TED2010
Temple Grandin: The world needs all kinds of minds
Temple Grandin: Thế giới cần đến tất cả các kiểu trí óc
Filmed:
Readability: 3.4
5,588,848 views
Temple Grandin, bị chẩn đoán tự kỷ khi còn nhỏ, nói về cách thức mà trí óc của bà vận động -- chia sẻ khả năng "tư duy bằng hình ảnh", những điều mà đã giúp bà giải quyết các vấn đề mà bộ óc bình thường không nhận thấy được. Bà tranh luận rằng thế giới cần những người tự kỷ: người tư duy bằng hình ảnh, người tư duy bằng hình mẫu, người tư duy bằng từ ngữ, và tất cả các trẻ em thông minh ham tìm tòi.
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
Tôi nghĩ mình sẽ bắt đầu và nói một chút
00:17
what exactly autism is.
1
2000
2000
chính xác thì tự kỷ là gì.
00:19
Autism is a very big continuum
2
4000
3000
Tự kỷ là một thể liên tục rất lớn
00:22
that goes from very severe -- the child remains non-verbal --
3
7000
3000
từ những trường hợp rất xấu, đó là trường hợp đứa trẻ không thể hiểu ngôn ngữ,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
10000
3000
cho tới những nhà khoa học và kỹ sư tài năng.
00:28
And I actually feel at home here,
5
13000
2000
Và tôi thực sự thấy thoải mái ở đây.
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
15000
2000
Bởi có rất nhiều gen tự kỷ ở chỗ này.
00:32
You wouldn't have any...
7
17000
2000
Các bạn sẽ không bị ...
00:34
(Applause)
8
19000
4000
(Tiếng vỗ tay)™
00:38
It's a continuum of traits.
9
23000
2000
Đó là một dải tính cách.
00:40
When does a nerd turn into
10
25000
3000
Khi một người mọt sách mắc phải
00:43
Asperger, which is just mild autism?
11
28000
2000
hội chứng Asperger, một chứng tự kỷ nhẹ?
00:45
I mean, Einstein and Mozart
12
30000
3000
Ý tôi là Einstein và Mozart
00:48
and Tesla would all be probably diagnosed
13
33000
2000
và Tesla, có thể sẽ được chẩn đoán
00:50
as autistic spectrum today.
14
35000
2000
là mắc phải bệnh tự kỷ ngày nay.
00:52
And one of the things that is really going to concern me is
15
37000
3000
Và một trong những điều thực sự khiến tôi quan tâm đó là
00:55
getting these kids to be the ones that are going to invent
16
40000
3000
đưa những đứa trẻ này trở thành người sẽ sáng tạo
00:58
the next energy things,
17
43000
2000
ra những điều tiềm năng kế tiếp,
01:00
you know, that Bill Gates talked about this morning.
18
45000
4000
điều mà Bill Gates đã nói sáng nay.
01:04
OK. Now, if you want to understand
19
49000
2000
Nào. Giờ thì, các bạn muốn hiểu
01:06
autism, animals.
20
51000
2000
tự kỷ, loài vật.
01:08
And I want to talk to you now about different ways of thinking.
21
53000
2000
Và tôi muốn nói về những cách tư duy khác nhau.
01:10
You have to get away from verbal language.
22
55000
3000
Bạn phải rời xa từ ngữ.
01:13
I think in pictures,
23
58000
2000
Tôi tư duy bằng hình ảnh.
01:15
I don't think in language.
24
60000
3000
Tôi không tư duy bằng ngôn ngữ.
01:18
Now, the thing about the autistic mind
25
63000
2000
Điều đáng nói nhất về bộ óc tự kỷ
01:20
is it attends to details.
26
65000
3000
đó chính là nó chú tâm đến từng chi tiết.
01:23
OK, this is a test where you either have to
27
68000
2000
Đây là một bài kiểm tra xem là bạn sẽ
01:25
pick out the big letters, or pick out the little letters,
28
70000
2000
nhận ra những chữ cái to, hoặc nhận ra những chữ cái nhỏ.
01:27
and the autistic mind picks out the
29
72000
2000
Và bộ óc tự kỷ sẽ nhận ra
01:29
little letters more quickly.
30
74000
2000
những chữ nhỏ nhanh hơn.
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
31
76000
4000
Đó là vì bộ óc bình thường bỏ qua các chi tiết.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
32
80000
2000
Nếu bạn xây một câu cầu, các chi tiết là điều khá quan trọng.
01:37
because it will fall down if you ignore the details.
33
82000
3000
bởi nó sẽ sụp đổ nếu bạn bỏ qua các chi tiết.
01:40
And one of my big concerns with a lot of policy things today
34
85000
3000
Và một trong những quan tâm của tôi đối với các chính sách hiện hành đó là
01:43
is things are getting too abstract.
35
88000
2000
mọi thứ đang trở nên quá trừu tượng.
01:45
People are getting away from doing
36
90000
2000
Mọi người đang rời xa
01:47
hands-on stuff.
37
92000
2000
những việc thực tế.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools have taken out
38
94000
2000
Tôi thực sự lo rằng nhiều trường học đã bỏ qua
01:51
the hands-on classes,
39
96000
2000
các lớp thực tế,
01:53
because art, and classes like that,
40
98000
2000
bởi nghệ thuât, và các lớp tương tự,
01:55
those are the classes where I excelled.
41
100000
2000
đó là những môn mà tôi học tốt.
01:57
In my work with cattle,
42
102000
2000
Trong việc chăm nuôi gia súc của tôi,
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
43
104000
3000
tôi nhận thấy rằng nhiều thứ mà hầu hết mọi người không nhận ra
02:02
would make the cattle balk. Like, for example,
44
107000
2000
sẽ khiến gia súc rụt lại. Chẳng hạn,
02:04
this flag waving, right in front of the veterinary facility.
45
109000
3000
lá cờ ngay đang bay, ngay trước cơ sở thú y.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
46
112000
3000
Nơi cho gia súc ăn này chuẩn bị dỡ bỏ toàn bộ cơ sở thú y,
02:10
all they needed to do was move the flag.
47
115000
2000
và tất cả những việc họ cần làm là chuyển lá cờ đi.
02:12
Rapid movement, contrast.
48
117000
3000
Chuyển đi nhanh chóng.
02:15
In the early '70s when I started, I got right down
49
120000
2000
Đầu thập niên 70 khi tôi bắt đầu công việc, tôi đến thẳng
02:17
in the chutes to see what cattle were seeing.
50
122000
2000
máng ăn để xem gia súc đang nhìn gì.
02:19
People thought that was crazy. A coat on a fence would make them balk,
51
124000
3000
Mọi người xem thật là điên rồ. Một cái áo khoác vắt trên bờ rào khiến chúng rút lại.
02:22
shadows would make them balk, a hose on the floor ...
52
127000
3000
Những cái bóng khiến chúng rụt lại, một cái ống trên sàn.
02:25
people weren't noticing these things --
53
130000
2000
Mọi người không để ý tới những thứ đó,
02:27
a chain hanging down --
54
132000
2000
một sợi xích treo xuống,
02:29
and that's shown very, very nicely in the movie.
55
134000
2000
và cái đó được làm rất đẹp trong phim.
02:31
In fact, I loved the movie, how they
56
136000
2000
Thực tế tôi yêu bộ phim bởi họ
02:33
duplicated all my projects. That's the geek side.
57
138000
2000
sao chép tất cả các dự án của tôi. Đó là mặt lập dị của tôi.
02:35
My drawings got to star in the movie too.
58
140000
3000
Những bức vẽ của tôi cũng được giới thiệu trong phim.
02:38
And actually it's called "Temple Grandin,"
59
143000
2000
Và thật ra nó tên là Temple Grandin,
02:40
not "Thinking In Pictures."
60
145000
2000
không phải là Tư duy bằng hình ảnh.
02:42
So, what is thinking in pictures? It's literally movies
61
147000
2000
Vậy thì tư duy bằng hình ảnh là gì? Bản chất nó là những thước phim
02:44
in your head.
62
149000
2000
trong đầu bạn.
02:46
My mind works like Google for images.
63
151000
2000
Trí óc tôi giống như cách Google tìm kiếm hình ảnh.
02:48
Now, when I was a young kid I didn't know my thinking was different.
64
153000
3000
Khi còn nhỏ, tôi không biết rằng tư duy của mình là khác người.
02:51
I thought everybody thought in pictures.
65
156000
2000
Tôi tưởng tất cả mọi người đều tư duy bằng hình ảnh.
02:53
And then when I did my book, "Thinking In Pictures,"
66
158000
2000
Và khi thực hiện cuốn sách, Tư duy bằng hình ảnh,
02:55
I start interviewing people about how they think.
67
160000
3000
tôi bắt đầu phỏng vấn mọi người về cách mà họ suy tư duy.
02:58
And I was shocked to find out that
68
163000
2000
Tôi sửng sốt khi nhận ra tư duy của mình
03:00
my thinking was quite different. Like if I say,
69
165000
2000
khá khác biệt. Như là nếu tôi nói
03:02
"Think about a church steeple"
70
167000
2000
"Nghĩ về các tháp chuông nhà thờ"
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
71
169000
2000
mọi người thường nghĩ đến cái chung chung.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
72
171000
2000
Có thể điều đó không đúng ở đây
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
73
173000
4000
nhưng sẽ đúng ở rất nhiều nơi khác.
03:12
I see only specific pictures.
74
177000
2000
Tôi chỉ thấy những hình ảnh cụ thể.
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
75
179000
4000
Chúng lóe lên trong trí nhớ của tôi, như cách Google tìm kiếm hình ảnh.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there
76
183000
2000
Trong phim, họ có một cảnh rất tuyệt,
03:20
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
77
185000
4000
khi từ "giầy" được nói, thì một đống giầy thuộc những năm 50 và 60
03:24
pop into my imagination.
78
189000
2000
xuất hiện trong trí tưởng tượng của tôi.
03:26
OK, there is my childhood church,
79
191000
2000
Đây là nhà thờ của tuổi thơ tôi.
03:28
that's specific. There's some more, Fort Collins.
80
193000
3000
Rất cụ thể. Còn nữa, Pháo đài Collins,
03:31
OK, how about famous ones?
81
196000
2000
Còn những nơi nổi tiếng thì sao?
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
82
198000
3000
Và chúng cứ xuất hiện, đại loại như thế này.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
83
201000
3000
Rất nhanh chóng, giống như cách Google tìm kiếm hình ảnh.
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
Và chúng xuất hiện từng cái một.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snow,
85
206000
2000
Khi đó tôi nghĩ, có thể sẽ có tuyết rơi,
03:43
or we can have a thunderstorm,"
86
208000
2000
hay có thể sẽ có bão sấm chớp,
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
87
210000
3000
và tôi có thể lưu giữ chúng lại trong đầu, biến thành các thước phim.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
88
213000
3000
Tư duy hình ảnh là một tài sản vô cùng đáng giá
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
89
216000
3000
trong công việc thiết kế cơ sở chế biến gia súc.
03:54
And I've worked really hard on improving
90
219000
2000
Tôi đã dồn sức vào việc cải thiện
03:56
how cattle are treated at the slaughter plant.
91
221000
2000
cách thức gia súc được xử lý ở cơ sở giết mổ.
03:58
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
92
223000
3000
Tôi sẽ trình bày vào bất cứ vấn đề gì về việc giết mổ.
04:01
I've got that stuff up on YouTube if you want to look at it.
93
226000
2000
Tôi có để nó trên Youtube nếu các bạn muốn xem.
04:03
But, one of the things that I was able to do in my design work
94
228000
4000
Nhưng một trong những điều tôi có thể làm trong việc thiết kế
04:07
is I could actually test run
95
232000
2000
đó là tôi có thể thử nghiệm
04:09
a piece of equipment in my mind,
96
234000
2000
một thiết bị trong trí óc mình,
04:11
just like a virtual reality computer system.
97
236000
3000
giống như một hệ thống máy tính thế giới thực tế ảo.
04:14
And this is an aerial view
98
239000
2000
Và đây là ảnh vệ tinh
04:16
of a recreation of one of my projects that was used in the movie.
99
241000
3000
một khu giải trí thuộc một trong những dự án sử dụng trong phim.
04:19
That was like just so super cool.
100
244000
2000
Cái đấy thật hết sảy.
04:21
And there were a lot of kind of Asperger types
101
246000
2000
Và có rất nhiều loại ngước mắc hội chứng Asperger,
04:23
and autism types working out there on the movie set too.
102
248000
3000
và tự kỷ, cùng làm việc trong nhóm làm phim luôn.
04:26
(Laughter)
103
251000
2000
(Tiếng cười)
04:28
But one of the things that really worries me
104
253000
2000
Một trong những thứ làm tôi lo lắng
04:30
is: Where's the younger version of those kids going today?
105
255000
4000
đó là những đứa trẻ nhỏ hơn thế này sẽ đi đâu.
04:34
They're not ending up in Silicon Valley, where they belong.
106
259000
3000
Chúng sẽ không đến Thung lũng Silicon, nơi mà chúng thuộc về.
04:37
(Laughter)
107
262000
3000
(Tiếng cười)
04:40
(Applause)
108
265000
5000
(Tiếng vỗ tay)
04:45
Now, one of the things I learned very early on because I wasn't that social,
109
270000
3000
Một trong những thứ tôi học được rất sớm bởi tôi không giao tiếp rộng
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
110
273000
4000
đó là tôi phải bán công trình của mình, không phải bản thân mình.
04:52
And the way I sold livestock jobs
111
277000
2000
Và cách mà tôi bán công việc liên quan đến gia súc
04:54
is I showed off my drawings, I showed off pictures of things.
112
279000
3000
là tôi cho họ xem các bức tranh, tôi khoe những bức ảnh vạn vật
04:57
Another thing that helped me as a little kid
113
282000
2000
Một điều khác giúp đỡ tôi, khi còn nhỏ
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
114
284000
2000
là trong những năm 50 bạn được dạy về cách cư xử.
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
115
286000
2000
Bạn được dạy rằng mình không thể lôi hàng ra khỏi kệ
05:03
in the store and throw it around.
116
288000
2000
trong cửa hàng và ném nó lung tung.
05:05
Now, when kids get to be in third or fourth grade,
117
290000
3000
Khi trẻ em học tới lớp 3 hay lớp 4,
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
118
293000
3000
bạn sẽ thấy đứa trẻ đó sẽ trở thành một người tư duy bằng hình ảnh,
05:11
drawing in perspective. Now, I want to
119
296000
2000
vẽ với chiều sâu. Tôi muốn
05:13
emphasize that not every autistic kid
120
298000
2000
nhấn mạnh rằng không phải mọi trẻ tự kỷ
05:15
is going to be a visual thinker.
121
300000
2000
đều trở thành một người tư duy bằng hình ảnh.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
122
302000
4000
Tôi đã quét bộ não này vài năm trước,
05:21
and I used to joke around about having a
123
306000
2000
và tôi thường đùa rằng mình có
05:23
gigantic Internet trunk line
124
308000
2000
một đường truyền internet vĩ đại
05:25
going deep into my visual cortex.
125
310000
2000
chạy sâu vào trong vỏ não hình ảnh của mình.
05:27
This is tensor imaging.
126
312000
2000
Đây là chụp căng cơ.
05:29
And my great big internet trunk line
127
314000
2000
Đường truyền internet vĩ đại của tôi
05:31
is twice as big as the control's.
128
316000
2000
lớn gấp đôi người đối chứng.
05:33
The red lines there are me,
129
318000
2000
Đường màu đỏ là của tôi,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
130
320000
4000
và đường màu xanh là người đối chứng cùng giới thính và tuổi.
05:39
And there I got a gigantic one,
131
324000
2000
Tôi có một đường rất lớn
05:41
and the control over there, the blue one,
132
326000
2000
và người đối chứng ở kia, đường màu xanh,
05:43
has got a really small one.
133
328000
4000
có một đường thật là nhỏ.
05:47
And some of the research now is showing
134
332000
2000
Một số nghiên cứu ngày nay cho thấy
05:49
is that people on the spectrum actually think with primary visual cortex.
135
334000
4000
những người tự kỷ thực sự tư duy bằng vỏ não hình ảnh gốc .
05:53
Now, the thing is, the visual thinker's just one kind of mind.
136
338000
3000
Điều đáng nói là, những người tư duy bằng hình ảnh chỉ là một dạng trí óc.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
137
341000
3000
Bạn thấy đấy, trí óc tự kỷ có xu hướng trở thành một trí óc chuyên sâu.
05:59
good at one thing, bad at something else.
138
344000
4000
Giỏi ở một thứ nào đó, dở ở thứ khác.
06:03
And where I was bad was algebra. And I was never allowed
139
348000
2000
Và mà tôi dở đó chính là đại số. Và tôi chưa bao giờ được cho phép
06:05
to take geometry or trig.
140
350000
2000
học hình học hay lượng giác.
06:07
Gigantic mistake: I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
141
352000
3000
Sai lầm lớn. Tôi nhận ra rất nhiều trẻ em cần phải được miễn đại số,
06:10
go right to geometry and trig.
142
355000
2000
học thẳng lên hình họcvà lượng giác.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
143
357000
3000
Một dạng trí óc khác là người tư duy bằng các mẫu hình.
06:15
More abstract. These are your engineers,
144
360000
2000
Trừu tượng hơn. Đây là những kỹ sư,
06:17
your computer programmers.
145
362000
2000
lập trình viên máy tính.
06:19
Now, this is pattern thinking. That praying mantis
146
364000
2000
Đây là tư duy bằng mẫu hình. Con bọ ngựa đang cầu nguyện
06:21
is made from a single sheet of paper --
147
366000
2000
được tạo từ một tờ giấy duy nhất,
06:23
no scotch tape, no cuts.
148
368000
2000
không cắt, không dán.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
149
370000
3000
Và ở nền là mẫu để gấp nó.
06:28
Here are the types of thinking:
150
373000
2000
Đây là các dạng tư duy,
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
151
375000
3000
người tư duy hình ảnh thực, như tôi.
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
152
378000
4000
Người tư duy theo mẫu hình, những bộ não âm nhạc và toán học.
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
153
382000
2000
Một vài người trong số họ gặp khó khăn khi đọc.
06:39
You also will see these kind of problems
154
384000
2000
Bạn cũng sẽ gặp vấn đề tương tự
06:41
with kids that are dyslexic.
155
386000
3000
với những đứa trẻ nói lắp.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
156
389000
2000
Bạn sẽ thấy dạng trí óc khác nhau này.
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
157
391000
3000
Và còn có trí óc ngôn ngữ nữa. Họ biết mọi sự kiện về mọi thứ.
06:49
Now, another thing is the sensory issues.
158
394000
2000
Một điều khác là các vấn đề về cảm nhận.
06:51
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
159
396000
4000
Tôi thực sự lo vì phải đeo thứ thiết bị này trên mặt.
06:55
And I came in half an hour beforehand
160
400000
3000
Và tôi đã đến từ sớm hơn 1 tiếng rưỡi
06:58
so I could have it put on and kind of get used to it,
161
403000
2000
thế nên tôi có thể đeo vào và làm quen với nó.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
162
405000
3000
Họ làm cong nó để nó không chạm vào cằm tôi nữa.
07:03
But sensory is an issue. Some kids are bothered by fluorescent lights;
163
408000
3000
Nhưng cảm giác là một vấn đề. Một số đứa trẻ bị ánh sáng huỳnh quang làm khó chịu,
07:06
others have problems with sound sensitivity.
164
411000
3000
đứa trẻ khác có vấn đề với việc cảm nhận âm thanh.
07:09
You know, it's going to be variable.
165
414000
3000
Bạn biết đấy, chuyện sẽ thay đổi nhiều.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
166
417000
4000
Tư duy hình ảnh cho tôi sự hiểu biết hoàn toàn mới
07:16
into the animal mind.
167
421000
2000
về trí óc loài vật.
07:18
Because think about it: An animal is a sensory-based thinker,
168
423000
3000
Bởi nghĩ xem, một con vật là một người tư duy dựa trên cảm giác,
07:21
not verbal -- thinks in pictures,
169
426000
4000
không phải ngôn ngữ. Tư duy bằng hình ảnh.
07:25
thinks in sounds, thinks in smells.
170
430000
3000
Tư duy bằng âm thanh. Tư duy bằng mùi hương.
07:28
Think about how much information there is there on the local fire hydrant.
171
433000
3000
Nghĩ về bao nhiêu thông tin có trên trục nước cứu hỏa ở địa phương.
07:31
He knows who's been there, when they were there.
172
436000
3000
Nó biết ai đã ở đó, vào lúc nào,
07:34
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
173
439000
3000
họ là bạn hay thù, có ai mà nó có thể kết bạn được không.
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
174
442000
3000
Có vô vàn thông tin trên trục nước cứu hỏa đó.
07:40
It's all very detailed information,
175
445000
4000
Những thông tin vô cùng chi tiết.
07:44
and, looking at these kind of details
176
449000
2000
Và nhìn vào những chi tiết này
07:46
gave me a lot of insight into animals.
177
451000
2000
cho tôi rất nhiều sự hiểu biết về động vật.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
178
453000
4000
Bộ óc của động vật, và của tôi nữa
07:52
puts sensory-based information
179
457000
2000
phân các thông tin dựa trên cảm giác
07:54
into categories.
180
459000
2000
thành các nhóm.
07:56
Man on a horse
181
461000
2000
Người ngồi trên lưng ngựa,
07:58
and a man on the ground --
182
463000
2000
và người đứng trên mặt đất,
08:00
that is viewed as two totally different things.
183
465000
2000
được xem như hai sự việc hoàn toàn khác nhau.
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
184
467000
3000
Bạn có thể có một con ngựa bị người cưỡi lạm dụng.
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
185
470000
2000
Chúng chắc hẳn sẽ rất bình thường với bác sỹ thú y,
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
186
472000
3000
và người đánh móng ngữa, nhưng bạn không thể cưới lên nó.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up
187
475000
3000
Bạn có một con ngựa khác, dường như người làm móng ngựa đã đánh nó ở đâu đó,
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground,
188
478000
2000
và nó rất đáng sợ đối với mọi thứ trên mặt đất,
08:15
with the veterinarian, but a person can ride him.
189
480000
3000
với bác sĩ thú y, nhưng người ta có thể cưỡi lên nó.
08:18
Cattle are the same way.
190
483000
2000
Gia súc cũng tương tự như vậy.
08:20
Man on a horse,
191
485000
2000
Người cưỡi ngựa
08:22
a man on foot -- they're two different things.
192
487000
2000
và người đứng trên đất, họ là hai sự vật khác nhau.
08:24
You see, it's a different picture.
193
489000
2000
Bạn thấy đấy, đó là một bức tranh khác.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
194
491000
3000
Tôi muốn các bạn nghĩ xem việc này chi tiết đến thế nào.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
195
494000
4000
Khả năng phân chia các thông tin thành nhóm,
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
Tôi nhận thấy rất nhiều người không giỏi việc này lắm.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
197
501000
2000
Khi tôi đi sửa chữa thiết bị
08:38
or problems with something in a plant,
198
503000
2000
hay có vấn đề ở nhà máy,
08:40
they don't seem to be able to figure out, "Do I have a training people issue?
199
505000
4000
họ có vẻ không thể nhận ra "Tôi có một vấn đề với việc đào tạo nhân lực chăng?
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
200
509000
2000
Hay tôi đã làm hư thiết bị đó?"
08:46
In other words, categorize equipment problem
201
511000
2000
Nói cách khác, phân loại vấn đề thiết bị
08:48
from a people problem.
202
513000
2000
với vấn đề nhân lực.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
203
515000
3000
Tôi thấy rất nhiều người gặp khó khăn trong việc đó.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
204
518000
3000
Giờ giả sử tôi nhận ra đó là một vấn đề thiết bị.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
205
521000
2000
Đó có phải là một vấn đề nhỏ mà tôi có thể sửa bằng dụng cụ đơn giản?
08:58
Or is the whole design of the system wrong?
206
523000
3000
Hay toàn bộ thiết kế của hệ thống đã trục trặc?
09:01
People have a hard time figuring that out.
207
526000
3000
Nhiều người gặp khó khăn tìm hiểu điều đó.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Hãy nhìn vào việc giống như,
09:06
solving problems with making airlines safer.
209
531000
2000
giải quyết vấn đề để nâng cao an toàn hàng không.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
210
533000
2000
Vâng, tôi đã bay một triệu dặm.
09:10
I do lots and lots of flying,
211
535000
2000
Tôi đã đi máy bay rất nhiều,
09:12
and if I was at the FAA,
212
537000
3000
và nếu tôi ở Cục Liên bang Hàng không (FAA),
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
213
540000
4000
tôi sẽ chủ yếu quan sát thứ gì?
09:19
It would be their airplane tails.
214
544000
2000
Đó sẽ là đuôi máy bay của họ.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
215
546000
3000
Bạn biết đấy, năm tai nạn chết người trong 20 năm vừa qua,
09:24
the tail either came off or steering stuff inside the tail broke
216
549000
4000
đuôi máy bay hoặc rơi ra hoặc hút vật gì đó vào đuôi máy bay đã bị hư.
09:28
in some way.
217
553000
2000
theo cách nào đó.
09:30
It's tails, pure and simple.
218
555000
2000
Đuôi máy bay, đơn giản thế thôi.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what? They can't see
219
557000
2000
Và khi phi công đi quanh máy bay, các bạn đoán được không? Họ không thể thấy
09:34
that stuff inside the tail.
220
559000
2000
những thứ phía trong đuôi.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Bạn biết đấy, khi tôi nghĩ về điều đó,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
222
563000
3000
tôi đang đưa ra những thông tin cụ thể.
09:41
It's specific. See, my thinking's bottom-up.
223
566000
3000
Nó rất cụ thể. Bạn thấy đấy, tôi suy nghĩ từ dưới lên trên.
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
224
569000
4000
Tôi lấy tất cả những mảnh nhỏ và ghép chúng lại như tranh xếp hình.
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid
225
573000
2000
Đây là một con ngựa sợ chết khiếp
09:50
of black cowboy hats.
226
575000
2000
những chiếc mũ cao bồi màu đen.
09:52
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
227
577000
2000
Nó đã bị ngược đãi bởi ai đó đội mũ cao bồi đen.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
228
579000
3000
Mũ cao bồi trắng, hoàn toàn không có vấn đề gì.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
229
582000
3000
Điều đáng nói là thế giới sẽ cần đến
10:00
all of the different kinds of minds
230
585000
2000
tất cả các kiểu trí óc khác nhau
10:02
to work together.
231
587000
2000
làm việc cùng nhau.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
232
589000
3000
Chúng ta cần phát triển tất cả những kiểu trí óc này.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy,
233
592000
3000
Và một trong những điều khiến tôi bức xúc,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
234
595000
2000
khi tôi đi nhiều nơi và tham gia các cuộc họp bàn về tự kỷ,
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
235
597000
3000
đó là tôi gặp rất nhiều đứa trẻ mọt sách đam mê tìm tòi.
10:15
and they just aren't very social,
236
600000
3000
Và chúng không hòa nhập cho lắm.
10:18
and nobody's working on developing their interest
237
603000
2000
Và không ai nghiên cứu để phát triển đam mê của chúng
10:20
in something like science.
238
605000
2000
như cách mà khoa học thường làm.
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
239
607000
3000
Chuyện này gợi nhớ lại mọi chuyện về thầy giáo khoa học của tôi.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
240
610000
3000
Thầy khoa học của tôi được thể hiện vô cùng tuyệt vời trong phim.
10:28
I was a goofball student. When I was in high school
241
613000
2000
Tôi là một học sinh chậm hiểu. Khi còn học trung học
10:30
I just didn't care at all about studying,
242
615000
3000
tôi không quan tâm chuyện học hành chút nào
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
243
618000
3000
tới khi được học lớp khoa học của thầy Carlock.
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
244
621000
3000
Ông ấy là Tiến sỹ Clarlock trong phim.
10:39
And he got me challenged
245
624000
3000
Và thầy đã thử thách tôi
10:42
to figure out an optical illusion room.
246
627000
3000
suy nghĩ về căn phòng ảo giác.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
247
630000
2000
Việc đó gợi ra mọi điều về việc bạn phải cho trẻ em xem
10:47
interesting stuff.
248
632000
2000
những thứ thú vị.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
249
634000
3000
Một trong những điều tôi nghĩ TED nên làm
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
250
637000
3000
đó là nói với tất cả các trường học về tất cả các bài giảng tuyệt vời có ở trên TED
10:55
and there's all kinds of great stuff on the Internet
251
640000
2000
và có mọi thứ thú vị trên mạng,
10:57
to get these kids turned on.
252
642000
2000
để kích thích những đứa trẻ này.
10:59
Because I'm seeing a lot of these geeky nerdy kids,
253
644000
3000
Bởi tôi đã gặp rất nhiều đứa trẻ mọt sách ham mê tìm tòi,
11:02
and the teachers out in the Midwest, and the other parts of the country,
254
647000
3000
và những giáo viên ở miền Trung Tây, và các vùng khác ở đất nước này
11:05
when you get away from these tech areas,
255
650000
2000
khi bạn rời xa khỏi những vùng đất công nghệ này,
11:07
they don't know what to do with these kids.
256
652000
2000
họ không biết phải làm gì với những trẻ em này.
11:09
And they're not going down the right path.
257
654000
2000
Và họ đang không đi đúng hướng.
11:11
The thing is, you can make a mind
258
656000
2000
Điểm mấu chốt là, bạn có thể khiến một bộ óc
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
259
658000
3000
tư suy và nhận thức nhiều hơn.
11:16
or your mind can be wired to be more social.
260
661000
3000
Hoặc trí óc của bạn có thể được hướng về giao tiếp xã hội nhiều hơn.
11:19
And what some of the research now has shown in autism
261
664000
2000
Và những gì mà một số nghiên cứu cho thấy trong tự kỷ ngày nay,
11:21
is there may by extra wiring back here,
262
666000
2000
chính là việc có thể do liên kết phụ,
11:23
in the really brilliant mind, and we lose a few social circuits here.
263
668000
3000
trong những bộ óc vĩ đại, và mất một vài liên kết xã hội ở đây.
11:26
It's kind of a trade-off between thinking and social.
264
671000
4000
Nó gần như một sự trao đổi giữa tư duy và xã hội.
11:30
And then you can get into the point where it's so severe
265
675000
2000
Và rồi bạn đạt tới mức nó quá nghiêm trọng
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
266
677000
3000
bạn có một người không thể phát triển ngôn ngữ được.
11:35
In the normal human mind
267
680000
2000
Trong bộ óc con người bình thường
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
268
682000
3000
ngôn ngữ chiếm phần nào tư duy hình ảnh mà ta chia sẻ với động vật.
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
269
685000
3000
Đây là nghiên cứu của Tiến sĩ Bruce Miller.
11:43
And he studied Alzheimer's patients
270
688000
3000
Ông nghiện cứu các bệnh nhân của chứng Alzheimer
11:46
that had frontal temporal lobe dementia.
271
691000
2000
bị tâm thần phân liệt thùy thái dương trước.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain,
272
693000
3000
Và tâm thần phân liệt đã ăn mòn những phần ngôn ngữ của não bộ,
11:51
and then this artwork came out of somebody who used to install stereos in cars.
273
696000
5000
công trình này xuất phát từ một người đã từng lắp dàn âm thanh nổi trong ô tô.
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
274
701000
4000
Van Gogh không biết gì về vật lý.
12:00
but I think it's very interesting
275
705000
2000
Nhưng tôi nghĩ thật thú vị
12:02
that there was some work done to show that
276
707000
2000
khi có một số nghiên cứu để chứng minh rằng
12:04
this eddy pattern in this painting
277
709000
2000
các hình mẫu xoáy trong bức tranh này
12:06
followed a statistical model of turbulence,
278
711000
3000
dự trên mô hình thống kê về nhiễu loạn không khí .
12:09
which brings up the whole interesting idea
279
714000
2000
Điều này dẫn đến ý tưởng rất thú vị
12:11
of maybe some of this mathematical patterns
280
716000
2000
rằng có thể một số biểu mẫu toán học này
12:13
is in our own head.
281
718000
2000
tồn tại ở trong đầu chúng ta.
12:15
And the Wolfram stuff -- I was taking
282
720000
2000
Đối với các vấn đề Wolfram tôi đã
12:17
notes and I was writing down all the
283
722000
2000
ghi chép và viết lại tất cả
12:19
search words I could use,
284
724000
2000
từ ngữ dùng để tìm kiếm mà tôi có thể dùng
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
285
726000
4000
bởi tôi nghĩ rằng mình sẽ dùng chúng trong các bài giảng về tự kỷ.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
286
730000
2000
Chúng ta cần cho những trẻ em đó thấy những điều thú vị.
12:27
And they've taken out the autoshop class
287
732000
2000
Và trường học đã bỏ lớp cơ khí
12:29
and the drafting class and the art class.
288
734000
2000
và lớp thủ công, và lớp nghệ thuật.
12:31
I mean art was my best subject in school.
289
736000
3000
Ý tôi là nghệ thuật là môn tôi học tốt nhất khi còn ở trường.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
290
739000
2000
Chúng ta phải nghĩ về tất cả những kiểu trí óc khác nhau.
12:36
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
291
741000
3000
Và chúng ta cần thực sự làm việc với tất cả những bộ óc này
12:39
because we absolutely are going to need
292
744000
3000
bởi chúng ta thực sự cần
12:42
these kind of people in the future.
293
747000
3000
những người như thế trong tương lai.
12:45
And let's talk about jobs.
294
750000
2000
Giờ hãy nói về công việc.
12:47
OK, my science teacher got me studying
295
752000
2000
Thầy khoa học tạo động lực cho tôi học hành
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
296
754000
3000
bởi tôi là một học sinh chậm tiến mà không muốn học.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
297
757000
2000
Nhưng bạn biết không, tôi đã có kinh nghiệm làm việc.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
298
759000
2000
Tôi đã thấy quá nhiều đứa trẻ thông minh mà chưa học từng được hoạc những điều cơ bản,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
như là làm thế nào để đúng giờ.
12:58
I was taught that when I was eight years old.
300
763000
2000
Tôi được dạy điều đó năm 8 tuổi.
13:00
You know, how to have table manners at granny's Sunday party.
301
765000
3000
Bạn biết đấy, ngồi ăn thế nào khi đi dự tiệc Chủ nhật ở nhà bà ngoại.
13:03
I was taught that when I was very, very young.
302
768000
3000
Tôi được dạy điều đó khi còn rất rất nhỏ.
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop
303
771000
3000
Và khi 13 tuổi tôi được làm tại một hiệu may
13:09
sewing clothes.
304
774000
2000
để khâu vá quần áo.
13:11
I did internships in college,
305
776000
3000
Tôi đã thực tập khi học đại học.
13:14
I was building things,
306
779000
3000
Tôi đã xây dựng nên nhiều thứ.
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
307
782000
3000
Và tôi cũng đã học cách làm bài tập về nhà.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
308
785000
4000
Khi còn nhỏ tất cả những điều tôi muốn làm là vẽ tranh những con ngựa.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
309
789000
2000
Mẹ tôi nói , "Nào, hãy vẽ cái gì khác đi."
13:26
They've got to learn how to do something else.
310
791000
2000
Chính họ mới phải học cách làm việc gì đó khác.
13:28
Let's say the kid is fixated on Legos.
311
793000
2000
Chẳng hạn đứa trẻ chỉ chú tâm vào trò chơi Lego.
13:30
Let's get him working on building different things.
312
795000
3000
Hãy để nó xây dựng những thứ khác nhau.
13:33
The thing about the autistic mind
313
798000
2000
Điều đáng nói về một bộ óc tự kỷ đó là
13:35
is it tends to be fixated.
314
800000
2000
nó thường có xu hường chú tâm vào một thứ.
13:37
Like if a kid loves racecars,
315
802000
2000
Giống như một đứa trẻ thích xe đua,
13:39
let's use racecars for math.
316
804000
2000
hãy sử dụng xe đua để dạy toán.
13:41
Let's figure out how long it takes a racecar to go a certain distance.
317
806000
3000
Hãy tính thời gian để một chiếc xe đi được khoảng cách nhất định.
13:44
In other words, use that fixation
318
809000
4000
Nói cách khác, sử dụng sự tập trung đó
13:48
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
để tao động lực cho đứa trẻ, đó là một trong những điều ta cần làm.
13:51
I really get fed up when they, you know, the teachers,
320
816000
3000
Tôi thực sự chán ngán khi các giáo viên,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
321
819000
3000
đặc biệt khi bạn đi xa khỏi vùng này của đất nước,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
322
822000
2000
họ không biết phải làm gì với những đứa trẻ thông minh đó.
13:59
It just drives me crazy.
323
824000
2000
Điều đó khiến tôi phát điên.
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
324
826000
2000
Những người tư duy hình ảnh có thể làm gì khi trưởng thành?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
325
828000
3000
Chúng có thể thiết kế đồ họa, mọi thứ trên máy tính,
14:06
photography, industrial design.
326
831000
5000
nhiếp ảnh, thiết kế công nghiệp.
14:11
The pattern thinkers, they're the ones that are going to be
327
836000
2000
Những người tư duy theo hình mẫu, họ là những người sẽ trở thành
14:13
your mathematicians, your software engineers,
328
838000
3000
các nhà toán học, các kỹ sư phần mềm,
14:16
your computer programmers, all of those kinds of jobs.
329
841000
4000
các nhà lập trình máy tính, các loại công việc như thế.
14:20
And then you've got the word minds. They make great journalists,
330
845000
3000
Và các bạn có được những trí óc ngôn ngữ. Họ trở thành những nhà báo tài năng.
14:23
and they also make really, really good stage actors.
331
848000
3000
Và họ cũng trở thành những diễn viên sân khấu rất tuyệt vời.
14:26
Because the thing about being autistic is,
332
851000
2000
Bởi là điều đáng nói về tự kỷ đó là,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
333
853000
3000
tôi phải học các kỹ năng xã hội như đang ở trong một vở kịch.
14:31
It's just kind of -- you just have to learn it.
334
856000
3000
Nó gần giống như, bạn phải học thuộc nó.
14:34
And we need to be working with these students.
335
859000
3000
Và chúng ta cần làm việc với những học sinh này.
14:37
And this brings up mentors.
336
862000
2000
Điều này cần đến các cố vấn.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
337
864000
3000
Thầy giáo khoa học của tôi không phải là một nhà giáo được công nhận.
14:42
He was a NASA space scientist.
338
867000
2000
Ông là một nhà khoa học không gian của NASA.
14:44
Now, some states now are getting it to where
339
869000
2000
Một số bang đang tiến đến việc
14:46
if you have a degree in biology, or a degree in chemistry,
340
871000
2000
nếu bạn có bằng sinh học, và một bằng hóa học
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
341
873000
3000
bạn có thể tới trường học và dạy sinh hay hóa.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Chúng ta cần làm thế.
14:53
Because what I'm observing is
343
878000
2000
Bởi điều tôi đang quan sát thấy đó là
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
344
880000
2000
những giáo viên giỏi, đối với rất nhiều đứa trẻ này,
14:57
are out in the community colleges,
345
882000
2000
lại nằm ngoài cộng đồng đại học.
14:59
but we need to be getting some of these good teachers into the high schools.
346
884000
3000
Chúng ta cần tuyển một số trong những giáo viên giỏi này vào các trường trung học.
15:02
Another thing that can be very, very, very successful is
347
887000
3000
Một điều khác mà có thể trở nên rất rất rất thành công là
15:05
there is a lot of people that may have retired
348
890000
3000
có rất nhiều có lẽ người đã nghỉ hưu
15:08
from working in the software industry, and they can teach your kid.
349
893000
3000
sau khi làm việc trong ngành phần mềm, và họ có thể dạy con bạn.
15:11
And it doesn't matter if what they teach them is old,
350
896000
3000
Không quan trọng nếu điều họ dạy đã lỗi thời,
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
351
899000
3000
bởi điều bạn đang làm đó là thắp lại tia sáng.
15:17
You're getting that kid turned on.
352
902000
3000
Bạn đang kích thích cho đứa trẻ đó.
15:20
And you get him turned on, then he'll learn all the new stuff.
353
905000
3000
Kích thích đứa đứa trẻ học để sau đó nó sẽ học những cái mới.
15:23
Mentors are just essential.
354
908000
2000
Cố vấn là vô cùng thiết yếu.
15:25
I cannot emphasize enough
355
910000
2000
Tôi không thể nhấn mạnh đầy đủ
15:27
what my science teacher did for me.
356
912000
3000
những gì thầy giáo khoa học đã làm cho tôi.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
357
915000
3000
Ta cần cố vấn cho họ, thuê họ làm việc.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
358
918000
2000
Và nếu bạn tuyển họ vào thực tập trong công ty của mình,
15:35
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
359
920000
3000
có một điều đáng nói về tự kỷ, một dạng trí óc bị hội chứng Asperger,
15:38
you've got to give them a specific task. Don't just say, "Design new software."
360
923000
3000
đó là bạn phải giao cho họ một việc cụ thể. Không chỉ nói "Thiết kế phần mềm mới."
15:41
You've got to tell them something a lot more specific:
361
926000
2000
Bạn phải nói cho họ điều gì đó cụ thể hơn nhiều.
15:43
"Well, we're designing a software for a phone
362
928000
3000
"Thế này, chúng ta đang thiết kế một phần mềm cho điện thoại
15:46
and it has to do some specific thing.
363
931000
2000
và nó phải có một số chức năng cụ thể.
15:48
And it can only use so much memory."
364
933000
2000
Và nó chỉ có thể sử dụng được bấy nhiêu bộ nhớ mà thôi."
15:50
That's the kind of specificity you need.
365
935000
2000
Đó là mức độ cụ thể bạn cần.
15:52
Well, that's the end of my talk.
366
937000
2000
Đến đây là kết thúc bài nói chuyện của tôi.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
367
939000
2000
Và tôi muốn cảm ơn mọi người đã đến.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Thật là tuyệt khi được ở đây.
15:58
(Applause)
369
943000
12000
(Tiếng vỗ tay)
16:10
Oh, you've got a question for me? OK.
370
955000
3000
Ồ, anh có câu hỏi cho tôi à ? Được thôi..
16:13
(Applause)
371
958000
1000
(Tiếng vỗ tay)
16:14
Chris Anderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Chris Anderson: Cảm ơn bà rất nhiều.
16:18
You know, you once wrote, I like this quote,
373
963000
2000
Bà biết đấy, khi bà viết ra, tôi rất thích câu trích dẫn này,
16:20
"If by some magic, autism had been
374
965000
2000
"Nếu nhờ một phép màu nào đó, tự kỷ bị
16:22
eradicated from the face of the Earth,
375
967000
3000
xóa bỏ khỏi bề mặt trái đất này,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
376
970000
3000
loài người vẫn sẽ quây quần quanh đống lửa
16:28
at the entrance to a cave."
377
973000
2000
ở cửa hang."
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spears?
378
975000
2000
Temple Grandin: Bởi vì anh nghĩ ai đã làm cây giáo đá đầu tiên?
16:32
The Asperger guy. And if you were to get rid of all the autism genetics
379
977000
3000
Người mắc chứng Asperger. Và nếu anh định loại bỏ tất cả các gen tự kỷ
16:35
there would be no more Silicon Valley,
380
980000
2000
sẽ không còn Thung lũng Silicon nào nữa,
16:37
and the energy crisis would not be solved.
381
982000
2000
và khủng hoảng năng lượng sẽ không thể được giải quyết.
16:39
(Applause)
382
984000
3000
(Tiếng vỗ tay)
16:42
CA: So, I want to ask you a couple other questions,
383
987000
2000
CA: Tôi muốn hỏi bà một số câu hỏi khác.
16:44
and if any of these feel inappropriate,
384
989000
2000
Và nếu bất cứ câu nào bà thấy không phù hợp
16:46
it's okay just to say, "Next question."
385
991000
2000
chỉ cần nói "Câu hỏi tiếp theo."
16:48
But if there is someone here
386
993000
2000
Nếu có ai ở đây
16:50
who has an autistic child,
387
995000
2000
có con bị tự kỷ
16:52
or knows an autistic child
388
997000
2000
hoặc biết một trẻ bị tự kỷ
16:54
and feels kind of cut off from them,
389
999000
3000
có cảm thấy muốn dứt bỏ chúng,
16:57
what advice would you give them?
390
1002000
2000
bà sẽ cho họ lời khuyên gì?
16:59
TG: Well, first of all, you've got to look at age.
391
1004000
2000
TG: Đầu tiên, các bạn phải xem đến tuổi.
17:01
If you have a two, three or four year old
392
1006000
2000
Nếu bạn có con hai, ba hay bốn tuổi
17:03
you know, no speech, no social interaction,
393
1008000
2000
bạn biết đấy, không lời nói, không giao tiếp xã hội,
17:05
I can't emphasize enough:
394
1010000
2000
tôi không thể nhấn mạnh đầy đủ,
17:07
Don't wait, you need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
395
1012000
4000
đừng đợi, bạn cần ít nhất 20 giờ mỗi tuần dạy trẻ một kèm một.
17:11
You know, the thing is, autism comes in different degrees.
396
1016000
3000
Các bạn biết đấy. vấn đề là, tự kỷ có nhiều mức độ.
17:14
There's going to be about half the people on the spectrum
397
1019000
2000
Sẽ có khoảng một nửa số người cùng hội chứng
17:16
that are not going to learn to talk, and they're not going to be working
398
1021000
2000
sẽ không thể học nói, và họ sẽ không đi làm ở
17:18
Silicon Valley, that would not be a reasonable thing for them to do.
399
1023000
3000
thung lũng Silicon, đó không phải là một việc hợp lý để họ làm.
17:21
But then you get the smart, geeky kids
400
1026000
2000
Nhưng bạn có được những đứa trẻ thông minh thích tìm tòi
17:23
that have a touch of autism,
401
1028000
2000
những đứa mắc tự kỷ nhẹ,
17:25
and that's where you've got to get them turned on
402
1030000
2000
và đó là lúc bạn cần khơi gợi chúng
17:27
with doing interesting things.
403
1032000
2000
bằng cách làm những điều thú vị.
17:29
I got social interaction through shared interest.
404
1034000
3000
Tôi giao tiếp xã hội nhờ những sở thích chung.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
405
1037000
4000
Tôi cưỡi ngựa với những đứa trẻ khác. Tôi dựng mô hình tên lửa với những đứa trẻ khác,
17:36
did electronics lab with other kids,
406
1041000
2000
thí nghiệm điện tử với những đứa trẻ khác,
17:38
and in the '60s, it was gluing mirrors
407
1043000
2000
và vào những năm 60 là việc gắn gương
17:40
onto a rubber membrane on a speaker to make a light show.
408
1045000
3000
lên một màng cao su trên loa để làm trình diễn ánh sáng.
17:43
That was like, we considered that super cool.
409
1048000
3000
Chúng tôi nghĩ rằng việc đó rất tuyệt.
17:46
CA: Is it unrealistic for them
410
1051000
2000
CA: Có phải là thiếu thực tế cho họ
17:48
to hope or think that that child
411
1053000
2000
khi hy vọng hay nghĩ rằng đứa trẻ đó
17:50
loves them, as some might, as most, wish?
412
1055000
3000
yêu họ, như là một số người chỉ có thể ước mong thế.
17:53
TG: Well let me tell you, that child will be loyal,
413
1058000
2000
TG: Để tôi nói cho anh nghe, Đứa trẻ sẽ trung thành.
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
Và nếu nhà bạn đang cháy chúng sẽ đưa bạn ra khỏi đó.
17:57
CA: Wow. So, most people, if you ask them
415
1062000
3000
CA: Wow. Vậy thì, hầu hết mọi người, nếu bà hỏi họ
18:00
what are they most passionate about, they'd say things like,
416
1065000
2000
điều họ yêu mến nhất là gì, họ sẽ nói những thứ như là,
18:02
"My kids" or "My lover."
417
1067000
3000
"Con cái" hay "Người yêu."
18:05
What are you most passionate about?
418
1070000
3000
Bà yêu mến điều gì nhất?
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
419
1073000
2000
TG: Tôi yêu những việc mình làm
18:10
are going to make the world a better place.
420
1075000
2000
những thứ sẽ khiến thế giới trở thành nơi tốt đẹp hơn.
18:12
When I have a mother of an autistic child say,
421
1077000
2000
Khi tôi gặp một người mẹ của trẻ tự kỷ nói rằng,
18:14
"My kid went to college because of your book,
422
1079000
2000
"Con tôi đi học đại học nhờ cuốn sách của bà,
18:16
or one of your lectures," that makes me happy.
423
1081000
2000
hay một trong những bài giảng của bà." Điều đó khiến tôi hạnh phúc.
18:18
You know, the slaughter plants, I've worked with them
424
1083000
3000
Bạn biết đấy, tôi đã làm việc với các nhà máy giết mổ
18:21
in the '80s; they were absolutely awful.
425
1086000
2000
vào những năm 80s khi mà chúng còn rất khủng khiếp.
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants
426
1088000
4000
Tôi đã phát triển một hệ thống ghi sổ vô cùng đơn giản cho những cơ sở này
18:27
where you just measure outcomes: How many cattle fell down?
427
1092000
2000
với đó bạn có thể đo đạt kết quả, bao nhiêu gia súc đã xuống,
18:29
How many cattle got poked with the prodder?
428
1094000
2000
bao nhiêu con bị chọc tiết,
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
429
1096000
2000
bao nhiêu con đang rống lên?
18:33
And it's very, very simple.
430
1098000
2000
Rất rất đơn giản.
18:35
You directly observe a few simple things.
431
1100000
2000
Bạn trực tiếp quan sát một số thứ đơn giản.
18:37
It's worked really well. I get satisfaction out of
432
1102000
2000
Nó rất hiệu quả. Tôi thấy thỏa mãn khi
18:39
seeing stuff that makes real change
433
1104000
3000
thấy những đó tạo nên những thay đổi thực sự
18:42
in the real world. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
trong thế giới thực. Chúng ta cần nhiều những điều đó hơn,
18:44
and a lot less abstract stuff.
435
1109000
2000
và ít những điều trừu tượng hơn.
18:46
(Applause)
436
1111000
7000
(Tiếng vỗ tay)
18:53
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said that
437
1118000
2000
CA: Khi chúng ta nói chuyện trên điện thoại, một trong những điều bà nói
18:55
really astonished me was you said one thing
438
1120000
2000
làm tôi rất ngạc nhiên đó là khi bà nói điều mà
18:57
you were passionate about was server farms. Tell me about that.
439
1122000
4000
bà rất đam mê chính là những cụm máy tính chủ. Hãy nói tôi nghe về điều đó.
19:01
TG: Well the reason why I got really excited when I read about that,
440
1126000
3000
TG: Lý do tôi rất hào hứng khi đọc về chúng đó là
19:04
it contains knowledge.
441
1129000
3000
đó là chúng chứa đựng kiến thức.
19:07
It's libraries.
442
1132000
2000
Đó là những thư viện.
19:09
And to me, knowledge is something
443
1134000
2000
Và đối với tôi kiến thức là điều gì đó
19:11
that is extremely valuable. So, maybe, over 10 years ago
444
1136000
2000
vô cùng đáng giá. 10 năm trước có lẽ thế,
19:13
now our library got flooded.
445
1138000
2000
còn giờ thư viện của chúng ta đã đầy tràn.
19:15
And this is before the Internet got really big.
446
1140000
2000
Đó là chuyện trước khi mạng trở nên thực sự phổ biến.
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
447
1142000
2000
Và tôi đã rất khó chịu khi sách đang bị hủy hoại dần,
19:19
because it was knowledge being destroyed.
448
1144000
2000
bởi vì kiến thức bị phá hủy.
19:21
And server farms, or data centers
449
1146000
2000
Và những cụm máy chủ, hay trung tâm dữ liệu
19:23
are great libraries of knowledge.
450
1148000
3000
là những thư viện kiến thức đồ sộ.
19:26
CA: Temple, can I just say it's an absolute delight to have you at TED.
451
1151000
3000
CA: Temple, tôi có thể nói thật vinh dự khi bà tham dự TED.
19:29
TG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
TG: Cảm ơn anh rất nhiều. Cảm ơn.
19:32
(Applause)
453
1157000
6000
(Tiếng vỗ tay)
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