечности возвращалась способность совершать реальные действия.<a l:href="#fn175" type="note">[175]</a></p><p>Фантомное ощущение руки можно экспериментально вызвать с помощью манжеты, которая используется в медицинских приборах для измерения кровяного давления и закрепляется на плече. В том случае если надутую манжету оставить на плече достаточно длительное время, рука теряет чувствительность. Если испытуемый не имеет возможности видеть эту руку, примерно через 30–40 минут большинство ощущает ее в другом положении по сравнению с положением реальной руки. Фантомно ощущаемая рука исчезает, как только снимается манжета и возвращается чувствительность реальной руки.<a l:href="#fn176" type="note">[176]</a></p></section><section><title><p>ОЖИВЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ КОНЕЧНОСТЕЙ</p></title><p>Подобно тому как при тяжелом поражении нервных окончаний или при использовании анестезии происходит разделение и последующее слияние фантомно ощущаемых конечностей с реальными, может происходить и слияние фантомно ощущаемых конечностей с искусственными. Фантомные ощущения утраченных конечностей играют очень важную роль в процессе привыкания людей к механическим устройствам, заменяющим утраченные конечности, то есть к протезам.</p><p>Один исследователь так охарактеризовал их роль: “Фантомные ощущения играют ведущую роль при управлении протезом. Вначале ничем не связанные фантомная и искусственная конечности начинают двигаться вместе, достигая координации в пространстве, и безжизненный придаток оживляется фантомным ощущением утраченной конечности”.<a l:href="#fn177" type="note">[177]</a> По образному выражению другого исследователя, “фантомное ощущение обычно подходит к протезу, как рука — к перчатке”.<a l:href="#fn178" type="note">[178]</a></p><p>У тех пострадавших, кто не пользуется протезами, отмечается тенденция к ослаблению фантомных ощущений. В свою очередь, использование протезов противодействует этому процессу и даже может привести к нарастанию интенсивности прежде ослабевавших фантомных ощущений. Приведем пример из практики Вира Митчелла, хирурга времен Гражданской войны в США, который первым ввел в медицинскую литературу термин “фантомные ощущения”:</p><p>“Примерно в трети случаев ампутации ног и в половине случаев ампутации рук пациент утверждает, что ампутированная рука или нога ощущаются расположенными ближе к телу, чем сохранившаяся конечность. (…) Иногда они продолжают приближаться к туловищу до тех пор, пока не касаются культи или не занимают положение отсутствующей конечности, несмотря на то что лишены материальной оболочки. (…) Итак, можно предположить, что, если для улучшения двигательной способности заменить утерянную конечность на искусственный протез, который изначально не обладает чувствительностью, наше воображение рано или поздно отождествит утерянные руку или ногу с этим механическим устройством. Такие случаи описаны двумя наблюдательными и проницательными людьми, потерявшими ногу. Один из них, который в силу своей профессии ежегодно имеет дело с сотнями пострадавших, уверяет меня в том, что его личные ощущения являются общими для всех. Сам он лишился ноги в возрасте одиннадцати лет и помнит, что фантомно ощущаемая конечность постепенно удлинялась и в конце концов достигла колена. Когда он начал пользоваться протезом, рост фантомно ощущаемой ноги возобновился, и иногда она достигает нормальных размеров. В настоящее время он практически не вспоминает, что на самом деле у него сохранилась только часть ноги, — если только не заговорит на эту тему или не станет думать о культе и утраченной настоящей ноге”.<a l:href="#fn179" type="note">[179]</a></p><p>Люди, которые вместо ампутированной конечности носят протез, обычно снимают его перед сном, и тогда фантомные боли в несуществующих конечностях становятся очень сильными. Уильям Уорнер, американский ветеран, который потерял правую ногу выше колена во время боев в Италии в 1944 г., описывает эту ситуацию следующим образом:</p><p>“Иногда я с таким трудом переношу эти боли, что даже не могу спать. Я поговорил с несколькими докторами, но они не смогли мне помочь. Иногда ночью я встаю с постели, надеваю протез и хожу по дому. Это немного помогает унять боль. Но как только я снимаю протез, все начинается сначала”.</p><p>Похожий случай описал Оливер Сакс. Один пострадавший четко разделял свои фантомные ощущения на “хорошие”, которые оживляли его протез и помогали ходить, и “плохие”, которые по ночам после снятия протеза причиняли боль. Сакс так комментирует этот случай: “Идет ли речь об этом пациенте или о каком-то другом, разве не самое важное — убрать «плохие» (пассивные, патологические) фантомные ощущения, если они существуют, и сохранить при этом «хорошие» (…), то есть живые и активные?”<a l:href="#fn180" type="note">[180]</a></p></section><section><title><p>ФАНТОМНЫЕ ОЩУЩЕНИЯ В ФОЛЬКЛОРЕ</p></title><p>Ампутация конечностей практикуется на протяжении тысячелетий. Отпечатки ладоней с ампутированными пальцами, сделанные около 36 тысяч лет назад, были найдены в пещерах на территории Франции и Испании. На территории Египта были обнаружены мумии с протезами рук.<a l:href="#fn181" type="note">[181]</a> С незапамятных времен люди теряли части тела в результате несчастных случаев или в сражениях. Кроме того, ампутации применялись в качестве наказания. В древнееврейском кодексе законов можно прочесть: “Око за око, зуб за зуб, рука за руку, нога за ногу”.<a l:href="#fn182" type="note">[182]</a> Ампутация практиковалась и в исламских странах как наказание за воровство: у вора отсекали правую руку. Таким образом, фантомные ощущения утраченных органов и фантомные боли в них ни в коем случае нельзя назвать новым явлением. Об этом феномене было известно с древнейших времен, и предания о нем передавались из поколения в поколение.</p><p>Чувствительность к перемене погоды, необыкновенно развитая у людей с ампутированными конечностями, вошла в легенду, а фольклорные предания подчеркивают и преувеличивают эти факты. “На перемену погоды указывают непроизвольные движения отсутствующих пальцев на руках и ногах, а многие такие люди безошибочно предсказывают восточный ветер”.<a l:href="#fn183" type="note">[183]</a> Относительно несложно было бы опытным путем проверить точность таких предсказаний погоды, а также выяснить, можно ли исчерпывающе объяснить это явление изменением температуры, влажности, атмосферного давления и других непосредственно измеряемых физических величин.</p><p>Другие особенности, упоминающиеся в фольклорных преданиях, труднее проверить, но от этого они не становятся менее впечатляющими. Во многих мифах встречается мотив, явно восходящий к единому древнему поверью. Отсеченные от тела части сохраняют с ним связь за счет какого-то неизвестного взаимодействия на расстоянии. Я впервые столкнулся с подобным поверьем, когда жил в Малайзии. Как-то раз, будучи в одной малайской деревушке, я принялся стричь ногти, а обрезки бросал в ближайшие кусты. Когда хозяева дома, где я остановился, увидели это, они пришли в ужас и объяснили мне, что недоброжелатели могут подобрать эти части моего тела и причинить мне вред с помощью колдовства. Мои хозяева очень удивились, что мне неизвестна такая элементарная вещь, как возможность причинить вред всему организму посредством определенных манипуляций с его частицей.</p><p>Впоследствии я узнал, что подобные поверья широко распространены и являются одним из основных принципов симпатической магии. Антрополог Джеймс Фрезер сформулировал этот принцип следующим образом: “…вещи, которые раз пришли во взаимодействие друг с другом, продолжают взаимодействовать на расстоянии после прекращения прямого контакта”.<a l:href="#fn184" type="note">[184]</a> Одна из самых загадочных сторон квантовой теории заключается в том, что принцип нелокальности — как он выражен в парадоксе Эйнштейна, Подольского и Розена и в теореме Белла — проявляется во многом так же, только применительно к физическим процессам на уровне субатомных частиц.</p><p>По поводу фантомно ощущаемых конечностей существует поверье, что дух потерянной конечности продолжает воздействовать на человека, которому она когда-то принадлежала. Читатели журнала “Ветеранз оф форин уорз” сообщили мне ряд историй, свидетельствующих, что это поверье существует до сих пор и имеет довольно широкое распространение. Уильям Креддок написал мне, как впервые услышал о нем от своего отца, который работал кочегаром в котельной и техником в больнице г. Джексонвилла (Иллинойс):</p><p>“В 40-е гг. по пути из школы домой я обычно останавливался в котельной. Однажды, когда я вошел, отец завернул в кусок материи что-то лежавшее на верстаке и попытался спрятать. Мне удалось заметить, что на тряпке были пятна крови, а когда я поинтересовался у отца, что это было, он ответил, что это меня не касается. Позднее он объяснил, что прятал ампутированную конечность, чтобы никто не смог использовать ее каким-то противоестественным образом. Еще он добавил, что знает человека, который очень страдал от болей в ампутированной руке, поэтому в конце концов эту руку решили выкопать и выпрямить на ней пальцы. Тогда боли прекратились”.</p><p>А вот рассказ о человеке, который хранил свой ампутированный палец в склянке:</p><p>“Несколько лет этот человек жил совершенно спокойно. Потом он вновь посетил врача, который некогда ампутировал палец, и пожаловался, что в отсутствующем пальце ощущается страшный холод. Врач поинтересовался, где хранится склянка с ампутированным пальцем. Пациент ответил, что склянка хранится там же, где всегда, — дома у его матери, в теплом подвале. Врач посоветовал ему навестить мать и все же проверить, как содержится склянка. Мать сперва отказывалась спускаться в подвал, но потом согласилась и обнаружила, что окно, в нескольких дюймах от которого находилась склянка с пальцем, оказалось разбитым. Как только склянку с пальцем согрели, фантомные боли в ампутированном пальце тут же прекратились”.</p><p>Американский психолог Уильям Джемс в 80-е гг. XIX в. провел опрос 200 человек, у которых были ампутированы конечности, и обнаружил, что подобные поверья имели “очень широкое распространение”.<a l:href="#fn185" type="note">[185]</a> Позднее некоторые психиатры попытались объяснить фантомные боли в ампутированных конечностях “фантазиями”, основанными на этих поверьях. В литературе описан случай, когда 14-летний мальчик мучительно страдал от жжения в ампутированной ноге. Его психиатр выяснил, что годом раньше один из учителей обсуждал в классе операции по ампутации конечностей, а попутно рассказал ученикам историю о человеке, страдавшем фантомным ощущением жжения в ампутированной ноге. По словам учителя, ногу эксгумировали, пытаясь определить источник боли, и обнаружили, что в ней поселились муравьи. Боли у пациента прекратились, как только ампутированную конечность очистили от муравьев и захоронили надлежащим образом. Под влиянием этой истории мальчик поверил в то, что причиной фантомного жжения может стать кремация ампутированной ноги.<a l:href="#fn186" type="note">[186]</a></p><p>Еще один случай из области психиатрии связан с молодой женщиной, которая в возрасте шестнадцати лет в результате автокатастрофы потеряла обе ноги. Позднее она стала страдать фантомными болями в ампутированных конечностях, и эти боли также напоминали сильное жжение. Под гипнозом пациентка вспомнила, как во время операции просила хирурга о том, чтобы ее ампутированные ноги не кремировали, а просто закопали: ей казалось, что так будет лучше. Но хирург не обратил внимания на ее просьбу. Так же под гипнозом психиатр внушил женщине, что, несмотря на кремацию ампутированных ног, в духовном смысле они все равно сохранились, хотя физически отсутствуют. “Она сообщила об улучшении своего самочувствия и, как мне кажется, поверила, что ампутированные ноги символически вернулись к ней”. Фантомные боли в утраченных конечностях у этой пациентки полностью прекратились.<a l:href="#fn187" type="note">[187]</a> Это один из тех редких случаев исцеления от фантомных болевых ощущений, которые мне удалось отыскать в медицинской литературе.</p><p>Похожие поверья и по сей день широко распространены в России и, вероятно, во многих других странах лира. Разумеется, Скептики решительно заявят, что все это — просто суеверия, не имеющие под собой никакой научной основы. Но почему Скептики так уверены в своей правоте, если в этой области до сих пор не проводилось никаких экспериментальных исследований? Не собираясь лично исследовать влияние утраченных частей тела на фантомные боли, я, однако, не считаю, что этот вопрос не заслуживает эмпирического изучения.</p><p>Провести соответствующие эксперименты не так сложно, если исследователь будет работать в сотрудничестве с пациентами и персоналом какой-нибудь больницы, где, как правило, все ампутированные части тела сжигают без согласования с пациентами. В ходе эксперимента ампутированные органы нужно случайным образом разделить на три группы. Ампутированные части тела из первой, самой многочисленной группы следует кремировать в обычном порядке, части тела из второй группы следует захоронить в естественном положении, и, наконец, части тела из третьей группы следует захоронить в деформированном виде. Эту работу следует проводить в режиме “двойного слепого контроля” — ни врачи, ни пациенты не должны знать, чьи именно органы были захоронены или кремированы. В дальнейшем потребуется периодически проводить опрос пациентов, расспрашивая их о характере фантомных ощущений, если таковые появятся. Если статистически значимые различия выявлены не будут, гипотезу Скептиков можно считать доказанной. Если же будут обнаружены различия в ощущениях тех, чьи ампутированные органы были кремированы, и тех, чьи утраченные органы были захоронены, или проявится зависимость характера фантомных ощущений от положения ампутированной части тела при захоронении, старинные фольклорные предания получат научное подтверждение. В этом случае нужно будет пересмотреть методы лечения больных с фантомными ощущениями боли в утраченных органах и в любом случае советоваться с больными по поводу того, как поступить с их ампутированными конечностями.</p></section><section><title><p>ФАНТОМНЫЕ ОЩУЩЕНИЯ В АМПУТИРОВАННЫХ КОНЕЧНОСТЯХ И ПЕРЕЖИВАНИЕ ВЫХОДА ИЗ ТЕЛЕСНОЙ ОБОЛОЧКИ</p></title><p>Как фантомные ощущения в утраченных органах соотносятся с ощущением выхода за пределы тела? Переживая выход из телесной оболочки, люди обнаруживают себя вне собственного физического тела, при этом предполагая или даже ясно ощущая, что нематериальное, фантомное тело остается при них.<a l:href="#fn188" type="note">[188]</a> К примеру, именно так запомнил свои ощущения человек, который после несчастного случая оказался на операционном столе под наркозом. Потеря сознания в результате наркоза оказалась кратковременной, а дальнейшее сам пациент описывает так:</p><p>“Я видел себя — вернее, свое физическое тело — лежащим в операционной. Свободно паря и глядя сверху вниз, я видел свое физическое тело, которое лежало на операционном столе, видел на нем рану с правой стороны, которой занимался хирург. Я даже мог разглядеть хирургические инструменты, многие из которых были мне неизвестны. Все это я видел очень ясно и подробно. Я не видел смысла в том, что делали врачи, и даже услышал свой голос, когда крикнул им: "Прекратите!"”.<a l:href="#fn189" type="note">[189]</a></p><p>Некоторые люди даже способны произвольно покидать свою физическую оболочку и перемещаться в пространстве. Когда подобный опыт заканчивается, они возвращаются в физическое тело, и фантомное тело вновь сливается с физическим. Один из специалистов по этой практике, Роберт Монро,<a l:href="#fn190" type="note">[190]</a> в своем учебном центре в штате Виргиния (США) даже проводит семинары, помогая развить такую способность и обучая технике выхода за пределы физического тела. Вот как он описывает этот феномен:</p><p>“…внетелесное переживание (ВТП) представляет собой такое состояние, когда человек оказывается вне своего материального тела в полном сознании и сохраняет способность воспринимать и действовать так, как если бы оставался в физическом мире, — за несколькими исключениями. Он может перемещаться в пространстве (и времени?) — как медленно, так и со скоростью, явно превышающей скорость света. Он может наблюдать за происходящим вокруг, участвовать в различных событиях и принимать осознанные решения, основанные на том, что он видит и делает. Он способен проникать сквозь физическую материю: стены, стальные листы, бетон, землю, океанские воды, воздух. Он может без малейших усилий и всякого риска войти даже в атомный реактор. Такой человек способен оказаться в соседней комнате, не утруждая себя открыванием дверей. Он может навестить своего приятеля, живущего в трех сотнях миль, либо, если вздумается, исследовать Луну, Солнечную систему и всю галактику”.<a l:href="#fn191" type="note">[191]</a></p><p>Подобный опыт люди нередко переживают на пороге смерти. Вот как описывает свои ощущения 17-летний подросток, который чуть не утонул, купаясь в озере:</p><p>“То погружаясь под воду, то выныривая на поверхность, я вдруг почувствовал, что мое “я” вышло за пределы тела. Я был неподвижен и одновременно видел свое собственное тело, которое барахталось в воде в трех-четырех футах от меня, то выныривая, то с головой погружаясь под воду. Тело виделось мне со спины и немного справа. Даже тогда, когда я находился за пределами тела, у меня все-таки сохранялось ощущение некоей материальной оболочки. В то же время я чувствовал себя невесомым, легче перышка”.<a l:href="#fn192" type="note">[192]</a></p><p>Переживания такого рода известны практически во всех традиционных культурах. Да и в современном индустриальном обществе это явление не исчезло и встречается не так уж редко. Периодические опросы общественного мнения показывают, что, по различным данным, 10–20 % опрошенных вспоминают по крайней мере один пережитый ими случай выхода за пределы телесной оболочки.<a l:href="#fn193" type="note">[193]</a></p><p>Подобное ощущение каждый из нас испытывает во сне: нам кажется, что мы отправляемся в дальнее путешествие, хотя физическое тело в это время лежит в постели. Во время сна у нас появляется второе тело — “тело сновидения”. Мы не можем ощущать его постоянно — точно так же, как не можем постоянно ощущать свое физическое тело, — но потенциально оно существует. Во сне мы занимаем определенное положение в пространстве, смотрим с определенной точки зрения, можем ориентироваться, двигаться, видеть, слышать, разговаривать. Иногда появляются особенно яркие физические ощущения — к примеру, когда во сне мы летаем или переживаем эротические сцены.</p><p>Некоторые люди видят так называемые “осознанные сновидения” — сны, в которых они понимают, что спят. В таких снах действует то же самое “тело сновидения”, но человек может выбирать, куда ему направиться, и способен до некоторой степени контролировать свои ощущения. Осознанные сновидения очень близки к переживанию выхода из физического тела. Разница лишь в том, что в первом случае человек покидает физическое тело в состоянии сна, а во втором — в состоянии бодрствования.<a l:href="#fn194" type="note">[194]</a></p><p>В эзотерической литературе путешествия в осознанных сновидениях и переживания выхода за пределы физического тела принято называть “астральными путешествиями”, а тело, которое при этом действует, — “астральным”, или “тонким” телом. Но эта терминология привычна лишь немногим, поэтому в дальнейшем я буду называть такое тело просто “нематериальным”.</p><p>Сходство между нематериальным телом и фантомно ощущаемыми конечностями просто поражает. Во-первых, нематериальное тело субъективно кажется вполне реальным — так же, как и фантомно ощущаемые конечности, — даже в том случае, если человек, переживающий внетелесный опыт, четко осознает, что находится вне своего физического тела. Во-вторых, нематериальное тело может отделяться от физического тела, а затем вновь сливаться с ним в одно целое. Точно так же при параличе и после анестезии нервных окончаний фантомно ощущаемые конечности могут разделяться с физическими, а затем вновь сливаться с ними. В-третьих, существуют промежуточные случаи — к примеру, в первые минуты после травмы позвоночника. “Сразу после несчастного случая фантомно ощущаемое тело может отделиться от физического тела. Например, человек может чувствовать, что его ноги подняты выше грудной клетки или даже выше головы, хотя видит, что на самом деле они вытянуты на дороге”.<a l:href="#fn195" type="note">[195]</a></p><p>Невропатолог Рональд Мелзак, много лет изучавший фантомные ощущения, пришел к следующему выводу: “Очевидно, что ощущение тела может сохраняться и тогда, когда физическое тело вообще отсутствует. Для того чтобы ощущать тело, не нужно самого тела”.<a l:href="#fn196" type="note">[196]</a> Но так ли это в действительности, могут сказать лишь те, кто сам пережил опыт выхода из тела.</p></section><section><title><p>ТЕОРИЯ ФАНТОМНЫХ ОЩУЩЕНИЙ</p></title><p>Что все это означает? Ответ прежде всего зависит от мировоззрения конкретного человека. Некоторые воспринимают нематериальное тело как проявление души. Обычно оно оживляет физическое тело, но способно и действовать самостоятельно. Фантомно ощущаемые конечности при этом тоже воспринимаются как проявления души. Они существуют в области психической, а не материальной реальности. Вероятно, такое понимание фантомных ощущений преобладает во всех традиционных культурах. Знаменитый адмирал Нельсон, в 1797 г. потеряв руку во время морского сражения, любил повторять, что для него фантомное ощущение утраченной руки стало лучшим доказательством существования души.</p><p>До сих пор такого понимания фантомных ощущений придерживаются большинство экстрасенсов. Многие из них утверждают, что способны видеть “ауру” утраченных органов.<a l:href="#fn197" type="note">[197]</a> В эзотерических кругах фантомно ощущаемые конечности считаются частью “тонкого”, “астрального”, или “эфирного” тела.</p><p>С точки зрения ограниченного разума, напротив, фантомные ощущения утраченных органов и нематериальное тело рассматриваются как иллюзии, которые создаются внутри нервной системы. Фантомные конечности располагаются не там, где ощущает их пациент, а внутри головного мозга. Для убежденного материалиста механистическая теория мозга не требует доказательств. Практическая медицина все еще остается под влиянием таких воззрений, и потому врачи в больницах внушают пациентам с ампутированными конечностями официальную точку зрения, согласно которой все процессы, вызывающие появление фантомных ощущений в утерянных конечностях, происходят в головном мозге.</p><p>Однако точная локализация фантомных ощущений точно не определена. Сначала была принята гипотеза, в соответствии с которой фантомное ощущение ампутированных конечностей и фантомные боли в них появляются за счет генерации нервных импульсов в культях — прежде всего в разрастающихся в месте ампутации нервных узлах, называемых невромами. Эти импульсы по позвоночному столбу попадают в кору головного мозга, где, как предполагалось, в сенсорно-моторной области генерируются ощущения, порождающие иллюзию отсутствующей конечности. Эта теория неоднократно проверялась, и в соответствии с ней предпринимались попытки ослабить фантомные боли в ампутированных конечностях путем хирургического рассечения нервных волокон, идущих от невром, — выше невром, в самих невромах или в области позвоночного столба. Хотя после операции наступало временное облегчение, позже вновь возникали фантомные ощущения, а боли возобновлялись. Более того, гипотеза, связывающая появление фантомных ощущений с культей, не может объяснить, почему пациенты с врожденным отсутствием конечностей также испытывают фантомные ощущения, хотя их нервные окончания никогда не были травмированы.</p><p>Следующая гипотеза переместила область, где зарождаются фантомные ощущения, с невромы в позвоночный столб. Предполагалось, что фантомные ощущения появляются вследствие чрезмерной активности тех нервных клеток внутри позвоночника, которые из-за ампутации конечностей утратили нормальную связь с телом. Чтобы исключить подобные эффекты, пытались перерезать различные нервные волокна внутри позвоночного столба, но фантомные ощущения — в том числе и боли — вскоре возвращались. Кроме того, в эту гипотезу не укладываются фантомные ощущения при параличе, когда позвоночник был травмирован гораздо выше отнявшихся конечностей — например, в области шеи. Некоторые такие пациенты ощущают мучительные фантомные боли в ногах и паху, хотя спинномозговые нервные клетки, посылающие в головной мозг соответствующие нервные импульсы, берут начало гораздо ниже места перелома. Таким образом, никакие нервные импульсы из этих клеток не могли бы пройти выше места перелома.<a l:href="#fn198" type="note">[198]</a></p><p>В соответствии со следующей гипотезой, источник фантомного ощущения ампутированных конечностей сдвинулся еще выше, в головной мозг. У некоторых пациентов были хирургически удалены те области таламуса и коры головного мозга, которые получают нервные импульсы от утраченной конечности. Но даже такие радикальные хирургические методы не могли избавить от фантомных болей. Несмотря на то что были иссечены соответствующие участки сенсорно-моторной области коры головного мозга, боль, как правило, возвращалась, и фантомные ощущения в ампутированной конечности сохранялись.<a l:href="#fn199" type="note">[199]</a></p><p>Современные версии той же гипотезы сдвигают зону зарождения фантомных ощущений еще глубже — в мозговую ткань. Одно из предположений состоит в том, что появление фантомных ощущений зависит от способа образования новых нервных связей в головном мозгу, по-новому выстраивающих “топографию” тех областей, которые ранее получали нервные импульсы от ампутированных органов.<a l:href="#fn200" type="note">[200]</a> Но на создание новых нервных связей требуются недели, а то и месяцы, в то время как фантомные ощущения могут появиться немедленно — как, например, это происходит при анестезии. Учитывая это несоответствие, другая подобная гипотеза провозглашает основной причиной фантомных ощущений быструю “актуализацию латентных цепей” в обширных областях головного мозга.<a l:href="#fn201" type="note">[201]</a> Следующая гипотеза состоит в том, что изображение тела генерируется в различных частях головного мозга сложной сетью нервов, которая называется нейроматрицей. Нейроматрица “генерирует образы, обрабатывает протекающую через нее информацию и в конце концов генерирует образ, который и воспринимается как целое тело”.<a l:href="#fn202" type="note">[202]</a> Эта нейроматрица напрямую соединена с различными органами. Хотя со временем она может изменяться, предполагается, что она существует с рождения, — таким образом учитывается и то обстоятельство, что люди, появившиеся на свет без какой-либо конечности, тоже могут страдать от фантомных ощущений отсутствующих конечностей. Упомянутая матрица занимает в головном мозге столько места, что ее выход из строя “означал бы разрушение всего головного мозга”.<a l:href="#fn203" type="note">[203]</a></p><p>На этой стадии теория появления фантомных ощущений за счет процессов, протекающих в головном мозге, становится практически неуязвимой. Если удаление любого отдельного участка головного мозга не помогает избавиться от фантомных ощущений, это всего лишь означает, что они генерируются другими областями. Можно бесконечно рассуждать о “параллельных”, “резервных” или “латентных” системах — точно так же, как до Коперника любое астрономическое явление, не укладывающееся в сложившуюся теорию, можно было объяснить, добавив к предполагаемым орбитам планет эпициклы. Неуязвимая теория привлекательна для фундаменталистов от науки, но для самой науки она вредна.</p><p>С целью выяснения природы фантомных ощущений в ампутированных конечностях проводились многочисленные медицинские исследования, призванные обосновать такие концепции, как “схема, обусловленная положением тела”, “схема тела” или “образ тела”. Эти термины были введены в начале XX в. как теоретическая основа для объяснения результатов клинических наблюдений, но значение терминологии так и осталось весьма неопределенным. При критическом анализе теории “схемы тела” два выдающихся немецких невропатолога пришли к следующему заключению:</p><p>“Единой и четко определенной теории "схемы тела" пока не существует. Идеи различных авторов сильно отличаются друг от друга, основываются на неодинаковых предпосылках и служат для объяснения совершенно разных клинических явлений. Более того, действительно оригинальные открытия в этой области весьма немногочисленны, да и они остаются непонятыми или понимаются превратно. (…) Как только была создана эта теория, множество различных патологий было отнесено на счет “нарушений в схеме тела”. Затем эти патологии использовались для доказательства верности всей теоретической концепции. Это классический случай использования аргумента, основанного на выводе из положения, которое само по себе требует доказательства. Одна гипотеза служит доказательством другой — и обратно. Экспериментальные исследования для объективной проверки теоретических предположений проводились чрезвычайно редко”.<a l:href="#fn204" type="note">[204]</a></p><p>Особая концепция “схемы тела” сложилась у фрейдистов. Эта схема существует в “сенсорно-церебральном пространстве-времени” и включает в себя “ментальную проекцию "эго"”.<a l:href="#fn205" type="note">[205]</a> Фантомные ощущения создаются подсознанием в результате “нарциссического желания сохранить целостность тела перед лицом реальной потери одного из органов или отвержения символической кастрации одного из органов тела”.<a l:href="#fn206" type="note">[206]</a> Такие теории лишь порождают все более и более громоздкую терминологию, но ни о природе “образа тела”, ни о сущности бессознательного не сообщают абсолютно ничего нового.</p></section><section><title><p>ФАНТОМНЫЕ ОЩУЩЕНИЯ И ПОЛЯ</p></title><p>Все общепринятые научные теории создаются на основе концепции ограниченного разума: “схемы тела”, образы тела, фантомные ощущения существуют исключительно внутри головного мозга, как бы живо и непосредственно мы их ни воспринимали. Однако если допустить, что разум может находиться как внутри, так и вне тела, необходимость ограничивать образ тела головным мозгом или даже нервной тканью отпадает. В частности, фантомное ощущение утраченной конечности может локализоваться не в головном мозге, а там, где оно непосредственно чувствуется, — за пределами культи, на месте отсутствующей конечности.</p><p>Концепция безграничного разума близка древней идее души, заполняющей и оживляющей тело. Мне представляется, что в наши дни более плодотворно интерпретировать эту идею с точки зрения полей. Тело самоорганизуется и заполняется полями. Морфогенетические поля — точно так же, как электромагнитное, гравитационное и квантовое, — определяют его развитие и поддерживают его форму. А поведенческое, ментальное и социальное поля определяют его поведение и умственную деятельность. В соответствии с гипотезой формообразующей причинности, морфогенетическое, поведенческое, ментальное и социальное поля — это разновидности единого морфического поля, в котором хранится как информация из прошлого отдельного индивида, так и коллективная память бесчисленного множества других людей, живших до него.</p><p>Поля фантомных ощущений я предпочитаю рассматривать именно как морфические поля, однако нам предстоит проверить гипотезу более общего плана. В настоящий момент я не буду останавливаться на природе и свойствах морфических полей, определяемых морфическим резонансом. Мы будем проверять саму идею поля, организующего образы в пространстве и времени. По моим предположениям, эти поля локализуются именно там, где располагаются фантомно ощущаемые ампутированные конечности. Они могут распространяться за пределы физического тела, создавая проекции утраченных конечностей за пределами культи.</p></section><section><title><p>ПРОСТОЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ПО ВЫЯВЛЕНИЮ «КАСАНИЯ» ФАНТОМНОЙ КОНЕЧНОСТЬЮ</p></title><p>Эксперимент, который я предлагаю провести, аналогичен описанному в предыдущей главе, где речь шла о способности ощущать чужой взгляд. Точно так же, как человек может почувствовать определенное воздействие, когда его пристально разглядывают, он может ощутить, когда к нему “прикасаются” фантомной конечностью. Какова бы ни была природа поля, лежащего в основе формирования фантомно ощущаемых конечностей, “касание” должно осуществляться посредством этого поля, которое гипотетически может воздействовать на испытуемого.</p><p>Самая простая форма соответствующего эксперимента — следовать той же самой схеме, которая использовалась в опытах при исследовании ощущения пристального взгляда. Испытуемый сидит спиной к человеку с ампутированной рукой, способному ощущать фантомную конечность. Тот в случайной последовательности либо ничего не делает, либо похлопывает испытуемого по плечу фантомной рукой. О начале каждого опыта подается сигнал в виде щелчка, зуммера или любого другого механического сигнала. Затем испытуемый отвечает, ощущал ли он касание. Результат записывается, а испытуемому сообщают, правильным был его ответ или нет. Такая обратная связь дает испытуемым возможность выработать чувствительность к необычному ощущению прикосновения фантомной рукой — разумеется, в случае, если такое ощущение вообще будет возникать.</p><p>В исследовании может принять участие и инвалид с ампутированной ногой. В этом случае испытуемый должен будет попытаться почувствовать прикосновение фантомной ноги — своего рода фантомный “пинок”.</p></section><section><title><p>РЕЗУЛЬТАТЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА</p></title><p>После того как в журнале “Буллетин оф инститьют оф ноуэтик сайенс” появилась моя статья на соответствующую тему, многие инвалиды с ампутированными конечностями стали присылать мне сообщения. Одно из них пришло из города Харлей (штат Нью-Йорк) от Казимира Бернарда. Этот человек потерял правую ногу ниже колена, когда в 1940 г. в составе союзных экспедиционных сил принимал участие в боевых действиях в Норвегии. После войны Бернард работал экспертом по производству электронного оборудования в корпорации IBM. Он заинтересовался физическими исследованиями по проблеме фантомных конечностей и стремился сам провести некоторые эксперименты, чтобы выяснить, действительно ли он может кого-либо коснуться фантомной ногой. По его мнению, такой эксперимент дал бы наилучшие результаты, если бы удалось найти испытуемых с особой чувствительностью.</p><p>Бернард обсудил этот вопрос с доктором Александром Имичем, пенсионером-химиком из Нью-Йорка, а тот, в свою очередь, связался с Инго Сванном, также проживавшим в Нью-Йорке. Сванн ранее уже принимал участие в длительной серии довольно успешных парапсихологических экспериментов, проводимых Стэнфордским научно-исследовательским институтом в Калифорнии. Бернард, Имич и Сванн вместе разработали и провели серию опытов, причем Сванн обычно выступал в роли испытуемого, а Имич — экспериментатора, но в некоторых опытах они менялись ролями. В ходе эксперимента испытуемый пытался почувствовать прикосновение фантомно ощущаемой ноги Бернарда. Эксперимент проводился в течение нескольких дней в марте — апреле 1992 г.</p><p>Совместная работа была описана Сванном под заголовком “Неофициальный отчет о предварительном эксперименте, исследующем ощущение касания фантомной конечностью”. Я благодарен Инго Сванну, Александру у и Казимиру Бернарду за разрешение процитировать этот отчет. Вот как Сванн описывает ход опытов:</p><p>“Г-н Казимир Бернард сидел в таком положении, что мог поднимать или опускать фантомно ощущаемую ногу. Испытуемый (Сванн) в капюшоне, закрывающем его голову и тело до плеч, сидел на стуле прямо перед господином Бернардом в таком положении, что мог свободно опустить правую руку вниз и сделать маховое движение назад и вперед непосредственно сквозь фантомную конечность, если бы она была в этот момент поднята вверх. Испытуемого просили сообщать, когда его рука коснется фантомной конечности. Доктор Имич молча указывал пальцем господину Бернарду, что именно он должен делать — опускать фантомно ощущаемую ногу или поднимать. Сигнал о начале опыта подавался с помощью звонка”.</p><p>Генератор случайных чисел не использовался: для сбора действий в каждом конкретном опыте экспериментатор сам составлял последовательность псевдослучайных чисел по ходу эксперимента. В конце опыта исследуемый сообщал, почувствовал он фантомную конечность в предполагаемом месте контакта или нет. Его ответы оценивались как правильные или неправильные. Кроме того, испытуемый в случае неуверенности мог отказаться отвечать. Сванн отказался отвечать в 17 случаях из 175, а Имич — в 11 случаях из 96 опытов. Если испытуемый давал правильный ответ, ему об этом сообщали. Таким образом, испытуемый мог совершенствовать свою способность ощущать контакт с фантомной ногой Бернарда непосредственно в ходе эксперимента. Далее приводятся суммарные результаты эксперимента в том виде, как они представлены в отчете Сванна:</p><p>“Сванн: из 158 ответов 89 были правильными (число правильных ответов при случайном угадывании — 79); Имич: из 84 ответов 46 были правильными (число правильных ответов при случайном угадывании — 42)”.</p><p>Сванн также изучал воздействие обучения на чувствительность испытуемого, которое часто проявлялось в ходе парапсихологических экспериментов, проводимых Стэнфордским научно-исследовательским институтом. В том, что парапсихологические навыки при обучении улучшаются точно так же, как и любые другие, нет ничего удивительного. Вот что пишет по этому поводу сам Сванн:</p><p>“Долгое время разрабатывая эксперименты в Стэнфордском научно-исследовательском институте, мне приходилось изучать и оценивать влияние целенаправленного обучения, которое могло способствовать дальнейшему развитию многих способностей. Было обнаружено, что процесс обучения парапсихологическим навыкам проходит через трудноуловимые, но предсказуемые этапы, которые, как мне кажется, наслаиваются друг на друга, если усиливаются определенными методами. Некоторые особенности целенаправленного обучения хорошо изучены в общих исследованиях процесса обучения, но есть и такие, которые специфичны для обучения именно парапсихологическим навыкам”.</p><p>Сванн построил график зависимости суммарного числа правильных ответов от количества опытов. На графике также изображалась линия, показывающая число правильных ответов, которые могли быть даны при случайном угадывании (ил. 11). Когда в роли испытуемого выступал Сванн, воздействие обучения начинало сказываться примерно после 133 опытов. В 25 последних опытах Сванн дал 22 правильных ответа, тогда как при случайном угадывании количество правильных ответов составило бы 12,5. (Я провел статистический анализ полного набора данных, взяв долю правильных ответов в каждой последовательной группе, содержащей по десять опытов, и проанализировав тенденцию методами линейной регрессии. У Сванна выявилась тенденция давать больше правильных ответов в конце испытаний, чем в начале. Другими словами, наблюдалось статистически значимое воздействие обучения с вероятностью р = 0,03.)</p><empty-line/><image l:href="#i_013.jpg"/><empty-line/><p><strong>100 200</strong></p><subtitle>количество опытов</subtitle><p>Ил. 11. Суммарное количество опытов, в которых Сванн правильно определял, был ли у него контакт с фантомно ощущаемой ногой Бернарда. Вплоть до 133-го опыта его результат примерно соответствовал случайному. Начиная с этого момента, показанного на рисунке стрелкой, — когда, по его словам, он научился лучше чувствовать контакт с фантомной ногой, — его показатели улучшились. Прямая линия показывает количество правильных ответов при случайном угадывании</p><empty-line/><p>Когда в роли испытуемого выступал Имич, его результаты также улучшались по ходу эксперимента, а воздействие обучения стало сказываться после 68-го опыта. Начиная с этого момента в оставшихся 17 опытах он дал 11 правильных ответов, тогда как при случайном угадывании число правильных ответов должно было составить 8,5.</p><p>Сванн подчеркивает: “Если оценивать средний результат всех опытов и на этом основании судить об итогах эксперимента, нельзя говорить о заметном успехе”. Но если мы будем оценивать воздействие обучения в процессе эксперимента, особенно со Сванном в роли испытуемого, анализ результатов “показывает, что каким-то навыкам можно научиться и это обучение постепенно усиливает способность определять, происходил ли контакт руки испытуемого с фантомной конечностью”. Когда начало сказываться влияние обучения, Сванн обнаружил, что прикосновение к фантомной конечности вызывает у него неприятное ощущение. До начала эксперимента он не знал, каким будет этот контакт, но после этого открытия Сванну стало гораздо легче точно фиксировать прикосновение своей руки к фантомной ноге, и его результаты сразу стали заметно улучшаться.</p><p>Разумеется, Скептики вполне справедливо поинтересуются, нет ли в данном случае более привычного объяснения такому заметному улучшению результатов по ходу эксперимента. Не могло ли случиться так, что испытуемый просто научился сопоставлять правильные ответы со звуками или какими-либо другими едва уловимыми сигналами, которые издавались экспериментатором или Бернардом в том или другом варианте опыта? Вот что по этому поводу говорит сам Сванн:</p><p>“Какие-либо зрительные сигналы были полностью исключены ввиду использования капюшона, но никаких надежных средств звукоизоляции не применялось. В том случае, если бы стул Бернарда скрипел, испытуемый мог бы давать правильный ответ, полагая, что скрип связан с движением конечности. Однако в комнате Имича было очень жарко, и поэтому окно все время оставалось открытым. В комнате постоянно слышался шум нью-йоркской улицы, который заглушал все шумы в комнате. Как мне кажется, эксперимент проводился в помещении, которое все-таки было достаточно надежно изолировано от любых возможных сигналов, поскольку в ином случае положительный результат был бы получен гораздо легче и намного быстрее”.</p><p>Но вероятность восприятия слабых сигналов нельзя исключить полностью — точно так же, как нельзя исключить возможность влияния на окончательные результаты того факта, что последовательность опытов задавалась экспериментатором, а не выбиралась случайным образом.</p><p>Сванн, Имич и Бернард разослали свой предварительный отчет нескольким исследователям в области парапсихологии и медицины, ожидая комментариев. По общему мнению, результаты получились интересные и обнадеживающие, однако дальнейшие эксперименты следовало бы проводить, задавая случайную последовательность каким-либо механическим способом. Необходимо также исключить сигналы, воспринимаемые органами чувств, в частности звуковые. Каким-то образом следует учитывать возможность телепатической связи, при которой испытуемый улавливает концентрацию внимания человека с отсутствующей конечностью именно на этой конечности, а также телепатических сигналов от самого экспериментатора. При наличии телепатической связи правильные ответы связаны с этими сигналами, а не с самим контактом с фантомной конечностью. Кроме того, некоторые исследователи указывают, что в использовании экспериментатора нет никакой необходимости. Человек с ампутированной конечностью мог бы сам использовать случайную последовательность — к примеру, если снабдить его карточками с соответствующими указаниями, расположенными в случайной последовательности. И результаты он мог бы записывать сам.</p><p>Я согласен с этими комментариями. Лично я считаю, что вероятность восприятия слабых сигналов будет исключена или по крайней мере сильно уменьшена, если эксперимент будет проводиться в двух соседних комнатах, разделенных стеной (желательно звуконепроницаемой). Если контакт с фантомно ощущаемой конечностью будет регистрироваться даже через стену, подавляющее большинство сигналов, воспринимаемых органами чувств, можно будет исключить.</p><p>Скептики всех мастей могли бы потом придумать дополнительные возражения. Вместо призрачных руки или ноги, проходящих сквозь стену и ощущаемых испытуемым, можно было бы дать более привычное физическое объяснение. Вот одна очевидная возможность: через стену могут проникать какие-то звуковые сигналы. Однако это можно проверить, попросив испытуемого вставить беруши. Если дело действительно в звуковых сигналах, беруши должны уменьшить или вообще исключить способность испытуемого чувствовать контакт с фантомной конечностью. Другое возможное объяснение состоит в том, что сигналы могут передаваться какими-то механическими колебаниями, которые воспринимаются всем телом, а не ухом. Это тоже можно проверить, если установить стул испытуемого на многослойный пенопласт или любую другую вибропоглощающую основу. Обоснованные скептические возражения можно было бы проверять одно за другим, пока испытуемые будут сохранять энтузиазм и достаточный интерес к исследованиям.</p><p>Для того чтобы проверить возможность телепатической связи, при которой испытуемый дает правильные ответы, реагируя на намерения инвалида, а не на сам контакт с его фантомной конечностью, можно включить в эксперимент еще одну процедуру. Можно проводить не два, а три вида опытов:</p><p>Контрольный: фантомно ощущаемая нога находится в состоянии покоя; человек с ампутированной конечностью думает о чем-то постороннем.</p><p>Человек с ампутированной конечностью вытягивает фантомную ногу.</p><p>Человек с ампутированной конечностью думает о своей фантомно ощущаемой ноге, но не вытягивает ее. При этом он должен хотеть, чтобы испытуемый ощутил контакт.</p><p>Такие эксперименты могут показать, действительно ли касание фантомно ощущаемой конечностью воспринимается лучше, чем мысль о ней и внушение предполагаемого контакта.</p><p>В своем первоначальном варианте эксперимента я рекомендовал испытуемому оставаться неподвижным и стараться реагировать на прикосновение фантомно ощущаемой конечности инвалида. Однако метод, использованный в эксперименте Бернарда—Имича— Сванна, предполагает определение контакта в активном режиме, и он может оказаться предпочтительным. Метод активных ощущений особенно уместен, если испытуемые обладают опытом в области мануальной терапии или в других видах нетрадиционной медицины. Такие люди могут оказаться более чувствительными к фантомным ощущениям. В настоящее время мануальную терапию практикуют тысячи медицинских сестер — в США она входит во многие программы их подготовки. В ответ на мою просьбу предоставить дополнительную информацию по данной теме доктор Барбара Джойс, руководитель программы подготовки медицинских сестер в колледже Нью-Рошелл (штат Нью-Йорк), написала мне о своем опыте работы с двумя женщинами, у которых были ампутированы ноги. Доктор Джойс пыталась уменьшить боль и чувство дискомфорта в фантомно ощущаемых конечностях пациенток.</p><p>“В обоих случаях пациентки сообщили, что мануальная терапия, применяемая в области отсутствующей конечности, уменьшает зуд и боль. В меньшей степени у одной из них и в большей — у другой мне удавалось «почувствовать» фантомную ногу, а когда я, основываясь на этом, сообщала о предполагаемом положении отсутствующей конечности, оно точно совпадало с тем, как ощущали положение своей отсутствующей ноги сами пациентки”.</p><p>Вероятно, не только опытные специалисты по мануальной терапии, но и обычные люди будут лучше чувствовать контакт с фантомно ощущаемыми конечностями, если будут пытаться “ощупать” их вместо того, чтобы пассивно ожидать прикосновения. Поэтому я предлагаю принять такой вариант проведения эксперимента, когда испытуемый сам ищет контакт с фантомно ощущаемой конечностью в заранее определенной области пространства, а потом сообщает, почувствовал его или нет. Предварительные опыты, в ходе которых испытуемый пытается определить, какие именно ощущения возникают в момент контакта лично у него, можно проводить, оставив испытуемого в одном помещении с человеком, у которого отсутствуют конечности, — как это и было в эксперименте Бернарда— Имича—Сванна. Затем, когда задача станет более привычной, опыты следует проводить в соседних комнатах, разделенных стеной, на которой должно быть обозначено место, через которое будет проходить фантомная конечность. В некоторых опытах фантомный образ будет там находиться, в других опытах его не будет, а в третьем варианте человек с фантомно ощущаемой конечностью будет только думать о ней, но не тянуться к испытуемому сквозь стену. Последовательность, в соответствии с которой будет выбираться тот или иной вариант опыта, должна определяться стандартной процедурой задания случайной последовательности. Затем испытуемый должен ответить, ощутил он контакт с фантомной конечностью или нет. В случае правильного ответа испытуемому должны об этом сообщать.</p></section><section><title><p>НЕКОТОРЫЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ</p></title><p>Если фантомная конечность действительно будет ощущаться испытуемым после прохождения через барьер, следует использовать барьеры, изготовленные из различных материалов. Сможет ли фантомный образ проходить сквозь металлические барьеры? Сможет ли он проходить сквозь намагниченные материалы? Сможет ли он преодолевать провода, по которым течет ток? И так далее.</p><p>Если фантомные образы ощущаются испытуемыми, возможно ли существование обратной связи? Сможет ли человек с ампутированными конечностями ощущать “прикосновение” испытуемого или прохождение его руки сквозь фантомную конечность? Такой эксперимент следует проводить со всеми ограничениями, о которых говорилось выше.</p><p>Могут ли животные ощущать контакт с фантомным образом? В предварительных неофициальных испытаниях инвалиды могли бы касаться своих домашних животных фантомно ощущаемыми конечностями. Например, если к спящим кошке, собаке или лошади прикоснуться фантомной рукой, пошевелятся они или нет?</p><p>В этой связи могу привести факт, о котором мне сообщил г-н Джордж Баркус из города Токкоа (Джорджия). Его четвероногий друг, комнатный песик, по его словам, “никогда не входит в область, где могла бы находиться моя ампутированная нога; кроме того, он отказывается ложиться в этом месте”.</p><p>Следовало бы также провести эксперименты с мелкими животными, особенно чувствительными к присутствию человека и проявляющими в этом случае беспокойство. К примеру, для подобного опыта хорошо подошли бы мышь или таракан. Если через барьер в клетку с этими животными просунуть фантомно ощущаемую руку, вызовет ли это какие-то признаки тревоги? Для тщательного наблюдения за поведением животных можно было бы воспользоваться видеокамерой.</p><p>4. Может ли фантомно ощущаемая конечность быть зафиксирована с помощью известных физических методов? Например, может ли фантомный образ оказывать влияние на показания физических приборов? Простейшим способом предварительных испытаний была бы попытка поместить фантомный образ внутрь радиоприемника, телевизора, компьютера или любого другого электронного бытового прибора. Вызовет ли это какие-либо заметные эффекты? Более точные испытания можно было бы провести, помещая фантомный образ внутрь или в непосредственной близости от магнитных и электрических измерительных приборов, счетчика Гейгера, масс-спектрометра, спектрометра для измерения ядерного магнитного резонанса, пузырьковой камеры, используемой для регистрации элементарных частиц, и т. д. Если фантомный образ способен оказывать какое-то воздействие на рабочие характеристики одного из перечисленных приборов, показания этого прибора при наличии и отсутствии фантомного образа должны различаться. Если такое различие будет обнаружено, появится возможность точных лабораторных исследований феномена фантомных конечностей.</p><p>5. Возможно ли обнаружение фантомного образа с помощью фотографии Кирлиан, то есть эффекта свечения живых тканей в электрическом поле? В этом методе фотографии используется переменный электрический ток с высоким напряжением, а само изображение формируется за счет электрических разрядов.<a l:href="#fn207" type="note">[207]</a> Такой метод популярен среди сторонников движения нью-эйдж: на фестивалях и выставках этого движения можно “сфотографировать ауру” своей руки. В стоимость такой фотографии обычно включается интерпретация вашего эмоционального состояния. В книгах и статьях об эффекте Кирлиан часто приводится фотография так называемого “фантомного листа”. После того как была удалена часть листа, на фотографии Кирлиан появилось “фантомное” изображение отсутствующей части (ил. 12). Результат впечатляет, и есть вероятность, что таким же образом можно сфотографировать фантомно ощущаемые конечности, пальцы и т. д.</p><p>Правда, при использовании этого метода могут возникнуть серьезные проблемы. Не исключено, что феномен “фантомного листа” — всего-навсего результат ошибки. Если оператор сначала кладет лист на фотопластинку, а затем отрезает какую-то его часть, на фотопластинке остается расплывчатое изображение отсутствующей части. Оно может проявиться из-за оставшейся на фотопластинке влаги.<a l:href="#fn208" type="note">[208]</a> “Ауру” на фотографиях Кирлиан имеют даже кусочки влажной фильтровальной бумаги. Если на фотопластинку до начала эксперимента положить фильтровальную бумагу, а затем отрезать от нее какую-то часть, на фотографии появится “фантомное” изображение отсутствующего куска.</p><p>Но хотя некоторые фотографии “фантомного листа” были получены именно таким образом, изображения фантомной части появляются и тогда, когда лист режется до того, как кладется на фотопластинку, — правда, не всегда. Данный эффект остается неоднозначным: одни исследователи могут получать подобные изображения весьма часто, а у других они выходят очень редко или не получаются вообще.<a l:href="#fn209" type="note">[209]</a> Уже было предпринято несколько попыток обнаружить этим методом фантомно ощущаемые конечности и пальцы, однако до сих пор ни одна из них не увенчалась успехом.<a l:href="#fn210" type="note">[210]</a> Но, хотя перспективы в этой области исследований не слишком обнадеживают, следовало бы предпринять еще несколько попыток.</p><p>Могут ли фантомно ощущаемые конечности оказывать влияние на проращивание семян или рост микроорганизмов? Фантомные образы можно помещать внутрь поддона с проращиваемыми семенами или внутрь чашки Петри с культурами бактерий. Будет ли развитие образцов после контакта с фантомным образом значительно отличаться от развития контрольных образцов? Будут ли мутации у бактерий после контакта с фантомно ощущаемой конечностью происходить иначе, чем у бактерий контрольной группы? Если так, то какое влияние окажет более частый или более длительный контакт по сравнению с контрольным однократным непродолжительным контактом? Возможны и другие варианты таких опытов.</p><empty-line/><image l:href="#i_014.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 12. “Фантомный лист”. Верхняя часть листа была отрезана вдоль линии, показанной на рисунке стрелкой, а затем была сделана фотография по методу Кирлиан. На фотографии появилось неясное изображение отсутствующей части листа (Тельма Мосс. Фотография Кирлиан)</p></section><section><title><p>СВЯЗЬ РАЗУМА И ТЕЛА</p></title><p>Эти эксперименты должны прояснить вопрос о том, как связаны наши разум и тело. Выходит ли разум за пределы тела или он ограничивается головным мозгом? Ощущения говорят о том, что он занимает все тело. Например, если я чувствую боль в большом пальце ноги, я ощущаю ее именно там, а не в головном мозгу. Точно так же мое восприятие собственного тела в целом связано именно со всем телом, а не только с головой. Однако, согласно общепринятым воззрениям, все эти субъективные ощущения рождаются внутри головного мозга и являются одним из проявлений его жизнедеятельности. В нормальных условиях отделить ощущение конечности от самой физически существующей конечности весьма сложно. Такое разделение происходит после ампутации, после серьезного повреждения нервных окончаний или при некоторых видах анестезии. В этих случаях появляется возможность отделения фантомной конечности от физической. Каждый согласится, что фантомный образ существует в субъективной реальности. Но что это означает в действительности? Локализуется ли это ощущение только внутри головного мозга или оно связано с расширенными полями, которые заполняют все наше тело и продолжают существовать даже после удаления материальной структуры (как это происходит с магнитным полем вокруг магнита, не исчезающим и после того, как мы удалим железные опилки, позволяющие косвенно наблюдать его)?</p><p>Предложенные в этой главе исследования задуманы для того, чтобы выяснить, могут ли “субъективные” фантомные образы ампутированных конечностей оказывать “объективное” воздействие. Если это подтвердится, подобные фантомные образы следует рассматривать как нечто большее, чем отражение процессов, протекающих в головном мозгу. Это явление может быть связано с полями, локализованными именно там, где присутствуют фантомно ощущаемые конечности.</p><p>Следующим вопросом будет выяснение природы этих полей. Являются ли они частным видом одного из известных физических полей — таких, как электромагнитное или квантовое? Или же это ментальные поля? Или — морфические поля, обладающие собственной памятью? Или же — и то, и другое, и третье одновременно?</p><p>Но прежде всего надо ответить на главный вопрос, поставленный в этой главе. Могут ли фантомно ощущаемые конечности оказывать какое-то воздействие на окружающий мир? Пока это неизвестно.</p></section><section><title><p>ВЫВОДЫ КО ВТОРОЙ ЧАСТИ</p></title><p>Если люди действительно могут ощущать, что кто-то пристально их рассматривает, если фантомно ощущаемые ампутированные конечности действительно могут оказывать заметное воздействие, то основные положения теории ограниченного разума теряют под собой основу. Возможно, разум способен покидать нашу телесную оболочку, проецируясь далеко за пределы тела. Возможно, он наполняет все наше тело, в каком-то смысле оживляя его. Если бы мы смогли в этом убедиться, разум вышел бы из тесной черепной коробки, куда его заперли Декарт и его последователи.</p><p>Связь разума, тела и окружающего мира можно было бы увидеть в новом свете. Открылись бы новые обширные области медицинских, психологических и философских исследований. Парапсихология, ныне не признаваемая наукой, нашла бы свое место в ряду научных дисциплин. Фольклорные предания стали бы источником научных знаний. Начало бы складываться новое понимание души. Существующая ныне граница между духом и материей, разумом и телом, субъективным и объективным постепенно стала бы стираться.</p><p>С другой стороны, предлагаемые эксперименты могут дать и отрицательный результат. Они могут не подтвердить существования новых видов связей, неизвестных современной физике. Позиция Скептиков может упрочиться, и тогда они, столь убежденные в важности эмпирических исследований, должны будут встретить эти попытки с одобрением.</p></section></section></section><section><title><p>ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ</p><p>НАУЧНЫЕ ИЛЛЮЗИИ</p></title><section><title><p>Введение к третьей части</p><p>ИЛЛЮЗИИ ОБЪЕКТИВНОСТИ</p></title><section><title><p>ПАРАДИГМЫ И ПРЕДУБЕЖДЕНИЯ</p></title><p>Многие из тех, кто не занимается наукой непосредственно, благоговеют перед ней и приписывают ей огромную силу и четкую определенность. В частности, это касается и студентов. Им кажется, что в учебниках содержатся исключительно бесспорные цифры и факты, а наука абсолютно объективна. В современном обществе это не вызывает никаких сомнений. Наука является мировоззренческой основой для материалистов, рационалистов, светских гуманистов — для всех, кто утверждает приоритет науки над религией, древней мудростью и всеми видами искусств.</p><p>Сами ученые редко отзываются о науке в таком ключе. Это стереотипное отношение считается само собой разумеющимся и не требующим доказательств. Лишь немногие ученые проявляют особый интерес к философии, истории или социологии науки, и в учебниках по отдельным научным дисциплинам этим вопросам почти не отводится места. В большинстве своем исследователи попросту предполагают, что под «научным методом» подразумевается метод экспериментальной проверки любой теории, при котором собственные ожидания, идеи и воззрения экспериментатора не влияют на окончательный вывод. Ученые привыкли считать себя смелыми и бескомпромиссными искателями истины.</p><p>В наше время такая самооценка может показаться или самообманом, или откровенным цинизмом. Тем не менее я считаю, что сама идея научной объективности не может не вызывать уважения. До тех пор пока исследователь воодушевляется героическим стремлением к истине, его усилия можно только приветствовать. Тем не менее в реальной жизни подавляющее большинство современных ученых обслуживают военные и коммерческие интересы,<a l:href="#fn211" type="note">[211]</a> и почти каждый из них стремится сделать карьеру в каких-либо научных или профессиональных организациях. Страх испортить карьеру, не быть напечатанным в популярном журнале, лишиться финансирования, а тем более быть уволенным сильнейшим образом воздействует на тех, кто пытается слишком далеко отойти от современных академических воззрений и как минимум удерживает их от публичных выступлений. Многие вообще не решаются высказывать собственное мнение — по крайней мере, до тех пор, пока не выйдут на пенсию, не получат Нобелевскую премию или не добьются и того и другого одновременно.</p><p>Есть и более серьезные причины поставить под сомнение объективность ученых, — причины, о которых нам напоминают специалисты по философии, истории и социологии науки. Ученые входят в определенные социальные, экономические и политические системы. Они учреждают профессиональные объединения с определенной процедурой принятия новых членов, определенной идеологией, которой должен следовать каждый член группы под давлением остальных, определенными рычагами давления и поощрения. Такие объединения обычно работают на основе принятой в них системы воззрений или модели мира. Даже в пределах ограничений, заданных господствующей системой научных взглядов, научный поиск направлен не на бесспорные факты, а на построение тех или иных гипотез относительно окружающего мира и дальнейшие попытки проверить эти гипотезы экспериментально. Нередко к эксперименту побуждает желание поддержать привлекательные гипотезы или опровергнуть гипотезу оппонента. Предмет исследования и даже его результаты определяются влиянием осознанных или неосознанных ожиданий самих ученых. Кроме того, критики-феминистки обнаруживают явное и часто неосознанное предпочтение, отдаваемое мужчинам, — как в теоретических, так и экспериментальных областях науки.<a l:href="#fn212" type="note">[212]</a></p><p>Ученые-практики — врачи, психологи, антропологи, социологи, историки и преподаватели различных дисциплин — в большинстве своем хорошо осознают, что беспристрастная объективность является скорее идеалом, чем достижимым на практике качеством. Неофициально многие из них могут подтвердить, что если не они сами, то большинство их коллег по ходу исследований испытывают влияние личных амбиций, предвзятых мнений, предрассудков и других источников пристрастного отношения к предмету.</p><p>У исследователей глубоко укоренилась тенденция находить именно то, что они ищут. Это вытекает из самой природы человеческого внимания. Способность сфокусировать все чувства в соответствии с намерениями — фундаментальное свойство живых существ. Нахождение именно того, на что направлен поиск, — неотъемлемая часть повседневной человеческой жизни. Как правило, люди четко осознают, что отношения между ними во многом определяют и отношение к окружающему миру. Нас ничуть не удивляет пристрастность в политике или тот факт, что люди разных культур по-разному смотрят на одни и те же вещи. Мы не удивляемся, когда сталкиваемся со множеством повседневных примеров самолюбия и амбициозности у наших ближайших родственников, друзей и коллег. Но при этом предполагается, что «научный метод» должен быть выше культурных и личных пристрастий, опираться исключительно на объективные факты и общие принципы.</p><p>Пристрастия в науке легче всего распознать в том случае, когда они отражают политические предубеждения: известно, что люди противоположных политических взглядов всегда готовы оспорить любые утверждения своих политических противников. Например, ученые консервативных убеждений склонны находить биологические основания, доказывающие превосходство господствующих классов и рас и объяснять это превосходство законами природы. Напротив, ученые либеральных и социалистических убеждений предпочитают те же самые факты объяснять определяющим влиянием среды, рассматривая неравенство с точки зрения несовершенства социальной и экономической систем.</p><p>В XIX в. дискуссия о врожденных и привитых навыках поведения сфокусировалась на измерении объема головного мозга, а в XX в. — на измерениях IQ (коэффициента интеллектуального развития). Выдающиеся ученые, заранее убежденные в естественном превосходстве мужчин над женщинами или представителей белой расы над темнокожими, находили именно то, что предполагали найти. Например, Поль Брока (анатом, в честь которого был назван речевой центр головного мозга) пришел к заключению, что «в целом объем мозга у людей зрелого возраста больше, чем у пожилых, у мужчин — больше, чем у женщин, у людей с выдающимися способностями — больше, чем у людей посредственных, у людей высших рас — больше, чем у представителей низших рас».<a l:href="#fn213" type="note">[213]</a> Чтобы сохранить свои убеждения, ему пришлось игнорировать немало совершенно очевидных и бесспорных фактов. К примеру, пять знаменитых профессоров Геттингенского университета дали свое согласие на то, чтобы после смерти был взвешен их головной мозг. Когда оказалось, что вес головного мозга практически каждого из этих знаменитостей весьма близок к весу головного мозга обычного человека со средними способностями, Брока заявил, что, по всей видимости, интеллект профессоров сильно преувеличивался!</p><p>Критики с эгалитарными политическими убеждениями сумели доказать, что обобщения, основанные на разнице в размерах головного мозга или величине коэффициента интеллектуального развития, были построены при систематическом искажении результатов и специальном подборе данных. Иногда и сами данные были весьма сомнительны — к примеру, в некоторых публикациях сэра Сирила Берта, отстаивавшего теорию умственных способностей как врожденного качества. В книге «Ошибки измерения человеческих способностей» Стивен Джей Гулд прослеживает печальную историю этих «объективных» исследований уровня интеллектуального развития с заранее предсказуемым результатом и показывает, как под предрассудки подводилась псевдонаучная база. «Полагаю, я убедительно продемонстрировал, что, если количественные результаты во многом определяются культурными ограничениями — как это происходит и во всех других областях науки, — их ни в коем случае нельзя считать истиной в последней инстанции».<a l:href="#fn214" type="note">[214]</a></p></section><section><title><p>ОБМАН ОБЩЕСТВЕННОСТИ</p></title><p>Постоянным и весьма распространенным источником иллюзии объективности является сам стиль научных отчетов. Этот стиль создает картину некоего идеального мира, в котором наука предстает как чисто интеллектуальное упражнение, свободное от всех человеческих страстей. «Были проведены наблюдения…», «Было обнаружено, что…», «Результаты показали…» и т. д. Таким литературным оборотам до сих пор обучают подающих надежды школьников и студентов.</p><p>Ученые публикуют результаты своих исследований в статьях, которые в специализированных журналах принято называть научными. В знаменитом эссе «Является ли научная статья мошенничеством?» английский иммунолог Питер Брайан Медавар указывает, что стандартная структура этих статей создает «как правило, совершенно превратную картину того, как ученые приходят к своим открытиям». Типичная статья по биологии начинается с краткого введения, которое включает в себя обзор уже существующих работ по данной теме, затем идет раздел «Материалы и методы», далее раздел «Результаты», а завершает статью раздел «Обсуждение».</p><p>«Раздел под названием «Результаты» представляет собой поток фактографической информации, и обсуждать в нем значение результатов, которые вы получили, считается чрезвычайно дурным тоном. Вы должны сделать вид, что ваш девственно чистый разум — лишь вместилище для информации, которая поступает из внешнего мира, независимо от тех причин, которые вы сами открыли. Все оценки научных доказательств вы приберегаете для раздела «Обсуждение», где абсурдным образом начинаете сами с собой спорить о ценности тех сведений, которые сами же и получили в ходе исследований».<a l:href="#fn215" type="note">[215]</a></p><p>Разумеется, та гипотеза, для проверки которой был запланирован эксперимент, все равно окажется на первом, а не на последнем месте. С тех пор как Медавар написал свое эссе, ученые стали более внимательно относиться к последовательности изложения материала в своих статьях, и теперь гипотеза все чаще и чаще излагается все же в разделе «Введение». Но в целом правила остались теми же: невыразительный текст, использование безличных конструкций и претензия на то, что приводятся только объективные факты. Ученые, которые активно занимаются научными исследованиями, хорошо понимают, что подобный стиль — не более чем прикрытие для ложных выводов, но в настоящее время он стал обязательным для каждого, кто хочет выглядеть объективным. К тому же этот стиль приветствуется технократами и бюрократами.</p></section><section><title><p>ОБМАН И САМООБМАН</p></title><p>Страшнее всего, когда жертвы иллюзии объективности считают, будто свободны от нее. В экспериментальных областях науки с самого начала наряду с естественной гордостью ученого присутствовала и тенденция к самоуверенности:</p><p>«Еще Галилей поддался соблазну выдвинуть свои идеи на первое место в науке — что по-видимому, и заставило его сообщать об экспериментах, которые просто невозможно было провести именно так, как он их описывал. Таким образом, неоднозначное отношение к экспериментальным данным присутствовало в западной науке с самого начала. С одной стороны, экспериментальные результаты считались окончательным критерием истины, а с другой — факты при необходимости должны были подчиняться теории и даже могли искажаться в ее интересах».<a l:href="#fn216" type="note">[216]</a></p><p>Похожий недостаток был свойственен и другим великим ученым, и не в последнюю очередь — Исааку Ньютону. Он буквально подавлял своих критиков такой точностью результатов, которая не оставляла места для споров. Биограф Ньютона Ричард Уэстфол на основании документов описал, как Ньютон подгонял свои вычисления скорости звука и точного времени солнцестояния, как изменял корреляцию переменной в своей теории гравитации таким образом, чтобы добиться точности, превышающей 0,001.</p><p>«Убедительность его «Начал» в немалой степени объяснялась сознательной претензией на точность измерений, которая значительно превышала возможную в те времена. Если «Начала» служат основой количественных измерений в современной науке, это заставляет предположить крайне низкий уровень достоверности ее результатов: никто не смог бы так эффективно манипулировать результатами, как этот великий математик».<a l:href="#fn217" type="note">[217]</a></p><p>Самый, пожалуй, распространенный вид обмана (и самообмана) — пристрастный отбор экспериментальных результатов. К примеру, с 1910 по 1913 гг. американский физик Роберт Милликен дискутировал со своим австрийским оппонентом Феликсом Эренфельдом по поводу величины заряда электрона. Предварительно полученные данные Милликена и Эренфельда сильно отличались друг от друга. У того и другого идея эксперимента заключалась в том, что капли масла вносили в электрическое поле, а затем измеряли минимальную силу поля, при которой эти капли оставались во взвешенном состоянии. На основании полученных им данных Эренфельд утверждал, что существуют субэлектронные частицы, заряд которых составляет определенную долю заряда электрона. Милликен был уверен в том, что заряд был единичным. Чтобы опровергнуть выводы своего оппонента, Милликен опубликовал статью с новыми сверхточными результатами, которые свидетельствовали в пользу его собственных предположений. Как бы между прочим в статье сообщалось, что «это не выборочные результаты по отдельной группе капель, а результаты по всем каплям за время эксперимента, который продолжался в течение шестидесяти дней».<a l:href="#fn218" type="note">[218]</a></p><p>Один ученый, специализирующийся на истории науки, недавно изучил лабораторные журналы Милликена. В результате открылась совершенно иная картина. Каждый из предварительных результатов был снабжен такими комментариями, как «очень низкий, что-то не так» или «прекрасно, опубликовать».<a l:href="#fn219" type="note">[219]</a> Оказалось, что из 140 полученных результатов в опубликованной статье были приведены только 58. В то же время Эренфельд опубликовал все полученные данные, которые показали гораздо больший разброс, чем результаты Милликена. На данные Эренфельда не обратили внимания, а Милликен получил Нобелевскую премию.</p><p>Вне всякого сомнения, Милликен был убежден в том, что он прав, и не хотел, чтобы его теоретические умозаключения были поставлены под сомнение из-за неупорядоченных результатов. То же, по-видимому, можно сказать и о Грегоре Менделе: с точки зрения современного статистического анализа результаты его знаменитых экспериментов с горохом слишком хороши, чтобы быть достоверными.</p><p>Можно с полной уверенностью утверждать, что тенденция публиковать только «лучшие» результаты и корректировать получаемые в процессе эксперимента данные существует не только среди ученых первой величины. Практически в любой области науки убедительные результаты способствуют карьере ученого, который их получил. В условиях строгой научной иерархии и жесткой конкуренции широко практикуются различные формы «улучшения» получаемых результатов, которые не сводятся к одному только исключению данных, не вписывающихся в заранее определенные схемы. Такая практика в научных кругах считается нормой. Кроме того, многие журналы отказываются публиковать результаты проблемных экспериментов, а также данные тех экспериментов, отрицательные результаты которых опровергают общепринятые положения.</p><p>Я не знаю ни одного официального исследования, в котором уточнялась бы доля экспериментальных данных, попадающих в печать. В тех областях, в которых лично я разбираюсь достаточно хорошо, — в биохимии, биологии развития, физиологии растений и земледелии, — по моим оценкам, для публикации отбирается только от 5 до 20 % опытных данных. От своих коллег, занятых в других областях исследований (таких, как экспериментальная психология, химия, радиоастрономия и медицина), я узнал, что и там дело обстоит примерно так же. Когда подавляющее большинство данных — 90 % и более — отвергается в процессе отбора, который производит какой-то один конкретный человек, то здесь открывается немалый простор для личных пристрастий и теоретических предубеждений, проявляющихся как сознательно, так и неосознанно.</p><p>В контексте выборочной публикации экспериментальных результатов проблема обмана и самообмана в науке приобретает первостепенную важность. Ученые, как правило, считают лабораторные журналы и компьютерные базы данных своей личной собственностью и нередко всячески затрудняют своим критикам и оппонентам доступ к этим материалам. Теоретически предполагается, что каждый исследователь (в разумных пределах) готов поделиться своими экспериментальными данными с коллегой, пожелавшим с ними ознакомиться. Но на основании собственного опыта я могу утверждать, что теория в этом вопросе весьма далека от практики. Несколько раз я просил у своих коллег разрешения ознакомиться с их исходными экспериментальными данными, и всегда мне отказывали. Вполне возможно, что недоверие относилось лично ко мне и не является в науке общепринятой нормой. Тем не менее результаты одного из крайне немногочисленных систематических исследований, посвященных принципу открытости научной работы, ставят соблюдение этого принципа под сомнение. Схема эксперимента была предельно простой. Психолог из университета штата Айова, занимавшийся этим исследованием, обратился к 37 авторам статей, опубликованных в различных психологических журналах, и попросил прислать исходные экспериментальные данные, на которых основывались публикации. Пять авторов вообще не ответили, от 21 пришли сообщения, что данные, к сожалению, были утеряны или случайно уничтожены, два автора предложили данные с очень существенными ограничениями. Только девять авторов прислали свои исходные данные, но при внимательном рассмотрении выяснилось, что более половины из них содержали значительные неточности даже в статистической обработке.<a l:href="#fn220" type="note">[220]</a></p><p>Вполне возможно, что ученым, отказывающимся представить свои исходные данные для более тщательного анализа, на самом деле нечего скрывать. Они могут счесть, что предварительные данные слишком необычны и труднообъяснимы для других ученых, или же предположить не совсем благовидные причины, стоящие за этим запросом. В конце концов, они могут быть задеты, усмотрев в этой просьбе скрытое подозрение в нечестности. Проблема поставлена не затем, чтобы обвинить ученых в преднамеренном мошенничестве или обмане. Напротив, ученые в подавляющем своем большинстве не менее честны, чем представители других профессий — к примеру, юристы, священники, банкиры или администраторы. Но ученые претендуют на особую объективность и в то же время принадлежат к той социальной группе, где принято предавать гласности только тщательно отобранные результаты. Такие условия весьма благоприятны для умышленного обмана, но самой серьезной угрозой идеалу объективности я считаю не обман как таковой. Намного опаснее самообман — в особенности самообман коллективный, поощряемый ложными представлениями о природе объективной реальности, доминирующими в академической среде.</p><p>Многие ученые осознают, что принять желаемое за действительное легко, но применяют это правило преимущественно к нетрадиционным областям исследований — к примеру, парапсихологии, рассматривая ее результаты как самообман или даже как умышленное мошенничество со стороны исследователей паранормальных явлений. Бесспорно, некоторые из тех, кто сомневается в ортодоксальных идеях, могут обманывать самих себя. Но тем не менее следует помнить, что такие исследователи не представляют опасности для науки, поскольку их результаты либо полностью игнорируются, либо подвергаются чрезвычайно тщательному анализу. Организованные группы Скептиков — вроде Комитета по научному расследованию заявлений о паранормальных явлениях — всегда готовы подвергнуть сомнению любые результаты, которые не соответствуют механистическому мировоззрению, и стремятся по возможности их дискредитировать. Парапсихологи давно учитывают недоверчивое отношение к получаемым ими результатам и сами весьма внимательно относятся к различным заблуждениям испытуемых и другим источникам пристрастного истолкования экспериментальных данных. Но результаты, получаемые в академических областях науки, не подвергаются столь пристальному критическому изучению.</p></section><section><title><p>ОБЗОР МАТЕРИАЛОВ ПО АНАЛОГИЧНЫМ ТЕМАМ, ПРОВЕРКА В ПОВТОРНОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ И ПОДТАСОВКА</p></title><p>Такие ученые, как врачи, юристы и представители некоторых других профессий, как правило, противодействуют вмешательству в их деятельность со стороны всевозможных организаций. Все они гордятся своей собственной системой контроля, которая обычно включает в себя три уровня:</p><p>1. Заявления о приеме на работу и получении субсидий из различных фондов рассматриваются после обзора материалов по аналогичным темам — для уверенности в том, что проекты заявителей встретят одобрение со стороны признанных авторитетов в данной области.</p><p>Статьи, присылаемые в различные научные журналы, направляются на тщательную критическую проверку известным специалистам в конкретной области науки, имена которых, как правило, не сообщаются авторам докладов.</p><p>Все опубликованные результаты в принципе могут быть проверены в ходе повторного эксперимента, проведенного независимыми учеными той же специальности.</p><p>Обзор материалов по сходным темам и критическая оценка результатов действительно весьма важны для проверки качества полученных результатов и, вне всякого сомнения, очень эффективны, но эти процедуры могут содержать в себе и элементы предвзятого отношения. Результат во многом зависит от пристрастий ведущих ученых и специалистов тех институтов, куда результаты направляются для критической оценки. Что касается проверки полученных результатов в независимом повторном эксперименте, то по крайней мере по четырем причинам это происходит крайне редко. Во-первых, на практике чрезвычайно сложно и не всегда возможно в точности повторить какой-либо эксперимент, так как приводимые схемы либо неполны, либо вообще не содержат сообщений обо всех произведенных операциях. Во-вторых, лишь немногие исследователи в достаточной мере располагают временем и средствами для повторения чужой работы — особенно в тех случаях, когда проверяемый эксперимент был проведен в хорошо финансируемой лаборатории с использованием дорогостоящего оборудования. В-третьих, у ученых нет серьезных стимулов проверять результаты других исследователей. В-четвертых, даже если подобная проверка будет выполнена, ее результаты окажется не так просто опубликовать, поскольку все научные журналы отдают предпочтение новым исследованиям и экспериментам. Как правило, повторные эксперименты проводятся только в особых случаях — например, если получены результаты особой важности или есть серьезные подозрения в подтасовке данных.</p><p>В сложившейся ситуации подтасованные результаты вполне могут быть приняты как истинные, особенно если они укладываются в рамки какой-либо господствующей теории.</p><p>«Признание подтасованных результатов является оборотной стороной тенденции отвергать новые идеи. Подтасованные результаты будут с большой вероятностью признаны официальной наукой, если они публикуются достаточно правдоподобным образом, подтверждаются широко укоренившимися предубеждениями, укладываются в рамки господствующей теории и представлены высококвалифицированным ученым, работающим в элитном научном учреждении. Если же новые научные идеи выдвинуты исследователями, которые не могут обеспечить наличие всех перечисленных условий, такие идеи будут восприняты с крайней настороженностью. Несмотря на то что единственными критериями научного признания результатов считаются логичность и объективность, в науке преобладают и нередко пользуются успехом именно подтасованные данные. (…) Что касается идеологов науки, то для них любой факт недобросовестности является табу, скандалом, значимость которого в каждом конкретном случае должна быть ритуально отвергнута. Те, для кого наука остается способом познания действительности, с горечью убеждаются, что пустая риторика оказывается движущей силой науки ничуть не реже, чем здравый смысл».<a l:href="#fn221" type="note">[221]</a></p><p>Одна из немногих областей науки, где внешний контроль присутствует хотя бы отчасти, — система проверки качества новых видов продуктов питания, лекарственных препаратов и пестицидов. Предприятия США ежегодно представляют тысячи результатов тестирования на рассмотрение Администрации по контролю за продуктами питания и лекарствами и Агентству по охране окружающей среды. Эти учреждения имеют право послать своих инспекторов в любую лабораторию, предоставившую результаты тестов. В ходе таких инспекций постоянно выявляются факты фальсификации.<a l:href="#fn222" type="note">[222]</a></p><p>В большинстве областей науки случаи подтасовки, не связанные с откровенным криминалом, редко доводятся до сведения общественности, даже если их удалось выявить при анализе результатов аналогичных исследований, в ссылках на близкие по теме научные статьи или после проверки подозрительных данных в независимом повторном эксперименте. Даже в том случае, когда истинность проверяемых результатов не подтверждается в ходе повторного эксперимента, это принято объяснять тем, что условия предыдущего эксперимента были воспроизведены недостаточно точно. Кроме того, существует непреодолимый психологический и культурный барьер, не позволяющий выдвинуть против своих коллег обвинение в мошенничестве, — по крайней мере, если ни у кого нет личных, достаточно обоснованных причин усомниться в их честности. Как правило, о подтасовке результатов становится известно в результате доноса со стороны коллег или конкурентов, и нередко информатора побуждает к доносу личная обида.<a l:href="#fn223" type="note">[223]</a> В случае скандала большинство руководителей лабораторий и других ответственных лиц стараются замять дело. Если обвинения в фальсификации оказываются очень серьезными, если заявления выдвигаются достаточно настойчиво, а предъявленные доказательства оказываются неопровержимыми, проводится официальное расследование. Кого-то признают виновным и с позором увольняют с занимаемой должности.</p><p>Многие профессиональные ученые не допускают возможности, что подобного рода инциденты способны породить сомнения в объективности всей науки. Случаи подтасовки принято рассматривать как частную проблему, связанную с личными качествами «проштрафившегося» ученого, или объяснять инцидент обнаруженными у фальсификатора психическими отклонениями. Чтобы очистить науку, достаточно изгнать из нее отдельных недобросовестных ученых, которые выступают в роли козлов отпущения в буквальном, библейском смысле. Как известно, в День искупления первосвященник признавал грехи народа, возложив руки на козла, после чего козел изгонялся прочь и уносил с собой все грехи общины.<a l:href="#fn224" type="note">[224]</a></p><p>Как правило, ученые крайне озабочены своей репутацией, и не только по личным и профессиональным причинам, но и потому, что репутация ученого напрямую связывается с репутацией науки как таковой. Многие ставят науку выше религиозных убеждений, и для таких людей совершенно необходимо сохранить веру в ее непогрешимость и объективность. Подобно тому как наука замещает религию в качестве источника веры и непреходящих ценностей, так и сами ученые превращаются в особую касту священнослужителей. Точно так же, как от священнослужителей, общество ожидает от ученых соответствия провозглашаемым им идеалам — то есть объективности, рациональности и стремления к истине. «Некоторые ученые ведут себя на публике так, будто призваны служить символом разума, несущим спасение неразумной пастве».<a l:href="#fn225" type="note">[225]</a> При этом никто из них по доброй воле не признает фундаментальных недостатков ни в своих убеждениях, ни в тех учреждениях, которые узаконивают их статус. Легче считать, что существуют частные проблемы, от которых можно избавиться, изгнав виновных из научной среды. Намного труднее подвергнуть сомнению свои убеждения и идеалы, на которых основана вся система.</p><p>Философы науки склонны идеализировать экспериментальный метод. Точно так же поступают и сами ученые. Уильям Брод и Николас Уэйд провели исследование, призванное уточнить, что в действительности происходит в лабораториях и насколько практика отличается от того, что сообщается публично. Они обнаружили, что реальность весьма прозаична: в научной ра боте присутствует немалый элемент шарлатанства. Проводится значительно больше опытов и допускается намного больше ошибок, чем можно предположить по официальным отчетам:</p><p>«Исследователи, конкурирующие в отдельно взятой области исследований, перебирают множество различных подходов, но в любой момент готовы переключиться на тот метод, который дает наилучшие результаты. Поскольку наука — процесс социальный, каждый ученый пытается не только продвинуться в своих исследованиях, но и заслужить одобрение собственных методик и собственной интерпретации в данной области. (…) Наука — сложный процесс, в котором наблюдатель при желании может практически ничего не увидеть, если в достаточной мере сузит поле зрения. (…) Ученые — живые люди, у каждого свой стиль и свой подход к истине. Единый стиль, в котором пишутся все научные статьи и отчеты, кажется естественным следствием универсального научного метода, но на деле он всего лишь отражает мнимое единодушие, укоренившееся на почве условного соглашения о форме научных сообщений. Если бы ученым при описании собственных теорий и экспериментов было дозволено выражаться естественным языком, миф об универсальном научном методе, скорее всего, рассыпался бы в одно мгновение».<a l:href="#fn226" type="note">[226]</a></p><p>Я согласен с этим анализом. Своей книгой я хочу поддержать идею более демократичных и многообразных по форме научных исследований, не скованных теми «условными соглашениями», которые навязаны практической науке из-за исполняемой ею роли своего рода «светской церкви». Однако, независимо от формы, содержание науки в любом случае определяется экспериментом.</p></section><section><title><p>ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА</p></title><p>До сих пор речь шла о том, что основные проблемы в науке вызваны иллюзией объективности. В следующих двух главах я опишу эксперименты, помогающие прояснить природу самого экспериментального исследования. В главе 6 я рассматриваю доктрину единообразия, которая настраивает ученых против неожиданных результатов и нарушений единообразия в природе. Даже неизменность «фундаментальных констант» оказывается вопросом веры. Как показывают реальные измерения, действительные значения этих констант непостоянны. При обработке результатов допускается поправка на случайную ошибку, что позволяет замаскировать изменения в количественных данных, скрывая имеющиеся расхождения. Я предлагаю способ, позволяющий эмпирически исследовать наблюдаемые колебания в значениях констант.</p><p>В главе 7 я рассматриваю влияние ожидаемого результата на проведение эксперимента. Ожидания исследователя могут оказывать на исследуемую систему едва ощутимое воздействие, которое, возможно, основано на каких-то паранормальных явлениях. В какой мере эксперимент сообщает нам объективные данные о природе, а в какой мере — отражает ожидания экспериментатора?</p></section></section><section><title><p>ГЛАВА 6</p><p>НЕПОСТОЯНСТВО «ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ КОНСТАНТ»</p></title><section><title><p>ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ФИЗИЧЕСКИЕ КОНСТАНТЫ И ИЗМЕРЕНИЯ ИХ ЗНАЧЕНИЙ</p></title><p>«Физические константы» представляют собой числа, которые ученые используют в своих вычислениях. В отличие от математических констант вроде числа π, значения констант различных природных явлений не могут быть вычислены чисто математически, а зависят от лабораторных измерений.</p><p>Как следует из самого их названия, так называемые физические константы должны иметь постоянное значение. Считается, что они отражают неизменность законов природы. В этой главе я намерен проследить, каким образом значения фундаментальных физических констант на практике изменялись в течение последних десятилетий, и высказать некоторые предположения по поводу исследования природы таких изменений.</p><p>В справочниках по физике и химии перечисляется множество различных постоянных — к примеру, точки плавления и кипения тысяч различных химических соединений, списки которых занимают сотни страниц. В частности, точка кипения этилового спирта в обычных условиях составляет плюс 78,5 °C, а точка перехода в твердое состояние — минус 117,3 °C. Но некоторые константы лежат в основе физических вычислений. Приведем список семи констант, которые считаются основными (таблица I).<a l:href="#fn227" type="note">[227]</a></p><p><emphasis>Таблица 1</emphasis></p><p>ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ КОНСТАНТЫ</p><p><strong>Фундаментальная константаСимвол</strong></p><p>Скорость света в вакууме <strong>c</strong></p><p>Элементарный электрический заряд <strong>e</strong></p><p>Масса электрона <strong>mc</strong></p><p>Масса протона <strong>mp</strong></p><p>Число Авогадро <strong>NA</strong></p><p>Постоянная Планка <strong>h</strong></p><p>Гравитационная постоянная <strong>G</strong></p><p>Постоянная Больцмана <strong>k</strong></p><p>Все перечисленные константы выражаются в определенных единицах измерения. Например, скорость света в вакууме выражается в метрах в секунду. Если изменяется единица измерения, меняется и значение константы. Но единицы измерения вводятся человеком и зависят от конкретного содержания, заложенного в определение этой единицы. Это содержание может время от времени изменяться. В частности, в 1790 г. декретом Французской национальной ассамблеи метр был определен как одна десятимиллионная доля дуги земного меридиана, проходящего через Париж. На этой величине основывалась вся метрическая система, утвержденная особым законом. Позднее выяснилось, что первоначальные измерения длины меридиана оказались неточными. В 1799 г. было введено новое определение метра. За точку отсчета была принята длина эталонного стержня, который хранился во Франции под официальным надзором. В 1960 г. вводится очередное определение метра. Ему соответствовало определенное число длин волн, испускаемых атомами одного из изотопов криптона. Наконец, в 1983 г. метр был определен как расстояние, которое свет проходит в вакууме за 1/299 792 458 долю секунды.</p><p>Значение констант изменяется не только при выборе новых единиц измерения. Официально признанные значения фундаментальных констант корректируются и после того, как проводятся новые, более точные измерения. Эти значения постоянно уточняются экспертами и международными комиссиями. Старые значения констант заменяются новыми, основанными на самых последних «лучших показаниях», получаемых в расположенных по всему миру лабораториях. Далее я подробно рассмотрю четыре примера: гравитационную постоянную (G), скорость света в вакууме (с), постоянную Планка <emphasis>(h), </emphasis>а также постоянную тонкой структуры <emphasis>(α), </emphasis>значение которой выводится из заряда электрона (е), скорости света в вакууме и постоянной Планка.</p><p>«Лучшие» значения уже по определению являются результатом тщательного отбора. Во-первых, экспериментаторы склонны отбрасывать те данные, которые выходят за пределы ожидаемого интервала значений, считая их ошибочными. Во-вторых, после исключения подавляющего большинства отклоняющихся от нормы результатов различные значения, получаемые в конкретной лаборатории, сглаживаются за счет сопоставления с ранее полученными данными и выведения среднего показателя, в результате чего окончательное значение константы оказывается подверженным ряду коррекций, в достаточной степени произвольных. Наконец, результаты, полученные в лабораториях, расположенных в различных уголках Земли, тщательно отбираются, усредняются и затем выдаются в качестве официального значения данной константы.</p><p>Измерение фундаментальных констант — вотчина специалистов, называемых метрологами. В прошлом в этой области преобладали отдельные исследователи — к примеру, американский ученый Р.Т. Бердж из Калифорнийского университета в городе Беркли, который безраздельно господствовал в метрологии в 20—40-е гг. XX в. В наши дни окончательные величины физических констант устанавливаются международными комитетами и экспертами. Официальные величины этих констант зависят от целой серии решений, принимаемых самими экспериментаторами, ведущими специалистами в метрологии, членами специальных комитетов. Вот как Бердж описывает процесс определения константы:</p><p>«Каждый раз для каждой отдельно взятой константы решение по поводу ее наиболее вероятной величины требует определенного набора суждений. (…) При этом в ходе отбора данных и вывода окончательного заключения каждый исследователь руководствуется собственным набором суждений».<a l:href="#fn228" type="note">[228]</a></p></section><section><title><p>ВЕРА В ВЕЧНЫЕ ИСТИНЫ</p></title><p>На практике значения физических констант со временем изменяются, но в теории все они считаются неизменными. Противоречия между теорией и практикой отметаются без какого-либо обсуждения — на том основании, что все различия между теоретическими и экспериментальными значениями физических констант появляются вследствие ошибок эксперимента, а поэтому значения, полученные в результате последних лабораторных опытов, считаются самыми точными. От прежних значений отказываются и со временем их забывают.</p><p>Что, если значения физических констант действительно изменяются? Возможно ли, что меняются сами основополагающие принципы природы? Перед тем как задуматься над этим вопросом, необходимо определиться с самым фундаментальным положением науки, какое нам известно, — с верой в единообразие природы. Для убежденного сторонника этой теории сама постановка вопроса звучит абсурдно: постоянные являются постоянными по определению.</p><p>Большинство физических констант измерены в одном только уголке Вселенной, и только в течение последних нескольких десятилетий, причем реальные результаты измерений непредсказуемым образом варьировались. Утверждение, что значения всех констант остаются постоянными независимо от места и времени измерения, не является экстраполяцией полученных результатов. Такая экстраполяция выглядела бы весьма странно. Значения констант, полученные в результате измерений на Земле, значительно изменились за последние пятьдесят лет, и у нас слишком мало доказательств, позволяющих утверждать, что нигде во Вселенной эти константы не менялись в течение последних 15 миллиардов лет. Сам факт, что такое предположение практически не обсуждается и принимается без доказательств, показывает, насколько в науке укоренилась вера в вечные истины.</p><p>В соответствии с традиционными научными воззрениями, в природе все управляется фиксированными законами и неизменными константами. Законы природы остаются одними и теми же в любое время и в любом месте. Строго говоря, это означает, что они находятся вне времени и пространства. В таком случае законы природы ближе к «идеям» в понимании Платона, чем к развивающейся материи. Они игнорируют материю, энергию, поля, пространство и время. Короче говоря, они не содержат в себе ничего. Они нематериальны и находятся вне физического существования. Так же как идеи Платона, они лежат в основе всех явлений в качестве скрытой причины, или «логоса», пребывающего вне времени и пространства.</p><p>Разумеется, каждый согласится, что законы природы в том виде, как они формулируются учеными, меняются со временем, поскольку старые теории частично или полностью заменяются новыми взглядами. Например, теория всемирного тяготения, выдвинутая Ньютоном, рассматривала силу, зависимую от расстояния, которая действовала в абсолютно неизменных и независимых друг от друга времени и пространстве. Затем на смену ей пришла теория Эйнштейна, в которой гравитационное поле состоит из связанной структуры искривленного пространства-времени. Но и Ньютон, и Эйнштейн разделяли веру Платона в то, что во всех естественных науках в основе сменяющих друг друга теорий лежат истинные вечные законы, универсальные и непреложные. Никто из них не сомневался в постоянстве констант, и во многом их всемирная слава обусловлена достижениями в этой области: Ньютон ввел в практику гравитационную постоянную, а Эйнштейн произвел расчеты, которые позволили объявить скорость света в вакууме — с — абсолютной константой. В современной теории относительности с является математической константой, параметром, равным отношению единиц пространства к единицам времени. Его значение является постоянным по определению. Вопрос о том, может ли скорость света в вакууме отличаться от значения <emphasis>с, </emphasis>теоретически иногда рассматривается, но всерьез никого не интересует.</p><p>Для основателей современной науки — Коперника, Кеплера, Галилея, Декарта и Ньютона — законы природы были неизменными Идеями в Божественном Разуме. Бог для этих ученых был своего рода математиком. Открытие математических законов природы представлялось непосредственным проникновением в сущность вечного Божественного Разума.<a l:href="#fn229" type="note">[229]</a> Такое отношение к законам природы встречается и у современных физиков.<a l:href="#fn230" type="note">[230]</a></p><p>К концу XVIII в. многие высокообразованные люди приняли новое мировоззрение, названное деизмом. Оно предполагает, что над миром стоит бесконечно удаленное, рациональное, математически точное божество, которое не смущает верующего живыми чертами библейского Бога. Это высшее существо познается человеческим разумом, не нуждающимся ни в Божественном откровении, ни в религиозных организациях. Божество деизма создало Вселенную, после чего уже не играет в ней активной роли: все происходит само по себе в соответствии с законами и константами природы. Эти законы, как свойства Божественного Разума, стали символами божества. Они были абсолютными, универсальными, неизменными и всемогущими. В начале XIX в. деизм постепенно стал уступать место атеизму. Как выразился французский физик Анри Лаплас, Бог стал «ненужной гипотезой». Вечность материи и энергии подтверждалась законами сохранения материи и энергии. Вечность законов природы и неизменность физических констант просто принимались без доказательств. Нематериальные математические принципы природы считались беспричинными, самостоятельными, сложившимися неким таинственным образом. По сути дела, они признавались только самими математиками.</p><p>Вплоть до 60-х гг. XX в. в ортодоксальной физике Вселенная все еще считалась вечной. Однако в течение нескольких десятилетий накапливались доказательства расширения Вселенной, а в 1965 г. открытие космического микроволнового фонового излучения в конце концов привело к грандиозному перевороту в космологии. Была принята теория Большого взрыва. На смену вечной машиноподобной Вселенной, постепенно приближающейся к термодинамической тепловой смерти, пришла модель растущего, развивающегося, эволюционирующего космоса. Если некогда произошло рождение космоса (первоначальная «сингулярность», как выражаются физики), вновь появляются прежние вопросы. Откуда и из чего появилось все, что находится вокруг нас? Почему Вселенная такова, какова она есть? Появляется и новый вопрос: если сама природа эволюционирует, почему вместе с ней не могут эволюционировать и ее законы? Если законы описывают изменяющуюся природу, они должны изменяться вместе с ней. Большинство физиков продолжают следовать традиционному подходу Платона. Законы не рождаются самим эволюционирующим космосом, а вводятся для его описания. Они присутствуют изначально, как своего рода космический «кодекс Наполеона». Каким-то образом из вечной, нефизической, чисто умозрительной области — из разума математического божества, а то и просто из некоего самосущего царства математики — в первичном взрыве из пустоты появляется Вселенная. Вот как описывает это физик Хайнц Пагельс:</p><p>«Полное отсутствие чего-либо «перед» образованием Вселенной — это самая абсолютная пустота, какую мы только можем себе представить: не существует ни пространства, ни времени, ни материи. Это мир без места, без длительности и вечности, без какой бы то ни было размерности — одним словом, то, что математики называют "пустым множеством". И все-таки эта невообразимая пустота преобразуется в пространство, заполненное веществом, — как необходимое следствие физических законов. Где же хранились эти законы, пока была пустота? Что «сообщило» пустоте, что она хранит в себе потенциальную Вселенную? Получается, что даже пустота подчиняется закону, некой логике, существовавшей еще до того, как появились пространство и время».<a l:href="#fn231" type="note">[231]</a></p><p>Пытаясь создать математическую теорию окружающего мира, современные ученые признают эволюционную космологию, но в то же время сохраняют традиционную веру в вечность законов природы и инвариантность фундаментальных констант. Таким образом получается, что эти законы каким-то образом уже присутствовали в мире еще до первоначальной сингулярности — или, вернее, они вообще существуют вне времени и пространства. Тем не менее вопросы остаются. Почему эти законы существуют именно в таком виде, а не в каком-либо ином? Почему фундаментальные константы имеют именно те значения, которые мы им приписываем?</p><p>В настоящее время подобные вопросы обычно рассматриваются с точки зрения антропного принципа: из всех возможных вариантов Вселенной только один, именно с тем набором величин, которые мы определили в настоящее время, мог породить мир, населенный живыми существами, и привести к появлению разума, позволяющего специалистам по космологии обсуждать эти проблемы. Если бы значения фундаментальных констант были иными, вполне возможно, что не было бы ни звезд, ни планет, ни людей. Даже при самом малом изменении численных значений этих констант нас могло бы вообще не быть. Например, при малейшем изменении соотношения ядерных и электромагнитных сил образование атомов углерода могло оказаться невозможным, но тогда не было бы и органических форм жизни, а следовательно, и нас с вами. «"Священный Грааль" современной физики — объяснение, почему числовые значения этих констант (…) именно таковы, каковы они есть».<a l:href="#fn232" type="note">[232]</a></p><p>Некоторые физики склоняются к своего рода неодеизму со стоящим в начале мира математическим божеством, которое точно подобрало значения фундаментальных констант таким образом, чтобы из всех возможных вариантов реализовалась именно наша Вселенная, в которой мы смогли развиваться. Другие предпочитают вообще исключить любое божество. Одна из теорий, исключающих необходимость вмешательства со стороны некоего математического разума, задавшего численные значения фундаментальных констант, — предположение, что наша Вселенная была лишь частью «пены» потенциальных вселенных. Первоначальный «пузырек», из которого она выросла, был одним из многих, но при этом она должна была иметь собственные константы, что и подтверждается самим фактом нашего существования. Каким-то образом наше существование стало возможно благодаря некоему отбору. Допускается существование бесчисленного множества еще не известных нам чужеродных и безжизненных вселенных, но имеется всего одна, которую мы можем познать.</p><p>Еще дальше в таких предположениях продвинулся Ли Смолин, который выдвинул своего рода концепцию космического дарвинизма. Через черные дыры новорожденные вселенные могут отпочковываться от ранее существовавших вселенных и продолжать существование уже самостоятельно. Некоторые из этих вселенных могут претерпевать определенные мутации в области численных значений фундаментальных констант и потому изменять схему развития. Только те из них, которые могут образовывать звезды, способны создавать черные дыры и поэтому давать жизнь новым вселенным. Таким образом, с точки зрения космического «плодородия», только вселенные, подобные нашей, являются репродуктивными, и потому возможно существование множества более или менее сходных между собой обитаемых вселенных.<a l:href="#fn233" type="note">[233]</a> Однако эта умозрительная теория не объясняет, почему какие-либо вселенные в принципе должны существовать, чем именно определяются управляющие ими законы, что именно сохраняет, содержит в себе и запоминает мутировавшие константы в отдельно взятой вселенной.</p><p>Примечательно, что все эти на первый взгляд чрезвычайно смелые рассуждения остаются вполне традиционными в том отношении, что без каких-либо доказательств признают существование вечных законов и неизменность фундаментальных констант — по крайней мере, в пределах данной конкретной вселенной. Эти устоявшиеся допущения рассматривают постоянство числовых значений фундаментальных констант как изначальную истину. Неизменность констант становится разновидностью веры, основанной на философии Платона и теологии. Тем не менее этот тезис до сих пор остается недоказанным. Официальные значения констант изменялись даже в течение нескольких последних десятилетий. Все попытки измерить эти константы с использованием различных астрономических методов основывались все на том же устойчивом предположении, что численные размеры констант уже заданы, то есть на концепции универсального постоянства природы. Далее я попытаюсь продемонстрировать, что такие представления о физических константах в той или иной степени основываются на одних и тех же, раз за разом повторяемых аргументах. Тем не менее «неисправленные» эмпирические данные имеют мало общего с воззрениями убежденных ортодоксов, и, если измерения показывают отклонение от ожидаемой величины константы, что бывает не так уж редко, результаты считаются ошибкой эксперимента. Самые последние результаты считаются наиболее близкими к «истинному» значению той или иной константы.</p><p>Некоторые отклонения в определяемом экспериментальном значении действительно могут быть следствием ошибок, и такие ошибки сводят на нет все улучшения в методах измерения и все усовершенствования приборов. Кроме того, все измерения имеют свои ограничения точности. Но не все отклонения в измеренных численных значениях фундаментальных констант являются следствием неизбежных ошибок или ограниченной точности использованной аппаратуры. Могут быть и вполне реальные отклонения. В эволюционирующей вселенной можно вполне обоснованно предположить эволюцию фундаментальных констант. И эти изменения численных значений констант могут оказаться не только хаотическими, но и циклическими.</p></section><section><title><p>ТЕОРИИ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ «ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ КОНСТАНТ»</p></title><p>Несколько физиков — к примеру, Артур Эддингтон и Поль Дирак — после долгих размышлений пришли к выводу, что по крайней мере некоторые из «фундаментальных констант» могут со временем изменять свои значения. В частности, Дирак высказал предположение, что численное значение гравитационной постоянной <emphasis>(G) </emphasis>может со временем уменьшаться, так как по мере расширения Вселенной уменьшается сила тяжести.<a l:href="#fn234" type="note">[234]</a> Однако все, кто высказывает подобные предположения, обычно спешат добавить, что ничуть не сомневаются в постоянстве законов природы, а лишь предполагают, что эти вечные законы управляют изменением констант.</p><p>Более радикальная гипотеза состоит в том, что эволюционируют сами законы. Философ Альфред Норт Уайтхед подчеркивает, что, если отбросить идею Платона об управляющих природой законах и рассмотреть сами природные закономерности, напрашивается вывод, что они непременно должны эволюционировать вместе с природой:</p><p>«Поскольку законы природы зависят от отдельных характеристик составляющих ее объектов, изменения этих объектов неизбежно должны повлечь за собой изменения законов. Таким образом, современный эволюционный образ физической Вселенной должен включать законы природы, которые изменяются синхронно с объектами, составляющими окружающий мир. Поэтому концепция Вселенной как эволюционирующего субъекта с неизменными вечными законами должна быть отброшена».<a l:href="#fn235" type="note">[235]</a> Я предпочитаю вообще избегать термина «закон», предполагающего образ божества как некоего верховного законодателя. Более близкой к истине мне представляется идея, что упорядоченность природы подобна привычке или обычаю. Гипотеза морфического резонанса предполагает, что природе присуща совокупная память. Природа не находится под воздействием некоего внешнего математического разума, а руководствуется привычками, подчиняющимися принципу естественного отбора.<a l:href="#fn236" type="note">[236]</a> При этом некоторые обычаи устойчивее других. К примеру, привычные природе структуры атомов водорода по своему происхождению чрезвычайно древние и имеют широчайшее распространение во всех уголках Вселенной — а привычный образ гиены таковым не является. Гравитационное и электромагнитное поля, атомы, галактики и звезды управляются древнейшими обычаями, возникшими в самый ранний период истории Вселенной. С этой точки зрения «фундаментальные константы» являются количественным выражением глубоко укоренившихся обычаев. На начальных стадиях они могли меняться, но после многократных повторений все более и более приближались к некоему фиксированному значению, и в конце концов их численное значение могло стать более или менее постоянным. В этом отношении гипотеза обычая или привычки находится в согласии с общепринятым допущением о постоянстве констант, хотя объясняет это постоянство совершенно иначе.</p><p>Даже если отбросить идею эволюции фундаментальных констант, останутся по крайней мере две причины, по которым возможно изменение их численных значений. Во-первых, эти значения могут зависеть от астрономического окружения, которое изменяется при движении Солнца внутри галактики и по мере удаления самой нашей галактики от всех остальных. Во-вторых, значения констант могут колебаться или флуктуировать. Возможно даже, что флуктуации происходят в хаотическом режиме. Современная теория хаоса дала возможность отойти от устаревшего детерминизма и осознать, что хаотическое движение в большинстве областей природы — явление вполне обычное.<a l:href="#fn237" type="note">[237]</a> С самого зарождения физики и до сих пор — под влиянием глубоко укоренившегося платонизма — константы оставались неизменными. Но что, если эти константы неупорядоченным образом изменяются?</p><p>Специалисты по метрологии вовсе не отметают гипотезу о том, что фундаментальные постоянные в ходе миллионов лет могут хотя бы в незначительной степени изменяться. Предпринимались различные попытки оценить эти возможные изменения каким-либо косвенным методом — к примеру, путем сравнения световых волн, приходящих к нам от относительно близких галактик и звезд, со световыми волнами от объектов, расположенных на расстоянии многих миллионов, а то и миллиардов световых лет. В основе таких методов лежит предположение, что систематические изменения численных значений фундаментальных констант, даже если они существуют, должны быть очень незначительными. Но проблема в том, что косвенные методы оценки зависят от многих допущений, влияние которых невозможно оценить непосредственно. Косвенное доказательство постоянства фундаментальных констант в той или иной мере опирается на одни и те же аргументы. Более подробно я рассмотрю это доказательство, когда речь пойдет о каждой из рассматриваемых констант.</p><p>Даже если средние значения констант окажутся устойчивыми в течение длительного времени, конкретные значения могут отклоняться от средней величины в результате изменений во внеземном пространстве или вследствие хаотических флуктуации. Каковы же реальные факты?</p></section><section><title><p>НЕУСТОЙЧИВОСТЬ ГРАВИТАЦИОННОЙ ПОСТОЯННОЙ</p></title><p>Гравитационная постоянная <emphasis>(G) </emphasis>впервые появилась в выведенном Ньютоном уравнении силы тяжести, в соответствии с которым сила гравитационного взаимодействия двух тел равна отношению умноженного на нее произведения масс этих взаимодействующих тел к квадрату расстояния между ними. Значение этой константы многократно измерялось с тех пор, как в 1798 г. было впервые определено в точном эксперименте Генри Кавендишем. «Лучшие» результаты измерений за последние 100 лет отображены на ил. 13.</p><p>В начальной стадии измерений наблюдался значительный разброс результатов, а затем прослеживается хорошая сходимость получаемых данных. Тем не менее даже после 1970 г. «лучшие» результаты колеблются в диапазоне от 6,6699 до 6,6745, то есть разброс составляет 0,07 %.<a l:href="#fn238" type="note">[238]</a> (Единицы, в которых выражается значение гравитационной постоянной, имеют вид ×10–11 м3 кг-1с-2.)</p><p>Из всех известных фундаментальных констант именно численное значение гравитационной постоянной определено с наименьшей точностью, хотя важность этой величины трудно переоценить. Все попытки прояснить точное значение этой константы не увенчались успехом, а все измерения так и остались в слишком большом диапазоне возможных значений. Тот факт, что точность численного значения гравитационной постоянной до сих пор не превышает 1/5000, редактор журнала «Нейчур» определил как «пятно позора на лице физики».<a l:href="#fn239" type="note">[239]</a> В последние годы неопределенность действительно была так велика, что для объяснения гравитационных аномалий даже вводились совершенно новые силы.</p><p>В начале 80-х гг. Фрэнк Стейси со своими коллегами измерял эту константу в глубоких шахтах и скважинах Австралии, и полученное им значение оказалось примерно на 1 % выше официального значения, принятого в настоящее время. Например, в серии экспериментов, проведенных в Квинсленде, в шахте Хилтон, было обнаружено, что значение гравитационной постоянной находится в пределах 6,734 ± 0,002, в то время как официально признанное значение составляет 6,672 ± 0,003.<a l:href="#fn240" type="note">[240]</a> Результаты исследователей в Австралии были воспроизводимы и хорошо согласовывались друг с другом,<a l:href="#fn241" type="note">[241]</a> но вплоть до 1986 г. на них практически не обращали внимания.</p><p>Затем Эфрейн Фишбах из университета Вашингтона (Сиэтл) вызвал шок среди ученых, заявив, что его лабораторные измерения также показали небольшое отклонение от закона всемирного тяготения по Ньютону, причем полученные результаты хорошо согласовывались с данными австралийских ученых. Фишбах провел повторный анализ результатов, в 20-е гг. полученных Роландом Эотвесом и всегда считавшихся наглядным примером точных измерений. Он обнаружил, что в классических опытах отмечалась аналогичная аномалия в некоторых данных, которые затем были сочтены случайной ошибкой.<a l:href="#fn242" type="note">[242]</a> На основе этих лабораторных испытаний и наблюдений в австралийских шахтах Фишбах предположил, что существует до тех пор неизвестная сила отталкивания, так называемая «пятая сила» (четырьмя известными взаимодействиями были сильное, слабое, электромагнитное и гравитационное).</p><p>Дальнейшие тщательные измерения гравитационной постоянной, которые проводились в сверхглубоких скважинах, пробуренных в арктической полярной шапке, а также на значительных высотах, представили дополнительные свидетельства существования «пятой силы».<a l:href="#fn243" type="note">[243]</a></p><empty-line/><image l:href="#i_015.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 13. Лучшие измерения значения гравитационной постоянной (G) с 1888 по 1989 гг.</p><empty-line/><p>Интерпретация полученных результатов зависела от того, каким образом учитывалось влияние геологических условий эксперимента, так как плотность окружающих скал воздействовала на измеряемую величину силы тяжести. Экспериментаторы были хорошо осведомлены об этом обстоятельстве и ввели в свои измерения соответствующие поправки. Скептики тем не менее утверждали, что поблизости могли находиться не учтенные экспериментаторами скалы необычайно высокой плотности, и необычную величину гравитационной постоянной определило именно воздействие этих скальных пород.<a l:href="#fn244" type="note">[244]</a> До настоящего времени такая точка зрения преобладает, хотя вопрос о существовании «пятой силы» по-прежнему открыт. Эта тема остается предметом теоретических и экспериментальных изысканий.<a l:href="#fn245" type="note">[245]</a></p><p>Возможное существование «пятой силы» практически не влияет на изменения гравитационной постоянной во времени. Однако сам факт, что в конце двадцатого столетия серьезно обсуждался вопрос о некой дополнительной силе, воздействующей на гравитацию, свидетельствует о том, что теория гравитации не слишком продвинулась вперед за три столетия после публикации «Начала» Ньютона.</p><p>Предположение Поля Дирака и других физиков-теоретиков о том, что гравитационная постоянная может уменьшаться по мере расширения Вселенной, было воспринято некоторыми специалистами в метрологии достаточно серьезно. Однако предполагаемое Дираком изменение было весьма незначительным — приблизительно 5/(1011) в год. Такое изменение нельзя подтвердить существующими на сегодняшний день методами проводимых на Земле измерений, так как «лучшие» результаты, полученные за последние двадцать лет, отличаются друг от друга более чем на 0,0005. Иными словами, предполагаемое изменение меньше разницы в существующих «лучших» результатах примерно в десять миллионов раз.</p><p>Для проверки предложенной Дираком гипотезы были опробованы различные косвенные методы. Одни из этих методов основывались на геологических данных — к примеру, на измерении угла наклона ископаемых песчаных дюн, по которому можно было вычислить силу тяжести, воздействующую в период образования этих дюн. В других методах использовались данные о затмениях за последние 3000 лет. При некоторых способах проверки применялись новейшие астрономические методы. В ходе одного из экспериментов, проводимых в рамках космической программы, через равные промежутки времени измерялось расстояние до Луны. При этом использовался радар усложненной конструкции, которая позволила установить решетку с отражателями прямо на лунную поверхность. Время прохождения лазерных импульсов — от момента пуска до регистрации телескопом — измерялось через равные промежутки времени. Более точный эксперимент с использованием радара удалось провести благодаря полету «Викинга» к Марсу: импульсы к Земле посылались с поверхности Марса спускаемым аппаратом. Эти измерения продолжались с 1976 по 1982 гг. Если предположить, что скорость света в вакууме остается постоянной, радарные методы позволяют определять расстояние от Марса до Земли с точностью в несколько метров. Полученные данные вводились в сложные математические модели орбит различных тел в Солнечной системе, в результате чего уточнялось их соответствие установленному значению гравитационной постоянной. Однако такие вычисления допускали множество неопределенностей, включая предположения о воздействии на орбиту Марса крупных астероидов с неизвестной массой. Один вариант вычислений дал результаты, подтверждающие изменения гравитационной постоянной на 0,2/(1011) в год.<a l:href="#fn246" type="note">[246]</a> Другой метод вычислений, в котором использовались те же самые данные, дал результат, на порядок превышавший предыдущий, но и он был ниже 1/(1010) в год.<a l:href="#fn247" type="note">[247]</a></p><p>Еще один астрономический метод заключался в изучении динамики расстояния между объектами в двойном пульсаре. Уточнялось, действительно ли гравитационная постоянная за время наблюдений сохраняет неизменную величину. Но и в этом случае при вычислениях использовалось слишком много предположений, что делает результаты исследования недостоверными для любого, кто захотел бы повторить эксперимент, изменив принятые допущения.<a l:href="#fn248" type="note">[248]</a></p><p>Некоторые физики считают, что по крайней мере часть имеющихся данных указывает на незначительные изменения гравитационной постоянной во времени.<a l:href="#fn249" type="note">[249]</a> На основе данных, полученных в экспериментах с Луной, часть ученых пришла к заключению, что гравитационная постоянная может меняться по меньшей мере в такой степени, как предполагал Дирак,<a l:href="#fn250" type="note">[250]</a> однако другие с этим не согласны.<a l:href="#fn251" type="note">[251]</a> Патриарх британской метрологии Брайан Петли интерпретировал все эти исследования следующим образом:</p><p>«Если считать достоверными космологические измерения времени и полагать, что мы обладаем достаточным пониманием гравитации, то изменения гравитационной постоянной составят менее 1/иок&gt;) в год. Этот вывод подтверждается рядом различных доказательств, часть которых получена в кратковременных экспериментах. Если считать изменения, предсказанные Дираком, неверными, остается признать, что флуктуации значений гравитационной постоянной либо зависят от времени в крайне незначительной степени, либо имеют циклический характер, причем в настоящее время эти изменения особенно незначительны».<a l:href="#fn252" type="note">[252]</a></p><p>Со всеми этими косвенными доказательствами проблема в том, что все они зависят от сложной цепи теоретических предположений, включая гипотезу о постоянстве других физических констант. Они остаются убедительными только в рамках принятой системы воззрений. Если считать достоверными современные космологические теории, сами по себе предполагающие неизменность гравитационной постоянной <emphasis>G, </emphasis>то данные становятся внутренне согласованными только при условии, что все изменения от эксперимента к эксперименту или от метода к методу мы будем считать результатом ошибки.</p></section><section><title><p>УМЕНЬШЕНИЕ СКОРОСТИ СВЕТА В ВАКУУМЕ С 1928 по 1945 ГГ</p></title><p>В соответствии с теорией относительности Эйнштейна скорость света в вакууме инвариантна: она является абсолютной константой. Большинство современных физических теорий основывается именно на этом постулате. Поэтому существует стойкое теоретическое предубеждение против того, чтобы рассматривать вопрос о возможном изменении скорости света в вакууме. В любом случае вопрос этот в настоящее время официально признан закрытым. С 1972 г. скорость света в вакууме была объявлена постоянной по определению и теперь считается равной 299792,458 ± 0,0012 к/с.</p><p>Так же как и в случае с гравитационной постоянной, прежние измерения этой константы значительно отличались от современной, официально признанной величины. К примеру, в 1676 г. Ремер вывел величину, которая была на 30 % ниже современной, а полученные в 1849 г. результаты Физо были на 5 % выше.<a l:href="#fn253" type="note">[253]</a> Изменение «лучших» результатов измерения скорости света в вакууме с 1874 г. по наши дни приводится на ил. 14. На первый взгляд кажется, что перед нами еще один блестящий пример повышения точности измерений, а результаты все более и более приближаются к истинному значению. Но имеющиеся факты говорят о том, что ситуация несколько сложнее.</p><p>В 1929 г. Бердж опубликовал свой обзор всех доступных на тот момент результатов измерений скорости света в вакууме и пришел к заключению, что наиболее точное значение этой константы равно 299796 ± 4 км/с. Он указал, что вероятная ошибка в данном случае гораздо меньше, чем при измерении численных значений других фундаментальных констант, и пришел к заключению, что «приводимая величина скорости света в вакууме является вполне удовлетворительной и ее можно считать более или менее окончательно установленной».<a l:href="#fn254" type="note">[254]</a> Однако уже к тому времени, когда был сделан этот вывод, было получено значительно меньшее значение этой константы, а в 1934 г. Дж. Г. де Брей предположил, что существуют данные, указывающие на циклические изменения скорости света в вакууме.<a l:href="#fn255" type="note">[255]</a></p><empty-line/><image l:href="#i_016.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 14. Лучшие результаты измерений скорости света в вакууме с 18743 по 1972 гг.</p><empty-line/><p>С 1928 по 1945 гг. скорость света в вакууме, как оказалось, была на 20 км/с меньше, чем до и после этого периода (таблица 2). «Лучшие» результаты, полученные ведущими исследователями, использовавшими различные методы, были поразительно близкими, и все имевшиеся на тот момент данные собрали и систематизировали Бердж в 1941 г. и Дорси в 1945 г.</p><p><emphasis>Таблица 2</emphasis></p><subtitle>СКОРОСТЬ СВЕТА В ВАКУУМЕ, 1928–1945<a l:href="#fn256" type="note">[256]</a></subtitle><image l:href="#i_017.jpg"/><empty-line/><image l:href="#i_018.jpg"/><p>В конце 40-х гг. величина этой константы вновь стала возрастать. Неудивительно, что когда новые измерения стали давать более высокие значения этой постоянной, среди ученых сначала возникло некоторое недоумение. Новая величина оказалась примерно на 20 км/с выше прежней, то есть достаточно близкой к установленной в 1927 г. Начиная с 1950 г. результаты всех измерений этой константы опять оказались очень близки друг к другу (ил. 15). Остается лишь предполагать, как долго сохранялось бы единообразие получаемых результатов, если бы измерения продолжали проводиться. Но на практике в 1972 г. было принято официальное значение скорости света в вакууме, а дальнейшие исследования прекращены.</p><empty-line/><image l:href="#i_019.jpg"/><subtitle>Ил. 15. Скорость света в вакууме, определявшаяся с 1927 по 1972 гг. В 1972 г. величина этой константы была объявлена постоянной по определению.</subtitle><p>Как можно объяснить уменьшение этой константы в период с 1928 по 1945 гг.? Если речь идет только об ошибке в экспериментах, почему в этот период все результаты, полученные различными исследователями и при использовании различных методов, настолько хорошо согласуются друг с другом? И почему ошибка всегда оказывалась столь низкой?</p><p>Суть одного из возможных объяснений сводится к тому, что скорость света в вакууме на самом деле время от времени меняет свое значение. Вероятно, в течение примерно двадцати лет она действительно имела меньшую величину. Однако такую возможность никто, кроме де Брея, всерьез не рассматривал. Уверенность в том, что данная константа должна иметь фиксированное значение, оказалась настолько сильна, что полученные в тот период экспериментальные данные удостоились лишь весьма поверхностного объяснения. Этот примечательный эпизод в науке в настоящее время принято объяснять психологическим фактором:</p><p>«В экспериментах той эпохи существовала заметная тенденция к всеобщему согласию, которую кто-то деликатно назвал "блокировкой интеллектуальной фазы". Специалисты по метрологии, как правило, хорошо осознают возможность такого рода эффектов. Всегда найдутся услужливые коллеги, которые будут рады направить вас в нужном направлении! (…) Помимо выявления ошибок, близкое завершение эксперимента приносит более частые и более активные контакты с заинтересованными коллегами, а подготовка к написанию статьи или отчета открывает новые виды на будущее. Все эти обстоятельства, вместе взятые, и предотвращают появление "окончательного результата", заметно отличающегося от общепринятых воззрений. Следовательно, очень легко выдвинуть и трудно опровергнуть подозрение в том, что исследователь перестает заботиться об уточнении своих результатов, если они оказываются близкими к результатам других ученых».<a l:href="#fn257" type="note">[257]</a></p><p>Но если предшествующие изменения в численных значениях фундаментальных констант приписывать психологии экспериментаторов, тогда, по справедливому замечанию других выдающихся специалистов в области метрологии, «возникает довольно неудобный вопрос: можем ли мы быть уверены, что этот психологический фактор не сохраняет свое значение и в наши дни?»<a l:href="#fn258" type="note">[258]</a> Однако по отношению к численному значению скорости света в вакууме этот вопрос в наши дни считается чисто академическим. Теперь не только сама эта константа объявляется постоянной по определению, но и все единицы измерения, в которых фигурирует данный параметр, — расстояние и время — теперь определяются через скорость света в вакууме.</p><p>Секунда обычно определялась как 1/86400 доля средних солнечных суток, но теперь ее определяют как интервал времени, в течение которого совершается 9 192 631 770 колебаний, соответствующих резонансной частоте энергетического перехода между уровнями сверхтонкой структуры основного состояния атома цезия-133 при отсутствии возмущений внешними полями. И метр с 1983 г. был определен через скорость света в вакууме, по определению постоянной.</p><p>Как указал Брайан Петли, вполне возможно, что</p><p>«…скорость света в вакууме может (а) меняться со временем, (б) зависеть от направления в пространстве или (в) реагировать на вращение Земли вокруг Солнца, движение внутри Галактики или какие-то другие факторы».<a l:href="#fn259" type="note">[259]</a></p><p>Тем не менее, если бы изменения этой фундаментальной константы действительно происходили, мы бы этого не заметили. В настоящее время мы находимся внутри искусственной системы, где подобные изменения не только невозможны по определению, но и не могут быть обнаружены на практике из-за способа, которым определяются единицы измерения. Любое изменение в численном значении скорости света в вакууме изменило бы и единицы измерения таким образом, что эта скорость, выраженная в км/с, осталась бы прежней.</p></section><section><title><p>ВОЗРАСТАНИЕ ЗНАЧЕНИЯ ПОСТОЯННОЙ ПЛАНКА</p></title><p>Постоянная Планка <emphasis>(h) </emphasis>является фундаментальной константой квантовой физики и связывает частоту излучения <emphasis>(υ) </emphasis>с квантом энергии <emphasis>(Е) </emphasis>в соответствии с формулой <emphasis>E-hυ. </emphasis>Она имеет размерность действия (то есть произведения энергии на время).</p><p>Нам твердят, что квантовая теория — образец блестящего успеха и удивительной точности: «Законы, открытые при описании квантового мира (…) являются наиболее верными и точными инструментами из всех, когда-либо применявшихся для успешного описания и предсказания Природы. В некоторых случаях совпадение между теоретическим прогнозом и реально полученным результатом настолько точно, что расхождения не превышают одной миллиардной части».<a l:href="#fn260" type="note">[260]</a></p><p>Подобные утверждения я слышал и читал так часто, что привык считать, будто численное значение постоянной Планка должно быть известно с точностью до самого дальнего знака после запятой. Кажется, что так оно есть: стоит лишь заглянуть в какой-нибудь справочник по этой теме. Однако иллюзия точности исчезнет, если открыть предыдущее издание того же справочника. На протяжении многих лет официально признанная величина этой «фундаментальной константы» изменялась, демонстрируя тенденцию к постепенному возрастанию (ил. 16).</p><empty-line/><p>Максимальное изменение значения постоянной Планка отмечалось с 1929 по 1941 гг., когда ее величина возросла более чем на 1 %. В значительной степени это увеличение было вызвано существенным изменением экспериментально измеренного заряда электрона, е. Измерения постоянной Планка не дают непосредственных значений данной константы, поскольку при ее определении необходимо знать величину заряда и массу электрона. Если одна или тем более обе последние константы изменяют свои величины, изменяется и величина постоянной Планка.</p><empty-line/><p>Ил. 16. Лучшие результаты измерения постоянной Планка в период с 1919 по 1988 гг.</p><empty-line/><image l:href="#i_020.jpg"/><p>Во введении к третьей части книги я уже упоминал об экспериментах Милликена по определению заряда электрона. Как выяснилось, именно сложность точного определения элементарного заряда затрудняет точное вычисление постоянной Планка. Даже в том случае, когда отдельные исследователи в своих экспериментах определяли значительно большую величину этого заряда, их сообщения старались не замечать. «Огромная известность и авторитет Милликена предопределили уверенность в том, что вопрос о величине заряда электрона уже получил вполне определенный ответ».<a l:href="#fn261" type="note">[261]</a> В течение примерно двадцати лет исследователи предпочитали пользоваться величиной, которую определил Милликен, но появлялось все больше и больше доказательств того, что реальная величина заряда электрона превышает официально признанную. Ричард Фейнман высказался по этому поводу так:</p><empty-line/><p>«Интересно проследить историю измерений заряда электрона после Милликена. Если построить график этих измерений как функцию времени, видно, что каждый следующий результат чуть выше предыдущего, и так до тех пор, пока результаты не остановились на некотором более высоком уровне. Почему же сразу не обнаружили, что число несколько больше? Ученые стыдятся этой истории, так как очевидно, что происходило следующее: когда получалось число, слишком отличающееся от результата Милликена, экспериментаторы начинали искать у себя ошибку. Когда же результат не очень отличался от величины, полученной Милликеном, он не проверялся так тщательно. И вот слишком далекие числа исключались и т. п.».<a l:href="#fn262" type="note">[262]</a></p><p>В конце 30-х гг. расхождения в результатах больше нельзя было игнорировать, но нельзя было и просто отбросить величину, представленную Милликеном и давно признанную учеными. Вместо этого заряд электрона скорректировали за счет введения новой величины — вязкости воздуха, важной переменной в опыте с каплями масла. В результате величина заряда приблизилась к имеющимся новым значениям этой константы.<a l:href="#fn263" type="note">[263]</a> В начале 40-х гг. были получены еще более высокие значения этой константы, что привело к новой переоценке имевшейся на тот момент официально признанной величины. Разумеется, нашлись причины для новой корректировки результата, полученного Милликеном, позволяющей подогнать его к новым данным.<a l:href="#fn264" type="note">[264]</a> Каждое увеличение величины заряда электрона е влекло за собой увеличение численного значения постоянной Планка.</p><p>Интересно отметить, что значение этой фундаментальной константы постоянно возрастало в период с 50-х до 70-х гг. (таблица 3). Каждое возрастание превышало допустимую погрешность при определении этой константы в предыдущих экспериментах. Самые последние результаты измерений показывают небольшое уменьшение постоянной Планка.</p><p><emphasis>Таблица 3</emphasis></p><p>ВЕЛИЧИНА ПОСТОЯННОЙ ПЛАНКА,</p><p>ИЗМЕРЕННАЯ В ПЕРИОД С 1951 ПО 1988 гг.</p><p>(ОБЗОР ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ)</p><empty-line/><image l:href="#i_021.jpg"/><empty-line/><p>Было сделано несколько попыток обнаружить изменение постоянной Планка по красному смещению спектров излучения сильно удаленных квазаров и звезд. Суть идеи заключалась в том, что, если бы величина этой фундаментальной константы изменилась, изменение можно было бы обнаружить, сравнивая излучение, возраст которого превышал несколько миллиардов лет, с намного более поздним излучением от сравнительно близко расположенных объектов. Было выявлено небольшое различие, которое привело к громкому заявлению, что величина постоянной Планка ежегодно изменяется примерно на 5/1013 Оппоненты указывают на то, что полученные результаты были предсказуемыми, поскольку все вычисления основывались на изначальном допущении о неизменности этой фундаментальной константы.<a l:href="#fn265" type="note">[265]</a> Нетрудно заметить, что повторяется прежний аргумент. Строго говоря, начальное допущение подразумевало неизменность произведения <emphasis>hc, </emphasis>но, поскольку величина <emphasis>с </emphasis>является константой по определению, отсюда следует и неизменность постоянной Планка <emphasis>h.</emphasis></p></section><section><title><p>ИЗМЕНЕНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ПОСТОЯННОЙ ТОНКОЙ СТРУКТУРЫ</p></title><p>Одна из проблем при регистрации изменений величины любой из фундаментальных констант заключается в том, что при обнаружении таких изменений бывает сложно определить, являются ли они следствием непостоянства самой константы или же причина заключается в изменении единиц измерения, с помощью которых определяется величина. Однако некоторые фундаментальные константы не имеют размерности, а выражаются только определенным числом, и поэтому вопрос о возможном изменении единиц измерения не возникает. Одной из таких безразмерных констант является отношение массы протона к массе электрона. Еще одним подобным примером может служить постоянная тонкой структуры. По этой причине некоторые специалисты в метрологии особенно подчеркивают, что «колебания величины физических «констант» следовало бы формулировать с использованием безразмерных постоянных».<a l:href="#fn266" type="note">[266]</a></p><p>Следуя такому мнению, в этом разделе я рассматриваю доказательство изменений величины постоянной тонкой структуры (се), связанной с зарядом электрона, скоростью света в вакууме и постоянной Планка по формуле <emphasis>α </emphasis>= e2/2hcε0, где ε0 — диэлектрическая проницаемость свободного пространства. Эта константа является характеристикой интенсивности электромагнитных взаимодействий и равна приблизительно 1/137, но иногда выражается и обратной величиной. Постоянную тонкой структуры некоторые физики рассматривают как одно из главных космических чисел, которые могут помочь объяснить единую теорию.</p><p>В период с 1929 по 1941 гг. величина постоянной тонкой структуры увеличилась приблизительно на 0,2 % — с 7,283 х (10-3) до 7,2976 х (10-3).<a l:href="#fn267" type="note">[267]</a> Это изменение в значительной степени можно отнести на счет возрастания величины заряда электрона и отчасти — уменьшения скорости света в вакууме, о которых шла речь выше. Как и при определении численных значений других фундаментальных констант, имеются расхождения в результатах, полученных разными исследователями, а «лучшие» результаты были собраны и обобщены на основе обзора данных, имевшихся на каждый конкретный момент. Изменение этих согласованных результатов с 1941 по 1973 гг. приводится на ил. 17. Так же как и в случае с другими константами, изменения, как правило, значительно превышают величину допустимой погрешности. Например, увеличение численного значения этой константы за периоде 1951 по 1963 гг. превысило величину допустимой погрешности результатов, полученных в 1951 г. (стандартного отклонения), в 12 раз. Увеличение численного значения постоянной тонкой структуры, определенного в 1973 г., по сравнению с данными, полученными в 1963 г., примерно в пять раз превышало величину допустимой погрешности для данных 1963 г. Все численные значения приводятся в таблице 4.</p><empty-line/><image l:href="#i_022.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 17. Лучшие результаты измерения постоянной тонкой структуры за период с 1941 по 1983 гг.</p><p><emphasis>Таблица 4</emphasis></p><p>ВЕЛИЧИНА ПОСТОЯННОЙ ТОНКОЙ</p><p>СТРУКТУРЫ, ИЗМЕРЕННАЯ ЗА ПЕРИОД</p><p>С 1951 ПО 1973 гг.</p><image l:href="#i_023.jpg"/><empty-line/><p>Несколько исследователей в области космологии пришли к выводу, что постоянная тонкой структуры могла бы меняться на протяжении эволюции Вселенной.<a l:href="#fn268" type="note">[268]</a> Были предприняты попытки проверить эту гипотезу, анализируя спектр излучения звезд и квазаров. За основу было взято предположение, что расстояние от этих объектов до Земли пропорционально красному смещению спектров их излучения. По результатам измерений можно было предположить, что величина постоянной тонкой структуры или изменяется в крайне незначительной степени, или остается постоянной.<a l:href="#fn269" type="note">[269]</a> Однако, как и при всех других попытках доказать постоянство фундаментальных констант с помощью астрономических наблюдений, было сделано множество допущений, в том числе — о неизменности других констант, об истинности современных космологических теорий и о правомерности использования красного смещения при определении расстояния до космических объектов. Все эти допущения были и остаются недоказанными и оспариваются теми специалистами в области космологии и астрофизики, которые придерживаются иных воззрений.<a l:href="#fn270" type="note">[270]</a></p></section><section><title><p>ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ЛИ КОНСТАНТЫ ИЗМЕНЯЮТСЯ?</p></title><p>Как мы уже убедились на приведенных выше примерах, эмпирические данные, получаемые в лабораторных экспериментах, выявляют различные изменения величины констант в зависимости от года их измерения. Похожие изменения обнаруживаются и при измерениях величины других фундаментальных констант. Для упорных ортодоксов эти факты никоим образом не ставят под сомнение постоянство самих констант, так как все отклонения можно попытаться объяснить той или иной ошибкой в эксперименте. Из-за постоянного улучшения экспериментальных методов и совершенствования лабораторного оборудования с наибольшим доверием всегда принято относиться к самым последним эмпирическим данным, и если они отличаются от ранее полученных результатов, предыдущие заведомо считаются неверными. Исключение составляют лишь те случаи, когда предшествующие данные подкреплены высоким авторитетом экспериментатора — как это произошло с Милликеном, измерявшим заряд электрона. Кроме того, специалисты по метрологии склонны переоценивать точность более современных измерений. Может быть, именно поэтому более поздние измерения нередко отличаются от более ранних на величину, превышающую допустимую погрешность. Если бы специалисты в метрологии правильно оценивали свои ошибки, изменения величины констант показали бы, что эти константы на самом деле флуктуируют. Наиболее показательный пример — уменьшение скорости света в вакууме в период с 1928 по 1945 гг. Было ли это реальным природным изменением — или феномен объяснялся исключительно коллективным обманом и самообманом исследователей?</p><p>До последнего времени существовало лишь две основные теории по поводу фундаментальных констант. Первая из них утверждает, что константы действительно являются постоянными, а все расхождения в эмпирических данных являются следствием той или иной ошибки. По мере того как наука прогрессирует, величина этих ошибок уменьшается. В случае постоянного возрастания точности экспериментов результаты будут все лучше и лучше согласовываться друг с другом, и в конце концов мы придем к истинному численному значению фундаментальной константы. Такой взгляд является общепринятым. Вторая теория возникла после того, как несколько специалистов в области теоретической физики высказали гипотезу, что одна или несколько фундаментальных констант могут непрерывно и с постоянной скоростью изменяться в ходе эволюции Вселенной и такие изменения возможно уловить с помощью астрономических наблюдений за сверхудаленными космическими объектами. Различные исследования с использованием подобного рода наблюдений подтвердили, что такие изменения возможны, но сами эти исследования не бесспорны. Они основывались на предположениях, которые сами были призваны доказать, что константы являются константами и что современные космологические теории остаются верными во всех смыслах.</p><p>Лишь немногих заинтересовала третья гипотеза, которой и посвящен данный раздел. Я допускаю возможность, что фундаментальные константы могут в определенных пределах колебаться относительно средней величины, которая и является истинной константой. Идея неизменности законов и констант — последний отголосок эры классической физики, в которой предполагалось, что в каждый момент времени и в каждой отдельно взятой точке пространства должна присутствовать привычная и в принципе всегда предсказуемая математическая упорядоченность. На практике ни в человеческой деятельности, ни в биологии, ни в атмосферных явлениях, ни даже в религии мы не наблюдаем ничего подобного. Революция хаоса показала, что этот совершенный порядок был лишь иллюзией.<a l:href="#fn271" type="note">[271]</a> Большая часть окружающего нас мира изначально склонна к хаосу.</p><p>Колебания величины фундаментальных констант в экспериментальных измерениях, по-видимому, сопоставимы с расхождениями, которые могли бы появиться в том случае, если бы сами величины оставались неизменными, но в эксперименте присутствовали систематические ошибки. Далее я предлагаю простой способ разграничить две возможные трактовки экспериментальных результатов. Для примера возьмем гравитационную постоянную, потому что при измерении численного значения именно этой фундаментальной константы в эмпирических данных выявляются наиболее значительные расхождения. Те же самые принципы можно было бы применить и к любой другой константе.</p></section><section><title><p>ЭКСПЕРИМЕНТ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ВОЗМОЖНЫХ ФЛУКТУАЦИЙ ЧИСЛЕННОГО ЗНАЧЕНИЯ ГРАВИТАЦИОННОЙ ПОСТОЯННОЙ</p></title><p>Принцип эксперимента прост. В настоящее время при лабораторных измерениях окончательная величина основывается на среднем значении, определяемом в целой серии отдельных опытов, а необъяснимые расхождения в экспериментальных данных приписываются случайным ошибкам. Нетрудно заметить, что если флуктуации — будь они следствием изменений в околоземном пространстве или естественных хаотических колебаний самой константы — действительно имели место, в процессе статистической обработки полученных результатов они сглаживаются и отмечаются как случайные ошибки. До тех пор пока измерения проводятся только в одной лаборатории, отличить действительные флуктуации от случайных ошибок будет невозможно.</p><p>Я предлагаю через равные промежутки времени — к примеру, раз в месяц — проводить серии измерений величины гравитационной постоянной в нескольких лабораториях, расположенных в разных частях света, и использовать для этого самые точные из доступных методов. Позднее (к примеру, через несколько лет) следует сравнить все полученные результаты. Если за прошедший период действительно происходили флуктуации величины этой константы, то независимо от их причины они будут зафиксированы в различных местах. Иными словами, «ошибки» должны допускаться синхронно, в один месяц увеличивая показатели, а в другой уменьшая. Таким способом можно получить действительную картину изменения численного значения гравитационной постоянной, и ее уже нельзя будет опровергнуть, объясняя отклонения случайными ошибками в эксперименте.</p><p>Затем следовало бы отыскать другие возможные объяснения этих флуктуации, исключив возможность изменения численного значения самой константы, но учитывая вероятность изменения единиц измерения. Невозможно заранее предсказать, к каким результатам приведут подобные исследования. В любом случае важно приступить к поиску согласованных колебаний, регистрируемых различными коллективами исследователей. Можно с полной уверенностью утверждать, что, если целенаправленно искать флуктуации, шансов на успех будет гораздо больше. Современная система теоретических воззрений, напротив, побуждает каждого исследователя направлять свои усилия на исключение любых колебаний в экспериментальных результатах — на том основании, что численные значения фундаментальных констант заведомо должны быть одинаковыми независимо от места и времени проведения эксперимента.</p><p>В отличие от других экспериментов, предлагаемых в этой книге, в данном исследовании должны принять участие ученые многих стран. Но даже при этом условии финансовые затраты окажутся не слишком велики, если эксперименты будут проводиться в лабораториях, уже оснащенных необходимым для подобных измерений оборудованием. Кроме того, исследования можно провести даже с помощью одних только студентов. В литературе описано нескольких недорогих методов определения численного значения гравитационной постоянной, в том числе классический метод Кавендиша, использовавшего в своих опытах крутильные весы, а также улучшенный метод, недавно разработанный для демонстрации в учебных целях. Последний метод обеспечил точность измерений в пределах 0,1 %.<a l:href="#fn272" type="note">[272]</a></p><p>Непрерывное повышение точности измерений дает возможность выявить самые незначительные изменения в численном значении фундаментальных констант. К примеру, точность измерений численного значения гравитационной постоянной могло бы значительно повысить использование космических аппаратов и спутников. Соответствующие методики уже предлагаются и обсуждаются.<a l:href="#fn273" type="note">[273]</a> Это как раз та область, в которой серьезные вопросы требуют проведения серьезных научных исследований.</p><p>Но прежде всего следует рассмотреть другой вариант. Существует способ провести подобное исследование с минимальными материальными затратами. Для этого необходимо тщательно изучить все первичные данные, полученные в различных лабораториях за последние несколько десятилетий. Потребуется содействие многих ученых, работающих в этой области, так как первичные результаты хранятся в лабораторных журналах и в памяти персональных компьютеров различных исследователей, а многие из них с большой неохотой открывают посторонним доступ к собственным записям. Тем не менее, обеспечив такое сотрудничество, можно было бы уже сейчас располагать данными, необходимыми для выявления флуктуации численного значения гравитационной постоянной, зарегистрированных в различных уголках мира. Факт колебаний численных значений фундаментальных констант имел бы огромное значение. Развитие природы уже нельзя было бы рассматривать как строго единообразное. Стало бы очевидно, что флуктуации происходят в самом сердце физической реальности. В том случае если численные значения различных фундаментальных констант изменяются с различной частотой, должен быть неоднороден и сам ход времени — но не в том смысле, в каком этот вопрос обычно рассматривает астрология, а в более радикальном.</p></section></section><section><title><p>ГЛАВА 7</p><p>ЭФФЕКТ ОЖИДАНИЙ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА</p></title><section><title><p>САМОСБЫВАЮЩИЕСЯ ПРОРОЧЕСТВА</p></title><p>Нередко события происходят именно так, как ожидалось или предсказывалось, но не благодаря предвидению будущего, а лишь потому, что само поведение людей заставляет эти предсказания сбываться. К примеру, если кто-то из преподавателей предсказывает, что один из его студентов неудачно закончит год, это может заставить студента вести себя так, что неудача станет вполне вероятной, и в итоге предсказание преподавателя сбудется. Такого рода явления хорошо известны в экономике, политике, религии. Немалую роль отводит им и практическая психология. Различные способы использовать это явление на практике описываются в книгах по аутотренингу, обучающих избегать негативных контактов и использовать позитивные, чтобы добиться заметных успехов в политике, бизнесе и личной жизни. Точно так же доверие и оптимизм играют важную роль в медицине и целительстве, в спорте, боевых искусствах и других видах деятельности.</p><p>Хорошо известно, что позитивные и негативные ожидания часто оказывают влияние на реальный ход событий. Самосбывающиеся пророчества — явление общеизвестное. Но какое отношение они имеют к науке? Дело в том, что многие ученые проводят эксперименты, уже по ходу их уверенно предполагая, какие именно результаты они получат в итоге, и что в эксперименте возможно, а что полностью исключается. Могут ли такие ожидания влиять на результаты исследования? Да, могут.</p><p>Во-первых, ожидания воздействуют на тот круг вопросов, которые ставятся перед началом экспериментов. А эти вопросы, в свою очередь, предопределяют ответы, которые будут получены в результате исследований. Такая тенденция четко прослеживается в квантовой физике, где сама схема эксперимента определяет тип окончательного результата — к примеру, будет ли ответ получен в волновой или корпускулярной форме. Тот же принцип прослеживается и во всех других областях науки. «Схема эксперимента похожа на трафарет. Она определяет, насколько конечный результат будет соответствовать истине и какую картину предполагается получить в итоге».<a l:href="#fn274" type="note">[274]</a></p><p>Во-вторых, ожидания экспериментатора оказывают воздействие на то, что он наблюдает: он видит то, что соответствует его ожиданиям, и не замечает того, что им противоречит. Подобная тенденция может порождать подсознательные пристрастия в процессе исследования, а также при записи и анализе данных, когда нежелательные результаты отбрасываются на том основании, что они якобы ошибочны, а публикуются только тщательно отобранные данные. Об этом явлении уже рассказывалось в начале третьей части.</p><p>В-третьих, присутствует еще один необъяснимый момент. Ожидания экспериментатора могут каким-то образом воздействовать на то, каким образом будет проходить сам эксперимент. Эту сторону проблемы я и собираюсь рассмотреть в данной главе.</p></section><section><title><p>ВОЗДЕЙСТВИЕ СО СТОРОНЫ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА</p></title><p>Многим поколениям студентов, изучавших социальную психологию, хорошо известны факты, связанные с широкомасштабным исследованием, с 1927 по 1929 гг. проводившимся на заводе «Вестерн электрик» в Чикаго. Было открыто явление, которое сейчас называется «хоторнский эффект».<a l:href="#fn275" type="note">[275]</a> Цель исследования заключалась в том, чтобы выяснить воздействие различных нововведений, касавшихся перерывов в работе, на производственные показатели. Производительность труда действительно увеличилась примерно на 30 %, однако, к удивлению исследователей, это не было следствием каких-то условий эксперимента. Выяснилось, что внимание, которое уделили рабочим в ходе исследования, повлияло на них гораздо больше, чем изменение конкретных условий труда.</p><p>Хоторнский эффект может играть определенную роль во многих областях науки — прежде всего в психологии, медицине, а также в области изучения поведения животных. Исследователи оказывают воздействие на испытуемых самим фактом своих исследований, просто привлекая к себе их внимание. Более того, они могут оказывать не только общее влияние, привлекая к себе внимание и вызывая заинтересованность, но также и специфическое воздействие на то, как испытуемые будут вести себя в ходе эксперимента. Как правило, отмечается, что испытуемые ведут себя в соответствии с ожиданиями экспериментаторов.</p><p>Явление, при котором в результате эксперимента появляются именно ожидаемые исследователем данные, получило название «эффекта экспериментатора», или, точнее, «эффекта ожиданий экспериментатора». Большинство исследователей в области поведенческих наук и медицины хорошо с ним знакомы и стараются оградить от него свои эксперименты, используя методы так называемого слепого контроля. При методе обычного слепого контроля испытуемые не знают, какое именно воздействие будет на них оказано в ходе эксперимента. При методе двойного слепого контроля сам экспериментатор также остается в неведении относительно возможного воздействия на испытуемого. В последнем случае все исследования кодируются третьим участником эксперимента, а сам экспериментатор не получает доступа к коду до тех пор, пока не будет закончен весь процесс сбора данных.</p><p>При исследованиях человека и животных эффект экспериментатора играет весьма существенную роль. Но до сих пор неизвестно, насколько широко он проявляется в Других областях науки. Считается, что эффект экспериментатора уже достаточно хорошо известен, но его учитывают только при исследованиях поведения животных, в психологии и в медицине. В других областях науки он в подавляющем большинстве случаев полностью игнорируется, что легко увидеть, посетив научную библиотеку и познакомившись со специальной литературой по различным дисциплинам. Оказывается, что при проведении исследований в биологии, химии, физике и технике метод двойного слепого контроля используется крайне редко. Специалисты в этих областях, как правило, даже не предполагают, что экспериментатор может оказывать воздействие на ту систему, которую исследует.</p><p>И это наводит на тревожные размышления. Не являются ли результаты экспериментов в большинстве областей всего лишь отражением влияния экспериментатора — если не его непосредственных действий, то неосознанных психокинетических или каких-то других паранормальных воздействий? Ведь этот эффект может вызываться не только ожиданиями отдельных исследователей. Он может выражать ожидания целой группы ученых. Различные системы научного мировоззрения, всевозможные модели реальности, одобряемые профессионалами, могут оказывать на общую картину ожиданий огромное влияние, а потому способны повлиять и на конечные результаты многих экспериментов.</p><p>Иногда в шутку говорят, что физики-ядерщики не столько открывают элементарные частицы, сколько придумывают их. Начать с того, что существование большинства открытых элементарных частиц было сначала теоретически предсказано. Если достаточно представительная группа ученых заявляет о том, что какие-то частицы можно обнаружить экспериментально, то для поиска их строят всевозможные ускорители и коллайдеры, тратя на это огромные средства. Потом, разумеется, искомые частицы регистрируются по их следам в пузырьковой камере или на фотографических пленках. Чем чаще они обнаруживаются, тем легче будет находить их снова и снова. Укореняется мнение, что эти частицы существуют. Отдача от вложения сотен миллионов долларов оправдывает еще большие материальные затраты, заставляет бомбардировать более тяжелые атомы и находить еще больше предсказанных в теории элементарных частиц. Создается впечатление, что пределы таким исследованиям устанавливает не сама природа, а конгресс США, который до сих пор соглашается тратить миллиарды долларов на поиски гипотетических элементарных частиц.</p><p>Число исследований, посвященных воздействию эффекта экспериментатора в различных областях физики, ничтожно мало; однако проводилось много серьезных обсуждений, где рассматривалась роль наблюдателя в квантовой теории. На языке философии такого наблюдателя можно определить как беспристрастный разум некоего идеального «объективного ученого». Если к активному влиянию разума экспериментатора отнестись серьезно, открывается множество новых возможностей — даже возможность того, что разум наблюдателя обладает психокинетическими способностями. Вполне возможно, что некое «превосходство разума над материей» действительно проявляется в сфере микромира, который является предметом исследований квантовой физики. Возможно, что разум может повлиять на реализацию событий, которые по своей природе являются не жестко предопределенными, а лишь «вероятными». Эта идея лежит в основе многочисленных дискуссий среди парапсихологов<a l:href="#fn276" type="note">[276]</a> и является одним из вариантов, объясняющих взаимодействие между физиологическими и мыслительными процессами в головном мозгу.<a l:href="#fn277" type="note">[277]</a></p><p>В науке о поведении животных получены веские экспериментальные доказательства влияния экспериментатора на поведение изучаемых животных. О них я расскажу немного позднее. Но в большинстве других областей биологии возможность проявления этого эффекта, как правило, игнорируется. К примеру, эмбриолог может хорошо осознавать необходимость исключить пристрастное наблюдение и использовать для обработки эмпирических данных соответствующие статистические методы. Но едва ли он серьезно воспринимает идею о том, что его ожидания могут каким-то таинственным образом повлиять на развитие самих эмбриональных тканей.</p><p>В психологии и медицине эффект экспериментатора обычно объясняется влиянием «трудноуловимых неосознанных сигналов». Насколько эти сигналы трудноуловимы — это уже другой вопрос. Обычно подразумеваются сигналы, которые могут восприниматься только известными органами чувств, действие которых, в свою очередь, основано на привычных и понятных физических принципах. Возможность существования паранормальных воздействий — к примеру, телепатии или психокинеза — в добропорядочной научной среде вообще не принято обсуждать. Тем не менее я убежден, что лучше рассмотреть эту возможность, чем заранее сбрасывать ее со счетов. Поэтому я предлагаю провести исследование эффекта экспериментатора, в рамках которого рассмотреть и возможность воздействия, основанного на «превосходстве разума над материей». Однако прежде всего следует ознакомиться с уже проведенными исследованиями.</p></section><section><title><p>ВОЗДЕЙСТВИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА НА ПОВЕДЕНИЕ ЛЮДЕЙ</p></title><p>Обычно люди ведут себя так, как ожидают окружающие. Если мы предполагаем, что люди будут с нами приветливы, они будут вести себя именно так, — и напротив, если мы ожидаем каких-то враждебных действий и ведем себя соответствующим образом, мы нередко сталкиваемся с агрессией. У пациентов тех психоаналитиков, которые придерживаются фрейдистских взглядов, обычно выявляются фрейдистские фантазии, а у пациентов — последователей Юнга — юнгианские сны. Во всех областях человеческого опыта мы найдем множество примеров, подтверждающих этот принцип.</p><p>По сравнению с богатством личного опыта и количеством имеющихся сообщений, эксперименты по исследованию воздействия ожидания на поведение людей могут показаться надуманными и банальными. Тем не менее они позволят эмпирически изучить данный эффект и перенести его в область научного обсуждения. И сотни экспериментов действительно показали, что экспериментаторы могут воздействовать на конечный результат психологических исследований, по своему желанию проводя их в ожидаемом направлении.<a l:href="#fn278" type="note">[278]</a></p><p>Вот один пример. Группе из четырнадцати аспирантов-психологов было предложено пройти «специальный курс» по «новому методу обучения тестированию по Роршаху». Студенты должны были выяснить, какие образы испытуемые видят в чернильных кляксах. Семи аспирантам внушили, что опытные психологи в результате тестирования получили больше человеческих образов, чем образов животных. Остальным семи аспирантам сказали, что те же «опытные психологи» получали преимущественно образы животных. Вполне естественно, что вторая группа аспирантов получила гораздо больше образов животных, чем первая.</p><p>Менее тривиальна эмпирическая демонстрация того факта, что воздействие подобных ожиданий не ограничивается кратковременными лабораторными экспериментами. Например, метод, который учитель выбирает для обучения своих учеников, — а следовательно, и то, как эти ученики усваивают новые знания, — в значительной мере зависит от ожиданий. Самым простым примером исследования в этой области можно считать так называемый «эксперимент Пигмалиона», проводившийся психологом из Гарвардского университета Робертом Розенталем и его коллегами в одной из общеобразовательных школ Сан-Франциско. Авторитетные ученые внушили учителям, что некоторые ученики в их классах обладают незаурядными интеллектуальными способностями и в текущем учебном году могли бы добиться заметных успехов. Вера учителей подкреплялась тестированием всех учеников, проведенным этими психологами. Тестирование было представлено как новый метод выявления интеллектуального «расцвета», а сам тест назывался «Гарвардским тестом новой формы познания». Затем учителям был выдан список, в котором указывались имена двадцати учеников, показавших в проведенном исследовании наивысший результат. В действительности проводился стандартный невербальный тест на интеллект, а имена учеников, которые якобы показали неординарные интеллектуальные способности, выбирались случайным образом.</p><p>В конце учебного года, когда все дети повторно прошли точно такое же тестирование, «многообещающие» ученики-первоклассники набрали в среднем на 15,4 балла больше, чем ученики из контрольной группы. К концу второго года обучения превышение составило 9,5 балла. Дело было не только в том, что «многообещающие» дети обладали большими способностями, чем казалось прежде. Учителя стали оценивать их как более привлекательных, спокойных, чувствительных, любознательных и удачливых. Но начиная с третьего года обучения этот эффект возрастания коэффициента умственного развития проявлялся уже в гораздо меньшей степени — вероятно, потому, что у преподавателей сформировались собственные ожидания по поводу этих детей. Те ожидания, которые Розенталь и его коллеги внушали учителям, оказывались гораздо менее эффективными, когда они касались учеников с утвердившейся негативной репутацией.<a l:href="#fn279" type="note">[279]</a> Множество последующих экспериментов подтвердило и приумножило эти выводы.<a l:href="#fn280" type="note">[280]</a></p><p>Суть критических замечаний, выдвигаемых против Розенталя и его коллег, заключалась в том, что они сами подпали под влияние исследуемого эффекта и в стремлении обнаружить его признаки истолковали полученные результаты пристрастно. Розенталь ответил, что в таком случае его точка зрения только получила бы еще одно доказательство:</p><p>«Мы могли бы провести эксперимент, в котором исследователи эффекта ожидания были бы случайным образом разделены на две группы. В первой группе эксперимент проводился бы по обычной схеме, а во второй группе были бы приняты особые меры, в результате которых испытуемый не мог общаться с экспериментатором. Теперь предположим, что в первой группе мы получили семь, а во второй группе ноль. И из этого бы точно так же явствовало, что ожидание оказывает воздействие на окончательный результат эксперимента!»<a l:href="#fn281" type="note">[281]</a></p><p>В медицине и в области поведенческих наук методы двойного слепого контроля применяются для исключения эффекта экспериментатора регулярно, но дают лишь частичный результат. Наиболее ярко воздействие ожидания проявляется в эффекте плацебо, который отмечается во многих медицинских исследованиях.</p></section><section><title><p>ЭФФЕКТ ПЛАЦЕБО</p></title><p>Плацебо — это лекарственные препараты, которые не оказывают абсолютно никакого терапевтического действия, но тем не менее улучшают самочувствие многих людей. Исследователи обнаружили, что эффект плацебо проявляется во всех областях медицины. Если в каком-либо терапевтическом исследовании этот эффект не выявляется, результаты исследования считаются ненадежными. Эффект плацебо зарегистрирован при кашле, депрессии, ангине, головной боли, морской болезни, повышенной тревоге, гипертонии, астме, перепадах настроения, насморке, лимфосаркоме, желудочно-кишечных расстройствах, дерматитах, ревматоидных артритах, лихорадке, бородавках, бессонице и болевых ощущениях в различных органах тела.<a l:href="#fn282" type="note">[282]</a></p><p>На протяжении веков большую часть случаев успешного лечения пациентов с различными заболеваниями — независимо от методов лечения и теорий, на которых основывались эти методы, — можно отнести на счет эффекта плацебо. Можно с уверенностью утверждать, что этот эффект продолжает играть свою роль и в наши дни. Обзор эффективности различных лекарственных препаратов, используемых при лечении многих заболеваний, показал, что в среднем положительное воздействие от использования плацебо в полтора раза выше, чем от медикаментозных средств, — огромный эффект для пустышек, не стоящих ни гроша! Но плацебо не просто бесполезные пилюли. Существуют и плацебо-консультации, или плацебо-психотерапия; возможна даже плацебо-хирургия, при которой пациентам внушают, что та или иная хирургическая операция имеет огромное значение для их выздоровления, хотя на самом деле не оказывает абсолютно никакого лечебного воздействия. Например, в одной хирургической операции для устранения острых болей пациентам осуществляли перевязку грудных артерий. Когда эффективность данной процедуры была экспериментально подтверждена, пациентам контрольной группы сделали точно такие же надрезы на теле, но перевязку проводить не стали. «Ослабление болей было совершенно одинаковым и в группе оперированных, и в контрольной группе. Помимо этого у пациентов обеих групп наблюдались различные физиологические изменения, включая уменьшение инвертированной Т-волны на электрокардиограммах».<a l:href="#fn283" type="note">[283]</a></p><p>Что же такое плацебо? Ответ дает сама история этого слова. Это первое слово одного средневекового песнопения из заупокойной службы «Placebo domino», то есть «Я буду угоден Господу». Этим словом обычно называли профессиональных плакальщиков, которым платили за то, чтобы у могилы усопшего они «распевали плацебо» вместо членов семьи, которые, по обычаю, должны были делать это сами. Несколько веков спустя это слово получило дополнительный насмешливый смысл. Им стали называть льстецов, подхалимов и социальных паразитов. В медицинской практике оно впервые появилось в 1785 г., имело уничижительный смысл и означало «один из обычных методов врачевания».<a l:href="#fn284" type="note">[284]</a></p><p>Вне всяких сомнений, средневековые плакальщики не испытывали никаких чувств к покойным. Тем не менее считалось, что их песнопения ценны как часть общепринятого ритуала. Современные плацебо даются в терапевтических целях, и эффективность их также зависит от веры и ожиданий — как врача, так и самого больного. Во всех культурах, древних и современных, все методы врачевания оцениваются по одним и тем же критериям: пациент должен считать его заслуживающим доверия, а врач — в принципе эффективным.</p><p>Врачи нередко спешат приписать эффекту плацебо действенность того или иного древнего или «ненаучного» метода врачевания, а также подозревают в использовании плацебо своих коллег, работающих в других областях медицины. Примечательно, что своя специальность, как правило, исключается из этого списка. В одном обзоре, касающемся отношения врачей различных специальностей к эффекту плацебо, обнаружилось, что хирурги считали неприемлемым его использование в хирургии, терапевты — в терапии, психотерапевты — в психотерапии, а психоаналитики — в психоанализе.<a l:href="#fn285" type="note">[285]</a> Более того, в одном медицинском исследовании эффект плацебо вообще квалифицировался как вредный. Вероятнее всего, подобная неприязнь врачей к плацебо объясняется как раз тем, что они безоговорочно верят в действенность собственных методов лечения, которые в результате и действуют лучше — в соответствии все с тем же эффектом плацебо!</p><p>В максимальной степени эффект плацебо проявляется в экспериментах с двойным слепым контролем, когда и пациент, и врач верят в эффективность нового метода лечения, который будет использован в предстоящих опытах. Как правило, если врач сомневается в эффективности нового метода лечения, эффект плацебо сказывается в меньшей степени. Поэтому в обычных «слепых» тестах, когда врач знает, что больной получает плацебо, а пациенту об этом не сообщают, плацебо оказывается менее действенным. Наименьший эффект наблюдается в тех случаях, когда и врач, и пациент знают о том, что в эксперименте будет использоваться плацебо. Иными словами, наилучшие результаты достигаются в том случае, когда и врач, и пациент думают, что новый метод должен оказать сильное лечебное воздействие. И наоборот, в тех экспериментах, когда больным давали весьма сильные препараты, но сообщали, что это плацебо, воздействие препаратов оказывало крайне низкий клинический эффект.<a l:href="#fn286" type="note">[286]</a></p><p>Таким образом, чем меньше пациенты и врачи ожидают положительного воздействия плацебо, тем меньший эффект оно оказывает. Кстати, именно это явление помогает объяснить, почему у людей появляется надежда на выздоровление после изобретения каких-то новых «чудодейственных препаратов», которые в конце концов не оправдывают ожиданий. В XIX в. это хорошо осознал французский врач Арман Труссо, который советовал своим коллегам «использовать новые лекарственные препараты для лечения как можно большего числа больных до тех пор, пока пациенты верят в их чудодейственность».<a l:href="#fn287" type="note">[287]</a> Существует и множество современных примеров. Например, в течение какого-то времени лекарственный препарат хлорпромазин считался чрезвычайно эффективным при лечении шизофрении, но потом вера в него постепенно стала слабеть и в конце концов сошла на нет. В ряде экспериментов препарат с каждым разом оказывался все менее и менее действенным. Очевидно, что проявлялось уменьшение воздействия плацебо. «По-видимому, после того, как исследователи начали осознавать, что новый "чудодейственный препарат" далеко не так эффективен, как они надеялись, их ожидания, а возможно, и интерес к пациентам, резко снизились».<a l:href="#fn288" type="note">[288]</a> А вот чрезвычайно характерный клинический случай, зафиксированный в 50-е гг.:</p><p>«У одного мужчины при обследовании обнаружилась злокачественная опухоль, причем в этом случае даже лучевая терапия оказалась бессильной. Ему сделали укол, введя новый экспериментальный лекарственный препарат «Кребиозен», который в то время некоторые врачи считали "чудодейственным средством" (позднее выяснилось, что он абсолютно неэффективен). Результаты вызвали настоящий шок у врачей, которые лечили пациента. По их словам, злокачественные опухоли "плавились, как снежки на горячей плите". Позднее этот человек случайно прочитал статью, где утверждалось, что препарат в действительности не мог оказать ни малейшего положительного воздействия. После этого у него вновь стали появляться злокачественные новообразования. В этот момент его лечащий врач чисто интуитивно распорядился вводить плацебо внутривенно. Пациенту сказали, что физиологический раствор, который ему вводили, был "новой, улучшенной формой" препарата «Кребиозен». Все злокачественные новообразования вновь стали быстро исчезать. Но потом пациент прочел в газетах официальное заявление Американской медицинской ассоциации, гласившее, что «Кребиозен» оказался совершенно бесполезным препаратом. Тогда он окончательно потерял веру в этот препарат и скончался буквально через считанные дни».<a l:href="#fn289" type="note">[289]</a></p><p>Похожие принципы лежат и в основе всех медицинских исследований. Уверовавшие в чудодейственность новых методов лечения и не верящие в них показывают совершенно различные результаты. «Наблюдается устойчивая схема количественного распределения. Энтузиасты сообщают об эффективности плацебо в 70–90 % случаев, а скептики — только о 30–40 %».<a l:href="#fn290" type="note">[290]</a></p><p>Примечательно еще и то, что пациенты не только испытывают лечебное воздействие этих совершенно нейтральных препаратов, но и страдают от аллергий и различных побочных эффектов, как при приеме настоящих лекарств. В отчете о 67 тестах, проведенных в условиях двойного слепого контроля при исследовании нового лекарственного препарата, в котором принимали участие 3549 пациентов, 29 % больных жаловались на различные побочные эффекты — анорексию, тошноту, головные боли, головокружение, тремор, кожную сыпь, — хотя на самом деле им давали плацебо. Иногда побочные действия оказывались настолько серьезными, что приходилось использовать настоящие лекарственные препараты для их нейтрализации. Более того, эти эксперименты показали зависимость лечебного воздействия от того, насколько врачи и пациенты верили в эффективность используемых новых лекарственных препаратов.<a l:href="#fn291" type="note">[291]</a> Например, в ходе широкомасштабных испытаний пероральных контрацептивов 30 % женщин, получавших плацебо, сообщили о снижении полового влечения, 17 % жаловались на головные боли, 14 % сообщали об усилении болевых ощущений во время менструаций, а 8 % утверждали, что стали более нервными и раздражительными.<a l:href="#fn292" type="note">[292]</a></p><p>Зеркальное отражение эффекта плацебо — так называемое «негативное плацебо», или «ноцебо», призванное причинить вред. Впечатляющие тому примеры, известные антропологам как «проклятие вуду», встречаются в Африке, Латинской Америке и в других частях света. Менее яркие примеры «негативного плацебо» были продемонстрированы в лабораторных экспериментах, в ходе которых испытуемым сообщали, что сквозь их голову через приложенные электроды будет пропущен слабый электрический ток, при этом предупреждая о возможном появлении головных болей. Хотя на самом деле ток в экспериментах не использовался, две трети испытуемых сообщили о появлении головных болей.<a l:href="#fn293" type="note">[293]</a> Как плацебо, так и ноцебо обусловлены господствующими обычаями — в том числе и верой в официальную медицину. «Попросту говоря, вера вызывает болезнь; вера убивает; вера исцеляет».<a l:href="#fn294" type="note">[294]</a></p></section><section><title><p>ВОЗДЕЙСТВИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА НА ПОВЕДЕНИЕ ЖИВОТНЫХ</p></title><p>Дрессировщикам и любым владельцам домашних животных известно, что наши меньшие братья относятся к разным людям по-разному. Они узнают и приветствуют людей, с которыми часто встречаются, а к незнакомцам относятся настороженно. По всей видимости, они чувствуют исходящие от человека дружелюбие, страх или доверие и ведут себя в соответствии с его ожиданиями. В том, что ученые, ставящие различные эксперименты с участием животных, оказывают на них определенное воздействие, с общепринятой точки зрения, основанной на повседневном опыте, нет ничего удивительного. Иными словами, личное отношение и ожидания экспериментатора влияют на тех животных, с которыми он работает.</p><p>В 60-е гг. Роберт Розенталь и его коллеги провели классические эксперименты по воздействию ожиданий экспериментатора на животных. Экспериментаторами были студенты, а испытуемыми — крысы. Обычных лабораторных крыс случайным образом разделили на две группы, одну из которых охарактеризовали как «крыс, хорошо проходящих лабиринт», а другую — как «крыс, плохо проходящих лабиринт». Студентам сообщили, что животные выведены в результате новой селекционной программы, которая осуществлялась в Беркли, и показывают разную способность прохождения стандартного лабиринта. Естественно, студенты ожидали, что крысы из первой группы будут проходить лабиринт намного лучше, чем животные из второй группы. Нет ничего удивительного в том, что так оно и оказалось. Окончательный результат был следующим: крысы из первой группы проходили лабиринт на 51 % точнее и обучались в процессе эксперимента на 29 % быстрее, чем крысы из второй группы.<a l:href="#fn295" type="note">[295]</a></p><p>Эти результаты подтвердились в других лабораториях и с другими формами обучения.<a l:href="#fn296" type="note">[296]</a> Сопоставимым образом эффект экспериментатора проявился даже в опытах с плоскими червями — низшими живыми существами, обитающими в тине на дне стоячих водоемов. В процессе одного исследования черви семейства <emphasis>Planaria </emphasis>были разделены на две группы. Животные из первой группы описывались как поколение червей, которые редко поворачивают голову и редко сокращают мышцы тела (так называемая группа «червей с пониженной реакцией»), а животным из второй группы приписывалась большая частота поворотов головы и сокращений мышц тела (группа «червей с повышенной реакцией»). Под влиянием предварительных ожиданий экспериментаторы обнаружили, что «черви с повышенной реакцией» в пять раз чаще поворачивали голову и в двадцать раз чаще сокращали мышцы тела, чем «черви с пониженной реакцией».<a l:href="#fn297" type="note">[297]</a></p><p>Как и в экспериментах Розенталя с крысами, студенты университета оказались восприимчивыми к воздействию ожидания и были склонны видеть (или даже притворяться, что видят) именно то, что предполагали в соответствии с описанием условий эксперимента. Более опытные биологи могли демонстрировать меньшую подверженность эффекту ожидания. Например, в экспериментах с теми же червями семейства <emphasis>Planaria </emphasis>результаты выглядели иначе в том случае, когда в качестве экспериментаторов выступали уже опытные исследователи. Они обнаружили, что количество сокращений мышц тела в группе «червей с повышенной реакцией» превышает тот же показатель в группе «червей с пониженной реакцией» в пропорции от двух до семи раз, в то время как студенты оценивали подобное превышение в двадцать раз. Тем не менее превышение в два—семь раз также свидетельствует о сильном воздействии ожидания и вносит элемент пристрастности в конечные результаты.</p><p>С другой стороны, опытные исследователи могут иметь устойчивую приверженность той или иной системе научных воззрений, что прямо или косвенно будет создавать гораздо более сильный эффект ожидания, чем у экспериментаторов-новичков, у которых еще не сложились устоявшиеся предубеждения. Кроме того, опытные ученые могут создавать обстановку ожидания вполне определенных результатов среди своих коллег и помощников, что, в свою очередь, может повлиять на поведение подопытных животных.</p><p>Хотя эффект ожидания начали систематически изучать только в 60-е гг. и лишь в наше время его проявление доказано сотнями специальных исследований,<a l:href="#fn298" type="note">[298]</a> общий принцип далеко не нов. Бертран Рассел с присущими ему остроумием и четкостью еще в 1927 г. описывал этот эффект так:</p><p>«Способ, которым обучают животных, в последние годы подвергся тщательному изучению, причем особое внимание уделялось наблюдению и эксперименту. (…) В целом можно подытожить, что все животные, принимавшие участие в экспериментах, вели себя так, будто старались подтвердить то мнение экспериментатора, с которым он только приступал к испытаниям. Более того, своим поведением они даже демонстрировали национальные особенности исследователя. Животные, с которыми экспериментировали американцы, неистово носились по комнате с удивительной энергией и задором и в конце концов всегда добивались желаемого результата. Животные, которых изучали немцы, тихо и спокойно сидели в ожидании, пока созреет правильное решение».<a l:href="#fn299" type="note">[299]</a></p></section><section><title><p>ЭФФЕКТ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА В ПАРАПСИХОЛОГИИ</p></title><p>Эффект экспериментатора хорошо известен в парапсихологии, притом по нескольким причинам. Во-первых, опытные экспериментаторы давно заметили, что все испытуемые показывают максимальные способности в том случае, когда чувствуют себя непринужденно и ощущают атмосферу благожелательности и одобрения. Если же они чувствуют беспричинную тревогу, дискомфорт или давление со стороны официального и беспристрастного исследователя, их показатели становятся гораздо хуже. В такой обстановке они могут вовсе не раскрыть своих паранормальных способностей — или, в терминологии парапсихологов, не продемонстрировать «пси-данных».</p><p>Во-вторых, в среде исследователей общепризнанным является тот факт, что испытуемые, проявляющие значительные парнормальные способности, зачастую полностью теряют их, когда в лабораторию заходят и присоединяются к экспериментаторам какие-то незнакомые люди. Один из пионеров парапсихологии, Д.Б. Райн, даже провел количественную оценку данного эффекта в серии испытаний с особо одаренным испытуемым Хьюбертом Пирсом. Когда кто-нибудь заходил в лабораторию во время эксперимента с Пирсом, результаты стремительно ухудшались. «Мы начали записывать каждый подобный факт и иногда даже приглашали посетителей, чтобы проверить этот эффект, или же сами выступали в роли нежданных гостей. Всего было зарегистрировано семь приходов и уходов различных лиц, причем один посетитель появлялся в лаборатории дважды. Все без исключения посещения вызывали ухудшение показателей Пирса».<a l:href="#fn300" type="note">[300]</a></p><p>Особенно сильно посещения мешают в тех случаях, когда незнакомцы скептически или неодобрительно настроены по отношению к подобным экспериментам и к людям, которые их проводят. Однако в тех ситуациях, когда незнакомые люди демонстрируют дружелюбие, и в особенности тогда, когда они готовы сами тем или иным образом принять участие в эксперименте, испытуемые очень быстро привыкают к ним, и их результаты вновь начинают улучшаться.<a l:href="#fn301" type="note">[301]</a> Тот факт, что испытуемые с трудом демонстрируют свои парапсихические способности в присутствии критически настроенных наблюдателей, Скептики, как правило, объясняют исключительно тем, что такого рода явлений в реальности не существует, раз их невозможно обнаружить в условиях открытого эксперимента. Но отрицательное воздействие подобных ученых может вызываться самим их присутствием и их негативными ожиданиями, которые передаются испытуемым посредством еле заметных — а подчас и вполне недвусмысленных — сигналов.</p><p>В-третьих, как хорошо известно большинству парапсихологов, одни экспериментаторы получают почти исключительно положительные результаты, а другие чаще всего терпят неудачу. В 50-е гг. подобный эффект был тщательно исследован двумя британскими учеными. Один из них, Ч.У. Фиск, изобретатель на пенсии, в своих исследованиях неизменно получал высокие результаты. Второй же, Д.Д. Уэст, позднее ставший профессором криминологии в Кембриджском университете, в попытках выявить паранормальные способности почти никогда не добивался успеха. В проведенных исследованиях каждый ученый готовил половину тестовых объектов, а в конце подсчитывал количество баллов, набранных испытуемыми. Сами испытуемые не знали, что в эксперименте участвуют два исследователя, и никогда с ними не встречались. Они получали задания по почте и точно так же отправляли свои ответы. Половина опытов, проведенная Фиском, показала заметное, статистически значимое обладание ясновидением и психокинезом. В той половине исследований, которую проводил Уэст, результаты были на уровне случайных значений. В итоге было решено, что у Уэста «тяжелая рука».<a l:href="#fn302" type="note">[302]</a></p><p>В-четвертых, в экспериментах по выявлению психокинетических способностей многократно обнаруживалось, что те исследователи, которые добиваются максимальных положительных результатов, сами являются отличными кандидатами на роль испытуемых. Например, Гельмут Шмидт, изобретатель «машины Шмидта» (квантово-механического генератора случайных чисел, который субъект эксперимента пытается «склонить» к выбору определенного числа), обнаружил, что чаще всего наилучшим испытуемым оказывался он сам.<a l:href="#fn303" type="note">[303]</a> А исследователь Чарльз Хонортон даже показал, что максимальное психокинетическое воздействие на генератор случайных чисел чаще всего выявляется не благодаря способностям испытуемых, а только в случае его личного присутствия в лаборатории во время проведения эксперимента.<a l:href="#fn304" type="note">[304]</a> Психокинетические способности выявлялись у испытуемых, когда сам ученый присутствовал при исследовании и демонстрировал эти способности на личном примере, но стоило ему отлучиться и поручить проведение испытаний другому человеку, как пси-эффект тут же пропадал. Изучив подобные факты, Хонортон и его коллега Барксдейл пришли к заключению, что «традиционное разграничение между испытуемыми и экспериментаторами соблюсти трудно». Они интерпретировали свои результаты как «воздействие экспериментатора, опосредованное пси-эффектом».<a l:href="#fn305" type="note">[305]</a></p><p>Значение подобных экспериментов трудно переоценить. Если парапсихологи, преднамеренно или нет, могут при передаче пси-эффекта оказывать влияние на испытуемых даже на расстоянии (как в опытах Фиска-Уэста), то разрушается общепринятое представление о разграничении между экспериментатором и испытуемым в процессе исследований. Более того, если некоторые люди способны воздействовать на физические явления — к примеру, на радиоактивный распад, — точно так же рушится и традиционное разграничение между разумом и материей. В таком случае, почему воздействие экспериментатора при передаче пси-эффекта должно ограничиваться только сферой парапсихологии? Разве оно не может точно таким же образом проявляться и в других областях науки?</p></section><section><title><p>НАСКОЛЬКО ПАРАНОРМАЛЬНА «НОРМАЛЬНАЯ» НАУКА?</p></title><p>Для общепринятого табу на парапсихологию, делающего ее изгоем среди наук, есть веская причина. Существование некоторых парапсихических явлений могло бы серьезно подорвать веру в иллюзию объективности. Оно могло бы значительно повысить вероятность того, что многие эмпирические результаты во всех областях науки отражают ожидания экспериментаторов, передаваемые трудно уловимыми подсознательными воздействиями. Как ни парадоксально, но именно общепризнанный идеал беспристрастности наблюдений может создать идеальные условия для различных паранормальных эффектов:</p><p>«Действия экспериментатора, готовящего свое оборудование и подопытных животных и затем оставляющего их в уверенности, что опыт вот-вот начнется и животные соответствующим образом "выполнят все, что должны выполнить", в некотором смысле не могут не напоминать магический ритуал или молитву с просьбой о помощи. Определенные действия выполняются с уверенностью, что обязательно будет получен желаемый результат, но сам участник, который всего этого добился, психологически отделяет себя от результата. Он не пытается заставить эксперимент закончиться определенным образом, он просто верит в то, что нужный результат будет получен естественным путем. (…) В таких обстоятельствах возникают идеальные условия для психокинетического вмешательства».<a l:href="#fn306" type="note">[306]</a></p><p>Еще нагляднее физик Дэвид Бом и его коллеги рассматривали подобную возможность в статье «Ученые лицом к лицу с паранормальными явлениями», опубликованной в журнале «Нейчур». Исследователи заметили, что спокойная обстановка, необходимая для проявления психокинетических способностей, наиболее продуктивна и для исследований в любых других областях науки. И напротив, напряженность, страх и враждебность не только начисто блокируют пси-эффекты в парапсихологии, но и оказывают сильнейшее воздействие на исход экспериментов в области так называемых точных наук. «Если кто-либо из участников физического эксперимента испытывает напряжение и враждебность и в глубине души не хочет, чтобы опыт закончился успешно, шансы на благополучное завершение исследования катастрофически падают».<a l:href="#fn307" type="note">[307]</a></p><p>Защитники традиционной науки обычно отвергают или игнорируют всякую возможность проявления паранормальных эффектов вне зависимости от конкретной ситуации. Хорошо организованные группы Скептиков стремятся избавить науку от подобных предположений. Эти борцы за чистоту науки отвергают все свидетельства в пользу пси-эффектов — как правило, под одним из следующих предлогов:</p><p>Некомпетентность экспериментаторов.</p><p>Избирательность в наблюдении, регистрации и публикации результатов.</p><p>Подсознательный или сознательный обман.</p><p>Воздействие экспериментатора, передаваемое трудноуловимыми сигналами.</p><p>Разумеется, Скептики правы, указывая на все эти возможные источники ошибок. Но точно такие же проблемы присутствуют и в традиционных областях науки. Сам факт, что любые результаты парапсихологических экспериментов становится объектом столь скрупулезного и настороженного изучения, заставляет исследователей-парапсихологов чрезвычайно строго следить за возможными проявлениями эффекта ожидания. А в общепринятых, не вызывающих никаких споров сферах науки влияние ожиданий экспериментатора, скорее всего, останется незамеченным.</p><p>Доказательства присутствия эффекта экспериментатора в медицине и поведенческих науках не вызывают никаких сомнений. Именно поэтому «трудноуловимые сигналы» играют столь важную роль в процессе обсуждения получаемых результатов. Почти каждый согласится, что такие сигналы, как жесты, движение глаз, поза и различные запахи могут оказывать воздействие как на людей, так и на животных. Скептики особенно настойчиво подчеркивают важность именно таких сигналов, и они совершенно правы. Излюбленный пример, демонстрирующий эффективность общения посредством обмена трудноуловимыми сигналами, — зафиксированная на рубеже XIX–XX вв. история с Умным Гансом, знаменитой берлинской лошадью. В присутствии своего владельца эта лошадь выполняла различные арифметические действия, стуча копытом о землю определенное число раз, которое соответствовало правильному ответу. Мошенничество представлялось маловероятным, поскольку хозяин лошади абсолютно бесплатно предлагал посторонним задавать животному вопросы. В 1904 г. этот феномен был исследован психологом Оскаром Пфунгстом, который пришел к заключению, что лошадь реагировала на жесты (вероятно, неосознанные) самого владельца и посторонних «экзаменаторов». Пфунгст обнаружил, что достаточно даже просто сосредоточиться на нужном числе, хотя при этом он не был полностью уверен в том, что какими-то собственными неуловимыми движениями не помогает лошади угадать верный ответ.<a l:href="#fn308" type="note">[308]</a></p><p>Никто не станет отрицать, что трудноуловимые сигналы от экспериментатора, проходящие по обычным каналам органов чувств, могут оказывать воздействие на людей и животных. Скептики заявляют, что именно этим объясняются многочисленные примеры мнимого телепатического общения. Тем не менее, учитывая все вышесказанное, следует признать, что определенную роль может играть не только реакция на трудноуловимые сигналы, но и «паранормальное» влияние.</p><p>Историю Умного Ганса, изученного Пфунгстом, рассказывали многим поколениям студентов-психологов. Но далеко не столь известен другой факт, а именно: после экспериментов Пфунгста, описанных им в книге об Умном Гансе в 1911 г., дальнейшие исследования лошадей с подобными математическими способностями показали, что дело, судя по всему, не сводится к передаче трудноуловимых сигналов. Например, Морис Метерлинк, изучая знаменитых «лошадей-счетчиков» Элберфельда, пришел к выводу, что животные скорее каким-то образом читают его мысли, нежели воспринимают скрытые подсказки обычными органами чувств. Проведя серию опытов в последовательно ужесточавшихся условиях, он придумал такой эксперимент, который «в силу своей предельной простоты не мог бы оставить никаких подозрений в предвзятости и подтасовке». Он брал три карточки с записанными на них числами, тщательно перемешивал их, не глядя на числа, и размещал на доске таким образом, что лошадь могла видеть только оборотную сторону этих карт. «В силу этого ни одна живая душа на всей земле не могла знать, какие это были числа». Тем не менее лошадь без малейших колебаний выстукивала копытом именно то число, которое составляли цифры на трех карточках. Данный эксперимент удавался и с другими «лошадьми-счетчиками», причем «всякий раз, когда я только ни пытался».<a l:href="#fn309" type="note">[309]</a> Полученные результаты выходят даже за рамки обычного представления о телепатии, поскольку и сам Метерлинк не знал ответа в тот момент, когда лошади выстукивали его копытом. Получается, что лошади либо обладали даром ясновидения и непосредственно знали, какие числа написаны на карточках, либо даром предвидения и заранее определяли то число, которое Метерлинку предстояло увидеть, открыв карточки.</p><p>Восемьдесят с лишним лет историю Умного Ганса и Пфунгста вспоминали вновь и вновь как триумф скептицизма. Она стала притчей во языцех — образчиком того, как мнимые паранормальные эффекты можно объяснить исключительно передачей трудноуловимых сигналов. Но что, если некоторые из этих сигналов сами являются паранормальными? Даже на обсуждение этой темы наложено категорическое табу, не говоря уже о том, чтобы проводить какие-либо исследования по этому вопросу. Тем не менее именно такой эксперимент описал Розенталю один из его коллег по Гарвардскому университету как раз в то время, когда тот исследовал проявления эффекта экспериментатора:</p><p>«Если бы мне только хватило сообразительности и мужества, я мог бы легко провести такое исследование, в котором экспериментаторы с различными ожиданиями реакций испытуемых были бы совершенно надежно изолированы от последних: возможность обмениваться какой-либо информацией посредством известных органов чувств была бы полностью исключена. Мое мнение, которого я придерживаюсь по сей день, состоит в том, что никакие эффекты ожидания в подобной ситуации не могли бы иметь места. Но я так и не провел подобного исследования».<a l:href="#fn310" type="note">[310]</a></p><p>Возможно, если бы кто-нибудь на самом деле поставил такой эксперимент, предсказание ученого оказалось бы ошибочным. Вполне вероятно, что воздействие ожиданий экспериментатора на самом деле имеет паранормальную природу. Такое малозаметное влияние не исключает и трудноуловимых сигналов, воспринимаемых органами чувств: обычно они воздействуют одновременно с паранормальными и также регистрируются лишь бессознательно.</p><p>Хотя эффект экспериментатора хорошо прослеживается в медицине и поведенческих науках, тот факт, что он объясняется — или опровергается — теорией воздействия «трудноуловимых сигналов», не позволяет ученым других специальностей (к примеру, биохимикам) относиться к нему с должной серьезностью. Если человек или крыса еще могли бы улавливать ожидания ученого и соответствующим образом на них реагировать, то предполагать, что ферменты в пробирке также прореагируют на столь слабые сигналы, как мимика экспериментатора и т. п., уже нет никаких оснований. Конечно, остается возможность пристрастных наблюдений, но их уже нельзя назвать влиянием непосредственно на наблюдаемую систему. Ученый может лишь «увидеть» результат, который совпадает с его ожиданиями, но этот результат будет существовать только в уме наблюдателя, а материально он проявиться не сможет.</p><p>Тем не менее все вышеизложенное пока что остается гипотезой. На практике не было проведено ни одного исследования, выявляющего или исключающего воздействие ожиданий экспериментатора в таких областях науки, как сельское хозяйство, генетика, молекулярная биология, химия и физика. Поскольку изначально предполагается, что эксперименты с материей должны обладать «иммунитетом» к подобным воздействиям, меры предосторожности не считаются обязательными. Метод двойного слепого контроля не используется почти нигде, за исключением поведенческих наук и клинических испытаний.</p><p>Я могу предложить несколько опытов, призванных проверить гипотезу о том, что эффекты экспериментатора распространены гораздо шире, чем принято считать.</p></section><section><title><p>ЭКСПЕРИМЕНТЫ ПО ВЫЯВЛЕНИЮ ВОЗМОЖНЫХ ПАРАНОРМАЛЬНЫХ ЭФФЕКТОВ СО СТОРОНЫ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА</p></title><p>Я полагаю, что поиск эффектов экспериментатора лучше всего начать с тех ситуаций, в которых изучаемые явления обнаруживают переменчивость и непредсказуемость, допуская возможность воздействия эффекта ожидания. Именно на них можно наиболее ярко продемонстрировать упомянутые эффекты, экспериментируя с поведением людей и животных. Не думаю, что эффект ожидания ярко проявляется в физических системах с высокой степенью однородности и большой предсказуемостью исхода событий, таких, как игра в бильярд (хотя здесь игроки имеют сильнейшую мотивацию для того, чтобы воздействовать на удары и столкновения шаров, и при наличии определенных психокинетических способностей могли бы повлиять на окончательный исход партии).</p><p>На самом деле переменные, статистические результаты вполне обычны в большинстве социальных и биологических исследований — в таких областях, как социология, экология, ветеринария, сельское хозяйство, генетика, биология развития, микробиология, нейрофизиология, иммунология и т. д. Точно так же обстоит дело и в квантовой физике, где все события вероятностны. И во многих других областях физики многовариантность протекания каждого события вполне очевидна. К примеру, это относится к процессу кристаллизации: ведь каждая снежинка имеет собственное построение кристаллов, отличное от строения всех других снежинок. Даже чисто механические системы — к примеру, конвейерные линии — также подчиняются статистическим законам. Например, из этих законов выводится их гарантированный безаварийный срок службы, который в различных обзорах для потребителей называется «надежностью» того или иного изделия. Кроме того, почти каждый слышал о каких-то конкретных автомобилях или механизмах, которые исключительно ненадежны — вплоть до того, что их начинают считать «проклятыми».</p><p>Я предлагаю провести эксперимент самого общего плана, осуществимый во многих областях исследования. Схема опытов аналогична стандартной процедуре Розенталя, но расширена таким образом, чтобы ее можно было использовать в других областях, которые пока остаются неисследованными. Цель состоит в том, чтобы отыскать те системы, в которых возможно проявление эффекта экспериментатора, после чего сравнить все результаты, полученные в подобных системах. Вот два примера крайних случаев.</p><p>В первом варианте студентам выдаются по два радиоактивных образца — примерно такие, какие постоянно используются в биохимических и биофизических экспериментах. Испытуемым настойчиво внушают, что один образец является более активным, чем другой. На самом деле образцы должны иметь совершенно одинаковый уровень активности. Затем студенты определяют уровень активности этих образцов, следуя стандартной лабораторной процедуре с применением счетчика Гейгера или сцинциляционного счетчика. Обнаружат ли они разные уровни активности в двух образцах, если ожидают подобного результата?</p><p>Во втором варианте, который связан с качеством потребительских товаров, добровольцам выдаются образцы стандартных бытовых приборов — к примеру, автоматические видеокамеры. Испытуемым сообщают, что в данный момент исследуется феномен «понедельника», суть которого состоит в том, что именно в этот день недели выпускается максимальное количество ненадежной продукции. Половина вполне качественных приборов случайным образом отбирается и помечается надписью «сделано в понедельник утром». Остальные видеокамеры снабжаются пометкой «строгий контроль качества». Эксперимент должен быть построен таким образом, чтобы камеры из обеих групп использовались с одинаковой интенсивностью при одинаковых условиях эксплуатации, а добровольцы всякий раз сообщали о любых проблемах, с которыми они сталкиваются при эксплуатации видеокамеры. Будет ли больше проблем при использовании камер, которые якобы изготовлены утром в понедельник?</p><p>По моему личному мнению, в экспериментах с видеокамерами эффект ожидания должен проявиться в большей степени, чем в опытах с радиоактивными образцами. Ведь существует множество вариантов, когда ожидания потребителей могут воздействовать на окончательный результат эксперимента — например, они могут более пристально выискивать недостатки камер с пометкой «сделана в понедельник утром» или же обращаться с ними менее аккуратно. Нельзя исключить и возможности паранормального влияния. Например, из-за отрицательных ожиданий, связанных с «сомнительными» видеокамерами, испытуемые могли бы каким-то образом «сглазить» их. Но даже эксперименты с радиоактивными образацами не исключают определенной доли влияния на конечный результат, включая сознательные или подсознательные ошибки при подготовке образцов для радиоактивного анализа, а также психокинетическое воздействие на сам процесс радиоактивного распада или на работу измерительной аппаратуры. В том случае, если эти эксперименты на самом деле обнаружат явное присутствие эффекта ожидания, дальнейшее исследование надо будет построить таким образом, чтобы разграничить возможные варианты, отделив паранормальные эффекты от других источников пристрастного отношения к получаемым результатам.</p><p>Далее я предлагаю несколько испытаний общего плана.</p><subtitle>1. Эксперимент с кристаллизацией</subtitle><p>Многие соединения не так просто кристаллизуются даже в пересыщенных растворах: могут пройти часы, дни или даже недели, прежде чем процесс кристаллизации полностью завершится. Однако этот процесс можно значительно ускорить, если внести в раствор «зародыши», или «центры» кристаллизации, вокруг которых начинается рост кристаллов. В данном эксперименте студентам выдаются перенасыщенные растворы медленно кристаллизующихся соединений, а также два порошковых образца, причем первый называется «усиливающим кристаллизацию» и считается приготовленным по специальной технологии, а второй охарактеризован как контрольный, совершенно инертный порошок. На самом деле оба порошка совершенно одинаковы. В каждую из нескольких абсолютно одинаковых емкостей, которые содержат вполне определенное количество пересыщенного раствора, студенты добавляют также заранее оговоренное небольшое количество «порошка, усиливающего кристаллизацию». В точно такое же количество емкостей с таким же объемом пересыщенного раствора они добавляют равное количество «инертного» порошка. После этого через равные промежутки времени они исследуют емкости с раствором, записывая степень кристаллизации в каждой. Действительно ли там, где, по ожиданиям студентов, кристаллизация должна происходить быстрее, вещество кристаллизуется раньше?</p><subtitle>2. Биохимический эксперимент</subtitle><p>Студентам, занимающимся биохимией, выдаются два образца совершенно одинаковых ферментов. Один описывается как обработанный специальным ингибитором, частично блокирующим активность фермента, а другой — как контрольный образец, не подвергавшийся никакой дополнительной обработке. В действительности оба образца ничем не отличаются друг от друга. Используя стандартные биохимические методы, студенты определяют активность каждого фермента. Действительно ли «образцы с ингибитором» окажутся менее активными, чем «контрольные»?</p><subtitle>3. Генетический эксперимент</subtitle><p>Студентам, изучающим генетику, выдаются образцы семян быстрорастущих растений — например, небольшого растения <emphasis>Arabidopsis thaliana, </emphasis>которое обычно используется для проведения генетических экспериментов. Студенты сами делят все семена на две группы. Одна из групп считается контрольной и не подвергается какому-либо воздействию. Другую группу семян они помещают в камеру, снабженную свинцовой защитой против радиоактивного излучения с надписью: «Осторожно, радиоактивность!» — и оставляют там на заранее определенный промежуток времени, по истечении которого с большой осторожностью извлекают эти семена для последующего исследования. По условиям эксперимента предполагается, что эти семена подверглись жесткому облучению, вызывающему мутации (хотя на самом деле источник излучения в камере отсутствовал). Затем из семян обеих групп в совершенно идентичных условиях выращиваются растения, а студенты должны регистрировать все отклонения от нормы, выявляемые в процессе их развития. Обнаружат ли студенты больше «мутантов» в группе якобы облученных образцов?</p><subtitle>4. Еще один генетический эксперимент</subtitle><p>Другим студентам, также изучающим генетику, выдаются плодовые мушки дрозофилы, у которых обнаружены гены-мутаторы — например, мутации в генах <emphasis>bithorax, </emphasis>в результате чего у мушек преимущественно рождается потомство с четырьмя крыльями вместо двух (ил. 18). Подобные мутации являются рецессивными: иными словами, с отклонениями от нормы развиваются только те мушки, у которых присутствуют два таких гена. Первое поколение гибридов между мутантами и нормальными мушками оказывается нормальным, но, когда эти гибриды скрещиваются между собой, они дают начало потомству, которое соответствует менделевскому расщеплению: большая часть гибридов второго поколения является нормальной по внешним признакам, но меньшая часть в той или иной степени имеет мутантные формы<a l:href="#fn311" type="note">[311]</a> жужжальцы</p><empty-line/><image l:href="#i_024.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 18 А. Обычная плодовая мушка семейства Drosophila melanogaster</p><empty-line/><image l:href="#i_025.jpg"/><empty-line/><p>Ил. 18 Б. Плодовая мушка-мутант, у которой третий торакальный сегмент трансформиловался таким образом, что превратился в копию второго торакального сегмента, в результате чего балансирующий орган, жужжальцы, трансформиловался во вторую пару крыльев; подобные плодовые мушки называются мутантами bithorax.</p><empty-line/><p>Студентам предоставляется два типа гибридных мушек совершенно одинакового внешнего вида из одного и того же поколения. При этом им сообщают, что один тип имеет гены-усилители, вследствие чего признак трансформации третьего торакального сегмента в этой популяции проявляется с большей пенетрантностью и экспрессивностью (у генетиков «пенетрантностью» называется частота или вероятность проявления гена, а «экспрессивностью» — интенсивность, с которой этот ген выявляется в популяции). Остальные мушки объявляются популяцией, имеющей гены-ингибиторы, которые оказывают противоположное воздействие.</p><p>После этого студенты получают потомство от плодовых мушек двух «разных» популяций и тщательно изучают наследование упомянутого выше признака. Действительно ли в популяции с «геном-усилителем» будет рождаться больше мушек с отклонениями от нормального вида и будут ли эти отклонения выражаться более отчетливо? (Мушек обеих популяций можно будет сохранить и затем повторно исследовать для проверки ранее полученных результатов.)</p><subtitle>5. Сельскохозяйственный эксперимент</subtitle><p>Студентам, которые специализируются в той или иной области агрономии, сообщается, что на практических занятиях они должны провести испытание нового многообещающего стимулятора, который в случае опрыскивания им любого растения через определенные промежутки времени обеспечивает высокие показатели роста. Потом они проводят полевые испытания — к примеру, на бобах — по стандартной схеме на одинаковых делянках и при случайном распределении опытных и контрольных растений. В период цветения и плодоношения студенты раз в неделю опрыскивают растения на опытных делянках «стимулятором роста», а растения на контрольных делянках с той же частотой опрыскиваются обычной водой. На самом деле «стимулятор роста» тоже является обычной водой. Студенты постоянно и тщательно следят за развитием растений и отмечают все различия между растениями на опытных и контрольных делянках, которые смогут заметить. Когда бобы созреют, студенты собирают плоды на всех делянках и определяют их общий вес и количество. Будут ли «стимулированные» растения развиваться лучше и дадут ли они больший урожай, чем «контрольные»?</p><p>Нет нужды описывать другие примеры. Совершенно ясно, что точно такие же эксперименты можно проводить и в других областях науки. Они не потребуют значительных усилий и материальных затрат, поскольку могут проводиться в рамках учебной практики. Достаточно лишь сотрудничества с преподавателями.</p></section><section><title><p>ОБМАН</p></title><p>Единственным недостатком описанных выше экспериментов является то, что они основаны на обмане. В этом отношении они похожи на исследования, проводимые Розенталем и его коллегами, в которых больным людям давали плацебо вместо настоящих лекарственных препаратов. Многие могут возражать против этого по этическим соображениям, да и сам я не в восторге от использования обмана как средства воздействия на ожидания людей. Но я считаю, что обман в данном случае оправдывается важностью поставленной задачи: уточнение влияния эффекта экспериментатора на ход практических научных исследований. К этим эффектам относится и опасность самообмана.</p><p>Однако я считаю, что если бы подобный обман использовался более широко, то это способствовало бы формированию самодисциплины. Если бы такие эксперименты давали интересные и значимые результаты, если бы дальнейшие эксперименты стали проводиться в более широких масштабах и если бы все получаемые данные публиковались в общедоступных изданиях, студенты, вероятно, лучше осознавали бы, что преподаватели могут иногда их обманывать. В этом случае они с большим скептицизмом относились бы к тому, что им сообщают об ожидаемых результатах опытов и, соответственно, были бы меньше подвержены воздействию ожидания. Если хорошо продуманная практика подобного обмана заставит студентов более внимательно относиться к эффекту ожидания, вызовет более настороженное отношение к нему, это будет ценным вкладом в их научную подготовку.</p><p>Эффект от обмана, используемого в описанных выше экспериментах, может оказаться относительно слабым, поскольку ожидания, внушаемые студентам их преподавателями, будут восприниматься не очень внимательно и не станут их личными убеждениями. Ведь студенты просто выполняют обычную лабораторную работу, к результатам которой ни один из них не относится с достаточной серьезностью. Профессиональные исследователи, безоговорочно приверженные существующим системам мировоззрения и озабоченные ростом карьеры и собственной репутацией, могут в гораздо большей степени оказаться подверженными эффектам ожидания; кроме того, они более склонны к самообману.</p><p>Было бы очень интересно выявить эффект ожидания в тех областях науки, в которых существует несколько систем воззрений, и особенно в ситуациях, когда каждая из сторон, приверженная собственной теории, получает экспериментальные результаты в пользу именно своей теории. Можно было бы пригласить представителей обеих сторон для обсуждения данных таких же экспериментов, проведенных в стандартных условиях на нейтральной территории, в какой-то третьей лаборатории, сотрудникам которой доверяли бы все участники дискуссии. Если бы были получены результаты, не соответствующие ожиданиям заинтересованных сторон, тогда эффект ожидания, включая его возможные паранормальные проявления, можно было бы тщательно изучать в реальной обстановке.</p><p>Эта идея могла бы послужить основой при создании исследовательского центра нового типа, сочетающего в себе изучение экспериментальных методов с некой посреднической службой (возможно даже, организующей консультации для заинтересованных ученых).</p><p>Если выявится значительное воздействие эффектов ожидания, исследования необходимо будет продолжить и определить, какие именно факторы играют здесь основную роль — обычные или паранормальные. Например, в четвертом эксперименте, если пристрастие проявляется в изменении отношения доли мушек-мутантов к доли нормальных особей в популяции второго поколения гибридов, что соответствует ожиданиям экспериментаторов, в первую очередь следует проверить возможную необъективность при регистрации данных. Проверку можно поручить третьему участнику, который проведет изучение законсервированных мушек «вслепую», не зная, какая из них принадлежит к той или иной группе. Эта проверка могла бы показать, что эффект экспериментатора целиком и полностью объясняется неточным подсчетом. С другой стороны, могло бы оказаться, что эта пристрастность оказала лишь частичное воздействие на конечный результат и что количество мутантов и нормальных особей действительно неодинаково в двух группах. Тогда следовало бы проверить возможность того, что экспериментаторы не были в достаточной мере объективными, то есть консервировали и считали не всех мушек второго поколения, а только тех, которые соответствовали их ожиданиям. Если же выяснится, что это не так, изменение соотношения мутантов и нормальных особей в двух группах можно будет рассматривать как паранормальное воздействие на результаты эксперимента.</p><p>Для решения этого вопроса может потребоваться проведение нового эксперимента. Второй эксперимент мог бы стать повторением первого — за исключением того, что экспериментаторы могли бы исследовать только мушек второго поколения, а мушек первого поколения в живом или законсервированном виде изучать только после того, как будут закончены все исследования особей второго поколения. За мушками должны ухаживать только те люди, которые абсолютно не знают целей эксперимента и не заинтересованы в его результатах. В том случае, если эффекты ожидания будут проявляться даже тогда, когда у экспериментаторов не будет ни малейшей возможности влиять на размножение и развитие плодовых мушек каким бы то ни было известным способом, а результаты в обеих группах все-таки будут неодинаковыми, это можно будет объяснить паранормальным воздействием.</p><p>Возможное открытие трудноуловимого паранормального воздействия ожидания в традиционных областях науки было бы шокирующим, если не сказать сенсационным. Оно имело бы чрезвычайно серьезное значение. Одним из наиболее важных его последствий было бы обязательное независимое подтверждение получаемых данных, в уточнении которых и состоит суть экспериментальных исследований. Научные данные считаются объективными только в том случае, если они подтверждаются другими независимыми учеными в аналогичных экспериментах. Но в новых и достаточно спорных областях науки подобное единодушие отсутствует, а как только оно достигается, результаты проводимых экспериментов в основном соответствуют предсказанным заранее. Но в чем причина? Что так влияет на конечные данные? Является ли удивительная воспроизводимость результатов поводом для согласия на основе взаимного ожидания — или взаимные ожидания приводят к идентичным результатам испытаний, проводимых в различных лабораториях? Скорее всего, оба процесса воздействуют на исследователей параллельно. Но в случае обучения основную роль заведомо играет заранее согласованное представление о реальности.</p><p>Студенты много времени проводят в лабораториях, выполняя практические задания, в ходе которых они должны провести стандартные испытания, демонстрирующие фундаментальные принципы господствующей системы воззрений. Эти эксперименты всегда дают «правильные» результаты, которые подтверждают давно утвердившуюся и ожидаемую картину. Тем не менее именно студенты иногда получают очень интересные данные. Я много лет занимался со студентами старших курсов и часто удивлялся большому разбросу данных, которые они получали в результате стандартных экспериментов. Разумеется, сильно отличающиеся результаты тут же объяснялись какими-то ошибками или неопытностью. Те студенты, которые раз за разом получали «не те» данные, как будущие экспериментаторы считались бесперспективными. На экзаменах по практическому использованию полученных знаний им приходилось хуже всех, и вряд ли они могли рассчитывать на успешную научную карьеру. И наоборот, состоявшиеся ученые, как правило, добивались успеха в процессе длительного обучения и отбора, постоянно демонстрируя свою способность при проведении стандартных экспериментов получать ожидаемые результаты. Является ли этот успех следствием простого умения хорошо проводить опыты? Или же это реакция на трудноуловимые знаки и подсознательная способность обнаруживать именно те данные, которые ожидаются в соответствии с устоявшимися воззрениями?</p></section><section><title><p>ВЫВОДЫ К ТРЕТЬЕЙ ЧАСТИ</p></title><p>Если бы оказалось, что константы действительно имеют непостоянные численные значения, наше понимание окружающего мира претерпело бы кардинальные изменения. Но маловероятно, что величественное здание традиционной науки непременно должно при этом рассыпаться. Ведь ученые, как правило, весьма прагматичны, они довольно легко смогли бы приспособиться к новым условиям. В такой ситуации численные значения фундаментальных констант регулярно сообщались бы в различных журналах, подобных «Нейчур», — как сводки погоды или как котировки акций и валют на тех страницах газет, где освещаются экономические проблемы. При этом те, кто нуждается в точном значении констант, пользовались бы этими данными для своих вычислений, но для большинства остальных людей эти изменения численных значений фундаментальных постоянных не имели бы абсолютно никакого практического значения.</p><p>Но хотя ученые, безусловно, смогли бы приспособиться к постоянно флуктуирующим значениям фундаментальных постоянных, сам дух науки изменился бы в весьма значительной мере. Старая вера в математический уклад природы могла бы показаться наивной. Природа стала бы восприниматься как живое существо с его собственной жизнью, такой же непредсказуемой и полной неожиданностей, как жизнь любого отдельного живого существа. Конечно, математики могли бы попытаться смоделировать флуктуации численных значений фундаментальных констант, но их прогнозы были бы не более точными, чем предсказания погоды, событий в экономике или колебаний котировок акций на биржах.</p><p>Точно так же, если выяснится, что эффекты экспериментатора проявляются в гораздо более широких пределах, чем предполагалось ранее, большая часть ученых отнеслась бы к этому прагматически. В различных областях науки стал бы широко использоваться метод двойного слепого контроля. На практике подобные эксперименты стали бы обузой для многих биологов, химиков и физиков, сильно усложнив сам процесс их исследований. Но ведь психологи-практики и клиницисты-исследователи работают в такой ситуации уже на протяжении десятилетий, и их пример показывает, что приспособиться к новым условиям вполне возможно.</p><p>Но даже использование двойного слепого контроля не гарантирует полной нейтрализации влияния ожиданий. Это доказывает эффект плацебо, о котором шла речь в соответствующем разделе. Условия двойного слепого контроля означают, что экспериментатор всюду ищет ожидаемый результат, не зная точно, в каких образцах или у каких испытуемых он проявится, и это ожидание приводит к тому, что эффект проявляется даже в контрольных группах. У пациентов, которым давали плацебо, часто наблюдается действие настоящих лекарственных препаратов, включая побочные явления.</p><p>Если к воздействию исследователя на ход эксперимента серьезно относиться не только в медицине и психологии, но и в большинстве других областей науки, дискуссии на эту тему и интерес к природе феномена, вероятно, в значительной степени расширили бы сферу его изучения, что, в свою очередь, быстро и заметно увеличило бы финансирование подобных экспериментов. С другой стороны, это открытие окончательно подорвало бы веру в объективность экспериментаторов в ее нынешней наивной форме.</p><p>А как с этой точки зрения выглядят эксперименты, предлагаемые в данной книге? Насколько они допускают эффекты экспериментатора? Я не могу исключить такого воздействия, но полагаю, что оно может проявиться лишь в ограниченных пределах. При любой возможности в экспериментах используется метод слепого контроля. Рассмотрим, к примеру, опыты с домашними животными, которые точно определяют момент возвращения хозяев. Человек, который следит за ними дома, ведет наблюдение вслепую, так как сам не знает, когда вернется владелец животного. Если питомец при полном отсутствии каких-то знаков, воспринимаемых его органами чувств, и строгого распорядка, по которому живут все обитатели дома, все равно способен предчувствовать появление своего владельца, это допускает три возможных толкования. Или животное предвидит возвращение, используя прямую связь с хозяином, или оно реагирует на ожидания присутствующих в доме людей, один из которых может иметь телепатическую связь с отсутствующим человеком, или воздействуют одновременно оба этих фактора.</p><p>Для уточнения можно было бы провести дополнительное исследование. Вариант, предусматривающий наличие телепатической связи между обитателями дома, может быть изучен непосредственно. Для этого следует определить, насколько точно он или она предчувствует возвращение отсутствующего человека, когда домашнее животное находится вне дома. Точно так же можно проследить за поведением своего питомца, используя автоматические средства видеонаблюдения при полном отсутствии людей. Если и в этой ситуации животное будет предчувствовать возращение своего хозяина, данный феномен уже нельзя будет отвергнуть на том основании, что на результат опыта воздействовал эффект экспериментатора.</p><p>При исследовании способности животных находить дорогу к дому, описанном во второй главе, могло бы выясниться, что голуби способны отыскивать голубятню даже в тех случаях, когда она перемещается на значительное расстояние. Объяснение данного феномена воздействием ожиданий экспериментатора придало бы упомянутому эффекту еще более мистическое значение, а сами удивительные способности голубей остались бы невыясненными. В эксперименте с термитами, о котором рассказывалось в третьей главе, может оказаться, что изолированные насекомые колонии ведут себя подобно насекомым в термитнике, но в этом случае предположение о воздействии ожиданий экспериментатора было бы совершенно невероятным.</p><p>Измерения численных значений фундаментальных констант, о которых рассказывалось в шестой главе, трудно провести вслепую, но сравнивая измерения одной и той же постоянной в различных лабораториях, можно свести эффект ожидания к минимуму — при условии, что флуктуации будут синхронно наблюдаться всеми участниками эксперимента. Разумеется, это возможно только в том случае, если исследователи не станут обмениваться получаемыми результатами до окончания всей работы.</p><p>Описанные выше примеры показывают, что практическое изучение различных проблем вполне осуществимо даже при значительной вероятности проявления эффектов экспериментатора. В любом случае нынешнее допущение относительно полной независимости объективного и субъективного, экспериментатора и предмета исследования следует отбросить.</p><p>С другой стороны, может оказаться и так, что в большинстве областей науки воздействие ожиданий экспериментатора проявляется редко или вообще отсутствует, что в них нет даже малейшего намека на присутствие какого-то паранормального влияния. Это как раз то, что предполагает подавляющее большинство ученых, это символ веры Скептиков. Таким образом, именно данное предположение необходимо в первую очередь проверить эмпирически. Его мог бы опровергнуть любой эксперимент, а если подобное исследование завершится неудачей, позиции Скептиков получат серьезное подтверждение.</p><p>Поэтому Скептики, твердо убежденные в своей правоте, должны приветствовать программу таких испытаний с гораздо большим энтузиазмом, чем те, кто вместе со мной считает эффекты экспериментатора в традиционных экспериментальных отраслях науки возможными или даже вполне вероятными.</p></section><section><title><p>ОБЩИЕ ВЫВОДЫ</p></title><p>Программа исследований, предлагаемая в этой книге, предназначена для проверки основных постулатов современной традиционной науки. По ходу исследований оценивается достоверность семи типичных научных воззрений. Они считаются настолько незыблемыми и не требующими доказательств, настолько редко подвергаются сомнениям, что их уже называют не гипотезами, а здравым смыслом в области науки. Все предположения, в той или иной степени им противоречащие, просто-напросто объявляются ненаучными. Вот эти постулаты:</p><p>Домашние животные не могут обладать какими-либо сверхъестественными способностями.</p><p>Способность птиц находить дорогу домой и их навигационные способности во время миграции</p><p>вполне объяснимы с точки зрения известных органов чувств и физических сил.</p><p>Колонии общественных насекомых не являются</p><p>особыми суперорганизмами с коллективной душой или неизвестным полем. Таких явлений просто не существует в природе.</p><p>Люди не могут ощущать пристальный взгляд, направленный в спину, если только это не вызвано реакцией на трудноуловимые сигналы, воспринимаемые органами чувств.</p><p>Фантомно ощущаемые ампутированные конечности находятся не там, где они ощущаются. Они существуют лишь в головном мозгу.</p><p>Численные значения фундаментальных констант не изменяются.</p><p>Достаточно опытные и ответственные ученые никогда не допустят, чтобы их убеждения повлияли на конечные результаты опытов.</p><p>С общепризнанной точки зрения, нет абсолютно никаких оснований тратить силы и средства на подтверждение истинности перечисленных положений. Не стоит даже тратить время на подобные размышления, особенно в ситуации, когда множество насущных научных проблем ждет своего решения. Подобные утверждения не обсуждаются в качестве гипотез, они представляют собой полноправную часть современной науки. Все альтернативные гипотезы объявляются ненаучными и не заслуживающими серьезного внимания или обсуждения. Привлекать к ним внимание — все равно что всерьез утверждать, что Луна сделана из сыра.</p><p>Если бы я был азартным человеком, то наверняка держал бы пари по поводу конечных результатов описанных в книге экспериментов. Вполне вероятно, что сторонники общепризнанных научных воззрений поставили бы на полный провал этих экспериментов, предназначенных для выявления сил, необъяснимых с точки зрения современной науки. Но некоторые поставили бы на противоположный исход, и тогда соотношение ставок могло бы послужить критерием, определяющим интенсивность ожиданий каждой из сторон. К примеру, какую сумму вы сами готовы поставить на то, что домашние животные не могут предчувствовать возвращение своих хозяев, если надежно исключаются все известные средства общения? А сколько вы готовы поставить на то, что они все-таки обладают такой способностью?</p><p>Я не могу предвидеть исход всех предложенных в этой книге экспериментов, но думаю, что существуют неплохие шансы на очень интересные результаты по крайней мере нескольких из них. В противном случае не было бы никакого смысла писать эту книгу.</p><p>Можно с полной уверенностью утверждать, что все исследования, предлагаемые в данной книге, являются табу для ученых традиционного направления, и именно поэтому они остались в стороне. По этой же причине они встречают столь упорное противодействие со стороны академической науки. Возможно, сейчас мы находимся на пороге новой эры, вселяющей в исследователей дух свежести и новизны, открытости и доступности для всех, кто интересуется конкретными проблемами. Не исключено, что через десять—двадцать лет будут созданы новые стереотипы, вновь заговорят о профессионализме в науке, что в конце концов приведет к формированию новой бюрократии, контролирующей всю деятельность ученых. Но сейчас перспективы еще есть.</p><p>Каким образом предлагаемые эксперименты могли бы изменить мир? Прежде всего, они могли бы сделать более открытой как экспериментальную, так и теоретическую науку. В культурном отношении подобные изменения имели бы неоценимое значение. Люди могли бы пересмотреть свои взгляды на фольклорные предания и широко распространенные поверья — например, на веру в то, что некоторые животные обладают сверхъестественными способностями или что существуют люди, действительно способные чувствовать чужой пристальный взгляд. Возможно, возникло бы ощущение более тесной связи людей друг с другом и окружающим миром. У экологов появились бы новые аргументы против неограниченного права использовать и покорять природу, что на сегодняшний день является само собой разумеющимся, поскольку интересы человечества ставятся превыше всего, а остальная природа рассматривается как неодушевленная, механическая составляющая реальности. Произошли бы принципиальные изменения в системе образования. Возможно, что в целом интерес общества к науке мог бы значительно возрасти.</p><p>Во-вторых, эксперименты, которые описывались в первой части, могли бы привести к новому пониманию способностей животных, а заодно и к новому пониманию человеческих способностей. Возможно, что в ходе экспериментов будет доказано существование невидимых связей между животными и людьми, между животными и местом их постоянного обитания и между членами отдельных социальных групп. Изучение природы подобных связей может потребовать проведения дополнительных исследований, которые, скорее всего, выйдут за пределы, которые может представить традиционная наука. Многие необычные явления в биологии и социальной жизни могут потребовать переосмысления — к примеру, миграция животных, навигационные способности, социальные связи, организация сообществ. В-третьих, эксперименты, описанные в четвертой и пятой главах, могли бы привести к новому пониманию нашего ощущения собственного тела и его взаимодействия с окружающим миром, уничтожить существующий барьер между разумом и телом, между субъективным и объективным. Значение подобных изменений в психологическом, медицинском, культурном и философском плане было бы неоценимо.</p><p>В-четвертых, эксперименты, о которых рассказывалось в третьей части, могли бы серьезно пошатнуть веру в неизменность природы и объективность научных исследований. Они могли бы раскрыть смысл утверждения, сделанного философом науки Карлом Поппером в книге «Логика научного открытия»:</p><p>«Наука вовсе не покоится на каких-то незыблемых истинах. Можно сказать, что смелая теоретическая конструкция возвышается над болотом, подобно зданию, возведенному на сваях. Эти сваи поднимают здание над окружающим болотом, но не являются его естественным основанием».<a l:href="#fn312" type="note">[312]</a></p><p>Вполне может оказаться, что постоянство «фундаментальных констант», долгое время считавшееся природным основанием величественного здания науки, в действительности не что иное, как «свая в болоте». Та же участь может постичь и убеждение, что влияние ожиданий экспериментатора — далеко не один из главных источников заблуждений в науке. Так как основание станет чрезвычайно шатким, возникнет необходимость забивать «сваи» еще глубже или же попытаться выстроить какой-то другой фундамент — к примеру, плавучую платформу.</p><p>И наконец, к каким бы результатам ни привели предлагаемые эксперименты, у меня есть некоторая надежда, что эта книга в любом случае окажется полезной и продемонстрирует существование многих явлений, которых мы пока не понимаем. Множество фундаментальных вопросов так и остается открытыми. И чтобы найти к ним подход, разум наш также должен быть открыт.</p></section></section></section><section><title><p>ПРИЛОЖЕНИЕ КО ВТОРОМУ ИЗДАНИЮ</p><p>НОВЫЕ ДАННЫЕ ПО СЕМИ ЭКСПЕРИМЕНТАМ</p></title><section><title><p>ГЛАВА 1</p><p>КАК ЖИВОТНЫЕ ПРЕДЧУВСТВУЮТ ВОЗВРАЩЕНИЕ ХОЗЯЕВ</p></title><p>Эксперименты с собаками, предчувствующими возвращение своих хозяев, уже показали весьма успешные результаты, о которых я сообщил в своей книге «Собаки, предчувствующие возвращение хозяев». Было проведено 150 опытов с несколькими собаками разных пород, в ходе которых за ними велось скрытое видеонаблюдение с записью на видеопленку. Мы с моей коллегой Пам Смарт обнаружили, что животные проявляли явные признаки своих предчувствий задолго до того, как их хозяева добирались до дома. Иногда собаки чувствовали своего хозяина, когда тот находился еще далеко — не менее чем в пяти милях от дома. Животные предчувствовали возвращение хозяев и в том случае, когда те приходили в неурочное время и ни один человек в доме не мог знать об этом заранее. Наконец, предчувствие срабатывало и в тех случаях, когда владельцы возвращались на незнакомом автомобиле — например, на такси. Все результаты были четкими и статистически значимыми.<a l:href="#fn313" type="note">[313]</a></p><p>Данные этих экспериментов, представивших веское доказательство того, что собаки телепатически улавливают внимание своих хозяев, были затем подтверждены в опытах, проведенных независимыми, весьма скептически настроенными исследователями на собаке Пам Смарт по кличке Джейти. Они получили точно такие же результаты, что и мы с Пам с той же собакой Джейти.<a l:href="#fn314" type="note">[314]</a></p><p>Описанная способность является общей у всех собак. В ходе опроса 1200 случайно выбранных домовладельцев в Северной и Южной Калифорнии,<a l:href="#fn315" type="note">[315]</a> на северо-западе Англии<a l:href="#fn316" type="note">[316]</a> и в Лондоне<a l:href="#fn317" type="note">[317]</a> большинство владельцев собак утверждали, что их питомцы заранее предчувствуют возвращение домой одного из членов семьи. Многие владельцы кошек сообщали о том, что их животные также обладают подобной способностью, но кошки менее заметно демонстрируют свое ожидание хозяина. В среднем о наличии у своих питомцев предчувствий такого рода заявили 55 % владельцев собак и 30 % владельцев кошек.<a l:href="#fn318" type="note">[318]</a> Это вовсе не означает, что кошки менее чувствительны, чем собаки; просто кошек дела хозяев, вероятно, интересуют меньше. Способны предчувствовать возвращение хозяев и животные некоторых других видов, в том числе попугаи.</p><p>До сих пор подобная способность систематически, с применением видеотехники исследовалась только на собаках. Поэтому данная область совершенно открыта для изучения способностей других животных, прежде всего кошек и попугаев. Рекомендации по проведению других исследований в области необъяснимых способностей животных — экспериментов, простых в осуществлении и не требующих серьезных материальных затрат, — можно найти в приложении «А» моей книги «Собаки, предчувствующие возвращение хозяев».</p></section><section><title><p>ГЛАВА 2. КАК ГОЛУБИ НАХОДЯТ ДОРОГУ К ДОМУ?</p></title><p>В 1994 г., вскоре после выхода первого издания этой книги, я обсуждал способность голубей находить дорогу к дому в программе голландского телевидения «Удивительный случай» с биологом Стивеном Джеем Гулдом, философом Дэниэлом Деннетом и невропатологом Оливером Саксом.<a l:href="#fn319" type="note">[319]</a> Эта передача вызвала в Голландии продолжительные дискуссии по поводу возможного объяснения навигационных способностей голубей. В результате, благодаря инициативе широко известного кинорежиссера Луиса ван Гастерена, в Утрехтском университете под руководством доктора Вима Нубера был проведен эксперимент с передвижной голубятней. После стандартных процедур, описанных во второй главе этой книги, были проведены тренировки птиц и сами опыты, которые дали похожие результаты.</p><p>В тех случаях, когда голубятня перемещалась на относительно небольшое расстояние — к примеру, около 900 ярдов, — все голуби обычно возвращались за несколько часов. Ван Гастерен заснял все эти эксперименты на кинопленку.<a l:href="#fn320" type="note">[320]</a> Если же голубятню перевозили на 1200 ярдов, голубям для возвращения требовалось пять дней. Но это происходило не потому, что птицы долго не могли отыскать свой дом, а потому, что они сперва боялись к нему приблизиться, а затем не решались войти внутрь, как это происходило и в опытах, проведенных в Англии. Когда голубятню перевозили на 2,75 мили, голуби вообще отказывались в нее входить. Вновь, как и в Англии, птицы, по-видимому, очень боялись входить в свой дом, когда тот оказывался в совершенно незнакомом месте.<a l:href="#fn321" type="note">[321]</a></p><p>Эксперименты, проведенные в Англии и Утрехте, совершенно ясно показали, что любые испытания с передвижными голубятнями едва ли дадут положительные результаты, если будут и дальше проводиться на суше. Когда мобильные голубятни перемещали в первый раз, птицам требовалось всего несколько часов, чтобы войти внутрь своего дома. Они постепенно привыкали к постоянным перемещениям, если те не превышали полумили. Но при удалении голубятни на несколько миль птицы отказывались входить в свой дом даже после того, как его находили. Таким образом, положительные результаты в экспериментах с передвижными голубятнями едва ли возможны, если расстояние, на которые они перемещаются за один раз, составляет много миль, причем сами голубятни перевозятся в совершенно незнакомое для птиц место.</p><p>Понять опасения птиц в подобной ситуации не так сложно. Представьте себе, что, возвращаясь к себе домой, вы не находите дома на привычном месте, а вместо здания перед вами пустырь. Удивившись, вы можете оглядеться и обнаружить свой дом в стороне, в сотне ярдов от прежнего места. Но вы, скорее всего, не решитесь немедленно направиться к зданию и тем более не решитесь сразу войти. Вероятно, вы будете долго смотреть на пустырь, затем несколько раз обойдете то место, где прежде стоял ваш дом, пытаясь отыскать хоть какие-то знаки, способные объяснить столь таинственное перемещение. И только по прошествии многих минут, а то и часов вы рискнете войти в свой дом, расположенный на новом месте. Точно так же поступают и голуби, когда их голубятню в первый раз перевозят на новое место. Однако если ваш дом через случайные промежутки времени будут постоянно перемещать на новое место, расположенное недалеко от предыдущего, вы скоро привыкнете к этому и будете входить достаточно быстро. А теперь представьте, что дом переместили на много миль в совершенно незнакомое для вас место. Даже если вы сможете отыскать его, поднявшись на холм и вооружившись биноклем, или случайно наткнетесь на него, бродя по окрестностям, то абсолютно незнакомое место, неизвестные люди вокруг и чужие животные вызовут у вас серьезные опасения, и вернуться в дом будет довольно сложно в психологическом отношении.</p><p>Единственный способ продвинуться дальше — перенести эксперименты на море. К счастью, ван Гастерен смог уговорить командование Голландского королевского флота дать разрешение на проведение испытаний с голубями на «Тайдемане», одном из главных исследовательских судов. Он также уговорил одного из ведущих голландских промышленников оказать материальную поддержку при постройке передвижной голубятни. Отставной моряк Ханс ван дер Флит, страстный и опытный любитель голубей, согласился безвозмездно отправиться в плавание на «Тайдемане» и ухаживать за птицами. Ван Гастерен был лично заинтересован в продолжении исследований, потому что в тот период снимал документальный фильм о голубях.</p><p>Большинство птиц, необходимых для заселения голубятни, были подарены голландскими любителями, а четыре пары подарила голубиная служба Швейцарской армии. Швейцарские птицы были потомками голубей, которые в течение нескольких поколений обучались возвращению в передвижные голубятни. За этот бесценный дар мы очень признательны офицеру, возглавлявшему голубиную службу Швейцарской армии, — Гансу-Питеру Липпу из Цюриха. Жаль, что эта служба, последнее военизированное подразделение в западном мире, использовавшее голубей, в настоящее время уже упразднена. Последней проблемой оставалось кормление голубей. Поскольку бюджет военно-морского флота Голландии не предусматривает подобных затрат, я сам заплатил за корм. К счастью, сумма оказалась незначительной.</p><p>«Тайдеман» вышел в море из голландского морского порта Ден-Хелдер 4 марта 1996 г. и вернулся назад 11 октября того же года. Сначала судно направилось в бассейн Карибского моря, затем зашло в Кюрасао, потом пересекло Атлантический океан и подошло к Канарским островам у северо-западного побережья африканского континента, после направилось к острову Мадейра, далее к берегам Испании и, наконец, вернулось в Голландию. Основной целью рейда были научные и технологические исследования.</p><p>В общей сложности на борту «Тайдемана» было выведено 73 молодые особи, причем 12 из них были получены от птиц, подаренных Швейцарской армией. Все птицы прошли полный курс обучения в открытом море, когда с борта судна не было видно земли. Это обстоятельство само по себе было новшеством.</p><p>Некоторое время на борту «Тайдемана» провел биолог Герт ван Ортмерссен из Гронингенского университета, составивший подробный отчет по данному проекту.<a l:href="#fn322" type="note">[322]</a> Вот как он описывал полет птиц над морем: «Я не мог оторвать глаз от захватывающего зрелища, когда голуби, освобожденные из клеток, реяли над волнами низко-низко, не выказывая ни малейших признаков страха. Создавалось впечатление, что иногда они даже были готовы опуститься на белые гребни волн в кильватере, — но, коснувшись воды, тут же снова взмывали ввысь».<a l:href="#fn323" type="note">[323]</a></p><p>Во время таких тренировочных полетов в Атлантическом океане судно обычно или оставалось неподвижным, или перемещалось со скоростью не более трех узлов в час. Иногда голуби пропадали из виду на несколько часов, бывали случаи, когда они исчезали даже на 10 часов, вследствие чего судно удалялось от места освобождения птиц из клеток более чем на 20 миль. Вполне возможно, что птицы каким-то образом все это время могли видеть и узнавать свое судно, окрашенное в белый цвет, но ни один человек на борту «Тайдемана» не мог видеть голубей невооруженным глазом.</p><p>Эти наблюдения важны в том плане, что они ясно показывают, как в условиях морских экспериментов голуби способны отыскивать свои голубятни и совершенно безбоязненно входить в них даже в тех случаях, когда сами голубятни перемещаются на значительные расстояния. Поскольку «Тайдеман» за несколько месяцев плавания прошел более 6000 миль, голубятня постоянно меняла свое местонахождение, и птицы регулярно входили в нее после тренировочных полетов, которые происходили в различных географических широтах. Эти эксперименты подтверждают, что нежелание птиц входить в свою голубятню, когда при наземных испытаниях она перемещается на несколько миль, объясняется не столько самим фактом перемещения, сколько тем, что она попадает в новое, непривычное для голубей место.</p><p>Когда голубей выпускали из клеток для тренировочных полетов в новом месте, они, как пишет Ортмерссен, сразу летели в том направлении, которое «более или менее совпадало с направлением к месту их предыдущего полета; это означает, что голуби знали, где их голубятня находилась раньше, и стремились туда вернуться».</p><p>В отдельные дни некоторые из голубей взмывали высоко вверх и исчезали из виду с огромной скоростью. Некоторые из птиц исчезали навсегда, и чаще всего это происходило в то время, когда судно находилось поблизости от берегов. По-видимому, это происходило из-за того, что птицы каким-то образом чувствовали землю, и тогда что-то направляло их полет в сторону суши.</p><p>Все эти тренировочные полеты проводились исключительно для того, чтобы осуществить главный эксперимент, в ходе которого голубям предстояло переместиться с борта «Тайдемана» на другое судно. Сам «Тайдеман» перед тем, как выпустят птиц, должен был отойти в неизвестном, случайно выбранном направлении не менее чем на 40 миль — по крайней мере, надежно скрыться за линией горизонта, — и только после этого можно было открыть клетки с птицами. Смогли бы они в такой ситуации отыскать «Тайдеман» с голубятней на борту? К сожалению, это решающее испытание не удалось провести в полном объеме. Время, отведенное на проведение эксперимента, было сокращено с одной недели до двух дней, поскольку потребовалось дополнительное время для испытания одного локатора военного назначения, — что и было одной из основных целей рейда «Тайдемана».</p><p>Единственными возможными днями для проведения опытов с голубями оказались 14 и 20 сентября 1996 г. 14 сентября «Тайдеман» находился приблизительно в 100 милях южнее острова Мадейра. Волнение на море в тот день было минимальным, а погода — чудесной. Часть обученных голубей была перегружена на небольшое судно «Миддлберг», после чего птиц выпускали на различных расстояниях от «Тайдемана». Первые три птицы были выпущены в 7.08 по Гринвичу, когда «Миддлберг» находился в полутора милях к северо-западу от «Тайдемана». Первая птица прилетела через 20 минут после освобождения из клетки, вторая — спустя 67 минут. Третья птица пропала навсегда. Вторая партия голубей была выпущена в 7.33, когда расстояние между судами составляло примерно 5 миль, причем «Миддлберг» находился к западу от «Тайдемана». Одна из птиц вернулась примерно через 50 минут, а все остальные так и продолжали полет вблизи «Миддлберга». В 8.15 была освобождена из клеток третья, последняя партия из десяти птиц, а расстояние между судами составляло 12 миль. Одна птица прилетела на «Тайдеман» через два часа, но большинство голубей продолжало летать вблизи «Миддлберга». За время проведения этих испытаний «Тайдеман» сместился в южном направлении как минимум на 20 миль, и тем птицам, которые все-таки преуспели в своих поисках, было не так-то просто отыскать местонахождение своей голубятни на его борту, хотя следует отметить, что их полет начинался именно в нужном направлении.</p><p>20 сентября «Тайдеман» встал на якорь примерно в 16 милях от побережья Мадейры. Погода была прекрасной, и дул лишь слабый северо-западный ветер. Часть обученных птиц перегрузили на другое голландское судно, «Меркурий», и выпускали на различном удалении от «Тайдемана». Первую партию из восемнадцати голубей освободили из клеток в тот момент, когда расстояние между судами составляло 2 мили. Все птицы вернулись на борт «Тайдемана» через 30 минут. После того как их накормили, птицы вновь были перегружены на борт «Меркурия», который отошел от «Тайдемана» против ветра в западно-северо-западном направлении и встал на якорь в 5 милях. Из клеток были освобождены четыре голубя, и все они вернулись на борт «Тайдемана» в течение 15 минут. Совершенно случайно поблизости проходил французский фрегат, и хотя птицы встретили его первым, ни одна из них на него не села. «Меркурий» отошел еще дальше, и в 12.10 были выпущены из клетки еще две птицы. В этот момент расстояние между судами составляло примерно 10 миль, и ни один человек на борту «Меркурия» не мог видеть «Тайдеман». Обе птицы вернулись на борт «Тайдемана» через 30 минут. В 13.10 выпустили еще двух птиц. В этот момент расстояние между судами составляло приблизительно 20 миль, и «Тайдеман» начал на полной скорости перемещаться в северо-восточном направлении. Одна из выпущенных птиц оказалась на борту «Тайдемана» в 18.30, когда судно уже успело отойти от прежнего места не менее чем на 13 миль. Поскольку эта птица, выпущенная с «Меркурия», должна была лететь к «Тайдеману» против ветра, она не смогла бы его найти по запаху. Вторая птица исчезла навсегда.</p><p>Самые интересные результаты, обнаруженные в ходе экспериментов с голубями, были получены не в процессе самих испытаний, а при подготовке. Например, были случаи, когда голубей выпускали для тренировочного полета и они возвращались на борт только после длительного отсутствия. Одна птица, выпущенная 16 сентября вблизи острова Мадейра, вернулась на «Тайдеман» лишь спустя четыре дня, когда судно на полной скорости (15 узлов в час) шло к берегам Испании. В тот момент, когда голубь вернулся на борт, «Тайдеман» уже отошел более чем на 60 миль от того места, где была выпущена птица. Разумеется, голубь не смог бы находиться в непрерывном полете в течение четырех суток, и, скорее всего, часть времени он провел на суше, где-то на острове Мадейра. Еще более замечательный случай произошел с другой птицей, которую выпустили из клетки посреди Атлантического океана 17 августа — в тот момент, когда «Тайдеман» на полной скорости двигался на северо-восток. Этого голубя накормили незадолго до полета и выпустили в юго-восточном направлении. Ближайшая суша в то время находилась примерно в 1000 миль, что для голубя превышает физические возможности непрерывного полета. Все птицы, выпущенные в тот раз, пропали навсегда, и лишь одна вернулась на борт «Тайдемана», когда он отошел от прежнего места на 300 миль.</p><p>Хотя запланированные официальные эксперименты пришлось по не зависящим от нас причинам сократить, уникальное исследование с разведением и обучением голубей в открытом море продемонстрировало замечательные навигационные способности этих птиц. Так как нам точно не известно, что именно птицы делали с момента освобождения из клетки до возвращения на борт «Тайдемана», мы не можем и точно ответить на вопрос, каким образом они находили дорогу к своей голубятне на борту судна. Поэтому вопрос о существовании невидимой связи между голубями и их домом пока остается без ответа.</p><p>В заключение можно сказать, что серия экспериментов с передвижными голубятнями совершенно четко показала: наземные испытания, скорее всего, не принесут положительных результатов. Гораздо более вероятно, что ответы будут получены при проведении опытов на море — тем более что уже первые из них показали весьма интересные результаты. Однако подобные морские эксперименты достаточно сложны и едва ли осуществимы частными лицами, не располагающими судном, предназначенным для плавания в открытом море.</p><p>В любых дальнейших исследованиях навигационных способностей голубей в открытом море было бы желательно постоянно следить за передвижениями птиц, используя для этого радиолокационные средства. Не исключено, что пока это невозможно с технической точки зрения, так как устройства, присоединяемые к голубям, должны быть достаточно миниатюрными и легкими. Подходящих образцов пока не существует, а когда они наконец появятся в свободной продаже, то наверняка будут очень дороги, поэтому данный проект потребует серьезной материальной поддержки. Тем не менее даже в этом случае затраты окажутся весьма скромными по сравнению с теми средствами, которые обычно выделяются на эксперименты во многих других областях науки.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 3. СООБЩЕСТВО ТЕРМИТОВ</p></title><p>Возможность провести исследование термитных колоний появилась у меня в августе 1998 г., когда я три недели провел в Бразилии, работая в одном экологическом институте, расположенном во влажном тропическом лесу на побережье Атлантического океана. Я попытался повторить основной эксперимент Маре и поместил в термитник алюминиевые пластины, разделив его таким образом на две части. К сожалению, в отличие от термитов вида <emphasis>Eutermes, </emphasis>которых Маре изучал в Южной Африке, те термиты, которых изучал я, не стали заделывать проломы в стенках. Термиты другого вида начали восстановительные работы, но за то недолгое время, которым я располагал для наблюдений, на основе их активности не удалось прийти к каким-либо определенным выводам относительно того, насколько согласованы между собой их усилия по обе стороны металлических пластин.</p><p>О каких-либо других исследованиях колоний термитов я ничего не слышал. Несколько студентов осуществили проект с муравьями, который дал многообещающие результаты. Но время наблюдения было слишком коротким, и какие-то определенные выводы сделать пока невозможно.</p><p>Эта область по-прежнему остается широко открытой для всевозможных изысканий. Для людей, которые не живут в тропиках, наиболее приемлемой формой практических исследований остаются эксперименты с колониями муравьев, которые содержатся в искусственных емкостях.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 4. ОЩУЩЕНИЕ ПРИСТАЛЬНОГО ВЗГЛЯДА</p></title><p>Из всех экспериментов, предложенных в этой книге, наибольший интерес пробудили к себе испытания, в которых исследовалось ощущение пристального взгляда. К настоящему моменту в них приняли участие уже тысячи человек, а к началу 2002 г. поступили сообщения о полном завершении почти 50 тысяч опытов. Результаты оказались воспроизводимыми, положительными и в высшей степени статистически значимыми.</p><p>С тех пор как было опубликовано первое издание этой книги, мне удалось немного улучшить схему эксперимента. В процессе основного опыта люди работают парами: один человек выступает в роли испытуемого, а второй — в роли наблюдателя. Испытуемый сидит спиной к наблюдателю и надевает специальные светозащитные очки вроде тех, какие выдают авиапассажирам.</p><p>С одной стороны, подобные очки блокируют периферическое зрение испытуемых, с другой — помогают испытуемым расслабиться и почувствовать себя более комфортно за счет уменьшения воздействия помех и мягкого блокирования органов чувств.</p><p>Наблюдатель садится позади испытуемого и в серии из двадцати опытов либо пристально смотрит ему в затылок, либо отводит взгляд в сторону и думает о каких-то посторонних вещах. Последовательность опытов задается в случайном порядке. Проще всего это достигается подбрасыванием монеты: «орел» означает взгляд на испытуемого, «решка» — взгляд в сторону. Разумеется, вместо этого можно использовать таблицы или генератор случайных чисел: например, при появлении нечетных чисел наблюдатель смотрит на испытуемого, а при появлении четных отводит взгляд в сторону. Наконец, можно воспользоваться готовыми списками случайно задаваемых команд, которые имеются на моем сайте по уже указанному в начале книги адресу.</p><p>Перед началом каждого опыта наблюдатель сообщает испытуемому о начале эксперимента, подавая механический или какой-либо другой сигнал. Приблизительно в течение десяти секунд испытуемый должен ответить, смотрят на него или не смотрят. Все ответы испытуемого, как правильные, так и неправильные, заносятся в лабораторный журнал. Примерный вид таблицы приводится на ил. А-1.</p><p>Существуют два способа проведения подобного эксперимента — с наличием обратной связи и без нее. Наблюдатель либо немедленно сообщает испытуемому, прав он был или нет, либо ничего не говорит вплоть до завершения опыта. Оба метода в целом дают значимые положительные результаты, но сами испытуемые предпочитают работать по схеме с обратной связью. Возможно, все дело в том, что опыты с обратной связью более занимательны.<a l:href="#fn324" type="note">[324]</a></p><p>Сначала составлялась таблица (см. ил. А-2), в которой приводились все правильные и неправильные ответы, когда экспериментатор смотрел или не смотрел на испытуемого. После этого составлялась новая таблица по всем испытуемым. На ил. А-2 показана такая таблица, составленная по результатам испытаний, проведенных в одной из лондонских школ.</p><p>Можно предложить два варианта заполнения таблиц и анализа данных. В первом варианте результаты просто заносятся в соответствующую графу. Во втором варианте (его предложил мне профессор Николас Хамфри) указывается, вдобавок, дал ли испытуемый больше правильных ответов (ставится «+»), больше неправильных ответов (ставится «-») или же количество верных или неверных было одинаковым (ставится «=»). Преимущество этого метода в том, что он усредняет все результаты по испытуемым, а по первому способу люди, которые давали преимущественно правильные или неправильные ответы, могли бы значительно исказить итоговую картину эксперимента. На ил. А-2 показаны данные сразу в двух вариантах.</p><p>Для статистического анализа число правильных и неправильных ответов в экспериментах, когда на испытуемого смотрели (С) или не смотрели (НС), а также общее количество правильных или неправильных ответов можно обработать стандартными статистическими методами. Исходное предположение состоит в том, что число правильных и неправильных ответов должно быть одинаково. Иначе говоря, если испытуемые отвечают наугад, в 50 % случаев они будут давать правильные ответы, а в 50 % случаев — неправильные. При расчетах по методу «+, -), =» случайный исход опытов следует отмечать при равенстве «+» и «—» (ответы, отмеченные «=», можно исключить.)</p><p>Подобные эксперименты проводились многократно, причем всегда наблюдалась примерно одинаковая картина: в опытах по схеме «С» (экспериментатор смотрит на испытуемого) количество правильных ответов превышало уровень случайной величины, а в испытаниях по схеме «НС» (экспериментатор смотрит в сторону) было близко к случайной величине.<a l:href="#fn325" type="note">[325]</a> Например, рассмотрим ил. А-3, на которой отображены результаты исследований, проведенных со взрослыми и школьниками. Количество правильных ответов в опытах «С» заметно превышает случайное значение. А количество правильных ответов в экспериментах «НС» близко к случайному. Ту же самую закономерность отражает и ил. А-2.</p><p>Можно с уверенностью утверждать, что результаты были бы примерно такими же и в том случае, если бы некоторые испытуемые продемонстрировали особо выраженную способность ощущать пристальный взгляд. В экспериментах по схеме «С» испытуемые действительно продемонстрировали способность чувствовать взгляд. А в опытах по схеме «НС» испытуемые давали случайные ответы, но при этом их просили сообщить о том, чего в действительности не происходило. Собствен но говоря, как можно определить, что на вас никто не смотрит? Естественно, что в таких экспериментах люди отвечали просто наугад.</p><p>Я считаю, что представленные данные полностью исключают подозрения в подтасовке или предумышленном выборе испытуемых, способных воспринимать трудноуловимые сигналы от экспериментаторов — к примеру, слабые вздохи или кивки головой. В последнем случае их результаты были бы намного выше случайного значения в опытах как по варианту «С», так и по варианту «НС», а это совершенно не соответствует действительности.</p><p>В процессе дальнейших исследований органы чувств изолировались: на глаза испытуемым надевалась светонепроницаемая повязка, а смотрели на них сквозь плотно закрытые окна<a l:href="#fn326" type="note">[326]</a> или через полупрозрачное зеркало.<a l:href="#fn327" type="note">[327]</a> Результаты оставались точно такими же.</p><p>Более того, испытуемые демонстрировали исследуемую способность даже в том случае, если экспериментатор смотрел на них через обычное зеркало, то есть фактически на их отражение.</p><p>К настоящему времени эмпирических данных, относящихся к людям с выдающейся способностью ощущать</p><p>Можно с уверенностью утверждать, что результаты были бы примерно такими же и в том случае, если бы некоторые испытуемые продемонстрировали особо выраженную способность ощущать пристальный взгляд. В экспериментах по схеме «С» испытуемые действительно продемонстрировали способность чувствовать взгляд. А в опытах по схеме «НС» испытуемые давали случайные ответы, но при этом их просили сообщить о том, чего в действительности не происходило. Собствен но говоря, как можно определить, что на вас никто не смотрит? Естественно, что в таких экспериментах люди отвечали просто наугад.</p><p>Я считаю, что представленные данные полностью исключают подозрения в подтасовке или предумышленном выборе испытуемых, способных воспринимать трудноуловимые сигналы от экспериментаторов — к примеру, слабые вздохи или кивки головой. В последнем случае их результаты были бы намного выше случайного значения в опытах как по варианту «С», так и по варианту «НС», а это совершенно не соответствует действительности.</p><p>В процессе дальнейших исследований органы чувств изолировались: на глаза испытуемым надевалась светонепроницаемая повязка, а смотрели на них сквозь плотно закрытые окна<a l:href="#fn328" type="note">[328]</a> или через полупрозрачное зеркало.<a l:href="#fn329" type="note">[329]</a> Результаты оставались точно такими же.</p><p>Более того, испытуемые демонстрировали исследуемую способность даже в том случае, если экспериментатор смотрел на них через обычное зеркало, то есть фактически на их отражение.</p><p>К настоящему времени эмпирических данных, относящихся к людям с выдающейся способностью ощущать чужой взгляд, получено слишком мало, но в одной из школ Германии в похожих опытах специально отобранные испытуемые давали примерно 90 % правильных ответов.<a l:href="#fn330" type="note">[330]</a></p><p>Кроме того, проводилось чрезвычайно мало экспериментов с обратной связью, и поэтому невозможно сказать, насколько сильно постоянная практика могла бы повлиять на развитие способностей у испытуемых.</p><p>Самый грандиозный опыт по выявлению способности ощущать пристальный взгляд был проведен в Амстердаме в 1995 г. Действуя на основе моих рекомендаций по упрощенной схеме исследований с парой экспериментатор/испытуемый, Диана Иссидоридес со своими коллегами из амстердамского музея науки «Новый столичный центр» разработала простой способ организовать эксперимент-игру с демонстрацией картинок и инструкций на мониторе компьютера. Для анализа использовалась чрезвычайно сложная технически, но вполне понятная испытуемым методика, которая немедленно сообщала по обратной связи, как проходит опыт.<a l:href="#fn331" type="note">[331]</a></p><p>В амстердамских исследованиях экспериментатор садился позади испытуемого и по сигналу на мониторе компьютера либо смотрел на него, либо отводил взгляд в сторону. Испытуемый произносил вслух свой ответ, и экспериментатор вводил его ответ в компьютер. В зависимости от количества правильных и неправильных ответов по результатам примерно тридцати опытов электронная машина сообщала, обладает человек способностью «ощущать чужой взгляд на затылке» или нет.</p><p>Программа статистической обработки результатов была составлена на основе предположения, что все участники могут давать ответы наугад, и тогда способность ощущать чужой взгляд будет выявлена у 20 % испытуемых. Оказалось, что вместо 20 % такой способностью обладают на деле от 32 до 40 % испытуемых. Кроме того, была выявлена существенная зависимость результатов от возраста и пола участников эксперимента. Самые лучшие показатели отмечены у мальчиков в возрасте восьми лет. Всего было исследовано более 14 500 пар экспериментатор/испытуемый, а статистически значимый положительный итог превзошел все ожидания: превышение случайного значения составило 10462 к одному.</p><p>После первого издания этой книги несколько исследователей провели эксперименты, в которых использовали местную телевизионную сеть, о применении которой я рассказывал в соответствующем разделе. Они подтвердили заметную статистическую значимость ранее полученных положительных результатов.<a l:href="#fn332" type="note">[332]</a> Исключением из числа положительных сообщений можно назвать лишь данные нескольких опытов, проведенных крайне пристрастными исследователями, которые сами выступали в роли испытуемых.<a l:href="#fn333" type="note">[333]</a></p><empty-line/><image l:href="#i_026.jpg"/><empty-line/><image l:href="#i_027.jpg"/><empty-line/><image l:href="#i_028.jpg"/><empty-line/><p>В книге «Ощущение пристального взгляда и другие возможности безграничного разума» <emphasis>(The Sense of Being Stared At, and Other Aspects of the Extended Mind), </emphasis>которая должна выйти в 2003 г., я привожу данные о способности различных животных чувствовать чужой взгляд. Там же обсуждается эволюция этого качества животных с точки зрения ситуации «хищник-жертва», рассматривается сама природа этого ощущения, а также природа разума, который способен выходить за пределы телесной оболочки.</p><p>Дополнительную информацию по этой теме, включая мои последние статьи в научных изданиях, можно найти на моем сайте, по адресу www.sheldrake.org.</p><p>Кроме того, я с благодарностью приму любые сообщения об экспериментах, в которых вы участвовали или проводили сами. Вы можете связаться со мной по Интернету, по почте, по любому адресу, который приводится в конце этого приложения.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 5</p></title><p>С помощью Пам Смарт мне удалось разработать более простую и эффективную методику работы с людьми, испытывающими фантомные ощущения в отсутствующих конечностях, чем та, которая была описана в пятой главе.</p><p>Мы провели серию опытов с людьми, у которых были ампутированы руки. В каждом эксперименте инвалид находился по одну сторону барьера (как правило, закрытой двери), а испытуемый, который должен был почувствовать контакт с отсутствующей конечностью (мы называли его «детектором»), — по другую. На обеих створках мы размещали шесть листов бумаги — их положение было строго одинаковым по обе стороны двери, — пронумеровав их цифрами от 1 до 6, и таким образом отмечали шесть зон. Кроме испытуемого и «детектора» в исследованиях участвовали два экспериментатора, находившихся по обе стороны двери. Экспериментатор А находился рядом с инвалидом, а Б — рядом с «детектором».</p><p>В каждом опыте экспериментатор А бросал игральный кубик и таким образом определял число от 1 до 6, после чего инвалид мысленно протягивал ампутированную руку сквозь зону с соответствующим номером. В этот момент А сигнализировал о начале эксперимента, используя механическое устройство. «Детектор» должен был почувствовать контакт с фантомной рукой и указать номер зоны, в которой этот контакт произошел, записав результат в таблицу испытаний. После этого экспериментатор Б подавал сигнал о завершении опыта, а экспериментатор А снова бросал кубик для начала нового эксперимента. По такой схеме мы обычно проводили по двадцать опытов с каждой парой инвалид/ «детектор». Если бы «детекторы» случайно давали правильные ответы, такие ответы должны были составить 1/6 общего числа опытов.</p><p>В большинстве опытов одновременно принимали участие от трех до четырех «детекторов». Когда они ощущали контакт с фантомной рукой инвалида, они молча записывали свой вариант ответа в таблицу испытаний. В процессе эксперимента «детекторы» не общались друг с другом, им не сообщали о правильности их ответов, поэтому до самого конца опыта никто из них не мог знать, насколько точно они чувствуют контакт.</p><p>В предварительной стадии участвовал только один «детектор», который дал четыре правильных ответа в тринадцати опытах, хотя при случайном угадывании верных ответов должно было быть всего два. В каждом из последующих экспериментов проводилось по двадцать опытов с участием трех или четырех «детекторов». По результатам четырнадцати серий, по одной на каждого «детектора», в четырех из них доля правильных ответов была ниже случайной, в десяти — выше. Всего было получено 273 ответа. Если бы «детекторы» угадывали наличие контактов случайным образом, количество правильных ответов составляло бы 1/6 часть (или 16,7 %). На самом деле их число составило 23,1 %, что значительно превышает уровень случайного угадывания (р=0,003 при биномиальном распределении). Наиболее одаренный «детектор» принимал участие в трех различных опытах и в целом дал правильные ответы в 33,9 % случаев.</p><p>Данные проведенных экспериментов дают веские основания предполагать, что контакт с фантомно ощущаемыми конечностями действительно возможен. Однако в целом результаты были не слишком высоки. Дело в том, что ни один из добровольцев, согласившихся выступить в роли «детектора», ранее никогда не участвовал в такого рода исследованиях и не работал с инвалидами. Скорее всего, эти люди могли бы значительно усилить свою чувствительность, если бы принимали участие во многих испытаниях или в ходе опыта была предусмотрена обратная связь.</p><p>В любом случае результаты этих первых экспериментов вселяют надежду на успех, и я надеюсь, что найдутся люди, которые смогут продолжить исследования в этой области.</p></section><section><title><p>ГЛАВА 6</p><p>НЕПОСТОЯНСТВО «ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ КОНСТАНТ»</p></title><p>За последние несколько лет появилось множество новых данных по определению числового значения гравитационной постоянной G.<a l:href="#fn334" type="note">[334]</a></p><p>Как уже сообщалось в шестой главе, в период с 1970 по 1989 гг. «лучшие» значения этой константы колебались в пределах от 6,6699 до 6,6745. Позднее, после весьма точных измерений, сделанных в Германской лаборатории стандартов (Брунсвик), ее точное значение оказалось равным 6,7154 — это на 0,6 % выше прежней величины, что для столь точных опытов просто поразительно.<a l:href="#fn335" type="note">[335]</a> Между тем в той же Германии, в Вуппертальском университете было получено меньшее численное значение — 6,6685.<a l:href="#fn336" type="note">[336]</a> О том же сообщают исследователи, работающие в других лабораториях.</p><p>Обычно сотрудники различных лабораторий публикуют только усредненные результаты измерений гравитационной постоянной, отбрасывая все эмпирические данные, которые сильно отличаются от общепризнанных. Но в 1998 г. группа научных сотрудников Национального института стандартов и технологий в Боулдере (Колорадо) опубликовала серию измерений этой константы, сделанных в различные дни и заметно отличающихся друг от друга. Например, в один день ее значение составляло 6,73, а в другой, по прошествии нескольких месяцев, — уже 6,64, что на 1,3 % ниже предыдущего.<a l:href="#fn337" type="note">[337]</a></p><p>К сожалению, насколько мне известно, никто так и не попытался провести измерения этой постоянной в один и тот же день в различных лабораториях, чтобы выяснить, насколько близкими окажутся полученные данные (такой вариант я предложил в шестой главе). Если бы совпадение было в самом деле обнаружено, были бы возможны только два объяснения: либо константа действительно изменяется во времени, либо в околоземном пространстве происходят изменения, которые до сих пор игнорируются всеми исследователями. В любом случае мы узнали бы нечто новое.</p><p>Между тем уже сейчас мы располагаем надежным свидетельством, что по меньшей мере одна из фундаментальных констант, постоянная тонкой структуры, изменила свое численное значение в процессе эволюции нашей Вселенной. Серия точнейших исследований спектров излучения наиболее удаленных (то есть наиболее старых) квазаров показала, что более восьми миллиардов лет назад ее величина была меньше нынешней.<a l:href="#fn338" type="note">[338]</a> Изменения совершенно ничтожные — всего 1/100 000, но в среде физиков-теоретиков это произвело настоящий шок. Как осторожно выразился Джон Уэбб из университета Нового Южного Уэльса (Австралия), руководитель международной группы ученых, произведшей уникальные измерения, «возможно, что настало время пересмотреть законы физики».<a l:href="#fn339" type="note">[339]</a></p><p>Еще более определенно о значении этого открытия высказался Шелдон Глэшоу, лауреат Нобелевской премии по физике. Если данные подтвердятся, «их важность следует оценить в десять баллов по десятибалльной шкале».<a l:href="#fn340" type="note">[340]</a></p></section><section><title><p>ГЛАВА 7</p><p>ЭФФЕКТ ОЖИДАНИЙ ЭКСПЕРИМЕНТАТОРА</p></title><p>В большинстве областей науки метод слепого контроля используют крайне редко. Обычно ученые заранее знают, что представляет собой каждый образец и каких результатов следует ожидать. Совсем иначе обстоит дело в психологии, парапсихологии и медицине — там метод слепого контроля считается естественной и необходимой защитой от воздействия ожиданий исследователя на итоговые данные. Если в качестве испытуемых к эксперименту привлекаются люди, лучше взять на вооружение метод двойного слепого контроля, когда ни испытуемые, ни сами ученые не знают, какой именно опыт проводится в каждом конкретном случае. Например, в клинических опытах, поставленных по этому принципу, ни врачи, ни пациенты не знают, кому дают настоящее лекарство, а кому — плацебо.</p><p>Однажды я попытался количественно оценить, насколько широко метод слепого контроля применяется в различных областях науки, и с этой целью составил два обзора опубликованных данных.</p><p>В первом я обобщил все эмпирические результаты, опубликованные в последних номерах самых престижных научных журналов — «Нейчур», «Труды Национальной Академии наук» (США).<a l:href="#fn341" type="note">[341]</a> Ни в одной из 237 статей, сообщавших об исследованиях в области физики, не упоминалось об использовании подобных методик. В биологии лишь 7 из 914 (0,8 %) опытов было проведено при слепом контроле; в психологии и в изучении поведения животных — 8 из 143 (4,9 %); в медицине — 55 из 227 (24,2 %).<a l:href="#fn342" type="note">[342]</a> Намного чаще опыты со слепым контролем проводились в области парапсихологии — 23 из 28 (85,2 %).</p><p>Второй обзор я сделал на материале научных отчетов, изданных в одиннадцати британских университетах (включая Оксфордский, Кембриджский, Лондонский и Эдинбургский). Он подтвердил, что в большинстве областей физики и биологии «слепые» эксперименты проводятся крайне редко. Эту методику не использовали и ей не обучали на двадцати двух из двадцати трех факультетов, специализирующихся по физическим и химическим дисциплинам, на четырнадцати из шестнадцати факультетов, занимающихся биохимией и молекулярной биологией.<a l:href="#fn343" type="note">[343]</a> Для сравнения, в области генетики технику проведения «слепых» испытаний преподавали студентам и постоянно пользовались ею в ходе исследований на четырех из восьми факультетов; в области физиологии — на шести из восьми. Однако даже в последнем случае «слепые» эксперименты проводились скорее эпизодически, чем постоянно, а на лекциях о сути метода упоминалось только вскользь.</p><p>Можно вспомнить лишь единичные исследования с регулярным проведением «слепых» опытов. В последнем обзоре приводятся три таких эксперимента. Все они осуществлялись на коммерческой основе, и в соответствии с требованиями контрактов университетские ученые должны были проанализировать и оценить свойства нескольких закодированных образцов, не зная наперед, какими качествами должен обладать каждый из них.</p><p>Когда я показал свой отчет серьезным ученым, некоторые из них даже не понимали, что означает термин «слепой контроль». Большинство слышали о нем, но полагали, что подобные методы необходимо использовать исключительно в клинических и психологических экспериментах. По их мнению, прежде всего следовало исключить человеческий фактор, вносимый испытуемыми, а не самими экспериментаторами. В целом биологи и физики сошлись на том, что в их области нет никакой необходимости в подобных методиках, поскольку, как выразился один профессор, «сама природа слепа». Правда, некоторые допускали теоретическую возможность постановки «слепых» опытов, но сомневались в том, что это принесет практически значимый результат. Один химик выразился так: «Наука и так достаточно сложна. Не стоит усугублять проблемы тем, что исследователь даже не будет знать, с чем конкретно он работает».</p><p>Убеждение большинства серьезных ученых в том, что «слепые» эксперименты не нужны именно в их области исследования, настолько укоренилось в сознании многих специалистов, что заслуживает практической проверки, а не голословного отрицания. Поколебать его можно только в том случае, если будет продемонстрировано, что «эффект экспериментатора» постоянно сказывается на конечных результатах опытов.</p><p>Истину можно выяснить только на практике. Я предлагаю такой метод,<a l:href="#fn344" type="note">[344]</a> в котором участвовали бы как исследуемые, так и контрольные образцы. К примеру, в биохимии сопоставление ингибированного и неингибированного ферментов проводится путем сравнения активности двух образцов — опытного и контрольного, причем, как правило, экспериментатор заранее знает, какой образец он изучает. Естественно, ожидается, что у ингибированного фермента активность будет ниже.</p><p>Суть моего предложения состоит в том, чтобы проводить опыт по обычной схеме, но параллельно ставить и «слепой» опыт, в ходе которого исследователь работает с образцами, помеченными буквами А и Б. Например, когда студенты выполняют лабораторные работы, одна половина группы могла бы работать «вслепую», а вторая, работающая в другой лаборатории, была бы проинформирована о том, какие именно образцы исследует.</p><p>Если окажется, что результаты в обеих группах будут примерно одинаковыми, мы получим подтверждение тезиса о малой значимости «слепых» опытов. С другой стороны, при наличии серьезных расхождений будут доказаны наличие «эффекта экспериментатора» и практическая значимость «слепых» методик. Для уточнения воздействия ожиданий на эмпирические данные можно было бы провести дополнительные исследования. Расхождения могут объясняться тем, что учитываются выборочные результаты, приводятся данные только части наблюдений или дается неправильная интерпретация результатов. Но возможно, что «эффект экспериментатора» проявляется в некоем психокинетическом воздействии на сами конечные данные и разум действительно управляет материей.</p><p>Чем больше независимых исследований будет проведено, тем более надежными окажутся их результаты. Возможно, что серьезным ученым не стоит сомневаться в достоверности своих результатов и «слепые» методики им ни к чему. Но может в конце концов выясниться, что специалисты в области самых точных наук постоянно искажают данные в соответствии с собственными представлениями и даже не подозревают об этом.</p></section></section><section><title><p>КОНТАКТНЫЕ АДРЕСА</p></title><p>О любых исследованиях по рассмотренным в этой книге темам я прошу сообщать мне по Интернету (www.sheldrake.org) или по почте. Адреса приводятся ниже.</p><p>США:</p><p>Rupert Sheldrake;</p><p>The Institute of Noetic Sciences;</p><p>P.O. Box 6007;</p><p>Petaluma, CA 94955-6007.</p><p>Великобритания: Rupert Sheldrake; BM Experiments; London WC1N 3 XX.</p><p>Видеокассеты, иллюстрирующие эту книгу, также называются «Семь экспериментов, которые изменят мир». Теперь они продаются в розницу. В США распространением видеокассет занимается компания «Уэлл спринг медиа инк.», а в Интернете их можно заказать по адресу: www.amazon.com.</p></section><section><title><p>БИБЛИОГРАФИЯ</p></title><p>Able, K.T. 1982. The effects of overcast skies on the orientation of free-flying nocturnal migrants. In <emphasis>Avian Navigation, </emphasis>ed.</p><p>by F. Papi and H. G. Wallraff. Berlin: Springer.</p><p>Abraham, R., and CD. Shaw. 1984. <emphasis>Dynamics: The Geometry of Behavior. </emphasis>Santa Cruz: Aerial Press.</p><p>Abraham, R., T. McKenna, and R. Sheldrake. 2001. <emphasis>Chaos, Creativity, and Cosmic Consciousness. </emphasis>Rochester, Vt.: Park</p><p>Street Press.</p><p>Anderson, I. August 29, 1988. Icy tests provide firmer evidence for the fifrh force. <emphasis>New Scientist, </emphasis>11.</p><p>Arp, H.C, G. Burbidge, F. Hoyle, J.V. Narlikar, and N.C. Wickramasinghe. 1990. The extragalactic universe: An</p><p>alternative view. <emphasis>Nature, </emphasis>346:807–812.</p><p>Bacon, F. 1881. <emphasis>Essays. </emphasis>London: Macmillan.</p><p>Baker, R.R. 1980. <emphasis>The Mystery of Migration. </emphasis>London: Macdonald.</p><p>1989. <emphasis>Human Navigation and Magneto-Reception. </emphasis>Manchester: Manchester University Press.</p><p>Bardens, D. 1987. <emphasis>Psychic Animals: An Investigation of Their Secret Powers. </emphasis>London: Hale.</p><p>Baring, A., and J. Cashford. 1991. <emphasis>The Myth of the Goddess. </emphasis>London: Viking.</p><p>Barja, R.H., and R.A. Sherman. 1985. <emphasis>What to Expect When You Lose a Limb. </emphasis>Fort Gordon, Ga.: Eisenhower Army</p><p>Medical Center.</p><p>Barrow, J.D. 1988. <emphasis>The World Within the World. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Barrow, J.D., and F. Tipler. 1986. <emphasis>The Anthropic Cosmological Principle. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Bearden, J.A., and J.S. Thomsen. 1959. Resume' of atomic constants. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>27:569–576.</p><p>Bearden, J.A., and H.M. Watts. 1951. A re-evaluation of the fundamental atomic constants. <emphasis>Physical Review, </emphasis>21:73–81.</p><p>Becker, G. 1976. Reaction of termites to weak alternating magnetic fields. <emphasis>Naturwissenschafien, </emphasis>63:201.</p><p>— 1977. Communication between termites by biofields. <emphasis>Biological Cybernetics, </emphasis>26:41–51.</p><p>Benson, H., and D. McCallie. 1979. Angina pectoris and the placebo effect. <emphasis>New England Journal of Medicine, </emphasis>300:1424–1429.</p><p>Berman, M. 1974. Hegemony and the amateur tradition in British science. <emphasis>Journal of Social History, </emphasis>8:30–50.</p><p>Berthold, P. 1991. Spatiotemporal programmes and the genetics of orientation. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>ed. by P. Berthold.</p><p>Basel: Birkhauser. Birge, R.T. 1929. Probable values of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1:1—73.</p><p>1941. A new table of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>13:233–239.</p><p>1945. The 1944 values of certain atomic constants with particular reference to the electronic charge. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>13:63–73.</p><p>Blackmore, S. 1983. <emphasis>Beyond the Body: An Investigation of Out-of-the-Body Experiences. </emphasis>London: Paladin.</p><p>Braud, W.G. 1992. Human interconnectedness: Research indications. <emphasis>ReVision, </emphasis>14:140–148.</p><p>Braud, W.G., D. Shafer, and S. Andrews. 1990. Electrodermal correlates of remote attention: Autonomic reactions to an unseen gaze. In <emphasis>Proceedings of the Parapsychological Association 33rd Annual Convention, USA. </emphasis>Metuchen, NJ.: Scarecrow Press.</p><p>Broad, W., and N. Wade. 1985. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Bromage, P.R., and R. Meizack. 1974. Phantom limbs and the body schema. <emphasis>Canadian Anaesthetists' Society Journal, </emphasis>21: 267–274.</p><p>Brown, D.J., and R. Sheldrake, 1998. Perceptive pets: A survey in northwest California. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>62:396–406. Budge, W. 1930. <emphasis>Amulets and Superstitions. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Burnford, S. 1961. <emphasis>The Incredible Journey. </emphasis>London: Hodder and Stoughton.</p><p>Carthy, J.D. 1963. <emphasis>Animal Navigation. </emphasis>London: Unwin.</p><p>Carus, C.G. 1989. <emphasis>Psyche: On the Development of the Soul.</emphasis>Dallas: Spring Publications.</p><p>Chaudhury, J.K., P.С Kejariwal, and A. Chattopadhyay. 1980.</p><p>Some advances in phantom leaf photography and identification of critical conditions for it. Paper presented at the 4th Annual Conference of the International Kirlian Research Association, June 13–15. 1980.</p><p>Clarke, D. 1991. Belief in the paranormal: A New Zealand survey. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>57:412–425.</p><p>Coemans, M., and J. Vos. 1992. On the perception of polarized light by the homing pigeon. Doctoral thesis, University of Utrecht.</p><p>Cohen, E.R., J.W.M. DuMond, T.W. Layton, and J.S. Rollett. 1955. Analysis of variance of the 1952 data on the atomic constants and a new adjustment, 1955. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>27:363–380.</p><p>Cohen, E.R., and B.N. Taylor. 1973. The 1973 least-squares adjustment of the fundamental constants. <emphasis>Journal of Physical and Chemical Reference Data, </emphasis>2:663–734. — 1988. The 1986 CODATA recommended values of the fundamental physical constants. <emphasis>Journal of Physical and Chemical Refrrence Data, </emphasis>17:1795–1803.</p><p>Collins, G.P. November 2001. Plus за change. <emphasis>Scientific American, </emphasis>285:16–17.</p><p>Colwell, J., S. Schroder, and D. Sladen. 2000. The ability to detect unseen staring: A literature review and empirical tests. <emphasis>British Journal of Psychology, </emphasis>91:71–85.</p><p>Conan Doyle, A. 1956. J. Habakuk Jephson's Statement. In <emphasis>The Conan Doyle Stories. </emphasis>London: Murray. Condon, E.U. 1967. Adjusted values of constants. In <emphasis>Handbook of Physics, </emphasis>2d ed., edited by E.U. Condon and H. Odishaw. New York: McGraw Hill.</p><p>Cook, A.H. 1957. Secular changes of the units and constants of physics. <emphasis>Nature, </emphasis>160:1194–1195.</p><p>Coover, J.E. 1913. The feeling of being stared at. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>24:570–575.</p><p>Crookall, R. 1961. <emphasis>The Study and Practice of Astral Projection. </emphasis>London: Aquarian Press.</p><p>1964. <emphasis>More Astral Projections. </emphasis>London: Aquarian Press.</p><p>1972. <emphasis>Case-Book of Astral Projection. </emphasis>Secaucus, N.J.: University Books.</p><p>Damour, Т., G.W. Gibbons, and J.H. Taylor. 1988. Limits on the variability of <emphasis>G </emphasis>using binary pulsar data. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>61:1151–1154.</p><p>Darwin, С 1859. <emphasis>On The Origin of Species by Means of Natural Selection. </emphasis>London: Murray.</p><p>1873. Origin of certain instincts. <emphasis>Nature, </emphasis>7:417–418.</p><p>1881. <emphasis>The Variation of Animals and Plants Under Domestication. </emphasis>London: Murray.</p><p>Davies, P. 1992. <emphasis>The Mind of God. </emphasis>London: Simon and Schuster. Davies, P., and J. Gribbin. 1991. <emphasis>The Matter Myth: Towards 21st-century Science. </emphasis>London: Viking, de Bray, E.J.G. 1934. Velocity of light. <emphasis>Nature, </emphasis>133:948.</p><p>Dirac, P. 1974. Cosmological models and the large numbers hypothesis. <emphasis>Proceedings of the Royal Society </emphasis>A338:439–446.</p><p>Dossey, L. 1991. <emphasis>Meaning and Medicine. </emphasis>New York: Bantam.</p><p>Dousse, J.C., and С Rheme. 1987. A student experiment for the accurate measurement of the Newtonian gravitational constant. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>55:706–711.</p><p>Droscher, V.R. 1964. <emphasis>Mysterious Senses. </emphasis>London: Hodder and Stoughton.</p><p>Dumitrescu, I.F. 1983. <emphasis>Electrographic Imaging in Medicine and Biology. </emphasis>Suffolk: Neville Spearman.</p><p>Dunpert, K. 1981. <emphasis>The Social Biology of Ants. </emphasis>Boston: Pitman.</p><p>Elsworthy, F. 1895. <emphasis>The Evil Eye. </emphasis>London: Murray.</p><p>Evans, F.J. 1984. Unravelling placebo effects. <emphasis>Advances: Institute for the Advancement of Health, </emphasis>1, no. 3:11–20.</p><p>Evans-Pritchard, E.E. 1937. <emphasis>Witchcraft, Oracles and Magic Among the Azande. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Feldman, S. 1940. Phantom limbs. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>53:590–592.</p><p>Feynman, R. 1985. <emphasis>Surely You're Joking, Mr Feynman: Adventures of a Curious Character. </emphasis>New York: Norton.</p><p>Fischbach, E., D. Sudarsky, A. Szafer, С Talmadge, and S.H. Aronson. 1986. Reanalysis of the Eotvos experiment. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>56:3–6.</p><p>Fischbach, E., and С Talmadge. 1992. Six years of the fifth force. <emphasis>Nature, </emphasis>356:207—15.</p><p>Fischer, R. Winter 1969. Out on a (phantom) limb. Perspectives <emphasis>in Biology and Medicine, </emphasis>259–273.</p><p>Franks, N.R. 1989. Army ants: A collective intelligence. <emphasis>American Scientist, </emphasis>77:139–145.</p><p>Frazer, J. 1911. <emphasis>The Golden Bough: Part I, The Magic Art and the Evolution of Kings. </emphasis>London: Macmillan.</p><p>Frazier, S.H. and L.C. Kolb. 1970. Psychiatric aspects of the phantom limb. <emphasis>Orthopedic Clinics of North America, </emphasis>1:481–495.</p><p>Gallup, G.H., and F. Newport. 1991. Belief in paranormal phenomena among adult Americans. <emphasis>Skeptical Inquirer, </emphasis>15:137–146.</p><p>Gillies, G.T. 1990. Resource letter MNG-1: Measurements of Newtonian gravitation. <emphasis>American Journal of Physics,</emphasis>58:525–534.</p><p>Glanz, J., and D. Overbye. August 16, 2001. Cosmic laws like speed of light may be changing, a study finds. <emphasis>New York Times.</emphasis></p><p>Gleik, J. 1988. <emphasis>Chaos: Making a New Science. </emphasis>London: Heinemann.</p><p>Gordon, D.M., B.C. Goodwin, and L.E.H. Trainor. 1992. A parallel distributed model of the behaviour of ant colonies. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>156:293–307.</p><p>Gould, J.L. 1982. The map sense of pigeons. <emphasis>Nature, </emphasis>296:205–211.</p><p>1990. Why birds (still) fly south. <emphasis>Nature, </emphasis>347:331.</p><p>Gould, S.J. 1984. <emphasis>The Mismeasure of Man. </emphasis>Harmondsworth: Pelican.</p><p>Green, С 1968. <emphasis>Lucid Dreams. </emphasis>Oxford: Institute of Psychophysical Research.</p><p>— 1968. <emphasis>Out-of-the-Body Experiences. </emphasis>Oxford: Institute of Psychophysical Research.</p><p>Griaule, M. 1965. <emphasis>Conversations with Ogotemmili. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Gross, Y., and R. Melzack. 1978. Body-image: Dissociation of real and perceived limbs by pressure-cuff ischemia. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>61:680–688.</p><p>Haraldsson, E. 1985. Representative national surveys of psychic phenomena. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>53:145–158.</p><p>Hasler, A.D., A.T. Scholz, and R.M. Horrall. 1978. Olfactory imprinting and homing in salmon. <emphasis>American Scientist, </emphasis>66:347–355.</p><p>Hasted, J.B., D.J. Bohm, F.W. Bastin, and B. O'Reagen. 1975. Scientists confronting the paranormal. <emphasis>Nature, </emphasis>254:470–472.</p><p>Haynes, R. 1973. <emphasis>The Hidden Springs: An Enquiry into Extra-Sensory Perception. </emphasis>London: Hutchinson.</p><p>Heaton, J.M. 1978. <emphasis>The Eye: Phenomenology and Psychology of Function and Disorder. </emphasis>London: Tavistock Press.</p><p>Hellings, R.W., P.J. Adams, J.D. Anderson, M.S. Keesey, E.L. Lau, F.M. Standish, V.M. Canuto, and I. Goldman. 1983. Experimental test of the variability of <emphasis>G </emphasis>using Viking Lander ranging data. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>51:1609–1612.</p><p>Hill, С 1985. Boomerang flying. <emphasis>Racing Pigeon Pictorial, </emphasis>15:116–118.</p><p>Hindley, J., and С Rawson.1988. <emphasis>How Your Body Works. </emphasis>London: Usborne.</p><p>Но, M.W., С. Tucker, D. Keeley, and P.T. Saunders. 1983. Effects of successive generations of ether treatment on penetrance and expression of the <emphasis>Bithorax </emphasis>phenocopy in <emphasis>Drosophila melanogaster. Journal of Experimental Zoology, </emphasis>225:357–368.</p><p>Hofstadter, D. R. 1979. <emphasis>Godel, Escher, Bach: A Metaphorical Fugue of Minds and Machines. </emphasis>Brighton: Harvester Press.</p><p>Holding, S.C., F.D. Stacey, and G.J. Tuck. 1986. Gravity in mines: An investigation of Newton's law. <emphasis>Physical Review, </emphasis>D33. 3487–3494.</p><p>Holding, S.C., and G. J. Tuck. 1984. A new mine determination of the Newtonian gravitational constant. <emphasis>Nature, </emphasis>307:714—<strong>716.</strong></p><p>Holldobler, В., and E.O. Wilson. 1990. <emphasis>The Ants. </emphasis>Berlin: Springer.</p><p>Holton, G. 1992. How to think about the «anti-science» phenomenon. <emphasis>Public Understanding of Science, </emphasis>1:103–128.</p><p>Honorton, C. 1975. Has science developed the confidence to confront claims of the paranormal? In <emphasis>Research in Parapsychology, </emphasis>ed. by J.D. Morris et al. Metuchen, NJ.: Scarecrow Press.</p><p>Honorton, C, and W. Barksdale. 1972. PK performance with waking suggestions for muscle tension versus relaxation. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>66:208–212.</p><p>Hubacher, J., and T. Moss. 1976. The «phantom leaf» effect as revealed through Kirlian photography. <emphasis>Psychoenergetic Systems </emphasis>1:223–232.</p><p>Humphrey, N. 1983. <emphasis>Consciousness Regained: Chapters in the Development of Mind. </emphasis>Oxford: Oxford University Press.</p><p>Hutton, A.N. 1978. <emphasis>Pigeon Lore. </emphasis>London: Faber and Faber.</p><p>Huxley, F. 1990. <emphasis>The Eye: The Seer and the Seen. </emphasis>London: Thames and Hudson.</p><p>Inglis, B. 1986. <emphasis>The Hidden Power. </emphasis>London: Jonathan Cape. James, W. 1887. The consciousness of lost limbs. <emphasis>Proceedings of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1:249–258.</p><p>Kahn, F. 1949. <emphasis>The Secret of Life: The Human Machine and How It Works. </emphasis>London: Odhams.</p><p>Karagalla, S., and D. Kunz. 1989. <emphasis>The Chakras and the Human Energy Fields. </emphasis>Wheaton, 111: Quest Books.</p><p>Kayzer, W., ed. 1997. <emphasis>A Glorious Accident. </emphasis>New York: W. H. Freeman.</p><p>Keeton, W.T. 1972. Effects of magnets on pigeon homing. In <emphasis>Animal Orientation and Navigation, </emphasis>ed. by S.R. Galler et al. Washington, DC: NASA.</p><p>December, 1974. The-mystery of pigeon homing. <emphasis>Scientific American.</emphasis></p><p>1981. Orientation and navigation of birds. In <emphasis>Animal Migration, </emphasis>ed. by D.J. Aidley. Society for Experimental Biology Seminar Series 13. Cambridge: Cambridge University Press.</p><p>Keller, E.F. 1985. <emphasis>Reflections on Gender and Science. </emphasis>New Haven: Yale University Press.</p><p>Kennedy, J.E., and J.L. Taddonio. 1976. Experimenter effects in parapsychological research. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>40:1—33.</p><p>Kestenbaum, D. 1998. Gravity measurement closes in on big <emphasis>G. Science, </emphasis>282:2180–2181.</p><p>Kiepenheuer, J., M.F. Neumann, and H.G. Wallraff. 1993. Home-related and home-independent orientation of displaced pigeons with and without olfactory access to environmental air. <emphasis>Animal Behaviour, </emphasis>45:169–182.</p><p>Kiernan, V. April 26, 1995. Gravitational constant is up in the air. <emphasis>New Scientist, </emphasis>18.</p><p>Krippner, S. 1980. <emphasis>Human Possibilities: Mind Exploration in the USSR and Eastern Europe. </emphasis>New York: Doubleday.</p><p>Kuhn, T.S. 1970. <emphasis>The Structure of Scientific Revolutions, </emphasis>2nd ed. Chicago: University of Chicago Press.</p><p>LaBerge, S. 1985. <emphasis>Lucid Dreaming. </emphasis>Los Angeles, Calif.: Tarcher.</p><p>Lewis, C.S. 1964. <emphasis>The Discarded Image. </emphasis>Cambridge: Cambridge University Press.</p><p>Lipp, H.P. 1983. Nocturnal homing in pigeons. <emphasis>Comparative Biochemistry and Physiology, </emphasis>76A:743–749.</p><p>London, J. 1991. <emphasis>The Call of the Wild. </emphasis>London: Mammoth.</p><p>Long, W.J. 1919. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper.</p><p>Lorimer, D. 1984. <emphasis>Survival? Body, Mind and Death in the Light of Psychic Experience. </emphasis>London: Routledge and Kegan Paul. McFarland, D. 1981. Homing. In <emphasis>The Oxford Companion to Animal Behaviour, </emphasis>ed. by D. McFarland. Oxford: Oxford University Press.</p><p>Maddox, J. 1986. Turbulence assails fifth force. <emphasis>Nature, </emphasis>323:665.</p><p>1988. The stimulation of the fifth force. <emphasis>Nature, </emphasis>335:393.</p><p>Marais, E. 1973. <emphasis>The Soul of the White Ant. </emphasis>Harmondsworth: Penguin.</p><p>Marks, D. and J. Coiwell. September/October, 2000. The psychic staring effect: An artifact of pseudo-randomization. <emphasis>Skeptical Inquirer: </emphasis>41–49.</p><p>Mastrandrea, M. 1991. The feeling of being stared at. Project report, Neuva Middle School, Hillsborough, Calif.</p><p>Matthews, G.V.T. 1968. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press.</p><p>Medawar, P. 1968. <emphasis>The Art of the Soluble. </emphasis>London: Methuen.</p><p>Melzack, R. 1989. Phantom limbs, the self and the brain. <emphasis>Canadian Psychology, </emphasis>30:1—16.</p><p>— April, 1992. Phantom limbs. <emphasis>Scientific American:</emphasis>120–126.</p><p>Melzack, R., and P.R. Bromage. 1973. Experimental phantom limbs. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>39:261–269.</p><p>Mitchell, S.W. 1872. <emphasis>Injuries of Nerves and their Consequences. </emphasis>Philadelphia: Lippincott.</p><p>Monroe, R.A. 1973. <emphasis>Journeys Out of the Body. </emphasis>New York: Doubleday.</p><p>1985. <emphasis>Far Journeys. </emphasis>New York: Doubleday.</p><p>Moody, R.A. 1976. <emphasis>Life After Life. </emphasis>New York: Bantam.</p><p>Moore, B.R. 1988. Magnetic fields and orientation in homing pigeons: Experiments of the late W.T. Keeton. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>85:4907–4909.</p><p>Moore, B.R., K.J. Stanhope, and D. Wilcox. 1987. Pigeons fail to detect low-frequency magnetic fields. <emphasis>Animal Learning and Behavior, </emphasis>15:115–117.</p><p>Moritz, R.F.A., and E.F. Southwick. 1992. <emphasis>Bees as Super-organisms: An Evolutionary Reality. </emphasis>Berlin: Springer.</p><p>Murphy, J.J. 1873. Instinct: A mechanical analogy. <emphasis>Nature </emphasis>7:483.</p><p>Murphy, M. 1992. <emphasis>The Future of the Body. </emphasis>Los Angeles, Calif.: Tarcher.</p><p>Noirot, С 1970. The nests of termites. In <emphasis>The Biology of Termites, </emphasis>vol. 2, ed. by K. Krishna and F.M. Weesner. New York: Academic Press.</p><p>Nuboer, W. 1996. A test of Sheidrake's morphic field theory. Internal Publication of the Helmholtz Institute, University of Utrecht, Holland.</p><p>Osman, A.H., and W.H. Osman. 1976. <emphasis>Pigeons in Two World Wars. </emphasis>London: Racing Pigeon Publishing Co.</p><p>Pagels, H. 1985. <emphasis>Perfect Symmetry. </emphasis>London: Michael Joseph.</p><p>Palmer, J. 1979. A community mail survey of psychic experiences. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research </emphasis>73:221–251.</p><p>Papi, F. 1982. Olfaction and homing in pigeons: Ten years of experiments. In <emphasis>Avian Navigation, </emphasis>ed. by F. Papi and H.G. Wallraff. Berlin: Springer</p><p>1986. Pigeon navigation: Solved problems and open questions. <emphasis>Monitore Zoologia Italiana (NS) </emphasis>20:471–517.</p><p>1991. Olfactory navigation. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>ed. by P. Berthold. Basel: Birkhouser.</p><p>Papi, F., P. Ioale, P. Dall'Antonia, and S. Benvenuti. 1991. Homing strategies of pigeons investigated by clock shift and flight path reconstruction. <emphasis>Naturwissenschaften, </emphasis>78370— 373.</p><p>Papi, F., W.T. Keeton, A.I. Brown, and S. Benvenuti. 1978. Do American and Italian pigeons rely on different homing mechanisms? <emphasis>Journal of Comparative Physiology </emphasis>128:303–317.</p><p>Papi, F., P. Luschi, and P. Limonta. 1992. Orientation-disturbing magnetic treatment affects the pigeon opioid system. <emphasis>Journal of Experimental Biology, </emphasis>166:169–179.</p><p>Parker, R.L., and M.A. Zumberge. 1989. An analysis of geophysical experiments to test Newton's law of gravity. <emphasis>Nature, </emphasis>342:29–32.</p><p>Peterson, D. 1978. Through the looking glass: An investigation of the faculty of extra-sensory detection of being stared at. Masters thesis, Department of Psychology, University of Edinburgh.</p><p>Petley, B.W. 1985. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger.</p><p>Piaget, J. 1973. <emphasis>The Child's Conception of the World. </emphasis>London: Granada.</p><p>Poeck, K., and B. Orgass. 1971. The concept of the body schema: A critical review and some experimental results. <emphasis>Cortex, </emphasis>7:254–277.</p><p>Pogge, R.C. 1963. The toxic placebo. <emphasis>Medical Times, </emphasis>91:773–781.</p><p>Poortman, J.J. 1959. The feeling of being stared at. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>40:4—12.</p><p>Popper, K. 1959. <emphasis>The Logic of Scientific Discovery. </emphasis>London: Hutchinson.</p><p>Popper, K., and J. Eccles. 1977. <emphasis>The Self and its Brain. </emphasis>Berlin: Springer.</p><p>Pratt, J.G. 1953. The homing problem in pigeons. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>17:34–60.</p><p>1956. Testing for an ESP factor in pigeon homing. Ciba Foundation Symposium on Extrasensory Perception. Ciba Foundation, London.</p><p>Prigogine, I., and I. Stengers. 1984. <emphasis>Order Out of Chaos. </emphasis>Heinemann: London. Quinn, T. 2000. Measuring big <emphasis>G. Nature </emphasis>408:919–920.</p><p>Reasenberg, K.D. 1983. The constancy of <emphasis>G </emphasis>and other gravitational experiments. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society, </emphasis>A310:227–238.</p><p>Reber, A.S. 1985. <emphasis>The Penguin Dictionary of Psychology. </emphasis>Harmondsworth: Penguin.</p><p>Rhine, J.B. 1934. <emphasis>Extrasensory Perception. </emphasis>Boston: Boston Society for Psychical Research.</p><p>— 1951. The present outlook on the question of psi in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>15:230–251.</p><p>Rhine, J.B., and S.R. Feather. 1962. The study of cases of «psitrailing» in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>26:1 — 22.</p><p>Robinson, G.E. 1993. Colonial rule. <emphasis>Nature </emphasis>362:126.</p><p>Rosenthal, R. 1976. <emphasis>Experimenter Effects in Behavioral Research. </emphasis>New York: John Wiley.</p><p>1984. Interpersonal expectancy effects and psi: Some commonalties and differences. <emphasis>New Ideas in Psychology, </emphasis>2:47–50.</p><p>1991. Teacher expectancy effects: A brief update 25 years after the Pygmalion experiment. <emphasis>Journal of Research in Education, </emphasis>1:3—12.</p><p>Rosenthal, R. and D. B. Rubin. 1978. Interpersonal expectancy effects: The first 345 studies. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences, </emphasis>3:377–415.</p><p>Sacks, O. 1985. <emphasis>The Man Who Mistook his Wife for a Hat. </emphasis>London: Duckworth.</p><p>Schietecat, G. 1990. Pigeons and the weather. <emphasis>The Natural Winning Ways, </emphasis>10:13–22.</p><p>Schlitz, M. and S. LaBerge. 1994. Autonomic detection of remote observation: Two conceptual replications. Proceedings of Presented Papers, Parapsychology Association 37th Annual Convention, Amsterdam: 352–360.</p><p>— 1997. Covert observation increases skin conductance in subjects unaware of when they are being observed: A replication. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>61:185–195.</p><p>Schmidt, H.S. 1973. PK tests with a high-speed random number generator. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>37:115–118.</p><p>— 1974. Comparison of PK action on two different random number generators. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>38:47–55.</p><p>Schmidt-Koenig, К. 1979. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press.</p><p>— 1987. Bird navigation: Has olfactory orientation solved the problem? <emphasis>Quarterly Review of Biology, </emphasis>62:33—47</p><p>Schmidt-Koenig, K., and J.U. Ganzhorn. 1991. On the problem of bird navigation. In <emphasis>Perspectives in Ethology, </emphasis>vol.9, ed. by P.P.G. Bateson and <strong>P. H. New York: Klopfer.</strong></p><p>Schmidt-Koenig, K., and H.J. Schlichte. 1972. Homing in pigeons with impaired vision. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>69:2446—2447</p><p>Schwarz, J.P., D.S. Robertson, T.M. Niebauer, and J.E. Faller.</p><p>1998. A free-fall determination of the Newtonian constant of gravity. <emphasis>Science, </emphasis>282:2230–2234.</p><p>Schweiger, A., and A. Parducci. 1978. Placebo in reverse. <emphasis>Brain/Mind Bulletin </emphasis>3, no. 23:1. Seeley, T. D. 1989. The honey bee colony as superorganism. <emphasis>American Scientist, </emphasis>77:546–553. Seeley, T.D., and R.A. Levien. 1987. A colony of mind: The beehive as thinking machine. <emphasis>The Sciences, </emphasis>27:38–43.</p><p>Serpell, J. 1986. <emphasis>In the Company of Animals. </emphasis>Oxford: Basil Blackwell.</p><p>Shapiro, A.K. 1970. Placebo effect in psychotherapy and psychoanalysis. <emphasis>Journal of Clinical Pharmacology, </emphasis>10:73–77.</p><p>Sheldrake, R. 1981. Л <emphasis>New Science of Life: The Hypothesis of Formative Causation. </emphasis>London: Blond and Briggs.</p><p>1988. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins.</p><p>1990. <emphasis>The Rebirth of Nature: The Greening of Science and God. </emphasis>London: Century.</p><p>May/June 1998. Could experimenter effects occur in the physical and biological sciences? <emphasis>Skeptica Inquirer, </emphasis>57–58.</p><p>1998. Experimenter effects in scientific research: How widely are they neglected? <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>12:73–78.</p><p>1998. The sense of being stared at: Experiments in schools. <emphasis>Journal of the Society for Psychica Research, </emphasis>62:311–323.</p><p>1999. Commentary on a paper by Wiseman, Smith, and Milton on the «psychic pet» phenomenon. <emphasis>Journa of the Society for Psychical Research, </emphasis>63:306–311.</p><p>1999. <emphasis>Dogs That Know When Their Owners Are Coming Home, and Other Unexplained Powers of Animals. </emphasis>London: Hutchinson.</p><p>1999. How widely is blind assessment used in scientific research? <emphasis>Alternative Therapies, </emphasis>5:88–91.</p><p>1999. The sense of being stared at' confirmed by simple experiments. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>92:53–76.</p><p>2000. The «psychic pet» phenomenon. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>64:126–128.</p><p>March/April 2000. Research on the feeling of being stared at. <emphasis>Skeptical Inquirer, </emphasis>58–61.</p><p>2000. The sense of being stared at does not depend on known sensory clues. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>93:209—224</p><p>2001. Experiments on the sense of being stared at: The elimination of possible artifacts. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>65:122–137.</p><p>Sheldrake, R., С Lawlor, and J. Turney. 1998. Perceptive pets: A survey in London. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>91:57—74</p><p>Sheldrake, R., and P. Smart. 1997. Psychic pets: A survey in northwest England. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>61: 353–364.</p><p>1998. A dog that seems to know when its owner is returning: Preliminary investigations. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>62:220–232.</p><p>2000. A dog that seems to know when his owner is coming home: Videotaped experiments and ob servations. <emphasis>Journal of Scientific Exploration,</emphasis>14:233–255.</p><p>2000. Testing a return-anticipating dog, Kane. <emphasis>Anthrozoos, </emphasis>13:203–212.</p><p>Sherman, R.A., J.C. Arena, C.J. Sherman, and J.L. Ernst. 1989. The mystery of phantom pain: Growing evidence for psychophysiological mechanisms. <emphasis>Biofeedback and Self-Regulation, </emphasis>14:267–280.</p><p>Shreeve, J. June 1993. Touching the phantom. <emphasis>Discover, </emphasis>35–42.</p><p>Simmel, M. L. 1956. Phantoms in patients with leprosy and in elderly digital amputees. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>69:529–545.</p><p>Skaite, S.H. 1961. <emphasis>The Study of Ants. </emphasis>London: Longman.</p><p>Smith, P. 1989. <emphasis>Animal Talk: Interspecies Telepathic Communication. </emphasis>Point Reyes Station, Calif.: Pegasus Publications.</p><p>Sole, R.V., O. Miramontes, and B.C. Goodwin. 1993. Oscillations and chaos in ant societies. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>161:343–357.</p><p>Soloman, G.F., and K.M. Schmidt. 1978. A burning issue: Phantom limb pain and psychological preparation of the patient for amputation. <emphasis>Archives of Surgery, </emphasis>113:185–186.</p><p>Spruyt, C.A.M. 1950. <emphasis>De Postduif van A-Z. </emphasis>Gravenhage: Van Stockum.</p><p>Stamford, R. G. 1974. An experimentally testable model for spontaneous psi occurrences. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>66:321–356.</p><p>Stillings, D. 1983. The phantom leaf revisited: An interview with Allan Detrich. <emphasis>Archaeus, </emphasis>1:41–51.</p><p>Stuart, A.M. 1963. Studies on the communication of alarm in the termite <emphasis>Zootermopsis nevadensis. Physiological Zoology, </emphasis>36:85–96.</p><p>— 1969. Social behavior and communication. In <emphasis>The Biology of Termites, </emphasis>vol. 1, ed. by K. Krishnaand and F.M. Weesner. New York: Academic Press.</p><p>Suzuki, D. 1992. <emphasis>Inventing the Future: Reflections on Science, Technology and Nature. </emphasis>London: Adamantine Press.</p><p>Thom, R. 1975. <emphasis>Structural Stability and Morphogenesis. </emphasis>Reading, Mass.: Benjamin.</p><p>1983. <emphasis>Mathematical Models of Morphogenesis. </emphasis>Chichester: Horwood.</p><p>White, I., B. Tursky, and G. Schwartz, ed. 1985. <emphasis>Placebo: Theory, Research and Mechanisms. </emphasis>New York: Guilford Press.</p><p>White, R. 1976. The influence of persons other than the experimenter on the subject's scores in psi experiments. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>70:132–166.</p><p>Whitehead, A.N. 1933. <emphasis>Adventures of Ideas. </emphasis>Cambridge: Cambridge University Press.</p><p>Whyte, L.L. 1979. <emphasis>The Unconscious Before Freud. </emphasis>London: Friedmann.</p><p>Wilber, K., ed. 1984. <emphasis>Quantum Questions: Mystical Writings of the World's Great Physicists. </emphasis>Boulder, Colo.: Shambala.</p><p>Williams, L. 1983. The feeling of being stared at: A para-psychological investigation. Bachelors thesis, Department of Psychology, University of Adelaide, South Australia. An abstract of this work was published in <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>47 (1983):59.</p><p>Wilson, D.S., and E. Sober. 1989. Reviving the superorganism. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>136:337–356.</p><p>Wilson, E. O. 1971. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press.</p><p>Wiltschko, W. 1993. Magnetic compass orientation in birds and other animals. In <emphasis>Orientation and Navigation: Birds, Humans and Other Animals. </emphasis>London: Royal Institution of Navigation.</p><p>Wiltschko, W., and R. Wiltschko. 1976. Die Bedeutung des Magnetikompasses fur die Orientierung der Vogel. <emphasis>Journal of Ornithology </emphasis>117:363–387.</p><p>1988. Magnetic orientation in birds. In <emphasis>Current Ornithology, </emphasis>vol. 5, ed. by R.F. Johnston. New York: Plenum Press.</p><p>1991. Orientation by the Earth's magnetic field in migrating birds and homing pigeons. <emphasis>Progress in Biometeorology, </emphasis>8:31–43.</p><p>Wiltschko, W., R. Wiltschko, and M. Jahnel. 1987. The orientation behaviour of anosmic pigeons in Frankfurt a. M., Germany. <emphasis>Animal Behaviour, </emphasis>35:1328–1333.</p><p>Wiltschko, W., R. Wiltschko, and С Walcott. 1987. Pigeon homing: Different aspects of olfactory deprivation in different countries. <emphasis>Behavioral Ecology and Sociobiology, </emphasis>21 333–342.</p><p>Wiseman, R., and M. Schlitz. 1997. Experimenter effects and the remote detection of staring. <emphasis>Journal of Parapsychology </emphasis>61:197–207.</p><p>Wiseman, R., M. Smith, and J. Milton. 1998. Can animals detect when their owners are returning home? An experimental test of the «psychic pet» phenomenon. <emphasis>British Journal of Psychology, </emphasis>89:453–462.</p><p>Wiseman, R., M. Smith, and J. Milton. 2000. The «psychic pet» phenomenon: A reply to Rupert Sheldrake. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>64:46—49</p><p>Witherby, H. F. 1938. <emphasis>Handbook of British Birds, </emphasis>vol. 2. London: Witherby.</p><p>Wolman, B.B., ed. 1977. <emphasis>Handbook of Parapsychology. </emphasis>New York: Van Nostrand Reinhold.</p><p>Woodhouse, B. 1980. <emphasis>Talking to Animals. </emphasis>London: Allen Lane. Zuk, G.H. 1956. The phantom limb: A proposed theory of unconscious origins. <emphasis>Journal of Nervous and Mental Disorders, </emphasis>124:510–513.</p><empty-line/><p>Из коллекции сайта «РазныеРазности»</p><p><a l:href="http://hotmix.narod.ru/"><strong>http://hotmix.narod.ru</strong></a></p></section><div><empty-line/><p>Спасибо, что скачали книгу в <a l:href="http://bookscafe.net">бесплатной электронной библиотеке BooksCafe.Net</a></p><p><a l:href="http://bookscafe.net/comment/sheldreyk_rupert-sem_eksperimentov_kotorye_izmenyat_mir-164221.html">Оставить отзыв о книге</a></p><p><a l:href="http://bookscafe.net/author/sheldreyk_rupert-41180.html">Все книги автора</a></p></div></body><body name="notes"><section id="fn1"><title><p>1</p></title><p>Интересные соображения по поводу такой тенденции в Великобритании см.: Берман М. Гегемония и традиция дилетантизма в британской науке (Berman M. <emphasis>Hegemony and the Amateur Tradition in British Science. </emphasis>Journal of Social History, 1974, 8:30–50).</p></section><section id="fn2"><title><p>2</p></title><p>Kuhn, T.S. <emphasis>The Structure of Scientific Revolutions. </emphasis>2nd ed. Chicago: University of Chicago Press, 1970 (рус. пер.: Кун, Т. Структура научных революций. М.: ACT, 2001).</p></section><section id="fn3"><title><p>3</p></title><p>Поппер, К., Экклз, Дж. «Я» и мозг (Popper, К., and J. Eccles. <emphasis>The Self and its Brain. </emphasis>Berlin: Springer, 1977).</p></section><section id="fn4"><title><p>4</p></title><p>Подробную историю этого идейного противостояния можно найти в книгах: Шелдрейк, Р. Новая наука о жизни: Гипотеза формообразующей причинности (Sheldrake, R. <emphasis>A New Science of Life: The Hypothesis of Formative Causation. </emphasis>London: Blond and Briggs, 1981) и Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988).</p></section><section id="fn5"><title><p>5</p></title><p>К примеру, два ведущих ученых школы виталистов начала XX в. — Ганс Дриш и Анри Бергсон — в разное время возглавляли Британское общество психических исследований [ставящее своей целью изучение паранормальных явлений. — <emphasis>Ред.]. </emphasis>Виталистические взгляды натуралиста Эжена Маре позволили провести оригинальные исследования поведения общественных насекомых. Идеи Э. Маре, касающиеся колоний термитов, обсуждаются в третьей главе этой книги. Среди ученых-психологов тогда открыто рассматривалась проблема необычных способностей животных. См.: Хайнс, Р. Тайные истоки: исследование в области экстрасенсорного восприятия (Haynes, R. <emphasis>The Hidden Springs: An Enquiry into Extra-Sensory Perception. </emphasis>London: Hutchinson, 1973).</p></section><section id="fn6"><title><p>6</p></title><p>Оккам использовал этот аргумент в качестве опровержения платоновского тезиса о том, что вечные, универсальные идеи существуют или сами по себе, или в Божественном разуме. К тому же этот аргумент противоречит предположению, согласно которому универсальные математические законы природы существуют независимо от человеческого разума. Многие сторонники механистического подхода и, несомненно, многие физики — скрытые платоники и в этой части своих рассуждений не применяют «бритву Оккама». Оккам также использовал свой аргумент в полемике с аристотелианцами, опровергая их доктрину о присутствии нематериального духа в материальной оболочке. В соответствии с его взглядами поля (к примеру, гравитационные, электромагнитные) в принципе не могут существовать. Большинство сторонников механистической теории не воспринимают всерьез эту часть философской концепции Оккама, рассматривая обнаруженные поля как реальные объекты, а не как абстрактные модели, построенные в умах физиков.</p></section><section id="fn7"><title><p>7</p></title><p>Некоторые даже рассматривают этот вопрос в свете изначальной общемировой борьбы добра со злом, со «зверем, дремлющим там, внизу», как выразился ученый из Гарвардского университета Джеральд Холтон. Недавно он призвал сторонников механистической теории — которую называет «разумным» мировоззрением — быть начеку и попытаться «вырвать клыки» у этого «зверя», «поскольку необходимость этого вытекает из самой теории»: см. Холтон, Дж. Подходы к феномену «антинауки» (Holton, G. How to think about the «anti-science» phenomenon. <emphasis>Public Understanding of Science, </emphasis>1992, 1 103–128).</p></section><section id="fn8"><title><p>8</p></title><p>Подробнее на эту тему см.: Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988).</p></section><section id="fn9"><title><p>9</p></title><p>См., например: Prigogine, I., and I. Stengers. <emphasis>Order Out of Chaos.</emphasis>Heinemann: London, 1984 (рус. пер.: Пригожий, И., Стенгерс, И. Порядок из хаоса. М.: «Прогресс», 1986); Gleik, J. <emphasis>Chaos: Making a New Science. </emphasis>London: Heinemann, 1988 (рус. пер.: Глейк, Дж. Хаос: создание новой науки. СПб.: Амфора, 2001); и Уолдроп, М.М. Сложность: зарождающаяся наука на грани порядка и хаоса (Waldrop, M.M. <emphasis>Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos. </emphasis>London: Viking, 1993).</p></section><section id="fn10"><title><p>10</p></title><p>Подробнее о значении этих открытий см.: Шелдрейк, Р. Возрождение природы: новый расцвет науки и Бог (Sheldrake, R. <emphasis>The Rebirth of Nature: The Greening of Science and God. </emphasis>London: Century, 1990).</p></section><section id="fn11"><title><p>11</p></title><p>Лонг, У.Дж. Как разговаривают животные (Long, W.J. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper, 1919, pp. 78–79).</p></section><section id="fn12"><title><p>12</p></title><p>Лонг, У.Дж. Как разговаривают животные (Long, W.J. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper, 1919, pp. 81–82).</p></section><section id="fn13"><title><p>13</p></title><p>Серпелл, Дж. В компании животных (Serpell, J. <emphasis>In the Company of Animals. </emphasis>Oxford: Basil Blackwell, 1986, pp. 103–104).</p></section><section id="fn14"><title><p>14</p></title><p>Серпелл, Дж. В компании животных (Serpell, J. <emphasis>In the Company of Animals. </emphasis>Oxford: Basil Blackwell, 1986, p. 107).</p></section><section id="fn15"><title><p>15</p></title><p>Новый английский словарь <emphasis>(The New Penguin English Dictionary. </emphasis>Harmondsworth: Penguin Books, 1986).</p></section><section id="fn16"><title><p>16</p></title><p>В США наиболее известной подобной группой является CSICOP — Комитет по научному расследованию заявлений о паранормальных явлениях (Общество скептиков). Он проводит ежегодные конференции для скептически настроенных людей и издает журнал «The Sceptical Inquirer». Похожие организации в настоящее время основаны и в других странах и также издают собственные журналы, к примеру, «The British and Irish Sceptic».</p></section><section id="fn17"><title><p>17</p></title><p>Серпелл, Дж. В компании животных (Serpell, J. <emphasis>In the Company of Animals. </emphasis>Oxford: Basil Blackwell, 1986, pp. 11–12).</p></section><section id="fn18"><title><p>18</p></title><p>Хамфри, Н. Возвращенное сознание: главы в истории развития разума (Humphrey, N. <emphasis>Consciousness Regained: Chapters in the Development of Mind. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1983).</p></section><section id="fn19"><title><p>19</p></title><p>Вудхаус, Б. Разговоры с животными (Woodhouse, В. <emphasis>Talking to Animals. </emphasis>London: Allen Lane, 1980, p. 202).</p></section><section id="fn20"><title><p>20</p></title><p>Смит, П. Речь животных: межвидовое телепатическое общение (Smith, P. <emphasis>Animal Talk: Interspecies Telepathic Communication. </emphasis>Point Reyes Station, Calif.: Pegasus Publications, 1989).</p></section><section id="fn21"><title><p>21</p></title><p>См.: Барденс, Д. Животные-экстрасенсы: исследования скрытых способностей животных (Bardens, D. Psychic Animals: An Investigation of The Secret Powers. London: Hale, 1987 r.)</p></section><section id="fn22"><title><p>22</p></title><p>Быт. 8:8-11.</p></section><section id="fn23"><title><p>23</p></title><p>Макфарланд, Д. Способность находить дорогу к дому (McFarland, D. Homing. In <emphasis>The Oxford Companion to Animal Behaviour, </emphasis>ed. by D. McFarland. Oxford: Oxford University Press, 1981).</p></section><section id="fn24"><title><p>24</p></title><p>Инглис, Б. Скрытая сила (Inglis, В. 1986. <emphasis>The Hidden Power.</emphasis>London: Jonathan Cape, 1986).</p></section><section id="fn25"><title><p>25</p></title><p>Burnford, S. <emphasis>The Incredible Journey. </emphasis>1961.</p></section><section id="fn26"><title><p>26</p></title><p>Burnford, S. <emphasis>The Incredible Journey. </emphasis>1961</p></section><section id="fn27"><title><p>27</p></title><p>Карти, Дж. Д. Навигационные способности животных (Carthy, J. D. <emphasis>Animal Navigation. </emphasis>London: Unwin, 1963); Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn28"><title><p>28</p></title><p>См.: Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn29"><title><p>29</p></title><p>См.: Карти, Дж. Д. Навигационные способности животных (Carthy, J. D. <emphasis>Animal Navigation. </emphasis>London: Unwin, 1963).</p></section><section id="fn30"><title><p>30</p></title><p>См.: Уитерби, Г.Ф. Справочник птиц Великобритании (</p></section><section id="fn31"><title><p>31</p></title><p>См.: Бейкер, P.P. Загадка миграции (Baker, R.R. <emphasis>The Mystery of Migration. </emphasis>London: Macdonald, 1980).</p></section><section id="fn32"><title><p>32</p></title><p>Бертольд, П. Пространственно-временные программы и генетика ориентирования (krthold, P. Spatiotemporal programmes and the genetics of orientation. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>ed. by P. Bert-hold. Basel: Birkhauser, 1991).</p></section><section id="fn33"><title><p>33</p></title><p>Китон, У.Т. Ориентация и навигация у птиц (Keeton, W.T. Orientation and navigation of birds. In <emphasis>Animal Migration, </emphasis>ed. by D.J. Aid-ley. Society for Experimental Biology Seminar Series 13. Cambridge: Cambridge University Press, 1981).</p></section><section id="fn34"><title><p>34</p></title><p>Эйбл, К.Т. Воздействие низкой облачности на ориентацию перелетных птиц в условиях ночного полета (Able, К.Т. The effects of overcast skies on the orientation of free-flying nocturnal migrants. In <emphasis>Avian Navigation, </emphasis>ed. by F. Papi and H.G. Wallraff. Berlin: Springer, 1982).</p></section><section id="fn35"><title><p>35</p></title><p>См.: Хаслер, <emphasis>А.Д. </emphasis>и др. Обонятельный импринтинг и инстинкт возвращения к месту рождения у лососевых рыб (Hasler, A.D.. А.Т. Scholz, and R.M. Horrall. Olfactory imprinting and homing in salmon. <emphasis>American Scientist, </emphasis>1978, 66:347–355)</p></section><section id="fn36"><title><p>36</p></title><p>Гулд, Дж. Л. Почему птицы летят на юг, несмотря ни на что (Gould, J.L. Why birds (still) fly south. <emphasis>Nature, </emphasis>1990, 347:331).</p></section><section id="fn37"><title><p>37</p></title><p>Шмидт-Кениг, К., Ганцхорн, Й.У. О проблеме навигации у птиц (Schmidt-Koenig, К., and J.U. Ganzhorn. On the problem of bird navigation. In <emphasis>Perspectives in Ethology, </emphasis>vol. 9, ed. by P.P.G. Bateson см and P. H. New York: Klopfer, 1991</p></section><section id="fn38"><title><p>38</p></title><p>Darwin, С. <emphasis>On The Origin of Species by Means of Natural Selection. </emphasis>London: Murray, 1859, chapter 1 (рус. пер.: Дарвин, Ч. Происхождение видов. Л.:Наука, 1991): Дарвин Ч. Изменения животных и растений при одомашнивании, глава 5 (Darwin, С <emphasis>The Variation of Animals and Plants Under Domestication. </emphasis>London: Murray, 1881, chapter 5).</p></section><section id="fn39"><title><p>39</p></title><p>Дарвин, Ч. Происхождение некоторых инстинктов (Darwin, С. Origin of certain instincts. <emphasis>Nature, </emphasis>1873, 7: 417–418).</p></section><section id="fn40"><title><p>40</p></title><p>Мерфи, Дж. Дж. Инстинкт: механическая аналогия (Murphy, J.J. Instinct: A mechanical analogy. <emphasis>Nature, </emphasis>1873, 7: 483).</p></section><section id="fn41"><title><p>41</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press. 1968).</p></section><section id="fn42"><title><p>42</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn43"><title><p>43</p></title><p>Уолрафф, Г.Дж. Навигация у почтовых голубей (Wallraff, H.G. Navigation by homing pigeons. <emphasis>Ethology, Ecology and Evolution, </emphasis>1990,2:81 — 115).</p></section><section id="fn44"><title><p>44</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn45"><title><p>45</p></title><p>Китон, У.Т. Загадка способности голубей находить дорогу к дому (Keeton, W.T. The mystery of pigeon homing. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1974).</p></section><section id="fn46"><title><p>46</p></title><p>См., например: Уолрафф, Г.Дж. Навигация у почтовых голубей (Wallraff, H.G. Navigation by homing pigeons. <emphasis>Ethology, Ecology and Evolution, </emphasis>1990,2:81 — 115).</p></section><section id="fn47"><title><p>47</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968, p. 86).</p></section><section id="fn48"><title><p>48</p></title><p>Там же</p></section><section id="fn49"><title><p>49</p></title><p>Осмен, Э.Г., Осмен, У.Г. Голуби в двух мировых войнах (Osman, А.Н., and W.H. Osman. <emphasis>Pigeons in Two World Wars. </emphasis>London: Racing Pigeon Publishing Co., 1976).</p></section><section id="fn50"><title><p>50</p></title><p>См.: Шмидт-Кениг, К., Шлихте, Г.Й. Чувство дома у голубей с ослабленным зрением (Schmidt-Koenig, К., and H.J. Schlichte. Homing in pigeons with impaired vision. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>1972, 69:246–247).</p></section><section id="fn51"><title><p>51</p></title><p>См.: Шмидт-Кениг, К. Ориентирование и навигационные способности птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979).</p></section><section id="fn52"><title><p>52</p></title><p>Шмидт-Кениг, К., Шлихте, Г.Й. Чувство дома у голубей с ослабленным зрением (Schmidt-Koenig, К., and H.J. Schlichte. Homing in pigeons with impaired vision. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>1972, 69:246–247).</p></section><section id="fn53"><title><p>53</p></title><p>Шмидт-Кениг, К. Ориентирование и навигационные способности птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979).</p></section><section id="fn54"><title><p>54</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn55"><title><p>55</p></title><p>Китон, У.Т. Загадка способности голубей находить дорогу к дому (Keeton, W.T. The mystery of pigeon homing. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1974); Липп, Г.П. Способность голубей находить дорогу к дому при ночном перелете (Lipp, H.P. Nocturnal homing in pigeons. <emphasis>Comparative Biochemistry and Physiology, </emphasis>1983, 76A:743–749).</p></section><section id="fn56"><title><p>56</p></title><p>Шмидт-Кениг, К. Ориентирование и навигационные способности птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979).</p></section><section id="fn57"><title><p>57</p></title><p>Подробнее о маршрутах полета птиц со сдвинутыми “внутренними часами” см.: Папи, Ф. и др. Стратегии поиска дороги к дому у голубей (Papi, F., P. Ioale, P. Dall'Antonia, and S. Benvenuti. Homing strategies of pigeons investigated by clock shift and flight path reconstruction. <emphasis>Naturwissenschaften, </emphasis>1991, 78:370–373).</p></section><section id="fn58"><title><p>58</p></title><p>2Китон, У.Т. Ориентация и навигация у птиц (Keeton, W.T.Orientation and navigation of birds. In <emphasis>Animal Migration, </emphasis>ed. By D.J. Aidley. Society for Experimental Biology Seminar Series 13. Cambridge: Cambridge University Press, 1981).</p></section><section id="fn59"><title><p>59</p></title><p>Кеманс, М., Фос, И. О чувствительности почтовых голубей к поляризованному свету (Coemans, M., and J. Vos. On the perception of polarized light by the homing pigeon. Doctoral thesis University of Utrecht, 1992).</p></section><section id="fn60"><title><p>60</p></title><p>Неправдоподобность этой гипотезы подтверждается среди прочего анализом данных, полученных в экспериментах с аэрозолями, способными распространяться на большие расстояния. Однако при определенных обстоятельствах погодные и атмосферные условия могут оказаться более благоприятными для ориентирования по запахам на очень близких расстояниях и в определенных, предпочтительных направлениях — например, при наличии прямой береговой линии и бризов с постоянной периодичностью. Такие условия возможны в Италии, где и были получены основные результаты, свидетельствующие в пользу гипотезы обонятельных навигационных способностей. См.: Вальдфогель, Й.А. Обонятельная навигация у почтовых голубей (Waldvogel, J.A. Olfactory navigation in homing pigeons: Are the current models atmospherically realistic? <emphasis>The Auk, </emphasis>1987, 104369— 379).</p></section><section id="fn61"><title><p>61</p></title><p>См.: Шмидт-Кениг, К. Навигация у птиц: решает ли проблему ориентирование по запахам? (Schmidt-Koenig, К. Bird navigation Has olfactory orientation solved the problem? <emphasis>Quarterly Review of Biology, </emphasis>1987,62:33–47).</p></section><section id="fn62"><title><p>62</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968).</p></section><section id="fn63"><title><p>63</p></title><p>Папи, Ф. Навигация у голубей: решенные проблемы и открытые вопросы (Papi, F. Pigeon navigation: Solved problems and open questions. <emphasis>Monitore Zoologia Italiana (NS), </emphasis>1986,20:471–517): Папи, Ф. Обонятельная навигация (Papi, F. Olfactory navigation. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>edited by P. Berthold. Basel: Birkaser, 1991).</p></section><section id="fn64"><title><p>64</p></title><p>Папи, Ф. и др. Различаются ли механизмы поиска дороги к дому у американских и итальянских голубей? (Papi, F., W.T. Keeton, A.I. Brown, and S. Benvenuti. Do American and Italian pigeons rely on different homing mechanisms? <emphasis>Journal of Comparative Physiology, </emphasis>1978, 128:303–317). Критические замечания по работам Папи см.: Гулд, Дж. Л. Ориентирование голубей по ландшафту (Gould, J.L. The map sense of pigeons. <emphasis>Nature, </emphasis>1982, 296:205–211); Шмидт-Кениг, К. Ориентация и навигация у птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979).</p></section><section id="fn65"><title><p>65</p></title><p>Китон, У.Т. Ориентация и навигация у птиц (Keeton. W.T. Orientation and navigation of birds. In <emphasis>Animal Migration, </emphasis>ed. By D.J. Aidley. Society fcr Experimental Biology Seminar Series 13. Cambridge: Cambridge University Press, 1981); Гулд, Дж. Л. Ориентирование голубей по ландшафту (Gould, J. L. The map sense of pigeons. <emphasis>Nature, </emphasis>1982, 296:205–211); Шмидт-Кениг, К. Ориентация и навигация у птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979).</p></section><section id="fn66"><title><p>66</p></title><p>См., например: Папи. Ф Обоняние и способность голубей находить дорогу к дому: десять лет экспериментов (Papi, F. Olfaction and homing in pigeons: Ten years of experiments. In <emphasis>Avian Navigation, </emphasis>ed. by F. Papi and H. G. Wallraff. Berlin: Springer, 1982).</p></section><section id="fn67"><title><p>67</p></title><p>Шмидт-Кениг, К. Ориентирование и навигационные способности у птиц (Schmidt-Koenig, К. <emphasis>Avian Orientation and Navigation. </emphasis>London: Academic Press, 1979); Вилтшко, В. и др. Ориен-тационные способности голубей, лишенных обоняния, по результатам экспериментов во Франкфурте-на-Майне (Германия) (Wiltschko, W., R. Wiltschko, and M. Jahnel. The orientation behaviour of anosmic pigeons in Frankfurt a. M., Germany. <emphasis>Animal Behaviour, </emphasis>1987, 35:1328–1333). См. также: Вилтшко, В. и др. Способность голубей находить дорогу к дому (Wiltschko, W., R. Wiltschko, and С. Walcott. Pigeon homing: Different aspects of olfactory deprivation in different countries. <emphasis>Behavioral Ecology and Sociobiology, </emphasis>1987,21:333–342).</p></section><section id="fn68"><title><p>68</p></title><p>Кипенхойер и др. Связанная с домом и независимая от дома ориентация голубей при наличии и при отсутствии воздействия окружающей среды на обоняние (Kiepenheuer, J., M.F. Neumann, and H.G. Wallraff. Home-related and home-independent orientation of displaced pigeons with and without olfactory access to environmental air. <emphasis>Animal Behaviour, </emphasis>1993, 45:169–182).</p></section><section id="fn69"><title><p>69</p></title><p>Уолкотт, Ч. О способности голубей ориентироваться по магнитному полю (Walcott, С. Magnetic maps in pigeons. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>ed. by P. Berthold. Basel: Birkhauser, 1991).</p></section><section id="fn70"><title><p>70</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В.Т. Навигационные способности птиц (Matthews. G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968</p></section><section id="fn71"><title><p>71</p></title><p>См., например: Вилтшко, В., Вилтшко, Р. Значение магнитного компаса в ориентации птиц (Wiltschko, W.. and R. Wiitschko. Die Bedeutung des Magnetikompasses <strong>fur </strong>die Orientierung der Vogel. <emphasis>Journal of ornithology, </emphasis>1976, 117:363–387); Вилтшко, Р., Вилтшко, P. Ориентация по магнитному полю Земли у перелетных птиц и почтовых голубей (Wiltschko, W., and R. Wiltschko. Orientation by the Earth's magnetic field in migrating birds and homing pigeons. <emphasis>Progress in Biometeorology, </emphasis>1991, 8:31–43); Вилтшко, В. Ориентация по магнитному компасу у птиц и других животных (Wiltschko, W. Magnetic compass orientation in birds and other animals. In <emphasis>Orientation and Navigation: Birds, Humans and Other Animals. </emphasis>London: Royal Institution of Navigation, 1993).</p></section><section id="fn72"><title><p>72</p></title><p>Бейкер, P.P. Навигационные способности человека и восприимчивость к магнитному полю (Baker, R.R. <emphasis>Human Navigation and Magneto-Reception. </emphasis>Manchester: Manchester University Press, 1980).</p></section><section id="fn73"><title><p>73</p></title><p>См.: Гулд, Дж. Л. Ориентирование голубей по ландшафту (Gould, J.L. The map sense of pigeons. <emphasis>Nature, </emphasis>1982, 296:205–211).</p></section><section id="fn74"><title><p>74</p></title><p>Шмидт-Кениг, К., Ганцхорн, Й.У. О проблеме навигации у птиц (Schmidt-Koenig, К., and J.U. Ganzhorn. On the problem of bird navigation. In <emphasis>Perspectives in Ethology, </emphasis>vol. 9, ed. by P.P.G. Bateson and P. H. New York: Klopfer, 1991); другие примеры см. в статье: Уолкотт, Ч. Покажи, как ты находишь путь домой (Walcott, С. Show me the way you go home. <emphasis>Natural History, </emphasis>1989, 11:40–46).</p></section><section id="fn75"><title><p>75</p></title><p>См.: Шиткэт, Дж. Голуби и погода (Schietecat, G. Pigeons and the weather. <emphasis>The Natural Winning Ways, </emphasis>1990, 10:13–22).</p></section><section id="fn76"><title><p>76</p></title><p>Вилтшко, В., Вилтшко, Р. Магнитная ориентация у птиц (Wiltschko, W., and R. Wiltschko. Magnetic orientation in birds. In <emphasis>Current Ornithology, </emphasis>vol. 5, ed. by R.F. Johnston. New York: Plenum Press, 1988): Шмидт-Кениг, К., Ганцхорн, Й.У. О проблеме навигации у птиц (Schmidt-Koenig, К., and J.U. Ganzhorn. On the problem of bird navigation. In <emphasis>Perspectives in Ethology, </emphasis>vol. 9, ed. by P.P.G. Bateson and P.H. New York: Klopfer, 1991).</p></section><section id="fn77"><title><p>77</p></title><p>Уолкотт, Ч., Грин, Р. Ориентация почтовых голубей под воздействием изменений во внешнем магнитном поле (Walcott, С, and R.P. Green. Orientation of homing pigeons altered by a change in the direction of an applied magnetic field. <emphasis>Science, </emphasis>1974, 184:180–182).</p></section><section id="fn78"><title><p>78</p></title><p>Мур, Б.Р. Магнитные поля и ориентация у почтовых голубей: эксперименты У.Т. Китона (Moore, B.R. Magnetic fields and orientation in homing pigeons: Experiments of the late W.T. Keeton. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>1988, 85:4907–4909).</p></section><section id="fn79"><title><p>79</p></title><p>Китон, У.Т. Влияние магнитов на способность голубей находить дорогу к дому (Keeton, W.T. Effects of magnets on pigeon homing. In <emphasis>Animal Orientation and Navigation, </emphasis>ed. by S.R. Galler et al.Washington, DC: NASA, 1972).</p></section><section id="fn80"><title><p>80</p></title><p>Мур, Б.Р. Магнитные поля и ориентация у почтовых голубей: эксперименты У.Т. Китона (Moore, B.R. Magnetic fields and orientation in homing pigeons: Experiments of the late W.T. Keeton. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, </emphasis>1988, 85:4907–4909).</p></section><section id="fn81"><title><p>81</p></title><p>Мур, Б.Р. и др. Невосприимчивость голубей к низкочастотным магнитным полям (Moore, B.R., K.J. Stanhope, and D. Wilcox. Pigeons fail to detect low-frequency magnetic fields. <emphasis>Animal Learning and Behavior, </emphasis>1987, 15:115–117).</p></section><section id="fn82"><title><p>82</p></title><p>Уолкотт, Ч. О способности голубей ориентироваться по магнитному полю (Walcott, С. Magnetic maps in pigeons. In <emphasis>Orientation in Birds, </emphasis>ed. by P. Berthold. Basel: Birkhauser, 1991, p. 49).</p></section><section id="fn83"><title><p>83</p></title><p>Шмидт-Кениг, К., Ганцхорн, Й.У. О проблеме навигации у птиц (Schmidt-Koenig, К., and J. U. Ganzhorn. On the problem of bird navigation. In <emphasis>Perspectives in Ethology, </emphasis>vol. 9, ed. by P. P. G. Bateson and P. H. New York: Klopfer, 1991).</p></section><section id="fn84"><title><p>84</p></title><p>Райн, Дж. Б. Современная точка зрения на проблему экстрасенсорного восприятия у животных (Rhine, J.B. The present outlook on the question of psi in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis><strong>1951</strong>, 15:230–251).</p></section><section id="fn85"><title><p>85</p></title><p>Пратт, Дж. Дж. Проверка фактора ЭСВ в навигации почтовых голубей (Pratt, J.G. Testing for an ESP factor in pigeon homing. <emphasis>Ciba Foundation Symposium on Extrasensory Perception. </emphasis>Ciba Foundation, London, 1956).</p></section><section id="fn86"><title><p>86</p></title><p>Мэтьюз, Дж. В. Т. Навигационные способности птиц (Matthews, G.V.T. <emphasis>Bird Navigation, </emphasis>2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1968, pp.95–96).</p></section><section id="fn87"><title><p>87</p></title><p>Дэвис, П., Гриббин, Дж. Миф материи: навстречу науке XXI века (Davies,P., and J. Gribbin. <emphasis>The Matter Myth: Towards 21st Century Science. </emphasis>London: Viking, 1991).</p></section><section id="fn88"><title><p>88</p></title><p>2Том, Р. Структурная стабильность и морфогенез (Thorn, R. <emphasis>Structural Stability and Morphogenesis. </emphasis>Reading, Mass.: Benjamin, 1975): Том, Р. Математические модели морфогенеза (Thorn, R. <emphasis>Mathematical Models of Morphogenesis. </emphasis>Chichester: Horwood, 1983); Абрахам, Р., Шоу. Ч.Д. Динамика — геометрия поведения (Abraham, R., and CD. Shaw. <emphasis>Dynamics: The Geometry of Behavior. </emphasis>Santa Cruz: Aerial Press, 1984).</p></section><section id="fn89"><title><p>89</p></title><p>Переиздана в кн.: Осмен, Э.Г, Осмен, У.Г. Голуби в двух мировых войнах (Osman, A.H., and W.H. Osman. <emphasis>Pigeons in Two World Wars. </emphasis>London: Racing Pigeon Publishing Co, 1976).</p></section><section id="fn90"><title><p>90</p></title><p>Осмен, Э.Г, Осмен, У.Г. Голуби в двух мировых войнах (Osman, А.Н., and W.H. Osman. <emphasis>Pigeons in Two World Wars. </emphasis>London: Racing Pigeon Publishing Co, 1976, p. 50).</p></section><section id="fn91"><title><p>91</p></title><p>Осмен, Э.Г, Осмен, У.Г. Голуби в двух мировых войнах (Osman, А.Н., and W.H. Osman. <emphasis>Pigeons in Two World Wars. </emphasis>London: Racing Pigeon Publishing Co., 1976).</p></section><section id="fn92"><title><p>92</p></title><p>Хилл, Ч. Система полетов «бумеранг» (Hill, С. Boomerang flying. <emphasis>Racing Pigeon Pictorial, </emphasis>1985, 15:116–118).</p></section><section id="fn93"><title><p>93</p></title><p>Хаттон, Э.Н. Рассказы о голубях (Hutton, A.N. <emphasis>Pigeon Lore.</emphasis>London: Faber and Faber, 1978).</p></section><section id="fn94"><title><p>94</p></title><p>Частное сообщение доктора Ганса Питера Липпа (Университет Цюрих-Ирхель), возглавлявшего голубиную службу швейцарской армии.</p></section><section id="fn95"><title><p>95</p></title><p>Spruyt, С.A.M. <emphasis>De Postdutf van A-Z. </emphasis>Gravenhage: Van Stockum, 1950 (на голландском языке). Сердечно благодарю Луиса Ван Гастерена за то, что он обратил мое внимание на эту информацию и помог в переводе необходимых материалов.</p></section><section id="fn96"><title><p>96</p></title><p>Райн, Дж. Б., Федер, СР. Случаи «экстрасенсорного выслеживания» у животных (Rhine, J.B., and S.R. Feather. The study of cases of «psitrailing» in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1962, 26:1 — 22).</p></section><section id="fn97"><title><p>97</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn98"><title><p>98</p></title><p>Райн, Дж. Б. Современная точка зрения на проблему экстрасенсорного восприятия у животных (Rhine, J.B. The present outlook on the question of psi in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology </emphasis>1951, 15:230–251, p. 241).</p></section><section id="fn99"><title><p>99</p></title><p>Райн, Дж. Б., Федер, СР. Случаи «экстрасенсорного выслеживания» у животных (Rhine, J.B., and S.R. Feather. The study of cases of «psitrailing» in animals. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1962, 26:1—22, p. 17).</p></section><section id="fn100"><title><p>100</p></title><p>Лонг, У.Дж. Как разговаривают животные (Long, W.J. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper, 1919, p. 95).</p></section><section id="fn101"><title><p>101</p></title><p>Лонг, У.Дж. Как разговаривают животные (Long, W.J. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper, 1919, pp. 97–99).</p></section><section id="fn102"><title><p>102</p></title><p>Баринг, А., Кэшфорд, Дж. Миф о богине (Baring, A., and J. Cashford. <emphasis>The Myth of the Goddess. </emphasis>London: Viking, 1991, p. 73).</p></section><section id="fn103"><title><p>103</p></title><p>Фон Фриш, К. Животные-архитекторы (von Frisch, K. <emphasis>Animal Architecture. </emphasis>London: Hutchinson, 1975, p. 123).</p></section><section id="fn104"><title><p>104</p></title><p>Гриоль. М. Беседы с Оготеммили (Griaule, M. <emphasis>Conversations with Ogotemmili. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1965, p. 17).</p></section><section id="fn105"><title><p>105</p></title><p>Evans-Pritchard, E. E. <emphasis>Witchcraft, Oracles and Magic Among the Azande. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1937, p. 353 (рус. пер. Эванс-Причард, Э.Э. Колдовство, оракулы и магия у азанде, в сб.: Магический кристалл. Магия глазами ученых и чародеев. М.: Республика, 1994).</p></section><section id="fn106"><title><p>106</p></title><p>См.: Уилсон, Э.О. Общественные насекомые (Wilson, E.O. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971).</p></section><section id="fn107"><title><p>107</p></title><p>См.: Нуаро, С. Гнезда термитов (Noirot, С. The nests of termites. In <emphasis>The Biology of Termites, </emphasis>vol. 2, ed. by K. Krishna and F.M. Wee-sner. New York: Academic Press, 1970); Фон Фриш, К. Животные-архитекторы (von Frisch, K. <emphasis>Animal Architecture. </emphasis>London: Hut-chinson, 1975).</p></section><section id="fn108"><title><p>108</p></title><p>Уилсон, Э.О. Общественные насекомые (Wilson, E. О. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971. p. 228).</p></section><section id="fn109"><title><p>109</p></title><p>Уилсон, Э.О. Общественные насекомые (Wilson, E. О. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971, pp. 317–319).</p></section><section id="fn110"><title><p>110</p></title><p>Уилсон, Э.О. Общественные насекомые (Wilson, E.О. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971, p. 231).</p></section><section id="fn111"><title><p>111</p></title><p>См., например: Уилсон, Д.С., Собер, Э. Возрождение суперорганизма (Wilson, D.S., and E. Sober. Reviving the superorganism. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>1989, 136:337–356); Сили, Т.Д., Левин, Р.Э. Колония разума: пчелиный улей как мыслительная машина (Seeley, T.D., and R.A. Levien. A colony of mind: The bee hive as thinking machine. <emphasis>The Sciences, </emphasis>1987, 27:38–43); Moриц, Р.Ф.А., Саутвик, Э.Ф. Пчелы как суперорганизмы: эволюционная реальность (Moritz, R.F.A., and E.F. Southwick. <emphasis>Bees as Superorganisms: An Evolutionary Reality. </emphasis>Berlin: Springer, 1992); Робинсон, Дж. Э. Колониальное господство (Robinson, G.E. Colonial rule. <emphasis>Nature, </emphasis>1993, 362:126).</p></section><section id="fn112"><title><p>112</p></title><p>Первым эту аналогию предложил Hofstadter, D. R. G'del, Escher, Bach: A Metaphorical Fugue of Minds and Machines. Brighton: Harvester Press, 1979 (рус. пер.: Хофштадтер, Д.Р. Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда. Метафорическая фуга о разуме и машинах в духе Льюиса Кэрролла. Самара: Бахрах-М, 2001).</p></section><section id="fn113"><title><p>113</p></title><p>См., например: Сили, Т.Д., Левин, Р.Э. Колония разума: пчелиный улей как мыслительная машина (Seeley, T.D., and R.A. Levien. A colony of mind: The beehive as thinking machine. <emphasis>The Sciences, </emphasis>1987, 27:38–43); Гордон, Д.М и др. Модель параллельного распределения в поведении колоний муравьев (Gordon, D.M., B.C. Goodwin, and L.E.H. Trainor. A parallel distributed model of the behaviour of ant colonies. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>1992, 156:293–307).</p></section><section id="fn114"><title><p>114</p></title><p>Соул, Р.В. и др. Колебания и хаос в сообществах муравьев (Sole, R.V., О. Miramontes, and B.C. Goodwin. Oscillations and chaos in ant societies. <emphasis>Journal of Theoretical Biology, </emphasis>1993, 161:343–357).</p></section><section id="fn115"><title><p>115</p></title><p>Историю развития гипотезы морфогенетических полей см. в кн.: Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы. (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988, chapt. 6).</p></section><section id="fn116"><title><p>116</p></title><p>Шелдрейк, Р. Новая наука о жизни: гипотеза формообразующей причинности (Sheldrake, R. <emphasis>A New Science of Life: The Hypothesis of Formative Causation. </emphasis>London: Blond and Briggs, 1981) и Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988).</p></section><section id="fn117"><title><p>117</p></title><p>Стюарт, A.M. О сигнале тревоги у термитов вида <emphasis>Zootermopsis nevadensis </emphasis>(Stuart, A.M. Studies on the communication of alarm in the termite <emphasis>Zootermopsis nevadensis. Physiological Zoology, </emphasis>1963,36:85–96).</p></section><section id="fn118"><title><p>118</p></title><p>Стюарт, A.M. Общественное поведение и коммуникация (Stuart, A.M. Social behavior and communication. In <emphasis>The Biology of Termites, </emphasis>vol. 1, ed. by K. Krishnaand and F.M. Weesner. New York: Academic Press, 1969).</p></section><section id="fn119"><title><p>119</p></title><p>Хеллдоблер, Б., Уилсон, Э.О. Муравьи (Holldobler, В., and E.O. Wilson. <emphasis>The Ants. </emphasis>Berlin: Springer, 1990, p. 227).</p></section><section id="fn120"><title><p>120</p></title><p>Дунперт, К. Социальная биология муравьев (Dunpert, К. <emphasis>The Social Biology of Ants. </emphasis>Boston: Pitman, 1981).</p></section><section id="fn121"><title><p>121</p></title><p>Стюарт, A.M. Общественное поведение и коммуникация (Stuart, A.M. Social behavior and communication. In <emphasis>The Biology of Termites, </emphasis>vol.1, ed. by K. Krishnaand and F.M. Weesner. New York: Academic Press, 1969); Франке, Н.Р. Муравьи-солдаты: коллективный разум (Franks, N.R. Army ants: A collective intelligence. <emphasis>American Scientist, </emphasis>1989, 77:139–145); Хеллдоблер, Б., Уилсон, Э.О. Муравьи (Holldobler, В., and E.O. Wilson. <emphasis>The Ants. </emphasis>Berlin: Springer, 1990).</p></section><section id="fn122"><title><p>122</p></title><p>Уилсон, Э.О. Общественные насекомые (Wilson, E.O. <emphasis>The Social Insects. </emphasis>Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971, p. 229).</p></section><section id="fn123"><title><p>123</p></title><p>См.: Беккер, Г. Реакция термитов на слабые переменные магнитные поля (Becker, G. Reaction of termites to weak alternating magnetic fields. <emphasis>Naturwissenschaften, </emphasis>1976, 63:201): Беккер, Г. Коммуникация между термитами посредством биополей (Becker, G. Communication between termites by biofields. <emphasis>Biological Cybernetics, </emphasis>1977,26:41–51).</p></section><section id="fn124"><title><p>124</p></title><p>Маре, Э. Душа белого муравья (Marais, E. <emphasis>The Soul of the White Ant. </emphasis>Harmondsworth: Penguin, 1973, pp. 119–120).</p></section><section id="fn125"><title><p>125</p></title><p>Маре, Э. Душа белого муравья (Marais, E. <emphasis>The Soul of the White Ant. </emphasis>Harmondsworth: Penguin, 1973, pp. 119–120).</p></section><section id="fn126"><title><p>126</p></title><p>Маре, Э. Душа белого муравья (Marais, E. <emphasis>The Soul of the White Ant. </emphasis>Harmondsworth: Penguin, 1973, p. 154).</p></section><section id="fn127"><title><p>127</p></title><p>См., например: Палмер, Дж. Почтовый опрос общественного мнения на тему парапсихологического опыта (Palmer, J. A community mail survey of psychic experiences. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, 1979,73:221–261;Харальцссо}1,Э.Репрезентативные </emphasis>общенациональные опросы на тему парапсихологических явлений (Haraldsson, E. Representative national surveys of psychic phenomena. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1985, 53:145–158); Кларк, Д. Вера в паранормальные явления: опрос в Новой Зеландии (Clarke, D. Belief in the paranormal: A New Zealand survey. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1991, 57:412–425); Гэллап, Дж. Г., Ньюпорт, Ф. Вера в паранормальные явления среди взрослых американцев (Gallup, G.H., and F. Newport. Belief in paranormal phenomena among adult <emphasis>Americans. Skeptical Jnquirer, </emphasis>1991, 15:137–146).</p></section><section id="fn128"><title><p>128</p></title><p>Пиаже, Ж. Детское мировосприятие (Piaget, J. <emphasis>The Child's Conception of the World. </emphasis>London: Granada, 1973, pp. 70, 72, 78).</p></section><section id="fn129"><title><p>129</p></title><p>См., например: Уайт, Л.Л. Бессознательное до Фрейда (Whyte, L.L. <emphasis>The Unconscious Before Freud. </emphasis>London: Friedmann, 1979).</p></section><section id="fn130"><title><p>130</p></title><p>Карус, К.Г. Психика: о развитии души (Carus, С. G. <emphasis>Psyche: On the Development of the Soul. </emphasis>Dallas: Spring Publications, 1989, p. 1).</p></section><section id="fn131"><title><p>131</p></title><p>См.: Пиаже, Ж. Детское мировосприятие (Piaget, J. <emphasis>The Child's Conception of the World. </emphasis>London: Granada, 1973, pp. 61–62)</p></section><section id="fn132"><title><p>132</p></title><p>Там же, chapt. 1</p></section><section id="fn133"><title><p>133</p></title><p>См.: Пуртмен, Дж. Дж. Ощущение пристального взгляда (Poortman, J.J. The feeling of being stared at. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1959, 40:4—12).</p></section><section id="fn134"><title><p>134</p></title><p>Conan Doyle, A. J. Habakuk Jephson's Statement. In <emphasis>The Conan Doyle Stories. </emphasis>London: Murray, 1956 (рус. пер. по изд.: Конан Дойл, А. Сообщение Хебекука Джефсона. Симферополь: Таврия, 1989).</p></section><section id="fn135"><title><p>135</p></title><p>Хайнс, Р. Тайные истоки: исследование в области экстрасенсорного восприятия (Haynes, R. <emphasis>The Hidden Springs: An Enquiry into Extra-Sensory Perception. </emphasis>London: Hutchinson, 1973, p. 41).</p></section><section id="fn136"><title><p>136</p></title><p>London, J. <emphasis>TheCallofthe Wild. </emphasis>London: Mammoth, 1991,pp. 77–78 (рус. пер. М. Абкиной, по изд.: М., Правда, 1984).</p></section><section id="fn137"><title><p>137</p></title><p>Лонг, У.Дж. Как разговаривают животные (Long, W. J. <emphasis>How Animals Talk. </emphasis>New York: Harper, 1919, pp. 91–92).</p></section><section id="fn138"><title><p>138</p></title><p>В 1986 г., во время следующего визита в Фонд исследований разума в Сан-Антонио (Техас), мы говорили о способности ощущать чужой взгляд и обсуждали различные варианты возможных экспериментов. Один из проектов по этой теме был предложен Уильямом Бродом и Сперри Эндрюсом. Предварительные результаты приводятся в тексте.</p></section><section id="fn139"><title><p>139</p></title><p>Элсуорти, Ф. Дурной глаз (Elsworthy, F. <emphasis>The Evil Eye. </emphasis>London: Murray, 1895).</p></section><section id="fn140"><title><p>140</p></title><p>Притч. 28:22</p></section><section id="fn141"><title><p>141</p></title><p>Хитон, Дж. М. Глаз: феноменология и психология деятельности и функциональных расстройств (Heaton, J.M. <emphasis>The Eye: Phenomenology and Psychology of Function and Disorder. </emphasis>London: Tavis-tock Press, 1978).</p></section><section id="fn142"><title><p>142</p></title><p>Подробнее о мифологическом значении глаза и взгляда см.: Хаксли, Ф. Глаз: Созерцатель и созерцаемое (Huxley, F. <emphasis>The Eye: The Seer and the Seen. </emphasis>London: Thames and Hudson, 1990).</p></section><section id="fn143"><title><p>143</p></title><p>Bacon, F. <emphasis>Essays. </emphasis>London: Macmillan, 1881, № 9 (рус. пер. З.Е. Александровой, по изд.: Бэкон, Ф. Опыты, или Наставления нравственные и политические. Сочинения в 2-х т., М.: 1974, т. 2).</p></section><section id="fn144"><title><p>144</p></title><p>Budge, W. 1930. <emphasis>Amulets and Superstitions. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1930 (рус. пер.: Бадж Э.А. Уоллис. Амулеты и суеверия. М.: Рефл-бук; Киев: Ваклер, 2001).</p></section><section id="fn145"><title><p>145</p></title><p>Титченер, Э.Б. «Ощущение пристального взгляда» (Titchener, E.B. The «feeling of being stared at». <emphasis>Science New Series, </emphasis>1898, 8:895–897).</p></section><section id="fn146"><title><p>146</p></title><p>Титченер, Э.Б. «Ощущение пристального взгляда» (Titchener, E.B. The «feeling of being stared at». <emphasis>Science New Series, </emphasis>1898, 8:895–897).</p></section><section id="fn147"><title><p>147</p></title><p>Кувер, Дж. Э. Ощущение пристального взгляда (Coover, J.E. The feeling of being stared at. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>1913, 24:570–575).</p></section><section id="fn148"><title><p>148</p></title><p>Пуртмен, Дж. Дж. Ощущение пристального взгляда (Poortman, J. J. The feeling of being stared at. <emphasis>Journal of the Society for PsychicalResearch, </emphasis>1959,40:4—12).</p></section><section id="fn149"><title><p>149</p></title><p>Пуртмен не проводил статистический анализ своих данных, но я проанализировал их, используя парный i-тест. Вероятность случайного угадывания составляет р = 0,042, т. е. ниже, чем р = 0,05 — общепринятого уровня, при котором результат считается статистически значимым.</p></section><section id="fn150"><title><p>150</p></title><p>См.: Питерсон, Д. Сквозь зеркало: исследование способности вне-чувственного ощущения пристального взгляда. Магистерская диссертация (Peterson, D. Through the looking glass: An investigation of the faculty of extra-sensory detection of being stared at. Masters thesis, Department of Psychology, University of Edinburgh, 1978).</p></section><section id="fn151"><title><p>151</p></title><p>См.: Уильяме, Л. Ощущение пристального взгляда: парапсихологическое исследование. Бакалаврская диссертация (Williams, L. The feeling of being stared at: A parapsychological investigation. Bachelors thesis, Department of Psychology, University of Adelaide, South Australia, 1983). Фрагмент работы опубликован в <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1983, 47:59.</p></section><section id="fn152"><title><p>152</p></title><p>Брод, У.Г. и др. Кожно-электрические корреляты: спонтанные реакции на чужой взгляд (Braud, W.G., D. Shafer, and S. Andrews. Electrodermal correlates of remote attention: Autonomic reactions to an unseen gaze. In <emphasis>Proceedings of the Parapsychological Association 33rd Annual Convention, </emphasis>USA. Metuchen, NJ.: Scarecrow Press, 1990).</p></section><section id="fn153"><title><p>153</p></title><p>Статистический анализ общих результатов каждого из десяти экспериментов с использованием парного г-теста показывает вероятность случайного угадывания р=0,005, то есть только в одном из 200 опытов.</p></section><section id="fn154"><title><p>154</p></title><p>Результаты могут быть проанализированы методом f-теста, когда общее количество правильных и неправильных ответов для каждого опыта вводится как пара чисел.</p></section><section id="fn155"><title><p>155</p></title><p>Статистическая значимость случайного угадывания составляла р=0,02. См. Мастрандреа, М. Ощущение пристального взгляда. Отчет о проекте (Mastrandrea, M. The feeling of being stared at. Project report, Neuva Middle School, Hillsborough, Calif., 1991).</p></section><section id="fn156"><title><p>156</p></title><p>О некоторых последствиях см.: Abraham, R., Т. McKenna, and R. Sheldrake. <emphasis>Chaos, Creativity, and Cosmic Consciousness. </emphasis>Rochester, Vt.: Park Street Press, 2001 (рус. пер.: Абрахам и др. Хаос, творчество и космическое сознание. М.: София, 2003).</p></section><section id="fn157"><title><p>157</p></title><p>Барджа, Р., Шерман, Р. Чего можно ожидать после ампутации конечности? (Barja, R.H., and R.A. Sherman. <emphasis>What to Expect When You Lose a Limb. </emphasis>Fort Gordon, Ga.: Eisenhower Army Medical Center, 1985).</p></section><section id="fn158"><title><p>158</p></title><p>Джемс, У. Сознание ампутированных конечностей (James, W. The consciousness of lost limbs. <emphasis>Proceedings of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1887, 1:249–258).</p></section><section id="fn159"><title><p>159</p></title><p>См.: Мелзак, Р. Фантомные конечности (Melzack, R. Phantom limbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120–126).</p></section><section id="fn160"><title><p>160</p></title><p>См.: Шерман, Р.А. и др. Загадка фантомных болей: новые свидетельства в пользу гипотезы психофизических механизмов (Sherman, R.A., J.C. Arena, C.J. Sherman, and J.L. Ernst. The mystery of phantom pain: Growing evidence for psychophysiological mechanisms. <emphasis>Biofeedback and Self Regulation, </emphasis>1989, 14:267–280).</p></section><section id="fn161"><title><p>161</p></title><p>См.: Фишер, Р. Различные ощущения в (фантомных) конечностях (Fischer, R. Out on a (phantom) limb. <emphasis>Perspectives in Biology and Medicine, </emphasis>Winter 1969, 259–273); Мелзак, Р. Фантомные конечности, “я” и мозг (Melzack, R. Phantom limbs, the self and the brain. <emphasis>Canadian Psychology, </emphasis>1989, 30:1 — 16).</p></section><section id="fn162"><title><p>162</p></title><p>Мелзак, Р. Фантомные конечности, “я” и мозг (Melzack, R. Phantom limbs, the self and the brain. <emphasis>Canadian Psychology, </emphasis>1989, 30:1 — 16).</p></section><section id="fn163"><title><p>163</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn164"><title><p>164</p></title><p>См.: Сакс, О. Человек, который принимал жену за шляпу (Sacks, О. <emphasis>The Man Who Mistook his Wife for a Hat. </emphasis>London: Duckworth, 1985).</p></section><section id="fn165"><title><p>165</p></title><p>См.: Симмель, М.Л. Фантомные ощущения у больных проказой и у пожилых пациентов с ампутированными пальцами (Simmel, M. L. Phantoms in patients with leprosy and in elderly digital amputees. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>1956, 69:529–545).</p></section><section id="fn166"><title><p>166</p></title><p>См.: Вейнштейн, С, Сарсен, Э.А. Фантомные ощущения в случаях врожденного отсутствия конечностей (Weinstein, S., and Е.А. Sarsen. Phantoms in cases of congenital absence of limbs. Neurology, 1961, 11:905–911); Вейнштейн, С. и др. Фантомные и соматические ощущения в случаях врожденной аплазии (Wein stein, S., Е.А. Sarsen, and R.J. Vetter. Phantoms and somatic sen sation in cases of congenital aplasia. <emphasis>Cortex, </emphasis>1964, 1:276–290).</p></section><section id="fn167"><title><p>167</p></title><p>См.: (Vetter, K. J., and S. Weinstein. The history of the phantom in congenitally absent limbs. <emphasis>Neuropsychologia, </emphasis>1967, 5:335–338).</p></section><section id="fn168"><title><p>168</p></title><p>См.: Вейнштейн, С. и др. Фантомные и соматические ощущения в случаях врожденной аплазии (Weinstein, S., Е.А. Sarsen, and R.J. Vetter. Phantoms and somatic sensation in cases of congenital aplasia. <emphasis>Cortex, </emphasis>1964, 1:276–290).</p></section><section id="fn169"><title><p>169</p></title><p>См.: Мелзак, Р. Фантомные конечности (Melzack, R. Phantom limbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120–126).</p></section><section id="fn170"><title><p>170</p></title><p>См.: Мелзак, Р. Фантомные конечности (Melzack, R. Phantomlimbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120—126</p></section><section id="fn171"><title><p>171</p></title><p>См.: Бромейдж, П.Р., Мелзак, Р. Фантомные конечности и схема тела (Bromage, P.R., and R. Melzack. Phantom limbs and the body schema. <emphasis>Canadian Anaesthetists' Society Journal, </emphasis>1974, 21:267–274).</p></section><section id="fn172"><title><p>172</p></title><p>Мелзак, Р., Бромейдж, П.Р. Эксперименты по фантомным ощущениям в утраченных конечностях (Melzack, R., and P.R. Bromage. Experimental phantom limbs. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>1973, 39:261–269); Бромейдж, П.Р., Мелзак, Р. Фантомные конечности и схема тела (Bromage, P.R., and R. Melzack. Phantom limbs and the body schema. <emphasis>Canadian Anaesthetists' Society Journal, </emphasis>1974,21:267–274).</p></section><section id="fn173"><title><p>173</p></title><p>Мелзак, Р., Бромейдж, П.Р. Эксперименты по фантомным ощущениям в утраченных конечностях (Melzack, R., and P.R. Bromage. Experimental phantom limbs. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>1973, 39:261–269, p. 263).</p></section><section id="fn174"><title><p>174</p></title><p>Там же, р. 271.</p></section><section id="fn175"><title><p>175</p></title><p>См.: Мелзак, Р., Бромейдж, П.Р. Эксперименты по фантомным ощущениям в утраченных конечностях (Melzack, R., and P.R. Bromage. Experimental phantom limbs. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>1973, 39:261–269, p. 271).</p></section><section id="fn176"><title><p>176</p></title><p>См.: Гросс, Й., Мелзак, Р. Образ тела: диссоциация реальных и воображаемых ощущений в конечностях при затруднении кровообращения после наложения жгута (Gross, Y., and R. Melzack. Body-image: Dissociation of real and perceived limbs by pressurecuff ischemia. <emphasis>Experimental Neurology, </emphasis>1978, 61:680–688).</p></section><section id="fn177"><title><p>177</p></title><p>Фельдман, С. Фантомные конечности (Feldman, S. Phantom limbs. <emphasis>American Journal of Psychology, </emphasis>1940, 53:590–592).</p></section><section id="fn178"><title><p>178</p></title><p>Мелзак, Р. Фантомные конечности (Melzack, R. Phantom limbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120–126, p. 120).</p></section><section id="fn179"><title><p>179</p></title><p>Митчелл, СУ. Травмы нервных окончаний и их последствия (Mitchell, S.W. <emphasis>Injuries of Nerves and their Consequences. </emphasis>Philadelphia: Lippincott, 1872, p. 352).</p></section><section id="fn180"><title><p>180</p></title><p>Сакс, О. Человек, который принимал жену за шляпу (Sacks, О.<emphasis>The Man Who Mistook his Wife for a Hat. </emphasis>London: Duckworth, 1985, p. 66).</p></section><section id="fn181"><title><p>181</p></title><p>См.: Барджа, Р., Шерман, Р. Чего можно ожидать после ампутации конечности? (Barja, R.H., and R.A. Sherman. <emphasis>What to Expect When You Lose a Limb. </emphasis>Fort Gordon, Ga.: Eisenhower Army Medical Center, 1985).</p></section><section id="fn182"><title><p>182</p></title><p>Исх. 21:24.</p></section><section id="fn183"><title><p>183</p></title><p>Митчелл, СУ. Травмы нервных окончаний и их последствия (Mitchell, S.W. <emphasis>Injuries of Nerves and their Consequences. </emphasis>Philadelphia: Lippincott, 1872, p. 357).</p></section><section id="fn184"><title><p>184</p></title><p>Frazer, J. <emphasis>The Golden Bough: </emphasis>Part I, The Magic Art and the Evolution of Kings. London: Macmillan, 1911, chapt. 3, 52 (рус. пер. M. Рыклина, по изд.: Фрэзер, Дж. Дж. Золотая ветвь. М.: ACT, 1998).</p></section><section id="fn185"><title><p>185</p></title><p>Джемс, У. Сознание ампутированных конечностей (James, W. The consciousness of lost limbs. <emphasis>Proceedings of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1887, 1:249–258).</p></section><section id="fn186"><title><p>186</p></title><p>См.: Фрэзьер, С.Г, Колб, Л.К. Психиатрические аспекты фантомной конечности (Frazier, S.H. and L.C. Kolb. Psychiatric aspects of the phantom limb. <emphasis>Orthopedic Clinics of North America, </emphasis>1970, 1:481–495).</p></section><section id="fn187"><title><p>187</p></title><p>См.: Соломен, Дж. Ф., Шмидт, К.М. Проблема кремации: фантомные боли в конечностях и психологическая подготовка пациента к ампутации (Soloman, G. F., and К. М. Schmidt. A burning issue: Phantom limb pain and psychological preparation of the patient for amputation. <emphasis>Archives of Surgery, </emphasis>1978, 113:185–186).</p></section><section id="fn188"><title><p>188</p></title><p>Великолепное в своей ясности исследование этого феномена см. в кн.: Грин, С. Внетелесный опыт (Green, С. <emphasis>Out-of-the-BodyExperiences. </emphasis>Oxford: Institute of Psychophysical Research, 1968).</p></section><section id="fn189"><title><p>189</p></title><p>Цит. по: Блэкмор, С. За пределами тела: исследование внетелесного опыта (Blackmore, S. <emphasis>Beyond the Body: An Investigation of Out-of-the-Body Experiences. </emphasis>London: Paladin, 1983).</p></section><section id="fn190"><title><p>190</p></title><p>См.: Monroe, <emphasis>RA. Journeys Out of the Body. </emphasis>New York: Doubleday, 1973 (рус. пер.: Монро Р.А. Путешествия вне тела. Новосибирск: ВО “Наука”. Сибирская издательская фирма, 1993: Монро, Р. Путешествия вне тела. Киев: София, 2001)</p></section><section id="fn191"><title><p>191</p></title><p>Monroe, R.A. <emphasis>Far Journeys. </emphasis>New York: Doubleday, 1985 (рус. пер. К. Семенова, по изд.: Р. Монро. Далекие путешествия. Киев, М.: София, 2001).</p></section><section id="fn192"><title><p>192</p></title><p>Цит. по: Moody, R.A. <emphasis>Life After Life. </emphasis>New York: Bantam, 1976 (рус. пер.: Моуди, Р. Жизнь после жизни. К.: София. — М.: Гелиос, 2002).</p></section><section id="fn193"><title><p>193</p></title><p>См.: Лоример, Д. Выживание? Тело, разум и смерть в свете экстрасенсорного опыта (Lorimer, D. <emphasis>Survival? Body, Mind and Death in the Light of Psychic Experience. </emphasis>London: Routledge and Kegan Paul, 1984). Сотни подобных случаев описаны в книгах Р. Крукалла “Исследования и практика астральной проекции” (Crookall, R. <emphasis>The Study and Practice of Astral Projection. </emphasis>London: Aquarian Press, 1961), “Еще об астральной проекции” (Crookall, R. <emphasis>More Astral Projections. </emphasis>London: Aquarian Press, 1964) и “Сборник случаев астральной проекции” (Crookall, R. <emphasis>Case-Book of Astral Projection. </emphasis>Secaucus, N.J.: University Books, 1972).</p></section><section id="fn194"><title><p>194</p></title><p>См.: Грин, С. Осознанные сновидения (Green, С. <emphasis>Lucid Dreams. </emphasis>Oxford: Institute of Psychophysical Research, 1968); LaBerge, S. <emphasis>Lucid Dreaming. </emphasis>Los Angeles, Calif.: Tarcher, 1985 (рус. пер.: Лаберж, С. Осознанные сновидения, М.: Изд-во института трансперсональной психологии, 1996).</p></section><section id="fn195"><title><p>195</p></title><p>Мелзак, Р. Фантомные конечности (Melzack, R. Phantom limbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120–126, p. 121).</p></section><section id="fn196"><title><p>196</p></title><p>Мелзак, Р. Фантомные конечности, “я” и мозг (Melzack, R. Phantom limbs, the self and the brain. <emphasis>Canadian Psychology, </emphasis>1989, 30:1 — 16).</p></section><section id="fn197"><title><p>197</p></title><p>См., например: Карагалла, С, Кунц, Д. Чакры и энергетические поля человека (Karagalla, S., and D. Kunz. <emphasis>The Chakras and the Human Energy Fields. </emphasis>Wheaton, III: Quest Books, 1989).</p></section><section id="fn198"><title><p>198</p></title><p>См.: Мелзак, Р. Фантомные конечности (Meizack, R. Phantomlimbs. <emphasis>Scientific American, </emphasis>1992, 120–126).</p></section><section id="fn199"><title><p>199</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn200"><title><p>200</p></title><p>Шрив, Дж. Прикасаясь к фантому (Shreeve, J. Touching the phantom. <emphasis>Discover. </emphasis>June 1993, 35–42).</p></section><section id="fn201"><title><p>201</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn202"><title><p>202</p></title><p>Мэлзак, З. Фантомные конечности, «я» и мозг (Melzack, R. Phantom limbs, the self and the brain. Canadian Psychology, 1989, 30: 1-16, p.9)</p></section><section id="fn203"><title><p>203</p></title><p>Там же, р.14.</p></section><section id="fn204"><title><p>204</p></title><p>Пек, К., Оргас, Б. Теория схемы тела: критический обзор и некоторые экспериментальные данные (Роеск, К., and В. Orgass. The concept of the body schema: A critical review and some experimental results. <emphasis>Cortex, </emphasis>1971, 7:254–277).</p></section><section id="fn205"><title><p>205</p></title><p>Фишер, Р, Различные ощущения в (фантомных) конечностях (Fischer, R. Out on a (phantom) limb. <emphasis>Perspectives in Biology and Medicine, </emphasis>Winter 1969, 259–273).</p></section><section id="fn206"><title><p>206</p></title><p>Цук, Г. Фантомная конечность: теория подсознательного происхождения (Zuk, G. H. The phantom limb: A proposed theory of un conscious origins. <emphasis>Journal of Nervous and Mental Disorders, </emphasis>1956, 124:510–513).</p></section><section id="fn207"><title><p>207</p></title><p>Технические подробности см. в кн.: Думитреску, И.Ф. Электрографические образы в медицине и биологии (Dumitrescu, I.F. <emphasis>Electrographic Imaging in Medicine and Biology. </emphasis>Suffolk: Neville Spearman, 1983).</p></section><section id="fn208"><title><p>208</p></title><p>Чодхури, Дж. К. и др. Некоторые успешные результаты в фотографии фантомного листа и определение критических условий. Доклад, представленный на 4-й ежегодной конференции Международной ассоциации исследований эффекта Кирлиан, июнь 1980 г. (Chaudhury, J.K., Р.С. Kejariwal, and A. Chattopadhyay. Some advances in phantom leaf photography and identification of critical conditions for it. 1980, June 13–15).</p></section><section id="fn209"><title><p>209</p></title><p>Хубахер, Й., Мосс, Т. Эффект “фантомного листа” на фотографиях Кирлиан (Hubacher, J., and T. Moss. The “phantom leaf” effect as revealed through Kirlian photography. <emphasis>Psychoenergetic Systems, </emphasis>1976, 1:223–232): Криппнер, С. Возможности человека: исследование разума в СССР и странах Восточной Европы (Krippner, S. <emphasis>Human Possibilities: Mind Exploration in the USSR and Eastern Europe. </emphasis>New York: Doubleday, 1980); Стиллингс, Д. Возвращение к фантомному листу: интервью с Алланом Детрихом (Stillings, D. The phantom leaf revisited: An interview with Allan Detrich. <emphasis>Archaeus, </emphasis>1983, 1:41–51).</p></section><section id="fn210"><title><p>210</p></title><p>Стэнли Криппнер, из частной беседы, 14 июля 1993 г.</p></section><section id="fn211"><title><p>211</p></title><p>Обсуждение этой темы см. в кн.: Судзуки, Д. Изобретая будущее: размышления о науке, технике и природе (Suzuki, D. <emphasis>Inventing the Future: Reflections on Science, Technology and Nature. </emphasis>London: Adamantine Press, 1992).</p></section><section id="fn212"><title><p>212</p></title><p>Келлер, Э.Ф. Размышления о тендерном аспекте в науке (Keller, E.F. <emphasis>Reflections on Gender and Science. </emphasis>New Haven: Yale University Press, 1985).</p></section><section id="fn213"><title><p>213</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 197).</p></section><section id="fn214"><title><p>214</p></title><p>Гулд, С.Дж. Ошибки измерения человеческих способностей (Gould, S. J. <emphasis>The Mismeasure of Man. </emphasis>Harmondsworth: Pelican, 1984, p. 27).</p></section><section id="fn215"><title><p>215</p></title><p>Медавар, П. Искусство найти объяснение (Medawar, P. <emphasis>The Art of the Soluble. </emphasis>London: Methuen, 1968).</p></section><section id="fn216"><title><p>216</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 27</p></section><section id="fn217"><title><p>217</p></title><p>Уэстфол, Р.С. Ньютон и фактор подтасовки (Westfall, R. S. Newton and the fudge factor. <emphasis>Science, </emphasis>1973, 180:1118).</p></section><section id="fn218"><title><p>218</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 34).</p></section><section id="fn219"><title><p>219</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn220"><title><p>220</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 78).</p></section><section id="fn221"><title><p>221</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, pp. 141–142).</p></section><section id="fn222"><title><p>222</p></title><p>Там же, р. 81</p></section><section id="fn223"><title><p>223</p></title><p>См.: Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в на уке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 81).</p></section><section id="fn224"><title><p>224</p></title><p>Левит, 16:20–22.</p></section><section id="fn225"><title><p>225</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 219).</p></section><section id="fn226"><title><p>226</p></title><p>Брод, У., Уэйд, Н. Предатели истины: подлог и обман в науке (Broad, W., and N. Wade. <emphasis>Betrayers of the Truth: Fraud and Deceit in Science. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1985, p. 218).</p></section><section id="fn227"><title><p>227</p></title><p>См.: Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, В. W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985).</p></section><section id="fn228"><title><p>228</p></title><p>Бердж, Р.Т. Вероятные значения основных физических констант (Birge, R.T. Probable values of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1929 1:1—73).</p></section><section id="fn229"><title><p>229</p></title><p>Подробнее см.: Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988, chapt. 1, 2).</p></section><section id="fn230"><title><p>230</p></title><p>Уилбер, К. Квантовые вопросы: Мистические труды великих физиков (Wilber, К., ed. Quantum Questions: Mystical Writings of the World's Great Physicists. Boulder, Cob.: Shambala, 1984).</p></section><section id="fn231"><title><p>231</p></title><p>Пагельс, X. Идеальная симметрия (Pagels, H. <emphasis>Perfect Symmetry. </emphasis>London: Michael Joseph, 1985).</p></section><section id="fn232"><title><p>232</p></title><p>Барроу, Дж. Д., Типлер, Ф. Антропный принцип в космологии (Barrow, J.D., and F. Tipler. <emphasis>The Anthropic Cosmological Principle. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1986).</p></section><section id="fn233"><title><p>233</p></title><p>См.: Дэвис, П. Разум Бога (Davies, P. <emphasis>The Mind of God. </emphasis>London: Simon and Schuster, 1992).</p></section><section id="fn234"><title><p>234</p></title><p>Дирак, П. Космологические модели и гипотеза больших чисел (Dirac, P. Cosmological models and the large numbers hypothesis. <emphasis>Proceedings of the Royal Society, </emphasis>1974, A338: 439–446).</p></section><section id="fn235"><title><p>235</p></title><p>Whitehead, A. N. <emphasis>Adventures of Ideas. </emphasis>Cambridge: Cambridge University Press, 1933 (рус. пер. в сб.: Уайтхед А. Избранные работы по философии. М.: Прогресс, 1990).</p></section><section id="fn236"><title><p>236</p></title><p>Шелдрейк, Р. Новая наука о жизни: гипотеза формообразующей причинности (Sheldrake, R. <emphasis>A New Science of Life: The Hypothesis of Formative Causation. </emphasis>London: Blond and Briggs, 1981); Шелдрейк, Р. Присутствие прошлого: морфический резонанс и привычки природы (Sheldrake, R. <emphasis>The Presence of the Past: Morphic Resonance and the Habits of Nature. </emphasis>London: Collins, 1988); Шелдрейк, Р. Возрождение природы: новый расцвет науки и Бог (Sheldrake, R. <emphasis>The Rebirth of Nature: The Greening of Science and God. </emphasis>London: Century, 1990).</p></section><section id="fn237"><title><p>237</p></title><p>Gleik, J. Chaos: Making a New Science. London: Heinemann, 1988 (рус. пер.: Глейк, Дж. Хаос. Создание новой науки. СПб.: Амфора, 2001).</p></section><section id="fn238"><title><p>238</p></title><p>Измерения Лютера (Luther) и Сагитора (Sagitor) соответственно, по Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, B.W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985).</p></section><section id="fn239"><title><p>239</p></title><p>Мэддокс, Дж. Турбулентность атакует «пятую силу» (Maddox, J. Turbulence assails fifth force. <emphasis>Nature, </emphasis>1986, 323:665).</p></section><section id="fn240"><title><p>240</p></title><p>См.: Холдинг, С, Так, Дж. Новое определение гравитационной постоянной в глубокой скважине (Holding, S.C., and G. J. Tuck. A new mine determination of the Newtonian gravitational constant. <emphasis>Nature, </emphasis>1984,307:714–716).</p></section><section id="fn241"><title><p>241</p></title><p>См., например: Холдинг, С. и др. Исследование закона всемирного тяготения в глубоких скважинах (Holding, S.C., F. D. Stacey, and G. J. Tuck. Gravity in mines: An investigation of Newton's law. <emphasis>Physical Review, </emphasis>1986 D33. 3487–3494).</p></section><section id="fn242"><title><p>242</p></title><p>Фишбах, Э. и др. Повторный анализ результатов эксперимента Эотвеса (Fischbach, E., D. Sudarsky, A. Szafer, С. Talmadge, and S. H. Aronson. Reanalysisof the Eotvos experiment. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>1986, 56:3–6).</p></section><section id="fn243"><title><p>243</p></title><p>Андерсон, И. Эксперименты в арктической зоне дают убедительное подтверждение существования «пятой силы» (Anderson, I. Icy tests provide firmer evidence for the fifrh force. <emphasis>New Scientist, </emphasis>August 29, 1988, 11); Мэддокс, Дж. Стимуляция «пятой силы» (Maddox, J. The stimulation of the fifth force <emphasis>Nature </emphasis>1988,335:393).</p></section><section id="fn244"><title><p>244</p></title><p>См.: Паркер, Р.Л., Цумберг, М.А. Анализ результатов геофизических экспериментов по проверке закона всемирного тяготения (Parker, R.L., and M.A. Zumberge. An analysis of geophysical experiments to test Newton's law of gravity. <emphasis>Nature, </emphasis>1989 342:29–32).</p></section><section id="fn245"><title><p>245</p></title><p>Фишбах, Э., Талмадж, Ч. Шесть лет «пятой силы» (Fischbach, E., and С. Talmadge. Six years of the fifth force. <emphasis>Nature, </emphasis>1992,356:207–215).</p></section><section id="fn246"><title><p>246</p></title><p>См.: Хеллингс, Р.У. и др. Экспериментальная проверка значения гравитационной постоянной с использованием данных, поступавших со спускаемого модуля космического корабля «Викинг» (Hellings, R.W., P.J. Adams, J.D. Anderson, M.S. Keesey, F.L. Lau, F.M. Standish, V. M. Canuto, and I. Goldman. Experimental test of the variability of G using Viking Lander ranging data. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>1983,51:1609–1612).</p></section><section id="fn247"><title><p>247</p></title><p>См.: Ризенберг, К.Д. Постоянство гравитационной константы и другие эксперименты по проверке закона всемирного тяготения (Reasenberg, K.D. The constancy of <emphasis>G </emphasis>and other gravitational experiments. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society, </emphasis>1983, A310:227–238).</p></section><section id="fn248"><title><p>248</p></title><p>См.: Дамур, Т. и др. Пределы изменения значений гравитационной постоянной на основе результатов исследования двойного пульсара (Damour, Т., G.W. Gibbons, and J.H. Taylor. Limits on the variability of <emphasis>G </emphasis>using binary pulsar data. <emphasis>Physical Review Letters, </emphasis>1988, 61:1151–1154).</p></section><section id="fn249"><title><p>249</p></title><p>См., например: Уэссон, П.С. Меняется ли сила тяжести со временем? (Wesson, P.S. Does gravity change with time? <emphasis>Physics Today, </emphasis>1980, 33:32–37); ван Фландерн, Т. Изменяется ли гравитационная постоянная? (van Flandern, Т.С. Is the gravitational constant changing? <emphasis>Astrophysical Journal, </emphasis>1981, 248:813–818).</p></section><section id="fn250"><title><p>250</p></title><p>См.: Ван Фландерн, Т. Изменяется ли гравитационная постоянная? (van Flandern, T.C. Is the gravitational constant changing? <emphasis>Astrophysical Journal, </emphasis>1981, 248:813–818).</p></section><section id="fn251"><title><p>251</p></title><p>Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, B.W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985).</p></section><section id="fn252"><title><p>252</p></title><p>Там же, (pp. 47–48).</p></section><section id="fn253"><title><p>253</p></title><p>«Свет», энциклопедия Британника, 15-е изд.</p></section><section id="fn254"><title><p>254</p></title><p>Бердж, Р.Т. Вероятные значения основных физических констант (Birge, R. Т. Probable values of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1929 1:1-73, p. 68).</p></section><section id="fn255"><title><p>255</p></title><p>Де Брей, Э.Дж. Г. Скорость света (de Bray, E.J. G. Velocity of light. <emphasis>Nature, </emphasis>1934, 133:948).</p></section><section id="fn256"><title><p>256</p></title><p>Данные по: Фон Фризен. О значениях фундаментальных констант атомной физики (von Friesen, S. On the values of fundamental atomic constants. <emphasis>Proceedings of the Royal Society, </emphasis>1937, Al60:424–440): Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, В. W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985. p. 295).</p></section><section id="fn257"><title><p>257</p></title><p>Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, B.W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985, pp.294–295).</p></section><section id="fn258"><title><p>258</p></title><p>Бирден, Дж. Э., Томсен, Дж. С. Резюме по константам атомной физики (Bearden, J. A., and J. S. Thomsen. Resume of atomic constants. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>1959, 27:569–576).</p></section><section id="fn259"><title><p>259</p></title><p>Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, B.W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985 p. 68).</p></section><section id="fn260"><title><p>260</p></title><p>Барроу, Дж. Д. Мир внутри мира (Barrow, J.D. <emphasis>The World Within the World. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1988).</p></section><section id="fn261"><title><p>261</p></title><p>Фон Фризен, С. О значениях фундаментальных констант атомной физики (von Friesen, S. On the values of fundamental atomic constants. <emphasis>Proceedings of the Royal Society, </emphasis>1937.A1 60:424–440).</p></section><section id="fn262"><title><p>262</p></title><p>Feynman, R. <emphasis>Surely You "re Joking, Mr Feynman: Adventures of a Curious Character. </emphasis>New York: Norton, 1985 (рус. пер. О.Л. Тиходеевой: Фейнман, Р. Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман. По материалам журнала «Успехи физических наук», т. 148, вып. 3,1986).</p></section><section id="fn263"><title><p>263</p></title><p>Фон Фризен, С. О значениях фундаментальных констант атомной физики (von Friesen, S. On the values of fundamental atomic constants. <emphasis>Proceedings of the Royal Society, </emphasis>1937, Al 60:424–440): Бердж, Р.Т. Таблица новых значений основных физических констант (Birge, R. Т. A new table of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1941, 13:233–239).</p></section><section id="fn264"><title><p>264</p></title><p>Бердж, Р.Т. Данные по значениям некоторых констант атомной физики с особо точной величиной заряда электрона на 1944 г. (Birge, R.T. The 1944 values of certain atomic constants with particular reference to the electronic charge. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>1945, 13:63–73).</p></section><section id="fn265"><title><p>265</p></title><p>Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, В. W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger, 1985, p. 46); Барроу, Дж. Д., Типлер, Ф. Антропный принцип в космологии (Barrow, J.D., and F. Tipler. <emphasis>The Anthropic Cos-mological Principle. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1986, p. 241).</p></section><section id="fn266"><title><p>266</p></title><p>Кук, Э. Изменения единиц измерения и физических констант (Cook, A.H. Secular changes of the units and constants of physics. <emphasis>Nature, </emphasis>1957,160:1194–1195).</p></section><section id="fn267"><title><p>267</p></title><p>Бердж, Р.Т. Вероятные значения основных физических констант (Birge, R.T. Probable values of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1929, 1:1—73); Бердж, Р.Т. Таблица новых значений основных физических констант (Birge, R.T. A new table of the general physical constants. <emphasis>Reviews of Modern Physics, </emphasis>1941, 13:233–239).</p></section><section id="fn268"><title><p>268</p></title><p>См.: Барроу, Дж. Д., Типлер, Ф. Антропный принцип в космологии (Barrow, J. D., and F. Tipler. <emphasis>The Anthropic Cosmological Principle. </emphasis>Oxford: Oxford University Press, 1986).</p></section><section id="fn269"><title><p>269</p></title><p>См.: Петли, Б.У. Фундаментальные физические константы и границы метрологии (Petley, В. W. <emphasis>The Fundamental Physical Constants and the Frontiers of Metrology. </emphasis>Bristol: Adam Hilger. 1985).</p></section><section id="fn270"><title><p>270</p></title><p>См., например: Арп и др. Внегалактическая Вселенная: альтернативная точка зрения (Агр, Н.С., G. Burbidge, F. Hoyie, J.V. Nar-likar, and N.C. Wickramasinghe. The extragalactic universe: An alternative view. <emphasis>Nature, </emphasis>1990, 346:807–812).</p></section><section id="fn271"><title><p>271</p></title><p>См.: Gleik, J. Chaos: Making a New Science. London: Heinemann, 1988 (рус. пер.: Глейк, Дж. Хаос. Создание новой науки. СПб.: Амфора, 2001).</p></section><section id="fn272"><title><p>272</p></title><p>См.: Дусс, Дж., Рем, С. Учебный эксперимент по определению значения гравитационной постоянной (Dousse, J.C., and С. Rheme. 1987. A student experiment for the accurate measurement of the Newtonian gravitational constant. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>1987, 55:706–711).</p></section><section id="fn273"><title><p>273</p></title><p>Обширную библиографию см. в ст.: Джиллис, Дж. Т. MNG-1: измерения гравитации (Gillies, G.T. Resource letter MNG-1: Measurements of Newtonian gravitation. <emphasis>American Journal of Physics, </emphasis>1990,58:525–534).</p></section><section id="fn274"><title><p>274</p></title><p>Льюис, К.С. Отвергнутый образ (Lewis, С. S. <emphasis>The Discarded Image. </emphasis>Cambridge: Cambridge University Press, 1964).</p></section><section id="fn275"><title><p>275</p></title><p>Ребер, А.С. Психологический словарь (Reber, A. S. <emphasis>The Penguin Dictionary of Psychology. </emphasis>Harmondsworth: Penguin, 1985).</p></section><section id="fn276"><title><p>276</p></title><p>См., например: Уолмен, Б.Б. Справочник по парапсихологии (Wolman, В.В., ed. <emphasis>Handbook of Parapsychology. </emphasis>New York: Van NostrandReinhold, 1977).</p></section><section id="fn277"><title><p>277</p></title><p>К примеру, этому подходу отдает предпочтение нейрофизиолог сэр Джон Экклз; см.: Поппер, К.,Экклз, Дж. «Я» и мозг (Popper, К., and J. Eccles. <emphasis>The Self and its Brain. </emphasis>Berlin: Springer, 1977).</p></section><section id="fn278"><title><p>278</p></title><p>Розенталь, Р., Рубин, Д.Б. Эффекты межличностных ожиданий (Rosenthal, R. and D.B. Rubin. Interpersonal expectancy effects: The first 345 studies. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences, </emphasis>1978, 3:377–415).</p></section><section id="fn279"><title><p>279</p></title><p>Розенталь, Р. Эффекты экспериментатора в поведенческих исследованиях (Rosenthal, R. <emphasis>Experimenter Effects in Behavioral Research. </emphasis>New York: John Wiley. 1976).</p></section><section id="fn280"><title><p>280</p></title><p>См., например: Розенталь, Р. Эффекты ожидания учителя (Rosenthai, R. Teacher expectancy effects: A brief update 25 years after the Pygmalion experiment. <emphasis>Journal of Research in Education, </emphasis>1991, 1:3—12).</p></section><section id="fn281"><title><p>281</p></title><p>Розенталь, Р., Рубин, Д.Б. Эффекты межличностных ожиданий (Rosenthal, R. and D.B. Rubin. Interpersonal expectancy effects: The first 345 studies. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences, </emphasis>1978, 3:377–415, pp. 412–413).</p></section><section id="fn282"><title><p>282</p></title><p>См.: Уайт, А. и др. Плацебо: теория, изучение и механизмы воздействия (White, I., В. Tursky, and G. Schwartz, ed. <emphasis>Placebo: Theory, Research and Mechanisms. </emphasis>New York: Guilford Press, 1985).</p></section><section id="fn283"><title><p>283</p></title><p>Эванс, Ф.Дж. Разгадка эффектов плацебо (Evans, F.J. Unravelling placebo effects. <emphasis>Advances: Institute for the Advancement of Health, </emphasis>1984, l,no. 3:11–20).</p></section><section id="fn284"><title><p>284</p></title><p>Шапиро, Э.К. Эффект плацебо в психотерапии и психоанализе (Shapiro, А.К. Placebo effect in psychotherapy and psychoanalysis. <emphasis>Journal of Clinical Pharmacology, </emphasis>1970, 10:73–77).</p></section><section id="fn285"><title><p>285</p></title><p>См.: Шапиро, Э.К. Эффект плацебо в психотерапии и психоанализе (Shapiro, А. К. Placebo effect in psychotherapy and psychoanalysis. <emphasis>Journal of Clinical Pharmacology, </emphasis>1970, 10:73–77).</p></section><section id="fn286"><title><p>286</p></title><p>См.: Эванс, Ф.Дж. Разгадка эффектов плацебо (Evans, F. J. Unravelling placebo effects. <emphasis>Advances: Institute for the Advancemei I of Health, </emphasis>1984, 1, no. 3:11–20, p. 17).</p></section><section id="fn287"><title><p>287</p></title><p>Цит. по: Бенсон, Г., Маккалли, Д. Стенокардия и эффект плацебо (Benson, H., and D. McCallie. Angina pectoris and the placebo effect. <emphasis>New England Journal of Medicine, </emphasis>1979, 300:1424–1429).</p></section><section id="fn288"><title><p>288</p></title><p>Эванс, Ф.Дж. Разгадка эффектов плацебо (Evans, F.J. Unravelling placebo effects. <emphasis>Advances: Institute for the Advancement of Health, </emphasis>1984, l,no. 3:11–20, p. 17).</p></section><section id="fn289"><title><p>289</p></title><p>Цит. по: Досси, Л. Мышление и медицина (Dossey, L. <emphasis>Meaning and Medicine. </emphasis>New York: Bantam, 1991).</p></section><section id="fn290"><title><p>290</p></title><p>Бенсон, Г., Маккалли, Д. Стенокардия и эффект плацебо (Benson, Н., and D. McCallie. Angina pectoris and the placebo effect. <emphasis>New England Journal of Medicine, </emphasis>1979, 300:1424–1429).</p></section><section id="fn291"><title><p>291</p></title><p>См.: С. Росс (Ross) и Л.У. Букалев (Buckalew) в кн.: Уайт, А. и др. Плацебо: теория, изучение и механизмы воздействия (White, I., В. Tursky, and Q. Schwartz, ed. <emphasis>Placebo: Theory, Research and Mechanisms. </emphasis>New York: Guilford Press, 1985).</p></section><section id="fn292"><title><p>292</p></title><p>См.: Эванс, Ф.Дж. Разгадка эффектов плацебо (Evans, F. J. Unravelling placebo effects. <emphasis>Advances: Institute [or the Advancement of Health, </emphasis>1984, 1, no. 3:11–20).</p></section><section id="fn293"><title><p>293</p></title><p>См.: Швейгер, А., Пардуччи, А. Плацебо наоборот (Schweiger, A., and A. Parducci. Placebo in reverse. <emphasis>Brain/Mind Bulletin, </emphasis>1978, 3, no. 23:1).</p></section><section id="fn294"><title><p>294</p></title><p>P.А. Ганн (Hahn), в кн.: Уайт, А. и др. Плацебо: теория, изучение и механизмы воздействия (White, I., В. Tursky, and G. Schwartz, ed. <emphasis>Placebo: Theory, Research and Mechanisms. </emphasis>New York: Guilford Press, 1985, p. 182).</p></section><section id="fn295"><title><p>295</p></title><p>Розенталь, Р. Эффекты экспериментатора в поведенческих исследованиях (Rosenthal, R. <emphasis>Experimenter Effects in BehavioralResearch. </emphasis>New York: John Wiley, 1976, p. 10).</p></section><section id="fn296"><title><p>296</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn297"><title><p>297</p></title><p>Там же, (р. 7).</p></section><section id="fn298"><title><p>298</p></title><p>См.: Розенталь, Р. Эффекты экспериментатора в поведенческих исследованиях (Rosenthal, R. <emphasis>Experimenter Effects in Behavioral Research. </emphasis>New York: John Wiley, 1976): Розенталь, Р., Рубин, Д.Б. Эффекты межличностных ожиданий (Rosenthal, R. and D.B. Rubin. Interpersonal expectancy effects: The first 345 studies. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences, </emphasis>1978, 3:377–415).</p></section><section id="fn299"><title><p>299</p></title><p>Цит. по: Розенталь, Р. Эффекты экспериментатора в поведенческих исследованиях (Rosenthal, R. <emphasis>Experimenter Effects in Behavioral Research. </emphasis>New York: John Wiley, 1976, chapter 10).</p></section><section id="fn300"><title><p>300</p></title><p>Райн, Дж. Б. Экстрасенсорное восприятие (Rhine, J.B. <emphasis>Extrasensory Perception. </emphasis>Boston: Boston Society for Psychical Research, 1934).</p></section><section id="fn301"><title><p>301</p></title><p>См.: Уайт, Р. Влияние лиц, не участвующих в парапсихологи-ческом эксперименте, на результаты испытуемых (White, R. The influence of persons other than the experimenter on the subject's scores in psi experiments. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1976, 70:132–166).</p></section><section id="fn302"><title><p>302</p></title><p>См.: Кеннеди, Дж. Э., Таддонио, Дж. Л. Эффекты экспериментатора в парапсихологических исследованиях (Kennedy, J.E., and J.L. Taddonio. Experimenter effects in parapsychologica! research. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1976, 40:1—33).</p></section><section id="fn303"><title><p>303</p></title><p>Шмидт, Г.С. Психокинетические тесты с высокоскоростным генератором случайных чисел (Schmidt, H. S. PK tests with a high speed random number generator. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1973, 37:115–118).</p></section><section id="fn304"><title><p>304</p></title><p>Хонортон, Ч. Набралась ли наука смелости оспорить заявления парапсихологов? (Honorton, С. Has science developed the confidence to confront claims of the paranormal? In <emphasis>Research in Parapsychology, </emphasis>ed. by J.D. Morris et al. Metuchen, NJ.: Scarecrow Press, 1975).</p></section><section id="fn305"><title><p>305</p></title><p>Хонортон, Ч., Барксдейл, У. Психокинетическое действие в состоянии мышечного напряжения и релаксации под внушением наяву (Honorton, С, and W. Barksdale. PK performance with waking suggestions for muscle tension versus relaxation. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1972, 66:208–212).</p></section><section id="fn306"><title><p>306</p></title><p>Стэмфорд, К.Дж. Экспериментально проверяемая модель самопроизвольных паранормальных феноменов (Stamford, K.G. An experimentally testable model for spontaneous psi occurrences. <emphasis>Journal of the American Society for Psychical Research, </emphasis>1974, 66:321–356).</p></section><section id="fn307"><title><p>307</p></title><p>Хастед, Дж. Б. и др. Ученые лицом к лицу с паранормальными явлениями (Hasted, J.B., D.J. Bohm, F.W. Bastin, and В. Okeagen. Scientists confronting the paranormal. <emphasis>Nature, </emphasis>1975, 254:470–472).</p></section><section id="fn308"><title><p>308</p></title><p>См.: Инглис, Б. Скрытая сила (Inglis, В. 1986. <emphasis>The Hidden Power. </emphasis>London: Jonathan Cape, 1986, p. 194).</p></section><section id="fn309"><title><p>309</p></title><p>Инглис, Б. Скрытая сила (Inglis, В. 1986. <emphasis>The Hidden Power. </emphasis>London: Jonathan Cape, 1986, p. 195).</p></section><section id="fn310"><title><p>310</p></title><p>Розенталь, Р. Эффекты межличностных ожиданий и пси-эффекты (Rosenthal, R. Interpersonal expectancy effects and psi: Some commonalties and differences. <emphasis>New Ideas in Psychology, </emphasis>1984, 2:47–50)</p></section><section id="fn311"><title><p>311</p></title><p>См., например: Уоддингтон, Ч. Генетическая основа ассимилированного потомства с двумя парами крыльев (Waddington, С. Н. The genetic basis of the assimilated bithorax stock. <emphasis>Journal of Genetics, </emphasis>1957, 55: 241–245); Хоу, М.У. и др. Воздействие обработки эфиром на следующее поколение (Но, M.W., С. Tucker, D. Keeley, and P.T. Saunders. Effects of successive generations of ether treatment on penetrance and expression of the Bithorax phenocopy in Drosophila melanogaster. <emphasis>Journal of Experimental Zoology, </emphasis>1983, 225:357–368).</p></section><section id="fn312"><title><p>312</p></title><p>Popper, К. 1959. <emphasis>The Logic of Scientfic Discovery. </emphasis>London: Hut-chinson (рус. пер.: Поппер, К. Логика научного открытия, М.: 1994).</p></section><section id="fn313"><title><p>313</p></title><p>Шелдрейк, Р. Собаки, предчувствующие возвращение хозяев, и другие необъяснимые способности животных (Sheldrake, R. <emphasis>Dogs That Know When Their Owners Are Coming Home, and Other Unexplained Powers of Animals. </emphasis>London: Hutchinson, 1999); Шелдрейк, Р., Смарт, П. Собака, знающая, когда вернется домой ее хозяин: предварительные исследования (Sheldrake, R., and P. Smart. A dog that seems to know when its owner is returning: Preliminary investigations. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1998, 62: 220–232); Шелдрейк, Р., Смарт, П. Собака, знающая, когда вернется домой ее хозяин: эксперименты со скрытым наблюдением и видеозаписью (Sheldrake, R., and P. Smart. A dog that seems to know when his owner is coming home: Videotaped experiments and observations. <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>2000, 14:233–255); Шелдрейк, Р., Смарт, П. Эксперименты с собакой по кличке Кейн, предчувствующей возвращение хозяина (Sheldrake, R., and P. Smart. Testing a retur nanticipating dog, Kane. <emphasis>Anthrozoos, </emphasis>2000, 13: 203–212).</p></section><section id="fn314"><title><p>314</p></title><p>В опытах, выполненных скептически настроенными исследователями, Джейти проводила у окна лишь 4 % того времени, когда отсутствовала Пам, но с того момента, как ее хозяйка направлялась домой, и до момента возвращения Пам собака в среднем находилась у окна 78 % времени. Разница в результатах оказывается статистически значимой; см. Шелдрейк, Р., Смарт, П. Собака, знающая, когда вернется домой ее хозяин: эксперименты со скрытым наблюдением и видеозаписью (Sheldrake, R., and P. Smart. A dog that seems to know when his owner is coming home: Videotaped experiments and observations. <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>2000,14:233–255). Скептики попытались преуменьшить результаты Джейти на том основании, что пес приближался к окну, когда Пам уже подъезжала к дому; см. Уайзмен, P.M. и др. Могут ли животные определять, когда их хозяева направляются домой? Экспериментальная проверка феномена «животного-телепата» (Wiseman, R., M. Smith, and J. Milton. Can animals detect when their owners are returning home? An experimental test of the «psychic pet» phenomenon. <emphasis>British Journal of Psychology, </emphasis>1998, 89:453–462). Но они смогли прийти к подобному заключению, лишь игнорируя большую часть собственных данных; см.: Шелдрейк, Р. Комментарии к статье Уай-змена, Смита и Милтона о феномене «животного-телепата» (Sheldrake, R. Commentary on a paper by Wiseman, Smith, and Milton on the «psychic pet» phenomenon. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1999, 63.306–311). См. также: Уайзмен, P. и др. Феномен «животного-телепата»: ответ Руперту Шелдрейку (Wiseman, R., M. Smith, and J. Milton. The «psychic pet» phenomenon: A reply to Rupert Sheldrake. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>2000, 64:46–49).</p></section><section id="fn315"><title><p>315</p></title><p>Браун, Д.Дж., Шелдрейк, Р. Восприимчивые животные: опрос на северо-западе Калифорнии (Brown, D.J., and R. Sheldrake. Perceptive pets: A survey in northwest California. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1998, 62:396–406).</p></section><section id="fn316"><title><p>316</p></title><p>Шелдрейк, Р., Смарт, П. Животные-телепаты: опрос на северо-западе Англии (Sheldrake, R., and P. Smart. Psychic pets: A survey in northwest England. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1997, 61:353–364).</p></section><section id="fn317"><title><p>317</p></title><p>Шелдрейк, Р. и др. Восприимчивые животные: опрос в Лондоне (Sheldrake, R., С. Lawlor, and J. Turney. Perceptive pets: A survey in London. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>1998, 91:57–74).</p></section><section id="fn318"><title><p>318</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Собаки, предчувствующие возвращение хозяев, и другие необъяснимые способности животных (Sheldrake, R. <emphasis>Dogs That Know When Their Owners Are Coming Home, and Other Unex plained Powers of Animals. </emphasis>London: Hutchinson, 1999, chapter 3).</p></section><section id="fn319"><title><p>319</p></title><p>Текст дискуссии опубликован в кн.: Кайзер, У. Удивительный случай (Kayzer, W., ed. <emphasis>A Glorious Accident. </emphasis>New York: W.H. Freeman, 1997).</p></section><section id="fn320"><title><p>320</p></title><p>Видеокассету с записью этих экспериментов — «Как голуби находят дорогу к дому? Эксперименты с передвижной голубятней» <emphasis>{How Do Pigeons Home? The Mobile Loft Experiments) </emphasis>можно приобрести в Euro Television Productions, Kloveniers-burgwal 49 1011 IX, Amsterdam.</p></section><section id="fn321"><title><p>321</p></title><p>Подробности эксперимента описаны в отчете Нубера «Проверка гипотезы морфических полей Шелдрейка» (Nuboer, W. <emphasis>A test of Sheldrake's morphic field theory. </emphasis>Internal Publication of the Helmholtz Institute, University of Utrecht, Holland, 1996).</p></section><section id="fn322"><title><p>322</p></title><p>Ван Ортмерссен, Г.А. Ориентация почтовых голубей на море: пробное исследование (Van Oortmerssen, G.A. Orientation of carrier pigeons at sea: A pilot study). Отчет факультета психологии животных, Гронингенский университет, Нидерланды, 1997 (на голландском языке).</p></section><section id="fn323"><title><p>323</p></title><p>Там же.</p></section><section id="fn324"><title><p>324</p></title><p>Шелдрейк, Р. Эксперименты по ощущению пристального взгляда: исключение возможных артефактов. (Sheldrake, R/ Experiments on the sense of being stared at: The elimination of possible artifacts. Journal of the Society for Psychical Research, 2001, 65:122–137).</p></section><section id="fn325"><title><p>325</p></title><p>Шелдрейк, Р. Ощущение пристального взгляда: эксперименты в школах (Sheldrake, R. The sense of being stared at: Experiments in schools. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1998, 62:311–323).</p></section><section id="fn326"><title><p>326</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Ощущение пристального взгляда вне зависимости от известных органов чувств (Sheldrake, R. The sense of being stared at does not depend on known sensory clues. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>2000, 93:209–324).</p></section><section id="fn327"><title><p>327</p></title><p>См. данные по эксперименту 1 в ст.: Колуэлл, Дж. и др. Способность чувствовать скрытое пристальное наблюдение: обзор литературы и эксперименты (Colwell, J., S. Schroder, and D. Sladen. The ability to detect unseen staring: A literature review and empirical tests. <emphasis>British Journal of Psychology, </emphasis>2000, 91:71–85). Обсуждение эксперимента 2, проведенного этими исследователями, см. в ст.: Шелдрейк, Р. Исследование ощущения пристального взгляда (Sheldrake, R. Research on the feeling of being stared at. Skeptical Inquirer, March/April 2000, 58–61).</p></section><section id="fn328"><title><p>328</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Ощущение пристального взгляда вне зависимости от известных органов чувств (Sheldrake, R. The sense of being stared at does not depend on known sensory clues. <emphasis>Biology Forum, </emphasis>2000, 93:209–324).</p></section><section id="fn329"><title><p>329</p></title><p>См. данные по эксперименту 1 в ст.: Колуэлл, Дж. и др. Способность чувствовать скрытое пристальное наблюдение: обзор литературы и эксперименты (Colwell, J., S. Schroder, and D. Sladen. The ability to detect unseen staring: A literature review and empirical tests. <emphasis>British Journal of Psychology, </emphasis>2000, 91:71–85). Обсуждение эксперимента 2, проведенного этими исследователями, см. в ст.: Шелдрейк, Р. Исследование ощущения пристального взгляда (Sheldrake, R. Research on the feeling of being stared at. Skeptical Inquirer, March/April 2000, 58–61).</p></section><section id="fn330"><title><p>330</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Ощущение пристального взгляда: эксперименты в школах (Sheldrake, R. The sense of being stared at: Experiments in schools. <emphasis>Journal of the Society for Psychical Research, </emphasis>1998, 62:311–323).</p></section><section id="fn331"><title><p>331</p></title><p>Статистическую процедуру разработал Ян ван Болис, профессор статистики Амстердамского открытого университета.</p></section><section id="fn332"><title><p>332</p></title><p>См.: Шлиц, М., Лаберж, С. Автономное обнаружение дистанционного наблюдения (Schlitz, M. and S. LaBerge. Autonomic detection of remote observation: Two conceptual replications. Proceedings of Presented Papers, Parapsychology Association 37th Annual Convention, Amsterdam, 1994, 352–360); Шлиц, М., Лаберж, С. Скрытое наблюдение повышает проводимость кожи у испытуемых, не осведомленных о факте наблюдения (Schlitz, M. and S. LaBerge. Covert observation increases skin conductance in subjects unaware of when they are being observed: A replication. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1997, 61:185–195); Уайзмен, Р., Шлиц, М. Эффекты экспериментатора и дистанционное обнаружение пристального взгляда (Wiseman, R., and M. Schlitz. Experimenter effects and the remote detection of staring. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1997,61:197–207).</p></section><section id="fn333"><title><p>333</p></title><p>См.: Уайзмен, Р., Шлиц, М. Эффекты экспериментатора и дистанционное обнаружение пристального взгляда (Wiseman, R., and M. Schlitz. Experimenter effects and the remote detection of staring. <emphasis>Journal of Parapsychology, </emphasis>1997, 61:197–207). Ссылки на другие эксперименты Скептиков см. в ст.: Шелдрейк, Р. Исследование ощущения пристального взгляда (Sheldrake, R. Research on the feeling of being stared at. Skeptical Inquirer, March/April 2000, 58–61).</p></section><section id="fn334"><title><p>334</p></title><p>См.: Кирнан, Ф. Значение гравитационной постоянной остается неопределенным (Kiernan, V. Gravitational constant is up in the air. <emphasis>New Scientist, </emphasis>April 26, 1995, 18); Кестенбаум, Д. Измерения гравитации показывают снижение значения гравитационной постоянной (Kestenbaum, D. Gravity measurement closes in on big <emphasis>G. Science, </emphasis>1998, 282:2180–2181); Уотсон, Э. Приближение к более точному пониманию окружающего мира (Watson, A. Getting a more precise grip on the physical world. <emphasis>Science, </emphasis>2000, 287:1391–1393).</p></section><section id="fn335"><title><p>335</p></title><p>См.: Куинн, Т. Измерение гравитационной постоянной (Quinn. Т. Measuring Big G. <emphasis>Nature, </emphasis>2000, 408:919–920).</p></section><section id="fn336"><title><p>336</p></title><p>См.: Кирнан, Ф. Значение гравитационной постоянной остается неопределенным (Kiernan, V. Gravitational constant is up in the air. <emphasis>New Scientist, </emphasis>April 26, 1995, 18).</p></section><section id="fn337"><title><p>337</p></title><p>См.: Шварц, Й.П. и др. Определение гравитационной постоянной в опытах со свободным падением тел (Schwarz, J.P., D.S. Robertson, Т.М. Niebauer, and J.E. Fallen A free-fall determination of the Newtonian constant of gravity. <emphasis>Science, </emphasis>1998, 282:2230–2234).</p></section><section id="fn338"><title><p>338</p></title><p>Collins, G. P. Plus за change. <emphasis>Scientific American, </emphasis>November 2001, 285:16–17.</p></section><section id="fn339"><title><p>339</p></title><p>Гланц, Дж., Овербай, Д. Фундаментальные константы, такие, как скорость света в вакууме, могут изменяться: результаты исследования (Glanz, J. and D. Overbye. Cosmic laws like speed of light may be changing, a study finds. <emphasis>New York Times, </emphasis>August 16, 2001).</p></section><section id="fn340"><title><p>340</p></title><p>Там же</p></section><section id="fn341"><title><p>341</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Эффекты экспериментатора в научных исследованиях: насколько часто ими пренебрегают? (Sheldrake, R. Experimenter effects in scientific research: How widely are they neglected? <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>1998, 12:73–78).</p></section><section id="fn342"><title><p>342</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Насколько широко используется в научных исследованиях метод слепого контроля? (Sheldrake, R. How widely is blind assessment used in scientific research? <emphasis>Alternative The rapies, </emphasis>1999, 5: 88–91). Для статей в медицинских журналах результаты оказались выше, чем сообщалось в более раннем обзоре — Шелдрейк, Р. Эффекты экспериментатора в научных исследованиях: насколько часто ими пренебрегают? (Sheldrake, R. Experimenter effects in scientific research: How widely are they neglected? <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>1998, 12:73–78), — где рассматривались только британские медицинские журналы. Поскольку в США метод слепого контроля используется чаще, то после включения в обзор американских журналов доля статей с подобными опытами возросла.</p></section><section id="fn343"><title><p>343</p></title><p>См.: Шелдрейк, Р. Эффекты экспериментатора в научных исследованиях: насколько часто ими пренебрегают? (Sheldrake, R. Experimenter effects in scientific research: How widely are they neglected? <emphasis>Journal of Scientific Exploration, </emphasis>1998, 12:73–78).</p></section><section id="fn344"><title><p>344</p></title><p>Шелдрейк, Р. Могут ли эффекты экспериментатора проявляться в физических и биологических науках? (Sheldrake, R. Could experimenter effects occur in the physical and biological sciences? <emphasis>Skeptical Inquirer, </emphasis>May /June 1998, 57–58).</p></section></body><binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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=</binary><binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary><binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary><binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary><binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary><binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="cover.jpg_0" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD//gAcU29mdHdhcmU6IE1pY3Jvc29mdCBPZmZpY2X/2wBD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</binary><binary id="Vpoisvm..jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary><binary id="_1000105736.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/4RC4RXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEa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==</binary></FictionBook>
