1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Penso que vou começar por falar um pouco sobre

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

3
00:00:04,000 --> 00:00:07,000
Autismo abrange um espectro muito amplo

4
00:00:07,000 --> 00:00:10,000
que vai do muito severo, no qual a criança permanece não verbal,

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

6
00:00:13,000 --> 00:00:15,000
Na verdade sinto-me em casa aqui

7
00:00:15,000 --> 00:00:17,000
porque há muitos genes do autismo nesta sala.

8
00:00:17,000 --> 00:00:19,000
Vocês não teriam nenhum...

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

10
00:00:23,000 --> 00:00:25,000
É um espectro abrangente de caracteristicas.

11
00:00:25,000 --> 00:00:28,000
Quando um "nerd" se revela ser um

12
00:00:28,000 --> 00:00:30,000
Aspie, que não é nada mais do que um grau leve de autismo?

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

14
00:00:33,000 --> 00:00:35,000
e o Tesla (Nikola), seriam todos provavelmente diagnosticados

15
00:00:35,000 --> 00:00:37,000
como sendo do espectro autista hoje em dia.

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

17
00:00:40,000 --> 00:00:43,000
tornar estas crianças naqueles que vão inventar

18
00:00:43,000 --> 00:00:45,000
as coisas ligadas às energias do futuro

19
00:00:45,000 --> 00:00:49,000
as tais que o Bill Gates falou esta manhã.

20
00:00:49,000 --> 00:00:51,000
Ok. Bem, se vocês querem perceber

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

22
00:00:53,000 --> 00:00:55,000
E agora quero falar com vocês sobre as diferentes formas de pensar.

23
00:00:55,000 --> 00:00:58,000
Vocês tem que se afastar 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.

26
00:01:03,000 --> 00:01:05,000
Então, o que acontece numa mente autista

27
00:01:05,000 --> 00:01:08,000
é que se foca nos detalhes

28
00:01:08,000 --> 00:01:10,000
Ok, este é um teste no qual vocês têm

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

30
00:01:12,000 --> 00:01:14,000
E o pensamento autista descobre as

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

32
00:01:16,000 --> 00:01:20,000
O que acontece é que o cérebro normal ignora os detalhes.

33
00:01:20,000 --> 00:01:22,000
Bem, se vocês estiverem a construir uma ponte, os detalhes são muito importantes

34
00:01:22,000 --> 00:01:25,000
porque a ponte pode caír se vocês ignorarem os detalhes

35
00:01:25,000 --> 00:01:28,000
E uma das minhas maiores preocupações com as práticas estabelecidas hoje em dia

36
00:01:28,000 --> 00:01:30,000
é que as coisas estão a ficar demasiado abstractas.

37
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
As pessoas estão-se a deixar de colocar

38
00:01:32,000 --> 00:01:34,000
as mãos à obra.

39
00:01:34,000 --> 00:01:36,000
Preocupa-me que muitas escolas tenham retirado

40
00:01:36,000 --> 00:01:38,000
as disciplinas práticas

41
00:01:38,000 --> 00:01:40,000
porque arte, e disciplinas do género

42
00:01:40,000 --> 00:01:42,000
essas eram as disciplinas em que eu era excelente.

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

44
00:01:44,000 --> 00:01:47,000
Eu reparei em certos pormenores que a maior parte das pessoas não nota

45
00:01:47,000 --> 00:01:49,000
e que fazem o gado entrar em pânico. Como, por exemplo,

46
00:01:49,000 --> 00:01:52,000
esta bandeira a flutuar ao vento, exactamente em frente às instalações do veterinário.

47
00:01:52,000 --> 00:01:55,000
O gado estava no pátio de alimentação quase a destruír as instalações veterinárias por completo.

48
00:01:55,000 --> 00:01:57,000
e tudo o que eles precisavam de fazer era mudar a bandeira de sítio.

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, eu desloquei-me

51
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
às cabines de contenção ver o que é que o gado via.

52
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
As pessoas pensavam que era uma loucura. Um casaco pendurado numa cerca assustava-os

53
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Assustavam-se com as sombras, com uma mangueira que estivesse no chão.

54
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
As pessoas não se apercebiam destas coisas,

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

56
00:02:14,000 --> 00:02:16,000
e isso é muito bem ilustrado no filme

57
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
Na verdade eu adorei o filme, a maneira como eles

58
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
duplicaram os meus projectos todos. É o meu lado "geek".

59
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
Os meus desenhos também desempenharam um papel no filme.

60
00:02:23,000 --> 00:02:25,000
Já agora, chama-se Temple Grandin,

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

62
00:02:27,000 --> 00:02:29,000
Então, como é pensar em imagens? É literalmente

63
00:02:29,000 --> 00:02:31,000
ver filmes na nossa cabeça.

64
00:02:31,000 --> 00:02:33,000
O meu cérebro funciona como o Google para Imagens.

65
00:02:33,000 --> 00:02:36,000
Bem, quando eu era uma criança não sabia que a minha forma de pensar era diferente.

66
00:02:36,000 --> 00:02:38,000
Eu pensava que toda a gente pensava em imagens.

67
00:02:38,000 --> 00:02:40,000
E quando escrevi o meu livro, Pensando em Imagens,

68
00:02:40,000 --> 00:02:43,000
comecei a perguntar às pessoas como é que elas pensam.

69
00:02:43,000 --> 00:02:45,000
E fiquei muito chocada por descobrir que o meu pensamento

70
00:02:45,000 --> 00:02:47,000
a minha forma de pensar é muito diferente. Por exemplo, se disser

71
00:02:47,000 --> 00:02:49,000
"Pensem numa torre de igreja"

72
00:02:49,000 --> 00:02:51,000
a maior parte tem uma imagem mais ou menos generalizadas de uma torre.

73
00:02:51,000 --> 00:02:53,000
Bem, se calhar nesta sala isto não se aplica,

74
00:02:53,000 --> 00:02:57,000
mas é verdade em muitos outros lugares.

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

76
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Elas aparecem na minha memória, como se esta fosse o Google para Imagens.

77
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
E no filme, fizeram uma cena excelente

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

79
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
começam a aparecer na minha imaginação.

80
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Ok, esta é a igreja da minha infância.

81
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
É específico. Aqui estão mais umas, em Fort Collins.

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

83
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
E elas continuam a aparecer, mais ou menos assim.

84
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
Muito rápidamente, como o Google para Imagens.

85
00:03:24,000 --> 00:03:26,000
E aparecem uma de cada vez

86
00:03:26,000 --> 00:03:28,000
E eu fico a pensar, ok, podemos ver se neva

87
00:03:28,000 --> 00:03:30,000
ou se vai trovejar

88
00:03:30,000 --> 00:03:33,000
e eu posso editar essas imagens e fazer um video delas.

89
00:03:33,000 --> 00:03:36,000
Ora bem, o pensamento visual é um bem essencial

90
00:03:36,000 --> 00:03:39,000
no meu trabalho em desenhar instalações para o manejo de gado.

91
00:03:39,000 --> 00:03:41,000
E tenho trabalhado árduamente em melhorar

92
00:03:41,000 --> 00:03:43,000
a forma como o gado é tratado nos matadouros.

93
00:03:43,000 --> 00:03:46,000
Não vos vou mostrar aqui nenhuns slides de matadouros horríveis.

94
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
Tenho essas coisas no Youtube, se quiserem ver.

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

96
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
foi a de literalmente fazer um teste de funcionamento

97
00:03:54,000 --> 00:03:56,000
a uma peça de equipamento no meu cérebro,

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

99
00:03:59,000 --> 00:04:01,000
E aqui temos uma vista aérea

100
00:04:01,000 --> 00:04:04,000
da recriação de um dos meus projectos que foi utilizado no filme.

101
00:04:04,000 --> 00:04:06,000
Tem um ar tão espectacular!

102
00:04:06,000 --> 00:04:08,000
E também havia muitas pessoas com Asperger

103
00:04:08,000 --> 00:04:11,000
e com autismo, a trabalhar ali no set de filmagem.

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

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 qual é a versão mais novas daquelas pessoas.

107
00:04:19,000 --> 00:04:22,000
Eles não vão parar a Silicon Valley, que é onde eles pertecem.

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

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

110
00:04:30,000 --> 00:04:33,000
Bem, uma das coisas que aprendi quando era nova, porque como não era muito sociável,

111
00:04:33,000 --> 00:04:37,000
foi que tinha de vender o meu trabalho, e não a mim mesma.

112
00:04:37,000 --> 00:04:39,000
E a forma como vendi trabalhos na área da pecuária

113
00:04:39,000 --> 00:04:42,000
bem, eu mostrei os meus desenhos, mostrei imagens das coisas.

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

115
00:04:44,000 --> 00:04:46,000
foi, bem, nos anos 50 ensinávam-nos a ter maneiras.

116
00:04:46,000 --> 00:04:48,000
Ensinavam-nos que não podemos tirar a mercadoria das prateleiras

117
00:04:48,000 --> 00:04:50,000
da loja e deixá-la espalhada por todo o lado.

118
00:04:50,000 --> 00:04:53,000
Bem, quando os miúdos chegam ao terceiro ou quarto ano,

119
00:04:53,000 --> 00:04:56,000
já se nota que este miúdo vai ser um pensador visual,

120
00:04:56,000 --> 00:04:58,000
porque desenha perspectivas. Bem, eu quero

121
00:04:58,000 --> 00:05:00,000
enfatizar que nem todos os miúdos autistas

122
00:05:00,000 --> 00:05:02,000
vão ser pensadores visuais.

123
00:05:02,000 --> 00:05:06,000
Bem, eu fiz este TAC há uns bons anos.

124
00:05:06,000 --> 00:05:08,000
e costumava fazer piadas por eu ter

125
00:05:08,000 --> 00:05:10,000
um cabo gigantesco de ligação à internet

126
00:05:10,000 --> 00:05:12,000
profundamente incorporado no meu cortex visual.

127
00:05:12,000 --> 00:05:14,000
Aqui temos a ressonância magnética.

128
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
E o meu cabo gigantesco de ligação à internet

129
00:05:16,000 --> 00:05:18,000
tem o dobro do tamanho comparado com o de controle.

130
00:05:18,000 --> 00:05:20,000
As linhas vermelhas são minhas

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

132
00:05:24,000 --> 00:05:26,000
E podem ver, eu tenho uma linha gigantesca

133
00:05:26,000 --> 00:05:28,000
e a linha do controle que está aqui, a azul

134
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
geralmente tem uma linha bem pequena.

135
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
E algumas pesquisas estão agora a demonstrar

136
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
que as pessoas no espectro geralmente pensam com o cortex visual primário.

137
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
Bem, o que se passa, é que o pensador visual tem um cérebro único.

138
00:05:41,000 --> 00:05:44,000
Estão a ver, o cérebro autista tem tendência a ser um cérebro especializado.

139
00:05:44,000 --> 00:05:48,000
Excelente numa coisa, muito mau noutra coisa qualquer.

140
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
A coisa em que eu era muito má era em álgebra. E nunca me permitiram

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

142
00:05:52,000 --> 00:05:55,000
Foi um erro gigantesco. Tenho encontrado muitos miúdos que não precisam de estudar álgebra,

143
00:05:55,000 --> 00:05:57,000
precisam de ir directamente para a geometria e trigonometria.

144
00:05:57,000 --> 00:06:00,000
Bem, outro género de cérebro é do pensador por padrões.

145
00:06:00,000 --> 00:06:02,000
Mais abstractos. São estes os vossos engenheiros,

146
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
os vossos programadores de computadores.

147
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Aqui temos um padrão de pensamento. Está ali um louva-a-deus

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

149
00:06:08,000 --> 00:06:10,000
sem uso de fita cola, e sem cortes.

150
00:06:10,000 --> 00:06:13,000
E como fundo temos o padrão que serve para o fazer.

151
00:06:13,000 --> 00:06:15,000
Estes são os tipos diferentes de pensamento,

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

153
00:06:18,000 --> 00:06:22,000
Pensadores por padrões, músicos e matemáticos.

154
00:06:22,000 --> 00:06:24,000
Alguns destes têm muitas vezes problemas em ler.

155
00:06:24,000 --> 00:06:26,000
Vocês podem encontrar este tipo de problema em

156
00:06:26,000 --> 00:06:29,000
miúdos que sofrem de disléxia.

157
00:06:29,000 --> 00:06:31,000
Podem ver estas formas diferentes de pensar.

158
00:06:31,000 --> 00:06:34,000
E depois há a mente verbal. Estes sabem factos sobre todos os assuntos.

159
00:06:34,000 --> 00:06:36,000
Ora, outra coisas são os problemas sensoriais.

160
00:06:36,000 --> 00:06:40,000
Eu estava muito preocupada por ter de usar este aparelho na minha cara.

161
00:06:40,000 --> 00:06:43,000
E vim para cá uma hora mais cedo

162
00:06:43,000 --> 00:06:45,000
para que mo pusessem e para me ir habituando a ele.

163
00:06:45,000 --> 00:06:48,000
A produção dobrou-o para não me bater no queixo.

164
00:06:48,000 --> 00:06:51,000
A parte sensorial é um problema. Alguns miúdos ficam incomodados com luzes fluorescentes.

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

166
00:06:54,000 --> 00:06:57,000
Percebem, há sempre variantes.

167
00:06:57,000 --> 00:07:01,000
Bem, pensar visualmente deu-me uma perspectiva

168
00:07:01,000 --> 00:07:03,000
do cérebro dos animais.

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

170
00:07:06,000 --> 00:07:10,000
não é 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
Pensem em quanta informação existe na boca de incêndio local.

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

174
00:07:19,000 --> 00:07:22,000
se é um amigo ou inimigo, se é alguém com quem ele pode acasalar.

175
00:07:22,000 --> 00:07:25,000
Há uma tonelada de informação naquela boca de incêndio.

176
00:07:25,000 --> 00:07:29,000
É uma informação muito detalhada.

177
00:07:29,000 --> 00:07:31,000
E observar todo este tipo de detalhes

178
00:07:31,000 --> 00:07:33,000
deu-me bastante perspectiva sobre os animais.

179
00:07:33,000 --> 00:07:37,000
Bem, a mente animal, bem como a minha mente

180
00:07:37,000 --> 00:07:39,000
armazena a informação baseada 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 homem a pé,

184
00:07:45,000 --> 00:07:47,000
vemos isso como duas coisas totalmente diferentes.

185
00:07:47,000 --> 00:07:50,000
Se tiverem um cavalo que foi maltratado pelo cavaleiro.

186
00:07:50,000 --> 00:07:52,000
Eles vão ter um comportamento normal com o veterinário

187
00:07:52,000 --> 00:07:55,000
e com o ferreiro, mas ele nunca vos deixará montá-lo.

188
00:07:55,000 --> 00:07:58,000
E se virmos outro cavalo, outro que tenha sido maltratado pelo ferreiro

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

190
00:08:00,000 --> 00:08:03,000
com o veterinário, mas vai deixar o cavaleiro montá-lo.

191
00:08:03,000 --> 00:08:05,000
O gado age da mesma forma,

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

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

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

195
00:08:11,000 --> 00:08:14,000
Bem, eu quero que vocês pensem no quão específico isto é.

196
00:08:14,000 --> 00:08:18,000
Agora, esta capacidade de armazenar informação por categorias,

197
00:08:18,000 --> 00:08:21,000
encontro muita gente que não é muito boa a fazê-lo.

198
00:08:21,000 --> 00:08:23,000
Quando estou a tentar resolver problemas de equipamentos,

199
00:08:23,000 --> 00:08:25,000
ou problemas com qualquer coisa numa fábrica,

200
00:08:25,000 --> 00:08:29,000
parece que eles não conseguem descobrir, "Será que a formação profissional que dou está errada?"

201
00:08:29,000 --> 00:08:31,000
Ou "passa-se alguma coisa de errado com o equipamento?"

202
00:08:31,000 --> 00:08:33,000
Noutras palavras, arquivam o problema de equipamento,

203
00:08:33,000 --> 00:08:35,000
no mesmo sítio dos problemas com as pessoas.

204
00:08:35,000 --> 00:08:38,000
Encontro muita gente que tem dificuldade em categorizar correctamente.

205
00:08:38,000 --> 00:08:41,000
Bem, imaginemos que eu descubro que é um problema de equipamento.

206
00:08:41,000 --> 00:08:43,000
É um problema pequeno, alguma coisa simples que posso arranjar?

207
00:08:43,000 --> 00:08:46,000
Ou o problema está no design inteiro do sistema?

208
00:08:46,000 --> 00:08:49,000
As pessoas têm muita dificuldade em descobrir isso.

209
00:08:49,000 --> 00:08:51,000
Tomemos, por exemplo uma coisa como

210
00:08:51,000 --> 00:08:53,000
resolver problemas para tornar os aviões mais seguros.

211
00:08:53,000 --> 00:08:55,000
Sim, eu sou passageira com muitas horas de voo.

212
00:08:55,000 --> 00:08:57,000
Eu viajo muito, e muito de avião,

213
00:08:57,000 --> 00:09:00,000
e se eu trabalhasse na FAA (Federal Aviation Administration),

214
00:09:00,000 --> 00:09:04,000
qual seria a coisa a que faria muita observação directa?

215
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
Seria às caudas dos aviões.

216
00:09:06,000 --> 00:09:09,000
Sabem, cinco dos acidentes de avião nos últimos 20 anos,

217
00:09:09,000 --> 00:09:13,000
aconteceram porque ou cauda saltou completamente, ou porque o trem de aterragem se partiu dentro da cauda

218
00:09:13,000 --> 00:09:15,000
de uma forma qualquer.

219
00:09:15,000 --> 00:09:17,000
O problema está nas caudas, pura e simplesmente.

220
00:09:17,000 --> 00:09:19,000
E quando os pilotos andam à volta do avião, pois adivinhem? Eles não conseguem

221
00:09:19,000 --> 00:09:21,000
ver o que se passa dentro da cauda do avião.

222
00:09:21,000 --> 00:09:23,000
Sabem, agora que penso nisto tudo,

223
00:09:23,000 --> 00:09:26,000
estou a lembrar-me de muita quantidade de informação específica.

224
00:09:26,000 --> 00:09:29,000
É específico. Então, estão a ver, eu penso ao contrário do normal.

225
00:09:29,000 --> 00:09:33,000
Primeiro pego nas peças pequenas, e depois junto-as todas como se fossem um puzzle.

226
00:09:33,000 --> 00:09:35,000
Ora, imaginemos um cavalo que tem um medo mortal

227
00:09:35,000 --> 00:09:37,000
de vaqueiros que usam chapéus pretos.

228
00:09:37,000 --> 00:09:39,000
Foi maltratado por alguém que usava um chapéu preto de vaqueiro.

229
00:09:39,000 --> 00:09:42,000
Se forem chapéus brancos, não há problema nenhum.

230
00:09:42,000 --> 00:09:45,000
Ora, o que se passa é que no futuro o mundo vai precisar

231
00:09:45,000 --> 00:09:47,000
de todos estes cérebros diferentes

232
00:09:47,000 --> 00:09:49,000
a trabalhar juntos.

233
00:09:49,000 --> 00:09:52,000
Temos de trabalhar no desenvolvimento de todos estes tipos de pensadores.

234
00:09:52,000 --> 00:09:55,000
E uma coisa que me põem completamente louca,

235
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
quando viajo pelo mundo e faço conferências sobre autismo

236
00:09:57,000 --> 00:10:00,000
é que encontro muitos miúdos geeks muito inteligentes.

237
00:10:00,000 --> 00:10:03,000
E eles não são muito sociáveis.

238
00:10:03,000 --> 00:10:05,000
E ninguém trabalha para desenvolver os seus interesses

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

240
00:10:07,000 --> 00:10:10,000
E isto leva-me a falar do meu professor de ciências.

241
00:10:10,000 --> 00:10:13,000
O meu professor de ciências é deliciosamente ilustrado no filme.

242
00:10:13,000 --> 00:10:15,000
Eu era uma estudante meio tonta. E quando fui para a secundária

243
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
eu não queria ligava nada aos estudos.

244
00:10:18,000 --> 00:10:21,000
Até ter aulas de ciências com o Professor Carlock.

245
00:10:21,000 --> 00:10:24,000
No filme a personagem dele é o Dr. Carlock.

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

247
00:10:27,000 --> 00:10:30,000
para tentar compreender o funcionamento de uma sala de ilusão de óptica.

248
00:10:30,000 --> 00:10:32,000
E vocês têm de fazer isto pelos vossos filhos, mostrar-lhes

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

250
00:10:34,000 --> 00:10:37,000
Sabem, uma das coisas que eu pensei que talvez o TED devesse fazer

251
00:10:37,000 --> 00:10:40,000
era dizer a todas as escolas que há grandes conferências no TED

252
00:10:40,000 --> 00:10:42,000
e que há uma quantidade enorme de informação na internet,

253
00:10:42,000 --> 00:10:44,000
para motivar estes miúdos.

254
00:10:44,000 --> 00:10:47,000
Porque eu encontro estes miúdos inteligentes e meio geeks,

255
00:10:47,000 --> 00:10:50,000
e os professores do midwest, e de outras partes do país,

256
00:10:50,000 --> 00:10:52,000
aquelas zonas afastadas das zonas tecnológicas,

257
00:10:52,000 --> 00:10:54,000
eles não sabem o que fazer com estes miúdos!

258
00:10:54,000 --> 00:10:56,000
E estão a dirigi-los para caminhos errados.

259
00:10:56,000 --> 00:10:58,000
A questão é que vocês podem moldar o cérebro

260
00:10:58,000 --> 00:11:01,000
de forma a que a mente seja mais pensativa e cognitiva.

261
00:11:01,000 --> 00:11:04,000
Ou podem molda-lo de forma a ser mais sociável.

262
00:11:04,000 --> 00:11:06,000
E o que as pesquisas têm demonstrado no autismo,

263
00:11:06,000 --> 00:11:08,000
é que podem existir mais formas de ligação aqui dentro,

264
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
na verdadeira mente brilhante, e que perdemos alguns circuitos sociais em troca.

265
00:11:11,000 --> 00:11:15,000
É uma espécie de troca entre o pensar e o ser social.

266
00:11:15,000 --> 00:11:17,000
E às vezes chegámos ao ponto em que a troca é tão severa

267
00:11:17,000 --> 00:11:20,000
que vamos encontrar uma pessoa que não é verbal.

268
00:11:20,000 --> 00:11:22,000
No cérebro normal humano

269
00:11:22,000 --> 00:11:25,000
a linguagem ofusca o pensamento visual que partilhamos 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
Ele estudou doentes com Alzheimer

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

273
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
E a demência devorou a parte linguística do cérebro,

274
00:11:36,000 --> 00:11:41,000
e esta obra de arte foi criada por alguém que costumava instalar aparelhagens em carros.

275
00:11:41,000 --> 00:11:45,000
Bem, o Van Gogh não devia perceber muito de física.

276
00:11:45,000 --> 00:11:47,000
Mas isto é muito interessante

277
00:11:47,000 --> 00:11:49,000
e já foram feitos estudos que provam

278
00:11:49,000 --> 00:11:51,000
que este género de padrão em espiral neste quadro

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

280
00:11:54,000 --> 00:11:56,000
O que nos leva uma teoria muito interessante

281
00:11:56,000 --> 00:11:58,000
de que talvez estes padrões matemáticos estejam armazenados

282
00:11:58,000 --> 00:12:00,000
no nosso próprio cérebro.

283
00:12:00,000 --> 00:12:02,000
E as coisas todas do Wolfram (Stephen) que eu anotei

284
00:12:02,000 --> 00:12:04,000
notas que me lembrei de escrever

285
00:12:04,000 --> 00:12:06,000
para depois as pôr em palavras que pudesse usar

286
00:12:06,000 --> 00:12:10,000
porque eu penso que tem de continuar nas minhas conferências sobre autismo.

287
00:12:10,000 --> 00:12:12,000
Temos de mostrar a estes miúdos coisas interessantes.

288
00:12:12,000 --> 00:12:14,000
Foram-lhes retiradas as aulas de mecânica

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

290
00:12:16,000 --> 00:12:19,000
Quer dizer, a disciplina em que eu era melhor na escola era arte!

291
00:12:19,000 --> 00:12:21,000
Temos de pensar em todos estes tipos diferentes de pensadores.

292
00:12:21,000 --> 00:12:24,000
E temos mesmo de trabalhar com estes géneros de mentes

293
00:12:24,000 --> 00:12:27,000
porque nós vamos precisar absolutamente

294
00:12:27,000 --> 00:12:30,000
deste género de pessoas no futuro.

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

296
00:12:32,000 --> 00:12:34,000
Ok, o meu professor de ciência fez com que eu estudasse

297
00:12:34,000 --> 00:12:37,000
porque eu era meio tonta e não queria estudar.

298
00:12:37,000 --> 00:12:39,000
Mas sabem que mais? Eu estava a ganhar experiência profissional.

299
00:12:39,000 --> 00:12:41,000
Tenho conhecido muitos miúdos a quem não ensinaram as coisas básicas

300
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
tais como ser pontual.

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

302
00:12:45,000 --> 00:12:48,000
Sabem, como ter maneiras à mesa nas festas de domingo da avó.

303
00:12:48,000 --> 00:12:51,000
Eu aprendi isso quanto era muito, muito nova.

304
00:12:51,000 --> 00:12:54,000
E quando fiz 13 anos arranjei trabalho numa modista

305
00:12:54,000 --> 00:12:56,000
a costurar roupa.

306
00:12:56,000 --> 00:12:59,000
Fiz estágios durante a faculdade.

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

308
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
E também tive de aprender a fazer trabalhos.

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

310
00:13:09,000 --> 00:13:11,000
A minha mãe disse-me "bem, vamos desenhar outra coisa qualquer".

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

312
00:13:13,000 --> 00:13:15,000
Por exemplo um miúdo que tenha uma fixação com Legos.

313
00:13:15,000 --> 00:13:18,000
Ensinem-no a construír com outro tipo de materiais.

314
00:13:18,000 --> 00:13:20,000
O que se passa no cérebro autista

315
00:13:20,000 --> 00:13:22,000
é que tem tendência a fixar-se.

316
00:13:22,000 --> 00:13:24,000
Um miúdo que adore carros de corrida,

317
00:13:24,000 --> 00:13:26,000
ensinem-lhe matemática usando os carros.

318
00:13:26,000 --> 00:13:29,000
Deixem-no descobrir em quanto tempo é que um carro de corrida percorre uma certa distância.

319
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
Noutras palavras, usem essa fixação

320
00:13:33,000 --> 00:13:36,000
de forma a motivar a criança, é uma das coisas que nós precisamos de fazer.

321
00:13:36,000 --> 00:13:39,000
Eu fico muito aborrecida quando eles, sabem, os professores,

322
00:13:39,000 --> 00:13:42,000
especialmente nas zonas desta parte do país,

323
00:13:42,000 --> 00:13:44,000
eles não sabem o que fazer com estes miúdos inteligentes.

324
00:13:44,000 --> 00:13:46,000
Isso põem-me louca!

325
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
O que é que os pensadores visuais podem fazer quando forem adultos?

326
00:13:48,000 --> 00:13:51,000
Podem trabalhar em design gráfico, em todo o género de 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 por padrões, esses serão aqueles que no futuro

329
00:13:58,000 --> 00:14:01,000
serão os vossos matemáticos, os vossos engenheiros de sistemas,

330
00:14:01,000 --> 00:14:05,000
os vossos programadores de computador, todos esses tipos de trabalho.

331
00:14:05,000 --> 00:14:08,000
E depois têm os pensadores das palavras. Eles tornam-se grandes jornalistas.

332
00:14:08,000 --> 00:14:11,000
E também costumam ser muito bons actores de teatro.

333
00:14:11,000 --> 00:14:13,000
Porque uma das coisas sobre ser autista é,

334
00:14:13,000 --> 00:14:16,000
eu tive de aprender as competências sociais como se aprende um papel no teatro.

335
00:14:16,000 --> 00:14:19,000
É como se, temos mesmo de aprender a fazê-lo.

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

337
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
E isto leva-nos aos mentores.

338
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Sabem, o meu professor de ciências não era um professor "credenciado".

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
Bem, agora em alguns estados estamos a ver que

341
00:14:31,000 --> 00:14:33,000
se o professor for licenciado em biologia, ou em química

342
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
ele chega a uma escola e pode ensinar biologia ou química.

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

344
00:14:38,000 --> 00:14:40,000
Porque o que eu tenho visto é que

345
00:14:40,000 --> 00:14:42,000
os bons professores, para muitos destes miúdos,

346
00:14:42,000 --> 00:14:44,000
estão colocados apenas nas universidades.

347
00:14:44,000 --> 00:14:47,000
Precisamos de pegar nesses excelentes professores e trazê-los para as escolas secundárias.

348
00:14:47,000 --> 00:14:50,000
Outra coisa que pode ter muitos, muitos bons resultados é,

349
00:14:50,000 --> 00:14:53,000
há muita gente que já se pode ter reformado

350
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
de trabalhos nas indústrias de software, e eles podem ensinar a vossa criança.

351
00:14:56,000 --> 00:14:59,000
E não interessa se o que ele lhes ensina é antiquado

352
00:14:59,000 --> 00:15:02,000
porque o que ele está a fazer é apenas acender a chama.

353
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Ele está a motivar aquele miúdo!

354
00:15:05,000 --> 00:15:08,000
E quando um miúdo se sente motivado, ele vai aprender todas as coisas mais recentes.

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

356
00:15:10,000 --> 00:15:12,000
Não me canso de dizer isto

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

358
00:15:15,000 --> 00:15:18,000
E temos de ser mentores deles, e contratá-los.

359
00:15:18,000 --> 00:15:20,000
E se lhes oferecerem estágios nas vossas empresas,

360
00:15:20,000 --> 00:15:23,000
o que se passa numa mente autista aspergiana,

361
00:15:23,000 --> 00:15:26,000
é que vocês têm de lhes dar tarefas específicas. Não digam só "desenhem novo software".

362
00:15:26,000 --> 00:15:28,000
Vocês têm de lhes dar informações muito mais específicas.

363
00:15:28,000 --> 00:15:31,000
"Bem, nós precisamos de um software para um telefone

364
00:15:31,000 --> 00:15:33,000
e tem de fazer uma função específica

365
00:15:33,000 --> 00:15:35,000
e só pode utilizar uma certa quantidade de memória".

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

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

368
00:15:39,000 --> 00:15:41,000
Quero agradecer a todos por terem vindo.

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

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

371
00:15:55,000 --> 00:15:58,000
Ah, 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 ter feito isto.

374
00:16:03,000 --> 00:16:05,000
Sabe, uma vez escreveu, e passo a citar,

375
00:16:05,000 --> 00:16:07,000
"Se por algum passo de magia, o autismo fosse

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

377
00:16:10,000 --> 00:16:13,000
neste momento o homem ainda estaria em frente de uma fogueira

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

379
00:16:15,000 --> 00:16:17,000
(Temple Grandin) Então, mas quem é que pensam que fez as primeiras lanças de pedra?

380
00:16:17,000 --> 00:16:20,000
O tipo com Asperger. E se vocês se vissem livres de todos os factores genéticos do autismo

381
00:16:20,000 --> 00:16:22,000
o Silicon Valleu deixava de existir,

382
00:16:22,000 --> 00:16:24,000
e a crise energética nunca 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-lhe mais umas perguntas.

385
00:16:29,000 --> 00:16:31,000
Mas se achar que alguma é inapropriada

386
00:16:31,000 --> 00:16:33,000
fica à vontade para dizer "próxima questão"

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

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

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

390
00:16:39,000 --> 00:16:42,000
e que não consegue comunicar com eles,

391
00:16:42,000 --> 00:16:44,000
que conselho é que tem para lhes dar?

392
00:16:44,000 --> 00:16:46,000
(TG) Bem, em primeiro lugar, temos de ter em conta a idade.

393
00:16:46,000 --> 00:16:48,000
Se tiverem uma criança de dois, três ou quatro anos

394
00:16:48,000 --> 00:16:50,000
sabem, que não fala, sem interacção social,

395
00:16:50,000 --> 00:16:52,000
Eu tenho de insistir nisto

396
00:16:52,000 --> 00:16:56,000
não fiquem à espera, vão precisar pelo menos de 20 horas semanais de educação um a um.

397
00:16:56,000 --> 00:16:59,000
Sabem, o que se passa, é que o autismo tem vários graus.

398
00:16:59,000 --> 00:17:01,000
Metade das pessoas dentro do espectro

399
00:17:01,000 --> 00:17:03,000
nunca vão aprender a falar, e esses nunca irão conseguir trabalhar no

400
00:17:03,000 --> 00:17:06,000
Silicon Valley, não seria uma coisa razoável para eles.

401
00:17:06,000 --> 00:17:08,000
Mas depois há os miúdos inteligentes e meio geeks

402
00:17:08,000 --> 00:17:10,000
com um toque leve de autismo

403
00:17:10,000 --> 00:17:12,000
e são esses que vocês têm de motivar

404
00:17:12,000 --> 00:17:14,000
pondo-os a fazer coisas interessantes.

405
00:17:14,000 --> 00:17:17,000
Eu aprendi a interagir socialmente por interesses partilhados.

406
00:17:17,000 --> 00:17:21,000
Eu montava a cavalo com outros miúdos. Eu fiz modelos de foguetões com outros miúdos,

407
00:17:21,000 --> 00:17:23,000
participei em laboratórios de electrónica com outros miúdos

408
00:17:23,000 --> 00:17:25,000
e nos anos 60 fazíamos colagens com espelhos

409
00:17:25,000 --> 00:17:28,000
nas membranas de borracha das colunas de som, para fazer espectáculos de luzes.

410
00:17:28,000 --> 00:17:31,000
E isso era, nós considerávamos isso o máximo!

411
00:17:31,000 --> 00:17:33,000
(CA) É uma coisa irrealista para os pais

412
00:17:33,000 --> 00:17:35,000
desejarem ou pensarem que aquela criança

413
00:17:35,000 --> 00:17:38,000
os ama, como a maioria faz e pode, ou é só um desejo.

414
00:17:38,000 --> 00:17:40,000
(TG) Deixem-me dizer-vos uma coisa, aquela criança será leal.

415
00:17:40,000 --> 00:17:42,000
E se a vossa casa um dia estiver em chamas eles vão tirar-vos lá de dentro.

416
00:17:42,000 --> 00:17:45,000
(CA) Wow. Então, quando perguntamos à maior parte das pessoas

417
00:17:45,000 --> 00:17:47,000
qual é a coisa que os apaixona mais, eles geralmente respondem

418
00:17:47,000 --> 00:17:50,000
"Os meus filhos", ou "o meu amante".

419
00:17:50,000 --> 00:17:53,000
O que é que a apaixona mais?

420
00:17:53,000 --> 00:17:55,000
(TG) Eu sou apaixonada pelas coisas que faço

421
00:17:55,000 --> 00:17:57,000
porque vão tornar o mundo num sítio melhor.

422
00:17:57,000 --> 00:17:59,000
E quando oiço a mãe de uma criança autista dizer,

423
00:17:59,000 --> 00:18:01,000
"O meu filho foi para a faculdade graças ao seu livro,

424
00:18:01,000 --> 00:18:03,000
ou por causa de uma das suas conferências". Isso faz-me feliz.

425
00:18:03,000 --> 00:18:06,000
Sabem, os matadouros, eu trabalhei em vários

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

427
00:18:08,000 --> 00:18:12,000
Eu desenvolvi uma tabela de desempenho simples para os matadouros

428
00:18:12,000 --> 00:18:14,000
onde se podem controlar os resultados, a quantidade de gado abatido

429
00:18:14,000 --> 00:18:16,000
quantos tiveram de levar choques electricos

430
00:18:16,000 --> 00:18:18,000
quantos animais mugiram até lhes saltar a cabeça?

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

432
00:18:20,000 --> 00:18:22,000
Têm de observar directamente coisas muito simples.

433
00:18:22,000 --> 00:18:24,000
E resultou muito bem. Fiquei muito satisfeita por

434
00:18:24,000 --> 00:18:27,000
notar em coisas que marcam realmente a diferença

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

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

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

438
00:18:38,000 --> 00:18:40,000
(CA) Quando estávamos a falar ao telefone, uma das coisas que disse e que

439
00:18:40,000 --> 00:18:42,000
me surpreendeu foi uma coisa que disse

440
00:18:42,000 --> 00:18:46,000
que era apaixonada por centrais de servidores. Fale-nos sobre isso.

441
00:18:46,000 --> 00:18:49,000
(TG) Bem, a razão porque fiquei tão entusiasmada quando li sobre eles

442
00:18:49,000 --> 00:18:52,000
é por conterem conhecimento.

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

444
00:18:54,000 --> 00:18:56,000
E o conhecimento para mim é uma coisa

445
00:18:56,000 --> 00:18:58,000
que é extremamente valiosa. Bem, talvez porque, há 10 anos

446
00:18:58,000 --> 00:19:00,000
a nossa biblioteca sofreu uma inundação

447
00:19:00,000 --> 00:19:02,000
E isto aconteceu antes da explosão da internet.

448
00:19:02,000 --> 00:19:04,000
E eu fiquei muito aborrecida porque os livros estragaram-se todos,

449
00:19:04,000 --> 00:19:06,000
porque o conhecimento foi destruído.

450
00:19:06,000 --> 00:19:08,000
E as centrais de servidores, ou centrais de dados

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

452
00:19:11,000 --> 00:19:14,000
(CA) Temple, posso só dizer-lhe que foi excelente tê-la aqui no TED.

453
00:19:14,000 --> 00:19:17,000
(TG) Ora, muito obrigada. Muito obrigada.

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