TED2010
Temple Grandin: The world needs all kinds of minds
Темпъл Грандин: Светът има нужда от най-различни умове
Filmed:
Readability: 3.4
5,588,848 views
Темпъл Грандин, на която са поставили диагноза аутизъм още като дете, говори за това как работи нейният ум - споделя способността си да "мисли в картини", което й помага да разрешава проблеми, с които невротипичните умове може би не биха се справили. Според нея светът има нужда от хора от спектъра на аутизма: визуални мислители, мислители в схеми, вербални мислители и всякакъв вид умни деца-чудаци.
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
Ще започна просто с това да поговоря малко
00:17
what exactly autism is.
1
2000
2000
за това какво точно е аутизъм.
00:19
Autism is a very big continuum
2
4000
3000
Аутизмът е един много голям континуум,
00:22
that goes from very severe -- the child remains non-verbal --
3
7000
3000
простиращ се от деца, които остават невербални,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
10000
3000
чак до блестящи учени и инженери.
00:28
And I actually feel at home here,
5
13000
2000
Тук се чувствам като у дома си.
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
15000
2000
Защото тук има много генетика на аутизма.
00:32
You wouldn't have any...
7
17000
2000
Не бихте имали каквито и да било...
00:34
(Applause)
8
19000
4000
(Аплодисменти)
00:38
It's a continuum of traits.
9
23000
2000
Това е континуум от характерни особености.
00:40
When does a nerd turn into
10
25000
3000
Кога един зубър се превръща
00:43
Asperger, which is just mild autism?
11
28000
2000
в Аспергер, което е просто мека форма на аутизъм?
00:45
I mean, Einstein and Mozart
12
30000
3000
Имам предвид Айнщайн, Моцарт
00:48
and Tesla would all be probably diagnosed
13
33000
2000
и Тесла - на всички тях вероятно би била поставена диагноза
00:50
as autistic spectrum today.
14
35000
2000
от аутистичния спектър.
00:52
And one of the things that is really going to concern me is
15
37000
3000
Едно от нещата, за което наистина съм загрижена,
00:55
getting these kids to be the ones that are going to invent
16
40000
3000
е как тези деца да станат онези, които ще изобретят
00:58
the next energy things,
17
43000
2000
следващите неща в енергетиката -
01:00
you know, that Bill Gates talked about this morning.
18
45000
4000
Бил Гейтс говори за това тази сутрин.
01:04
OK. Now, if you want to understand
19
49000
2000
Така. Ако искате да разберете
01:06
autism, animals.
20
51000
2000
аутизма, животни.
01:08
And I want to talk to you now about different ways of thinking.
21
53000
2000
Сега искам да ви говоря за различни начини на мислене.
01:10
You have to get away from verbal language.
22
55000
3000
Трябва да се отделите от словесния език.
01:13
I think in pictures,
23
58000
2000
Аз мисля в картини.
01:15
I don't think in language.
24
60000
3000
Не мисля в език.
01:18
Now, the thing about the autistic mind
25
63000
2000
Работата при аутистичния ум е,
01:20
is it attends to details.
26
65000
3000
че той обръща внимание на подробности.
01:23
OK, this is a test where you either have to
27
68000
2000
Това е един тест, в който трябва да избереш
01:25
pick out the big letters, or pick out the little letters,
28
70000
2000
или големите букви, или малките.
01:27
and the autistic mind picks out the
29
72000
2000
Аутистичният ум избира
01:29
little letters more quickly.
30
74000
2000
по-бързо малките букви.
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
31
76000
4000
Работата е там, че нормалният мозък игнорира детайлите.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
32
80000
2000
Ако строиш мост, детайлите са доста важни,
01:37
because it will fall down if you ignore the details.
33
82000
3000
защото той ще падне, ако игнорираш детайлите.
01:40
And one of my big concerns with a lot of policy things today
34
85000
3000
Едно от нещата, за които съм доста загрижена в днешната политика е,
01:43
is things are getting too abstract.
35
88000
2000
че нещата стават твърде абстрактни.
01:45
People are getting away from doing
36
90000
2000
Хората все по-малко
01:47
hands-on stuff.
37
92000
2000
вършат неща с ръцете си.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools have taken out
38
94000
2000
Наистина съм загрижена, че много училища
01:51
the hands-on classes,
39
96000
2000
са премахнали часовете по трудово обучение,
01:53
because art, and classes like that,
40
98000
2000
защото рисуването и подобни часове -
01:55
those are the classes where I excelled.
41
100000
2000
в тези часове бях отличничка.
01:57
In my work with cattle,
42
102000
2000
При работата си с добитък
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
43
104000
3000
забелязвах много подробности, които повечето хора не забелязват,
02:02
would make the cattle balk. Like, for example,
44
107000
2000
и които биха стреснали добитъка. Като например
02:04
this flag waving, right in front of the veterinary facility.
45
109000
3000
това веещо се знаме, точно пред ветеринарната клиника.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
46
112000
3000
Този двор за угояване щеше да срути цялата им ветеринарна клиника -
02:10
all they needed to do was move the flag.
47
115000
2000
трябваше само да преместят знамето.
02:12
Rapid movement, contrast.
48
117000
3000
Бързо движение, контраст.
02:15
In the early '70s when I started, I got right down
49
120000
2000
В началото на 70-те години, когато започнах,
02:17
in the chutes to see what cattle were seeing.
50
122000
2000
слязох право долу в шахтите, за да видя какво вижда добитъкът.
02:19
People thought that was crazy. A coat on a fence would make them balk,
51
124000
3000
Хората смятаха това за лудост. Палто на ограда би ги стреснало.
02:22
shadows would make them balk, a hose on the floor ...
52
127000
3000
Сенките биха ги стреснали, маркуч на пода.
02:25
people weren't noticing these things --
53
130000
2000
Хората не забелязваха тези неща -
02:27
a chain hanging down --
54
132000
2000
верига, висяща надолу,
02:29
and that's shown very, very nicely in the movie.
55
134000
2000
и това е показано много, много хубаво във филма.
02:31
In fact, I loved the movie, how they
56
136000
2000
Всъщност много ми хареса как във филма
02:33
duplicated all my projects. That's the geek side.
57
138000
2000
са дублирали всичките ми проекти.
02:35
My drawings got to star in the movie too.
58
140000
3000
Рисунките ми също играха във филма.
02:38
And actually it's called "Temple Grandin,"
59
143000
2000
Всъщност, той се казва "Темпъл Грандин",
02:40
not "Thinking In Pictures."
60
145000
2000
а не "Мислене в картини".
02:42
So, what is thinking in pictures? It's literally movies
61
147000
2000
И така, какво е мислене в картини? Буквално са филми
02:44
in your head.
62
149000
2000
в главата ти.
02:46
My mind works like Google for images.
63
151000
2000
Моят ум работи като Google за изображения.
02:48
Now, when I was a young kid I didn't know my thinking was different.
64
153000
3000
Като малко дете не знаех, че мисленето ми е различно.
02:51
I thought everybody thought in pictures.
65
156000
2000
Мислех, че всички мислят в картини.
02:53
And then when I did my book, "Thinking In Pictures,"
66
158000
2000
А после, когато направих книгата си - "Мислене в картини",
02:55
I start interviewing people about how they think.
67
160000
3000
започнах да интервюирам хора за това как мислят.
02:58
And I was shocked to find out that
68
163000
2000
И със смайване открих, че моето мислене
03:00
my thinking was quite different. Like if I say,
69
165000
2000
е доста различно. Например, ако кажа:
03:02
"Think about a church steeple"
70
167000
2000
"Мисли за църковна камбанария",
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
71
169000
2000
повечето хора си представят нещо общо, генерализирано.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
72
171000
2000
Това може и да не е вярно в тази зала,
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
73
173000
4000
но ще бъде вярно на много различни места.
03:12
I see only specific pictures.
74
177000
2000
Аз виждам само специфични картини.
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
75
179000
4000
Те проблесват в паметта ми, точно като Google за картинки.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there
76
183000
2000
А във филма, там имат една страхотна сцена,
03:20
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
77
185000
4000
където се казва думата "обувка", и във въображението ми
03:24
pop into my imagination.
78
189000
2000
изскачат цял куп обувки от 50-те и 60-те.
03:26
OK, there is my childhood church,
79
191000
2000
Така, ето я църквата от детството ми.
03:28
that's specific. There's some more, Fort Collins.
80
193000
3000
Толкова специфично. Ето и още, Форт Колинс.
03:31
OK, how about famous ones?
81
196000
2000
Добре, ами по-известните?
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
82
198000
3000
Те просто някак изскачат, някак ей така.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
83
201000
3000
Наистина много бързо, като Google за картинки.
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
И излизат една по една.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snow,
85
206000
2000
Тогава си мисля - добре де, може би може да вали сняг,
03:43
or we can have a thunderstorm,"
86
208000
2000
или пък да има гръмотевична буря,
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
87
210000
3000
и можем да я задържим там и да я превърнем във видеоклипове.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
88
213000
3000
Визуалното мислене беше огромно предимство
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
89
216000
3000
в работата ми по проектиране на места за работа с добитък.
03:54
And I've worked really hard on improving
90
219000
2000
И работих наистина усърдно за подобряване
03:56
how cattle are treated at the slaughter plant.
91
221000
2000
на отношението към добитъка в кланицата.
03:58
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
92
223000
3000
Няма да навлизам в лепкави кадри от кланицата.
04:01
I've got that stuff up on YouTube if you want to look at it.
93
226000
2000
Качила съм това в Youtubе, ако искате да го погледнете.
04:03
But, one of the things that I was able to do in my design work
94
228000
4000
Но едно от нещата, които успях да правя в проектантската си работа
04:07
is I could actually test run
95
232000
2000
е, че всъщност можех да тествам
04:09
a piece of equipment in my mind,
96
234000
2000
дадено оборудване в ума си,
04:11
just like a virtual reality computer system.
97
236000
3000
точно като компютърна система за виртуална реалност.
04:14
And this is an aerial view
98
239000
2000
А това е поглед от въздуха
04:16
of a recreation of one of my projects that was used in the movie.
99
241000
3000
на една възстановка на един от проектите ми, използвана във филма.
04:19
That was like just so super cool.
100
244000
2000
Това просто беше супер готино.
04:21
And there were a lot of kind of Asperger types
101
246000
2000
И имаше много Аспергерови типове
04:23
and autism types working out there on the movie set too.
102
248000
3000
и аутистични типове, работещи също и на снимачната площадка.
04:26
(Laughter)
103
251000
2000
(Смях)
04:28
But one of the things that really worries me
104
253000
2000
Но едно от нещата, които наистина ме притесняват,
04:30
is: Where's the younger version of those kids going today?
105
255000
4000
е накъде върви по-младата версия на тези деца днес.
04:34
They're not ending up in Silicon Valley, where they belong.
106
259000
3000
Те не се оказват в Силиконовата долина, където им е мястото.
04:37
(Laughter)
107
262000
3000
(Смях)
04:40
(Applause)
108
265000
5000
(Аплодисменти)
04:45
Now, one of the things I learned very early on because I wasn't that social,
109
270000
3000
Едно от нещата, които научих много рано, защото не бях особено социална,
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
110
273000
4000
беше, че трябва да продавам работата си, а не самата себе си.
04:52
And the way I sold livestock jobs
111
277000
2000
А начинът, по който продавах работа с добитък,
04:54
is I showed off my drawings, I showed off pictures of things.
112
279000
3000
е, че показвах рисунките си, показвах картинки на разни неща.
04:57
Another thing that helped me as a little kid
113
282000
2000
Друго нещо, което ми помогна като малко дете
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
114
284000
2000
е, че през 50-те наистина те учеха на обноски.
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
115
286000
2000
Учеха те, че не може да сваляш стоката от рафтовете
05:03
in the store and throw it around.
116
288000
2000
в магазина и да я хвърляш наоколо.
05:05
Now, when kids get to be in third or fourth grade,
117
290000
3000
Когато децата стигнат до мен в трети или четвърти клас,
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
118
293000
3000
може да видиш, че това дете ще бъде визуален мислител,
05:11
drawing in perspective. Now, I want to
119
296000
2000
рисуващ в перспектива. Искам да подчертая,
05:13
emphasize that not every autistic kid
120
298000
2000
че не всяко аутистично дете
05:15
is going to be a visual thinker.
121
300000
2000
ще бъде визуален мислител.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
122
302000
4000
Направиха ми този мозъчен скенер преди няколко години
05:21
and I used to joke around about having a
123
306000
2000
и се шегувах с това, че имам
05:23
gigantic Internet trunk line
124
308000
2000
гигантски кабел за интернет,
05:25
going deep into my visual cortex.
125
310000
2000
влизащ дълбоко в зрителната част от мозъчната ми кора.
05:27
This is tensor imaging.
126
312000
2000
Това е тензорна образност.
05:29
And my great big internet trunk line
127
314000
2000
А моят огромен интернет кабел
05:31
is twice as big as the control's.
128
316000
2000
е два пъти по-голям от този на контролния.
05:33
The red lines there are me,
129
318000
2000
Червените линии съм аз,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
130
320000
4000
а сините линии са контрол, съвпадащ с възрастта и пола.
05:39
And there I got a gigantic one,
131
324000
2000
Там имам един гигантски,
05:41
and the control over there, the blue one,
132
326000
2000
а контролът ей там, синьото,
05:43
has got a really small one.
133
328000
4000
има наистина малък.
05:47
And some of the research now is showing
134
332000
2000
Някои изследвания сега показват,
05:49
is that people on the spectrum actually think with primary visual cortex.
135
334000
4000
че хората в спектъра всъщност мислят с първична визуална кора.
05:53
Now, the thing is, the visual thinker's just one kind of mind.
136
338000
3000
Работата е там, че визуалният мислител е само един вид ум.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
137
341000
3000
Аутистичният ум има тенденция да е ум на специалист.
05:59
good at one thing, bad at something else.
138
344000
4000
Добър в едно нещо, лош в нещо друго.
06:03
And where I was bad was algebra. And I was never allowed
139
348000
2000
Аз бях зле в алгебрата. И никога не ми позволяваха
06:05
to take geometry or trig.
140
350000
2000
да уча геометрия или тригонометрия.
06:07
Gigantic mistake: I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
141
352000
3000
Гигантска грешка. Откривам много деца, които трябва да пропуснат алгебрата
06:10
go right to geometry and trig.
142
355000
2000
и да преминат направо към геометрия и тригонометрия.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
143
357000
3000
Друг вид ум е схемовият мислител.
06:15
More abstract. These are your engineers,
144
360000
2000
По-абстрактен. Това са инженерите,
06:17
your computer programmers.
145
362000
2000
компютърните програмисти.
06:19
Now, this is pattern thinking. That praying mantis
146
364000
2000
Това е схемово мислене. Тази богомолка
06:21
is made from a single sheet of paper --
147
366000
2000
е направена от един-единствен лист хартия,
06:23
no scotch tape, no cuts.
148
368000
2000
без скоч-лента, без рязане.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
149
370000
3000
А това отзад е схемата за сгъването й.
06:28
Here are the types of thinking:
150
373000
2000
Ето ги типовете мислене,
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
151
375000
3000
фотореалистични визуални мислители, като мен.
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
152
378000
4000
Схемови мислители, музикални и математически умове.
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
153
382000
2000
Някои от тях често имат проблеми с четенето.
06:39
You also will see these kind of problems
154
384000
2000
Ще видите също тези видове проблеми
06:41
with kids that are dyslexic.
155
386000
3000
при деца, които имат дислексия.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
156
389000
2000
Ще видите тези различни типове умове.
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
157
391000
3000
А после идва вербалният ум. Те знаят всеки факт за всичко.
06:49
Now, another thing is the sensory issues.
158
394000
2000
Друго нещо са сензорните проблеми.
06:51
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
159
396000
4000
Безпокоях се, че трябва да нося тази джаджа на лицето си.
06:55
And I came in half an hour beforehand
160
400000
3000
И влязох половин час предварително,
06:58
so I could have it put on and kind of get used to it,
161
403000
2000
за да може да ми я сложат и няка да свикна с нея.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
162
405000
3000
Огънаха я, за да не ме удря по брадичката.
07:03
But sensory is an issue. Some kids are bothered by fluorescent lights;
163
408000
3000
Сетивата са проблем. Някои деца се притесняват от флуоресцентни светлини,
07:06
others have problems with sound sensitivity.
164
411000
3000
други имат проблеми с чувствителност към звук.
07:09
You know, it's going to be variable.
165
414000
3000
Разбирате ли, ще варира.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
166
417000
4000
Визуалното мислене ми даде голямо прозрение
07:16
into the animal mind.
167
421000
2000
в животинския ум.
07:18
Because think about it: An animal is a sensory-based thinker,
168
423000
3000
Помислете. Едно животно е сетивно базиран мислител,
07:21
not verbal -- thinks in pictures,
169
426000
4000
не вербално. Мисли в картини.
07:25
thinks in sounds, thinks in smells.
170
430000
3000
Мисли в звуци. Мисли в миризми.
07:28
Think about how much information there is there on the local fire hydrant.
171
433000
3000
Помислете колко много информация има за местния противопожарен кран.
07:31
He knows who's been there, when they were there.
172
436000
3000
Той знае кой е бил там, кога е бил там,
07:34
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
173
439000
3000
дали е враг или приятел, има ли някой, с когото може да се чифтоса.
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
174
442000
3000
Има цял тон информация за този пожарен кран.
07:40
It's all very detailed information,
175
445000
4000
Цялата тази информация е много подробна.
07:44
and, looking at these kind of details
176
449000
2000
И разглеждането на този вид детайли
07:46
gave me a lot of insight into animals.
177
451000
2000
ми даде голямо прозрение за животните.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
178
453000
4000
Животинският ум, а също и моят ум,
07:52
puts sensory-based information
179
457000
2000
поставя сензорно базираната информация
07:54
into categories.
180
459000
2000
в категории.
07:56
Man on a horse
181
461000
2000
Човек на кон
07:58
and a man on the ground --
182
463000
2000
и човек на земята,
08:00
that is viewed as two totally different things.
183
465000
2000
това се разглежда като две напълно различни неща.
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
184
467000
3000
Може да имаш кон, малтретиран от ездач.
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
185
470000
2000
Това не би било никакъв проблем за ветеринаря
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
186
472000
3000
и за подковача, но не може да го яздиш.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up
187
475000
3000
Имаш друг кон, който може би подковачът е пребил
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground,
188
478000
2000
и ще бъде ужасен за каквото и да било на земята,
08:15
with the veterinarian, but a person can ride him.
189
480000
3000
с ветеринаря, но човек може да го язди.
08:18
Cattle are the same way.
190
483000
2000
Същото е с добитъка.
08:20
Man on a horse,
191
485000
2000
Човек на кон,
08:22
a man on foot -- they're two different things.
192
487000
2000
човек пеш, това са две различни неща.
08:24
You see, it's a different picture.
193
489000
2000
Разбирате ли, картината е различна.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
194
491000
3000
Искам да мислите за това колко специфично е това.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
195
494000
4000
Тази възможност да се поставя информация в категории.
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
Има много хора, които не са много добри в това.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
197
501000
2000
Докато съм навън и оправям проблеми с оборудване
08:38
or problems with something in a plant,
198
503000
2000
или проблеми с нещо в завод,
08:40
they don't seem to be able to figure out, "Do I have a training people issue?
199
505000
4000
те не схващат: "Проблем с обучението на хората ли имам?
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
200
509000
2000
Или пък му има нещо на оборудването?"
08:46
In other words, categorize equipment problem
201
511000
2000
С други думи, категоризация на проблем с оборудването,
08:48
from a people problem.
202
513000
2000
от проблем с хората.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
203
515000
3000
Намирам, че много хора имат трудности в това.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
204
518000
3000
Да кажем, аз открия, че е проблем с оборудването.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
205
521000
2000
Дребен проблем ли е, с нещо просто, което мога да оправя?
08:58
Or is the whole design of the system wrong?
206
523000
3000
Или пък целият проект на системата е погрешен?
09:01
People have a hard time figuring that out.
207
526000
3000
На хората им е трудно да проумеят това.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Да разгледаме нещо като, разбирате ли,
09:06
solving problems with making airlines safer.
209
531000
2000
разрешаване на проблеми с това авиолиниите да станат по-безопасни.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
210
533000
2000
Да, прелетяла съм милион мили.
09:10
I do lots and lots of flying,
211
535000
2000
Летя извънредно много.
09:12
and if I was at the FAA,
212
537000
3000
Ако бях във FFA,
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
213
540000
4000
какво щях да наблюдавам много пряко?
09:19
It would be their airplane tails.
214
544000
2000
Опашките на самолетите им.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
215
546000
3000
Знаете ли, при пет фатални катастрофи през последните 20 години
09:24
the tail either came off or steering stuff inside the tail broke
216
549000
4000
опашката или се е откъснала, или насочващо оборудване вътре в опашката се е повредило
09:28
in some way.
217
553000
2000
по някакъв начин.
09:30
It's tails, pure and simple.
218
555000
2000
Проблемът е в опашките, чисто и просто.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what? They can't see
219
557000
2000
А когато пилотите се разхождат из самолета, познайте? Те не виждат
09:34
that stuff inside the tail.
220
559000
2000
тези неща вътре в опашката.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Знаете ли, като мисля за това,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
222
563000
3000
изтеглям цялата тази специфична информация.
09:41
It's specific. See, my thinking's bottom-up.
223
566000
3000
Специфична е. Така че, разбирате ли, мисленето ми е отдолу нагоре.
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
224
569000
4000
Вземам всички малки парченца и събирам парченцата заедно като пъзел.
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid
225
573000
2000
Ето един кон, който ужасно се страхуваше
09:50
of black cowboy hats.
226
575000
2000
от черни каубойски шапки.
09:52
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
227
577000
2000
Бил е малтретиран от човек с черна каубойска шапка.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
228
579000
3000
Бели каубойски шапки, с тях нямаше никакъв проблем.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
229
582000
3000
Работата е там, че на света ще са нужни
10:00
all of the different kinds of minds
230
585000
2000
всичките различни видове умове,
10:02
to work together.
231
587000
2000
за да работят заедно.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
232
589000
3000
Трябва да работим за развитие на всички тези видове умове.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy,
233
592000
3000
Едно от нещата, които наистина ме подлудяват,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
234
595000
2000
докато пътувам наоколо и ходя по аутистични срещи е,
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
235
597000
3000
че виждам много умни деца-особняци.
10:15
and they just aren't very social,
236
600000
3000
Те просто не са много социални.
10:18
and nobody's working on developing their interest
237
603000
2000
А никой не работи за развитие на техния интерес
10:20
in something like science.
238
605000
2000
към нещо като науката.
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
239
607000
3000
И това повдига въпроса за моя преподавател по наука.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
240
610000
3000
Преподавателят ми по наука е показан прекрасно във филма.
10:28
I was a goofball student. When I was in high school
241
613000
2000
Бях глупава ученичка. Като бях в гимназията,
10:30
I just didn't care at all about studying,
242
615000
3000
просто изобщо не ми пукаше за ученето,
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
243
618000
3000
докато не започнаха часовете по наука на г-н Карлок.
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
244
621000
3000
Той е д-р Карлок във филма.
10:39
And he got me challenged
245
624000
3000
Предизвика ме да разбера
10:42
to figure out an optical illusion room.
246
627000
3000
една стая с оптична илюзия.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
247
630000
2000
Това повдига целия въпрос, че трябва да показваш на децата
10:47
interesting stuff.
248
632000
2000
интересни неща.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
249
634000
3000
Едно от нещата, които според мен може би TED трябва да прави,
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
250
637000
3000
е да разказва на всички училища за страхотните лекции в TED,
10:55
and there's all kinds of great stuff on the Internet
251
640000
2000
и има всякакви страхотни неща в интернет,
10:57
to get these kids turned on.
252
642000
2000
които да заинтригуват тези деца.
10:59
Because I'm seeing a lot of these geeky nerdy kids,
253
644000
3000
Защото виждам много от тези деца-особняци
11:02
and the teachers out in the Midwest, and the other parts of the country,
254
647000
3000
а учителите в средния Запад, и други части от страната,
11:05
when you get away from these tech areas,
255
650000
2000
които са отдалечени от технологичните райони,
11:07
they don't know what to do with these kids.
256
652000
2000
те не знаят какво да правят с тези деца.
11:09
And they're not going down the right path.
257
654000
2000
И не вървят по правилния път.
11:11
The thing is, you can make a mind
258
656000
2000
Работата е там, че можеш да накараш един ум
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
259
658000
3000
да бъде повече мислещ и познавателен ум.
11:16
or your mind can be wired to be more social.
260
661000
3000
Или умът ти може да бъде насочен към това да бъде по-социален.
11:19
And what some of the research now has shown in autism
261
664000
2000
Онова, което сега показват някои от проучванията за аутизма,
11:21
is there may by extra wiring back here,
262
666000
2000
е, че там отзад може да има допълнителни жици,
11:23
in the really brilliant mind, and we lose a few social circuits here.
263
668000
3000
в наистина блестящия ум, и губим някои социални вериги тук.
11:26
It's kind of a trade-off between thinking and social.
264
671000
4000
Един вид размяна между мислене и социално.
11:30
And then you can get into the point where it's so severe
265
675000
2000
И тогава може да се стигне дотам да е толкова тежко,
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
266
677000
3000
че да има човек, който да е безсловесен.
11:35
In the normal human mind
267
680000
2000
В нормалния човешки ум
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
268
682000
3000
езикът прикрива визуалното мислене, което споделяме с животните.
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
269
685000
3000
Това е работата на д-р Брус Милър.
11:43
And he studied Alzheimer's patients
270
688000
3000
Той проучва пациенти с Алцхаймер,
11:46
that had frontal temporal lobe dementia.
271
691000
2000
които имали деменция на фронталния темпорален лоб.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain,
272
693000
3000
Деменцията изяждала езиковите части от мозъка
11:51
and then this artwork came out of somebody who used to install stereos in cars.
273
696000
5000
и това произведение се получило от човек, който някога инсталирал стереоуредби в коли.
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
274
701000
4000
Ван Гог не е разбирал нищо от физика.
12:00
but I think it's very interesting
275
705000
2000
Но мисля, че е много интересно,
12:02
that there was some work done to show that
276
707000
2000
че е извършена известна работа, за да се покаже,
12:04
this eddy pattern in this painting
277
709000
2000
че този вихров мотив в тази картина
12:06
followed a statistical model of turbulence,
278
711000
3000
е следвал един статистически модел на турбулентност.
12:09
which brings up the whole interesting idea
279
714000
2000
Което води до цялата интересна идея
12:11
of maybe some of this mathematical patterns
280
716000
2000
за това, че може би някои от тези математически схеми
12:13
is in our own head.
281
718000
2000
са в собствената ни глава.
12:15
And the Wolfram stuff -- I was taking
282
720000
2000
И онези неща на Волфрам, за които си водех бележки
12:17
notes and I was writing down all the
283
722000
2000
и записвах всички
12:19
search words I could use,
284
724000
2000
ключови думи за търсене, които бих могла да използвам,
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
285
726000
4000
защото мисля, че това ще продължи в моите лекции за аутизма.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
286
730000
2000
Трябва да показваме на тези деца интересни неща.
12:27
And they've taken out the autoshop class
287
732000
2000
А те махнаха часовете по Autoshop
12:29
and the drafting class and the art class.
288
734000
2000
и часовете по чертане, и часовете по изкуство.
12:31
I mean art was my best subject in school.
289
736000
3000
Искам да кажа, в училище бях най-добра по рисуване.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
290
739000
2000
Трябва да мислим за всички тези различни видове умове.
12:36
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
291
741000
3000
И е абсолютно необходимо да работим с тези видове умове,
12:39
because we absolutely are going to need
292
744000
3000
защото ще ни бъдат абсолютно необходими
12:42
these kind of people in the future.
293
747000
3000
този вид хора в бъдеще.
12:45
And let's talk about jobs.
294
750000
2000
Да говорим за работни места.
12:47
OK, my science teacher got me studying
295
752000
2000
Моят преподавател по наука ме взе да уча,
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
296
754000
3000
защото бях глупачка, която не искаше да учи.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
297
757000
2000
Но знаете ли какво? Трупах работен опит.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
298
759000
2000
Виждам твърде много от тези умни деца, които не са учили основни неща,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
като това как да идват навреме.
12:58
I was taught that when I was eight years old.
300
763000
2000
Учеха ме на това, когато бях осемгодишна.
13:00
You know, how to have table manners at granny's Sunday party.
301
765000
3000
Как да имаш добри маниери на масата на неделното тържество при баба.
13:03
I was taught that when I was very, very young.
302
768000
3000
Учеха ме на това, когато бях много, много малка.
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop
303
771000
3000
А когато станах 13-годишна, имах работа в магазина на една шивачка,
13:09
sewing clothes.
304
774000
2000
продавах дрехи.
13:11
I did internships in college,
305
776000
3000
Ходех на стажове в колежа.
13:14
I was building things,
306
779000
3000
Изграждах разни неща.
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
307
782000
3000
И трябваше също да се науча как да изпълнявам задачи.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
308
785000
4000
Разбирате ли, като малка исках само да рисувам коне.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
309
789000
2000
Майка ми казваше: "Ами, да нарисуваме нещо друго."
13:26
They've got to learn how to do something else.
310
791000
2000
Те трябва да се научат как да правят нещо друго.
13:28
Let's say the kid is fixated on Legos.
311
793000
2000
Да кажем, детето е фиксирано върху конструктори "Lego".
13:30
Let's get him working on building different things.
312
795000
3000
Да го насочим към това да строи различни неща.
13:33
The thing about the autistic mind
313
798000
2000
Работата при аутистичния ум е,
13:35
is it tends to be fixated.
314
800000
2000
че той е склонен към фиксиране.
13:37
Like if a kid loves racecars,
315
802000
2000
Например, ако едно дете обича състезателни коли,
13:39
let's use racecars for math.
316
804000
2000
да използваме състезателни коли за математика.
13:41
Let's figure out how long it takes a racecar to go a certain distance.
317
806000
3000
Да видим, колко време е нужно на една състезателна кола, за да измине определено разстояние.
13:44
In other words, use that fixation
318
809000
4000
С други думи, да се използва тази фиксация
13:48
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
с цел да се мотивира това дете - това е едно от нещата, които е нужно да правим.
13:51
I really get fed up when they, you know, the teachers,
320
816000
3000
Наистина ми писва, когато те, разбирате ли, учителите,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
321
819000
3000
особено като се махнеш от тази част от страната,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
322
822000
2000
те не знаят какво да правят с тези умни деца.
13:59
It just drives me crazy.
323
824000
2000
Това просто ме побърква.
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
324
826000
2000
Какво могат да правят визуалните мислители, като пораснат?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
325
828000
3000
Могат да се занимават с графичен дизайн, всякакви неща с компютри,
14:06
photography, industrial design.
326
831000
5000
фотография, индустриален дизайн.
14:11
The pattern thinkers, they're the ones that are going to be
327
836000
2000
Схемовите мислители - те са онези, които ще бъдат
14:13
your mathematicians, your software engineers,
328
838000
3000
вашите математици, вашите софтуерни инженери,
14:16
your computer programmers, all of those kinds of jobs.
329
841000
4000
вашите компютърни програмисти, всички тези видове работа.
14:20
And then you've got the word minds. They make great journalists,
330
845000
3000
А после имате словесните умове. От тях стават страхотни журналисти.
14:23
and they also make really, really good stage actors.
331
848000
3000
От тях стават също и наистина добри сценични актьори.
14:26
Because the thing about being autistic is,
332
851000
2000
Защото работата при аутизма е там,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
333
853000
3000
че трябваше да се уча на социални умения, все едно участвам в пиеса.
14:31
It's just kind of -- you just have to learn it.
334
856000
3000
Просто някак, просто трябва да го учиш.
14:34
And we need to be working with these students.
335
859000
3000
И трябва да работим с тези студенти.
14:37
And this brings up mentors.
336
862000
2000
А това изважда на дневен ред менторите.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
337
864000
3000
Моят преподавател по наука не беше акредитиран преподавател.
14:42
He was a NASA space scientist.
338
867000
2000
Той беше космолог от NASA.
14:44
Now, some states now are getting it to where
339
869000
2000
В някои страни сега се стига дотам,
14:46
if you have a degree in biology, or a degree in chemistry,
340
871000
2000
че трябва да имаш научна степен по биология, или степен по химия,
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
341
873000
3000
за да можеш да влезеш в училище и да преподаваш биология или химия.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Нужно е да го правим.
14:53
Because what I'm observing is
343
878000
2000
Защото онова, което наблюдавам, е,
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
344
880000
2000
че добрите учители, за много от тези деца,
14:57
are out in the community colleges,
345
882000
2000
са в обществените колежи.
14:59
but we need to be getting some of these good teachers into the high schools.
346
884000
3000
Трябва да привлечем някои от тези добри преподаватели в гимназиите.
15:02
Another thing that can be very, very, very successful is
347
887000
3000
Друго нещо, което може да доведе до много големи успехи
15:05
there is a lot of people that may have retired
348
890000
3000
е, че има много хора, които може да са се пенсионирали
15:08
from working in the software industry, and they can teach your kid.
349
893000
3000
след работа в софтуерния отрасъл, и могат да преподават на дете.
15:11
And it doesn't matter if what they teach them is old,
350
896000
3000
И няма значение, че онова, на което ги учат, е старо,
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
351
899000
3000
защото онова, което правиш, е, че запалваш искрата.
15:17
You're getting that kid turned on.
352
902000
3000
Включваш това дете.
15:20
And you get him turned on, then he'll learn all the new stuff.
353
905000
3000
А като го включиш, тогава то ще научи всичките нови неща.
15:23
Mentors are just essential.
354
908000
2000
Менторите са просто жизненоважни.
15:25
I cannot emphasize enough
355
910000
2000
Искам силно да подчертая
15:27
what my science teacher did for me.
356
912000
3000
какво направи за мен моят преподавател по наука.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
357
915000
3000
И трябва да ги наставляваме, да ги наемаме.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
358
918000
2000
Ако ги вземете за стаж в своите фирми,
15:35
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
359
920000
3000
работата при аутизма, Аспергеров вид ум
15:38
you've got to give them a specific task. Don't just say, "Design new software."
360
923000
3000
е, че трябва да им давате специфична задача. Не казвайте просто "Проектирай софтуер".
15:41
You've got to tell them something a lot more specific:
361
926000
2000
Трябва да им кажете нещо много по-специфично.
15:43
"Well, we're designing a software for a phone
362
928000
3000
"Ами, проектираме софтуер за един телефон
15:46
and it has to do some specific thing.
363
931000
2000
и той трябва да прави нещо специфично.
15:48
And it can only use so much memory."
364
933000
2000
Може да използва само толкова памет."
15:50
That's the kind of specificity you need.
365
935000
2000
Това е нужният тип специфичност.
15:52
Well, that's the end of my talk.
366
937000
2000
Е, това е краят на разговора ми.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
367
939000
2000
Просто искам да благодаря на всички, че са дошли.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Беше страхотно да съм тук.
15:58
(Applause)
369
943000
12000
(Аплодисменти)
16:10
Oh, you've got a question for me? OK.
370
955000
3000
О, имате въпрос към мен? Добре.
16:13
(Applause)
371
958000
1000
(Аплодисменти)
16:14
Chris Anderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Крис Андерсън: Много ти благодаря за това.
16:18
You know, you once wrote, I like this quote,
373
963000
2000
Знаеш ли, веднъж си писала - харесвам този цитат:
16:20
"If by some magic, autism had been
374
965000
2000
"Ако с някаква магия аутизмът е бил
16:22
eradicated from the face of the Earth,
375
967000
3000
изкоренен от лицето на Земята,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
376
970000
3000
тогава хората все още щяха да общуват пред огън от дърва
16:28
at the entrance to a cave."
377
973000
2000
на входа към пещера."
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spears?
378
975000
2000
Темпъл Грандин: Защото кой, мислите, е направил първите каменни копия?
16:32
The Asperger guy. And if you were to get rid of all the autism genetics
379
977000
3000
Човекът Аспергер. А ако трябваше да се освободим от цялата аутистична генетика,
16:35
there would be no more Silicon Valley,
380
980000
2000
не би я имало вече Силиконовата долина
16:37
and the energy crisis would not be solved.
381
982000
2000
и енергийната криза не би била разрешена.
16:39
(Applause)
382
984000
3000
(Аплодисменти)
16:42
CA: So, I want to ask you a couple other questions,
383
987000
2000
К.А.: Исках да ти задам още два въпроса.
16:44
and if any of these feel inappropriate,
384
989000
2000
А ако някой от тях изглежда неподходящ,
16:46
it's okay just to say, "Next question."
385
991000
2000
няма проблем просто да кажеш: "Следващ въпрос."
16:48
But if there is someone here
386
993000
2000
Ако някой тук
16:50
who has an autistic child,
387
995000
2000
има аутистично дете
16:52
or knows an autistic child
388
997000
2000
или познава аутистично дете
16:54
and feels kind of cut off from them,
389
999000
3000
и се чувства някак откъснат от него,
16:57
what advice would you give them?
390
1002000
2000
какъв съвет би му дала?
16:59
TG: Well, first of all, you've got to look at age.
391
1004000
2000
Т.Г.: Е, първо, трябва да се гледа възрастта.
17:01
If you have a two, three or four year old
392
1006000
2000
Ако има две, три или четиригодишно,
17:03
you know, no speech, no social interaction,
393
1008000
2000
разбираш ли, никаква реч, никакво социално взаимодействие,
17:05
I can't emphasize enough:
394
1010000
2000
няма как да подчертая по-дебело -
17:07
Don't wait, you need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
395
1012000
4000
не чакайте, нужни са поне 20 часа седмично обучение лице в лице.
17:11
You know, the thing is, autism comes in different degrees.
396
1016000
3000
Работата е там, че аутизмът се проявява в различни степени.
17:14
There's going to be about half the people on the spectrum
397
1019000
2000
Около половината хора от спектъра
17:16
that are not going to learn to talk, and they're not going to be working
398
1021000
2000
няма да се научат да говорят и няма да работят
17:18
Silicon Valley, that would not be a reasonable thing for them to do.
399
1023000
3000
в Силиконовата долина, няма да е разумно да го правят.
17:21
But then you get the smart, geeky kids
400
1026000
2000
Но после ги има умните деца-чудаци,
17:23
that have a touch of autism,
401
1028000
2000
които имат лек аутизъм,
17:25
and that's where you've got to get them turned on
402
1030000
2000
и ето къде трябва да ги включиш
17:27
with doing interesting things.
403
1032000
2000
във вършене на интересни неща.
17:29
I got social interaction through shared interest.
404
1034000
3000
Получих социално взаимодействие чрез споделен интерес.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
405
1037000
4000
Яздех коне с други деца. Правех ракетни модели с други деца,
17:36
did electronics lab with other kids,
406
1041000
2000
правех електронна лаборатория с други деца,
17:38
and in the '60s, it was gluing mirrors
407
1043000
2000
а през 60-те беше лепене на огледала
17:40
onto a rubber membrane on a speaker to make a light show.
408
1045000
3000
върху гумена мембрана върху високоговорител, за да правим светлинно шоу.
17:43
That was like, we considered that super cool.
409
1048000
3000
Смятахме това за супер страхотно.
17:46
CA: Is it unrealistic for them
410
1051000
2000
К.А.: Нереалистично ли е за тях
17:48
to hope or think that that child
411
1053000
2000
да се надяват или мислят, че това дете
17:50
loves them, as some might, as most, wish?
412
1055000
3000
ги обича, както някои, както повечето, биха желали?
17:53
TG: Well let me tell you, that child will be loyal,
413
1058000
2000
Т.Г.: Е, да ви кажа, това дете ще бъде лоялно.
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
И ако къщата ти гори, то ще те изведе от нея.
17:57
CA: Wow. So, most people, if you ask them
415
1062000
3000
К.А.: Уау. Повечето хора, ако ги попиташ
18:00
what are they most passionate about, they'd say things like,
416
1065000
2000
коя е най-голямата им страст, биха казали неща като
18:02
"My kids" or "My lover."
417
1067000
3000
"Децата ми" или "Любимата ми".
18:05
What are you most passionate about?
418
1070000
3000
А каква е твоята най-голяма страст?
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
419
1073000
2000
Т.Г.: Изпитвам страст към това нещата, които правя,
18:10
are going to make the world a better place.
420
1075000
2000
да направят света по-добро място.
18:12
When I have a mother of an autistic child say,
421
1077000
2000
Когато майка на аутистично дете каже:
18:14
"My kid went to college because of your book,
422
1079000
2000
"Детето ми отиде в колеж заради твоята книга,
18:16
or one of your lectures," that makes me happy.
423
1081000
2000
или една от твоите лекции", това ме прави щастлива.
18:18
You know, the slaughter plants, I've worked with them
424
1083000
3000
Знаете ли, кланиците, работила съм с тях.
18:21
in the '80s; they were absolutely awful.
425
1086000
2000
През 80-те бяха абсолютно ужасяващи.
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants
426
1088000
4000
Развих една наистина проста точкова система за кланици,
18:27
where you just measure outcomes: How many cattle fell down?
427
1092000
2000
при която просто се измерват резултатите, колко добитък е паднал,
18:29
How many cattle got poked with the prodder?
428
1094000
2000
колко добитък е промушен,
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
429
1096000
2000
колко от животните още мучат, докато им отсичат главите?
18:33
And it's very, very simple.
430
1098000
2000
И е много, много просто.
18:35
You directly observe a few simple things.
431
1100000
2000
Наблюдават се пряко няколко прости неща.
18:37
It's worked really well. I get satisfaction out of
432
1102000
2000
Действаше наистина добре. Получавам удовлетворение от това
18:39
seeing stuff that makes real change
433
1104000
3000
да виждам неща, които предизвикват реална промяна
18:42
in the real world. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
в реалния свят. Нужно ни е много повече от това,
18:44
and a lot less abstract stuff.
435
1109000
2000
и много по-малко абстрактни неща.
18:46
(Applause)
436
1111000
7000
(Аплодисменти)
18:53
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said that
437
1118000
2000
К.А.: Когато говорихме по телефона, едно от нещата, които каза,
18:55
really astonished me was you said one thing
438
1120000
2000
наистина ме изуми - ти каза нещо,
18:57
you were passionate about was server farms. Tell me about that.
439
1122000
4000
че сървърните ферми са твоя страст. Разкажи ми за това.
19:01
TG: Well the reason why I got really excited when I read about that,
440
1126000
3000
Т.Г.: Ами, причината наистина да се развълнувам, като прочетох за това,
19:04
it contains knowledge.
441
1129000
3000
е, че съдържа знание.
19:07
It's libraries.
442
1132000
2000
Това са библиотеки.
19:09
And to me, knowledge is something
443
1134000
2000
А за мен знанието е нещо,
19:11
that is extremely valuable. So, maybe, over 10 years ago
444
1136000
2000
което е изключително ценно. Така че може би, преди над 10 години,
19:13
now our library got flooded.
445
1138000
2000
нашата библиотека беше наводнена.
19:15
And this is before the Internet got really big.
446
1140000
2000
А това е, преди интернет да стане наистина голям.
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
447
1142000
2000
Наистина бях разстроена от всички тези повредени книги,
19:19
because it was knowledge being destroyed.
448
1144000
2000
защото това беше унищожаване на знание.
19:21
And server farms, or data centers
449
1146000
2000
И сървърните ферми, или центровете за данни
19:23
are great libraries of knowledge.
450
1148000
3000
са страхотни библиотеки от познания.
19:26
CA: Temple, can I just say it's an absolute delight to have you at TED.
451
1151000
3000
К.А.: Темпъл, може ли просто да кажа, че е абсолютно удоволствие да си тук, на TED.
19:29
TG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
Т.Г.: Е, много благодаря. Благодаря.
19:32
(Applause)
453
1157000
6000
(Аплодисменти)
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