1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Myslím, že začnu krátkým povídáním o tom,

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
co to vlastně ten autismus je.

3
00:00:04,000 --> 00:00:07,000
Autismus je v první řadě velké kontinuum,

4
00:00:07,000 --> 00:00:10,000
s dětmi zůstávajícími bez vývoje řeči na straně jedné,

5
00:00:10,000 --> 00:00:13,000
a nadanými vědci a inženýry na straně druhé.

6
00:00:13,000 --> 00:00:15,000
Vlastně se tady mezi vámi cítím jako doma.

7
00:00:15,000 --> 00:00:17,000
Protože tady mezi vámi

8
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
je skutečně mnoho autistických genů.

9
00:00:19,000 --> 00:00:23,000
(Potlesk)

10
00:00:23,000 --> 00:00:25,000
Jedná se tedy o kontinuum charakteristických vlastností.

11
00:00:25,000 --> 00:00:28,000
A nelze dost dobře říct, kde je hranice mezi počítačovým maniakem

12
00:00:28,000 --> 00:00:30,000
a Aspergerovým syndromem, lehkou formou autismu.

13
00:00:30,000 --> 00:00:33,000
Domnívám se, že Einstein, Mozart a Tesla

14
00:00:33,000 --> 00:00:35,000
by dnes byli pravděpodobně diagnostikováni

15
00:00:35,000 --> 00:00:37,000
poruchami autistického spektra.

16
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
A jednou z věcí, o kterou mi skutečně jde,

17
00:00:40,000 --> 00:00:43,000
je pomáhat těmto dětem, aby se z nich stali ti,

18
00:00:43,000 --> 00:00:45,000
kteří vyřeší naše současné energetické problémy,

19
00:00:45,000 --> 00:00:49,000
o nichž mluvil dneska ráno Bill Gates.

20
00:00:49,000 --> 00:00:51,000
Dávejte pozor - pokud chcete

21
00:00:51,000 --> 00:00:53,000
porozumět autismu nebo zvířatům,

22
00:00:53,000 --> 00:00:55,000
musíte přestat používat slova a jazyk.

23
00:00:55,000 --> 00:00:58,000
Chtěla bych vám povědět o různých typech myšlení.

24
00:00:58,000 --> 00:01:00,000
Já osobně myslím v obrazech.

25
00:01:00,000 --> 00:01:03,000
Nepřemýšlím pomocí jazyka.

26
00:01:03,000 --> 00:01:05,000
Jednou z charakteristik autistické mysli

27
00:01:05,000 --> 00:01:08,000
je pozornost a smysl pro detaily.

28
00:01:08,000 --> 00:01:10,000
Zde máme test, kde máte za úkol vybrat

29
00:01:10,000 --> 00:01:12,000
buďto velké nebo malé písmena.

30
00:01:12,000 --> 00:01:14,000
Autistická mysl většinou vybere

31
00:01:14,000 --> 00:01:16,000
rychleji písmena malá.

32
00:01:16,000 --> 00:01:20,000
Věc se má takto - normální mozek detaily ignoruje.

33
00:01:20,000 --> 00:01:22,000
Ale když stavíte most,

34
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
detaily jsou velice důležité, jinak se most zhroutí.

35
00:01:25,000 --> 00:01:28,000
Co mě dnes znepokojuje je fakt,

36
00:01:28,000 --> 00:01:30,000
že mnohá nařízení jsou příliš abstraktní.

37
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
Lidé se vzdalují od názorných příkladů,

38
00:01:32,000 --> 00:01:34,000
které si mohou sami vyzkoušet.

39
00:01:34,000 --> 00:01:36,000
Skutečně mě znepokojuje,

40
00:01:36,000 --> 00:01:38,000
že mnoho škol ruší praktickou výuku,

41
00:01:38,000 --> 00:01:40,000
protože například výtvarka a dílny

42
00:01:40,000 --> 00:01:42,000
byly předměty, ve kterých jsem excelovala.

43
00:01:42,000 --> 00:01:44,000
V mé práci s dobytkem

44
00:01:44,000 --> 00:01:47,000
jsem si všímala maličkostí, které skot zarazily,

45
00:01:47,000 --> 00:01:49,000
avšak většina lidí si jich nevšimla.

46
00:01:49,000 --> 00:01:52,000
Například tato vlající vlajka před veterinou.

47
00:01:52,000 --> 00:01:55,000
Tento velkochov málem nechal zbourat celou budovu veteriny,

48
00:01:55,000 --> 00:01:57,000
přestože stačilo posunout vlajku jinam.

49
00:01:57,000 --> 00:02:00,000
Problém byl rychlý pohyb a kontrast.

50
00:02:00,000 --> 00:02:02,000
Když jsem začínala v 70-tých letech,

51
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
sama jsem po čtyřech prolézala žláby,

52
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
abych viděla to, co vidí dobytek. Mysleli si, že jsem blázen.

53
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Dobytek však zastavoval před odloženým kabátem,

54
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
pohozenou hadicí, či stíny.

55
00:02:12,000 --> 00:02:14,000
Ostatní si toho nevšimli.

56
00:02:14,000 --> 00:02:16,000
A toto je velice pěkně znázorněno ve filmu.

57
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
Líbilo se mi, jak v něm

58
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
zduplikovali moje projekty.

59
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
A moje nákresy se ve filmu objevily také.

60
00:02:23,000 --> 00:02:25,000
Film se jmenuje Temple Grandin,

61
00:02:25,000 --> 00:02:27,000
ne "Myšlení v obrazech" jako má kniha.

62
00:02:27,000 --> 00:02:29,000
Jak takové myšlení vypadá?

63
00:02:29,000 --> 00:02:31,000
V podstatě jde o filmy ve vaší hlavě.

64
00:02:31,000 --> 00:02:33,000
Má mysl funguje jako obrázky na Googlu.

65
00:02:33,000 --> 00:02:36,000
Když jsem byla mladá, nevěděla jsem, že mé myšlení je odlišné.

66
00:02:36,000 --> 00:02:38,000
Myslela jsem, že všichni myslí v obrazech.

67
00:02:38,000 --> 00:02:40,000
Až když jsem psala svou knihu,

68
00:02:40,000 --> 00:02:43,000
a dělala pohovory s lidmi o tom, jak myslí,

69
00:02:43,000 --> 00:02:45,000
byla jsem šokována zjištěním,

70
00:02:45,000 --> 00:02:47,000
že mé myšlení je zásadně odlišně.

71
00:02:47,000 --> 00:02:49,000
Když řeknete "kostelní věž,"

72
00:02:49,000 --> 00:02:51,000
většina lidí si představí jakousi generalizaci.

73
00:02:51,000 --> 00:02:53,000
Možná ne lidi v této místnosti,

74
00:02:53,000 --> 00:02:57,000
ale na mnoha jiných místech to tak bude.

75
00:02:57,000 --> 00:02:59,000
Já vidím pouze specifické obrazy.

76
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Problikávají z mé paměti, tak jako při vyhledávání na Googlu.

77
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
A ve filmu je skvělá scéna,

78
00:03:05,000 --> 00:03:09,000
kde padne slovo "bota," a do mé imaginace

79
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
naskočí celá kupa bot z 50. a 60. let.

80
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Zde je kostel z mého dětství.

81
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
Specifický kostel. Tady je Fort Collins.

82
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
A co takhle nějaké známější?

83
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
A obrazy začnou asi takto naskakovat.

84
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
Velice rychle, asi jako na tom Googlu.

85
00:03:24,000 --> 00:03:26,000
Jeden po druhém.

86
00:03:26,000 --> 00:03:28,000
A pak si pomyslím, co takhle se sněhem,

87
00:03:28,000 --> 00:03:30,000
nebo třeba s bouřkou…

88
00:03:30,000 --> 00:03:33,000
… a také je dokážu přeměnit ve video.

89
00:03:33,000 --> 00:03:36,000
Vizuální myšlení bylo pro mou práci

90
00:03:36,000 --> 00:03:39,000
designérky systémů pro chov dobytka nepostradatelné.

91
00:03:39,000 --> 00:03:41,000
Skutečně tvrdě jsem pracovala na zlepšení

92
00:03:41,000 --> 00:03:43,000
zacházení s dobytkem při porážce.

93
00:03:43,000 --> 00:03:46,000
Ale to vám tady nebudu ukazovat,

94
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
mám to na YouTubu pokud vás to zajímá.

95
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Jednou ze schopností, kterou jsem při své práci uplatňovala,

96
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
byla schopnost otestovat

97
00:03:54,000 --> 00:03:56,000
navržené zařízení přímo v mé mysli,

98
00:03:56,000 --> 00:03:59,000
podobně jako v počítačové virtuální realitě.

99
00:03:59,000 --> 00:04:01,000
Zde je pohled z letadla

100
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
na jeden z mých projektů použitých ve filmu.

101
00:04:04,000 --> 00:04:06,000
Bylo to opravdu úžasné.

102
00:04:06,000 --> 00:04:08,000
Na filmu navíc spolupracovala také

103
00:04:08,000 --> 00:04:11,000
spousta dalších zjevných autistů a Aspergerů.

104
00:04:11,000 --> 00:04:13,000
(Smích)

105
00:04:13,000 --> 00:04:15,000
Ale skutečně mě znepokojuje,

106
00:04:15,000 --> 00:04:19,000
kam se dostávají dnešní děti s těmito autistickými geny.

107
00:04:19,000 --> 00:04:22,000
Nekončí totiž v Silicon Valley, kam patří.

108
00:04:22,000 --> 00:04:25,000
(Smích)

109
00:04:25,000 --> 00:04:30,000
(Potlesk)

110
00:04:30,000 --> 00:04:33,000
Protože jsem dříve nebyla velice společenská, tak jsem se

111
00:04:33,000 --> 00:04:37,000
velice brzy naučila, že musím prodávat svou práci a ne sama sebe.

112
00:04:37,000 --> 00:04:39,000
A svou práci jsem prodávala tak,

113
00:04:39,000 --> 00:04:42,000
že jsem lidem ukazovala své nákresy, obrazy těch věcí.

114
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Další co mi velice pomohlo, byl způsob,

115
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
jakým nás v 50-tých letech naučili slušnému chování.

116
00:04:46,000 --> 00:04:48,000
Naučili nás, že nemůžeme dělat v obchodě nepořádek

117
00:04:48,000 --> 00:04:50,000
a vyhazovat věcí z regálu okolo sebe.

118
00:04:50,000 --> 00:04:53,000
Na dítěti ve třetí nebo čtvrté třídě již poznáte,

119
00:04:53,000 --> 00:04:56,000
že právě toto dítě bude přemýšlet v obrazech.

120
00:04:56,000 --> 00:04:58,000
Používá totiž při kresbě perspektivu.

121
00:04:58,000 --> 00:05:00,000
Chci ovšem zdůraznit, že ne každé

122
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
autistické dítě myslí v obrazech.

123
00:05:02,000 --> 00:05:06,000
Toto je snímek mého mozku.

124
00:05:06,000 --> 00:05:08,000
Dělávala jsem si legraci,

125
00:05:08,000 --> 00:05:10,000
že mám v hlavě tuto obrovskou

126
00:05:10,000 --> 00:05:12,000
linku procházející hluboko mou vizuální kůrou mozku.

127
00:05:12,000 --> 00:05:14,000
Věnujte pozornost těmto obrázkům.

128
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
Tato obrovská linka je

129
00:05:16,000 --> 00:05:18,000
dvakrát širší než u kontrolní skupiny.

130
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
Červeně je ta má,

131
00:05:20,000 --> 00:05:24,000
modře je průměr kontrolní skupiny mého věku a pohlaví.

132
00:05:24,000 --> 00:05:26,000
Jak můžete vidět,

133
00:05:26,000 --> 00:05:28,000
má je skutečně obrovská,

134
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
zatímco ta modrá je skutečně malá.

135
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
A dnešní výzkum v některých případech ukazuje,

136
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
že lidé na autistickém spektru skutečně přemýšlí primární vizuální kůrou.

137
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
Ovšem pozor - myšlení v obrazech je pouze jedním z typů mysli.

138
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Autistická mysl tíhne ke specializaci.

139
00:05:44,000 --> 00:05:48,000
Je dobrá na jednu věc, špatná na jinou.

140
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
Já byla špatná v algebře, a nikdy mi nedovolili

141
00:05:50,000 --> 00:05:52,000
dělat geometrii a trigonometrii.

142
00:05:52,000 --> 00:05:55,000
Obrovská chyba! Zjistila jsem, že spousta dětí musí přeskočit počty,

143
00:05:55,000 --> 00:05:57,000
a jít rovnou k rýsování.

144
00:05:57,000 --> 00:06:00,000
Dalším typem mysli je myšlení ve vzorech.

145
00:06:00,000 --> 00:06:02,000
Více abstraktní. Velice časté mezi

146
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
inženýry a počítačovými programátory.

147
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Toto je myšlení ve vzorech. Tato kudlanka

148
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
je vyrobena z jednoho listu papíru.

149
00:06:08,000 --> 00:06:10,000
Žádné lepení, žádné stříhání.

150
00:06:10,000 --> 00:06:13,000
Na pozadí vidíte vzor, podle jakého papír ohýbat.

151
00:06:13,000 --> 00:06:15,000
Zde jsou charakteristické typy myšlení.

152
00:06:15,000 --> 00:06:18,000
Fotorealistické vizuální myšlení - to jsem já.

153
00:06:18,000 --> 00:06:22,000
Myšlení ve vzorech - hudební a matematické myšlení.

154
00:06:22,000 --> 00:06:24,000
Někteří z těchto lidí mívají problémy se čtením.

155
00:06:24,000 --> 00:06:26,000
Mají podobné problémy jako děti,

156
00:06:26,000 --> 00:06:29,000
které jsou dyslektiky.

157
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Určitě takové lidi znáte.

158
00:06:31,000 --> 00:06:34,000
A potom tady máme verbální mysl. Ta zná veškeré fakty o čemkoliv.

159
00:06:34,000 --> 00:06:36,000
Dalším tématem je problematika vnímání.

160
00:06:36,000 --> 00:06:40,000
Stále mě rozrušují tyto mikrofony.

161
00:06:40,000 --> 00:06:43,000
Přišla jsem o půl hodiny dřív,

162
00:06:43,000 --> 00:06:45,000
abych si na něj mohla zvyknout.

163
00:06:45,000 --> 00:06:48,000
Ohnuli ho tak, aby se nedotýkal mé brady.

164
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Vněmy jsou problémem. Některým dětem vadí fluorescentní osvětlení,

165
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
jiné jsou citlivé na určité zvuky.

166
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
Tyto věci se mohou silně lišit.

167
00:06:57,000 --> 00:07:01,000
Mé vizuální myšlení mi pomohlo porozumět

168
00:07:01,000 --> 00:07:03,000
zvířecí mysli.

169
00:07:03,000 --> 00:07:06,000
Zamyslete se nad tím. Zvíře myslí pomocí vjemů,

170
00:07:06,000 --> 00:07:10,000
ne pomocí slov. Myslí v obrazech.

171
00:07:10,000 --> 00:07:13,000
Myslí ve zvucích. Myslí v pachu a vůni.

172
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
Zamyslete se nad tím, kolik informací nese místní požární hydrant.

173
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
Říká kdo zde byl, kdy zde byl, zdali je to přítel nebo nepřítel,

174
00:07:19,000 --> 00:07:22,000
jestli je to někdo s kým by se měl pes družit.

175
00:07:22,000 --> 00:07:25,000
Požární hydrant nese hromadu informací.

176
00:07:25,000 --> 00:07:29,000
A všechny jsou velice detailní.

177
00:07:29,000 --> 00:07:31,000
A právě citlivost na obdobné detaily

178
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
mně umožnila porozumět zvířatům.

179
00:07:33,000 --> 00:07:37,000
Zvířecí a také má mysl

180
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
škatulkuje vjemové informace

181
00:07:39,000 --> 00:07:41,000
do kategorií.

182
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
Člověk na koni

183
00:07:43,000 --> 00:07:45,000
a člověk na zemi,

184
00:07:45,000 --> 00:07:47,000
jsou dvě velice rozdílné věci.

185
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Kůň, který byl týraný jezdcem,

186
00:07:50,000 --> 00:07:52,000
bude velice vlídný k veterináři,

187
00:07:52,000 --> 00:07:55,000
ale s jezdeckými botami se na něj neposadíte.

188
00:07:55,000 --> 00:07:58,000
Pak máte jiného koňě, kterého mlátil podkovář,

189
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
a ten bude hrozný pro všechny na zemi,

190
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
ovšem jezdit se na něm dát bude.

191
00:08:03,000 --> 00:08:05,000
Skot je na tom stejně.

192
00:08:05,000 --> 00:08:07,000
Člověk na koni

193
00:08:07,000 --> 00:08:09,000
a člověk na zemi, jsou dvě rozdílné věci.

194
00:08:09,000 --> 00:08:11,000
Vidíte odlišný obrázek.

195
00:08:11,000 --> 00:08:14,000
Zamyslete se nad tím, jak specifické to je.

196
00:08:14,000 --> 00:08:18,000
Toto je schopnost kategorizace informací,

197
00:08:18,000 --> 00:08:21,000
a mnoho lidí v ní není velice dobrá.

198
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Když se snažíme vyřešit technický problém,

199
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
například s vybavením podniku,

200
00:08:25,000 --> 00:08:29,000
lidé nedokážou poznat, zda mají problém se zaškolením lidí,

201
00:08:29,000 --> 00:08:31,000
nebo jestli mají problém s technickým vybavením.

202
00:08:31,000 --> 00:08:33,000
Nedokážou rozdělit problémy na ty technické

203
00:08:33,000 --> 00:08:35,000
a na ty lidské.

204
00:08:35,000 --> 00:08:38,000
Strašně mnoho lidí toto nedokáže.

205
00:08:38,000 --> 00:08:41,000
Řekněme tedy, že se jedná o problém se zařízením.

206
00:08:41,000 --> 00:08:43,000
Jedná se o malý problém, který lze jednoduše opravit?

207
00:08:43,000 --> 00:08:46,000
Nebo je celý systém navržen špatně?

208
00:08:46,000 --> 00:08:49,000
Pro lidi je tato otázka velice obtížná.

209
00:08:49,000 --> 00:08:51,000
Vezměme si například toto -

210
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
- jak udělat létání bezpečnější?

211
00:08:53,000 --> 00:08:55,000
Ano, už jsem také nalétala milión mílí.

212
00:08:55,000 --> 00:08:57,000
Létám opravdu hodně.

213
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
A kdybych byla leteckým technikem,

214
00:09:00,000 --> 00:09:04,000
na co bych zaměřovala svou pozornost?

215
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
Dívala bych se na ocasy letadel.

216
00:09:06,000 --> 00:09:09,000
Při pěti leteckých katastrofách z posledních 20-ti let,

217
00:09:09,000 --> 00:09:13,000
se buďto utrhl ocas, nebo byl nějakým způsobem

218
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
porušen vnitřní mechanismus řízení v ocasu letadla.

219
00:09:15,000 --> 00:09:17,000
Je to velice jednoduché - problém je v ocasech.

220
00:09:17,000 --> 00:09:19,000
A hádejte co… když si pilot obchází letadlo,

221
00:09:19,000 --> 00:09:21,000
nedokáže nahlédnout do vnitřku ocasu.

222
00:09:21,000 --> 00:09:23,000
Když nad tím teď přemýšlím,

223
00:09:23,000 --> 00:09:26,000
vidím to vše velice specificky.

224
00:09:26,000 --> 00:09:29,000
Moje myšlení je specifické - zezdola nahoru.

225
00:09:29,000 --> 00:09:33,000
Posbírám všechny střípky a složím je dohromady jako puzzle.

226
00:09:33,000 --> 00:09:35,000
Tady je kůň, kterého k smrti děsili

227
00:09:35,000 --> 00:09:37,000
kovbojové v černých kloboucích.

228
00:09:37,000 --> 00:09:39,000
Byl týraný někým v černém klobouku.

229
00:09:39,000 --> 00:09:42,000
Bíle klobouky mu však nedělaly nejmenší problém.

230
00:09:42,000 --> 00:09:45,000
Věc se má tak - svět bude potřebovat,

231
00:09:45,000 --> 00:09:47,000
aby všechny tyto typy myslí,

232
00:09:47,000 --> 00:09:49,000
spolupracovaly.

233
00:09:49,000 --> 00:09:52,000
Měli bychom pracovat na rozvoji všech těchto typů mysli.

234
00:09:52,000 --> 00:09:55,000
Jednou z věcí, která mě skutečně vytáčí během cestování

235
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
po různých autistických setkáních

236
00:09:57,000 --> 00:10:00,000
je vidět mezi dětmi tu spoustu chytrých podivínů,

237
00:10:00,000 --> 00:10:03,000
kteří nejsou velmi společenští.

238
00:10:03,000 --> 00:10:05,000
Štve mě, když se nikdo nesnaží roznítit jejich zájem

239
00:10:05,000 --> 00:10:07,000
o věci jako věda a podobně.

240
00:10:07,000 --> 00:10:10,000
Což mě přivádí k tématu mého učitele vědy.

241
00:10:10,000 --> 00:10:13,000
Toho film ztvárňuje naprosto nádherně.

242
00:10:13,000 --> 00:10:15,000
Byla jsem studentem hlupákem. Na střední škole

243
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
mě studium vůbec nezajímalo.

244
00:10:18,000 --> 00:10:21,000
Tedy až do předmětu věda pana Carlocka.

245
00:10:21,000 --> 00:10:24,000
To je ten doktor Carlock ve filmu.

246
00:10:24,000 --> 00:10:27,000
Vyzval mě, abych se pokusila přijít na to,

247
00:10:27,000 --> 00:10:30,000
jak funguje jistý optický klam.

248
00:10:30,000 --> 00:10:32,000
Což mě přivádí k tomu, že je potřeba

249
00:10:32,000 --> 00:10:34,000
těmto dětem ukazovat zajímavé věci.

250
00:10:34,000 --> 00:10:37,000
Myslím, že jedna z věcí, kterou by TED měl udělat,

251
00:10:37,000 --> 00:10:40,000
je říct všem školám o všech těch skvělých přednáškách,

252
00:10:40,000 --> 00:10:42,000
ať už na TEDu nebo jinde na webu.

253
00:10:42,000 --> 00:10:44,000
Toto jsou myšlenky, které ty děti dokážou zaujmout.

254
00:10:44,000 --> 00:10:47,000
Když vyjedete ven z Kalifornie,

255
00:10:47,000 --> 00:10:50,000
nebo obecně z oblastí, které mají silné technické zázemí,

256
00:10:50,000 --> 00:10:52,000
uvidíte, jak si učitelé s těmito

257
00:10:52,000 --> 00:10:54,000
chytrými podivíny neví rady.

258
00:10:54,000 --> 00:10:56,000
A děti se poté vydávají špatnými cestami.

259
00:10:56,000 --> 00:10:58,000
Věc se má totiž takto -

260
00:10:58,000 --> 00:11:01,000
- je možné vytvořit mysl, které je více přemýšlivá.

261
00:11:01,000 --> 00:11:04,000
Nebo můžete mít mysl, která je více společenská.

262
00:11:04,000 --> 00:11:06,000
A dnešní výzkum ukazuje, že u autismu,

263
00:11:06,000 --> 00:11:08,000
máme v případě briliantních myslí

264
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
nějaké dráty navíc, a nějaké společenské obvody naopak chybí.

265
00:11:11,000 --> 00:11:15,000
Jde o jakousi výměnu mezi myšlením a společenskostí.

266
00:11:15,000 --> 00:11:17,000
A tato výměna může dojít až do extrému,

267
00:11:17,000 --> 00:11:20,000
kde máte člověka, který vůbec verbálně nekomunikuje.

268
00:11:20,000 --> 00:11:22,000
V typické lidské mysli

269
00:11:22,000 --> 00:11:25,000
jazyk dominuje vizuálnímu myšlení, které sdílíme se zvířaty.

270
00:11:25,000 --> 00:11:28,000
Toto je práce doktora Bruce Millera.

271
00:11:28,000 --> 00:11:31,000
Studoval pacienty s Alzheimerem,

272
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
kteří mají demenci v předním mozkovém laloku.

273
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
Demence "snědla" jazykovou část jejich mozku,

274
00:11:36,000 --> 00:11:41,000
a například člověk, který kdysi prodával autorádia, namaloval tento obraz.

275
00:11:41,000 --> 00:11:45,000
Van Gogh toho asi nevěděl moc o fyzice,

276
00:11:45,000 --> 00:11:47,000
ale myslím, že je velice zajímavé,

277
00:11:47,000 --> 00:11:49,000
že vzory, které vidíte

278
00:11:49,000 --> 00:11:51,000
tady na jeho malbě,

279
00:11:51,000 --> 00:11:54,000
odpovídají statistickým modelům turbulence.

280
00:11:54,000 --> 00:11:56,000
Což mě odvádí k zajímavé myšlence,

281
00:11:56,000 --> 00:11:58,000
protože je možné, že tyto matematické

282
00:11:58,000 --> 00:12:00,000
vzory máme přímo v naších mozcích.

283
00:12:00,000 --> 00:12:02,000
A když tady dneska přednášel pan Wolfram,

284
00:12:02,000 --> 00:12:04,000
dělala jsem si spoustu poznámek o klíčových slovech,

285
00:12:04,000 --> 00:12:06,000
které mohu použít při vyhledávání.

286
00:12:06,000 --> 00:12:10,000
Myslím, že o tom budu hodně povídat během svých přednášek autistům.

287
00:12:10,000 --> 00:12:12,000
Opravdu těmto dětem musíme ukázat zajímavé věci.

288
00:12:12,000 --> 00:12:14,000
A školy bohužel zrušily

289
00:12:14,000 --> 00:12:16,000
výtvarku a dílny.

290
00:12:16,000 --> 00:12:19,000
Výtvarka byla mým nejoblíbenějším předmětem.

291
00:12:19,000 --> 00:12:21,000
Opravdu musíme přemýšlet nad všemi typy myslí.

292
00:12:21,000 --> 00:12:24,000
A opravdu musíme pracovat se všemi typy myslí,

293
00:12:24,000 --> 00:12:27,000
protože v budoucnu budeme

294
00:12:27,000 --> 00:12:30,000
všechny tyto typy lidí potřebovat.

295
00:12:30,000 --> 00:12:32,000
Je tedy na čase promluvit o práci.

296
00:12:32,000 --> 00:12:34,000
Můj učitel vědy mě naučil studovat,

297
00:12:34,000 --> 00:12:37,000
i přestože jsem původně studovat nechtěla.

298
00:12:37,000 --> 00:12:39,000
Zároveň jsem však také získávala pracovní zkušenosti.

299
00:12:39,000 --> 00:12:41,000
Dneska potkávám spoustu dětí, které nikdo nenaučil úplně základní věci,

300
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
jako například dochvilnost,

301
00:12:43,000 --> 00:12:45,000
což mě naučili, když mě bylo osm let.

302
00:12:45,000 --> 00:12:48,000
Nebo jak se chovat u stolu při nedělních sešlostech u babičky.

303
00:12:48,000 --> 00:12:51,000
Naučili mě to, když jsem byla velmi, velmi mladá.

304
00:12:51,000 --> 00:12:54,000
A když mě bylo třináct, pracovala jsem jako švadlena,

305
00:12:54,000 --> 00:12:56,000
sešívala jsem oblečení.

306
00:12:56,000 --> 00:12:59,000
Na vyšší odborné škole jsem měla pracovní stáže.

307
00:12:59,000 --> 00:13:02,000
Hodně jsem stavěla.

308
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
A také jsem se musela naučit dělat přiřazené úkoly.

309
00:13:05,000 --> 00:13:09,000
Protože jediné, co jsem chtěla dělat jako malá, bylo kreslit obrázky koňů.

310
00:13:09,000 --> 00:13:11,000
A matka mi řekla: "Pojďme nakreslit něco jiného."

311
00:13:11,000 --> 00:13:13,000
Tyto děti se musí naučit, jak dělat něco jiného.

312
00:13:13,000 --> 00:13:15,000
Řekněme, že dítě má fixaci na Lego.

313
00:13:15,000 --> 00:13:18,000
Pomožme mu stavět také něco jiného.

314
00:13:18,000 --> 00:13:20,000
Autistická mysl bývá

315
00:13:20,000 --> 00:13:22,000
typicky upnutá či fixovaná.

316
00:13:22,000 --> 00:13:24,000
Když dítě zbožňuje závodní auta,

317
00:13:24,000 --> 00:13:26,000
je třeba použít závodní auta k výuce matematiky.

318
00:13:26,000 --> 00:13:29,000
Ať třeba přijdou na to, jak dlouho bude autu trvat ujetí jisté vzdálenosti.

319
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
Jinými slovy, použijte fixaci k motivaci dítěte.

320
00:13:33,000 --> 00:13:36,000
Toto je jedna ze základních věcí, kterou musíme dělat.

321
00:13:36,000 --> 00:13:39,000
Skutečně mě štve, když učitelé,

322
00:13:39,000 --> 00:13:42,000
obzvláště mimo tuto část země,

323
00:13:42,000 --> 00:13:44,000
neví jak s těmito chytrými dětmi nakládat.

324
00:13:44,000 --> 00:13:46,000
Skutečně mě to vytáčí.

325
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
Čím se mohou živit vizuálně myslící, až dospějí?

326
00:13:48,000 --> 00:13:51,000
Mohou být grafickými designéry, dělat mnohé s počítači,

327
00:13:51,000 --> 00:13:56,000
fotografii, průmyslový design.

328
00:13:56,000 --> 00:13:58,000
Myšlení ve vzorech - to budou naší matematici,

329
00:13:58,000 --> 00:14:01,000
softwaroví inženýři, počítačoví programátoři,

330
00:14:01,000 --> 00:14:05,000
a všechny podobné typy profesí.

331
00:14:05,000 --> 00:14:08,000
A ti co myslí ve slovech, ti budou skvělí žurnalisti.

332
00:14:08,000 --> 00:14:11,000
Nebo také skvělí herci.

333
00:14:11,000 --> 00:14:13,000
Protože pokud chcete být jako autista společenský,

334
00:14:13,000 --> 00:14:16,000
musíte se naučit společenským dovednostem,

335
00:14:16,000 --> 00:14:19,000
a hrát je jako byste byli herci.

336
00:14:19,000 --> 00:14:22,000
Zkrátka je třeba se těmto dětem věnovat.

337
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
Což mě přivádí k mentorům.

338
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Můj učitel vědy nebyl ve skutečnosti akreditovaný učitel.

339
00:14:27,000 --> 00:14:29,000
Byl to vesmírný výzkumník z NASA.

340
00:14:29,000 --> 00:14:31,000
Některé státy nyní začínají povolovat lidem,

341
00:14:31,000 --> 00:14:33,000
kteří mají vysokoškolské vzdělání v biologii nebo chemii,

342
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
možnost přijít do školy a vyučovat biologii nebo chemii.

343
00:14:36,000 --> 00:14:38,000
Přesně to je třeba.

344
00:14:38,000 --> 00:14:40,000
Protože většina učitelů,

345
00:14:40,000 --> 00:14:42,000
kteří jsou pro tento typ dětí vhodní,

346
00:14:42,000 --> 00:14:44,000
jsou pouze v komunitních školách.

347
00:14:44,000 --> 00:14:47,000
Je třeba dostat obdobně dobré učitele do středních škol.

348
00:14:47,000 --> 00:14:50,000
Další co by mohlo být velice úspěšné,

349
00:14:50,000 --> 00:14:53,000
jsou lidé, kteří jsou v důchodu po práci v IT průmyslu.

350
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
Ti by také mohli s výukou dětí pomoci.

351
00:14:56,000 --> 00:14:59,000
A nezáleží na tom, jestli to, co je naučí je zastaralé,

352
00:14:59,000 --> 00:15:02,000
protože v prvé řadě jde o roznícení zájmu.

353
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Musíme ty děti zaujmout.

354
00:15:05,000 --> 00:15:08,000
A jakmile jsou zaujaty, všechno nové se naučí samy.

355
00:15:08,000 --> 00:15:10,000
Mentoři jsou nepostradatelní.

356
00:15:10,000 --> 00:15:12,000
Nemůžu nijak zveličit,

357
00:15:12,000 --> 00:15:15,000
jak důležitý byl můj učitel vědy pro mě.

358
00:15:15,000 --> 00:15:18,000
A musíme tyto děti také zaměstnat.

359
00:15:18,000 --> 00:15:20,000
A pokud už je zaměstnáte,

360
00:15:20,000 --> 00:15:23,000
je třeba jim dát specifické úkoly.

361
00:15:23,000 --> 00:15:26,000
Neříkejte jim, ať navrhnou nový software.

362
00:15:26,000 --> 00:15:28,000
Musíte jim to zadat specifičtěji.

363
00:15:28,000 --> 00:15:31,000
"Navrhujeme nový software pro telefon, který musí

364
00:15:31,000 --> 00:15:33,000
dělat něco specifického. A může při tom používat

365
00:15:33,000 --> 00:15:35,000
pouze omezené množství paměti."

366
00:15:35,000 --> 00:15:37,000
Toto je specificita, kterou potřebujete.

367
00:15:37,000 --> 00:15:39,000
A tím končím svou řeč.

368
00:15:39,000 --> 00:15:41,000
Chtěla bych poděkovat všem, že jste přišli.

369
00:15:41,000 --> 00:15:43,000
Bylo skvělé tady s vámi být.

370
00:15:43,000 --> 00:15:55,000
(Potlesk)

371
00:15:55,000 --> 00:15:58,000
Máte pro mě otázky? Tak dobře.

372
00:15:58,000 --> 00:15:59,000
(Potlesk)

373
00:15:59,000 --> 00:16:03,000
Chris Anderson: Velice děkuji, bylo to výborné.

374
00:16:03,000 --> 00:16:05,000
Jednou jste napsala citát, který mám velice rád:

375
00:16:05,000 --> 00:16:07,000
"Pokud by nějakým zázrakem autismus

376
00:16:07,000 --> 00:16:10,000
zmizel z povrchu Země,

377
00:16:10,000 --> 00:16:13,000
člověk by žil stále mezi lidmi okolo ohně

378
00:16:13,000 --> 00:16:15,000
před vstupem do jeskyně."

379
00:16:15,000 --> 00:16:17,000
Temple Grandin: Kdo myslíte, že vyrobil první kamenné kopí?

380
00:16:17,000 --> 00:16:20,000
Ten člověk měl Aspergera. A pokud byste odstranili

381
00:16:20,000 --> 00:16:22,000
veškeré autistické geny, nebylo by Sillicon Valley,

382
00:16:22,000 --> 00:16:24,000
a energetická krize by nikdy nebyla vyřešena.

383
00:16:24,000 --> 00:16:27,000
(Potlesk)

384
00:16:27,000 --> 00:16:29,000
CA: Chtěl bych se zeptat ještě na pár dalších věcí.

385
00:16:29,000 --> 00:16:31,000
A pokud bude cokoliv jakkoliv nevhodné,

386
00:16:31,000 --> 00:16:33,000
řekněte jen "Další otázku prosím."

387
00:16:33,000 --> 00:16:35,000
Řekněme, že je tady někdo,

388
00:16:35,000 --> 00:16:37,000
kdo má autistické dítě,

389
00:16:37,000 --> 00:16:39,000
nebo zná autistické dítě,

390
00:16:39,000 --> 00:16:42,000
a cítí se od něj být odstřižen,

391
00:16:42,000 --> 00:16:44,000
jakou byste mu dala radu?

392
00:16:44,000 --> 00:16:46,000
TG: Prvně záleží na věku dítěte.

393
00:16:46,000 --> 00:16:48,000
Pokud jsou dítěti, dva, tři, čtyři roky,

394
00:16:48,000 --> 00:16:50,000
nemluví, není společenské,

395
00:16:50,000 --> 00:16:52,000
tak nemůžu dostatečně zdůraznit

396
00:16:52,000 --> 00:16:56,000
nutnost minimálně 20-ti hodin týdně přímé práce s dítětem.

397
00:16:56,000 --> 00:16:59,000
Ovšem autismus přichází v různých obdobách.

398
00:16:59,000 --> 00:17:01,000
Asi polovina lidí na autistickém spektru

399
00:17:01,000 --> 00:17:03,000
se nenaučí mluvit, nebudou pracovat v Sillicon Valley,

400
00:17:03,000 --> 00:17:06,000
toto musíme pochopit.

401
00:17:06,000 --> 00:17:08,000
Ovšem potom máme ty chytré podivínské děti,

402
00:17:08,000 --> 00:17:10,000
které jsou jaksi řízlé autismem,

403
00:17:10,000 --> 00:17:12,000
a kde je třeba tyto děti roznítit tím,

404
00:17:12,000 --> 00:17:14,000
že budou dělat zajímavé věci.

405
00:17:14,000 --> 00:17:17,000
Já se dostávala mezi děti prostřednictvím společných zájmů.

406
00:17:17,000 --> 00:17:21,000
Jezdila jsem s nimi na koních, stavěla s nimi modely raket,

407
00:17:21,000 --> 00:17:23,000
elektroniku v laboratoři,

408
00:17:23,000 --> 00:17:25,000
a v 60-tých letech jsme dělali světelnou show

409
00:17:25,000 --> 00:17:28,000
lepením zrcadel ke gumovým membránám reproduktorů.

410
00:17:28,000 --> 00:17:31,000
To bylo něco, co jsme považovali za naprosto kůl.

411
00:17:31,000 --> 00:17:33,000
CA: Je pro rodiče nerealistické

412
00:17:33,000 --> 00:17:35,000
doufat, nebo si myslet, že je jejich dítě miluje,

413
00:17:35,000 --> 00:17:38,000
a nezbývá jim tak nic jiného, než po tom toužit?

414
00:17:38,000 --> 00:17:40,000
TG: Řeknu to takto, to dítě bude loajální.

415
00:17:40,000 --> 00:17:42,000
Když vám bude hořet dům, půjdou vás zachránit.

416
00:17:42,000 --> 00:17:45,000
CA: Wow. Když bych se zeptal lidí,

417
00:17:45,000 --> 00:17:47,000
co je jejich vášní, většina by asi odpověděla

418
00:17:47,000 --> 00:17:50,000
"Mé děti" nebo 'Můj milý."

419
00:17:50,000 --> 00:17:53,000
Co je vaší vášní?

420
00:17:53,000 --> 00:17:55,000
TG: Mou vášní je dělat věci,

421
00:17:55,000 --> 00:17:57,000
které dělají tento svět lepším místem.

422
00:17:57,000 --> 00:17:59,000
Když mi matka autistického dítěte řekne,

423
00:17:59,000 --> 00:18:01,000
"Mé dítě je na univerzitě díky vaší knize,

424
00:18:01,000 --> 00:18:03,000
nebo díky vaší přednášce," to mě dělá opravdu šťastnou.

425
00:18:03,000 --> 00:18:06,000
Nebo třeba když jsem v 80-tých letech pracovala

426
00:18:06,000 --> 00:18:08,000
v jatečních podnicích - byly naprosto příšerné.

427
00:18:08,000 --> 00:18:12,000
Vymyslela jsem skutečně jednoduchý bodovací systém,

428
00:18:12,000 --> 00:18:14,000
který měřil výsledky - kolik zvířat upadlo,

429
00:18:14,000 --> 00:18:16,000
kolik zvířat bylo uhozeno,

430
00:18:16,000 --> 00:18:18,000
kolik zvířat naříkalo.

431
00:18:18,000 --> 00:18:20,000
Velice jednoduchý systém

432
00:18:20,000 --> 00:18:22,000
založený na přímém pozorování pár věcí.

433
00:18:22,000 --> 00:18:24,000
A fungovalo to skutečně dobře. Těšilo mě vidět,

434
00:18:24,000 --> 00:18:27,000
že to má skutečný dopad na skutečný svět.

435
00:18:27,000 --> 00:18:29,000
Takových věcí potřebujeme mnohem více,

436
00:18:29,000 --> 00:18:31,000
a mnohem méně těch abstraktních.

437
00:18:31,000 --> 00:18:38,000
(Potlesk)

438
00:18:38,000 --> 00:18:40,000
CA: Když jsme spolu mluvili po telefonu, říkala jste,

439
00:18:40,000 --> 00:18:42,000
což mě opravdu ohromilo, že jedna z věcí

440
00:18:42,000 --> 00:18:46,000
pro které jste nadšena jsou serverové farmy. Proč je tomu tak?

441
00:18:46,000 --> 00:18:49,000
TG: Tím důvodem pro mé nadšení je to,

442
00:18:49,000 --> 00:18:52,000
že tyto farmy obsahují vědomosti.

443
00:18:52,000 --> 00:18:54,000
Podobně jako knihovny.

444
00:18:54,000 --> 00:18:56,000
Pro mě jsou vědomosti něčím,

445
00:18:56,000 --> 00:18:58,000
co je extrémně hodnotné. Asi před 10-ti lety

446
00:18:58,000 --> 00:19:00,000
byla zaplavena jedna z knihoven.

447
00:19:00,000 --> 00:19:02,000
Ještě před tím, než se stal internet tím čím je dnes.

448
00:19:02,000 --> 00:19:04,000
A já byla skutečně naštvaná, protože všechny ty knihy

449
00:19:04,000 --> 00:19:06,000
a všechny ty vědomosti byly zničeny.

450
00:19:06,000 --> 00:19:08,000
A serverové farmy nebo datová centra

451
00:19:08,000 --> 00:19:11,000
jsou úžasnými knihovnami vědomostí.

452
00:19:11,000 --> 00:19:14,000
CA: Temple, musím říct, že bylo mým absolutním potěšením mít vás tady na TEDu.

453
00:19:14,000 --> 00:19:17,000
TG: Děkuji, děkuji mnohokrát.

454
00:19:17,000 --> 00:19:23,000
(Potlesk)