TED2010
Temple Grandin: The world needs all kinds of minds
Temple Grandin: Dunia ini memerlukan berbagai macam pikiran
Filmed:
Readability: 3.4
5,588,848 views
Temple Grandin, yang didiagnosis autis ketika ia masih anak-anak, berbicara tentang bagaimana pikirannya bekerja -- Ia berbagi cerita tentang bagaimana kemampuannya untuk "berpikir dalam gambar" membantunya memberikan solusi-solusi atas masalah, yang mungkin dilewatkan oleh orang dengan otak normal. Ia menjelaskan mengapa dunia membutuhkan orang-orang pada spektrum autisme: pemikir visual, pemikir pola, dan pemikir verbal, serta semua anak-anak kutu buku.
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
Saya akan mulai dan berbicara sedikit tentang
00:17
what exactly autism is.
1
2000
2000
apa sebenarnya autisme itu.
00:19
Autism is a very big continuum
2
4000
3000
Autisme itu rangkaian spektrum yang sangat luas
00:22
that goes from very severe -- the child remains non-verbal --
3
7000
3000
mulai dari yang paling parah, anak yang tidak dapat menggunakan kata-kata,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
10000
3000
sampai pada para ilmuwan dan insinyur yang brilian.
00:28
And I actually feel at home here,
5
13000
2000
Sebenarnya saya cukup merasa nyaman di sini.
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
15000
2000
Karena banyak gen autisme di sini.
00:32
You wouldn't have any...
7
17000
2000
Anda tidak akan mengira...
00:34
(Applause)
8
19000
4000
(Tepuk tangan)
00:38
It's a continuum of traits.
9
23000
2000
Itu merupakan rangkaian dari berbagai sifat.
00:40
When does a nerd turn into
10
25000
3000
Kapan seorang kutu buku berubah menjadi
00:43
Asperger, which is just mild autism?
11
28000
2000
Asperger, yang merupakan autisme ringan?
00:45
I mean, Einstein and Mozart
12
30000
3000
Yang saya maksud, Einstein dan Mozart
00:48
and Tesla would all be probably diagnosed
13
33000
2000
dan Tesla, mungkin semuanya akan terdiagnosis
00:50
as autistic spectrum today.
14
35000
2000
autis dalam spektrum sekarang ini.
00:52
And one of the things that is really going to concern me is
15
37000
3000
Satu hal yang sangat mengkhawatirkan bagi saya adalah
00:55
getting these kids to be the ones that are going to invent
16
40000
3000
bagaimana membuat anak-anak ini menjadi penemu
00:58
the next energy things,
17
43000
2000
energi selanjutnya,
01:00
you know, that Bill Gates talked about this morning.
18
45000
4000
seperti yang Bill Gates bicarakan pagi ini.
01:04
OK. Now, if you want to understand
19
49000
2000
Baiklah. Jika Anda ingin mengerti
01:06
autism, animals.
20
51000
2000
tentang autisme, binatang.
01:08
And I want to talk to you now about different ways of thinking.
21
53000
2000
Saya ingin berbicara tentang berbagai cara berpikir yang berbeda.
01:10
You have to get away from verbal language.
22
55000
3000
Anda harus berhenti memikirkan bahasa verbal.
01:13
I think in pictures,
23
58000
2000
Saya berpikir dengan gambar.
01:15
I don't think in language.
24
60000
3000
Saya tidak berpikir dengan bahasa.
01:18
Now, the thing about the autistic mind
25
63000
2000
Jadi, seorang dengan pikiran autistik
01:20
is it attends to details.
26
65000
3000
sangat memperhatikan detail.
01:23
OK, this is a test where you either have to
27
68000
2000
Ini tes di mana Anda harus memilih untuk
01:25
pick out the big letters, or pick out the little letters,
28
70000
2000
memilih huruf-huruf besar atau memilih huruf-huruf kecil.
01:27
and the autistic mind picks out the
29
72000
2000
Seorang dengan pikiran autistik memilih
01:29
little letters more quickly.
30
74000
2000
huruf-huruf kecil lebih cepat.
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
31
76000
4000
Sebabnya, otak yang normal mengabaikan detail.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
32
80000
2000
Jika Anda membangun jembatan, detail cukup penting
01:37
because it will fall down if you ignore the details.
33
82000
3000
karena jembatan akan jatuh jika Anda mengabaikan detail.
01:40
And one of my big concerns with a lot of policy things today
34
85000
3000
Salah satu dari kekhawatiran saya tentang banyaknya kebijakan saat ini,
01:43
is things are getting too abstract.
35
88000
2000
banyak hal menjadi terlalu abstrak.
01:45
People are getting away from doing
36
90000
2000
Orang-orang menghindari
01:47
hands-on stuff.
37
92000
2000
aktivitas dengan benda-benda konkret.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools have taken out
38
94000
2000
Saya khawatir karena banyak sekolah telah menghilangkan
01:51
the hands-on classes,
39
96000
2000
kelas yang menggunakan benda konkret,
01:53
because art, and classes like that,
40
98000
2000
karena kelas seni dan kelas lain seperti itu,
01:55
those are the classes where I excelled.
41
100000
2000
kelas-kelas yang sangat saya kuasai.
01:57
In my work with cattle,
42
102000
2000
Dalam pekerjaan saya dengan ternak,
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
43
104000
3000
Saya memperhatikan banyak hal kecil yang luput dari kebanyakan orang
02:02
would make the cattle balk. Like, for example,
44
107000
2000
yang membuat ternak mogok. Seperti, misalnya,
02:04
this flag waving, right in front of the veterinary facility.
45
109000
3000
bendera yang melambai tepat di depan tempat ternak.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
46
112000
3000
Ini akan merobohkan seluruh fasilitas peternakan mereka,
02:10
all they needed to do was move the flag.
47
115000
2000
yang harus dilakukan hanya memindahkan bendera tersebut.
02:12
Rapid movement, contrast.
48
117000
3000
Gerakan cepat, kontras.
02:15
In the early '70s when I started, I got right down
49
120000
2000
Pada awal tahun 70-an ketika saya mulai, saya langsung turun
02:17
in the chutes to see what cattle were seeing.
50
122000
2000
ke saluran pemindahan ternak untuk melihat apa yang dilihat oleh ternak.
02:19
People thought that was crazy. A coat on a fence would make them balk,
51
124000
3000
Orang-orang berpikir itu gila. Mantel di atas pagar akan membuat ternak mogok.
02:22
shadows would make them balk, a hose on the floor ...
52
127000
3000
Bayangan membuat mereka mogok, juga selang di lantai.
02:25
people weren't noticing these things --
53
130000
2000
Orang-orang tidak memperhatikan hal-hal ini,
02:27
a chain hanging down --
54
132000
2000
rantai yang menjuntai,
02:29
and that's shown very, very nicely in the movie.
55
134000
2000
dan semua itu ditunjukkan dengan sangat baik dalam film ini.
02:31
In fact, I loved the movie, how they
56
136000
2000
Sebenarnya saya sangat menyukai film ini
02:33
duplicated all my projects. That's the geek side.
57
138000
2000
mereka menduplikasi semua proyek saya. Itu sisi yang aneh.
02:35
My drawings got to star in the movie too.
58
140000
3000
Gambar-gambar saya juga ikut membintangi film itu.
02:38
And actually it's called "Temple Grandin,"
59
143000
2000
Sebenarnya film ini berjudul Temple Grandin,
02:40
not "Thinking In Pictures."
60
145000
2000
bukan Thinking In Pictures.
02:42
So, what is thinking in pictures? It's literally movies
61
147000
2000
Jadi, apa itu berpikir dengan gambar? Secara harfiah artinya film
02:44
in your head.
62
149000
2000
di kepala Anda.
02:46
My mind works like Google for images.
63
151000
2000
Pikiran saya bekerja seperti Google untuk gambar.
02:48
Now, when I was a young kid I didn't know my thinking was different.
64
153000
3000
Ketika saya masih kecil, saya tidak tahu bahwa pikiran saya berbeda.
02:51
I thought everybody thought in pictures.
65
156000
2000
Saya pikir semua orang berpikir dengan gambar.
02:53
And then when I did my book, "Thinking In Pictures,"
66
158000
2000
Ketika saya menulis buku saya, Thinking In Pictures,
02:55
I start interviewing people about how they think.
67
160000
3000
saya mulai mewawancarai orang tentang bagaimana mereka berpikir.
02:58
And I was shocked to find out that
68
163000
2000
Saya terkejut karena menemukan bahwa pikiran saya
03:00
my thinking was quite different. Like if I say,
69
165000
2000
pikiran saya berbeda. Seperti yang saya katakan,
03:02
"Think about a church steeple"
70
167000
2000
"Berpikir tentang menara gereja"
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
71
169000
2000
kebanyakan orang akan membayangkan bayangan yang umum.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
72
171000
2000
Mungkin ini tidak benar di dalam ruangan ini,
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
73
173000
4000
tetapi ini benar di banyak tempat lainnya.
03:12
I see only specific pictures.
74
177000
2000
Saya melihat hanya gambar-gambar spesifik
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
75
179000
4000
Mereka muncul di dalam memori saya, seperti Google untuk gambar.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there
76
183000
2000
Di film, ada satu adegan di sana,
03:20
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
77
185000
4000
di mana kata "sepatu" disebut, dan sepatu-sepatu tahun 50-an dan 60-an
03:24
pop into my imagination.
78
189000
2000
muncul di imajinasi saya.
03:26
OK, there is my childhood church,
79
191000
2000
Itu gereja masa kecil saya.
03:28
that's specific. There's some more, Fort Collins.
80
193000
3000
Itu spesifik. Ada lebih banyak, Fort Collins.
03:31
OK, how about famous ones?
81
196000
2000
Baik bagaimana dengan yang terkenal?
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
82
198000
3000
Mereka muncul begitu saja, hanya seperti ini.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
83
201000
3000
Begitu cepat, seperti Google untuk gambar.
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
Mereka muncul satu demi satu.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snow,
85
206000
2000
Ketika saya berpikir, baiklah mungkin kita bisa membuatnya bersalju,
03:43
or we can have a thunderstorm,"
86
208000
2000
atau kita bisa membuat badai,
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
87
210000
3000
dan saya dapat menahannya di sana dan mengubah mereka menjadi video.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
88
213000
3000
Pikiran visual adalah aset yang luar biasa
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
89
216000
3000
dalam pekerjaan saya merancang fasilitas penanganan ternak.
03:54
And I've worked really hard on improving
90
219000
2000
Saya telah bekerja begitu keras untuk memperbaiki
03:56
how cattle are treated at the slaughter plant.
91
221000
2000
cara-cara memperlakukan ternak di pabrik pemotongan.
03:58
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
92
223000
3000
Saya tidak akan masuk ke slide-slide penyembelihan yang menjijikkan.
04:01
I've got that stuff up on YouTube if you want to look at it.
93
226000
2000
Saya mempunyai slide-slide seperti itu di Youtube jika Anda ingin melihatnya.
04:03
But, one of the things that I was able to do in my design work
94
228000
4000
Tetapi satu hal yang dapat saya lakukan pada pekerjaan saya
04:07
is I could actually test run
95
232000
2000
adalah saya dapat mengujicobakan
04:09
a piece of equipment in my mind,
96
234000
2000
sebuah peralatan di dalam pikiran saya,
04:11
just like a virtual reality computer system.
97
236000
3000
seperti sebuah sistem komputer di dunia maya.
04:14
And this is an aerial view
98
239000
2000
Ini tampilan udara
04:16
of a recreation of one of my projects that was used in the movie.
99
241000
3000
dari salah satu proyek saya yang diciptakan kembali dan digunakan dalam film.
04:19
That was like just so super cool.
100
244000
2000
Itu sangat mengagumkan.
04:21
And there were a lot of kind of Asperger types
101
246000
2000
Ada banyak orang dengan tipe-tipe orang Asperger
04:23
and autism types working out there on the movie set too.
102
248000
3000
dan orang autis yang bekerja dalam set film juga.
04:26
(Laughter)
103
251000
2000
(Gelak tawa)
04:28
But one of the things that really worries me
104
253000
2000
Tetapi satu hal yang membuat saya khawatir,
04:30
is: Where's the younger version of those kids going today?
105
255000
4000
ke mana versi lebih muda dari anak-anak tersebut berada saat ini.
04:34
They're not ending up in Silicon Valley, where they belong.
106
259000
3000
Mereka tidak berakhir di Silicon Valley, di mana mereka seharusnya berada.
04:37
(Laughter)
107
262000
3000
(Gelak tawa)
04:40
(Applause)
108
265000
5000
(Tepuk tangan)
04:45
Now, one of the things I learned very early on because I wasn't that social,
109
270000
3000
Satu hal yang saya pelajari sangat awal karena saya tidak terlalu suka bersosialisasi,
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
110
273000
4000
adalah saya harus menjual hasil kerja saya, bukan diri saya.
04:52
And the way I sold livestock jobs
111
277000
2000
Cara saya menjual hasil kerja saya dengan ternak
04:54
is I showed off my drawings, I showed off pictures of things.
112
279000
3000
adalah dengan menunjukkan gambar saya, gambar benda-benda.
04:57
Another thing that helped me as a little kid
113
282000
2000
Hal lain yang membantu saya, sebagai seorang anak kecil,
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
114
284000
2000
adalah, pada tahun 50-an Anda diajari sopan-santun.
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
115
286000
2000
Anda diajari bahwa Anda tidak boleh menarik barang dari rak
05:03
in the store and throw it around.
116
288000
2000
di toko dan melemparnya ke sana kemari.
05:05
Now, when kids get to be in third or fourth grade,
117
290000
3000
Ketika anak duduk di SD kelas tiga atau empat,
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
118
293000
3000
Anda mungkin melihat bahwa anak ini akan menjadi pemikir visual,
05:11
drawing in perspective. Now, I want to
119
296000
2000
menggambar dengan perspektif. Nah, saya ingin
05:13
emphasize that not every autistic kid
120
298000
2000
menekankan bahwa tidak semua anak autis
05:15
is going to be a visual thinker.
121
300000
2000
akan menjadi pemikir visual.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
122
302000
4000
Beberapa tahun yang lalu otak saya dipindai,
05:21
and I used to joke around about having a
123
306000
2000
saya dulu sering bercanda bahwa saya mempunyai
05:23
gigantic Internet trunk line
124
308000
2000
kabel saluran internet yang sangat besar
05:25
going deep into my visual cortex.
125
310000
2000
yang masuk ke dalam korteks visual saya.
05:27
This is tensor imaging.
126
312000
2000
Ini pencitraan tensor.
05:29
And my great big internet trunk line
127
314000
2000
Kabel saluran Internet saya yang besar
05:31
is twice as big as the control's.
128
316000
2000
dua kali lebih besar dibandingkan dengan yang lain.
05:33
The red lines there are me,
129
318000
2000
Garis merah itu saya,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
130
320000
4000
dan garis biru adalah pemandingnya dengan jenis kelamin dan umur yang sama.
05:39
And there I got a gigantic one,
131
324000
2000
Saya punya ukuran yang sangat besar,
05:41
and the control over there, the blue one,
132
326000
2000
dan di sana pembanding, dengan garis biru,
05:43
has got a really small one.
133
328000
4000
berukuran kecil.
05:47
And some of the research now is showing
134
332000
2000
Beberapa riset sekarang ini menunjukkan
05:49
is that people on the spectrum actually think with primary visual cortex.
135
334000
4000
orang-orang pada spektrum ini sebenarnya berpikir dengan korteks visual primer.
05:53
Now, the thing is, the visual thinker's just one kind of mind.
136
338000
3000
Masalahnya, pemikir visual hanyalah satu jenis pikiran.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
137
341000
3000
Anda lihat, pemikir autis cenderung menjadi pemikir spesialis.
05:59
good at one thing, bad at something else.
138
344000
4000
Hebat di satu hal, buruk di hal lain
06:03
And where I was bad was algebra. And I was never allowed
139
348000
2000
Saya tidak pandai aljabar. Saya tidak pernah diizinkan
06:05
to take geometry or trig.
140
350000
2000
mengambil geometri atau trigonometri.
06:07
Gigantic mistake: I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
141
352000
3000
Kesalahan yang besar sekali. Saya yakin banyak anak yang sebaiknya meloncati aljabar,
06:10
go right to geometry and trig.
142
355000
2000
langsung ke geometri dan trigonometri.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
143
357000
3000
Pemikir yang lain adalah pemikir pola.
06:15
More abstract. These are your engineers,
144
360000
2000
Lebih abstrak. Ini para insinyur,
06:17
your computer programmers.
145
362000
2000
programer komputer.
06:19
Now, this is pattern thinking. That praying mantis
146
364000
2000
Ini pikiran pola. Belalang itu
06:21
is made from a single sheet of paper --
147
366000
2000
dibuat dari sehelai kertas,
06:23
no scotch tape, no cuts.
148
368000
2000
tidak ada selotip, tidak ada potongan.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
149
370000
3000
Di latarnya ada pola untuk melipatnya.
06:28
Here are the types of thinking:
150
373000
2000
Ini tipe-tipe pemikir,
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
151
375000
3000
pemikir visual sejelas foto, seperti saya.
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
152
378000
4000
Pemikir pola, pemikir musik dan matematika
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
153
382000
2000
Beberapa dari mereka sering mendapat masalah dengan membaca.
06:39
You also will see these kind of problems
154
384000
2000
Anda juga akan melihat masalah seperti ini
06:41
with kids that are dyslexic.
155
386000
3000
pada anak-anak disleksis.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
156
389000
2000
Anda akan melihat berbagai tipe pemikir yang berbeda ini
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
157
391000
3000
Ada juga pemikir verbal. Mereka tahu fakta apapun tentang apapun.
06:49
Now, another thing is the sensory issues.
158
394000
2000
Yang lain lagi yaitu tentang masalah sensori.
06:51
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
159
396000
4000
Saya sangat khawatir karena saya harus memakai alat ini di wajah saya.
06:55
And I came in half an hour beforehand
160
400000
3000
Saya masuk setengah jam sebelumnya
06:58
so I could have it put on and kind of get used to it,
161
403000
2000
supaya saya dapat memakainya dan terbiasa dengannya.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
162
405000
3000
Alat ini dibengkokkan supaya tidak mengenai dagu saya.
07:03
But sensory is an issue. Some kids are bothered by fluorescent lights;
163
408000
3000
Tetapi sensori adalah sebuah masalah. Beberapa anak terganggu dengan lampu berpendar;
07:06
others have problems with sound sensitivity.
164
411000
3000
Anak lain mempunyai masalah dengan kepekaan suara.
07:09
You know, it's going to be variable.
165
414000
3000
Ini bervariasi.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
166
417000
4000
Pemikiran visual memberi saya banyak pengetahuan
07:16
into the animal mind.
167
421000
2000
tentang pikiran hewan
07:18
Because think about it: An animal is a sensory-based thinker,
168
423000
3000
Karena coba pikirkan. Seekor hewan adalah pemikir berbasis sensori,
07:21
not verbal -- thinks in pictures,
169
426000
4000
bukan kata-kata. Berpikir dengan gambar.
07:25
thinks in sounds, thinks in smells.
170
430000
3000
Berpikir dengan suara. Berpikir dengan bau.
07:28
Think about how much information there is there on the local fire hydrant.
171
433000
3000
Pikirkan bagaimana banyaknya informasi pada keran pemadam kebakaran.
07:31
He knows who's been there, when they were there.
172
436000
3000
Binatang tahu siapa yang pergi ke sana, kapan mereka ke sana,
07:34
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
173
439000
3000
apakah mereka teman atau lawan, atau yang dapat menjadi pasangannya.
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
174
442000
3000
Ada banyak informasi dalam keran pemadam kebakaran tersebut.
07:40
It's all very detailed information,
175
445000
4000
Semua merupakan informasi yang detail.
07:44
and, looking at these kind of details
176
449000
2000
Melihat semua detail tersebut
07:46
gave me a lot of insight into animals.
177
451000
2000
memberikan saya banyak pengetahuan tentang hewan.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
178
453000
4000
Pikiran hewan, dan juga pikiran saya
07:52
puts sensory-based information
179
457000
2000
menempatkan informasi berbasis sensori
07:54
into categories.
180
459000
2000
pada banyak kategori.
07:56
Man on a horse
181
461000
2000
Orang di kuda
07:58
and a man on the ground --
182
463000
2000
dan orang yang ada di tanah,
08:00
that is viewed as two totally different things.
183
465000
2000
dilihat sebagai dua hal yang sangat berbeda.
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
184
467000
3000
Misal seekor kuda yang telah disiksa oleh seorang penunggang.
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
185
470000
2000
Mereka akan berlaku baik-baik saja dengan dokter hewan,
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
186
472000
3000
dan dengan orang yang memakaikan sepatu kuda, tetapi Anda tidak dapat menungganginya.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up
187
475000
3000
Kuda lainnya, di mana mungkin orang yang memakaikan sepatu kuda memukulnya,
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground,
188
478000
2000
dia akan bersikap buruk dengan apapun di tanah,
08:15
with the veterinarian, but a person can ride him.
189
480000
3000
dengan dokter hewan, tetapi kita dapat menungganginya.
08:18
Cattle are the same way.
190
483000
2000
Sama halnya dengan ternak.
08:20
Man on a horse,
191
485000
2000
Orang di kuda,
08:22
a man on foot -- they're two different things.
192
487000
2000
orang yang berdiri, mereka dua hal yang berbeda.
08:24
You see, it's a different picture.
193
489000
2000
Anda lihat, itu gambar yang berbeda.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
194
491000
3000
Lihat, saya ingin Anda untuk memikirkan betapa spesifik hal ini.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
195
494000
4000
Kemampuan untuk mengelompokkan informasi ke berbagai kategori ini,
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
saya menemukan banyak orang tidak terlalu hebat dalam hal ini.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
197
501000
2000
Ketika saya keluar untuk mengecek peralatan
08:38
or problems with something in a plant,
198
503000
2000
atau masalah pada sesuatu di sebuah pabrik
08:40
they don't seem to be able to figure out, "Do I have a training people issue?
199
505000
4000
sepertinya mereka tidak dapat memahami, "Apakah masalah saya berkaitan dengan orang?
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
200
509000
2000
Atau berkaitan dengan peralatannya?"
08:46
In other words, categorize equipment problem
201
511000
2000
Dengan kata lain, mengkategorikan masalah dengan peralatan,
08:48
from a people problem.
202
513000
2000
dari masalah dengan orang.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
203
515000
3000
Saya menemukan banyak orang kesulitan untuk mengkategorikan hal tersebut.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
204
518000
3000
Misal saya mengetahui bahwa masalahnya adalah dengan peralatan.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
205
521000
2000
Apakah itu masalah kecil, masalah sederhana yang dapat saya perbaiki?
08:58
Or is the whole design of the system wrong?
206
523000
3000
Atau seluruh rancangan sistemnya yang salah?
09:01
People have a hard time figuring that out.
207
526000
3000
Orang-orang kesulitan untuk memahami hal tersebut.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Mari kita lihat sesuatu seperti
09:06
solving problems with making airlines safer.
209
531000
2000
memecahkan masalah dengan membuat penerbangan lebih aman.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
210
533000
2000
Saya sudah terbang berjuta-juta mil.
09:10
I do lots and lots of flying,
211
535000
2000
Saya banyak bepergian dengan pesawat terbang,
09:12
and if I was at the FAA,
212
537000
3000
dan ketika saya sedang di FAA,
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
213
540000
4000
apa yang akan banyak saya amati secara langsung?
09:19
It would be their airplane tails.
214
544000
2000
Jawabannya adalah ekor-ekor pesawat.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
215
546000
3000
Pada lima kecelakaan fatal dalam 20 tahun terakhir,
09:24
the tail either came off or steering stuff inside the tail broke
216
549000
4000
ekor pesawat lepas atau kemudi di dalam ekor patah
09:28
in some way.
217
553000
2000
karena suatu hal.
09:30
It's tails, pure and simple.
218
555000
2000
Ekornya, sederhana saja.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what? They can't see
219
557000
2000
Ketika para pilot berjalan di pesawat, coba tebak? Mereka tidak dapat melihat
09:34
that stuff inside the tail.
220
559000
2000
benda di dalam ekor pesawat.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Anda tahu, saat saya memikirkannya,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
222
563000
3000
saya menarik informasi spesifik tersebut.
09:41
It's specific. See, my thinking's bottom-up.
223
566000
3000
Hal itu spesifik. Jadi, saya berpikir dari hal detail ke gambaran keseluruhan.
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
224
569000
4000
Saya mengambil potongan kecil dan menyusunnya seperti puzzle.
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid
225
573000
2000
Ini seekor kuda yang sangat takut
09:50
of black cowboy hats.
226
575000
2000
pada topi koboi hitam.
09:52
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
227
577000
2000
Ia disiksa oleh seseorang yang memakai topi koboi hitam.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
228
579000
3000
Topi koboi putih, tidak masalah.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
229
582000
3000
Masalahnya, dunia akan memerlukan
10:00
all of the different kinds of minds
230
585000
2000
berbagai jenis pikiran yang berbeda
10:02
to work together.
231
587000
2000
untuk bekerja sama.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
232
589000
3000
Kita perlu bekerja untuk mengembangkan seluruh jenis cara berpikir.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy,
233
592000
3000
Salah satu hal yang membuat saya sangat marah,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
234
595000
2000
saat saya bepergian dan menghadiri pertemuan autisme,
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
235
597000
3000
adalah saya melihat banyak anak-anak pintar dan kutu buku.
10:15
and they just aren't very social,
236
600000
3000
Mereka memang tidak terlalu suka bersosialisasi.
10:18
and nobody's working on developing their interest
237
603000
2000
Tidak ada orang yang membantu mengembangkan minat mereka
10:20
in something like science.
238
605000
2000
dalam hal-hal seperti sains.
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
239
607000
3000
Ini memunculkan kembali segala sesuatu tentang guru sains saya.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
240
610000
3000
Guru sains saya ditampilkan dengan sangat cantik di film.
10:28
I was a goofball student. When I was in high school
241
613000
2000
Saya seorang murid yang tidak pintar. Ketika saya di sekolah menengah
10:30
I just didn't care at all about studying,
242
615000
3000
saya tidak peduli sama sekali dengan belajar,
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
243
618000
3000
sampai saya ikut kelas sains Mr. Carlock.
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
244
621000
3000
Ia yang juga jadi Dr. Carlock di dalam film.
10:39
And he got me challenged
245
624000
3000
Ia membuat saya tertantang
10:42
to figure out an optical illusion room.
246
627000
3000
untuk memahami sebuah ruang ilusi optik.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
247
630000
2000
Kesimpulannya, Anda harus menunjukkan kpada anak-anak
10:47
interesting stuff.
248
632000
2000
hal-hal yang menarik.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
249
634000
3000
Satu hal yang saya pikir harus TED lakukan
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
250
637000
3000
adalah memberitahu semua sekolah tentang semua pembicaraan hebat di TED,
10:55
and there's all kinds of great stuff on the Internet
251
640000
2000
dan ada banyak hal-hal hebat di internet,
10:57
to get these kids turned on.
252
642000
2000
untuk membuat anak-anak ini tertarik.
10:59
Because I'm seeing a lot of these geeky nerdy kids,
253
644000
3000
Karena saya melihat kebanyakan anak-anak pintar dan kutu buku ini,
11:02
and the teachers out in the Midwest, and the other parts of the country,
254
647000
3000
dan para guru di Midwest dan bagian-bagian lain dari negara ini,
11:05
when you get away from these tech areas,
255
650000
2000
ketika Anda berada jauh dari daerah-daerah berteknologi tinggi ini,
11:07
they don't know what to do with these kids.
256
652000
2000
mereka tidak tahu apa yang harus mereka lakukan dengan anak-anak ini.
11:09
And they're not going down the right path.
257
654000
2000
Mereka tidak mengikuti jalan yang benar.
11:11
The thing is, you can make a mind
258
656000
2000
Masalahnya, Anda dapat membuat pikiran Anda
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
259
658000
3000
menjadi lebih kognitif.
11:16
or your mind can be wired to be more social.
260
661000
3000
Atau pikiran Anda dapat diatur agar lebih sosial.
11:19
And what some of the research now has shown in autism
261
664000
2000
Hasil beberapa penelitian tentang autisme menunjukkan,
11:21
is there may by extra wiring back here,
262
666000
2000
bahwa mungkin ada struktur otak ekstra di sini,
11:23
in the really brilliant mind, and we lose a few social circuits here.
263
668000
3000
pada pikiran yang sangat brilian, dan beberapa sirkuit sosial yang hilang di sini.
11:26
It's kind of a trade-off between thinking and social.
264
671000
4000
Itu merupakan semacam pertukaran antara berpikir dan bersosialisasi.
11:30
And then you can get into the point where it's so severe
265
675000
2000
Kemudian, Anda dapat masuk ke titik di mana perbedaannya sangat parah
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
266
677000
3000
sampai-sampai seseorang tidak dapat menggunakan kata-kata.
11:35
In the normal human mind
267
680000
2000
Pada otak manusia normal
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
268
682000
3000
bahasa menutupi otak bagian visual yang juga dimiliki oleh hewan.
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
269
685000
3000
Ini hasil kerja Dr. Bruce Miller.
11:43
And he studied Alzheimer's patients
270
688000
3000
Ia mempelajari pasien-pasien Alzheimer
11:46
that had frontal temporal lobe dementia.
271
691000
2000
yang mempunyai demensia lobus frontal-temporal.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain,
272
693000
3000
Demensia mengambil alih bagian bahasa dari otak,
11:51
and then this artwork came out of somebody who used to install stereos in cars.
273
696000
5000
dan karya seni ini dibuat oleh seseorang yang dulu bekerja memasang stereo mobil.
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
274
701000
4000
Van Gogh tidak tahu apapun tentang fisika.
12:00
but I think it's very interesting
275
705000
2000
Tetapi saya pikir sangatlah menarik
12:02
that there was some work done to show that
276
707000
2000
bahwa ada penelitian yang menunjukkan
12:04
this eddy pattern in this painting
277
709000
2000
pola pusaran arus di lukisannya ini
12:06
followed a statistical model of turbulence,
278
711000
3000
mengikuti model statistik turbulansi.
12:09
which brings up the whole interesting idea
279
714000
2000
Yang memunculkan ide menarik
12:11
of maybe some of this mathematical patterns
280
716000
2000
bahwa mungkin beberapa pola-pola matematika
12:13
is in our own head.
281
718000
2000
ada di kepala kita sendiri.
12:15
And the Wolfram stuff -- I was taking
282
720000
2000
Saya catat hal-hal tentang Wolfram
12:17
notes and I was writing down all the
283
722000
2000
dan saya tuliskan seluruh
12:19
search words I could use,
284
724000
2000
kata-kata yang dapat saya gunakan
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
285
726000
4000
karena saya pikir semua itu akan saya gunakan dalam ceramah autisme saya.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
286
730000
2000
Kita harus menunjukkan anak-anak ini hal-hal yang menarik.
12:27
And they've taken out the autoshop class
287
732000
2000
Mereka telah menghapus kelas bengkel mobil
12:29
and the drafting class and the art class.
288
734000
2000
dan kelas menggambar, dan kelas seni.
12:31
I mean art was my best subject in school.
289
736000
3000
Seni merupakan pelajaran yang paling saya kuasai di sekolah.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
290
739000
2000
Kita harus memikirkan tentang semua jenis pikiran.
12:36
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
291
741000
3000
Kita harus bekerja dengan orang yang punya cara berpikir yang berbeda,
12:39
because we absolutely are going to need
292
744000
3000
karena kita tentu akan membutuhkan
12:42
these kind of people in the future.
293
747000
3000
orang yang cara berpikirnya berbeda di masa depan.
12:45
And let's talk about jobs.
294
750000
2000
Mari bicara tentang pekerjaan.
12:47
OK, my science teacher got me studying
295
752000
2000
Baiklah, guru sains saya membuat saya belajar
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
296
754000
3000
karena saya seorang anak yang tidak pintar dan tidak mau belajar.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
297
757000
2000
Tetapi saya justru mendapatkan pengalaman kerja.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
298
759000
2000
Saya melihat kebanyakan anak-anak yang pintar ini yang belum belajar tentang hal-hal dasar,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
seperti bagaimana agar tepat waktu.
12:58
I was taught that when I was eight years old.
300
763000
2000
Saya diajar ketika saya berumur delapan tahun.
13:00
You know, how to have table manners at granny's Sunday party.
301
765000
3000
Tentang etiket makan pada pesta nenek di hari Minggu.
13:03
I was taught that when I was very, very young.
302
768000
3000
Saya diajar hal tersebut ketika saya masih amat sangat muda.
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop
303
771000
3000
Ketika saya berumur 13, saya bekerja di toko pembuat baju
13:09
sewing clothes.
304
774000
2000
menjahit baju.
13:11
I did internships in college,
305
776000
3000
Saya magang ketika di perguruan tinggi.
13:14
I was building things,
306
779000
3000
Saya membangun sesuatu.
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
307
782000
3000
Saya juga belajar untuk mengerjakan tugas-tugas.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
308
785000
4000
Yang saya inginkan ketika kecil hanyalah menggambar kuda.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
309
789000
2000
Ibu saya berkata, "Baiklah, mari kita gambar sesuatu yang lain."
13:26
They've got to learn how to do something else.
310
791000
2000
Mereka harus belajar untuk mengerjakan hal lain.
13:28
Let's say the kid is fixated on Legos.
311
793000
2000
Misalnya anak tersebut terpaku pada Lego.
13:30
Let's get him working on building different things.
312
795000
3000
Ajak dia membangun hal-hal yang lain.
13:33
The thing about the autistic mind
313
798000
2000
Satu hal tentang pemikir autis
13:35
is it tends to be fixated.
314
800000
2000
mereka cenderung terpaku pada suatu hal.
13:37
Like if a kid loves racecars,
315
802000
2000
Misalnya jika seorang anak menyukai mobil balap,
13:39
let's use racecars for math.
316
804000
2000
mari gunakan mobil balap untuk matematika.
13:41
Let's figure out how long it takes a racecar to go a certain distance.
317
806000
3000
Mari kita temukan seberapa lama sebuah mobil balap berjalan pada jarak tertentu.
13:44
In other words, use that fixation
318
809000
4000
Dengan kata lain, gunakan masalah tersebut
13:48
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
sebagai motivasi anak, ini salah satu hal yang harus kita lakukan.
13:51
I really get fed up when they, you know, the teachers,
320
816000
3000
Saya sangat muak ketika mereka, para guru,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
321
819000
3000
terutama jika Anda keluar dari bagian negara ini,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
322
822000
2000
mereka tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan anak-anak pintar ini.
13:59
It just drives me crazy.
323
824000
2000
Ini membuat saya sangat marah.
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
324
826000
2000
Apa yang dapat dilakukan pemikir visual ketika mereka beranjak dewasa?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
325
828000
3000
Mereka dapat bekerja di desain grafis, semua yang berhubungan dengan komputer,
14:06
photography, industrial design.
326
831000
5000
fotografi, desain industri.
14:11
The pattern thinkers, they're the ones that are going to be
327
836000
2000
Pemikir pola, merekalah yang akan menjadi
14:13
your mathematicians, your software engineers,
328
838000
3000
ahli matematika Anda, insinyur perangkat lunak Anda,
14:16
your computer programmers, all of those kinds of jobs.
329
841000
4000
programer komputer Anda, semua pekerjaan seperti itu.
14:20
And then you've got the word minds. They make great journalists,
330
845000
3000
Ada juga pemikir kata-kata. Mereka akan menjadi jurnalis yang hebat.
14:23
and they also make really, really good stage actors.
331
848000
3000
Mereka juga menjadi aktor panggung yang amat sangat hebat.
14:26
Because the thing about being autistic is,
332
851000
2000
Karena menjadi seorang autis,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
333
853000
3000
saya harus mempelajari kemampuan bersosialisasi seperti berada di sebuah drama.
14:31
It's just kind of -- you just have to learn it.
334
856000
3000
Anda harus mempelajarinya.
14:34
And we need to be working with these students.
335
859000
3000
Kita harus bekerja dengan murid-murid ini.
14:37
And this brings up mentors.
336
862000
2000
Ini membawa kita ke mentor.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
337
864000
3000
Anda tahu, guru sains saya bukanlah seorang guru terakreditasi.
14:42
He was a NASA space scientist.
338
867000
2000
Ia seorang ilmuwan ruang angkasa NASA.
14:44
Now, some states now are getting it to where
339
869000
2000
Sekarang ini beberapa negara bagian telah sampai pada titik di mana
14:46
if you have a degree in biology, or a degree in chemistry,
340
871000
2000
jika Anda mempunyai gelar dalam bidang biologi, atau kimia,
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
341
873000
3000
Anda dapat masuk ke sekolah dan mengajar biologi atau kimia.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Kita perlu melakukan itu.
14:53
Because what I'm observing is
343
878000
2000
Karena apa yang saya amati adalah
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
344
880000
2000
guru-guru yang baik, untuk kebanyakan anak-anak ini,
14:57
are out in the community colleges,
345
882000
2000
ada di universitas terbuka.
14:59
but we need to be getting some of these good teachers into the high schools.
346
884000
3000
Kita perlu memasukkan sebagian dari guru-guru yang baik ini ke sekolah menengah.
15:02
Another thing that can be very, very, very successful is
347
887000
3000
Hal lain yang dapat sangat berhasil,
15:05
there is a lot of people that may have retired
348
890000
3000
ada banyak orang yang mungkin telah pensiun
15:08
from working in the software industry, and they can teach your kid.
349
893000
3000
dari bekerja di industri perangkat lunak, dan mereka dapat mengajar anak Anda.
15:11
And it doesn't matter if what they teach them is old,
350
896000
3000
Tidak penting jika yang mereka ajarkan pada anak-anak sudah usang.
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
351
899000
3000
karena apa yang Anda lakukan, Anda menyalakan sumbunya.
15:17
You're getting that kid turned on.
352
902000
3000
Anda membuat anak tersebut termotivasi.
15:20
And you get him turned on, then he'll learn all the new stuff.
353
905000
3000
Ketika Anda membuatnya termotivasi, ia akan mempelajari hal-hal baru.
15:23
Mentors are just essential.
354
908000
2000
Mentor sangatlah penting.
15:25
I cannot emphasize enough
355
910000
2000
Saya tidak dapat cukup menekankan
15:27
what my science teacher did for me.
356
912000
3000
apa yang dilakukan oleh guru sains saya.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
357
915000
3000
Kita harus menjadi mentor mereka, memperkerjakan mereka.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
358
918000
2000
Jika Anda membawa mereka magang di perusahaan Anda,
15:35
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
359
920000
3000
satu hal tentang autisme, seorang pemikir Asperger,
15:38
you've got to give them a specific task. Don't just say, "Design new software."
360
923000
3000
harus diberi sebuah tugas yang spesifik. Jangan hanya mengatakan, "Rancang software yang baru."
15:41
You've got to tell them something a lot more specific:
361
926000
2000
Anda harus mengatakan sesuatu yang jauh lebih spesifik.
15:43
"Well, we're designing a software for a phone
362
928000
3000
"Kita sedang mendesain sebuah perangkat lunak untuk telepon
15:46
and it has to do some specific thing.
363
931000
2000
dan perangkat tersebut harus melakukan beberapa hal spesifik.
15:48
And it can only use so much memory."
364
933000
2000
Perangkat tersebut hanya dapat menggunakan sekian memori."
15:50
That's the kind of specificity you need.
365
935000
2000
Itu hal-jal spesifik yang Anda butuhkan.
15:52
Well, that's the end of my talk.
366
937000
2000
Baiklah, ini akhir dari pembicaraan saya.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
367
939000
2000
Saya hanya ingin berterimakasih pada semua yang telah datang.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Sangat luar biasa dapat berada di sini.
15:58
(Applause)
369
943000
12000
(Tepuk tangan)
16:10
Oh, you've got a question for me? OK.
370
955000
3000
Oh, Anda punya sebuah pertanyaan untuk saya? Baiklah.
16:13
(Applause)
371
958000
1000
(Tepuk tangan)
16:14
Chris Anderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Chris Anderson: Terima kasih banyak untuk ceramah tadi.
16:18
You know, you once wrote, I like this quote,
373
963000
2000
Anda pernah menulis suatu kali, saya menyukai kutipan ini,
16:20
"If by some magic, autism had been
374
965000
2000
"Jika oleh sihir, autisme telah
16:22
eradicated from the face of the Earth,
375
967000
3000
dilenyapkan dari muka bumi,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
376
970000
3000
manusia masih akan bersosialisasi di depan kayu bakar
16:28
at the entrance to a cave."
377
973000
2000
di pintu masuk sebuah gua."
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spears?
378
975000
2000
Temple Grandin: Menurut Anda siapakah yang membuat tombak batu pertama?
16:32
The Asperger guy. And if you were to get rid of all the autism genetics
379
977000
3000
Seorang Asperger. Jika Anda menghilangkan semua gen autisme
16:35
there would be no more Silicon Valley,
380
980000
2000
tidak akan ada lagi Silicon Valley,
16:37
and the energy crisis would not be solved.
381
982000
2000
dan krisis energi tidak akan dapat diselesaikan.
16:39
(Applause)
382
984000
3000
(Tepuk tangan)
16:42
CA: So, I want to ask you a couple other questions,
383
987000
2000
CA: Saya ingin menanyakan kepada Anda dua pertanyaan lagi.
16:44
and if any of these feel inappropriate,
384
989000
2000
Jika ada dari pertanyaan ini yang tidak relevan
16:46
it's okay just to say, "Next question."
385
991000
2000
cukup katakan, "Pertanyaan selanjutnya."
16:48
But if there is someone here
386
993000
2000
Jika ada seseorang di sini
16:50
who has an autistic child,
387
995000
2000
yang punya seorang anak yang autis
16:52
or knows an autistic child
388
997000
2000
atau kenal seorang anak yang autis
16:54
and feels kind of cut off from them,
389
999000
3000
dan merasa agak jauh dari mereka,
16:57
what advice would you give them?
390
1002000
2000
saran apa yang akan Anda berikan untuk mereka?
16:59
TG: Well, first of all, you've got to look at age.
391
1004000
2000
TG: Baik, pertama, Anda harus melihat umurnya.
17:01
If you have a two, three or four year old
392
1006000
2000
Jika dia berumur dua, tiga, atau empat tahun
17:03
you know, no speech, no social interaction,
393
1008000
2000
tidak berbicara, tidak berinteraksi secara sosial,
17:05
I can't emphasize enough:
394
1010000
2000
saya sangat tekankan,
17:07
Don't wait, you need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
395
1012000
4000
jangan menunggu, Anda perlu sedikitnya 20 jam per minggu pelajaran satu murid-satu guru.
17:11
You know, the thing is, autism comes in different degrees.
396
1016000
3000
Sebenarnya, autisme muncul dalam derajat yang berbeda-beda.
17:14
There's going to be about half the people on the spectrum
397
1019000
2000
Akan ada setengah orang yang ada di spektrum ini
17:16
that are not going to learn to talk, and they're not going to be working
398
1021000
2000
yang tidak akan belajar cara berbicara, dan mereka tidak akan bekerja
17:18
Silicon Valley, that would not be a reasonable thing for them to do.
399
1023000
3000
Silicon Valley akan menjadi suatu hal yang tidak mungkin bagi mereka.
17:21
But then you get the smart, geeky kids
400
1026000
2000
Tetapi Anda juga mempunyai anak-anak pintar dan kutu buku
17:23
that have a touch of autism,
401
1028000
2000
yang sedikit autis,
17:25
and that's where you've got to get them turned on
402
1030000
2000
dan di situlah Anda bisa memotivasi mereka
17:27
with doing interesting things.
403
1032000
2000
melakukan hal-hal yang menarik.
17:29
I got social interaction through shared interest.
404
1034000
3000
Saya berinteraksi dengan orang-orang yang punya minat sama.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
405
1037000
4000
Saya menunggang kuda, membuat roket model dengan anak-anak lain,
17:36
did electronics lab with other kids,
406
1041000
2000
bermain di lab elektronik dengan anak-anak lain,
17:38
and in the '60s, it was gluing mirrors
407
1043000
2000
di tahun 60-an itu berarti mengelem kaca
17:40
onto a rubber membrane on a speaker to make a light show.
408
1045000
3000
ke dalam membran karet pengeras suara untuk membuat pertunjukan lampu.
17:43
That was like, we considered that super cool.
409
1048000
3000
Itu keren bagi kami saat itu.
17:46
CA: Is it unrealistic for them
410
1051000
2000
CA: Apakah tidak realistis bagi mereka
17:48
to hope or think that that child
411
1053000
2000
untuk berharap atau berpikir bahwa anak tersebut
17:50
loves them, as some might, as most, wish?
412
1055000
3000
akan mencintai mereka, seperti yang lainnya mungkin, sebagian besar orang harapkan.
17:53
TG: Well let me tell you, that child will be loyal,
413
1058000
2000
TG: Baiklah, jawaban saya, anak tersebut setia.
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
Jika rumah Anda terbakar, mereka akan mengeluarkan Anda dari sana.
17:57
CA: Wow. So, most people, if you ask them
415
1062000
3000
CA: Jadi, sebagian besar, jika kita menanyakan kepada mereka
18:00
what are they most passionate about, they'd say things like,
416
1065000
2000
apa yang membuat Anda paling bersemangat, mereka akan mengatakan hal-hal seperti,
18:02
"My kids" or "My lover."
417
1067000
3000
"Anakku" atau "Kekasihku."
18:05
What are you most passionate about?
418
1070000
3000
Apa yang membuat Anda paling bersemangat?
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
419
1073000
2000
TG: Yang membuat saya bersemangat adalah hal-hal yang saya lakukan
18:10
are going to make the world a better place.
420
1075000
2000
yang akan membuat dunia ini menjadi tempat yang lebih baik.
18:12
When I have a mother of an autistic child say,
421
1077000
2000
Ketika ibu seorang anak autis berkata,
18:14
"My kid went to college because of your book,
422
1079000
2000
"Anak saya kuliah karena bukumu,
18:16
or one of your lectures," that makes me happy.
423
1081000
2000
atau salah satu ceramahmu" Hal ini membuat saya bahagia.
18:18
You know, the slaughter plants, I've worked with them
424
1083000
3000
Pabrik penyembelihan, saya telah bekerja di sana
18:21
in the '80s; they were absolutely awful.
425
1086000
2000
pada tahun 80-an; sangatlah mengerikan.
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants
426
1088000
4000
Saya membangun sistem penilaian sederhana untuk pabrik pemotongan
18:27
where you just measure outcomes: How many cattle fell down?
427
1092000
2000
di mana Anda cukup mengukur hasilnya, berapa banyak ternak yang jatuh,
18:29
How many cattle got poked with the prodder?
428
1094000
2000
berapa banyak ternak disodok,
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
429
1096000
2000
berapa banyak ternak yang bersuara keras?
18:33
And it's very, very simple.
430
1098000
2000
Hal-hal yang sangat sederhana.
18:35
You directly observe a few simple things.
431
1100000
2000
Anda mengamati secara langsung beberapa hal sederhana.
18:37
It's worked really well. I get satisfaction out of
432
1102000
2000
Hal-hal tersebut telah berjalan dengan baik. Saya mendapat kepuasan dari
18:39
seeing stuff that makes real change
433
1104000
3000
melihat perubahan yang nyata
18:42
in the real world. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
di dunia nyata. Kita perlu lebih banyak hal-hal seperti ini,
18:44
and a lot less abstract stuff.
435
1109000
2000
dan lebih sedikit hal-hal abstrak.
18:46
(Applause)
436
1111000
7000
(Tepuk tangan)
18:53
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said that
437
1118000
2000
CA: Ketika kita berbicara lewat telepon, satu hal yang Anda katakan yang
18:55
really astonished me was you said one thing
438
1120000
2000
sangat mengejutkan saya adalah Anda mengatakan bahwa satu hal
18:57
you were passionate about was server farms. Tell me about that.
439
1122000
4000
yang membuat Anda sangat bersemangat, kumpulan server. Bisa Anda jelaskan?
19:01
TG: Well the reason why I got really excited when I read about that,
440
1126000
3000
TG: Alasan yang membuat saya sangat bersemangat ketika saya membaca bahwa
19:04
it contains knowledge.
441
1129000
3000
server tersebut berisi pengetahuan.
19:07
It's libraries.
442
1132000
2000
Perpustakaan.
19:09
And to me, knowledge is something
443
1134000
2000
Bagi saya, pengetahuan adalah sesuatu
19:11
that is extremely valuable. So, maybe, over 10 years ago
444
1136000
2000
yang sangat berharga. Jadi, mungkin lebih dari 10 tahun yang lalu
19:13
now our library got flooded.
445
1138000
2000
perpustakaan kami terkena banjir.
19:15
And this is before the Internet got really big.
446
1140000
2000
Ini terjadi sebelum internet menjadi populer.
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
447
1142000
2000
Saya sangat marah karena semua buku rusak,
19:19
because it was knowledge being destroyed.
448
1144000
2000
karena pengetahuan telah dihancurkan.
19:21
And server farms, or data centers
449
1146000
2000
Kumpulan server atau pusat data
19:23
are great libraries of knowledge.
450
1148000
3000
adalah perpustakaan pengetahuan yang hebat.
19:26
CA: Temple, can I just say it's an absolute delight to have you at TED.
451
1151000
3000
CA: Temple, sangat menyenangkan menyaksikan Anda tampil di TED.
19:29
TG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
TG: Baiklah, terima kasih banyak. Terima kasih.
19:32
(Applause)
453
1157000
6000
(Tepuk tangan)
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