141 15 (10)

B/141: E.R.Gruber - Tajny świat parapsychologii

Wstecz / Spis
Treści / Dalej

Odcisk palca świadomości
Poza możliwościami wyobraźni
Świadome lub niezależne od działania woli przenikanie świadomości do płaszczyzny mikroskopijnej ma w obecnym świecie
w codzienności coraz silniej określanej przez komputery i mikroprocesory
nadzwyczaj duże znaczenie i szeroko sięgające konsekwencje. �Jest to coś
jak mówi Robert Jahn
czego nauka nie może już dłużej po prostu ignorować. Jest to także niezwykle emocjonujące wyzwanie dla całego naszego sposobu myślenia o świecie fizycznym".
Anomalne efekty mogą wykazywać mszczące działanie na liczne systemy przetwarzania informacji, a w szczególności na takie, które opieraj ą się na przypadkowych sygnałach kontrolnych. W pierwszym rzędzie należy tutaj wymienić pulpity sterujące samolotów, urządzenia chirurgiczne, technologie kontrolujące środowisko i zapobiegające katastrofom, krótko mówiąc
wszystkie wrażliwe technologie, przy których emocje ludzi mogą intensyfikować ich interakcje z urządzeniami i procesami kontrolnymi. Nie można także wykluczyć aparatów umożliwiających uzyskiwanie fundamentalnych danych, na których opiera się nowoczesna nauka. Nie można ślepo ufać w wyniki, lecz za każdym razem należy uwzględniać działanie życzeń, wyobraźni i koncepcji, szczególnie tych, które reprezentuje eksperymentator.
W przyszłości podstawowym zadaniem stanie się poszukiwanie metod umożliwiających wykluczenie interferencji bazujących na wpływie świadomości. W następnych latach coraz większego znaczenia będą nabierały urządzenia służące do zdobywania i przetwarzania informacji i zwiększy się jeszcze rola, jaką pełnią w naszym codziennym życiu. Swoją sprawnością wielokrotnie przewyższą to, co dzisiaj stanowi miarę wszystkich rzeczy. Najmniejsze interferencje mogą sumować się przy takich urządzeniach, pociągając za sobą potworne skutki.
Istnieje oczywiście pogląd optymistyczny, który nie traktuje już scenariusza science fiction wyłącznie jako czystej fantazji-to aparatura do sterowania procesami kognitywnymi. A może poszukiwanie mikroprocesora biologicznego, który można będzie wszczepić do mózgu i który włączy siew sieć neuronową, nabierze drugorzędnego znaczenia, a szlagierem stanie się budowa całkowicie nowej generacji wrażliwych aparatów, reagujących na indywidualne sygnatury świadomości uzyskiwane za pośrednictwem psi! Takie maszyny dopuszczałyby bardziej kreatywne zastosowania i być może udałoby się je wykorzystać przy zwiększaniu podatności na proces uczenia poprzez interakcję człowiek
maszyna.
Trudno sobie wyobrazić, jakie możliwości zastosowania psi otworzyłyby się., gdyby..., no właśnie, gdyby udało się ująć ulotną fundamentalną funkcję psi w sposób techniczny.
Wspomniane techniczne zużytkowanie psi stanowi cel Deana Radina. Z takim nastawieniem odważył się wyjść daleko poza dotychczasowy poziom badań psi, tam, gdzie tylko niewielu kolegów zamierza mu towarzyszyć.
Dean Radin ma niewiarygodnie giętki umysł, wiecznie gotowy do przedstawiania swoich skomplikowanych i innowacyjnych doświadczeń z pewną dozą humoru. Potrafi posługiwać się zarówno niezrozumiałym językiem naukowców, jak i swobodnym gawędziarskim tonem sprawnego umysłowo intelektualisty. Żadne zjawisko nie wydaje mu się zbyt niedorzeczne, aby nie można było zaatakować go orężem nowoczesnej nauki, żadne nie jest zbyt awanturnicze, aby nie móc zaobserwować jego technologicznego przetransponowania. Słusznie otrzymał w 1996 roku nagrodę Alexandra Imicha, przyznawaną naukowcom, którzy zasłużyli się �znaczącym wkładem eksperymentalnym do parapsychologii w ciągu ostatnich pięciu lat".
Radin przypuszcza, że interakcja człowiek
maszyna opiera się na bardzo niskim poziomie energetycznym. Do wywołania gigantycznego efektu nie jest potrzebna duża ilość energii, jeśli tylko zostanie przekazany odpowiedni rodzaj informacji. Używając odpowiedniego rodzaju informacji Radin chce skonstruować psibota, czyli robota, który będzie reagował na mentalne zamiary ludzi. Takie urządzenie mogłoby na przykład pomagać osobom silnie upośledzonym. Ma to być połączenie tradycyjnego robota, urządzeń do rejestracji procesów fizjologicznych oraz różnych generatorów zdarzeń losowych reagujących na zamiary ludzkie. Takie moduły byłyby sterowane nowoczesnym oprogramowaniem, które interpretuje dane wchodzące i kontroluje mechanikę robota.
Tego rodzaju optymizm dotyczący technicznego zastosowania psi może być uzasadniony tylko w przypadku kogoś, kto na co dzień żyje w atmosferze ryzyka. Wiadomo, że laboratorium Radina znajduje się w Los Angeles, mekce gier hazardowych. Temu wielostronnemu badaczowi nie można jednak przypisać miana �bezwstydnego gracza" w swojej dziedzinie. Prowadził bowiem badania w renomowanych Laboratoriach Bella (Bell Labolatories), giganta telekomunikacyjnego AT&T, Instytucie Badawczym Stanford (Stan-ford Reseach Institute), w Centrum Technologicznym Contel (Contel Technology Centrum) oraz w Laboratoriach GTE. Po rezygnacji z pracy na Uniwersytecie w Edynburgu pracował przez pewien czas na uniwersytecie Princeton, a następnie został dyrektorem Wydziału Badań Świadomości (Consciousness Research Division) w Centrum Badań Środowiskowych Harry'ego Reida (Harry Reid Center for Environmental Sudies) na Uniwersytecie Nevada w Las Vegas.
Już podczas pracy w Laboratoriach Bella Radin aktywnie uczestniczył w badaniach nad psi. Swoje prace badawcze uzasadniał przekonaniem, że firma AT&T jest zainteresowana rozwiązaniem zagadkowych awarii systemu. Stale obserwuje się, że w przypadku niektórych osób wrażliwe urządzenia techniczne działają bez zarzutu, a w przypadku innych wykazują tendencje do nieprzypadkowo częstego ulegania awariom. Typowym przykładem jest fizyk Wolfgang Pauli. Gdy tylko wchodzi do laboratorium, jego koledzy załamują ręce. Są przekonani, że na pewno zepsuje się jakieś urządzenie, spadnie ze swojego miejsca albo po prostu przestanie działać. Z opisu pewnych przypadków, kiedy pojawiały się duchy, wiemy, że negatywne myśli, niezadowolenie, nienawiść i agresja mogą wywierać niszczący wpływ na rzeczy znajdujące się w otoczeniu. Takie zjawiska są dużą rzadkością w świecie makroskopowym. Ale w świecie mikroskopowym, w którym odbywa się ciągła wymiana intencji i rzeczywistości fizycznej, są dużo bardziej rozpowszechnione, niż się ogólnie przypuszcza. Radin poszukuje ogniwa ukrytego w łączach pomiędzy człowiekiem i komputerem lub człowiekiem i maszyną. Przeważająca część systemu telefonicznego firmy AT&T kontrolowana jest za pomocą komputerów i maszyn. Kierownictwu firmy nie wydawało się niedorzecznością znalezienie możliwości potencjalnego, niszczącego wpływu świadomości i dlatego sponsorowała badania Radina.
Także w Japonii koncerny przemysłowe zauważyły znaczenie nowych badań nad psi. W 1991 roku koncern elektroniczny Sony na zlecenie szefa firmy założył laboratorium ESPER
Badania nadzwyczajnego postrzegania i pobudzania (Extra Sensory Perception and Excitation Research), którym kieruje naukowiec z dziedziny wiedzy komputerowej Yoichiro Sako.
Punkt oparcia dla badań Radina w tej dziedzinie stanowią indywidualne sygnatury, których istnienie odkryła grupa PEAR, analizując dane z generatorów zdarzeń losowych. Wykorzystując nowoczesne aplikacje komputerowe, uda się by ć może znaleźć sposób na takie wytrenowanie programu komputerowego, w następstwie którego będzie on w stanie poprawnie samodzielnie przypisać zapisy generatora zdarzeń losowych do danej osoby doświadczalnej. Gdyby wśród danych naprawdę wystąpiły różnorodne i powtarzalne wzory indywidualne, program potrafiłby je zidentyfikować. W przypadku późniejszego zaprezentowania efektów tych samych osób biorących udział w doświadczeniach program powinien umieć poprawnie dopasować indywidualne wyniki do konkretnej osoby.
Powodzenie takich eksperymentów oznaczałoby wielki postęp w pracach badawczych nad psi. Oznaczałoby to nie tylko potwierdzenie hipotezy, że mikroskopijne efekty psi pojawiają się jako indywidualne znaki osobowości; byłby to również pierwszy krok do ewentualnego technologicznego zastosowania psi. Dla osiągnięcia tego celu Radin wprowadził uzyskane dane do tak zwanej sztucznej sieci neuronowej.
Kod indentyfikacyjny umysłu
Dzięki nowoczesnej technice komputerowej możliwe stało się porównywanie różnorodnych danych dotyczących tego samego problemu oraz odkrywanie oddziaływań wzajemnych. Sztuczne sieci neuronowe są pewną klasą aplikacji komputerowych, które na podstawie odpowiednich danych potrafią skutecznie uczyć się i dopasowywać do sytuacji ulegających zmianie podczas wykonywania programu.
Organizacja struktury sztucznej sieci neuronowej oparta jest na budo wie komórek nerwowych. Próbuje ona naśladować sposób kodowania i przetwarzania informacji w mózgu. Składa się z dużej liczby podobnie zbudowanych jednostek
neuronów (zwanych również węzłami lub z angielskiego units)
ułożonych w warstwy i połączonych ze sobą za pomocą kanałów komunikacyjnych. Neurony lokalnie opracowuj ą wprowadzone wartości, a następnie przekazują je jako stan zaktywowania do połączonych z nimi neuronów.
Pojedyncze neurony połączone są w sieć składającą się z wielu poziomów. Sieć neuronowa licząca trzy poziomy ma poziom wejścia, poziom środkowy oraz poziom wyjścia. Poziom środkowy nazywany jest również poziomem ukrytym, ponieważ nie istnieje możliwość obserwowania go bezpośrednio z zewnątrz. Neurony wchodzące i wychodzące tworzą pewien problem skojarzeniowy, który należy rozwiązać. Tajemnica sieci neuronowej tkwi w neuronach ukrytych. Tworzą one jednocześnie obszar matematyczny, w którym sieć próbuje połączyć ze sobą stany aktywności dla wejścia i wyjścia. Na tej płaszczyźnie przebiegają decydujące operacje rachunkowe, których celem jest wyuczenie się kompleksowych, nieliniowych powiązań i znalezienie najlepszego rozwiązania dla danego problemu.
A zatem sztuczna sieć neuronowa ma właściwość zapamiętywania wiedzy zdobytej w sposób doświadczalny oraz korzystania z niej. W dwóch aspektach przypomina pracę mózgu: wiedzę uzyskuje w procesie uczenia się, a siła połączeń pomiędzy neuronami jest wykorzystywana do zapamiętywania wiedzy.
Sieci neuronowe nadają się przede wszystkim do zastosowań mających na celu przybliżenie się do problemów, które mogą tolerować pewien stopień niedokładności; na przykład jeżeli istnieją dane charakteryzujące się silnymi �szumami" i nie wiadomo, jakie wzory ukryte są w tych szumach. Nadają się do danych, których nie można odnieść do �twardych" reguł
właśnie takich, jakie uzyskuje się w doświadczeniach psi, gdzie przebiegający w tle proces jest w dużej części nieznany.
Dean Radin skonturował w 1988 roku swoją pierwszą sieć neuronową, opierając się na bazie danych zespołu PEAR57.
Podczas takiego odkrywczego doświadczenia Radin wstąpił na całkowicie nieznany grunt. Musiał zbadać, czy stworzona sieć w ogóle będzie w stanie uczyć się na podstawie danych wchodzących. Konieczne było również stwierdzenie, czy dzięki zdobytej w ten sposób wiedzy potrafił później dopasować do tego samego osobnika przyszłe dane pochodzące od tej samej osoby biorącej udział w doświadczeniu.
Radin wprowadził do sieci dane 32 osób. Zadaniem sieci neuronowej było rozpoznanie kodu dwójkowego dla każdej osoby w ramach �identyfikacji operatora". Zidentyfikowany miał zostać osobliwy kod, binarny �podpis" osób uczestniczących w doświadczeniu. Podpis, który pojawił sięjedynie dzięki mentalnej intencji w powiązaniu z generatorem przypadków. Umysłowa pieczęć. Odcisk palca świadomości.
Co dzieje się w sieci neuronowej po wprowadzeniu danych? Program otrzymuje ustalony kod pięciobitowy dla każdej osoby, który służy jako �sygnał do uczenia się". Po wczytaniu danych porównuje otrzymane kody z zadanymi kodami pięciobitowymi. Dane ponownie przesyłane są przez sieć i powtórnie obrabiane w niej jako nowe dane wchodzące. Proces powtarzany jest około od 1000 do 3000 razy. Podczas pracy sieć stale odszukuje nowych �rozwiązań" dla zadanego problemu. Wreszcie uczy się kojarzyć przypadkowo pojawiające się dane wchodzące z zadanymi kodami identyfikacyjnymi.
Po zakończeniu opisanego procesu następowała najbardziej emocjonująca faza. Czy wyszkolona już sieć będzie teraz w stanie wyszukać połączenia pomiędzy danymi pochodzącymi z eksperymentów a 32 kodami identyfikacyjnymi osób biorących udział w doświadczeniach, które potrafią stwierdzić osoby zbierające materiał, po dostarczeniu im innych danych od tych samych probantów? Innymi słowy: Czy dane okażą się tak dalece różne i indywidualne, że sieć neuronowa będzie potrafiła je rozróżnić, i czy jednocześnie dane każdej osoby biorącej udział w doświadczeniach zaprezentują się jako wewnętrzne, podobne do siebie wzory, które sieć ponownie rozpozna?
Można to sobie wyobrazić w następujący sposób: gdyby eksperta sztuki poprosić o poprawne rozpoznanie obrazów Rubensa, van Gogha i Vermeera van Delft, to znawca nie będzie miał żadnego problemu. Jeżeli na przykład Rubensa zakodujemy jako 00001, van Gogha oznaczymy kodem 01110, a Vermeera van Delft kodem 10100, to ekspert bez wahania przyporządkuje do obrazów odpowiednie kody pięciobitowe. Byłby to idealny przypadek dla naszej sieci neuronowej: sieć skojarzyłaby nowe dane z właściwymi kodami identyfikacyjnymi.
W rzeczywistości sprawy nie są tak proste jak w przedstawionym przykładzie. Nawet dla rzeczoznawcy z dziedziny sztuki rozpoznanie dzieła może stanowić nie lada problem, jeżeli zostaną mu przedstawione nieznane obrazy wymienionych malarzy. Będzie musiał zadać sobie pytanie, czy obraz w ogóle jest oryginałem i czy naprawdę wyszedł spod ręki mistrza. Rubens na przykład jest autorem olbrzymiej liczby obrazów, przy których zatrudniał w swoim atelier licznych uczniów. Jak stwierdzili ostatnio historycy sztuki, istnieje nadzwyczaj dużo falsyfikatów van Gogha, które przez długie lata uważano za oryginały. Malarstwo Vermeera jest bardzo osobliwe, ale artysta pozostawił po sobie tylko około 40 dzieł. Rzekome nowe odkrycia ekspert potraktuje z dużą dozą sceptyzmu i powściągliwości.
Wszystko zależy od stopnia doskonałości kryteriów różnicujących, jakimi dysponuje wiedza o sztuce, na podstawie których można jednoznacznie przyporządkować obraz do osoby. Jeżeli specjalista nie może jednoznacznie ustalić, czy na przykład �rzekomy Rubens" został naprawdę namalowany przez mistrza, czy też znaczna jego część lub nawet cały obraz wyszedł spod ręki jednego z j ego uczniów, a może nawet stanowi dzieło współczesnego kopisty, to zamiast jednoznacznego kodu Rubensa 00001 może podać kod 00011. W ten sposób ustala, że zgodność czterech z pięciu bitów z kodem identyfikacyjnym świadczy o dużym prawdopodobieństwie, iż obraz jest dziełem Rubensa, ale prawa autorskie nie mogą mu zostać przypisane ze 100% pewnością.
Spróbujmy na chwilę skomplikować pracę naszego rzeczoznawcy. Polećmy mu zaszeregowanie obrazów do jednej z epok, w której nie były jeszcze rozpowszechnione indywidualne cechy charakterystyczne w malarstwie, jak to się działo, począwszy od epoki renesansu. Weźmy na przykład gotyk lub okres romański. Albo poprośmy go o wydanie opinii na temat dzieł sztuki pochodzących z kręgów kulturowych, których autorzy są całkowicie nieznani i w najlepszym przypadku można ich określić dzięki zgodnym cechom charakterystycznym jako �szkoły" lub kierunki stylów. O wiele trudniejsze, a często w ogóle niemożliwe będzie wówczas dokonanie dokładnego przyporządkowania nawet wtedy, gdy jednoznacznie wyjaśniono już pochodzenie niektórych z tych dzieł. Powodem jest zdominowanie danych wchodzących przez silne �szumy"; zbyt wiele obrazów z jednej epoki, szkoły lub kierunku stylu jest nadmiernie podobnych do siebie, aby można było rozpoznać w nich cechy indywidualne. Sygnał jest zbyt słaby i nasz biedny ekspert dzięki swoim kodom szeregującym rozpozna wprawdzie istnienie cech wspólnych, ale nie będzie miał nadziei na jednoznaczne przyporządkowanie.
Z podobnym stanem rzeczy skonfrontowano sieć neuronową. Silne szumy, słabe sygnały. Pytanie brzmiało: czy wysoka technologicznie pamięć sieci będzie lepiej działać niż technologicznie nieskomplikowana sprawność kombinacyjna rzeczoznawcy?
Wytrenowanej sieci neuronowej zaprezentowano 32 dane transferowe. W idealnym przypadku bezbłędnego rozpoznawania rezultatem miało być pokazanie poprawnego kodu identyfikacyjnego dla każdego rekordu danych. Wykazaliśmy już, że przy tym materiale wyjściowym znajdujemy się daleko od przypadku idealnego. Za sukces uznalibyśmy wynik, gdyby sieć była w stanie przekazać więcej poprawnych kodów lub części składowych kodów, niż wynika z prawdopodobieństwa przypadku. Jeśli za sukces uznaje się 4 z 5 liczb dwójkowych, to dla 32 osób biorących udział w doświadczeniu należało oczekiwać 5 poprawnie zidentyfikowanych osób w sposób przypadkowy. Aby uzyskać możliwości porównania, Radin wprowadził do sieci dane przypadkowe i na podstawie takich bezsensownych wpisów zadał komputerowi porównanie danych transferowych.
W przypadku stosowania danych dotyczących interakcji świadomość
materia, pochodzących z laboratorium PEAR, sieć w 80% przypadków była w stanie zidentyfikować średnio 6,02 kodów identyfikacyjnych. Na podstawie danych przypadkowych komputer �rozpoznał" średnio 4,91 kodów. Liczba ta umiejscowiła się dokładnie w zakresie oczekiwań wartości losowych.
Sieć czegoś się nauczyła. Nie było to dużo, ale zawsze coś. Sygnatury w danych pochodzących z generatorów zdarzeń losowych nie są więc jakąś fantazją. Po dokonaniu spostrzeżenia, że wielokrotny trening sieci neuronowej z większą liczbą przykładów danych pochodzących od jednego osobnika prowadzi do uzyskiwania lepszych wyników, Radin mógł po kilku latach uzyskać lepsze rezultaty podczas ponownego rozpoznawania, wykorzystując nowe konfiguracje sieci58.
Symulacja psi
Nietrudno sobie wyobrazić, że aby podnieść sprawności sieci, można zaprezentować jej dodatkowe kody indywidualne, które mogłaby przetwarzać wraz z danymi, uzyskanymi na przykład na podstawie wpływów środowiska, które okazały się modulatorami sprawności psi. W ten sposób istniałaby możliwość uzyskania takiego stopnia rozpoznawalności, który byłby niedaleki od potencjalnego zastosowania go w praktyce. W końcu Radinowi o to właśnie chodzi.
Zastosowanie takich wyników byłoby możliwe, jak sądzi Radin, przy tworzeniu tak zwanego zamka mentalnego. Takie urządzenie przyszłości badacz określa mianem mock, pochodzącym od mental lock. Jest to system składający się z generatora zdarzeń losowych i sieci neuronowej reagującej na intencje mentalne. Sieć jest wyćwiczona w rozpoznawaniu sygnatur w danych psi pochodzących od jednej osoby. W przypadku pojawienia się osoby w pobliżu zamka, zostanie ona wykryta przez typowy detektor. W tym momencie generator zdarzeń losowych wytworzy sekwencję losową, a sieć porównają z wyuczonym wzorem. Jeśli wykryje zgodność, to zamek się otworzy.
Dla Deana Radina nie jest to muzyka przyszłości. Wspomagany przez nadzwyczajne zdolności byłego szpiega psi Joe McMoneagle'a pracuje intensywnie nad przełożeniem swoich wyników na płaszczyznę techniczną. McMoneagle �widział" taki aparat przyszłości w swoich wizjach. Radin chciałby złożyć wnioski patentowe dla maszyn opartych na psi jeszcze przed końcem tego tysiąclecia.
Przed kilkoma laty Dean Radin badał, czy istnieje możliwość jeszcze lepszego rozpoznawania indywidualnych sygnatur poprzez dostarczenie dodatkowych zmiennych. Celem jednego z doświadczeń długoterminowych było psychokinetyczne osłabienie promieniowania jonowego tła (mierzonego licznikiem Geigera-Miillera) w pewnych eksperymentalnych przedziałach czasowych59. W danych odcinkach czasowych, analogicznie jak podczas prób PEAR, osoba biorąca udział w doświadczeniu
w tym przypadku był to sam Radin- musiała jedynie życzyć sobie, aby promieniowanie jonowe tła uległo osłabieniu. Jednocześnie rejestrowano dużą liczbę zmiennych środowiskowych, jak temperatura otoczenia, wilgotność powietrza, ciśnienie powietrza, stan pogody, temperatura ciała, lokalne pole magnetyczne, liczba plam na Słońcu, aktywność magnetyczna Ziemi, aktywność słoneczna, promieniowanie rentgenowskie tła, samoocena usposobienia fizycznego i psychicznego oraz sprawność wykonywania zadania eksperymentalnego.
Doświadczenie trwało 65 dni (od 26 sierpnia do 3 listopada 1992 roku). W czasowych przedziałach eksperymentalnych Radinowi udało się istotnie obniżyć promieniowanie jonowe tła. W ten sposób udowodniono możliwość oddziaływania świadomości na materię w tym konkretnym przypadku. A jak zachowywały się te wszystkie parametry fizyczne, które Radin mierzył jednocześnie? Okazało się, że pewne wielkości mierzone
wpływy środowiska, które modulują interakcje świadomości i materii
wykazuj ą korelację z osiągnięciami psi.
Drugim aspektem, jaki wyniknął z analiz, były tak zwane wahania wsteczne (re-bounds) efektu interakcji między świadomością i maszyną w czasie i przestrzeni. Jeżeli jeden licznik Geigera-Miillera zarejestrował niższe promieniowania tła w czasie oddziaływania, to na innym liczniku Geigera-Miillera znajdującym w tym samym pomieszczeniu, ale w znacznie większej odległości, pojawiły się wyższe wartości pomiaru (przestrzenne wahanie wsteczne). Analogicznie po fazie osłabienia promieniowania natychmiast następowała faza zwiększonej aktywności promieniotwórczej (czasowe wahanie wsteczne) w przypadku tego samego licznika. W związku z rozważaniami dotyczącymi statystycznego zrównoważenia w układach przypadkowych efekty takie mogą stać się podłożem nowego pojmowania subtelnego oddziaływania umysłu i materii.
Radin wprowadził zarejestrowane dane dotyczące wpływów środowiska do sieci neuronowej, która wyuczyła się kompleksowych zależności i na podstawie ośmiu zmiennych była wkrótce w stanie prognozować wyniki oddziaływania świadomości i materii. Oznacza to, że tylko na podstawie zewnętrznych wielkości oddziałujących, jak na przykład fluktuacje geomagnetyczne, ciśnienie powietrza, wiatr, wahania promieniowania rentgenowskiego tła, nastroju i przekonania osoby biorącej udział w doświadczeniu, można poprawnie prognozować rodzaj efektu anomalnego!
Psi przeszła chrzest bojowy. Otuchy dodaje spostrzeżenie, że za skokową naturą psi kryją się prawidłowe zasady działania.

Wyszukiwarka