ABOUT THE SPEAKER
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired.

Why you should listen

Ajit Narayanan is the founder and CEO of Invention Labs, and the inventor of Avaz AAC, the first assistive device aimed at an Indian market that helps people with speech disabilities -- such as cerebral palsy, autism, intellectual disability, aphasia and learning disabilities -- to communicate. Avaz is also available as an iPad app, aimed at children with autism. In 2010, Avaz won the National Award for Empowerment of People with Disabilities from the president of India, and in 2011, Narayanan was listed in MIT Technology Review 35 under 35.
 
Narayanan is a prolific inventor with more than 20 patent applications. He is an electrical engineer with degrees from IIT Madras. His research interests are embedded systems, signal processing and understanding how the brain perceives language and communication.

More profile about the speaker
Ajit Narayanan | Speaker | TED.com
TED2013

Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

Ajit Narayanan: Un juego de palabras para comunicarse en cualquier idioma.

Filmed:
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Mientras trabajaba con niños con problemas de habla, Ajit Narayanan diseñó un método para pensar el lenguaje en imágenes, para relacionar conceptos en mapas conceptuales. Esta idea es ahora una aplicación que ayuda a las personas no verbales a comunicarse, y la gran idea tras esta aplicación, un concepto del lenguaje llamado FreeSpeech, tiene un potencial fascinante.
- Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired. Full bio

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00:12
I work with childrenniños with autismautismo.
0
721
2670
Trabajo con niños con autismo.
00:15
SpecificallyEspecíficamente, I make technologiestecnologías
1
3391
1914
Concretamente, desarrollo tecnologías
00:17
to help them communicatecomunicar.
2
5305
2171
para ayudarles a comunicarse.
00:19
Now, manymuchos of the problemsproblemas that childrenniños
3
7476
1539
Muchos de los problemas que
padecen los niños autistas
00:21
with autismautismo facecara, they have a commoncomún sourcefuente,
4
9015
3763
tienen un mismo origen, que consiste
en que tienen dificultades
00:24
and that sourcefuente is that they find it difficultdifícil
5
12778
2094
00:26
to understandentender abstractionabstracción, symbolismsimbolismo.
6
14872
5260
para entender la abstracción,
el simbolismo.
00:32
And because of this, they have
a lot of difficultydificultad with languageidioma.
7
20132
4652
Por esta razón, tienen muchos
problemas con el lenguaje.
00:36
Let me tell you a little bitpoco about why this is.
8
24784
3015
Les hablaré un poco sobre esto.
00:39
You see that this is a pictureimagen of a bowlcuenco of soupsopa.
9
27799
3934
Pueden ver que esto es una
imagen de un plato de sopa.
00:43
All of us can see it. All of us understandentender this.
10
31733
2485
Todos lo vemos.
Todos lo entendemos.
00:46
These are two other picturesimágenes of soupsopa,
11
34218
2312
Estas son otras
dos imágenes de sopa,
00:48
but you can see that these are more abstractabstracto
12
36530
2067
pero estas son más abstractas,
00:50
These are not quitebastante as concretehormigón.
13
38597
1856
no tan concretas.
00:52
And when you get to languageidioma,
14
40453
2174
Y cuando se llega al lenguaje,
00:54
you see that it becomesse convierte a wordpalabra
15
42627
1868
pueden ver que se convierte
en una palabra
00:56
whosecuyo look, the way it looksmiradas and the way it soundssonidos,
16
44495
3261
cuyo aspecto y sonido
no tienen nada que ver
00:59
has absolutelyabsolutamente nothing to do
with what it startedempezado with,
17
47756
2912
con el origen o con lo que representa,
es decir, un plato de sopa.
01:02
or what it representsrepresenta, whichcual is the bowlcuenco of soupsopa.
18
50668
2830
01:05
So it's essentiallyesencialmente a completelycompletamente abstractabstracto,
19
53498
2900
Así que, básicamente,
es totalmente abstracto,
una representación totalmente arbitraria
de algo que existe en el mundo real.
01:08
a completelycompletamente arbitraryarbitrario representationrepresentación of something
20
56398
2576
01:10
whichcual is in the realreal worldmundo,
21
58974
1163
01:12
and this is something that childrenniños with autismautismo
22
60137
1791
Y los niños con autismo
01:13
have an incredibleincreíble amountcantidad of difficultydificultad with.
23
61928
3164
tienen tremendas dificultades con esto.
Por eso, muchas personas que
trabajan con niños autistas,
01:17
Now that's why mostmás of the people
that work with childrenniños with autismautismo --
24
65092
2751
01:19
speechhabla therapiststerapeutas, educatorseducadores --
25
67843
1878
terapeutas del lenguaje, educadores,
01:21
what they do is, they try to help childrenniños with autismautismo
26
69721
2633
intentar ayudarlos a comunicarse
no con palabras, sino con imágenes.
01:24
communicatecomunicar not with wordspalabras, but with picturesimágenes.
27
72354
3229
01:27
So if a childniño with autismautismo wanted to say,
28
75583
1930
Así que, si un niño con autismo
quisiera decir "quiero sopa",
01:29
"I want soupsopa," that childniño would pickrecoger
29
77513
2458
seleccionaría tres imágenes distintas:
"yo", "querer" y "sopa",
01:31
threeTres differentdiferente picturesimágenes, "I," "want," and "soupsopa,"
30
79971
2260
01:34
and they would put these togetherjuntos,
31
82231
1609
las juntaría, y el terapeuta o padre,
entendería qué quiere decir el niño.
01:35
and then the therapistterapeuta or the parentpadre would
32
83840
1867
01:37
understandentender that this is what the kidniño wants to say.
33
85707
1887
01:39
And this has been incrediblyincreíblemente effectiveeficaz;
34
87594
1778
Esto ha sido increíblemente eficaz
durante los últimos 30, 40 años
01:41
for the last 30, 40 yearsaños
35
89372
2141
01:43
people have been doing this.
36
91513
1613
en que se ha puesto en práctica.
01:45
In facthecho, a fewpocos yearsaños back,
37
93126
1349
De hecho, hace unos años,
desarrollé una aplicación para iPad
01:46
I developeddesarrollado an appaplicación for the iPadiPad
38
94475
2675
01:49
whichcual does exactlyexactamente this. It's calledllamado AvazAvaz,
39
97150
2255
que hace exactamente esto, llamada Avaz.
01:51
and the way it workstrabajos is that kidsniños selectseleccionar
40
99405
2279
Los niños seleccionan diferentes imágenes,
01:53
differentdiferente picturesimágenes.
41
101684
1321
se genera una secuencia de imágenes
para crear oraciones con ellas,
01:55
These picturesimágenes are sequencedsecuenciado
togetherjuntos to formformar sentencesfrases,
42
103005
2570
01:57
and these sentencesfrases are spokenhablado out.
43
105575
1719
y estas oraciones pueden escucharse.
01:59
So AvazAvaz is essentiallyesencialmente convertingmudado picturesimágenes,
44
107294
3025
Avaz, básicamente, convierte imágenes,
02:02
it's a translatortraductor, it convertsconversos picturesimágenes into speechhabla.
45
110319
3960
es un traductor, convierte
las imágenes en oraciones.
02:06
Now, this was very effectiveeficaz.
46
114279
1718
Avaz fue muy efectivo.
02:07
There are thousandsmiles of childrenniños usingutilizando this,
47
115997
1384
Hay miles de niños
usándolo en todo el mundo
02:09
you know, all over the worldmundo,
48
117381
1430
y empecé a pensar
02:10
and I startedempezado thinkingpensando about
49
118811
2175
02:12
what it does and what it doesn't do.
50
120986
2654
sobre qué hace y qué no,
02:15
And I realizeddio cuenta something interestinginteresante:
51
123640
1684
y me di cuenta de algo interesante:
02:17
AvazAvaz helpsayuda childrenniños with autismautismo learnaprender wordspalabras.
52
125324
4203
Avaz ayuda a los niños con autismo
a aprender palabras,
02:21
What it doesn't help them do is to learnaprender
53
129527
2405
pero no les ayuda a aprender
patrones de palabras.
02:23
wordpalabra patternspatrones.
54
131932
2748
02:26
Let me explainexplique this in a little more detaildetalle.
55
134680
2472
Se los explicaré en más detalle.
02:29
Take this sentencefrase: "I want soupsopa tonightesta noche."
56
137152
3057
Tomemos esta oración:
"Quiero sopa esta noche".
02:32
Now it's not just the wordspalabras
here that conveytransmitir the meaningsentido.
57
140209
4080
No solo las palabras
aportan significado,
02:36
It's alsoademás the way in whichcual these wordspalabras are arrangedarreglado,
58
144289
3140
sino también el modo
en que se organizan,
cómo se modifican y ordenan.
02:39
the way these wordspalabras are modifiedmodificado and arrangedarreglado.
59
147429
2515
02:41
And that's why a sentencefrase like "I want soupsopa tonightesta noche"
60
149959
2306
Por eso la frase
"quiero sopa esta noche"
02:44
is differentdiferente from a sentencefrase like
61
152265
1984
es diferente a otra como, por ejemplo,
"sopa esta quiero noche",
que no tiene ningún sentido.
02:46
"SoupSopa want I tonightesta noche," whichcual
is completelycompletamente meaninglesssin sentido.
62
154249
3312
Así que aquí hay
una abstracción oculta,
02:49
So there is anotherotro hiddenoculto abstractionabstracción here
63
157561
2619
02:52
whichcual childrenniños with autismautismo find
a lot of difficultydificultad copingalbardilla with,
64
160180
3557
con la que los niños autistas
tienen muchísimas dificultades,
02:55
and that's the facthecho that you can modifymodificar wordspalabras
65
163737
2840
y es el hecho de que
podemos modificar las palabras
02:58
and you can arrangeorganizar them to have
66
166577
2101
y ordenarlas para que tengan
03:00
differentdiferente meaningssignificados, to conveytransmitir differentdiferente ideasideas.
67
168678
2895
diferentes significados
y expresen diferentes ideas.
03:03
Now, this is what we call grammargramática.
68
171573
3459
Eso es la gramática.
03:07
And grammargramática is incrediblyincreíblemente powerfulpoderoso,
69
175032
2036
Y la gramática tiene un gran poder,
03:09
because grammargramática is this one componentcomponente of languageidioma
70
177068
3157
porque es el componente del lenguaje
que toma el vocabulario finito
que todos tenemos
03:12
whichcual takes this finitefinito vocabularyvocabulario that all of us have
71
180225
3489
y nos permite transmitir una
cantidad infinita de información,
03:15
and allowspermite us to conveytransmitir an
infiniteinfinito amountcantidad of informationinformación,
72
183714
4531
03:20
an infiniteinfinito amountcantidad of ideasideas.
73
188245
2134
una cantidad infinita de ideas.
03:22
It's the way in whichcual you can put things togetherjuntos
74
190379
2002
Es el modo en que podemos unir cosas
para decir lo que queramos.
03:24
in orderorden to conveytransmitir anything you want to.
75
192381
2168
03:26
And so after I developeddesarrollado AvazAvaz,
76
194549
2127
Así que, después
de desarrollar Avaz,
03:28
I worriedpreocupado for a very long time
77
196676
1568
mi preocupación
durante mucho tiempo fue
03:30
about how I could give grammargramática
to childrenniños with autismautismo.
78
198244
3910
cómo poder darle la gramática
a los niños con autismo.
03:34
The solutionsolución camevino to me from
a very interestinginteresante perspectiveperspectiva.
79
202154
2275
La solución me llegó desde
una perspectiva muy interesante.
03:36
I happenedsucedió to chanceoportunidad uponsobre a childniño with autismautismo
80
204429
3449
Ocurrió a partir de una conversación
de una niña autista con su madre,
03:39
conversingconversando with her mommamá,
81
207878
2109
03:41
and this is what happenedsucedió.
82
209987
2094
y esto es lo que ocurrió.
03:44
CompletelyCompletamente out of the blueazul, very spontaneouslyespontáneamente,
83
212081
2186
De forma totalmente inesperada,
03:46
the childniño got up and said, "EatComer."
84
214267
2463
la niña se levantó y dijo: "comer".
03:48
Now what was interestinginteresante was
85
216730
1770
Lo interesante fue el modo
03:50
the way in whichcual the mommamá was tryingmolesto to teasemolestar out
86
218500
4244
en que la madre intentó averiguar
lo que la niña quería decir,
03:54
the meaningsentido of what the childniño wanted to say
87
222744
2213
03:56
by talkinghablando to her in questionspreguntas.
88
224957
2260
haciéndole preguntas.
03:59
So she askedpreguntó, "EatComer what? Do
you want to eatcomer icehielo creamcrema?
89
227217
2593
Así que le preguntó: "¿comer qué?
¿Quieres comer helado?
04:01
You want to eatcomer? SomebodyAlguien elsemás wants to eatcomer?
90
229810
2112
¿Tú quieres comer?
¿Alguien quiere comer?
04:03
You want to eatcomer creamcrema now? You
want to eatcomer icehielo creamcrema in the eveningnoche?"
91
231922
3313
¿Quieres comer helado ahora?
¿Quieres comer helado por la noche?
04:07
And then it struckgolpeado me that
92
235235
1514
Y de repente me di cuenta de que
la madre había hecho algo increíble.
04:08
what the mothermadre had donehecho was something incredibleincreíble.
93
236749
2028
04:10
She had been ablepoder to get that childniño to communicatecomunicar
94
238777
1994
Había conseguido que su hija
comunicara una idea sin gramática.
04:12
an ideaidea to her withoutsin grammargramática.
95
240771
4138
04:16
And it struckgolpeado me that maybe this is what
96
244909
2696
Y me di cuenta de que quizás era esto
lo que yo estaba buscando.
04:19
I was looking for.
97
247605
1385
04:20
InsteadEn lugar of arrangingarreglando wordspalabras in an orderorden, in sequencesecuencia,
98
248990
4142
En lugar de ordenar las palabras
en secuencia, como una oración,
04:25
as a sentencefrase, you arrangeorganizar them
99
253132
2172
las ordenas en este mapa
donde se relacionan todas,
04:27
in this mapmapa, where they're all linkedvinculado togetherjuntos
100
255304
3811
no poniéndolas una tras otra, sino en
pares en forma de pregunta-respuesta.
04:31
not by placingcolocación them one after the other
101
259115
2143
04:33
but in questionspreguntas, in question-answerpregunta respuesta pairspares.
102
261258
3284
Si haces esto, lo que transmites
no es una oración en inglés,
04:36
And so if you do this, then what you're conveyingtransportando
103
264542
2358
04:38
is not a sentencefrase in EnglishInglés,
104
266900
1986
04:40
but what you're conveyingtransportando is really a meaningsentido,
105
268886
2966
sino que transmite el significado
de una oración en inglés.
04:43
the meaningsentido of a sentencefrase in EnglishInglés.
106
271852
1511
04:45
Now, meaningsentido is really the underbellybajo vientre,
in some sensesentido, of languageidioma.
107
273363
2932
En cierto sentido, el significado
es el punto débil del lenguaje.
04:48
It's what comesproviene after thought but before languageidioma.
108
276295
3821
Es lo que ocurre tras el pensamiento
pero antes del lenguaje.
04:52
And the ideaidea was that this particularespecial representationrepresentación
109
280116
2503
Y la idea es que esta
forma de representación
04:54
mightpodría conveytransmitir meaningsentido in its rawcrudo formformar.
110
282619
3261
puede transmitir
el significado en bruto.
04:57
So I was very excitedemocionado by this, you know,
111
285880
1771
Así que estaba muy emocionado,
dando saltos por todas partes,
04:59
hoppingsaltando around all over the placelugar,
112
287651
1493
05:01
tryingmolesto to figurefigura out if I can convertconvertir
113
289144
1771
intentando averiguar
si podría convertir
05:02
all possibleposible sentencesfrases that I hearoír into this.
114
290915
2524
todas las oraciones
que escucho en esto.
05:05
And I foundencontró that this is not enoughsuficiente.
115
293439
1773
Y me di cuenta de que
no es suficiente. ¿Por qué no?
05:07
Why is this not enoughsuficiente?
116
295212
1385
05:08
This is not enoughsuficiente because if you wanted to conveytransmitir
117
296597
1711
No es suficiente porque
si quisiera transmitir una negación,
05:10
something like negationnegación,
118
298308
2250
si quisiera decir "no quiero sopa"
05:12
you want to say, "I don't want soupsopa,"
119
300558
1736
05:14
then you can't do that by askingpreguntando a questionpregunta.
120
302294
2220
no podría hacerlo mediante preguntas.
05:16
You do that by changingcambiando the wordpalabra "want."
121
304514
2285
Hay que hacerlo cambiando
la palabra "querer".
05:18
Again, if you wanted to say,
122
306799
1637
Y si quisiera decir:
"ayer quería sopa",
05:20
"I wanted soupsopa yesterdayayer,"
123
308436
1980
lo haría transformando
la palabra "querer" en "quería".
05:22
you do that by convertingmudado
the wordpalabra "want" into "wanted."
124
310416
2737
05:25
It's a pastpasado tensetiempo.
125
313153
1666
Es un tiempo en pasado.
05:26
So this is a flourishflorecer whichcual I addedadicional
126
314819
2103
Así que esto es algo extra que añadí
para tener un sistema completo.
05:28
to make the systemsistema completecompletar.
127
316922
1576
Este es un mapa de palabras relacionadas
como preguntas y respuestas,
05:30
This is a mapmapa of wordspalabras joinedunido togetherjuntos
128
318498
1977
05:32
as questionspreguntas and answersrespuestas,
129
320475
1656
05:34
and with these filtersfiltros appliedaplicado on topparte superior of them
130
322131
2264
y con estos filtros
aplicados sobre ellas
05:36
in orderorden to modifymodificar them to representrepresentar
131
324395
1817
se pueden modificar para
representar ciertos matices.
05:38
certaincierto nuancesmatices.
132
326212
1709
Lo explicaré con otro ejemplo.
05:39
Let me showespectáculo you this with a differentdiferente exampleejemplo.
133
327921
1951
05:41
Let's take this sentencefrase:
134
329872
1254
Tomemos esta oración: "Le dije
al carpintero que no podía pagarle".
05:43
"I told the carpentercarpintero I could not paypaga him."
135
331126
1980
05:45
It's a fairlybastante complicatedComplicado sentencefrase.
136
333106
1792
Es una oración bastante complicada.
05:46
The way that this particularespecial systemsistema workstrabajos,
137
334898
1893
Debido al funcionamiento
de este sistema,
05:48
you can startcomienzo with any partparte of this sentencefrase.
138
336791
2578
se puede empezar con cualquier
parte de la oración.
05:51
I'm going to startcomienzo with the wordpalabra "tell."
139
339369
1698
Empezaré con la palabra "decir".
05:53
So this is the wordpalabra "tell."
140
341067
1462
Esta es la palabra "decir".
05:54
Now this happenedsucedió in the pastpasado,
141
342529
1600
Pero ocurrió en el pasado,
05:56
so I'm going to make that "told."
142
344129
2223
así que voy a ponerla en pasado.
05:58
Now, what I'm going to do is,
143
346352
1708
Haré preguntas como:
"¿Quién dijo?", dije.
06:00
I'm going to askpedir questionspreguntas.
144
348060
1756
06:01
So, who told? I told.
145
349816
2364
"¿Le dije a quién?
Le dije al carpintero".
06:04
I told whomquién? I told the carpentercarpintero.
146
352180
1927
06:06
Now we startcomienzo with a differentdiferente partparte of the sentencefrase.
147
354107
1751
Ahora vamos a otra parte de la oración.
06:07
We startcomienzo with the wordpalabra "paypaga,"
148
355858
1867
Empezamos con la palabra "pagar",
06:09
and we addañadir the abilitycapacidad filterfiltrar to it to make it "can paypaga."
149
357725
4577
y añadimos el filtro de habilidad
para que diga "poder pagar".
Luego la convertimos
en "no poder pagar",
06:14
Then we make it "can't paypaga,"
150
362302
2101
06:16
and we can make it "couldn'tno pudo paypaga"
151
364403
1599
y después en "no podía pagar",
poniéndola en pasado.
06:18
by makingfabricación it the pastpasado tensetiempo.
152
366002
1663
"¿Quién no podía pagar?
Yo no podía pagar".
06:19
So who couldn'tno pudo paypaga? I couldn'tno pudo paypaga.
153
367665
1923
06:21
Couldn'tNo pudo paypaga whomquién? I couldn'tno pudo paypaga the carpentercarpintero.
154
369588
2676
"¿A quién no podía pagar?
No podía pagar al carpintero".
06:24
And then you joinunirse these two togetherjuntos
155
372264
1731
Y entonces unimos ambas partes
preguntando lo siguiente:
06:25
by askingpreguntando this questionpregunta:
156
373995
1350
06:27
What did I tell the carpentercarpintero?
157
375345
1737
"¿Qué le dije al carpintero?
Le dije al carpintero
que no podía pagarle".
06:29
I told the carpentercarpintero I could not paypaga him.
158
377082
4049
06:33
Now think about this. This is
159
381131
1937
Ahora piensen,
06:35
—(ApplauseAplausos)—
160
383068
3542
(Aplausos)
se trata de la representación
de esta oración,
06:38
this is a representationrepresentación of this sentencefrase
161
386610
3672
sin usar el lenguaje.
06:42
withoutsin languageidioma.
162
390282
2435
06:44
And there are two or threeTres
interestinginteresante things about this.
163
392717
2192
Y tiene un par de cosas interesantes.
06:46
First of all, I could have startedempezado anywhereen cualquier sitio.
164
394909
3131
Primero, que pude haber empezado
por cualquier palabra.
06:50
I didn't have to startcomienzo with the wordpalabra "tell."
165
398040
2243
No necesariamente por
la palabra "decir".
Y el resultado habría
sido el mismo.
06:52
I could have startedempezado anywhereen cualquier sitio in the sentencefrase,
166
400283
1416
06:53
and I could have madehecho this entiretodo thing.
167
401699
1507
Lo segundo es que,
si yo no hablase inglés,
06:55
The secondsegundo thing is, if I wasn'tno fue an EnglishInglés speakeraltavoz,
168
403206
2776
06:57
if I was speakingHablando in some other languageidioma,
169
405982
2175
si hablase cualquier otro idioma,
07:00
this mapmapa would actuallyactualmente holdsostener truecierto in any languageidioma.
170
408157
3156
el mapa seguiría funcionando
en cualquier otro idioma,
07:03
So long as the questionspreguntas are standardizedestandarizado,
171
411313
1990
siempre que las preguntas
estén estandarizadas,
07:05
the mapmapa is actuallyactualmente independentindependiente of languageidioma.
172
413303
4287
el mapa es independiente del idioma.
07:09
So I call this FreeSpeechLibertad de expresión,
173
417590
2115
Así que lo llamé
FreeSpeech [LibreExpresión],
07:11
and I was playingjugando with this for manymuchos, manymuchos monthsmeses.
174
419705
2935
y estuve jugando con él muchos meses,
07:14
I was tryingmolesto out so manymuchos
differentdiferente combinationscombinaciones of this.
175
422640
2726
probé muchas combinaciones.
07:17
And then I noticednotado something very
interestinginteresante about FreeSpeechLibertad de expresión.
176
425366
2289
Y me di cuenta de algo muy
interesante sobre FreeSpeech.
07:19
I was tryingmolesto to convertconvertir languageidioma,
177
427655
3243
Estaba intentando
convertir el lenguaje,
las oraciones en inglés
en oraciones en FreeSpeech,
07:22
convertconvertir sentencesfrases in EnglishInglés
into sentencesfrases in FreeSpeechLibertad de expresión,
178
430898
2384
07:25
and vicevicio versaversa, and back and forthadelante.
179
433282
1752
y viceversa, una y otra vez.
07:27
And I realizeddio cuenta that this particularespecial configurationconfiguración,
180
435034
2255
Y me di cuenta de que esta configuración,
07:29
this particularespecial way of representingrepresentando languageidioma,
181
437289
2026
esta manera de representar el lenguaje,
07:31
it allowedpermitido me to actuallyactualmente createcrear very conciseconciso rulesreglas
182
439315
4395
me permitió crear reglas muy concisas
07:35
that go betweenEntre FreeSpeechLibertad de expresión on one sidelado
183
443710
2734
entre FreeSpeech, por una parte,
e inglés, por otra.
07:38
and EnglishInglés on the other.
184
446444
1488
Así que, podría escribir
este conjunto de reglas
07:39
So I could actuallyactualmente writeescribir this setconjunto of rulesreglas
185
447932
2180
07:42
that translatestraduce from this particularespecial
representationrepresentación into EnglishInglés.
186
450112
3395
que traducen desde este método
de representación al inglés.
07:45
And so I developeddesarrollado this thing.
187
453507
1831
Y desarrollé esto,
07:47
I developeddesarrollado this thing calledllamado
the FreeSpeechLibertad de expresión EngineMotor
188
455338
2232
el motor de FreeSpeech,
07:49
whichcual takes any FreeSpeechLibertad de expresión sentencefrase as the inputentrada
189
457570
2561
que toma cualquier
oración en FreeSpeech
07:52
and givesda out perfectlyperfectamente grammaticalgramático EnglishInglés texttexto.
190
460131
3930
y la traduce en un texto en inglés
gramaticalmente perfecto.
07:56
And by puttingponiendo these two piecespiezas togetherjuntos,
191
464061
1605
Y al juntar estas dos partes,
07:57
the representationrepresentación and the enginemotor,
192
465666
1881
la representación y la herramienta,
07:59
I was ablepoder to createcrear an appaplicación, a
technologytecnología for childrenniños with autismautismo,
193
467547
3796
pude crear una aplicación,
una tecnología para los niños con autismo
08:03
that not only givesda them wordspalabras
194
471343
2499
que no solo les da palabras,
sino también gramática.
08:05
but alsoademás givesda them grammargramática.
195
473842
3941
08:09
So I triedintentó this out with kidsniños with autismautismo,
196
477783
2360
Así que lo probé
con niños con autismo,
08:12
and I foundencontró that there was an
incredibleincreíble amountcantidad of identificationidentificación.
197
480143
5013
y descubrí que se identificaban
muchísimo con ella.
08:17
They were ablepoder to createcrear sentencesfrases in FreeSpeechLibertad de expresión
198
485156
2720
Podían crear oraciones
en FreeSpeech
08:19
whichcual were much more complicatedComplicado
but much more effectiveeficaz
199
487876
2558
mucho más complicadas
pero mucho más eficaces
08:22
than equivalentequivalente sentencesfrases in EnglishInglés,
200
490434
2899
que sus oraciones
equivalentes en inglés,
08:25
and I startedempezado thinkingpensando about
201
493333
1682
así que empecé a pensar
por qué ocurría eso.
08:27
why that mightpodría be the casecaso.
202
495015
1969
Y tuve una idea, y de eso quiero
hablarles a continuación.
08:28
And I had an ideaidea, and I want to
talk to you about this ideaidea nextsiguiente.
203
496984
4287
08:33
In about 1997, about 15 yearsaños back,
204
501271
3142
En 1997, hace unos 15 años,
08:36
there were a groupgrupo of scientistscientíficos that were tryingmolesto
205
504413
2011
un grupo de científicos
estaban intentando entender
08:38
to understandentender how the braincerebro processesprocesos languageidioma,
206
506424
2389
cómo el cerebro procesa el lenguaje,
08:40
and they foundencontró something very interestinginteresante.
207
508813
1779
y descubrieron algo muy interesante.
08:42
They foundencontró that when you learnaprender a languageidioma
208
510592
1872
Descubrieron que, cuando de niño,
con 2 años, aprendes un idioma,
08:44
as a childniño, as a two-year-olddos años de edad,
209
512464
2912
08:47
you learnaprender it with a certaincierto partparte of your braincerebro,
210
515376
2366
lo aprendes con una
parte de tu cerebro,
08:49
and when you learnaprender a languageidioma as an adultadulto --
211
517742
1600
y cuando lo aprendes de adulto,
08:51
for exampleejemplo, if I wanted to
learnaprender Japanesejaponés right now —
212
519342
3911
si, por ejemplo, yo quisiera
aprender japonés ahora,
el cerebro usa una parte
completamente distinta.
08:55
a completelycompletamente differentdiferente partparte of my braincerebro is used.
213
523253
2707
08:57
Now I don't know why that's the casecaso,
214
525960
1831
No sé la causa de esto,
pero mi suposición es
08:59
but my guessadivinar is that that's because
215
527791
1991
que cuando aprendes
un idioma de adulto,
09:01
when you learnaprender a languageidioma as an adultadulto,
216
529782
2437
casi siempre lo aprendes
09:04
you almostcasi invariablyinvariablemente learnaprender it
217
532219
1616
a través de tu idioma materno
o tu primer idioma.
09:05
throughmediante your nativenativo languageidioma, or
throughmediante your first languageidioma.
218
533835
4266
09:10
So what's interestinginteresante about FreeSpeechLibertad de expresión
219
538101
3252
Así que lo interesante de FreeSpeech
09:13
is that when you createcrear a sentencefrase
220
541353
1802
es que cuando creas una oración,
o cuando creas lenguaje,
09:15
or when you createcrear languageidioma,
221
543155
1695
09:16
a childniño with autismautismo createscrea
languageidioma with FreeSpeechLibertad de expresión,
222
544850
3070
cuando un niño con autismo
crea lenguaje con FreeSpeech,
09:19
they're not usingutilizando this supportapoyo languageidioma,
223
547920
1833
no usa ese idioma de apoyo,
no usa un idioma como puente.
09:21
they're not usingutilizando this bridgepuente languageidioma.
224
549753
2211
09:23
They're directlydirectamente constructingconstruyendo the sentencefrase.
225
551964
2657
Ellos construyen
la oración directamente.
09:26
And so this gavedio me this ideaidea.
226
554621
2193
Y esto me dio una idea.
09:28
Is it possibleposible to use FreeSpeechLibertad de expresión
227
556814
2024
¿Es posible usar FreeSpeech
no para niños con autismo,
09:30
not for childrenniños with autismautismo
228
558838
2510
sino para enseñar idiomas
a personas sin discapacidad?
09:33
but to teachenseñar languageidioma to people withoutsin disabilitiesdiscapacidades?
229
561348
6262
09:39
And so I triedintentó a numbernúmero of experimentsexperimentos.
230
567610
1978
Así que llevé a cabo
una serie de experimentos.
09:41
The first thing I did was I builtconstruido a jigsawrompecabezas puzzlerompecabezas
231
569588
2948
Lo primero que hice
fue diseñar un rompecabezas
09:44
in whichcual these questionspreguntas and answersrespuestas
232
572536
1970
en el que las preguntas y respuestas
se codifican en formas, en colores,
09:46
are codedcodificado in the formformar of shapesformas,
233
574506
1835
09:48
in the formformar of colorscolores,
234
576341
1138
y la gente intenta unirlas
y aprender cómo se relacionan.
09:49
and you have people puttingponiendo these togetherjuntos
235
577479
1849
09:51
and tryingmolesto to understandentender how this workstrabajos.
236
579328
1773
09:53
And I builtconstruido an appaplicación out of it, a gamejuego out of it,
237
581101
2376
A partir de esto,
creé una aplicación, un juego,
09:55
in whichcual childrenniños can playjugar with wordspalabras
238
583477
2661
con el que los niños
pueden jugar con palabras,
09:58
and with a reinforcementreforzamiento,
239
586138
1704
y con un refuerzo, un refuerzo sonoro
de las estructuras visuales,
09:59
a soundsonar reinforcementreforzamiento of visualvisual structuresestructuras,
240
587842
2585
10:02
they're ablepoder to learnaprender languageidioma.
241
590427
2013
con el que pueden aprender un idioma.
10:04
And this, this has a lot of potentialpotencial, a lot of promisepromesa,
242
592440
2736
Es un proyecto con mucho
potencial, muy prometedor.
10:07
and the governmentgobierno of IndiaIndia recentlyrecientemente
243
595176
1975
El gobierno indio nos compró
la licencia hace poco
10:09
licensedcon licencia this technologytecnología from us,
244
597151
1404
10:10
and they're going to try it out
with millionsmillones of differentdiferente childrenniños
245
598555
2074
y van a usarlo con millones de niños
para enseñarles inglés.
10:12
tryingmolesto to teachenseñar them EnglishInglés.
246
600629
2605
10:15
And the dreamsueño, the hopeesperanza, the visionvisión, really,
247
603234
2614
Y el sueño, la esperanza,
la visión, en realidad,
10:17
is that when they learnaprender EnglishInglés this way,
248
605848
3082
es que cuando aprendan
inglés de este modo,
10:20
they learnaprender it with the samemismo proficiencycompetencia
249
608930
2643
lo aprenderán con la misma competencia
que su lengua materna.
10:23
as theirsu mothermadre tonguelengua.
250
611573
3718
10:27
All right, let's talk about something elsemás.
251
615291
3816
Bueno, hablemos de otra cosa.
Hablemos de la expresión oral.
10:31
Let's talk about speechhabla.
252
619107
1997
Esto es expresión oral.
10:33
This is speechhabla.
253
621104
1271
10:34
So speechhabla is the primaryprimario modemodo of communicationcomunicación
254
622375
1962
La expresión oral es nuestro
modo de comunicación primario.
10:36
deliveredentregado betweenEntre all of us.
255
624337
1613
10:37
Now what's interestinginteresante about speechhabla is that
256
625950
1855
Lo interesante de esto es que la
expresión oral es unidimensional.
10:39
speechhabla is one-dimensionalunidimensional.
257
627805
1245
10:41
Why is it one-dimensionalunidimensional?
258
629050
1359
¿Por qué es unidimensional?
Porque es sonido.
10:42
It's one-dimensionalunidimensional because it's soundsonar.
259
630409
1568
10:43
It's alsoademás one-dimensionalunidimensional because
260
631977
1539
Y también porque nuestras
bocas están diseñadas así.
10:45
our mouthsbocas are builtconstruido that way.
261
633516
1205
10:46
Our mouthsbocas are builtconstruido to createcrear
one-dimensionalunidimensional soundsonar.
262
634721
3512
Están diseñadas para crear
sonido unidimensional.
10:50
But if you think about the braincerebro,
263
638233
2866
Pero si piensan en el cerebro,
10:53
the thoughtspensamientos that we have in our headscabezas
264
641099
1764
nuestros pensamientos
no son unidimensionales.
10:54
are not one-dimensionalunidimensional.
265
642863
2102
Quiero decir, tenemos ideas sofisticadas,
complejas, multidimensionales.
10:56
I mean, we have these richRico,
266
644965
1459
10:58
complicatedComplicado, multi-dimensionalmultidimensional ideasideas.
267
646424
3028
11:01
Now, it seemsparece to me that languageidioma
268
649452
1690
Yo creo que el lenguaje es en realidad
el invento del cerebro
11:03
is really the brain'ssesos inventioninvención
269
651142
2332
para convertir pensamientos complejos,
multidimensionales,
11:05
to convertconvertir this richRico, multi-dimensionalmultidimensional thought
270
653474
3096
11:08
on one handmano
271
656570
1587
11:10
into speechhabla on the other handmano.
272
658157
1923
en expresión oral.
11:12
Now what's interestinginteresante is that
273
660080
1762
Lo interesante es que,
11:13
we do a lot of work in informationinformación nowadayshoy en día,
274
661842
2568
hoy en día, trabajamos
mucho con la información,
11:16
and almostcasi all of that is donehecho
in the languageidioma domaindominio.
275
664410
3079
y casi todo ocurre
en el campo del lenguaje.
11:19
Take GoogleGoogle, for exampleejemplo.
276
667489
1939
Piensen en Google, por ejemplo.
11:21
GoogleGoogle trawlsredes de arrastre all these
countlessincontable billionsmiles de millones of websitessitios web,
277
669428
2677
Google rastrea miles de millones de webs,
11:24
all of whichcual are in EnglishInglés,
and when you want to use GoogleGoogle,
278
672105
2725
todas en inglés,
y cuando queremos usar Google,
11:26
you go into GoogleGoogle searchbuscar, and you typetipo in EnglishInglés,
279
674830
2450
vamos a Google y escribimos en inglés,
11:29
and it matchespartidos the EnglishInglés with the EnglishInglés.
280
677280
4163
y asocia el inglés con el inglés.
11:33
What if we could do this in FreeSpeechLibertad de expresión insteaden lugar?
281
681443
3583
¿Y si pudiéramos hacerlo en FreeSpeech?
11:37
I have a suspicionsospecha that if we did this,
282
685026
2301
Tengo la sospecha de que,
si lo hiciéramos,
11:39
we'dmie find that algorithmsAlgoritmos like searchingbuscando,
283
687327
2068
descubriríamos que
los algoritmos de búsqueda,
11:41
like retrievalrecuperación, all of these things,
284
689395
2325
recuperación de datos, todo eso,
11:43
are much simplermás simple and alsoademás more effectiveeficaz,
285
691720
3075
son mucho más simples y eficaces,
11:46
because they don't processproceso
the datadatos structureestructura of speechhabla.
286
694795
4417
porque no procesan
la estructura de la expresión,
11:51
InsteadEn lugar they're processingtratamiento
the datadatos structureestructura of thought.
287
699212
5976
sino la estructura del pensamiento.
11:57
The datadatos structureestructura of thought.
288
705188
2808
La estructura del pensamiento.
11:59
That's a provocativeprovocativo ideaidea.
289
707996
2076
Es una idea estimulante.
12:02
But let's look at this in a little more detaildetalle.
290
710072
2142
Pero veamos con más detalle.
12:04
So this is the FreeSpeechLibertad de expresión ecosystemecosistema.
291
712214
2366
Este es el ecosistema de FreeSpeech.
12:06
We have the FreeGratis SpeechHabla
representationrepresentación on one sidelado,
292
714580
2884
A un lado, tenemos la
representación de FreeSpeech,
12:09
and we have the FreeSpeechLibertad de expresión
EngineMotor, whichcual generatesgenera EnglishInglés.
293
717464
2228
y tenemos el motor de FreeSpeech,
que genera inglés.
12:11
Now if you think about it,
294
719694
1725
Ahora, si lo piensan,
12:13
FreeSpeechLibertad de expresión, I told you, is completelycompletamente
language-independentindependiente del lenguaje.
295
721419
2544
como dije, FreeSpeech
es independiente del idioma,
no tiene ninguna información específica
relacionada con el inglés.
12:15
It doesn't have any specificespecífico informationinformación in it
296
723963
2087
12:18
whichcual is about EnglishInglés.
297
726050
1228
12:19
So everything that this systemsistema knowssabe about EnglishInglés
298
727278
2800
Todo lo que sabe el sistema
sobre el inglés
12:22
is actuallyactualmente encodedcodificado into the enginemotor.
299
730078
4620
se encuentra codificado
en la herramienta.
12:26
That's a prettybonita interestinginteresante conceptconcepto in itselfsí mismo.
300
734698
2237
Es un concepto muy interesante
por sí mismo.
12:28
You've encodedcodificado an entiretodo humanhumano languageidioma
301
736935
3604
Hemos codificado todo un idioma
12:32
into a softwaresoftware programprograma.
302
740539
2645
en un programa de software.
12:35
But if you look at what's insidedentro the enginemotor,
303
743184
2531
Pero si miran dentro del programa,
12:37
it's actuallyactualmente not very complicatedComplicado.
304
745715
2358
verán que no es muy complicado.
12:40
It's not very complicatedComplicado codecódigo.
305
748073
2105
No es un código muy complicado.
12:42
And what's more interestinginteresante is the facthecho that
306
750178
2672
Y lo más interesante
es que la mayor parte del
código de la herramienta
12:44
the vastvasto majoritymayoria of the codecódigo in that enginemotor
307
752850
2203
12:47
is not really English-specificEspecífico del inglés.
308
755053
2412
no es específico del inglés.
Esto supone una idea interesante.
12:49
And that givesda this interestinginteresante ideaidea.
309
757465
1895
12:51
It mightpodría be very easyfácil for us to actuallyactualmente
310
759360
2038
Podría ser sencillo para nosotros
12:53
createcrear these enginesmotores in manymuchos,
manymuchos differentdiferente languagesidiomas,
311
761398
3826
crear estas herramientas
en muchos otros idiomas.
12:57
in Hindihindi, in Frenchfrancés, in Germanalemán, in Swahiliswahili.
312
765224
6354
En hindi, francés, alemán, swahili.
13:03
And that givesda anotherotro interestinginteresante ideaidea.
313
771578
2799
Y eso supone otra idea interesante.
13:06
For exampleejemplo, supposingsuponiendo que I was a writerescritor,
314
774377
2654
Por ejemplo, suponiendo
que yo fuese escritor,
13:09
say, for a newspaperperiódico or for a magazinerevista.
315
777031
2122
pongamos, para un
periódico o revista.
13:11
I could createcrear contentcontenido in one languageidioma, FreeSpeechLibertad de expresión,
316
779153
5011
Podría crear contenido
en un idioma, FreeSpeech,
y la persona que consume el contenido,
13:16
and the personpersona who'squien es consumingconsumidor that contentcontenido,
317
784164
2056
13:18
the personpersona who'squien es readingleyendo that particularespecial informationinformación
318
786220
3061
la persona que lee esa información,
13:21
could chooseescoger any enginemotor,
319
789281
2495
podría elegir cualquier herramienta
y podría leerlo en su
propia lengua materna.
13:23
and they could readleer it in theirsu ownpropio mothermadre tonguelengua,
320
791776
2736
13:26
in theirsu nativenativo languageidioma.
321
794512
3939
13:30
I mean, this is an incrediblyincreíblemente attractiveatractivo ideaidea,
322
798451
2722
Quiero decir, es una idea
increíblemente atractiva,
13:33
especiallyespecialmente for IndiaIndia.
323
801173
1999
especialmente para India.
13:35
We have so manymuchos differentdiferente languagesidiomas.
324
803172
1690
Tenemos muchos idiomas distintos.
13:36
There's a songcanción about IndiaIndia, and there's a descriptiondescripción
325
804862
2142
Hay una canción sobre India, y tiene
una descripción del país que dice:
13:39
of the countrypaís as, it saysdice,
326
807004
2344
13:41
(in Sanskritsánscrito).
327
809348
2360
(en sánscrito).
13:43
That meansmedio "ever-smilingsiempre sonriendo speakeraltavoz
328
811708
2773
Significa: "hablante siempre sonriente
de hermosos idiomas".
13:46
of beautifulhermosa languagesidiomas."
329
814481
4519
13:51
LanguageIdioma is beautifulhermosa.
330
819000
1964
Los idiomas son hermosos.
13:52
I think it's the mostmás beautifulhermosa of humanhumano creationscreaciones.
331
820964
2454
Creo que es el invento más hermoso
del ser humano.
13:55
I think it's the loveliestmás hermoso thing
that our brainssesos have inventedinventado.
332
823418
3978
Creo que es la cosa más bonita
que nuestros cerebros han inventado.
Entretienen, enseñan, iluminan,
13:59
It entertainsentretiene, it educateseduca, it enlightensilumina,
333
827396
3584
pero lo que más me gusta
es que otorgan poder.
14:02
but what I like the mostmás about languageidioma
334
830980
2044
14:05
is that it empowersempodera.
335
833024
1500
14:06
I want to leavesalir you with this.
336
834524
1838
Quiero dejarles con esto.
Es una fotografía de mis colaboradores,
14:08
This is a photographfotografía of my collaboratorscolaboradores,
337
836362
2385
mis primeros colaboradores,
14:10
my earliestmás temprano collaboratorscolaboradores
338
838747
997
14:11
when I startedempezado workingtrabajando on languageidioma
339
839744
1462
de cuando empecé a trabajar
14:13
and autismautismo and variousvarios other things.
340
841206
1502
con el lenguaje, el autismo y otras cosas.
14:14
The girl'schicas namenombre is PavnaPavna,
341
842708
1417
El nombre de esta niña es Pavna,
y esa es su madre, Kalpana.
14:16
and that's her mothermadre, KalpanaKalpana.
342
844125
1902
14:18
And Pavna'sPavna's an entrepreneurempresario,
343
846027
2138
Pavna es empresaria,
14:20
but her storyhistoria is much more remarkablenotable than minemía,
344
848165
2371
pero su historia es mucho
más notable que la mía,
14:22
because PavnaPavna is about 23.
345
850536
2400
porque Pavna tiene 23 años,
y tiene parálisis
cerebral cuadripléjica,
14:24
She has quadriplegictetrapléjico cerebralcerebral palsyparálisis,
346
852936
2552
14:27
so ever sinceya que she was bornnacido,
347
855488
1640
así que desde que nació,
no puede moverse ni hablar,
14:29
she could neitherninguno movemovimiento norni talk.
348
857128
3600
14:32
And everything that she's accomplishedconsumado so farlejos,
349
860728
2403
y todo lo que ha conseguido hasta ahora,
14:35
finishingrefinamiento schoolcolegio, going to collegeUniversidad,
350
863131
2227
terminar la escuela, ir a la universidad,
fundar una empresa,
14:37
startingcomenzando a companyempresa,
351
865358
1416
colaborar conmigo
para desarrollar Avaz,
14:38
collaboratingcolaborando with me to developdesarrollar AvazAvaz,
352
866774
2140
todo esto que ha conseguido,
14:40
all of these things she's donehecho
353
868914
1892
14:42
with nothing more than movingemocionante her eyesojos.
354
870806
5523
lo hizo solo moviendo los ojos.
14:48
DanielDaniel WebsterWebster said this:
355
876329
2689
Daniel Webster dijo:
14:51
He said, "If all of my possessionsposesiones were takentomado
356
879018
2940
"Si me quitaran todas mis
posesiones excepto una,
14:53
from me with one exceptionexcepción,
357
881958
2988
14:56
I would chooseescoger to keep the powerpoder of communicationcomunicación,
358
884946
2981
elegiría el poder de comunicarme;
14:59
for with it, I would regainrecuperar all the restdescanso."
359
887927
3903
con él recuperaría todo lo demás".
15:03
And that's why, of all of these incredibleincreíble
applicationsaplicaciones of FreeSpeechLibertad de expresión,
360
891830
5116
Y por eso, de todos los usos
increíbles de FreeSpeech,
15:08
the one that's closestmás cercano to my heartcorazón
361
896946
2080
al que más cariño le tengo,
15:11
still remainspermanece the abilitycapacidad for this
362
899026
2068
sigue siendo la posibilidad de
ofrecer a los niños con discapacidad
15:13
to empowerautorizar childrenniños with disabilitiesdiscapacidades
363
901094
2380
15:15
to be ablepoder to communicatecomunicar,
364
903474
1773
la posibilidad de comunicarse.
15:17
the powerpoder of communicationcomunicación,
365
905247
1789
El poder de comunicarse,
15:19
to get back all the restdescanso.
366
907036
2240
para recuperar todo lo demás.
15:21
Thank you.
367
909276
1397
Gracias.
(Aplausos)
15:22
(ApplauseAplausos)
368
910673
1332
Gracias.
15:24
Thank you. (ApplauseAplausos)
369
912005
4199
(Aplausos)
15:28
Thank you. Thank you. Thank you. (ApplauseAplausos)
370
916204
5323
15:33
Thank you. Thank you. Thank you. (ApplauseAplausos)
371
921527
4000
Translated by Laura Diaz
Reviewed by Sebastian Betti

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ABOUT THE SPEAKER
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired.

Why you should listen

Ajit Narayanan is the founder and CEO of Invention Labs, and the inventor of Avaz AAC, the first assistive device aimed at an Indian market that helps people with speech disabilities -- such as cerebral palsy, autism, intellectual disability, aphasia and learning disabilities -- to communicate. Avaz is also available as an iPad app, aimed at children with autism. In 2010, Avaz won the National Award for Empowerment of People with Disabilities from the president of India, and in 2011, Narayanan was listed in MIT Technology Review 35 under 35.
 
Narayanan is a prolific inventor with more than 20 patent applications. He is an electrical engineer with degrees from IIT Madras. His research interests are embedded systems, signal processing and understanding how the brain perceives language and communication.

More profile about the speaker
Ajit Narayanan | Speaker | TED.com