TED2010
Temple Grandin: The world needs all kinds of minds
تمبل غراندين: العالم بحاجة إلى جميع أنواع العقول
Filmed:
Readability: 3.4
5,588,848 views
تمبل غراندين , تم تشخصيها بمرض التوحد وهي طفلة , تتحدث عن كيفية عمل عقلها -- وتشاركنا قدرتها في أن " تفكر بالصور " , الشيئ الذي يساعدها في حل مشكلات من الممكن أن تخفق بها العقول الطبيعية . تجعل من الموضوع أن العالم يحتاج الناس الذين يعانون من متاعب عقلية : مفكرون بالصور , بالإسلوب , ومفكرون باللغة الشفوية , وكل الأطفال الأذكياء الغير متواصلون إجتماعياً .
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activist
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds. Full bio
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I think I'll start out and just talk a little bit about
0
0
2000
أعتقد أنني سأبدأ بالحديث قليلاً عن
00:17
what exactly autism is.
1
2000
2000
ما هو مرض التوحد بالضبط .
00:19
Autism is a very big continuum
2
4000
3000
التوحد هو مرض يتميز بتغيره المتواصل
00:22
that goes from very severe -- the child remains non-verbal --
3
7000
3000
من حاله مستعصية , حيث ان الطفل يبقى في حالة عدم كلام ,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
10000
3000
إلى أن يصبحوا علماء أذكياء ومهندسين .
00:28
And I actually feel at home here,
5
13000
2000
في الواقع أنا أشعر وكأنني في منزلي هنا .
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
15000
2000
لأنه يوجد الكثير من جينات التوحد هنا .
00:32
You wouldn't have any...
7
17000
2000
لا يوجد لديكم ..
00:34
(Applause)
8
19000
4000
( تصفيق )
00:38
It's a continuum of traits.
9
23000
2000
إنه تغير مستمر للصفات .
00:40
When does a nerd turn into
10
25000
3000
عندما يتحول الشاب الغير متواصل إجتماعياً إلى
00:43
Asperger, which is just mild autism?
11
28000
2000
متلازمة أسبرجر , والتي هي نوع من درجات التوحد ولكن بصفات هادئة ؟
00:45
I mean, Einstein and Mozart
12
30000
3000
أُعني أن أينشتاين وموتسارت
00:48
and Tesla would all be probably diagnosed
13
33000
2000
وتسلا , جميعهم في الغالب سيتم تشخيصهم
00:50
as autistic spectrum today.
14
35000
2000
كمصابين بالتوحد اليوم .
00:52
And one of the things that is really going to concern me is
15
37000
3000
وواحدة من الأشياء التي تهمني بالفعل هي
00:55
getting these kids to be the ones that are going to invent
16
40000
3000
جعل هؤلاء الأطفال أن يكونوا هم الأشخاص الذين سيخترعون
00:58
the next energy things,
17
43000
2000
ما يتعلق بالطاقة مستقبلاً ,
01:00
you know, that Bill Gates talked about this morning.
18
45000
4000
الآن , ما تحدث عنه بيل غيتس هذا الصباح .
01:04
OK. Now, if you want to understand
19
49000
2000
حسناً , الآن , إذا أردتم أن تفهموا
01:06
autism, animals.
20
51000
2000
التوحد , الحيوانات .
01:08
And I want to talk to you now about different ways of thinking.
21
53000
2000
وأريد أن أحدثكم الآن عن طرق التفكير المختلفة .
01:10
You have to get away from verbal language.
22
55000
3000
عليكم الإبتعاد عن اللغة اللفظية .
01:13
I think in pictures,
23
58000
2000
أنا أفكر بالصور .
01:15
I don't think in language.
24
60000
3000
لا أفكر عن طريق اللغة .
01:18
Now, the thing about the autistic mind
25
63000
2000
الآن , الشيء الأساسي في العقل المتوحد
01:20
is it attends to details.
26
65000
3000
هو الإهتمام بالتفاصيل .
01:23
OK, this is a test where you either have to
27
68000
2000
حسناً , هذا إختبار حيث يجب عليكم إما
01:25
pick out the big letters, or pick out the little letters,
28
70000
2000
تختاروا الحروف الكبيرة , أو تختاروا الحروف الصغيرة .
01:27
and the autistic mind picks out the
29
72000
2000
والعقل المتوحد يختار
01:29
little letters more quickly.
30
74000
2000
الأحرف الصغيرة بصورة أسرع .
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
31
76000
4000
والفكرة هنا أن العقل الطبيعي يتجاهل التفاصيل .
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
32
80000
2000
إذاً , إذا كنت تبني جسراً , فإن التفاصيل مهمة جداً
01:37
because it will fall down if you ignore the details.
33
82000
3000
لأنه سوف ينهار إذا تجاهلت التفاصيل .
01:40
And one of my big concerns with a lot of policy things today
34
85000
3000
وواحد من أكثر إهتماماتي في سياسات الكثير من الأعمال
01:43
is things are getting too abstract.
35
88000
2000
هو , أن الأعمال أصبحت تجريدية للغاية .
01:45
People are getting away from doing
36
90000
2000
أصبح الناس يبتعدون عن
01:47
hands-on stuff.
37
92000
2000
الأمور التطبيقية .
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools have taken out
38
94000
2000
أنا قلقة حقاً أن الكثير من المدارس قد أبعدت
01:51
the hands-on classes,
39
96000
2000
حصص الممارسة اليدوية ,
01:53
because art, and classes like that,
40
98000
2000
لأن الفن , والحصص التطبيقية مثلها ,
01:55
those are the classes where I excelled.
41
100000
2000
هي الحصص التي تميزتُ فيها .
01:57
In my work with cattle,
42
102000
2000
حسناً , خلال عملي مع الماشية ,
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
43
104000
3000
لاحظت الكثير من الأمور الصغيرة , كثير من الناس لا يلاحظوها
02:02
would make the cattle balk. Like, for example,
44
107000
2000
سيجعل الماشية تتوقف فجأة وترفض التحرك . مثل , على سبيل المثال ,
02:04
this flag waving, right in front of the veterinary facility.
45
109000
3000
هذا العلم يرفرف , أمام مبنى الطبيب البيطري .
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
46
112000
3000
هذه الفناء المعد للعلف كان سيهدم المبنى البيطرى بالكامل ,
02:10
all they needed to do was move the flag.
47
115000
2000
كل ما كانوا يحتاجونه هو إزالة العلم .
02:12
Rapid movement, contrast.
48
117000
3000
حركة سريعة , تباين .
02:15
In the early '70s when I started, I got right down
49
120000
2000
عندما بدأت في أوائل السبعينات , نزلت
02:17
in the chutes to see what cattle were seeing.
50
122000
2000
إلى المنحدر لأرى مالذي كانت تراه الماشية .
02:19
People thought that was crazy. A coat on a fence would make them balk,
51
124000
3000
إعتقد الناس أن هذا جنون , إن غطاءاً على السياج جعل الماشية عاجزة .
02:22
shadows would make them balk, a hose on the floor ...
52
127000
3000
ظلال قد تجعلهم عاجزين , خرطوم مياه على الأرض .
02:25
people weren't noticing these things --
53
130000
2000
الناس لم تكن تلاحظ هذه الأشياء ,
02:27
a chain hanging down --
54
132000
2000
سلسلة تتدلى من أعلى ,
02:29
and that's shown very, very nicely in the movie.
55
134000
2000
وهذا معروض في الفيلم بشكل لطيف جداً .
02:31
In fact, I loved the movie, how they
56
136000
2000
في الحقيقة لقد أحببت أن الفيلم أوضح أنهم
02:33
duplicated all my projects. That's the geek side.
57
138000
2000
كرروا جميع أعمالي , وهذا هو جانب الهوّس فيه .
02:35
My drawings got to star in the movie too.
58
140000
3000
حتى رسوماتي مُثلت في الفيلم أيضاً .
02:38
And actually it's called "Temple Grandin,"
59
143000
2000
في الواقع إسمه تيمبل غراندين ,
02:40
not "Thinking In Pictures."
60
145000
2000
لا تفكر بالصور .
02:42
So, what is thinking in pictures? It's literally movies
61
147000
2000
ما هو التفكير عن طريق الصور إذا ؟ إنه بشكل حرفي أفلام
02:44
in your head.
62
149000
2000
داخل رأسك .
02:46
My mind works like Google for images.
63
151000
2000
عقلي يعمل تماماً مثل محرك غوغل للصور .
02:48
Now, when I was a young kid I didn't know my thinking was different.
64
153000
3000
الآن , عندما كنت صغيرة لم أكن أعلم أنني أفكر بشكل مختلف .
02:51
I thought everybody thought in pictures.
65
156000
2000
إعتقدت أن الجميع يفكر عن طريق الصور .
02:53
And then when I did my book, "Thinking In Pictures,"
66
158000
2000
لاحقاً عندما أنجزت كتابي " التفكير عن طريق الصور" ,
02:55
I start interviewing people about how they think.
67
160000
3000
بدأت بإجراء مقابلات مع الناس عن كيفية تفكيرهم .
02:58
And I was shocked to find out that
68
163000
2000
وقد صُدمت عندما عرفت أن تفكيري ,
03:00
my thinking was quite different. Like if I say,
69
165000
2000
تفكيرى كان مختلف عن غيري من الناس , هنا أعطيكم مثالاً ,
03:02
"Think about a church steeple"
70
167000
2000
" فكروا ببرج الكنيسة "
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
71
169000
2000
أغلبية الناس تُدرك هذا بشكل عام مطلق .
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
72
171000
2000
الآن , قد يكون هذا غير صحيح هنا في هذه الغرفة ,
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
73
173000
4000
ولكنه سيكون حقيقي في كثير من الأماكن المختلفة .
03:12
I see only specific pictures.
74
177000
2000
أنا أرى صور محددة فقط
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
75
179000
4000
تظهر سريعاً في ذاكرتي , تماماً كالصور في غوغل .
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there
76
183000
2000
وفي الفيلم , هناك مشهد جميل جداً ,
03:20
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
77
185000
4000
عندما تقال كلمة " حذاء " , وهناك الكثير من الأحذية خمسين أو ستون حذاء
03:24
pop into my imagination.
78
189000
2000
تظهر في مخيلتي .
03:26
OK, there is my childhood church,
79
191000
2000
حسناً , كانت هناك طفولتي بالكنيسة .
03:28
that's specific. There's some more, Fort Collins.
80
193000
3000
لأكون محددة . هناك المزيد , بفورت كولنز .
03:31
OK, how about famous ones?
81
196000
2000
حسناً ماذا عن الأشياء المشهورة ؟
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
82
198000
3000
إنها فقط تظهر تماماً , نوعاً مثل هذا .
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
83
201000
3000
بشكل سريع جداً , مثل صور غوغل .
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
وتظهر واحدة تلو الأخرى.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snow,
85
206000
2000
حينها أفكر , حسناً ربما يمكننا أن نراهم كالثلوج ,
03:43
or we can have a thunderstorm,"
86
208000
2000
أو يمكننا أن نشكلهم بشكل عاصفة رعدية ,
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
87
210000
3000
ويمكننى أن أجمدها هنا وأحولها إلى شرائط فيديو .
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
88
213000
3000
الآن , التفكير المرئي كان كنزاً رائعاً
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
89
216000
3000
خلال عملي على تصميم منشآت للتعامل مع الماشية .
03:54
And I've worked really hard on improving
90
219000
2000
لقد عملت بجهد طويل على تطوير
03:56
how cattle are treated at the slaughter plant.
91
221000
2000
كيفية معاملة الماشية في أماكن الذبح .
03:58
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
92
223000
3000
أنا لن أتطرق إلى أى من طرق الذبح الغريبة .
04:01
I've got that stuff up on YouTube if you want to look at it.
93
226000
2000
هذا الفيديو موجود على "يوتيوب" إذا أردتم مشاهدته .
04:03
But, one of the things that I was able to do in my design work
94
228000
4000
ولكن , واحد من الأشياء التي كنت قادرة على فعلها في عملي التصميمي
04:07
is I could actually test run
95
232000
2000
أستطعت فعلاً أن أُشغل نسخة إختبار ,
04:09
a piece of equipment in my mind,
96
234000
2000
لقطعة من الألة في عقلي ,
04:11
just like a virtual reality computer system.
97
236000
3000
تماماً مثل بيئة نظام المحاكاة إفتراضياً بالحاسوب.
04:14
And this is an aerial view
98
239000
2000
وهذه الصورة من أعلى
04:16
of a recreation of one of my projects that was used in the movie.
99
241000
3000
لإعادة تكوين واحد من مشاريعي التي صُورت في الفيلم .
04:19
That was like just so super cool.
100
244000
2000
وكان هذا شيئاً رائعاً جداً .
04:21
And there were a lot of kind of Asperger types
101
246000
2000
وكان هناك أناس كثيرة ممن بهم أنواع متلازمة آسبرغر ,
04:23
and autism types working out there on the movie set too.
102
248000
3000
وأنواع التوحد , يعملون هناك في موقع التصوير .
04:26
(Laughter)
103
251000
2000
( ضحك )
04:28
But one of the things that really worries me
104
253000
2000
ولكن كانت إحدى الأشياء التي أقلقتني ,
04:30
is: Where's the younger version of those kids going today?
105
255000
4000
هى إلى أين يذهب هؤلاء الصغار في هذه الأيام.
04:34
They're not ending up in Silicon Valley, where they belong.
106
259000
3000
الذين لن ينتهي بهم المطاف في " وادي السيليكون " , حيث ينتمون .
04:37
(Laughter)
107
262000
3000
( ضحك )
04:40
(Applause)
108
265000
5000
( تصفيق )
04:45
Now, one of the things I learned very early on because I wasn't that social,
109
270000
3000
الأن , واحدة من أهم الأشياء التى تعلمتها في صغري لأنني لم أكن إجتماعية ,
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
110
273000
4000
هو , أنه علي أن أبيع أعمالي , وليس نفسي .
04:52
And the way I sold livestock jobs
111
277000
2000
الطريقة التي بعت بها الماشية
04:54
is I showed off my drawings, I showed off pictures of things.
112
279000
3000
هي , أننى عرضت عليهم رسوماتي , أغريتهم بتصوري للأشياء .
04:57
Another thing that helped me as a little kid
113
282000
2000
شيء آخر ساعدني , عندما كنت طفلة ,
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
114
284000
2000
هو , إننا في الخمسينات تعلمنا العادات الحميدة .
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
115
286000
2000
تعلمنا أن لا نأخذ المشتريات من الرفوف
05:03
in the store and throw it around.
116
288000
2000
في المتجر ورميها بعيداً .
05:05
Now, when kids get to be in third or fourth grade,
117
290000
3000
الآن , عندما يصل الطلاب إلى الصف الثالث أو الرابع ,
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
118
293000
3000
قد تلاحظون أن هذا أو ذلك الطفل سيكون مفكر بطريقة الصور ,
05:11
drawing in perspective. Now, I want to
119
296000
2000
يرسم ويأخذ بعين الإعتبار زاوية المنظور . الآن , أريد
05:13
emphasize that not every autistic kid
120
298000
2000
أن أؤكد على أنه ليس كل طفل مصاب بالتوحد
05:15
is going to be a visual thinker.
121
300000
2000
سيكون مفكر بطريقة الصور .
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
122
302000
4000
الآن , خضعت لهذا المسح العقلي منذ بضع سنوات ,
05:21
and I used to joke around about having a
123
306000
2000
وإعتدت أن أمازح بالقول أنه لدي
05:23
gigantic Internet trunk line
124
308000
2000
خط ضخم من خطوط الإنترنت
05:25
going deep into my visual cortex.
125
310000
2000
تمر بأعماق القشرة الداخلية بعقلي .
05:27
This is tensor imaging.
126
312000
2000
هذا مُوتِر تخيلى ( مصطلح رياضى ) .
05:29
And my great big internet trunk line
127
314000
2000
وخط الإنترنت الضخم الخاص بي
05:31
is twice as big as the control's.
128
316000
2000
يعادل ضعفي خط التحكم في حجمه .
05:33
The red lines there are me,
129
318000
2000
الخطوط الحمراء هي أنا ,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
130
320000
4000
والخطوط الزرقاء هي الجنس و( مراقبة متغير السن في الحيوانات المعالجة ) .
05:39
And there I got a gigantic one,
131
324000
2000
وهناك حصلت على خطي الضخم ,
05:41
and the control over there, the blue one,
132
326000
2000
والتحكم هناك , الخط الأزرق ,
05:43
has got a really small one.
133
328000
4000
وهو صغير الحجم بالنسبة إلى الخط الأحمر .
05:47
And some of the research now is showing
134
332000
2000
هناك بحث يُظهر أن
05:49
is that people on the spectrum actually think with primary visual cortex.
135
334000
4000
الناس فى أطيافها بالفعل تفكر ب" V1 " ( ألا وهو أهم جزء فى العقل يمرر الصور إلى مراحل اخرى ).
05:53
Now, the thing is, the visual thinker's just one kind of mind.
136
338000
3000
الأن , الشيء المميز هنا أن العقل ذو التفكير الصوري هو نوع واحد فقط من العقول .
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
137
341000
3000
العقل المصاب بالتوحد ينزع إلى أن يكون عقل متخصص .
05:59
good at one thing, bad at something else.
138
344000
4000
جيد في أشياء معينة , وسيء في أشياء أخرى .
06:03
And where I was bad was algebra. And I was never allowed
139
348000
2000
وعندما كنت سيئة في علم الجبر . ولم يُسمح لى
06:05
to take geometry or trig.
140
350000
2000
أن أدرس علم الهندسة او حساب المثلثات .
06:07
Gigantic mistake: I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
141
352000
3000
خطأ كبير , أجد الكثير من الأطفال اللذين يحتاجون أن يتخطوا علم الجبر ,
06:10
go right to geometry and trig.
142
355000
2000
يبدأون بدراسة علمي الهندسة وحساب المثلثات .
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
143
357000
3000
الآن , نوع آخر من العقول هو المفكّر بالأنماط.
06:15
More abstract. These are your engineers,
144
360000
2000
بصورة نظرية أو تجريدية أكثر . وهؤلاء هم مهندسوكم ,
06:17
your computer programmers.
145
362000
2000
مبرمجو حواسبكم الألية .
06:19
Now, this is pattern thinking. That praying mantis
146
364000
2000
الأن , يعتبر هذا تفكير نمطي . هذا السرعوف المصلى ( فرس النبي أو جمل اليهود )
06:21
is made from a single sheet of paper --
147
366000
2000
تم صنعه من قطعة ورق واحدة ,
06:23
no scotch tape, no cuts.
148
368000
2000
بدون استخدام اللاصق أو أي قص .
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
149
370000
3000
وهناك في الخلفية تجدون النمط المُتبع لطيه .
06:28
Here are the types of thinking:
150
373000
2000
هذه هي أنواع التفكير ,
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
151
375000
3000
أصحاب التفكير المرئي الصوري الواقعي , مثلي أنا .
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
152
378000
4000
أصحاب التفكير النمطي , مثل العقول الموسيقية والرياضية .
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
153
382000
2000
بعض هذه العقول في الغالب لديهم مشاكل بالقراءة .
06:39
You also will see these kind of problems
154
384000
2000
وستجد مثل هذه المشاكل لدى
06:41
with kids that are dyslexic.
155
386000
3000
الأطفال المصابين بصعوبة القراءة .
06:44
You'll see these different kinds of minds.
156
389000
2000
سترون هذه الأنواع من العقول المختلفة .
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
157
391000
3000
ثم هناك العقل الحرفي , الذي يعلم كل الحقائق عن كل شيء .
06:49
Now, another thing is the sensory issues.
158
394000
2000
الأن , شيء أخر هو الأمور الحسية .
06:51
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
159
396000
4000
كنت قلقة جداً من إضطراري لإرتداء هذه الأداة على وجهي .
06:55
And I came in half an hour beforehand
160
400000
3000
وجئت قبل نصف ساعة من موعدي المحدد
06:58
so I could have it put on and kind of get used to it,
161
403000
2000
لأضعه وأتدرب على إرتدائه وأعتاد عليه .
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
162
405000
3000
ثم عملوا على طيه حتى لا يضايق ذقني .
07:03
But sensory is an issue. Some kids are bothered by fluorescent lights;
163
408000
3000
لكن الشعور شيء مهم . بعض الأطفال ينزعجون من ضوء الفلوريسنت ;
07:06
others have problems with sound sensitivity.
164
411000
3000
آخرون لديهم حساسية تجاه الأصوات .
07:09
You know, it's going to be variable.
165
414000
3000
أتعلمون , إنها ستكون متنوعة .
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
166
417000
4000
الأن , التفكير المرئي أعطاني رؤية شاملة وفهم
07:16
into the animal mind.
167
421000
2000
إلى داخل عقل الحيوان .
07:18
Because think about it: An animal is a sensory-based thinker,
168
423000
3000
فكروا بالأمر . الحيوان يعتمد على الشعور في التفكير ,
07:21
not verbal -- thinks in pictures,
169
426000
4000
وليس اللفظ ، يفكر عن طريق الصور .
07:25
thinks in sounds, thinks in smells.
170
430000
3000
يفكر عن طريق الأصوات . يفكر عن طريق الروائح .
07:28
Think about how much information there is there on the local fire hydrant.
171
433000
3000
فكروا بحجم المعلومات الموجودة في توصيلة مطفأة الحريق الموجودة في الشارع .
07:31
He knows who's been there, when they were there.
172
436000
3000
إنها تعلم من كان هناك , متى كانوا هناك ,
07:34
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
173
439000
3000
هل هم أصدقاء أم أنهم أعداء ، هل هناك من يستطيع أن يتزاوج معه منهم .
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
174
442000
3000
هناك طن من المعلومات في مطفأة الحريق تلك .
07:40
It's all very detailed information,
175
445000
4000
إنها كلها عبارة عن معلومات مُفصلة .
07:44
and, looking at these kind of details
176
449000
2000
و, النظر إلى كل هذه التفصيلات
07:46
gave me a lot of insight into animals.
177
451000
2000
أعطتني نظرة أوسع وأشمل عن الحيوانات .
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
178
453000
4000
الأن , عقل الحيوان , وعقلي أنا أيضاً
07:52
puts sensory-based information
179
457000
2000
يضع المعلومات بطريقة شعورية
07:54
into categories.
180
459000
2000
في تصنيفات .
07:56
Man on a horse
181
461000
2000
رجل يعتلي حصان ,
07:58
and a man on the ground --
182
463000
2000
ورجل على الأرض ,
08:00
that is viewed as two totally different things.
183
465000
2000
وهذه تُشاهد وكأنهما مشهدين مختلفين تماماً .
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
184
467000
3000
قد يكون هذا الفرس يُساء معاملته من قِبل راكبه .
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
185
470000
2000
سيكونون بأحسن حال مع الطبيب البيطري ,
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
186
472000
3000
أو مع صانع الحذوات , ولكنك لا تستطيع إمتطاءه .
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up
187
475000
3000
وهناك حصان آخر , حيث أنه هناك إحتمال أن صانع الحذوات يضربه ,
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground,
188
478000
2000
وبالتالي سوف يكون قد فزع من أي شيء على الأرض ,
08:15
with the veterinarian, but a person can ride him.
189
480000
3000
مع الطبيب البيطري , لكن هذا الحصان يمكن إمتطاءه .
08:18
Cattle are the same way.
190
483000
2000
والماشية أيضاً نفس الشيء .
08:20
Man on a horse,
191
485000
2000
رجل يمتطي حصان ,
08:22
a man on foot -- they're two different things.
192
487000
2000
رجل على قدميه , هما شيئين مختلفين تماماً .
08:24
You see, it's a different picture.
193
489000
2000
ترون , إنها صورة مختلفة .
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
194
491000
3000
أريدكم أن تفكروا بدقة الموضوع هنا .
08:29
Now, this ability to put information into categories,
195
494000
4000
الأن , هذه القدرة على تصنيف المعلومات في فئات ,
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
أصادف الكثير من الأشخاص الذين لا يجيدون هذا التصنيف .
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
197
501000
2000
عندما أعمل على حل مشكلة تتعلق بالمعدات
08:38
or problems with something in a plant,
198
503000
2000
أو مع مشكلات معينة في المصنع ,
08:40
they don't seem to be able to figure out, "Do I have a training people issue?
199
505000
4000
لا يبدو لى أن الأشخاص قادرين على إكتشاف الخطأ , " هل لدي مشكلة بتدريب الأشخاص ؟
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
200
509000
2000
أو هل هناك مشكلة ما بالمعدات ؟
08:46
In other words, categorize equipment problem
201
511000
2000
بمعنى آخر , تصنيف مشكلة المعدات ,
08:48
from a people problem.
202
513000
2000
عن مشكلة الأشخاص .
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
203
515000
3000
أجد الكثير من الناس لديهم صعوبة بتصنيف المشكلات .
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
204
518000
3000
الآن , فلنقل أنني إكتشفت أنها مشكلة في المعدات .
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
205
521000
2000
هل هي مشكلة ثانوية , عطب بسيط أستطيع التعامل معه ؟
08:58
Or is the whole design of the system wrong?
206
523000
3000
أم أن تصميم النظام بالكامل خطأ ؟
09:01
People have a hard time figuring that out.
207
526000
3000
الناس تجد صعوبة في إكتشاف ذلك .
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
فلنلق نظرة على شيء... , أتعرفون ,
09:06
solving problems with making airlines safer.
209
531000
2000
حل مشكلات تتعلق بجعل خطوط الطيران أكثر أماناً .
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
210
533000
2000
نعم , أنا مسافرة المليون ميل .
09:10
I do lots and lots of flying,
211
535000
2000
أسافر كثيراً كثيراً ,
09:12
and if I was at the FAA,
212
537000
3000
ولو كنت في إدارة الطيران الفديرالي ,
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
213
540000
4000
ما هو الشيئ الذى يستحق الكثير من المراقبة المباشرة ؟
09:19
It would be their airplane tails.
214
544000
2000
هو ذيول طائراتهم الخاصة .
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
215
546000
3000
أتعلمون , أنه حدثت خمسة حوادث تحطم مميتة في العشرين سنة الماضية ,
09:24
the tail either came off or steering stuff inside the tail broke
216
549000
4000
إما أن الذيل سقط أو أن جزء التحكم بالقيادة داخل الذيل قد تعطل
09:28
in some way.
217
553000
2000
بطريقة ما .
09:30
It's tails, pure and simple.
218
555000
2000
إنه الذيل , بصرف وبساطة .
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what? They can't see
219
557000
2000
عندما يتجول الطيَارون حول الطائرة , خمنوا ؟ إنهم لا يستطيعون رؤية
09:34
that stuff inside the tail.
220
559000
2000
ما بداخل الذيل .
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
أتعرفون , الآن كما أفكر بذلك ,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
222
563000
3000
أنا أستدعي كل تلك المعلومات المحددة .
09:41
It's specific. See, my thinking's bottom-up.
223
566000
3000
إنها محددة . لذا , ترون , تفكيرى من أسفل لأعلى.
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
224
569000
4000
فأنا أخذ كل الأجزاء الصغيرة وأضعها معاً مثل الأحجية .
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid
225
573000
2000
الأن , هنا لدينا حصان كان خائف بشدة
09:50
of black cowboy hats.
226
575000
2000
من قبعات رعاة البقر السوداء .
09:52
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
227
577000
2000
كان هذا الحصان يُعامل بقسوة من قبل شخص يلبس قبعة سوداء .
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
228
579000
3000
كانت ردة الفعل تِجاه أصحاب القبعات البيضاء طبيعية .
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
229
582000
3000
الآن , الفكرة هنا , أن العالم سيحتاج إلى
10:00
all of the different kinds of minds
230
585000
2000
جميع أنواع العقول المختلفة
10:02
to work together.
231
587000
2000
للعمل معاَ .
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
232
589000
3000
علينا العمل على تطوير كل هذه الأنواع من العقول .
10:07
And one of the things that is driving me really crazy,
233
592000
3000
واحدة من الأشياء التي تقودني للجنون ,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
234
595000
2000
وأنا أسافر وأعقد إجتماعات تخص التوحد ,
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
235
597000
3000
أرى الكثير من الأطفال الأذكياء غير المتواصلون إجتماعياً .
10:15
and they just aren't very social,
236
600000
3000
هم فقط ليسوا إجتماعيون بالدرجة الأولى .
10:18
and nobody's working on developing their interest
237
603000
2000
ولا يوجد هناك من يعمل على تنمية إهتمامهم
10:20
in something like science.
238
605000
2000
بمادة العلوم مثلاً .
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
239
607000
3000
هذا يحضرنا إلى كل ما يتعلق بمُدرس مادة العلوم .
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
240
610000
3000
مُعلمة مادة العلوم لطيفة جداً كما تظهر في الفيلم .
10:28
I was a goofball student. When I was in high school
241
613000
2000
لقد كنت طالبة كسولة جداً . عندما كنت في المرحلة الثانوية
10:30
I just didn't care at all about studying,
242
615000
3000
لم أكن أهتم أبداً بالدراسة ,
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
243
618000
3000
حتى حضرت محاضرات العلوم لمستر كارلوك .
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
244
621000
3000
الذي هو الأن دكتور كارلوك في الفيلم .
10:39
And he got me challenged
245
624000
3000
و قد تحداني
10:42
to figure out an optical illusion room.
246
627000
3000
لأكتشف غرفة للخِداع البصري .
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
247
630000
2000
هذا يوضح لنا ويؤكد أنه علينا أن نُظهر للأطفال
10:47
interesting stuff.
248
632000
2000
الأشياء الممتعة والمُشوقة .
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
249
634000
3000
أتعلمون , واحد من الأشياء التي من الواجب على تيد أن يفعلها
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
250
637000
3000
أن يخبر كل المدارس عن تلك المحاضرات المفيدة الموجودة فى تيد ,
10:55
and there's all kinds of great stuff on the Internet
251
640000
2000
وعن جميع أنواع المعلومات هناك على الانترنت ,
10:57
to get these kids turned on.
252
642000
2000
لإيقاد الشُعلة داخل الأطفال .
10:59
Because I'm seeing a lot of these geeky nerdy kids,
253
644000
3000
لأنني أرى الكثير من هؤلاء الأطفال الغير متواصلون ,
11:02
and the teachers out in the Midwest, and the other parts of the country,
254
647000
3000
والمعلمين في منطقة الوسط الغربي , ومناطق أخرى في الدولة ,
11:05
when you get away from these tech areas,
255
650000
2000
عندما تبتعد عن هذه المناطق التِكنولوجية ,
11:07
they don't know what to do with these kids.
256
652000
2000
المدرسون لا يعلمون ماذا يفعلون مع هؤلاء الأطفال .
11:09
And they're not going down the right path.
257
654000
2000
وأنهم لا يسيرون في الطريق الصحيح .
11:11
The thing is, you can make a mind
258
656000
2000
الفكرة هي , أننا نستطيع أن نساهم في صنع عقلاً
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
259
658000
3000
ليكون أكثر تفكيراً وأكثر إدراكاً .
11:16
or your mind can be wired to be more social.
260
661000
3000
أو أن يكون عقلاً أكثر إجتماعية .
11:19
And what some of the research now has shown in autism
261
664000
2000
ومما ظهر من بعض الأبحاث عن التوحد ,
11:21
is there may by extra wiring back here,
262
666000
2000
أنه من المحتمل أن هناك تواصلات زائدة في هذه المنطقة ,
11:23
in the really brilliant mind, and we lose a few social circuits here.
263
668000
3000
في العقل الذكي بالفعل , ونحن هنا نخسر بعض الخصائص الإجتماعية .
11:26
It's kind of a trade-off between thinking and social.
264
671000
4000
إنها عبارة عن إنفصال بين التفكير وكونه إجتماعي .
11:30
And then you can get into the point where it's so severe
265
675000
2000
وبعدها يحدث أن نصل الى النقطة الحرجة جداً
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
266
677000
3000
أن تقابل شخصاً سيكون غير شفوي على الإطلاق .
11:35
In the normal human mind
267
680000
2000
في العقل الطبيعي
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
268
682000
3000
اللغة تتساوى مع التفكير البصري الذي نتشارك به مع الحيوانات .
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
269
685000
3000
هذا من أعمال دكتور بروس ميللر .
11:43
And he studied Alzheimer's patients
270
688000
3000
وقد درس هو مرضى الزهايمر
11:46
that had frontal temporal lobe dementia.
271
691000
2000
الذين كان لديهم أعتلال مؤقت لجزء حساس في العقل .
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain,
272
693000
3000
وأدى هذا الإعتلال إلى إصابة الأجزاء المسؤولة عن اللغة في المخ ,
11:51
and then this artwork came out of somebody who used to install stereos in cars.
273
696000
5000
هذا العمل الفني نتج عن شخص كان يعمل على تركيب المُسجلات في السيارات .
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
274
701000
4000
الآن , فان جوخ لا يعلم أي شيء عن الفيزياء .
12:00
but I think it's very interesting
275
705000
2000
لكنى أعتقد أن هذا مثير للإهتمام
12:02
that there was some work done to show that
276
707000
2000
أن هناك بعض أعماله التي صنعها والتي تُظهر ذلك
12:04
this eddy pattern in this painting
277
709000
2000
هذا الإسلوب الدوامى في هذه اللوحة
12:06
followed a statistical model of turbulence,
278
711000
3000
يتبعه نموذج إحصائي في التمرد والإضطراب.
12:09
which brings up the whole interesting idea
279
714000
2000
الذى بدوره يحضرنا إلى الفكرة الجميلة
12:11
of maybe some of this mathematical patterns
280
716000
2000
لإحتمالية أن بعض هذه الأشكال الرياضية
12:13
is in our own head.
281
718000
2000
هي في داخل عقلنا .
12:15
And the Wolfram stuff -- I was taking
282
720000
2000
وفكرة موسوعة وول فارم(Wolfram ) التي كنت أكتب
12:17
notes and I was writing down all the
283
722000
2000
ملاحظات وكنت أسجل كل
12:19
search words I could use,
284
724000
2000
كلمات البحث التي إستطعت أن أستخدمها
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
285
726000
4000
لأننى أعتقد أنها سوف تُشمل في محاضراتي عن التوحد .
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
286
730000
2000
لابد من أن نُظهر أشياء مفيدة لهولاء الأطفال .
12:27
And they've taken out the autoshop class
287
732000
2000
وقد درسوا محاضرات أوتوشوب ( برنامج رسم )
12:29
and the drafting class and the art class.
288
734000
2000
ومحاضرات تخطيط , ودروس الفنون .
12:31
I mean art was my best subject in school.
289
736000
3000
أقصد أن الفن كان مادتي المفضلة في المدرسة .
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
290
739000
2000
لابد لنا من أن نفكر بكل هذه العقول المختلفة .
12:36
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
291
741000
3000
ومما لا شك فيه لابد علينا أن نعمل مع هذه الأنواع من العقول ,
12:39
because we absolutely are going to need
292
744000
3000
لأننا بكل تأكيد سنحتاج
12:42
these kind of people in the future.
293
747000
3000
إلى هؤلاء الناس في المستقبل .
12:45
And let's talk about jobs.
294
750000
2000
ودعونا نتحدث عن الوظائف .
12:47
OK, my science teacher got me studying
295
752000
2000
حسناً , مدرس العلوم الخاص بي جعلني أدرس
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
296
754000
3000
لأنني كنت بلهاء حمقاء لا تريد أن تستذكر .
12:52
But you know what? I was getting work experience.
297
757000
2000
لكن أتعرفون ؟ كنت أحصل على خبرة عمل .
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
298
759000
2000
كنت أرى الكثير جداً من تلك الأطفال الأذكياء الذين لم يتعلموا الأشياء الأساسية ,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
مثل كيفية إحترام الوقت .
12:58
I was taught that when I was eight years old.
300
763000
2000
تعلمت ذلك عندما كنت في الثامنة من عمري .
13:00
You know, how to have table manners at granny's Sunday party.
301
765000
3000
أتعرفون , كيف أن يكون لكم جلسة عائلية في منزل الجدة يوم الأحد .
13:03
I was taught that when I was very, very young.
302
768000
3000
تعلمت ذلك عندما كنت صغيرة جداً .
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop
303
771000
3000
وعندما كنت في الثالثة عشر عملت في محل ملابس
13:09
sewing clothes.
304
774000
2000
أُصلح الملابس وأرتبها .
13:11
I did internships in college,
305
776000
3000
أخذت تدريبات في الكلية .
13:14
I was building things,
306
779000
3000
كنت أبني أشياء .
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
307
782000
3000
وأيضاً تعلمت كيف أن أقوم ببعض الواجبات.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
308
785000
4000
أتعرفون , كل ما أردت عمله هو رسم صور للأحصنه عندما كنت صغيرة .
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
309
789000
2000
قالت أمي , " حسناً دعينا نرسم صورة لشيئ آخر . "
13:26
They've got to learn how to do something else.
310
791000
2000
لابد لهم أن يتعلموا كيف أن يفعلوا شيئاً أخر .
13:28
Let's say the kid is fixated on Legos.
311
793000
2000
يمكننا القول بأن الطفل لا يستطيع أن يتوقف عن التفكير فى الليغو (الألعاب المطاطية)
13:30
Let's get him working on building different things.
312
795000
3000
دعونا نُريه كيف يبني أشياء مختلفة .
13:33
The thing about the autistic mind
313
798000
2000
الشيئ المهم عن العقل المتوحد
13:35
is it tends to be fixated.
314
800000
2000
أنه يميل إلى أنه لايتوقف عن التفكير .
13:37
Like if a kid loves racecars,
315
802000
2000
مثل لو أن طفل يحب سباق السيارات ,
13:39
let's use racecars for math.
316
804000
2000
لنستخدم إذاً سباق السيارات للرياضيات .
13:41
Let's figure out how long it takes a racecar to go a certain distance.
317
806000
3000
دعونا نحاول أن نعرف المدة الزمنية التي ستأخذها سيارة سباق إلى مسافة معينة .
13:44
In other words, use that fixation
318
809000
4000
بمعنى آخر , إستخدام ذلك الهوس
13:48
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
بغرض تحفيز ذلك الطفل , هذه واحدة من الأشياء التي نحن بحاجه إليها .
13:51
I really get fed up when they, you know, the teachers,
320
816000
3000
فعلاً أنا أحسُست بالملل عندما هم , تعرفون , المدرسون ,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
321
819000
3000
بالأخص عندما تبتعدون عن هذا الجزء من البلد ,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
322
822000
2000
إنهم لا يعرفون ماذا يفعلون مع هؤلاء الأولاد الأذكياء .
13:59
It just drives me crazy.
323
824000
2000
إن ذلك يقودني للجنون .
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
324
826000
2000
ماذا يفعل الناس ذو التفكير المرئي عندما يكبرون ؟
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
325
828000
3000
يمكنهم عمل تصميم جرافيك , كل أنواع الرسم بالحاسبات الألية ,
14:06
photography, industrial design.
326
831000
5000
فن التصوير , التصميم الصناعي .
14:11
The pattern thinkers, they're the ones that are going to be
327
836000
2000
أصحاب الأنماط الفكرية , هم الأشخاص الذين سوف يكونوا
14:13
your mathematicians, your software engineers,
328
838000
3000
مشاهيركم الرياضيين , مهندسو الحواسب الألية ,
14:16
your computer programmers, all of those kinds of jobs.
329
841000
4000
مُبرمجينكم , كل تلك الأنواع من الوظائف .
14:20
And then you've got the word minds. They make great journalists,
330
845000
3000
وعندها سيكون لديكم العقول التي تفكر بالكلمات . إنهم يكونوا صحفيين عظماء .
14:23
and they also make really, really good stage actors.
331
848000
3000
ويكونون أيضاً الممثلون الأكفاء على المسارح .
14:26
Because the thing about being autistic is,
332
851000
2000
لأن الأمر المتعلق بكونك متوحد هو ,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
333
853000
3000
توجّب عليّ أن أتعلم مهارات إجتماعية مثل المشاركة في اللعب.
14:31
It's just kind of -- you just have to learn it.
334
856000
3000
إنه نوع من , شيئ لابد من تعلمه .
14:34
And we need to be working with these students.
335
859000
3000
ونحن نحتاج أن نعمل مع هؤلاء الطلاب.
14:37
And this brings up mentors.
336
862000
2000
وذلك يوصلنا للحديث عن الموجّهين.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
337
864000
3000
أتعرفون , مدرّس العلوم الخاص بي لم يكن مدرس معتمد .
14:42
He was a NASA space scientist.
338
867000
2000
كان عالم فضاء بوكالة ناسا .
14:44
Now, some states now are getting it to where
339
869000
2000
الآن , بعض الولايات قد تفهّمت ما أقوله حيث
14:46
if you have a degree in biology, or a degree in chemistry,
340
871000
2000
لو أنك حاصل على شهادة في الأحياء , أو شهادة في الكيمياء ,
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
341
873000
3000
يمكنك أن تأتي للمدرسة وتُدرّس أحياء أو كيمياء .
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
نحن نحتاج أن نفعل ذلك .
14:53
Because what I'm observing is
343
878000
2000
لأن ما ألاحظه هو
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
344
880000
2000
المدرسون الجيدون , لكثير من هؤلاء الأولاد ,
14:57
are out in the community colleges,
345
882000
2000
هم خارج كليات المجتمع
14:59
but we need to be getting some of these good teachers into the high schools.
346
884000
3000
نحتاج أن نحصل على بعض من هؤلاء المدرسون الجيدون فى مرحلة الثانوية .
15:02
Another thing that can be very, very, very successful is
347
887000
3000
شيئ أخر , يمكن أن يكون ناجح جداً جداً جداً هو ,
15:05
there is a lot of people that may have retired
348
890000
3000
هناك الكثير من الناس التى يمكن أن تنتهي من عملها
15:08
from working in the software industry, and they can teach your kid.
349
893000
3000
في مجال صناعة البرمجيات , ويمكنهم أن يدرّسوا أبنائكم .
15:11
And it doesn't matter if what they teach them is old,
350
896000
3000
ولا يهم إذا كانوا سيدرسُون لهم شيئاً قديماً ,
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
351
899000
3000
لأن ما تفعلونه هو أنكم تضيئون الشرارة .
15:17
You're getting that kid turned on.
352
902000
3000
تساعدون الطفل أن يبدأ فقط بالتفكير.
15:20
And you get him turned on, then he'll learn all the new stuff.
353
905000
3000
وعندما يبدأ في الدراسة الحقيقية , سيتعلم عندها الأشياء الحديثة .
15:23
Mentors are just essential.
354
908000
2000
الموجهون مهمون جداً .
15:25
I cannot emphasize enough
355
910000
2000
لا يمكنني أن أوفي بصورة كفاية
15:27
what my science teacher did for me.
356
912000
3000
ما قدّمه لي مدرّس العلوم الذي علمني .
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
357
915000
3000
لابد لنا من الإستفادة من خبراتهم ونساعدهم , وأن نوظفهم.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
358
918000
2000
لو أحضرتوهم لتدريبات معينة في شركاتكم ,
15:35
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
359
920000
3000
الشيئ المتعلق بالتوحد , كإضطراب لعقل به لازمة أسبرجر ,
15:38
you've got to give them a specific task. Don't just say, "Design new software."
360
923000
3000
هو أنه لابد أن تعطيهم مهام محددة للقيام بها . لا تقول فقط , " صمم برنامج جديد ."
15:41
You've got to tell them something a lot more specific:
361
926000
2000
لابد من أن تقولوا لهم أشياء أكثر توصيفاً وتحديداً .
15:43
"Well, we're designing a software for a phone
362
928000
3000
" حسناً , نُصمم برنامج للهاتف
15:46
and it has to do some specific thing.
363
931000
2000
ولابد له من أن هذا البرنامج يفعل شيئ محدد .
15:48
And it can only use so much memory."
364
933000
2000
ويمكنه أن يستخدم كثيراً من الذاكرة . "
15:50
That's the kind of specificity you need.
365
935000
2000
ذلك هو النوع من التحديد الذي تحتاجه .
15:52
Well, that's the end of my talk.
366
937000
2000
حسناً , هذه نهاية حديثي .
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
367
939000
2000
وأود أن أشكر كل واحد من الحاضرين .
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
كان شرف لي أن أكون هنا .
15:58
(Applause)
369
943000
12000
( تصفيق )
16:10
Oh, you've got a question for me? OK.
370
955000
3000
أوه , عندكم سؤال لي ؟ حسناً .
16:13
(Applause)
371
958000
1000
( تصفيق )
16:14
Chris Anderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
كريس أندرسون : شكراً جزيلاً لهذا .
16:18
You know, you once wrote, I like this quote,
373
963000
2000
أتعرفى , كتبِت مرة , تُعجبني هذه المقولة ,
16:20
"If by some magic, autism had been
374
965000
2000
" لو أنه جراء بعض السحر , أختفى مرض التوحد
16:22
eradicated from the face of the Earth,
375
967000
3000
و مُحِي من على وجه الكرة الأرضية ,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
376
970000
3000
عندها سيتحادث الرجال أمام نيران الأخشاب
16:28
at the entrance to a cave."
377
973000
2000
في مدخل الكهف . "
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spears?
378
975000
2000
تيمبل جراندين : لأنه من تظنون أول من صنع رمح ؟
16:32
The Asperger guy. And if you were to get rid of all the autism genetics
379
977000
3000
شخص به لازمة إسبرجر . ولو أردتم التخلص من كل جينات التوحد
16:35
there would be no more Silicon Valley,
380
980000
2000
لن يكون هناك مزيد من وادي السيلكون ,
16:37
and the energy crisis would not be solved.
381
982000
2000
ومشكلة الطاقة لن تجدوا لها حل .
16:39
(Applause)
382
984000
3000
( تصفيق )
16:42
CA: So, I want to ask you a couple other questions,
383
987000
2000
كريس : لذا , أردت أن أسألك سؤالين أخرين .
16:44
and if any of these feel inappropriate,
384
989000
2000
لو أن أي من هذه غير مقبول لك
16:46
it's okay just to say, "Next question."
385
991000
2000
من فضلك قولي , " السؤال التالي . "
16:48
But if there is someone here
386
993000
2000
لكن إذا كان هناك شخص هنا
16:50
who has an autistic child,
387
995000
2000
له طفل يعاني من التوحد ,
16:52
or knows an autistic child
388
997000
2000
أو يعرف طفل متوحد
16:54
and feels kind of cut off from them,
389
999000
3000
ويشعر أنه ربما جاء الوقت لتوقيفه عن عاداته ,
16:57
what advice would you give them?
390
1002000
2000
بماذا يمكنك أن تنصحيه ؟
16:59
TG: Well, first of all, you've got to look at age.
391
1004000
2000
تيمبل : حسناً , أولاً , المهم أن تنظر إلى العمر .
17:01
If you have a two, three or four year old
392
1006000
2000
لو أن طفلك عمره عامين , ثلاثة أو أربعة أعوام
17:03
you know, no speech, no social interaction,
393
1008000
2000
أتعرفون , بدون تحدُث , بدون تفاعل إجتماعي ,
17:05
I can't emphasize enough:
394
1010000
2000
لا أستطيع أن أشرح بما يكفي ,
17:07
Don't wait, you need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
395
1012000
4000
لا تنتظر , تحتاج على الأقل إلى 20 ساعة أسبوعياً تدريس من شخص أخر له .
17:11
You know, the thing is, autism comes in different degrees.
396
1016000
3000
أتعرفون , الأمر هو , مرض التوحد يأتي في مستويات مختلفة .
17:14
There's going to be about half the people on the spectrum
397
1019000
2000
سيكون هناك حوالي نصف عدد الناس من هؤلاء
17:16
that are not going to learn to talk, and they're not going to be working
398
1021000
2000
لن يكونوا قابلين لتعلم الحديث , ولن يكونوا قابلين للعمل
17:18
Silicon Valley, that would not be a reasonable thing for them to do.
399
1023000
3000
وادى السيلكون , لن يكون سبباً كافياً لهم للتحفيز .
17:21
But then you get the smart, geeky kids
400
1026000
2000
لكن عندما يشبون ويصبحون أولاد أذكياء على إختلاف مع أقرانهم
17:23
that have a touch of autism,
401
1028000
2000
ذلك سيكون لمسة التغيير للإقبال على الواقع ,
17:25
and that's where you've got to get them turned on
402
1030000
2000
وذلك سيكون دوركم أن تساعدوهم وتحفزوهم على التغيير
17:27
with doing interesting things.
403
1032000
2000
بعمل أشياء مثيرة .
17:29
I got social interaction through shared interest.
404
1034000
3000
عن نفسي , تفاعلت إجتماعياً خلال هواية مع شخص آخر .
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
405
1037000
4000
إمتطيت أحصنة مع أطفال آخرين . صممت نماذج لعبات صواريخ مع أطفال أخرين ,
17:36
did electronics lab with other kids,
406
1041000
2000
قمت بتجارب إليكترونيات في المختبر مع أطفال آخرين ,
17:38
and in the '60s, it was gluing mirrors
407
1043000
2000
وفي الستينات إكتشفت نفسي بعيداً عن المرايا الكاذبة
17:40
onto a rubber membrane on a speaker to make a light show.
408
1045000
3000
لأخرج من قوقعتي المطاطية إعتدت التحدث لأكون عرض مضيئ .
17:43
That was like, we considered that super cool.
409
1048000
3000
كان ذلك يشبه , أعتبرنا ذلك شيئ جيد جداً .
17:46
CA: Is it unrealistic for them
410
1051000
2000
كريس : هل كان شيئ غير واقعي بالنسبة لهم
17:48
to hope or think that that child
411
1053000
2000
للأمل أو التفكير أن هذا الطفل
17:50
loves them, as some might, as most, wish?
412
1055000
3000
يحبهم , كما يظن البعض كالغالبية منهم .
17:53
TG: Well let me tell you, that child will be loyal,
413
1058000
2000
تيمبل : حسناً دعني أقول لك , ذلك الطفل سيكون مخلص .
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
ولو أن منزلك يحترق فإنهم سيخرجونك خارجاً .
17:57
CA: Wow. So, most people, if you ask them
415
1062000
3000
كريس : أووو . لذا , معظم الناس , إذا سألتهم
18:00
what are they most passionate about, they'd say things like,
416
1065000
2000
ما هو أهم شيئ في حياتهم , فإنهم سيقولون أشياء مثل ,
18:02
"My kids" or "My lover."
417
1067000
3000
" أطفالي " أو " أحبائي "
18:05
What are you most passionate about?
418
1070000
3000
ما هو أهم شيئ يحمسك ؟
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
419
1073000
2000
تيمبل : أنا أتحمس لكل الأشياء التي أفعلها
18:10
are going to make the world a better place.
420
1075000
2000
والتي تُساهم في جعل العالم مكان أفضل .
18:12
When I have a mother of an autistic child say,
421
1077000
2000
عندما أرى أم لطفل مريض بالتوحد تقول ,
18:14
"My kid went to college because of your book,
422
1079000
2000
" إبنى ذهب إلى الكلية بسبب كتاب لكِ ,
18:16
or one of your lectures," that makes me happy.
423
1081000
2000
أو واحدة من محاضراتك " ذلك يجعلنى سعيدة .
18:18
You know, the slaughter plants, I've worked with them
424
1083000
3000
أتعرفون , التخلص من النباتات , التي عملت معها
18:21
in the '80s; they were absolutely awful.
425
1086000
2000
في الثمانينات , كانت بالتأكيد سيئة للغاية .
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants
426
1088000
4000
أنا قمت بتطوير نظام عد قياسي بسيط للحيوانات المذبوحة
18:27
where you just measure outcomes: How many cattle fell down?
427
1092000
2000
حيث تستطيعون أن تقيسوا النتائج , كم من أعداد الماشية سقطت ,
18:29
How many cattle got poked with the prodder?
428
1094000
2000
كم عدد المواشي قد صُعقت بواسطة الكهرباء ,
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
429
1096000
2000
كم عدد المواشي صرخت عند ذبحها ؟
18:33
And it's very, very simple.
430
1098000
2000
وأنه لشيئ بسيط جداً .
18:35
You directly observe a few simple things.
431
1100000
2000
فإنكم تلاحظون بضعة أشياء بسيطة بطريقة مباشرة .
18:37
It's worked really well. I get satisfaction out of
432
1102000
2000
إنها حققت نتيجة جيدة . فقد إسترحت وسعدت تماماً
18:39
seeing stuff that makes real change
433
1104000
3000
برؤية أشياء تصنع تغيير حقيقي
18:42
in the real world. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
في العالم . نحن نحتاج الكثير من هذا ,
18:44
and a lot less abstract stuff.
435
1109000
2000
وأن نقلل كثيراً من الأشياء النظرية .
18:46
(Applause)
436
1111000
7000
( تصفيق )
18:53
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said that
437
1118000
2000
كريس : عندما كنا نتحدث عبر الهاتف , واحد من الأشياء التي ذكرتِ التي
18:55
really astonished me was you said one thing
438
1120000
2000
أذهلتني حقيقةً وهى أنك ذكرت شيئاً واحداً
18:57
you were passionate about was server farms. Tell me about that.
439
1122000
4000
أنك كنت متحمسة لذلك المسمى ( خادم الحقول ) . حدثيني عن ذلك .
19:01
TG: Well the reason why I got really excited when I read about that,
440
1126000
3000
تيمبل : السبب الذي جعلني مهتمة بذلك عندما قرأت عن هذا
19:04
it contains knowledge.
441
1129000
3000
إنه يحتوي على معرفة.
19:07
It's libraries.
442
1132000
2000
إنها مكتبات.
19:09
And to me, knowledge is something
443
1134000
2000
وبالنسبة لي فالمعلومات هي شيئ
19:11
that is extremely valuable. So, maybe, over 10 years ago
444
1136000
2000
ذي قيمة عالية جداً . لذا , ربما قبل عشر سنوات مضت
19:13
now our library got flooded.
445
1138000
2000
الأن مكتباتنا قد إمتلئت وفاضت .
19:15
And this is before the Internet got really big.
446
1140000
2000
وهذا قبل أن تصبح الإنترنت كبيرة جداً .
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
447
1142000
2000
وقد حزنت جداً على الكتب التي ذهبت هباء ,
19:19
because it was knowledge being destroyed.
448
1144000
2000
لأنها كانت تحتوى معلومات قد دُمرت .
19:21
And server farms, or data centers
449
1146000
2000
وخادم المزارع , أو مراكز المعلومات
19:23
are great libraries of knowledge.
450
1148000
3000
تعتبر مكتبات رائعة للمعرفة والمعلومات .
19:26
CA: Temple, can I just say it's an absolute delight to have you at TED.
451
1151000
3000
كريس : تيمبل , أستطيع أن أقول أنه بالتأكيد لشرف كبير أن تتحدثي إلينا في تيد .
19:29
TG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
تيمبل : حسناً أشكركم كثيراً . أشكرك .
19:32
(Applause)
453
1157000
6000
( تصفيق )
ABOUT THE SPEAKER
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activistThrough groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds.
Why you should listen
An expert on animal behavior, Temple Grandin has designed humane handling systems for half the cattle-processing facilities in the US, and consults with the meat industry to develop animal welfare guidelines. As PETA wrote when awarding her a 2004 Proggy: “Dr. Grandin's improvements to animal-handling systems found in slaughterhouses have decreased the amount of fear and pain that animals experience in their final hours, and she is widely considered the world's leading expert on the welfare of cattle and pigs.” In 2010, Time Magazine listed her as one of its most Important People of the Year. She is also a member of the American Academy of Arts and Sciences.
Grandin’s books about her interior life as an autistic person have increased the world's understanding of the condition with personal immediacy -- and with import, as rates of autism diagnosis rise. She is revered by animal rights groups and members of autistic community, perhaps because in both regards she is a voice for those who are sometimes challenged to make themselves heard.
Temple Grandin | Speaker | TED.com