1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Eu acho que vou começar falando só um pouco sobre

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
o que realmente é o autismo.

3
00:00:04,000 --> 00:00:07,000
Autismo é um continuum muito grande

4
00:00:07,000 --> 00:00:10,000
que vem dos mais severos, crianças que se mantêm não-verbais,

5
00:00:10,000 --> 00:00:13,000
até o seu topo, aos brilhantes cientistas e engenheiros.

6
00:00:13,000 --> 00:00:15,000
E eu agora me sinto em casa aqui.

7
00:00:15,000 --> 00:00:17,000
Porque há muitos geneticamente autistas aqui.

8
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
Você não teria nenhum...

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

10
00:00:23,000 --> 00:00:25,000
É um continuum de tratos.

11
00:00:25,000 --> 00:00:28,000
Quando que um "nerd" torna-se um

12
00:00:28,000 --> 00:00:30,000
Asperger, que é apenas um leve autismo?

13
00:00:30,000 --> 00:00:33,000
Quero dizer, Einstein e Mozart

14
00:00:33,000 --> 00:00:35,000
e Tesla, seriam todos provavelmente diagnosticados

15
00:00:35,000 --> 00:00:37,000
com espectro autista hoje.

16
00:00:37,000 --> 00:00:40,000
E uma das coisas que está realmente me preocupando é

17
00:00:40,000 --> 00:00:43,000
pegar estas crianças que serão aquelas que vão inventar

18
00:00:43,000 --> 00:00:45,000
as próximas coisas de energia,

19
00:00:45,000 --> 00:00:49,000
agora, que Bill Gates falou sobre isto esta manhã.

20
00:00:49,000 --> 00:00:51,000
Ok. Agora, se você quer entender

21
00:00:51,000 --> 00:00:53,000
autismo, animais.

22
00:00:53,000 --> 00:00:55,000
E eu quero falar para você agora sobre diferentes modos de pensar.

23
00:00:55,000 --> 00:00:58,000
Você tem que fugir da linguagem verbal.

24
00:00:58,000 --> 00:01:00,000
Eu penso em imagens.

25
00:01:00,000 --> 00:01:03,000
Eu não penso em linguagem falada.

26
00:01:03,000 --> 00:01:05,000
Agora, a coisa sobre a mente autista

27
00:01:05,000 --> 00:01:08,000
é que ela se prende aos detalhes.

28
00:01:08,000 --> 00:01:10,000
Ok, isto é um teste onde você deve

29
00:01:10,000 --> 00:01:12,000
escolher as letras grandes, ou pegar as letras pequenas.

30
00:01:12,000 --> 00:01:14,000
E as mentes autistas pegam as

31
00:01:14,000 --> 00:01:16,000
letras pequenas mais rapidamente.

32
00:01:16,000 --> 00:01:20,000
E a coisa é que o cérebro normal ignora os detalhes.

33
00:01:20,000 --> 00:01:22,000
Bem, se você está construindo uma ponte, detalhes são muito importantes

34
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
porque ela cairá se você ignorar os detalhes.

35
00:01:25,000 --> 00:01:28,000
E uma das minhas grandes preocupações com muitas coisas políticas hoje

36
00:01:28,000 --> 00:01:30,000
é, coisas estão ficando abstratas demais.

37
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
Pessoas estão deixando de fazer

38
00:01:32,000 --> 00:01:34,000
as coisas com as mãos.

39
00:01:34,000 --> 00:01:36,000
Eu estou realmente preocupada, pois muitas das escolas têm tirado

40
00:01:36,000 --> 00:01:38,000
as aulas de trabalhos manuais,

41
00:01:38,000 --> 00:01:40,000
porque arte e aulas como estas,

42
00:01:40,000 --> 00:01:42,000
eram as aulas onde eu era excelente.

43
00:01:42,000 --> 00:01:44,000
Ok, no meu trabalho com gado,

44
00:01:44,000 --> 00:01:47,000
eu percebia muitas coisas pequenas que a maioria não via

45
00:01:47,000 --> 00:01:49,000
que fazia com que o gado hesitasse em sair. Como, por exemplo

46
00:01:49,000 --> 00:01:52,000
esta bandeira tremulando, bem na frente da área veterinária.

47
00:01:52,000 --> 00:01:55,000
Este alimentadouro ia acabar com toda a instalação veterinária,

48
00:01:55,000 --> 00:01:57,000
tudo o que precisaram fazer foi remover a bandeira.

49
00:01:57,000 --> 00:02:00,000
Movimentos rápidos, contraste.

50
00:02:00,000 --> 00:02:02,000
No início dos anos 70, quando comecei, eu desci direto

51
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
aos currais para ver o que o gado estava vendo.

52
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
As pessoas acharam uma loucura. Uma capa em uma cerca faria eles hesitarem em caminhar.

53
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Sombras fariam eles pararem de caminhar, uma mangueira no chão.

54
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
Pessoas não estavam percebendo estas coisas,

55
00:02:12,000 --> 00:02:14,000
uma corrente pendurada,

56
00:02:14,000 --> 00:02:16,000
e isto é mostrado de um jeito muito, muito legal no filme.

57
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
De fato, eu amei o filme, como eles

58
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
duplicaram todos os meus projetos. Este é o lado inteligente.

59
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
Meus desenhos tiveram que estrelar no filme também.

60
00:02:23,000 --> 00:02:25,000
E na verdade ele se chama Temple Grandin,

61
00:02:25,000 --> 00:02:27,000
e não "Pensando em Imagens"

62
00:02:27,000 --> 00:02:29,000
Então, o que é pensar em imagens? É literalmente um filme

63
00:02:29,000 --> 00:02:31,000
na sua cabeça.

64
00:02:31,000 --> 00:02:33,000
Minha mente trabalha como o Google para imagens.

65
00:02:33,000 --> 00:02:36,000
Agora, quando eu era uma jovem criança, eu não sabia que meu pensamento era diferente.

66
00:02:36,000 --> 00:02:38,000
Eu pensava que todo o mundo pensava em imagens.

67
00:02:38,000 --> 00:02:40,000
E então quando eu fiz meu livro, "Pensando em Imagens",

68
00:02:40,000 --> 00:02:43,000
eu comecei a entrevistar pessoas sobre como elas pensam.

69
00:02:43,000 --> 00:02:45,000
E fiquei chocada ao ver que meu pensamento

70
00:02:45,000 --> 00:02:47,000
meu pensamento era muito diferente. Como se eu disesse,

71
00:02:47,000 --> 00:02:49,000
"Pense em uma torre de igreja"

72
00:02:49,000 --> 00:02:51,000
a maioria das pessoas pegam este tipo de generalizada e genérica aqui.

73
00:02:51,000 --> 00:02:53,000
Agora, quem sabe isto não seja verdade nesta sala,

74
00:02:53,000 --> 00:02:57,000
mas vai ser verdade em muitos locais diferentes.

75
00:02:57,000 --> 00:02:59,000
Eu vejo apenas imagens específicas

76
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Elas se acendem na minha memória, como o Google para fotografias.

77
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
E no filme, eles tiveram uma grande cena lá,

78
00:03:05,000 --> 00:03:09,000
onde a palavra "sapato" é dita e uma pilha de sapatos dos anos 50 e 60

79
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
saltam na minha imaginação.

80
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Ok, lá está minha igreja de infância.

81
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
Aquela específica. Há algumas mais, Fort Collins.

82
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
Ok que tal as famosas?

83
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
E elas apenas aparecem, como esta aqui

84
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
Apenas muito rapidamente, como o Google para imagens.

85
00:03:24,000 --> 00:03:26,000
E elas aparecem uma por vez.

86
00:03:26,000 --> 00:03:28,000
E então eu penso, ok, bem, quem sabe nós poderemos ter neve,

87
00:03:28,000 --> 00:03:30,000
ou podemos ter uma tempestade,

88
00:03:30,000 --> 00:03:33,000
e eu posso segurá-las lá e torná-las em vídeos.

89
00:03:33,000 --> 00:03:36,000
Agora, pensamento visual foi um tremenda propriedade

90
00:03:36,000 --> 00:03:39,000
no meu trabalho desenhando estruturas para manejar o gado.

91
00:03:39,000 --> 00:03:41,000
E eu trabalhei duro mesmo em melhorar

92
00:03:41,000 --> 00:03:43,000
o modo como o gado era tratado no matadouro.

93
00:03:43,000 --> 00:03:46,000
Eu não vou mostrar nenhum slide desagradável de matadouro.

94
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
Eu tenho estas coisas no Youtube se você quiser olhar para isto.

95
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
Mas, uma das coisas que eu pude fazer no meu trabalho de desenho

96
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
é que eu pude atualmente testar a caminhada

97
00:03:54,000 --> 00:03:56,000
em um pedaço de equipamento na minha mente,

98
00:03:56,000 --> 00:03:59,000
como um sistema de realidade virtual.

99
00:03:59,000 --> 00:04:01,000
E esta é uma vista aérea

100
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
de uma recriação de um de meus projetos que foram usados no filme.

101
00:04:04,000 --> 00:04:06,000
Isto foi tão super legal,

102
00:04:06,000 --> 00:04:08,000
E havia muitos tipos de Asperger,

103
00:04:08,000 --> 00:04:11,000
e tipos de autismo, trabalhando no set de filmagens também.

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

105
00:04:13,000 --> 00:04:15,000
Mas uma das coisas que realmente me preocupa,

106
00:04:15,000 --> 00:04:19,000
é onde andam as versões mais jovens daquelas crianças hoje.

107
00:04:19,000 --> 00:04:22,000
Elas não estão acabando no Vale do Silício, onde elas pertencem.

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

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

110
00:04:30,000 --> 00:04:33,000
Agora, uma das coisas que aprendi muito cedo, porque eu não era muito social,

111
00:04:33,000 --> 00:04:37,000
é, que eu tinha que vender meu trabalho, e não eu mesma

112
00:04:37,000 --> 00:04:39,000
E o jeito que eu vendia empregos com animais de fazenda

113
00:04:39,000 --> 00:04:42,000
é, eu mostrava a eles meus desenhos, eu desenhava imagens de coisas.

114
00:04:42,000 --> 00:04:44,000
Outra coisa que me ajudou, quando criança,

115
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
é, garoto, nos anos 50 você aprendia modos.

116
00:04:46,000 --> 00:04:48,000
Você aprendia que você não podia tirar as mercadorias das estantes

117
00:04:48,000 --> 00:04:50,000
na loja e jogá-las por aí.

118
00:04:50,000 --> 00:04:53,000
Agora, quando crianças vão para terceira ou quarta série,

119
00:04:53,000 --> 00:04:56,000
você poderá ver que esta criança vai ser uma pensadora visual,

120
00:04:56,000 --> 00:04:58,000
desenhando em perspectiva. Agora, eu quero

121
00:04:58,000 --> 00:05:00,000
enfatizar que nem toda criança autista

122
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
vai ser uma pensadora visual.

123
00:05:02,000 --> 00:05:06,000
Agora, eu tive este exame do cérebro feito alguns anos atrás,

124
00:05:06,000 --> 00:05:08,000
e eu costumava brincar a respeito de ter uma

125
00:05:08,000 --> 00:05:10,000
gigantesca linha de tronco da internet

126
00:05:10,000 --> 00:05:12,000
indo fundo no meu cortex visual.

127
00:05:12,000 --> 00:05:14,000
Esta é a imagem tensora.

128
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
E minha grande grande linha de tronco da internet

129
00:05:16,000 --> 00:05:18,000
é duas vezes maior que a do controle.

130
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
As linhas vermelhas sou eu,

131
00:05:20,000 --> 00:05:24,000
e as linhas azuis são o controle com mesmo sexo e idade.

132
00:05:24,000 --> 00:05:26,000
E ali eu tenho uma gigante,

133
00:05:26,000 --> 00:05:28,000
e o controle logo ali, o azul,

134
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
tem uma realmente pequena.

135
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
E algumas das pesquisas agora estão mostrando

136
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
que pessoas com espectro autista na verdade pensam com o cortex visual primário.

137
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
Agora, a coisa é, o pensador visual é apenas um tipo de mente.

138
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Veja, a mente autista tende a ser uma mente especialista.

139
00:05:44,000 --> 00:05:48,000
Boa em uma coisa, ruim em outra.

140
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
E onde eu era ruim era em álgebra. E nunca me deixaram

141
00:05:50,000 --> 00:05:52,000
ter geometria ou trigonometria.

142
00:05:52,000 --> 00:05:55,000
Erro gigantesco. Estou descobrindo muitos garotos que pulam álgebra,

143
00:05:55,000 --> 00:05:57,000
e vão direto para geometria e trigonometria.

144
00:05:57,000 --> 00:06:00,000
Agora, outro tipo de mente é o pensador em padrões.

145
00:06:00,000 --> 00:06:02,000
Mais abstrato. Este são vocês, engenheiros,

146
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
vocês, programadores de computador.

147
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Agora, isto é pensar em padrões. Este gafanhoto

148
00:06:06,000 --> 00:06:08,000
é feito com uma única folha de papel,

149
00:06:08,000 --> 00:06:10,000
sem cortes ou fita adesiva.

150
00:06:10,000 --> 00:06:13,000
E ali no fundo está o padrão para dobrá-lo.

151
00:06:13,000 --> 00:06:15,000
Aqui estão os padrões de pensamento,

152
00:06:15,000 --> 00:06:18,000
foto-realísticos pensadores visuais, como eu.

153
00:06:18,000 --> 00:06:22,000
Pensadores em padrões, música e mentes matemáticas.

154
00:06:22,000 --> 00:06:24,000
Algumas têm problemas com leitura com frequência.

155
00:06:24,000 --> 00:06:26,000
Você verá também estes problemas com

156
00:06:26,000 --> 00:06:29,000
crianças que são disléxicas.

157
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Você verá estes diferentes tipos de mentes.

158
00:06:31,000 --> 00:06:34,000
E também existe a mente verbal. Conhecem cada fato sobre tudo.

159
00:06:34,000 --> 00:06:36,000
Agora, outra coisa são os problemas com os sentidos.

160
00:06:36,000 --> 00:06:40,000
Eu estava muito preocupada em botar este negócio no meu rosto.

161
00:06:40,000 --> 00:06:43,000
E eu cheguei meia hora adiantada

162
00:06:43,000 --> 00:06:45,000
para que eu pudesse colocá-lo e me acostumar com ele.

163
00:06:45,000 --> 00:06:48,000
E eles o dobraram, para que não acerte meu queixo.

164
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
Mas o sensório é um problema. Algumas crianças se incomodam com luzes fluorescentes;

165
00:06:51,000 --> 00:06:54,000
outras têm problemas com sensibilidade ao som.

166
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
Você sabe, isto é variável.

167
00:06:57,000 --> 00:07:01,000
Agora, pensamento visual me deu muitos insights

168
00:07:01,000 --> 00:07:03,000
sobre a mente animal.

169
00:07:03,000 --> 00:07:06,000
Porque pense nisto. Um animal é um pensador baseado em sentidos,

170
00:07:06,000 --> 00:07:10,000
não verbal. Pensa em imagens.

171
00:07:10,000 --> 00:07:13,000
Pensa em sons. Pensa em cheiros.

172
00:07:13,000 --> 00:07:16,000
Pense sobre quanta informação há em um hidrante de incêndio.

173
00:07:16,000 --> 00:07:19,000
Ele sabe quem esteve ali, quando estiveram ali,

174
00:07:19,000 --> 00:07:22,000
se eram amigos ou inimigos, se há alguém com quem possa se encontrar.

175
00:07:22,000 --> 00:07:25,000
Há uma tonelada de informações naquele hidrante.

176
00:07:25,000 --> 00:07:29,000
São todas informações muito detalhadas.

177
00:07:29,000 --> 00:07:31,000
E, olhando para este tipo de detalhes

178
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
me deu vários insights sobre animais.

179
00:07:33,000 --> 00:07:37,000
Agora, a mente animal, e também a minha mente

180
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
coloca informações baseadas nos sentidos

181
00:07:39,000 --> 00:07:41,000
em categorias.

182
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
Homem a cavalo,

183
00:07:43,000 --> 00:07:45,000
e um homem no chão,

184
00:07:45,000 --> 00:07:47,000
que é visto como duas coisas totalmente diferentes.

185
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Você poderia ter um cavalo que foi abusado por um cavaleiro.

186
00:07:50,000 --> 00:07:52,000
Eles estarão absolutamente bem com o veterinário,

187
00:07:52,000 --> 00:07:55,000
e com o colocador de ferradura, mas você não pode cavalgá-lo.

188
00:07:55,000 --> 00:07:58,000
Você tem outro cavalo, onde quem sabe, o colocador de ferraduras bata nele,

189
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
e ele será terrível para tudo estiver no chão,

190
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
com o veterinário, mas uma pessoa pode cavalgá-lo.

191
00:08:03,000 --> 00:08:05,000
O gado é do mesmo jeito.

192
00:08:05,000 --> 00:08:07,000
Homem a cavalo,

193
00:08:07,000 --> 00:08:09,000
um homem a pé, são duas coisas diferentes.

194
00:08:09,000 --> 00:08:11,000
Você ve, é uma imagem diferente.

195
00:08:11,000 --> 00:08:14,000
Veja, eu quero que pense sobre como específico isto é.

196
00:08:14,000 --> 00:08:18,000
Agora, esta habilidade de colocar informações em categorias,

197
00:08:18,000 --> 00:08:21,000
eu acho muitas pessoas que não são muito boas nisto.

198
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Quando estou fora avaliando problemas em equipamentos

199
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
ou problemas com algo em uma usina,

200
00:08:25,000 --> 00:08:29,000
eles não parecem ser capazes de perceber, "Eu tenho um problema com treinamento de pessoas?

201
00:08:29,000 --> 00:08:31,000
Ou eu tenho algo errado com o equipamento?"

202
00:08:31,000 --> 00:08:33,000
Em outras palavras, categorize o problema com o equipamento,

203
00:08:33,000 --> 00:08:35,000
de um problema com as pessoas.

204
00:08:35,000 --> 00:08:38,000
Eu encontro muitas pessoas com dificuldades em fazer isto.

205
00:08:38,000 --> 00:08:41,000
Agora, vamos dizer que eu descobri que é um problema com equipamento.

206
00:08:41,000 --> 00:08:43,000
É um problema pequeno, com algo simples que eu possa consertar?

207
00:08:43,000 --> 00:08:46,000
Ou o design inteiro do produto está errado?

208
00:08:46,000 --> 00:08:49,000
Pessoas têm dificuldades em perceber isto.

209
00:08:49,000 --> 00:08:51,000
Vamos olhar para outra coisa parecida, sabe,

210
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
resolvendo problemas que tornam as linhas aéreas mais seguras.

211
00:08:53,000 --> 00:08:55,000
Sim, sou uma passageira de um milhão de milhas.

212
00:08:55,000 --> 00:08:57,000
Faço muitos e muitos voos.

213
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
e se eu estivesse com a Força Aérea Americana,

214
00:09:00,000 --> 00:09:04,000
sobre o que eu faria mais observações?

215
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
Seriam suas caudas.

216
00:09:06,000 --> 00:09:09,000
Sabe, 5 quedas fatais nos últimos 20 anos,

217
00:09:09,000 --> 00:09:13,000
foram porque a cauda caiu ou a coisa para dirigir a cauda dentro dela quebrou

218
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
de algum jeito.

219
00:09:15,000 --> 00:09:17,000
Suas caudas, de maneira pura e simples.

220
00:09:17,000 --> 00:09:19,000
E quando os pilotos andam ao redor do avião, adivinhe? Eles não podem ver

221
00:09:19,000 --> 00:09:21,000
aquela coisa dentro da cauda.

222
00:09:21,000 --> 00:09:23,000
Sabe, agora enquanto penso nisso,

223
00:09:23,000 --> 00:09:26,000
estou puxando toda aquela informações específicas.

224
00:09:26,000 --> 00:09:29,000
É específico. Então, veja, meu pensamento está emergindo.

225
00:09:29,000 --> 00:09:33,000
Eu pego todas as pequenas peças e as ponho juntas, como um quebra-cabeças.

226
00:09:33,000 --> 00:09:35,000
Agora, aqui um cavalo que estava morrendo de medo

227
00:09:35,000 --> 00:09:37,000
de chapéus pretos de vaqueiro.

228
00:09:37,000 --> 00:09:39,000
Ele foi abusado por alguém de chapéu preto.

229
00:09:39,000 --> 00:09:42,000
chapéu branco, tudo bem.

230
00:09:42,000 --> 00:09:45,000
Agora, a coisa é, o mundo vai precisar

231
00:09:45,000 --> 00:09:47,000
de todos os diferentes tipos de mentes

232
00:09:47,000 --> 00:09:49,000
para trabalharem juntas.

233
00:09:49,000 --> 00:09:52,000
Teremos que trabalhar em desenvolver todos estes tipos de mentes.

234
00:09:52,000 --> 00:09:55,000
E uma das coisas que está me deixando louca mesmo,

235
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
enquando viajo por aí fazendo encontros de autismo,

236
00:09:57,000 --> 00:10:00,000
é que estou vendo muitos garotos nerds espertos.

237
00:10:00,000 --> 00:10:03,000
E que eles não são apenas muito sociais

238
00:10:03,000 --> 00:10:05,000
E ninguém está trabalhando em desenvolver seus interesses

239
00:10:05,000 --> 00:10:07,000
em algo como ciência.

240
00:10:07,000 --> 00:10:10,000
E isto traz à tona toda aquela coisa com meu professor de ciências.

241
00:10:10,000 --> 00:10:13,000
Meu professor de ciências é mostrado de forma absolutamente linda no filme.

242
00:10:13,000 --> 00:10:15,000
Eu era uma estudante pateta. Quando estava na escola

243
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
eu apenas não me importava em estudar

244
00:10:18,000 --> 00:10:21,000
até que eu tive aula de ciências com o Sr Carlock.

245
00:10:21,000 --> 00:10:24,000
Ele que é agora Dr Carlock no filme.

246
00:10:24,000 --> 00:10:27,000
E ele me desafiou

247
00:10:27,000 --> 00:10:30,000
a descobrir uma sala com ilusão de óptica.

248
00:10:30,000 --> 00:10:32,000
Isto mostra toda a coisa de que você tem que mostrar às crianças

249
00:10:32,000 --> 00:10:34,000
coisas interessantes.

250
00:10:34,000 --> 00:10:37,000
Sabe, uma das coisas que eu acho que, quem sabe o TED deveria fazer

251
00:10:37,000 --> 00:10:40,000
é dizer a todas as escolas sobre todas as grandes palestras que estão no TED,

252
00:10:40,000 --> 00:10:42,000
e que há todos os tipos de grandes coisas na internet,

253
00:10:42,000 --> 00:10:44,000
para deixar estas crianças acesas.

254
00:10:44,000 --> 00:10:47,000
Porque eu estou vendo muitos destas crianças nerds espertas,

255
00:10:47,000 --> 00:10:50,000
e os professores por aí no meio-oeste, e nas outras partes do país,

256
00:10:50,000 --> 00:10:52,000
quando você sai longe dessas áreas tecnológicas,

257
00:10:52,000 --> 00:10:54,000
eles não sabem o que fazer com estas crianças.

258
00:10:54,000 --> 00:10:56,000
E eles não irão até o caminho certo.

259
00:10:56,000 --> 00:10:58,000
A coisa é, você pode fazer uma mente

260
00:10:58,000 --> 00:11:01,000
ser mais que uma mente pensadora e cognitiva.

261
00:11:01,000 --> 00:11:04,000
Ou sua mente pode ser conectada para ser mais social.

262
00:11:04,000 --> 00:11:06,000
E o que algumas pesquisas têm mostrado agora em autismo,

263
00:11:06,000 --> 00:11:08,000
é que pode haver conexões extras aqui,

264
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
na mente realmente brilhante, e nós perdemos alguns circuitos sociais aqui.

265
00:11:11,000 --> 00:11:15,000
É um tipo de troca entre raciocínio e social.

266
00:11:15,000 --> 00:11:17,000
E então você pode chegar ao ponto onde é tão severo

267
00:11:17,000 --> 00:11:20,000
que você vai ter uma pessoa que vai ser uma não-verbal.

268
00:11:20,000 --> 00:11:22,000
Na mente humana normal

269
00:11:22,000 --> 00:11:25,000
linguagem se emparelha com o pensamento visual que dividimos com os animais.

270
00:11:25,000 --> 00:11:28,000
Este é o trabalho do Dr Bruce Miller.

271
00:11:28,000 --> 00:11:31,000
E ele estudou pacientes com Alzheimer

272
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
que tinham demência do lobo frontal temporal.

273
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
E a demência comeu as partes de linguagens do cérebro,

274
00:11:36,000 --> 00:11:41,000
e esta obra de arte veio de alguém que costumava instalar sons estéreos em carros.

275
00:11:41,000 --> 00:11:45,000
Agora, Van Gogh não sabe nada sobre física.

276
00:11:45,000 --> 00:11:47,000
Mas eu acho que é muito interessante

277
00:11:47,000 --> 00:11:49,000
que houve algum trabalho feito para mostrar isso

278
00:11:49,000 --> 00:11:51,000
este padrão de redemoinho nesta pintura

279
00:11:51,000 --> 00:11:54,000
seguiu um modelo estatístico de turbulência.

280
00:11:54,000 --> 00:11:56,000
Que traz à tona toda a idéia interessante

281
00:11:56,000 --> 00:11:58,000
de que, talvez alguns destes padrões matemáticos

282
00:11:58,000 --> 00:12:00,000
estejam em nossa própria cabeça.

283
00:12:00,000 --> 00:12:02,000
E a coisa do Wolfram que eu estava

284
00:12:02,000 --> 00:12:04,000
anotando e eu estava escrevendo todas

285
00:12:04,000 --> 00:12:06,000
as palavras de busca que eu pudesse usar

286
00:12:06,000 --> 00:12:10,000
porque eu acho que isto vai seguir em minhas palestras de autismo.

287
00:12:10,000 --> 00:12:12,000
Nós temos que mostrar a estas crianças coisas interessantes.

288
00:12:12,000 --> 00:12:14,000
E elas tem retirado as aulas de mecânica de carros

289
00:12:14,000 --> 00:12:16,000
e aulas de desenhos e aulas de arte.

290
00:12:16,000 --> 00:12:19,000
Quero dizer que arte foi meu melhor tema na escola.

291
00:12:19,000 --> 00:12:21,000
Temos que pensar sobre todos estes diferentes tipos de mentes.

292
00:12:21,000 --> 00:12:24,000
E temos que absolutamente trabalhar com estes tipos de mentes,

293
00:12:24,000 --> 00:12:27,000
porque absolutamente precisaremos

294
00:12:27,000 --> 00:12:30,000
destes tipos de pessoas no futuro.

295
00:12:30,000 --> 00:12:32,000
E vamos falar de empregos.

296
00:12:32,000 --> 00:12:34,000
Ok, meu professor de ciência me pôs estudando

297
00:12:34,000 --> 00:12:37,000
porque eu era uma pateta que não queria estudar.

298
00:12:37,000 --> 00:12:39,000
Mas quer saber? Eu estava pegando experiência de trabalho.

299
00:12:39,000 --> 00:12:41,000
Estou vendo muitos destes garotos espertos que não aprenderam coisas básicas,

300
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
do tipo "como não se atrasar".

301
00:12:43,000 --> 00:12:45,000
Eu aprendi isto quando tinha oito anos de idade.

302
00:12:45,000 --> 00:12:48,000
Sabe, como ter modos à mesa na festa de domingo da vovó.

303
00:12:48,000 --> 00:12:51,000
Aprendi isto quando era muito muito nova.

304
00:12:51,000 --> 00:12:54,000
E quando tinha 13 anos, eu tinha um emprego em uma loja de fazer vestidos

305
00:12:54,000 --> 00:12:56,000
vendendo roupas.

306
00:12:56,000 --> 00:12:59,000
Eu fiz estágios na universidade.

307
00:12:59,000 --> 00:13:02,000
Eu estava construindo coisas.

308
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
E eu também tive que aprender como fazer tarefas.

309
00:13:05,000 --> 00:13:09,000
Sabe, tudo o que eu queria era desenhar figuras de cavalos, quando era pequena.

310
00:13:09,000 --> 00:13:11,000
Minha mãe dizia, "Bem, vamos fazer um desenho de outra coisa."

311
00:13:11,000 --> 00:13:13,000
Eles têm que aprender a fazer outras coisas.

312
00:13:13,000 --> 00:13:15,000
Digamos que a criança é fixada em Legos.

313
00:13:15,000 --> 00:13:18,000
Vamos colocá-lo trabalhando em construir coisas diferentes.

314
00:13:18,000 --> 00:13:20,000
A coisa sobre a mente autista

315
00:13:20,000 --> 00:13:22,000
é que tende a se fixar em algo.

316
00:13:22,000 --> 00:13:24,000
Como se um garoto ama carros de corrida,

317
00:13:24,000 --> 00:13:26,000
vamos usar carros de corrida para matemática.

318
00:13:26,000 --> 00:13:29,000
Vamos descobrir quanto tempo leva para um carro de corrida percorrer uma certa distância.

319
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
Em outras palavras, use esta fixação

320
00:13:33,000 --> 00:13:36,000
para motivar aquela criança, é uma das coisas que precisamos fazer.

321
00:13:36,000 --> 00:13:39,000
Eu fico realmente desgostosa quando eles, sabe, os professores,

322
00:13:39,000 --> 00:13:42,000
especialmente quando você vai para longe desta parte do país,

323
00:13:42,000 --> 00:13:44,000
eles não sabem o que fazer com estas crianças espertas.

324
00:13:44,000 --> 00:13:46,000
Isto me deixa louca.

325
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
O que pensadores visuais farão quando crescerem?

326
00:13:48,000 --> 00:13:51,000
Podem fazer design gráfico, todas as coisas com computadores,

327
00:13:51,000 --> 00:13:56,000
fotografia, design industrial.

328
00:13:56,000 --> 00:13:58,000
Os pensadores em padrões, eles são aqueles que serão

329
00:13:58,000 --> 00:14:01,000
seus matemáticos, seus engenheiros de software,

330
00:14:01,000 --> 00:14:05,000
seus programadores de computador, todos estes tipos de trabalhos.

331
00:14:05,000 --> 00:14:08,000
E então você tem as mentes em palavras. Eles fazem grandes jornalistas.

332
00:14:08,000 --> 00:14:11,000
E eles também fazem muito muito bons atores em palco.

333
00:14:11,000 --> 00:14:13,000
Porque a coisa sobre ser autista é,

334
00:14:13,000 --> 00:14:16,000
eu tive que aprender habilidades sociais como estar encenando em uma peça.

335
00:14:16,000 --> 00:14:19,000
É apenas parecido, você só tem que aprender isto.

336
00:14:19,000 --> 00:14:22,000
E precisamos trabalhar com estes alunos.

337
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
E isto traz os mentores.

338
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Sabe, meu professor de ciências não era um professor acreditado.

339
00:14:27,000 --> 00:14:29,000
Ele era um cientista espacial da NASA.

340
00:14:29,000 --> 00:14:31,000
Agora, alguns estados estão entendendo isto para que

341
00:14:31,000 --> 00:14:33,000
se você tenha graduação em biologia ou em química,

342
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
você possa ir a escola e ensinar biologia ou química.

343
00:14:36,000 --> 00:14:38,000
Nós precisamos fazer isto.

344
00:14:38,000 --> 00:14:40,000
Porque o que estou observando é

345
00:14:40,000 --> 00:14:42,000
que os bons professores, para muitas destas crianças,

346
00:14:42,000 --> 00:14:44,000
estão fora, nas universidades da comunidade.

347
00:14:44,000 --> 00:14:47,000
Nós precisamos colocar alguns destes bons professores dentro das escolas.

348
00:14:47,000 --> 00:14:50,000
Outra coisa, que pode ser muito, muito, muito bem sucedida é,

349
00:14:50,000 --> 00:14:53,000
que há muitas pessoas que já se aposentaram

350
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
do trabalho na indústria de software, e que podem ensinar o seu filho.

351
00:14:56,000 --> 00:14:59,000
E não importa se o que ensinam a eles seja velho,

352
00:14:59,000 --> 00:15:02,000
porque o que você está fazendo é acender a faísca.

353
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Você está deixando aquela criança ligada.

354
00:15:05,000 --> 00:15:08,000
E você ligando-o, ele aprenderá todas as coisas novas.

355
00:15:08,000 --> 00:15:10,000
Mentores são essenciais.

356
00:15:10,000 --> 00:15:12,000
Eu não posso enfatizar o bastante

357
00:15:12,000 --> 00:15:15,000
sobre o que meu professor de ciências fez por mim.

358
00:15:15,000 --> 00:15:18,000
E temos que dar a eles mentores, contratá-los.

359
00:15:18,000 --> 00:15:20,000
E se você traz eles para estágios em suas empresas,

360
00:15:20,000 --> 00:15:23,000
a coisa sobre o autismo, o tipo da mente de Asperger,

361
00:15:23,000 --> 00:15:26,000
você tem que dar a eles uma tarefa específica. Não diga apenas, "Desenhe um novo software."

362
00:15:26,000 --> 00:15:28,000
Você tem que dizer a eles algo bem mais específico.

363
00:15:28,000 --> 00:15:31,000
"Bem, estamos desenhando um software para um telefone

364
00:15:31,000 --> 00:15:33,000
e tem que fazer uma coisa específica.

365
00:15:33,000 --> 00:15:35,000
E pode ser usada apenas esta quantidade de memória."

366
00:15:35,000 --> 00:15:37,000
É este o tipo de especificidade que precisa.

367
00:15:37,000 --> 00:15:39,000
Bem, este é o fim da minha palestra.

368
00:15:39,000 --> 00:15:41,000
E eu queria apenas agradecer a todos por virem.

369
00:15:41,000 --> 00:15:43,000
Foi ótimo estar aqui.

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

371
00:15:55,000 --> 00:15:58,000
Oh, você tem uma pergunta para mim? Ok.

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

373
00:15:59,000 --> 00:16:03,000
Chris Anderson: Muito obrigado por isto.

374
00:16:03,000 --> 00:16:05,000
Sabe, uma vez você escreveu, eu gosto desta frase,

375
00:16:05,000 --> 00:16:07,000
"Se por alguma mágica, o autismo tivesse sido

376
00:16:07,000 --> 00:16:10,000
erradicado da face da Terra,

377
00:16:10,000 --> 00:16:13,000
então, os homens ainda estariam se socializando na frente de uma fogueira

378
00:16:13,000 --> 00:16:15,000
na entrada de uma caverna."

379
00:16:15,000 --> 00:16:17,000
Temple Grandin: Porque quem você pensa que fez as primeiras lanças de pedra?

380
00:16:17,000 --> 00:16:20,000
O cara com Asperger. E se você eliminasse toda a genética do autismo

381
00:16:20,000 --> 00:16:22,000
não haveria mais o Vale do Silício,

382
00:16:22,000 --> 00:16:24,000
e a crise de energia não seria resolvida.

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

384
00:16:27,000 --> 00:16:29,000
CA: Então, eu queria fazer algumas outras perguntas.

385
00:16:29,000 --> 00:16:31,000
E se alguma destas parecerem inapropriadas,

386
00:16:31,000 --> 00:16:33,000
está tudo bem em dizer, "Próxima pergunta."

387
00:16:33,000 --> 00:16:35,000
Mas se houver alguém aqui

388
00:16:35,000 --> 00:16:37,000
que tenha um filho autista,

389
00:16:37,000 --> 00:16:39,000
ou conheça uma criança autista

390
00:16:39,000 --> 00:16:42,000
e se sinta meio que distante deles,

391
00:16:42,000 --> 00:16:44,000
qual conselho você daria a eles?

392
00:16:44,000 --> 00:16:46,000
TG: Bem, primeiro de tudo, você tem que ver a idade.

393
00:16:46,000 --> 00:16:48,000
Se tiver dois, três ou quatro anos de idade

394
00:16:48,000 --> 00:16:50,000
sabe, não fala, não interage socialmente,

395
00:16:50,000 --> 00:16:52,000
Eu não posso enfatizar o bastante,

396
00:16:52,000 --> 00:16:56,000
não espere, você precisa, no mínimo, 20 horas semanais de ensino individual com ele.

397
00:16:56,000 --> 00:16:59,000
Sabe, a coisa é, autismo vem em graus diferentes.

398
00:16:59,000 --> 00:17:01,000
Vai haver mais ou menos metade das pessoas no espectro

399
00:17:01,000 --> 00:17:03,000
que não irão aprender a falar, e elas não irão trabalhar

400
00:17:03,000 --> 00:17:06,000
no Vale do Silício, que não seria uma coisa razoável para que eles fizessem.

401
00:17:06,000 --> 00:17:08,000
Mas então você tem as crianças espertas

402
00:17:08,000 --> 00:17:10,000
que têm um toque de autismo,

403
00:17:10,000 --> 00:17:12,000
e que é onde você pode deixá-las ligadas

404
00:17:12,000 --> 00:17:14,000
em fazer coisas interessantes.

405
00:17:14,000 --> 00:17:17,000
Eu tive interação social através de interesses compartilhados.

406
00:17:17,000 --> 00:17:21,000
Eu cavalgava com outras crianças. Fazia modelos de foguetes com outras crianças,

407
00:17:21,000 --> 00:17:23,000
fazia laboratório de eletrônica com outras crianças,

408
00:17:23,000 --> 00:17:25,000
e nos anos 60 era colar espelhos

409
00:17:25,000 --> 00:17:28,000
na membrana de borracha de um autofalante para fazer um show de luzes.

410
00:17:28,000 --> 00:17:31,000
Isto era o que nós considerávamos super legal.

411
00:17:31,000 --> 00:17:33,000
CA: É irrreal para eles

412
00:17:33,000 --> 00:17:35,000
esperar ou pensar que essa criança

413
00:17:35,000 --> 00:17:38,000
os ame, assim como se pudesse, ao menos desejar isto.

414
00:17:38,000 --> 00:17:40,000
TG: Bem, deixe-me dizer a você que essa criança será leal.

415
00:17:40,000 --> 00:17:42,000
E se sua casa estiver queimando, eles irão te tirar dali.

416
00:17:42,000 --> 00:17:45,000
CA: Uau. Então, para a maioria das pessoas, você as pergunta

417
00:17:45,000 --> 00:17:47,000
sobre o que elas são mais apaixonadas e elas dizem coisas do tipo,

418
00:17:47,000 --> 00:17:50,000
"Meus filhos" ou "Meu amante."

419
00:17:50,000 --> 00:17:53,000
Você é apaixonada por o que?

420
00:17:53,000 --> 00:17:55,000
TG: Eu sou apaixonadapelo fato das coisas que eu faço

421
00:17:55,000 --> 00:17:57,000
estarem fazendo do mundo um melhor lugar.

422
00:17:57,000 --> 00:17:59,000
Quando eu encontro uma mãe de um filho autista que diz,

423
00:17:59,000 --> 00:18:01,000
"Meu filho foi para a faculdade por causa do seu livro,

424
00:18:01,000 --> 00:18:03,000
ou uma de suas palestras". Isto me faz feliz.

425
00:18:03,000 --> 00:18:06,000
Sabe, os planos dos matadouros, eu trabalhei com eles

426
00:18:06,000 --> 00:18:08,000
nos anos 80, eles eram absolutamente horríveis.

427
00:18:08,000 --> 00:18:12,000
Eu desenvolvi um sistema de avaliação realmente simples para matadouros

428
00:18:12,000 --> 00:18:14,000
onde você apenas media resultados, quantas cabeças de gado caíam,

429
00:18:14,000 --> 00:18:16,000
quantas cabeças de gado eram espetadas com choques,

430
00:18:16,000 --> 00:18:18,000
quantas estão mugindo com suas cabeças para fora?

431
00:18:18,000 --> 00:18:20,000
E é muito muito simples.

432
00:18:20,000 --> 00:18:22,000
Você observa diretamente algumas coisas simples.

433
00:18:22,000 --> 00:18:24,000
Funcionou muito bem. Eu tive a satisfação de ver

434
00:18:24,000 --> 00:18:27,000
coisas que fizeram uma verdadeira mudança

435
00:18:27,000 --> 00:18:29,000
no mundo real. Precisamos muito mais disso,

436
00:18:29,000 --> 00:18:31,000
e muito menos de coisas abstratas.

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

438
00:18:38,000 --> 00:18:40,000
CA: Quando nos falamos no telefone, uma das coisas que você disse que

439
00:18:40,000 --> 00:18:42,000
realmente me surpreendeu foi você ter dito

440
00:18:42,000 --> 00:18:46,000
que você era apaixonada pelas as fazendas servidoras. Conte-me sobre isto.

441
00:18:46,000 --> 00:18:49,000
TG: Bem, a razão que me excitou realmente quando eu li sobre isto é

442
00:18:49,000 --> 00:18:52,000
que ela contém conhecimento.

443
00:18:52,000 --> 00:18:54,000
Suas bibliotecas.

444
00:18:54,000 --> 00:18:56,000
E para mim, conhecimento é algo

445
00:18:56,000 --> 00:18:58,000
que é extremamente valioso. Então, quem sabe, há mais de 10 anos atrás

446
00:18:58,000 --> 00:19:00,000
agora nossa biblioteca foi inundada pela enchente.

447
00:19:00,000 --> 00:19:02,000
e isto foi antes da internet se tornar realmente grande.

448
00:19:02,000 --> 00:19:04,000
E eu estava realmente brava por todos os livros se estragarem

449
00:19:04,000 --> 00:19:06,000
porque era conhecimento sendo destruído.

450
00:19:06,000 --> 00:19:08,000
E fazendas servidoras, ou centros de dados

451
00:19:08,000 --> 00:19:11,000
são grandes bibliotecas do conhecimento.

452
00:19:11,000 --> 00:19:14,000
CA: Temple, posso dizer que é um deleite absoluto ter você no TED.

453
00:19:14,000 --> 00:19:17,000
TG: Bem, muito obrigado. Obrigado.

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