ABOUT THE SPEAKER
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.

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. 

More profile about the speaker
Temple Grandin | Speaker | TED.com
TED2010

Temple Grandin: The world needs all kinds of minds

Temple Grandin: El mundo necesita todo tipo de mentes

Filmed:
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Temple Grandin, diagnosticada con autismo de niña, habla de cómo funciona su mente… compartiendo su capacidad de "pensar en imágenes" que le ayuda a resolver problemas que los cerebros neurotípicos podrían no tener. Ella sostiene que el mundo necesita de la gente del espectro del autismo: los pensadores visuales, los pensadores de patrones, los pensadores verbales, y todo tipo de niños genios.
- 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

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I think I'll startcomienzo out and just talk a little bitpoco about
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Creo que comenzaré hablando un poco sobre
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what exactlyexactamente autismautismo is.
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lo que es exactamente el autismo.
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AutismAutismo is a very biggrande continuumcontinuo
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El autismo es un continuo muy grande
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that goesva from very severegrave -- the childniño remainspermanece non-verbalno verbal --
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que va desde algo muy severo, niños que no hablan,
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all the way up to brilliantbrillante scientistscientíficos and engineersingenieros.
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hasta científicos e ingenieros brillantes.
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And I actuallyactualmente feel at home here,
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Y en realidad me siento como en casa aquí.
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because there's a lot of autismautismo geneticsgenética here.
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Porque aquí hay mucha genética de autismo.
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You wouldn'tno lo haría have any...
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Uds. no tendrían...
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(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
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It's a continuumcontinuo of traitsrasgos.
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Es un continuo de huellas.
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When does a nerdempollón turngiro into
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¿Qué hace que un empollón se encuadre
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AspergerAsperger, whichcual is just mildtemplado autismautismo?
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en un Asperger, un autismo leve?
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I mean, EinsteinEinstein and MozartMozart
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Quiero decir, Einstein, Mozart
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and TeslaTesla would all be probablyprobablemente diagnoseddiagnosticado
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y Tesla, hoy todos probablemente serían diagnosticados
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as autisticautista spectrumespectro todayhoy.
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en el espectro autístico.
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And one of the things that is really going to concernpreocupación me is
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Y una de las cosas en las que me voy a interesar es
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gettingconsiguiendo these kidsniños to be the onesunos that are going to inventinventar
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hacer que estos niños sean quienes van a inventar
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the nextsiguiente energyenergía things,
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la próxima energía,
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you know, that BillCuenta GatesPuertas talkedhabló about this morningMañana.
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Ahora, que Bill Gates habló de eso esta mañana.
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OK. Now, if you want to understandentender
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Bueno, ahora, si quieren entender
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autismautismo, animalsanimales.
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el autismo, los animales.
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And I want to talk to you now about differentdiferente waysformas of thinkingpensando.
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Y ahora quiero hablarles de distintas maneras de pensar.
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You have to get away from verbalverbal languageidioma.
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Uno tiene que salirse del lenguaje hablado.
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I think in picturesimágenes,
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Yo pienso en imágenes.
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I don't think in languageidioma.
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No pienso con palabras.
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Now, the thing about the autisticautista mindmente
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Ahora, la quid de la mente autista
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is it attendsasiste to detailsdetalles.
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es que se ocupa de los detalles.
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OK, this is a testprueba where you eitherya sea have to
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Bien, este es un test en el que uno tiene que
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pickrecoger out the biggrande lettersletras, or pickrecoger out the little lettersletras,
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elegir las letras grandes o las letras pequeñas.
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and the autisticautista mindmente picksselecciones out the
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Y la mente autista elige las
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little lettersletras more quicklycon rapidez.
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letras pequeñas más rápidamente.
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And the thing is, the normalnormal braincerebro ignoresignora the detailsdetalles.
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Y la cosa es que el cerebro normal ignora los detalles.
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Well, if you're buildingedificio a bridgepuente, detailsdetalles are prettybonita importantimportante
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Bien, si uno está construyendo un puente, los detalles son importantes
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because it will fallotoño down if you ignoreignorar the detailsdetalles.
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porque se caerá si uno ignora los detalles.
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And one of my biggrande concernspreocupaciones with a lot of policypolítica things todayhoy
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Y hoy una de mis grandes preocupaciones con muchas políticas
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is things are gettingconsiguiendo too abstractabstracto.
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es que las cosas se están poniendo muy abstractas.
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People are gettingconsiguiendo away from doing
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La gente está dejando de hacer
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hands-onlas manos en stuffcosas.
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cosas prácticas.
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I'm really concernedpreocupado that a lot of the schoolsescuelas have takentomado out
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Estoy muy preocupada porque muchas escuelas han quitado
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the hands-onlas manos en classesclases,
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las clases prácticas,
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because artart, and classesclases like that,
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porque el arte, y las clases como esas,
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those are the classesclases where I excelledsobresalió.
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esas eran las clases en las que yo sobresalía.
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In my work with cattleganado,
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Bien, en mi trabajo con ganado
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I noticednotado a lot of little things that mostmás people don't noticedarse cuenta
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noté un montón de pequeñas cosas que la mayoría de la gente no nota
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would make the cattleganado balkobstáculo. Like, for exampleejemplo,
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que harían espantar al ganado. Como, por ejemplo,
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this flagbandera wavingondulación, right in frontfrente of the veterinaryveterinario facilityinstalaciones.
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el ondeo de la bandera, justo en frente de la veterinaria.
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This feedalimentar yardyarda was going to tearlágrima down theirsu wholetodo veterinaryveterinario facilityinstalaciones;
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Este depósito de alimento iba a echar abajo toda la veterinaria
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all they needednecesario to do was movemovimiento the flagbandera.
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todo lo que necesitaban era quitar la bandera.
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RapidRápido movementmovimiento, contrastcontraste.
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Movimiento rápido, contraste.
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In the earlytemprano '70s when I startedempezado, I got right down
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A principios de los '70s comencé, bajé justo
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in the chuteschutes to see what cattleganado were seeingviendo.
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por las mangas para ver qué hacía el ganado.
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People thought that was crazyloca. A coatcapa on a fencecerca would make them balkobstáculo,
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La gente pensaba que era loco. Un abrigo en una cerca las espantaría.
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shadowsoscuridad would make them balkobstáculo, a hosemanguera on the floorpiso ...
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Las sombras lo espantaría, una manguera en el piso.
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people weren'tno fueron noticingnotar these things --
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La gente no notaba estas cosas
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a chaincadena hangingcolgando down --
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una cadena colgando
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and that's shownmostrado very, very nicelybien in the moviepelícula.
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134000
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y eso se ve muy, muy bien en la película.
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In facthecho, I lovedamado the moviepelícula, how they
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De hecho, me encantó en la película como
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duplicatedduplicado all my projectsproyectos. That's the geekgeek sidelado.
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reprodujeron todos mis proyectos. Ese es el lado friki.
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My drawingsdibujos got to starestrella in the moviepelícula too.
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Mis dibujos protagonizan la película también.
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And actuallyactualmente it's calledllamado "Templetemplo GrandinGrandin,"
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Y se llama Temple Grandin
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not "ThinkingPensando In PicturesImágenes."
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no "Pensando en imágenes".
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So, what is thinkingpensando in picturesimágenes? It's literallyliteralmente moviespelículas
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Así, ¿qué es pensar en imágenes? Literalmente son películas
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in your headcabeza.
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en la cabeza.
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My mindmente workstrabajos like GoogleGoogle for imagesimágenes.
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Mi mente funciona como Google con las imágenes.
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Now, when I was a youngjoven kidniño I didn't know my thinkingpensando was differentdiferente.
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Ahora bien, de niña yo no sabía que mi pensamiento es diferente.
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I thought everybodytodos thought in picturesimágenes.
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Yo pensaba que todos pensaban en imágenes.
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And then when I did my booklibro, "ThinkingPensando In PicturesImágenes,"
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158000
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Y después, cuando hice mi libro "Pensando en imágenes",
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I startcomienzo interviewingentrevistando people about how they think.
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160000
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empecé a entrevistar gente sobre cómo piensan.
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And I was shockedconmocionado to find out that
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163000
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Y me impresionó encontrar que mi pensamiento
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my thinkingpensando was quitebastante differentdiferente. Like if I say,
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mi pensamiento era muy diferente. Como si digo
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"Think about a churchIglesia steeplecampanario"
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"Piensen en un campanario de iglesia"
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mostmás people get this sortordenar of generalizedgeneralizado genericgenérico one.
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mucha gente piensa en cierta forma muy generalizada.
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Now, maybe that's not truecierto in this roomhabitación,
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Ahora, quizá eso no se cumple en esta sala.
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but it's going to be truecierto in a lot of differentdiferente placeslugares.
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173000
4000
Pero va a ser verdad en un montón de lugares distintos.
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I see only specificespecífico picturesimágenes.
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Yo veo sólo imágenes específicas
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They flashdestello up into my memorymemoria, just like GoogleGoogle for picturesimágenes.
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4000
que irrumpen en mi memoria, justo como Google con las imágenes.
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And in the moviepelícula, they'veellos tienen got a great sceneescena in there
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2000
Y en la película hay una gran escena allí en la que
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where the wordpalabra "shoezapato" is said, and a wholetodo bunchmanojo of '50s and '60s shoesZapatos
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185000
4000
se dice la palabra "zapato" y un montón de zapatos de los '50s y '60s
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poppopular into my imaginationimaginación.
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se meten en mi imaginación.
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OK, there is my childhoodinfancia churchIglesia,
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Bien, está mi iglesia de la infancia.
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that's specificespecífico. There's some more, FortFuerte CollinsCollins.
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Bien específico. Hay algo más, Fort Collins.
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OK, how about famousfamoso onesunos?
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Bien, ¿qué tal las famosas?
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And they just kindtipo of come up, kindtipo of like this.
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Simplemente aparecen, como en este caso.
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Just really quicklycon rapidez, like GoogleGoogle for picturesimágenes.
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Realmente muy rápido, como Google con las imágenes.
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And they come up one at a time,
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204000
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Y vienen de a una a la vez.
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and then I think, "OK, well maybe we can have it snownieve,
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206000
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Y luego pienso, bien, quizá podemos tener nieve
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or we can have a thunderstormtormenta,"
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208000
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o podemos tener una tormenta
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and I can holdsostener it there and turngiro them into videosvideos.
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210000
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y podemos dejarlo allí y transformarlo en videos.
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Now, visualvisual thinkingpensando was a tremendoustremendo assetactivo
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Ahora, el pensamiento visual fue un activo enorme
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in my work designingdiseño cattle-handlingmanejo de ganado facilitiesinstalaciones.
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3000
en mi trabajo de diseño de las instalaciones para el ganado.
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And I've workedtrabajó really harddifícil on improvingmejorando
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Y trabajé realmente mucho en mejorar
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how cattleganado are treatedtratado at the slaughtersacrificio plantplanta.
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2000
el trato del ganado en el matadero.
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I'm not going to go into any guckygucky slaughtersacrificio slidesdiapositivas.
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223000
3000
No voy a entrar en láminas incómodas de matanzas.
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I've got that stuffcosas up on YouTubeYoutube if you want to look at it.
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226000
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Tengo esas cosas subidas a Youtube si quieren verlas.
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But, one of the things that I was ablepoder to do in my designdiseño work
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228000
4000
Pero una de las cosas que fui capaz de hacer en mi trabajo de diseño
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is I could actuallyactualmente testprueba runcorrer
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232000
2000
es que pude probar la ejecución
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a piecepieza of equipmentequipo in my mindmente,
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de un equipo en mi mente
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just like a virtualvirtual realityrealidad computercomputadora systemsistema.
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como si fuera un sistema de realidad virtual
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And this is an aerialaéreo viewver
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239000
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y esta es una vista aérea
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of a recreationrecreación of one of my projectsproyectos that was used in the moviepelícula.
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241000
3000
de la reconstrucción de uno de mis proyectos que se usó en la película.
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That was like just so supersúper coolguay.
100
244000
2000
Eso fue realmente super guay.
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And there were a lot of kindtipo of AspergerAsperger typestipos
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246000
2000
Y había un montón de tipos de Asperger
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and autismautismo typestipos workingtrabajando out there on the moviepelícula setconjunto too.
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248000
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y tipos de autismo, trabajando allí en la película también.
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(LaughterRisa)
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251000
2000
(Risas)
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But one of the things that really worriespreocupaciones me
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253000
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Pero una de las cosas que realmente me preocupan
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is: Where'sDonde esta the youngermas joven versionversión of those kidsniños going todayhoy?
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255000
4000
es a dónde están yendo hoy la versión joven de estos niños.
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They're not endingfinalizando up in SiliconSilicio ValleyValle, where they belongpertenecer a.
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259000
3000
No están terminando en Silicon Valley, lugar al que pertenecen.
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(LaughterRisa)
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262000
3000
(Risas)
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(ApplauseAplausos)
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265000
5000
(Aplausos)
04:45
Now, one of the things I learnedaprendido very earlytemprano on because I wasn'tno fue that socialsocial,
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270000
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Una de las cosas que aprendí desde muy temprano, porque no era tan sociable,
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is I had to sellvender my work, and not myselfmí mismo.
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273000
4000
es que tenía que vender mi trabajo y no a mí misma.
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And the way I soldvendido livestockganado jobstrabajos
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277000
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Y el modo de vender tareas de ganado
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is I showedmostró off my drawingsdibujos, I showedmostró off picturesimágenes of things.
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279000
3000
fue mostrando mis dibujos, mostré imágenes de cosas.
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AnotherOtro thing that helpedayudado me as a little kidniño
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282000
2000
Otra cosa que me ayudó, de niña, fue que
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is, boychico, in the '50s, you were taughtenseñó mannersmodales.
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284000
2000
vaya, en los '50s a uno le enseñaban modales.
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You were taughtenseñó you can't pullHalar the merchandisemercancías off the shelvesestantería
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286000
2000
A una le enseñaban que no podía sacar las cosas de los estantes
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in the storealmacenar and throwlanzar it around.
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288000
2000
en la tienda y arrojarlas por ahí.
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Now, when kidsniños get to be in thirdtercero or fourthcuarto gradegrado,
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290000
3000
Ahora, cuando vienen los niños de tercer o cuarto grado
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you mightpodría see that this kid'sniño going to be a visualvisual thinkerpensador,
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293000
3000
uno puede ver que este niño va a ser un pensador visual
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drawingdibujo in perspectiveperspectiva. Now, I want to
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296000
2000
que dibuja en perspectiva. Ahora, quiero
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emphasizeenfatizar that not everycada autisticautista kidniño
120
298000
2000
resaltar que no todo niño autista
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is going to be a visualvisual thinkerpensador.
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300000
2000
va a ser un pensador visual.
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Now, I had this braincerebro scanescanear donehecho severalvarios yearsaños agohace,
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302000
4000
Me hicieron este barrido cerebral hace varios años.
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and I used to jokebroma around about havingteniendo a
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306000
2000
Y yo solía bromear sobre el hecho de tener
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giganticgigantesco InternetInternet trunkel maletero linelínea
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un caño gigante de internet
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going deepprofundo into my visualvisual cortexcorteza.
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metido en lo profundo de mi corteza visual.
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This is tensortensor imagingimágenes.
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312000
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Esto es una imagen con tensor de difusión.
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And my great biggrande internetInternet trunkel maletero linelínea
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314000
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Y mi gran caño de internet
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is twicedos veces as biggrande as the control'scontrol.
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316000
2000
es dos veces más grande que el de control.
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The redrojo lineslíneas there are me,
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318000
2000
Las líneas rojas soy yo,
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and the blueazul lineslíneas are the sexsexo and age-matchedIgualado por edad controlcontrolar.
130
320000
4000
y las líneas azules son las de control, por sexo y edad.
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And there I got a giganticgigantesco one,
131
324000
2000
Y allí tengo una gigante
05:41
and the controlcontrolar over there, the blueazul one,
132
326000
2000
y la de control por allí, la de azul,
05:43
has got a really smallpequeña one.
133
328000
4000
tiene una realmente pequeña.
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And some of the researchinvestigación now is showingdemostración
134
332000
2000
Y algunas investigaciones están mostrando
05:49
is that people on the spectrumespectro actuallyactualmente think with primaryprimario visualvisual cortexcorteza.
135
334000
4000
que la gente del espectro en verdad piensa con la corteza visual primaria.
05:53
Now, the thing is, the visualvisual thinker'spensador just one kindtipo of mindmente.
136
338000
3000
La cosa es que el pensador visual es sólo un tipo de mente.
05:56
You see, the autisticautista mindmente tendstiende to be a specialistespecialista mindmente --
137
341000
3000
Ya ven, la mente autista tiende a ser una mente especializada.
05:59
good at one thing, badmalo at something elsemás.
138
344000
4000
Buena para una cosa, mala para otra cosa.
06:03
And where I was badmalo was algebraálgebra. And I was never allowedpermitido
139
348000
2000
Y yo era mala en álgebra. y nunca se me permitió
06:05
to take geometrygeometría or trigtrigonometría.
140
350000
2000
estudiar geometría o trigonometría.
06:07
GiganticGigantesco mistakeError: I'm findinghallazgo a lot of kidsniños who need to skipomitir algebraálgebra,
141
352000
3000
Error garrafal. Estoy encontrando muchos niños que dejan álgebra
06:10
go right to geometrygeometría and trigtrigonometría.
142
355000
2000
y van directo a geometría y trigonometría.
06:12
Now, anotherotro kindtipo of mindmente is the patternpatrón thinkerpensador.
143
357000
3000
Otro tipo de mente es el que piensa en patrones.
06:15
More abstractabstracto. These are your engineersingenieros,
144
360000
2000
Más abstracto. Estos son sus ingenieros
06:17
your computercomputadora programmersprogramadores.
145
362000
2000
sus programadores.
06:19
Now, this is patternpatrón thinkingpensando. That prayingrezando mantismantis
146
364000
2000
Esto es el pensamiento en patrones. Ese mantis religioso
06:21
is madehecho from a singlesoltero sheethoja of paperpapel --
147
366000
2000
está hecho con una sola hoja de papel
06:23
no scotchescocés tapecinta, no cutscortes.
148
368000
2000
sin pegamento, ni cortes.
06:25
And there in the backgroundfondo is the patternpatrón for foldingplegable it.
149
370000
3000
Y allí en el fondo está el patrón para hacer los dobleces.
06:28
Here are the typestipos of thinkingpensando:
150
373000
2000
Este es el tipo de pensamiento de
06:30
photo-realisticfoto realista visualvisual thinkerspensadores, like me;
151
375000
3000
pensadores visuales fotorrealistas, como yo.
06:33
patternpatrón thinkerspensadores, musicmúsica and mathmates mindsmentes.
152
378000
4000
Pensadores de patrones, mentes de música y matemática
06:37
Some of these oftentimesa menudo have problemsproblemas with readingleyendo.
153
382000
2000
Algunos de ellos a menudo tienen problemas de lectura.
06:39
You alsoademás will see these kindtipo of problemsproblemas
154
384000
2000
También se verá este tipo de problemas con
06:41
with kidsniños that are dyslexicdisléxico.
155
386000
3000
con los niños disléxicos.
06:44
You'llUsted see these differentdiferente kindsclases of mindsmentes.
156
389000
2000
Verán estos diferentes tipos de mentes.
06:46
And then there's a verbalverbal mindmente, they know everycada facthecho about everything.
157
391000
3000
Y luego hay una mente verbal. Ellos conocen todos los hechos sobre cualquier tema.
06:49
Now, anotherotro thing is the sensorysensorial issuescuestiones.
158
394000
2000
Otra cosa son las cuestiones sensoriales.
06:51
I was really concernedpreocupado about havingteniendo to wearvestir this gadgetartilugio on my facecara.
159
396000
4000
Me preocupaba mucho tener que ponerme este aparato en mi cara.
06:55
And I camevino in halfmitad an hourhora beforehandantemano
160
400000
3000
Y vine media hora antes
06:58
so I could have it put on and kindtipo of get used to it,
161
403000
2000
para que me lo colocaran y poder acostumbrarme.
07:00
and they got it bentdoblado so it's not hittinggolpeando my chinbarbilla.
162
405000
3000
Y lo doblaron para que no golpee mi mentón.
07:03
But sensorysensorial is an issueproblema. Some kidsniños are botheredmolesto by fluorescentfluorescente lightsluces;
163
408000
3000
La sensibilidad es un problema. A algunos les molestan las luces fluorescentes.
07:06
othersotros have problemsproblemas with soundsonar sensitivitysensibilidad.
164
411000
3000
Otros tienen problemas con la sensibilidad sonora.
07:09
You know, it's going to be variablevariable.
165
414000
3000
Ya saben, va a ser variable.
07:12
Now, visualvisual thinkingpensando gavedio me a wholetodo lot of insightvisión
166
417000
4000
El pensamiento visual me ayudó mucho a entender
07:16
into the animalanimal mindmente.
167
421000
2000
la mente animal.
07:18
Because think about it: An animalanimal is a sensory-basedsensorial thinkerpensador,
168
423000
3000
Porque piensen en eso. Un animal es un pensador sensorial,
07:21
not verbalverbal -- thinkspiensa in picturesimágenes,
169
426000
4000
no uno verbal. Piensa en imágenes.
07:25
thinkspiensa in soundssonidos, thinkspiensa in smellsolores.
170
430000
3000
Piensa en sonidos. Piensa en olores.
07:28
Think about how much informationinformación there is there on the locallocal firefuego hydrantboca de aguas.
171
433000
3000
Piensen cuánta información hay allí en la boca de incendio.
07:31
He knowssabe who'squien es been there, when they were there.
172
436000
3000
El animal sabe quién y cuándo ha estado allí
07:34
Are they friendamigo or foeenemigo? Is there anybodynadie he can go matecompañero with?
173
439000
3000
son amigos o enemigos, es alguien con quien aparearse.
07:37
There's a tontonelada of informationinformación on that firefuego hydrantboca de aguas.
174
442000
3000
Hay muchísima información en esa boca de incendio.
07:40
It's all very detaileddetallado informationinformación,
175
445000
4000
Todo es información muy detallada.
07:44
and, looking at these kindtipo of detailsdetalles
176
449000
2000
Y, mirar este tipo de detalles
07:46
gavedio me a lot of insightvisión into animalsanimales.
177
451000
2000
me dio mucho conocimiento de los animales.
07:48
Now, the animalanimal mindmente, and alsoademás my mindmente,
178
453000
4000
La mente animal, y también de la mía
07:52
putspone sensory-basedsensorial informationinformación
179
457000
2000
clasifica la información sensorial
07:54
into categoriescategorías.
180
459000
2000
en categorías.
07:56
Man on a horsecaballo
181
461000
2000
Un hombre a caballo
07:58
and a man on the groundsuelo --
182
463000
2000
y un hombre en el piso
08:00
that is viewedvisto as two totallytotalmente differentdiferente things.
183
465000
2000
son vistos como dos cosas totalmente diferentes
08:02
You could have a horsecaballo that's been abusedabusado by a riderjinete.
184
467000
3000
Uno podría tener un caballo que ha sido abusado por un jinete.
08:05
They'llEllos van a be absolutelyabsolutamente fine with the veterinarianveterinario
185
470000
2000
Estarán absolutamente bien con el veterinario
08:07
and with the horseshoerherrador, but you can't ridepaseo him.
186
472000
3000
y con el herrero pero uno no puede montarlo.
08:10
You have anotherotro horsecaballo, where maybe the horseshoerherrador beatgolpear him up
187
475000
3000
Uno tiene otro caballo, a quien el herrero le da una paliza
08:13
and he'llinfierno be terribleterrible for anything on the groundsuelo,
188
478000
2000
y será fatal con todo lo del terreno
08:15
with the veterinarianveterinario, but a personpersona can ridepaseo him.
189
480000
3000
con el veterinario, pero una persona puede montarlo.
08:18
CattleGanado are the samemismo way.
190
483000
2000
Con el ganado es lo mismo.
08:20
Man on a horsecaballo,
191
485000
2000
Hombre a caballo,
08:22
a man on footpie -- they're two differentdiferente things.
192
487000
2000
hombre a pie, son cosas diferentes.
08:24
You see, it's a differentdiferente pictureimagen.
193
489000
2000
Ya ven, es una imagen diferente.
08:26
See, I want you to think about just how specificespecífico this is.
194
491000
3000
Vean, quiero que piensen lo específico que es esto.
08:29
Now, this abilitycapacidad to put informationinformación into categoriescategorías,
195
494000
4000
Esta capacidad de poner información en categorías.
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
Encuentro mucha gente que no es buena en esto.
08:36
When I'm out troubleshootingsolución de problemas equipmentequipo
197
501000
2000
Cuando estoy resolviendo problemas de equipos
08:38
or problemsproblemas with something in a plantplanta,
198
503000
2000
o con algo en la planta
08:40
they don't seemparecer to be ablepoder to figurefigura out, "Do I have a trainingformación people issueproblema?
199
505000
4000
ellos no parecen ser capaces de imaginar si "¿tengo un problema de entrenamiento?"
08:44
Or do I have something wrongincorrecto with the equipmentequipo?"
200
509000
2000
o si "¿tengo algo mal en el equipamiento?"
08:46
In other wordspalabras, categorizeclasificar por categorías equipmentequipo problemproblema
201
511000
2000
En otras palabras: categorizar en problema de equipamiento
08:48
from a people problemproblema.
202
513000
2000
o en problema humano.
08:50
I find a lot of people have difficultydificultad doing that.
203
515000
3000
Encuentro mucha gente con dificultades para hacer eso.
08:53
Now, let's say I figurefigura out it's an equipmentequipo problemproblema.
204
518000
3000
Digamos que imagino que es un problema de equipamiento.
08:56
Is it a minormenor problemproblema, with something simplesencillo I can fixfijar?
205
521000
2000
¿Es un problema menor que se soluciona con algo simple?
08:58
Or is the wholetodo designdiseño of the systemsistema wrongincorrecto?
206
523000
3000
O, ¿está mal todo el diseño del sistema?
09:01
People have a harddifícil time figuringfigurando that out.
207
526000
3000
A la gente se le hace difícil imaginar eso.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Miremos algo como, ya saben,
09:06
solvingresolviendo problemsproblemas with makingfabricación airlinesaerolíneas safermás seguro.
209
531000
2000
solucionar problemas haciendo aerolíneas más seguras.
09:08
Yeah, I'm a million-milemillones de millas fliervolante.
210
533000
2000
Sí, soy una pasajera de un millón de millas.
09:10
I do lots and lots of flyingvolador,
211
535000
2000
Hago montones y montones de vuelos.
09:12
and if I was at the FAAFAA,
212
537000
3000
Y si estuviera en la FFA
09:15
what would I be doing a lot of directdirecto observationobservación of?
213
540000
4000
¿en qué estaría poniendo mucha observación directa?
09:19
It would be theirsu airplaneavión tailscruz.
214
544000
2000
Sería en sus colas de avión.
09:21
You know, fivecinco fatalfatal wrecksnaufragios in the last 20 yearsaños,
215
546000
3000
Ya sabe, cinco accidentes fatales en los últimos 20 años
09:24
the tailcola eitherya sea camevino off or steeringgobierno stuffcosas insidedentro the tailcola brokerompió
216
549000
4000
o bien la cola salió de dirección o bien algo en su interior se rompió
09:28
in some way.
217
553000
2000
de algún modo.
09:30
It's tailscruz, purepuro and simplesencillo.
218
555000
2000
Son las colas, lisa y llanamente.
09:32
And when the pilotspilotos walkcaminar around the planeavión, guessadivinar what? They can't see
219
557000
2000
Y cuando los pilotos recorren el avión, ¿adivinen qué? No pueden ver
09:34
that stuffcosas insidedentro the tailcola.
220
559000
2000
esa cosa dentro de la cola.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Ya saben, ahora que pienso en eso, estoy levantando toda esa
09:38
I'm pullingtracción up all of that specificespecífico informationinformación.
222
563000
3000
información específica.
09:41
It's specificespecífico. See, my thinking'spensando bottom-upde abajo hacia arriba.
223
566000
3000
Es específico. Así que, ven, mi pensamiento es de abajo hacia arriba.
09:44
I take all the little piecespiezas and I put the piecespiezas togetherjuntos like a puzzlerompecabezas.
224
569000
4000
Tomo todas las pequeñas piezas y las junto como en un rompecabezas
09:48
Now, here is a horsecaballo that was deathlymortal afraidasustado
225
573000
2000
Ahora, aquí hay un caballo que tenía un miedo mortal
09:50
of blacknegro cowboyvaquero hatssombreros.
226
575000
2000
a los sombreros de cowboy negros.
09:52
He'dEl hubiera been abusedabusado by somebodyalguien with a blacknegro cowboyvaquero hatsombrero.
227
577000
2000
Alguien con sombrero de cowboy negro abusó de él.
09:54
WhiteBlanco cowboyvaquero hatssombreros, that was absolutelyabsolutamente fine.
228
579000
3000
Pero los sombreros blancos, esos estaban muy bien.
09:57
Now, the thing is, the worldmundo is going to need
229
582000
3000
La cosa es que el mundo va a necesitar
10:00
all of the differentdiferente kindsclases of mindsmentes
230
585000
2000
que todos los tipos de mentes diferentes
10:02
to work togetherjuntos.
231
587000
2000
trabajen en conjunto.
10:04
We'veNosotros tenemos got to work on developingdesarrollando all these differentdiferente kindsclases of mindsmentes.
232
589000
3000
Tenemos que trabajar en el desarrollo de todos estos tipos de mentes.
10:07
And one of the things that is drivingconducción me really crazyloca,
233
592000
3000
Y una de las cosas que me está volviendo realmente loca
10:10
as I travelviajar around and I do autismautismo meetingsreuniones,
234
595000
2000
a medida que viajo y hago encuentros de autismo
10:12
is I'm seeingviendo a lot of smartinteligente, geekygeek, nerdynerdy kidsniños,
235
597000
3000
es que estoy viendo muchos pequeños cerebritos
10:15
and they just aren'tno son very socialsocial,
236
600000
3000
que no son muy sociables
10:18
and nobody'snadie es workingtrabajando on developingdesarrollando theirsu interestinteresar
237
603000
2000
y nadie está trabajando en desarrollar su interés
10:20
in something like scienceciencia.
238
605000
2000
en algo como la ciencia.
10:22
And this bringstrae up the wholetodo thing of my scienceciencia teacherprofesor.
239
607000
3000
Y esto trae a mi mente la historia de mi profesor de ciencias.
10:25
My scienceciencia teacherprofesor is shownmostrado absolutelyabsolutamente beautifullyhermosamente in the moviepelícula.
240
610000
3000
Mi profesor de ciencias aparece maravillosamente en la película.
10:28
I was a goofballgoofball studentestudiante. When I was in highalto schoolcolegio
241
613000
2000
Yo era el payaso de la clase en la secundaria.
10:30
I just didn't carecuidado at all about studyingestudiando,
242
615000
3000
No me interesaba estudiar en absoluto
10:33
untilhasta I had MrSeñor. Carlock'sCarlock scienceciencia classclase.
243
618000
3000
hasta que tuve al Sr Carlock en la clase de ciencias.
10:36
He was now DrDr. CarlockCarlock in the moviepelícula.
244
621000
3000
Quien ahora es el Dr. Carlock en la película.
10:39
And he got me challengedDesafiado
245
624000
3000
Y él me desafió
10:42
to figurefigura out an opticalóptico illusionespejismo roomhabitación.
246
627000
3000
a imaginar una sala de ilusión óptica.
10:45
This bringstrae up the wholetodo thing of you've got to showespectáculo kidsniños
247
630000
2000
Esto nos lleva a la cuestión de mostrarle a los niños
10:47
interestinginteresante stuffcosas.
248
632000
2000
cosas interesantes.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TEDTED oughtdebería to do
249
634000
3000
Ya saben, una de las cosas que pienso quizá TED debe hacer
10:52
is tell all the schoolsescuelas about all the great lecturesconferencias that are on TEDTED,
250
637000
3000
es contarle a las escuelas las grandes conferencias que hay en TED
10:55
and there's all kindsclases of great stuffcosas on the InternetInternet
251
640000
2000
y hay todo tipo de cosas geniales en internet
10:57
to get these kidsniños turnedconvertido on.
252
642000
2000
para mantener atentos a los niños.
10:59
Because I'm seeingviendo a lot of these geekygeek nerdynerdy kidsniños,
253
644000
3000
Porque estoy viendo un montón de estos empollones,
11:02
and the teachersprofesores out in the MidwestMidwest, and the other partspartes of the countrypaís,
254
647000
3000
y los profesores del oeste medio, y de otras partes del país,
11:05
when you get away from these techtecnología areasáreas,
255
650000
2000
cuando uno se aleja de estas áreas tecnológicas
11:07
they don't know what to do with these kidsniños.
256
652000
2000
no saben qué hacer con estos niños.
11:09
And they're not going down the right pathcamino.
257
654000
2000
Y no están recorriendo el camino correcto.
11:11
The thing is, you can make a mindmente
258
656000
2000
La cosa es que uno puede hacer que una mente
11:13
to be more of a thinkingpensando and cognitivecognitivo mindmente,
259
658000
3000
sea más que una mente de pensamiento y cognición.
11:16
or your mindmente can be wiredcableado to be more socialsocial.
260
661000
3000
O quizá tenga conexiones para ser más social.
11:19
And what some of the researchinvestigación now has shownmostrado in autismautismo
261
664000
2000
Y lo que muestran algunas investigaciones sobre autismo
11:21
is there maymayo by extraextra wiringalambrado back here,
262
666000
2000
es que puede haber conexiones extras aquí
11:23
in the really brilliantbrillante mindmente, and we loseperder a fewpocos socialsocial circuitscircuitos here.
263
668000
3000
en las mentes realmente brillantes, y perdemos unos circuitos aquí.
11:26
It's kindtipo of a trade-offcompensación betweenEntre thinkingpensando and socialsocial.
264
671000
4000
Es como un compromiso entre el pensamiento y lo social.
11:30
And then you can get into the pointpunto where it's so severegrave
265
675000
2000
Y luego uno puede llegar al punto en que es tan severo
11:32
you're going to have a personpersona that's going to be non-verbalno verbal.
266
677000
3000
que va a tener personas que no van a hablar.
11:35
In the normalnormal humanhumano mindmente
267
680000
2000
En la mente humana normal
11:37
languageidioma coverscubiertas up the visualvisual thinkingpensando we sharecompartir with animalsanimales.
268
682000
3000
el lenguaje abarca el pensamiento visual que compartimos con los animales.
11:40
This is the work of DrDr. BruceBruce MillerMolinero.
269
685000
3000
Este es el trabajo del Dr. Bruce Miller.
11:43
And he studiedestudió Alzheimer'sAlzheimer patientspacientes
270
688000
3000
Él estudió a pacientes con Alzheimer
11:46
that had frontalfrontal temporaltemporal lobelóbulo dementiademencia.
271
691000
2000
que tenían demencia frontotemporal.
11:48
And the dementiademencia atecomió out the languageidioma partspartes of the braincerebro,
272
693000
3000
Y la demencia comió las partes del lenguaje en el cerebro
11:51
and then this artworkilustraciones camevino out of somebodyalguien who used to installinstalar stereosestéreos in carscarros.
273
696000
5000
y esta obra surgió de alguien que solía instalar estéreos en los autos.
11:56
Now, Vancamioneta GoghGogh doesn't know anything about physicsfísica,
274
701000
4000
Van Gogh no sabía nada de física.
12:00
but I think it's very interestinginteresante
275
705000
2000
Pero pienso que es muy interesante
12:02
that there was some work donehecho to showespectáculo that
276
707000
2000
un trabajo que se hizo para mostrar que
12:04
this eddyremolino patternpatrón in this paintingpintura
277
709000
2000
este patrón de remolinos de la pintura
12:06
followedseguido a statisticalestadístico modelmodelo of turbulenceturbulencia,
278
711000
3000
seguía un modelo estadístico de turbulencia.
12:09
whichcual bringstrae up the wholetodo interestinginteresante ideaidea
279
714000
2000
Lo que sugiere es que toda esta interesante idea
12:11
of maybe some of this mathematicalmatemático patternspatrones
280
716000
2000
o tal vez alguno de estos patrones matemáticos
12:13
is in our ownpropio headcabeza.
281
718000
2000
está en nuestra propia cabeza.
12:15
And the WolframWolfram stuffcosas -- I was takingtomando
282
720000
2000
Y lo de Wolfram que estuve tomando
12:17
notesnotas and I was writingescritura down all the
283
722000
2000
notas y escribiendo todas las
12:19
searchbuscar wordspalabras I could use,
284
724000
2000
palabras clave que podría usar
12:21
because I think that's going to go on in my autismautismo lecturesconferencias.
285
726000
4000
porque pienso que va a ir en mis conferencias sobre autismo.
12:25
We'veNosotros tenemos got to showespectáculo these kidsniños interestinginteresante stuffcosas.
286
730000
2000
Tenemos que mostrarles a estos chicos cosas interesantes.
12:27
And they'veellos tienen takentomado out the autoshoptienda de auto classclase
287
732000
2000
Y han pasado la clase de mecánica
12:29
and the draftingredacción classclase and the artart classclase.
288
734000
2000
y la de dibujo, y la de arte.
12:31
I mean artart was my bestmejor subjecttema in schoolcolegio.
289
736000
3000
Quiero decir, arte era mi mejor materia en la escuela.
12:34
We'veNosotros tenemos got to think about all these differentdiferente kindsclases of mindsmentes,
290
739000
2000
Tenemos que pensar en todos estos tipos de mentes diferentes.
12:36
and we'venosotros tenemos got to absolutelyabsolutamente work with these kindtipo of mindsmentes,
291
741000
3000
Y tenemos que trabajar con absolutamente todos estos tipos de mentes
12:39
because we absolutelyabsolutamente are going to need
292
744000
3000
porque vamos a necesitar absolutamente
12:42
these kindtipo of people in the futurefuturo.
293
747000
3000
este tipo de gente en el futuro.
12:45
And let's talk about jobstrabajos.
294
750000
2000
Y hablemos de los empleos.
12:47
OK, my scienceciencia teacherprofesor got me studyingestudiando
295
752000
2000
Bien, mi profesor de ciencias me hizo estudiar
12:49
because I was a goofballgoofball that didn't want to studyestudiar.
296
754000
3000
porque yo era una payasa que no quería estudiar.
12:52
But you know what? I was gettingconsiguiendo work experienceexperiencia.
297
757000
2000
¿Pero saben qué? Estaba recibiendo experiencia laboral.
12:54
I'm seeingviendo too manymuchos of these smartinteligente kidsniños who haven'tno tiene learnedaprendido basicBASIC things,
298
759000
2000
Estoy viendo demasiados de estos niños inteligentes que no han aprendido cosas básicas
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
como ser puntuales.
12:58
I was taughtenseñó that when I was eightocho yearsaños oldantiguo.
300
763000
2000
Me enseñaron eso cuando tenía ocho años.
13:00
You know, how to have tablemesa mannersmodales at granny'sabuela Sundaydomingo partyfiesta.
301
765000
3000
Ya saben, cómo comportarse en la mesa de la abuela el domingo en la fiesta.
13:03
I was taughtenseñó that when I was very, very youngjoven.
302
768000
3000
Me enseñaron eso cuando era muy, muy pequeña.
13:06
And when I was 13, I had a jobtrabajo at a dressmaker'smodista shoptienda
303
771000
3000
Y a los 13 tenía un trabajo en un taller de modista
13:09
sewingde coser clothesropa.
304
774000
2000
vendiendo ropa.
13:11
I did internshipspasantías in collegeUniversidad,
305
776000
3000
Hice prácticas en la universidad.
13:14
I was buildingedificio things,
306
779000
3000
Estuve construyendo cosas.
13:17
and I alsoademás had to learnaprender how to do assignmentsasignaciones.
307
782000
3000
Y también tuve que aprender a hacer tareas.
13:20
You know, all I wanted to do was drawdibujar picturesimágenes of horsescaballos when I was little.
308
785000
4000
Ya saben, todo lo que quería era dibujar caballos cuando era pequeña.
13:24
My mothermadre said, "Well let's do a pictureimagen of something elsemás."
309
789000
2000
Mi madre decía: "Bien, hagamos un dibujo de algo más",
13:26
They'veHan got to learnaprender how to do something elsemás.
310
791000
2000
Ellos tienen que aprender cómo hacer algo más.
13:28
Let's say the kidniño is fixatedobsesionado on LegosLegos.
311
793000
2000
Supongamos que un niño tiene una fijación con los ladrillitos.
13:30
Let's get him workingtrabajando on buildingedificio differentdiferente things.
312
795000
3000
Hagámoslo trabajar en la construcción de distintas cosas.
13:33
The thing about the autisticautista mindmente
313
798000
2000
El quid de la mente autista
13:35
is it tendstiende to be fixatedobsesionado.
314
800000
2000
es que tiende a la fijación.
13:37
Like if a kidniño lovesama racecarsautos de carreras,
315
802000
2000
Si a un niño le gustan las carreras de autos
13:39
let's use racecarsautos de carreras for mathmates.
316
804000
2000
usemos autos de carrera en matemáticas.
13:41
Let's figurefigura out how long it takes a racecarcoche de carreras to go a certaincierto distancedistancia.
317
806000
3000
Imaginemos cuánto tarda una carrera de autos en ir a determinada distancia.
13:44
In other wordspalabras, use that fixationfijación
318
809000
4000
En otras palabras, usar esa fijación
13:48
in orderorden to motivatemotivar that kidniño, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
para motivar a ese niño, esa es una de las cosas que tenemos que hacer.
13:51
I really get fedalimentado up when they, you know, the teachersprofesores,
320
816000
3000
Me molesta mucho cuando ellos, ya saben, los profesores
13:54
especiallyespecialmente when you get away from this partparte of the countrypaís,
321
819000
3000
especialmente cuando te alejas de esta parte del país.
13:57
they don't know what to do with these smartinteligente kidsniños.
322
822000
2000
ellos no saben qué hacer con estos niños inteligentes.
13:59
It just drivesunidades me crazyloca.
323
824000
2000
Es algo que me pone loca.
14:01
What can visualvisual thinkerspensadores do when they growcrecer up?
324
826000
2000
¿Qué pueden hacer los pensadores visuales cuando crecen?
14:03
They can do graphicgráfico designdiseño, all kindsclases of stuffcosas with computersordenadores,
325
828000
3000
Pueden hacer diseño gráfico, todo tipo de cosas con computadoras,
14:06
photographyfotografía, industrialindustrial designdiseño.
326
831000
5000
fotografía, diseño industrial.
14:11
The patternpatrón thinkerspensadores, they're the onesunos that are going to be
327
836000
2000
Los pensadores de patrones, ellos serán quienes van a ser
14:13
your mathematiciansmatemáticos, your softwaresoftware engineersingenieros,
328
838000
3000
sus matemáticos, sus ingenieros de software
14:16
your computercomputadora programmersprogramadores, all of those kindsclases of jobstrabajos.
329
841000
4000
sus programadores, todos esos tipos de trabajos.
14:20
And then you've got the wordpalabra mindsmentes. They make great journalistsperiodistas,
330
845000
3000
Y luego uno tiene las mentes de palabras. Ellos serán grandes periodistas.
14:23
and they alsoademás make really, really good stageescenario actorsactores.
331
848000
3000
Y también realmente muy buenos actores.
14:26
Because the thing about beingsiendo autisticautista is,
332
851000
2000
Porque la cosa con ser autista es que
14:28
I had to learnaprender socialsocial skillshabilidades like beingsiendo in a playjugar.
333
853000
3000
tuve que aprender habilidades sociales como estar en una obra.
14:31
It's just kindtipo of -- you just have to learnaprender it.
334
856000
3000
Es como si uno tuviese que aprenderlo.
14:34
And we need to be workingtrabajando with these studentsestudiantes.
335
859000
3000
Y tenemos que trabajar con estos estudiantes.
14:37
And this bringstrae up mentorsmentores.
336
862000
2000
Y esto produce mentores.
14:39
You know, my scienceciencia teacherprofesor was not an accreditedautorizado teacherprofesor.
337
864000
3000
Ya saben, mi profesor de ciencias no estaba acreditado.
14:42
He was a NASANASA spaceespacio scientistcientífico.
338
867000
2000
Era un científico espacial de la NASA.
14:44
Now, some statesestados now are gettingconsiguiendo it to where
339
869000
2000
Algunos estados están llevando esto a que
14:46
if you have a degreela licenciatura in biologybiología, or a degreela licenciatura in chemistryquímica,
340
871000
2000
si uno tiene un título en biología, o en química,
14:48
you can come into the schoolcolegio and teachenseñar biologybiología or chemistryquímica.
341
873000
3000
puede venir a la escuela y enseñar biología o química.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Tenemos que hacer eso.
14:53
Because what I'm observingobservando is
343
878000
2000
Porque lo que estoy observando es que
14:55
the good teachersprofesores, for a lot of these kidsniños,
344
880000
2000
los buenos profesores, para muchos de estos niños,
14:57
are out in the communitycomunidad collegesuniversidades,
345
882000
2000
están afuera, en la comunidad de colegas.
14:59
but we need to be gettingconsiguiendo some of these good teachersprofesores into the highalto schoolsescuelas.
346
884000
3000
Necesitamos llevar alguno de esos buenos profesores a las secundarias.
15:02
AnotherOtro thing that can be very, very, very successfulexitoso is
347
887000
3000
Otra cosa que puede ser muy, muy, muy exitosa
15:05
there is a lot of people that maymayo have retiredretirado
348
890000
3000
es que hay mucha gente que puede haberse jubilado
15:08
from workingtrabajando in the softwaresoftware industryindustria, and they can teachenseñar your kidniño.
349
893000
3000
de la industria del software y puede enseñar a los niños.
15:11
And it doesn't matterimportar if what they teachenseñar them is oldantiguo,
350
896000
3000
Y no importa si lo que enseñan es viejo
15:14
because what you're doing is you're lightingiluminación the sparkchispa.
351
899000
3000
porque lo que están haciendo es encender la chispa.
15:17
You're gettingconsiguiendo that kidniño turnedconvertido on.
352
902000
3000
Uno mantiene a ese niño enganchado.
15:20
And you get him turnedconvertido on, then he'llinfierno learnaprender all the newnuevo stuffcosas.
353
905000
3000
Lo tiene enganchado, entonces aprenderá todo lo nuevo.
15:23
MentorsMentores are just essentialesencial.
354
908000
2000
Los mentores son esenciales.
15:25
I cannotno poder emphasizeenfatizar enoughsuficiente
355
910000
2000
No me canso de decir
15:27
what my scienceciencia teacherprofesor did for me.
356
912000
3000
cuánto hizo mi profesor de ciencias por mí.
15:30
And we'venosotros tenemos got to mentormentor them, hirealquiler them.
357
915000
3000
Y tenemos que guiarlos, contratarlos.
15:33
And if you bringtraer them in for internshipspasantías in your companiescompañías,
358
918000
2000
Y si los traen para realizar prácticas en sus compañías
15:35
the thing about the autismautismo, Asperger-yAsperger-y kindtipo of mindmente,
359
920000
3000
lo que deben saber del autismo, el tipo de mente Asperger,
15:38
you've got to give them a specificespecífico tasktarea. Don't just say, "DesignDiseño newnuevo softwaresoftware."
360
923000
3000
es que tienen que darles tareas específicas. No digan, "Diseña nuevo software".
15:41
You've got to tell them something a lot more specificespecífico:
361
926000
2000
Tienen que decirles algo mucho más específico:
15:43
"Well, we're designingdiseño a softwaresoftware for a phoneteléfono
362
928000
3000
"Bien, estamos diseñando software para un teléfono
15:46
and it has to do some specificespecífico thing.
363
931000
2000
y tiene que hacer algo específico.
15:48
And it can only use so much memorymemoria."
364
933000
2000
Y sólo se puede usar tanta memoria".
15:50
That's the kindtipo of specificityespecificidad you need.
365
935000
2000
Ese es el tipo de especificidad que necesitan.
15:52
Well, that's the endfin of my talk.
366
937000
2000
Bien, ese es el fin de mi charla.
15:54
And I just want to thank everybodytodos for comingviniendo.
367
939000
2000
y quiero agradecerles a todos por venir.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Ha sido genial estar aquí.
15:58
(ApplauseAplausos)
369
943000
12000
(Aplausos)
16:10
Oh, you've got a questionpregunta for me? OK.
370
955000
3000
Oh, ¿tienes una pregunta para mí? Bien.
16:13
(ApplauseAplausos)
371
958000
1000
(Aplausos)
16:14
ChrisChris AndersonAnderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Chris Anderson: Muchas gracias por eso.
16:18
You know, you onceuna vez wroteescribió, I like this quotecitar,
373
963000
2000
Una vez escribiste, me gusta esta cita,
16:20
"If by some magicmagia, autismautismo had been
374
965000
2000
"Si por arte de magia, el autismo fuera
16:22
eradicatederradicado from the facecara of the EarthTierra,
375
967000
3000
erradicado de la faz de la Tierra,
16:25
then menhombres would still be socializingsocializando in frontfrente of a woodmadera firefuego
376
970000
3000
entonces el Hombre todavía estaría socializando frente a un fogón
16:28
at the entranceEntrada to a cavecueva."
377
973000
2000
en la entrada de una caverna".
16:30
Templetemplo GrandinGrandin: Because who do you think madehecho the first stonepiedra spearslanzas?
378
975000
2000
Temple Grandin: ¿Quién piensas que hizo las primeras lanzas de piedra?
16:32
The AspergerAsperger guy. And if you were to get rideliminar of all the autismautismo geneticsgenética
379
977000
3000
El tipo Asperger. Y si uno fuera a deshacerse de la genética del autismo
16:35
there would be no more SiliconSilicio ValleyValle,
380
980000
2000
no habría más Silicon Valley
16:37
and the energyenergía crisiscrisis would not be solvedresuelto.
381
982000
2000
y la crisis energética no sería resuelta.
16:39
(ApplauseAplausos)
382
984000
3000
(Aplausos)
16:42
CACalifornia: So, I want to askpedir you a couplePareja other questionspreguntas,
383
987000
2000
CA: Quería hacerte un par de preguntas más.
16:44
and if any of these feel inappropriateinapropiado,
384
989000
2000
Si alguna de estas te parecen inoportunas
16:46
it's okay just to say, "NextSiguiente questionpregunta."
385
991000
2000
está bien decir "Siguiente pregunta".
16:48
But if there is someonealguien here
386
993000
2000
Pero si hay alguien aquí
16:50
who has an autisticautista childniño,
387
995000
2000
que tiene un niño autista
16:52
or knowssabe an autisticautista childniño
388
997000
2000
o conoce a un niño autista
16:54
and feelssiente kindtipo of cutcortar off from them,
389
999000
3000
y se siente un poco distante de él
16:57
what adviceConsejo would you give them?
390
1002000
2000
¿qué consejo le daría?
16:59
TGTG: Well, first of all, you've got to look at ageaños.
391
1004000
2000
TG: Bien, ante todo, hay que mirar la edad
17:01
If you have a two, threeTres or fourlas cuatro yearaño oldantiguo
392
1006000
2000
Si uno tiene un niño de dos, tres o cuatro años
17:03
you know, no speechhabla, no socialsocial interactionInteracción,
393
1008000
2000
sin habla ni interacción social
17:05
I can't emphasizeenfatizar enoughsuficiente:
394
1010000
2000
no me canso de decir que
17:07
Don't wait, you need at leastmenos 20 hourshoras a weeksemana of one-to-onedoce y cincuenta y nueve de la noche teachingenseñando.
395
1012000
4000
no esperen, se necesita al menos 20 horas semanales de instrucción personalizada.
17:11
You know, the thing is, autismautismo comesproviene in differentdiferente degreesgrados.
396
1016000
3000
Ya saben, la cosa es que el autismo viene en distintos grados.
17:14
There's going to be about halfmitad the people on the spectrumespectro
397
1019000
2000
Esto abarca cerca de la mitad de la gente del espectro
17:16
that are not going to learnaprender to talk, and they're not going to be workingtrabajando
398
1021000
2000
que no van a aprender a hablar, y no van a poder trabajar.
17:18
SiliconSilicio ValleyValle, that would not be a reasonablerazonable thing for them to do.
399
1023000
3000
El Silicon Valley no será algo razonable para ellos.
17:21
But then you get the smartinteligente, geekygeek kidsniños
400
1026000
2000
Pero luego están los niños genios
17:23
that have a touchtoque of autismautismo,
401
1028000
2000
que tienen un toque de autismo
17:25
and that's where you've got to get them turnedconvertido on
402
1030000
2000
y es ahí donde uno tiene que hacerlos enganchar
17:27
with doing interestinginteresante things.
403
1032000
2000
para hacer cosas interesantes.
17:29
I got socialsocial interactionInteracción throughmediante sharedcompartido interestinteresar.
404
1034000
3000
Interactuaba socialmente a través de intereses que compartíamos.
17:32
I rodemontó horsescaballos with other kidsniños, I madehecho modelmodelo rocketscohetes with other kidsniños,
405
1037000
4000
Montaba a caballo con otros niños. Hacía modelos de cohetes con otros niños,
17:36
did electronicselectrónica lablaboratorio with other kidsniños,
406
1041000
2000
hacíamos laboratorios de electrónica con otros niños,
17:38
and in the '60s, it was gluingpegado mirrorsespejos
407
1043000
2000
y en los '60s había que pegar espejos
17:40
ontosobre a rubbercaucho membranemembrana on a speakeraltavoz to make a lightligero showespectáculo.
408
1045000
3000
en una membrana de goma sobre un altavoz para hacer un show de luces.
17:43
That was like, we consideredconsiderado that supersúper coolguay.
409
1048000
3000
Eso era como, nos parecía súper guay.
17:46
CACalifornia: Is it unrealisticpoco realista for them
410
1051000
2000
CA: ¿Es poco realista que ellos
17:48
to hopeesperanza or think that that childniño
411
1053000
2000
esperen o piensen que ese niño
17:50
lovesama them, as some mightpodría, as mostmás, wishdeseo?
412
1055000
3000
los ama, como muchos, como la mayoría, quisiera?
17:53
TGTG: Well let me tell you, that childniño will be loyalleal,
413
1058000
2000
TG: Bueno, déjame decirte que ese niño será leal
17:55
and if your housecasa is burningardiente down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
Y si tu casa se está quemando te van a sacar de allí.
17:57
CACalifornia: WowGuau. So, mostmás people, if you askpedir them
415
1062000
3000
CA: Vaya, la mayoría de las personas, si uno les pregunta
18:00
what are they mostmás passionateapasionado about, they'dellos habrían say things like,
416
1065000
2000
cuál es su mayor pasión dirán algo como
18:02
"My kidsniños" or "My loveramante."
417
1067000
3000
"Mis hijos" o "Mi amante".
18:05
What are you mostmás passionateapasionado about?
418
1070000
3000
¿Qué es lo que más te apasiona?
18:08
TGTG: I'm passionateapasionado about that the things I do
419
1073000
2000
TG: Lo que me apasiona es que las cosas que hago
18:10
are going to make the worldmundo a better placelugar.
420
1075000
2000
van a hacer de este mundo un mejor lugar.
18:12
When I have a mothermadre of an autisticautista childniño say,
421
1077000
2000
Cuando viene una madre de un niño autista y dice:
18:14
"My kidniño wentfuimos to collegeUniversidad because of your booklibro,
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1079000
2000
"Mi hijo fue a la universidad gracias a su libro
18:16
or one of your lecturesconferencias," that makeshace me happycontento.
423
1081000
2000
o a una de sus charlas" Eso me hace feliz.
18:18
You know, the slaughtersacrificio plantsplantas, I've workedtrabajó with them
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1083000
3000
Ya saben, los mataderos en los que trabajé.
18:21
in the '80s; they were absolutelyabsolutamente awfulhorrible.
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1086000
2000
En los '80s eran absolutamente espantosos.
18:23
I developeddesarrollado a really simplesencillo scoringtanteo systemsistema for slaughtersacrificio plantsplantas
426
1088000
4000
Yo desarrollé un sistema de puntuación muy simple para los mataderos
18:27
where you just measuremedida outcomesresultados: How manymuchos cattleganado fellcayó down?
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1092000
2000
donde uno simplemente mide resultados, ¿cuánto ganado se cayó?
18:29
How manymuchos cattleganado got pokedempujado with the prodderestímulo?
428
1094000
2000
¿Cuánto ganado fue aguijoneado con la picana?
18:31
How manymuchos cattleganado are mooingmugir theirsu headscabezas off?
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1096000
2000
¿Cuántas reses están mugiendo?
18:33
And it's very, very simplesencillo.
430
1098000
2000
Y es muy, muy simple.
18:35
You directlydirectamente observeobservar a fewpocos simplesencillo things.
431
1100000
2000
Hay que observar directamente unas pocas cosas.
18:37
It's workedtrabajó really well. I get satisfactionsatisfacción out of
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1102000
2000
Ha funcionado realmente muy bien. Me satisface
18:39
seeingviendo stuffcosas that makeshace realreal changecambio
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1104000
3000
ver cosas que producen un cambio real
18:42
in the realreal worldmundo. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
en el mundo real. Necesitamos mucho más de eso
18:44
and a lot lessMenos abstractabstracto stuffcosas.
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1109000
2000
y mucho menos cosas abstractas.
18:46
(ApplauseAplausos)
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1111000
7000
(Aplausos)
18:53
CACalifornia: When we were talkinghablando on the phoneteléfono, one of the things you said that
437
1118000
2000
CA: Cuando estábamos hablando por teléfono una de las cosas que dijiste
18:55
really astonishedasombrado me was you said one thing
438
1120000
2000
lo que realmente me asombró fue que dijiste que
18:57
you were passionateapasionado about was serverservidor farmsgranjas. Tell me about that.
439
1122000
4000
tu pasión eran las granjas de servidores. Cuéntame sobre eso.
19:01
TGTG: Well the reasonrazón why I got really excitedemocionado when I readleer about that,
440
1126000
3000
TG: Bueno, la razón por la que me entusiasmé al leer sobre eso es que
19:04
it containscontiene knowledgeconocimiento.
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1129000
3000
contiene conocimiento.
19:07
It's librariesbibliotecas.
442
1132000
2000
Son las bibliotecas.
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And to me, knowledgeconocimiento is something
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2000
Y para mí el conocimiento es algo
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that is extremelyextremadamente valuablevalioso. So, maybe, over 10 yearsaños agohace
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1136000
2000
extremadamente valioso. Quizá hace más de 10 años
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now our librarybiblioteca got floodedinundado.
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1138000
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se inundó nuestra biblioteca.
19:15
And this is before the InternetInternet got really biggrande.
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2000
Y esto pasó antes de que internet fuese algo tan grande.
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And I was really upsettrastornado about all the bookslibros beingsiendo wreckeddestrozado,
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1142000
2000
Y me sentí muy molesta al ver todos los libros flotando
19:19
because it was knowledgeconocimiento beingsiendo destroyeddestruido.
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2000
porque era conocimiento que se destruía.
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And serverservidor farmsgranjas, or datadatos centerscentros
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1146000
2000
Y las granjas de servidores, o centros de datos,
19:23
are great librariesbibliotecas of knowledgeconocimiento.
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1148000
3000
son grandes bibliotecas de conocimiento
19:26
CACalifornia: Templetemplo, can I just say it's an absoluteabsoluto delightdeleite to have you at TEDTED.
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1151000
3000
CA: Temple, puedo decir que es una delicia tenerte en TED.
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TGTG: Well thank you so much. Thank you.
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1154000
3000
TG: Bueno, muchas gracias. Gracias.
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(ApplauseAplausos)
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1157000
6000
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Víctor López

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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. 

More profile about the speaker
Temple Grandin | Speaker | TED.com