1
00:00:00,580 --> 00:00:02,552
Penso que vou começar por falar um pouco

2
00:00:02,552 --> 00:00:04,685
sobre o que é autismo, exatamente.

3
00:00:04,685 --> 00:00:07,476
O autismo abrange um espetro muito amplo

4
00:00:07,476 --> 00:00:10,314
que vai do muito grave, em que
a criança permanece sem falar,

5
00:00:10,314 --> 00:00:13,171
até aos mais brilhantes
cientistas e engenheiros.

6
00:00:13,171 --> 00:00:15,381
Na verdade sinto-me em casa aqui

7
00:00:15,381 --> 00:00:17,742
porque há muitos genes
do autismo nesta sala.

8
00:00:17,742 --> 00:00:19,819
Vocês não teriam nenhum...

9
00:00:19,819 --> 00:00:22,562
(Aplausos)

10
00:00:23,000 --> 00:00:25,333
É um contínuo de caracteristicas.

11
00:00:25,333 --> 00:00:28,580
Quando um "nerd"
revela ter o síndroma de Asperger,,

12
00:00:28,580 --> 00:00:30,828
o que é isso senão
um leve grau de autismo?

13
00:00:30,828 --> 00:00:33,571
Quero dizer, Einstein, Mozart e Tesla

14
00:00:33,571 --> 00:00:35,790
seriam todos provavelmente diagnosticados

15
00:00:35,790 --> 00:00:38,142
hoje em dia, como sendo do espetro autista.

16
00:00:38,476 --> 00:00:40,418
Uma das coisas que me preocupa

17
00:00:40,418 --> 00:00:43,371
é tornar estas crianças
naqueles que vão inventar

18
00:00:43,371 --> 00:00:45,695
as coisas ligadas à energia do futuro

19
00:00:45,695 --> 00:00:48,495
as tais de que o Bill Gates
falou esta manhã.

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

21
00:00:51,000 --> 00:00:53,000


22
00:00:53,000 --> 00:00:55,952
— e agora quero falar
sobre as diferentes formas de pensar —

23
00:00:55,952 --> 00:00:58,733
têm que se afastar da linguagem verbal.

24
00:00:58,733 --> 00:01:00,571
Eu penso com imagens.

25
00:01:00,571 --> 00:01:02,818
Não penso em linguagem.

26
00:01:03,000 --> 00:01:05,409
O que acontece numa mente autista

27
00:01:05,409 --> 00:01:08,104
é que se concentra nos detalhes,

28
00:01:08,104 --> 00:01:10,961
Este é um teste em que é preciso
descobrir as letras grandes,

29
00:01:10,961 --> 00:01:12,771
ou descobrir as letras pequenas.

30
00:01:12,771 --> 00:01:14,000
O pensamento autista descobre
as letras pequenas mais rapidamente.

31
00:01:14,000 --> 00:01:16,314


32
00:01:16,771 --> 00:01:20,304
O que acontece é que o cérebro normal
ignora os detalhes.

33
00:01:20,390 --> 00:01:23,209
Na construção duma ponte,
os detalhes são muito importantes

34
00:01:23,209 --> 00:01:25,828
porque a ponte pode cair
se ignorarmos os detalhes.

35
00:01:25,828 --> 00:01:28,714
Uma das minhas maiores preocupações
com as práticas de hoje,

36
00:01:28,714 --> 00:01:30,942
é que as coisas estão a ficar
muito abstractas.

37
00:01:30,942 --> 00:01:33,342
As pessoas estão a deixar
de meter as mãos na massa.

38
00:01:33,342 --> 00:01:34,000


39
00:01:34,276 --> 00:01:36,000
Preocupa-me que muitas escolas
tenham retirado as disciplinas práticas.

40
00:01:36,000 --> 00:01:38,000


41
00:01:38,000 --> 00:01:40,361
porque arte, e disciplinas do género

42
00:01:40,361 --> 00:01:42,504
eram as disciplinas
em que eu era excelente.

43
00:01:42,504 --> 00:01:44,247
No meu trabalho com o gado,

44
00:01:44,247 --> 00:01:47,276
reparei em certos pormenores
que a maioria das pessoas não nota

45
00:01:47,276 --> 00:01:49,000
e que fazem o gado entrar em pânico.

46
00:01:49,009 --> 00:01:52,123
Como esta bandeira a flutuar ao vento,
em frente ao veterinário.

47
00:01:52,123 --> 00:01:55,142
O pátio de alimentação ia destruindo
o edifício veterinário,

48
00:01:55,142 --> 00:01:57,504
se não se mudasse de sítio a bandeira.

49
00:01:57,504 --> 00:02:00,000
Movimentos rápidos, contraste.

50
00:02:00,000 --> 00:02:01,933
No início dos anos 70, desloquei-me


51
00:02:01,933 --> 00:02:04,361
às cabinas de contenção
ver o que é que o gado via.

52
00:02:04,361 --> 00:02:07,581
Pensava-se que era loucura.
Era um casaco pendurado numa cerca.

53
00:02:07,581 --> 00:02:10,828
Assustavam-se com as sombras,
com uma mangueira que estava no chão.

54
00:02:10,828 --> 00:02:12,723
As pessoas não reparavam nestas coisas,

55
00:02:12,723 --> 00:02:14,085
uma corrente pendurada,

56
00:02:14,085 --> 00:02:16,266
Isso está muito bem ilustrado no filme.

57
00:02:16,266 --> 00:02:18,123
Eu adorei o filme, o modo como eles
duplicaram os meus projetos todos.

58
00:02:18,123 --> 00:02:19,749


59
00:02:19,796 --> 00:02:21,212
É o meu lado "geek".

60
00:02:21,212 --> 00:02:23,838
Os meus desenhos também
desempenharam um papel no filme.

61
00:02:23,838 --> 00:02:25,780
Já agora, chama-se Temple Grandin,
não é "Pensando com Imagens".

62
00:02:25,780 --> 00:02:27,000


63
00:02:27,200 --> 00:02:28,685
Como é pensar com imagens?

64
00:02:28,685 --> 00:02:31,047
É literalmente ver filmes na nossa cabeça.

65
00:02:31,047 --> 00:02:33,790
O meu cérebro funciona
como o Google para Imagens.

66
00:02:33,790 --> 00:02:36,552
Quando eu era criança não sabia
que a minha forma de pensar era diferente.

67
00:02:36,552 --> 00:02:38,476
Eu pensava que toda a gente
pensava com imagens.

68
00:02:38,476 --> 00:02:40,523
Quando escrevi o meu livro,
"Pensando com Imagens",

69
00:02:40,523 --> 00:02:43,371
comecei a perguntar às pessoas
como é que elas pensam.

70
00:02:43,371 --> 00:02:46,019
Fiquei muito chocada ao descobrir
que o meu pensamento é muito diferente.

71
00:02:46,019 --> 00:02:48,980
Por exemplo, se disser:
"Pensem numa torre de igreja"

72
00:02:49,047 --> 00:02:51,600
a maior parte tem uma imagem
genérica de uma torre.

73
00:02:51,600 --> 00:02:53,714
Talvez não se aplique, nesta sala,

74
00:02:53,714 --> 00:02:56,657
mas é verdade em muitos outros lugares.

75
00:02:57,000 --> 00:02:59,200
Eu só vejo imagens específicas

76
00:02:59,200 --> 00:03:03,114
Aparecem na minha memória,
como se esta fosse o Google para Imagens.

77
00:03:03,114 --> 00:03:05,095
No filme, fizeram uma cena excelente

78
00:03:05,095 --> 00:03:09,000
em que se diz a palavra "sapato", 
e começam a aparecer, na minha mente,

79
00:03:09,000 --> 00:03:11,247
um monte de sapatos dos anos 50 e 60

80
00:03:11,457 --> 00:03:13,523
Esta é a igreja da minha infância.
É específica.

81
00:03:14,171 --> 00:03:16,666
Aqui estão mais umas, em Fort Collins.

82
00:03:16,666 --> 00:03:18,619
Que tal umas igrejas famosas?

83
00:03:18,619 --> 00:03:21,200
E elas continuam a aparecer,
mais ou menos assim.

84
00:03:21,200 --> 00:03:24,133
Muito rapidamente,
como o Google para Imagens.

85
00:03:24,133 --> 00:03:26,000
Aparece uma de cada vez

86
00:03:26,000 --> 00:03:28,571
E eu fico a pensar:
Ok, podemos ver se neva

87
00:03:28,571 --> 00:03:30,352
ou se vai trovejar

88
00:03:30,352 --> 00:03:33,447
e posso editar essas imagens
e fazer um vídeo com elas.

89
00:03:33,447 --> 00:03:36,342
Ora bem, o pensamento visual
é um bem essencial

90
00:03:36,342 --> 00:03:39,228
no meu trabalho de desenhar
instalações para o manejo de gado.

91
00:03:39,228 --> 00:03:41,276
Tenho trabalhado arduamente em melhorar

92
00:03:41,276 --> 00:03:43,609
a forma como o gado
é tratado nos matadouros.

93
00:03:43,609 --> 00:03:46,352
Não vou mostrar aqui nenhuns
slides horríveis de matadouros.

94
00:03:46,352 --> 00:03:48,295
Pus essas coisas no Youtube,
se quiserem ver.

95
00:03:49,114 --> 00:03:52,000
Uma das coisas que consegui fazer
no meu trabalho de design

96
00:03:52,000 --> 00:03:54,200
foi a de fazer um teste de funcionamento

97
00:03:54,200 --> 00:03:56,352
a uma peça de equipamento no meu cérebro,

98
00:03:56,352 --> 00:03:59,209
como se fosse um sistema computorizado
de realidade virtual.

99
00:03:59,600 --> 00:04:01,133
Aqui temos uma vista aérea

100
00:04:01,133 --> 00:04:04,380
da recriação de um dos meus projetos
que foi utilizado no filme.

101
00:04:04,380 --> 00:04:06,371
Tem um ar tão espetacular!

102
00:04:06,371 --> 00:04:08,952
Também havia muitas pessoas
com Asperger e com autismo,

103
00:04:08,952 --> 00:04:11,514
a trabalhar ali nas filmagens.

104
00:04:11,847 --> 00:04:13,000
(Risos)

105
00:04:13,314 --> 00:04:15,704
Mas uma das coisas que me preocupa é:

106
00:04:15,704 --> 00:04:19,000
Para onde vai a versão mais nova
desses jovens?

107
00:04:19,523 --> 00:04:22,752
Não vão parar a Silicon Valley,
que é onde eles pertecem.

108
00:04:22,866 --> 00:04:25,000
(Risos)

109
00:04:25,152 --> 00:04:28,180
(Aplausos)

110
00:04:30,247 --> 00:04:33,733
Uma das coisas que aprendi em jovem,
— porque não era muito sociável —

111
00:04:33,733 --> 00:04:37,000
foi que tinha de vender o meu trabalho
e não a mim mesma.

112
00:04:37,066 --> 00:04:39,533
A forma como vendia trabalhos
na área da pecuária

113
00:04:39,533 --> 00:04:42,638
era que mostrava os meus desenhos,
mostrava imagens das coisas.

114
00:04:42,638 --> 00:04:44,561
Outra coisa que me ajudou em criança

115
00:04:44,561 --> 00:04:46,923
foi que, nos anos 50,
ensinavam-nos a ter maneiras.

116
00:04:46,923 --> 00:04:49,285
Ensinavam-nos que não podíamos
tirar a mercadoria das prateleiras das lojas

117
00:04:49,285 --> 00:04:51,419
e deixá-las espalhadas por todo o lado.

118
00:04:51,419 --> 00:04:53,714
Quando os miúdos chegam
ao terceiro ou quarto ano,

119
00:04:53,714 --> 00:04:56,447
já se nota se ele vai ser
um pensador visual,

120
00:04:56,447 --> 00:04:58,200
porque desenha em perspetivas.

121
00:04:58,200 --> 00:05:00,590
Quero sublinhar que
nem todos os miúdos autistas

122
00:05:00,590 --> 00:05:02,666
vão ser pensadores visuais.

123
00:05:03,161 --> 00:05:06,076
Eu fiz esta TAC há uns bons anos.

124
00:05:06,076 --> 00:05:08,000
e costumava fazer piadas por ter
um cabo gigantesco de ligação à internet

125
00:05:08,000 --> 00:05:10,466


126
00:05:10,466 --> 00:05:12,876
profundamente incorporado
no meu córtex visual.

127
00:05:12,933 --> 00:05:14,571
Esta é uma ressonância magnética.

128
00:05:14,571 --> 00:05:16,590
O meu cabo gigantesco
de ligação à Internet

129
00:05:16,590 --> 00:05:18,790
tem o dobro do tamanho
comparado com o de controlo.

130
00:05:18,790 --> 00:05:20,447
As linhas vermelhas são minhas

131
00:05:20,447 --> 00:05:24,190
e as azuis são de uma pessoa
do mesmo sexo e idade que serve de controlo.

132
00:05:24,580 --> 00:05:26,581
Podem ver, eu tenho uma linha gigantesca

133
00:05:26,581 --> 00:05:28,733
e a linha do controlo ali, a azul

134
00:05:28,733 --> 00:05:31,409
geralmente tem uma linha bem pequena.

135
00:05:32,000 --> 00:05:34,733
Há pesquisas que estão agora a demonstrar

136
00:05:34,733 --> 00:05:38,361
que as pessoas no espetro geralmente
pensam com o córtex visual primário.

137
00:05:38,361 --> 00:05:41,476
O que se passa, é que o pensador visual
tem um cérebro único.

138
00:05:41,476 --> 00:05:44,828
O cérebro autista tem tendência
a ser um cérebro especializado.

139
00:05:44,828 --> 00:05:47,771
Excelente numa coisa,
muito mau noutra coisa qualquer.

140
00:05:48,000 --> 00:05:50,000
A coisa em que eu era má era em álgebra.

141
00:05:50,000 --> 00:05:52,352
Nunca me permitiram estudar
geometria ou trigonometria.

142
00:05:52,352 --> 00:05:55,457
Foi um erro gigantesco. Encontro muitos miúdos
que não podem estudar álgebra,

143
00:05:55,457 --> 00:05:57,857
têm de ir diretamente
para a geometria e trigonometria.

144
00:05:57,857 --> 00:06:00,342
Outro tipo de cérebro
é do pensador por padrões.

145
00:06:00,342 --> 00:06:02,647
Mais abstratos. São os engenheiros,

146
00:06:02,647 --> 00:06:04,704
os programadores de computadores.

147
00:06:04,704 --> 00:06:06,190
Isto é um pensamento por padrões.

148
00:06:06,190 --> 00:06:08,571
É um um louva-a-deus que é feito
de uma folha de papel

149
00:06:08,571 --> 00:06:10,485
sem usar fita-cola, e sem cortes.

150
00:06:10,485 --> 00:06:13,076
Por detrás, temos o padrão
que serve para o dobrar.

151
00:06:13,247 --> 00:06:15,428
Estes são os diferentes
tipos de pensamento,

152
00:06:15,428 --> 00:06:18,000
Pensadores visuais foto-realistas — como eu.

153
00:06:18,628 --> 00:06:21,857
Pensadores por padrões
— músicos e matemáticos.

154
00:06:22,257 --> 00:06:24,609
Alguns destes, muitas vezes,
têm problemas em ler.

155
00:06:24,609 --> 00:06:26,000
Podemos encontrar este tipo de problema
em miúdos que sofrem de disléxia.

156
00:06:26,000 --> 00:06:29,000


157
00:06:29,180 --> 00:06:31,428
Podemos ver estes tipos
diferentes de pensamento.

158
00:06:31,428 --> 00:06:34,628
Depois há a mente verbal.
Sabem tudo sobre todos os assuntos.

159
00:06:34,628 --> 00:06:36,933
Outra coisas são os problemas sensoriais.

160
00:06:36,933 --> 00:06:40,342
Eu estava muito preocupada
por ter de usar este aparelho na cara

161
00:06:40,342 --> 00:06:43,000
Vim para aqui uma hora mais cedo

162
00:06:43,000 --> 00:06:45,980
para que mo pusessem
e para me ir habituando a ele.

163
00:06:45,980 --> 00:06:48,495
A produção dobrou-o
para não me bater no queixo.

164
00:06:48,495 --> 00:06:52,028
A parte sensorial é um problema.
Alguns miúdos ficam incomodados com luzes fluorescentes.

165
00:06:52,028 --> 00:06:54,790
Outros têm problemas
de sensibilidade ao som.

166
00:06:54,961 --> 00:06:56,828
Há sempre variantes.

167
00:06:57,866 --> 00:07:01,000
Pensar visualmente deu-me uma perspetiva
do cérebro dos animais.

168
00:07:01,000 --> 00:07:03,000


169
00:07:03,314 --> 00:07:07,085
Porque um animal é um pensador
que se baseia nos sentidos, não fala.

170
00:07:07,533 --> 00:07:09,590
Pensa com imagens.

171
00:07:10,123 --> 00:07:12,914
Pensa com sons. Pensa com cheiros.

172
00:07:13,000 --> 00:07:16,247
Pensem em quanta informação
existe numa boca de incêndio.

173
00:07:16,247 --> 00:07:19,295
Ele sabe quem esteve lá, quando esteve lá,

174
00:07:19,295 --> 00:07:22,895
se é um amigo ou inimigo,
se é alguém com quem ele pode acasalar.

175
00:07:22,895 --> 00:07:25,723
Há uma tonelada de informações
naquela boca de incêndio.

176
00:07:25,723 --> 00:07:28,781
São informações muito detalhadas.

177
00:07:29,000 --> 00:07:31,295
Ao observar todo este tipo de detalhes

178
00:07:31,295 --> 00:07:33,723
fiquei com bastante perspetiva
sobre os animais.

179
00:07:33,961 --> 00:07:37,000
A mente animal, tal como a minha mente,

180
00:07:37,000 --> 00:07:39,647
armazena as informações
com base nos sentidos,

181
00:07:39,647 --> 00:07:41,342
em categorias.

182
00:07:41,838 --> 00:07:43,523
Um homem a cavalo,

183
00:07:43,523 --> 00:07:45,257
e um homem a pé,

184
00:07:45,257 --> 00:07:47,800
vemos isso como duas coisas
totalmente diferentes.

185
00:07:47,800 --> 00:07:50,295
Um cavalo que foi maltratado pelo cavaleiro.

186
00:07:50,295 --> 00:07:53,485
vai ter um comportamento
normal com o veterinário e com o ferreiro,

187
00:07:53,485 --> 00:07:55,628
mas nunca se deixará montar.

188
00:07:55,628 --> 00:07:58,200
Outro cavalo, que tenha sido
maltratado pelo ferreiro

189
00:07:58,200 --> 00:08:01,409
será terrível para quem estiver apeado,
como o veterinário,

190
00:08:01,409 --> 00:08:03,933
mas uma pessoa pode montar nele.

191
00:08:04,123 --> 00:08:05,923
O gado age da mesma forma,

192
00:08:05,923 --> 00:08:07,885
Homem a cavalo, homem a pé,

193
00:08:07,885 --> 00:08:09,828
são duas coisas diferentes.

194
00:08:09,828 --> 00:08:11,771
São imagens diferentes.

195
00:08:11,818 --> 00:08:14,533
Pensem em como isto é específico.

196
00:08:14,533 --> 00:08:18,000
Encontro muita gente
que não é lá muito boa

197
00:08:18,000 --> 00:08:21,123
nesta capacidade de armazenar
informações por categorias,

198
00:08:21,295 --> 00:08:23,628
Quando estou a tentar resolver
problemas de equipamentos,

199
00:08:23,628 --> 00:08:25,847
ou problemas com qualquer coisa
numa fábrica,

200
00:08:25,847 --> 00:08:29,000
parece que elas não conseguem descobrir:
"Será que tenho um problema de formação profissional?

201
00:08:29,000 --> 00:08:31,780
"ou há qproblemas com o equipamento?"

202
00:08:31,780 --> 00:08:34,066
Por outras palavras,
arquivam o problema de equipamento,

203
00:08:34,066 --> 00:08:35,962
no mesmo sítio
dos problemas com as pessoas.

204
00:08:35,962 --> 00:08:38,819
Encontro muita gente com dificuldade
em fazer isso.

205
00:08:38,819 --> 00:08:41,371
Imaginemos que eu descubro
que é um problema de equipamento.

206
00:08:41,371 --> 00:08:44,009
É um problema pequeno, uma coisa simples
que posso arranjar?

207
00:08:44,009 --> 00:08:46,752
Ou o problema está
em todo o "design" do sistema?

208
00:08:46,752 --> 00:08:49,219
As pessoas têm muita dificuldade
em pensar nisso.

209
00:08:49,219 --> 00:08:51,342
Tomemos, por exemplo uma coisa
como resolver problemas

210
00:08:51,342 --> 00:08:53,685
para tornar os aviões mais seguros.

211
00:08:53,685 --> 00:08:55,495
Eu sou passageira com muitas horas de voo.

212
00:08:55,495 --> 00:08:57,066
Viajo muitode avião,

213
00:08:57,066 --> 00:08:59,647
Se eu trabalhasse na FAA,

214
00:08:59,647 --> 00:09:04,000
qual seria a coisa a que faria
muita observação direta?

215
00:09:04,000 --> 00:09:06,209
Seria às caudas dos aviões.

216
00:09:06,209 --> 00:09:09,152
Cinco dos acidentes de avião,
nos últimos 20 anos,

217
00:09:09,152 --> 00:09:12,247
aconteceram porque a cauda saltou

218
00:09:12,247 --> 00:09:15,000
ou o trem de aterragem
dentro da cauda se partiu.

219
00:09:15,000 --> 00:09:17,247
O problema está na cauda,
pura e simplesmente.

220
00:09:17,247 --> 00:09:19,247
Quando os pilotos andam à volta do avião,

221
00:09:19,247 --> 00:09:21,304
não conseguem ver
o que se passa dentro da cauda.

222
00:09:21,304 --> 00:09:23,000
Agora que penso nisto tudo,

223
00:09:23,000 --> 00:09:26,000
estou a lembrar-me
de muitas informações específicas.

224
00:09:26,390 --> 00:09:29,400
É específico.
Eu penso ao contrário do normal.

225
00:09:29,400 --> 00:09:33,000
Primeiro pego nas peças pequenas
e depois junto-as todas como num puzzle.

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

227
00:09:35,000 --> 00:09:37,142
de vaqueiros que usam chapéus pretos.

228
00:09:37,142 --> 00:09:39,333
Foi maltratado por alguém
que usava um chapéu preto de vaqueiro.

229
00:09:39,333 --> 00:09:42,190
Se forem chapéus brancos,
não há problema nenhum.

230
00:09:42,628 --> 00:09:45,304
O que se passa é que o mundo vai precisar

231
00:09:45,304 --> 00:09:47,628
de todos estes diferentes
tipos de cérebros

232
00:09:47,628 --> 00:09:49,666
a trabalhar juntos.

233
00:09:49,666 --> 00:09:52,609
Temos de trabalhar no desenvolvimento
de todos estes tipos de mentes.

234
00:09:52,609 --> 00:09:55,142
Uma coisa que me põe completamente louca,

235
00:09:55,142 --> 00:09:57,790
quando viajo pelo mundo
e faço conferências sobre autismo

236
00:09:57,790 --> 00:10:00,457
é que encontro muitos miúdos
"geeks" inteligentes

237
00:10:00,457 --> 00:10:02,790
mas não são muito sociáveis.

238
00:10:03,000 --> 00:10:05,857
Ninguém faz nada para desenvolver
o seu interesse

239
00:10:05,857 --> 00:10:07,809
em coisas como a ciência.

240
00:10:07,809 --> 00:10:10,257
Isto leva-me a falar 
do meu professor de ciências.

241
00:10:10,257 --> 00:10:13,219
O meu professor de ciências
está deliciosamente ilustrado no filme.

242
00:10:13,219 --> 00:10:15,000
Eu era uma estudante meio tonta.

243
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
Quando fui para o liceu
não ligava nada aos estudos,

244
00:10:18,000 --> 00:10:21,104
até ter aulas de ciências
com o Professor Carlock.

245
00:10:21,342 --> 00:10:24,276
No filme, a personagem dele é o Dr. Carlock.

246
00:10:24,485 --> 00:10:28,076
E ele desafiou-me a tentar compreender

247
00:10:28,076 --> 00:10:30,495
o funcionamento
de uma sala de ilusão de ótica.

248
00:10:30,495 --> 00:10:32,752
Isto levanta toda a questão de termos
que mostrar aos miúdos

249
00:10:32,752 --> 00:10:34,361
coisas interessantes.

250
00:10:34,361 --> 00:10:37,038
Uma das coisas que acho
que o TED talvez devesse fazer

251
00:10:37,038 --> 00:10:40,200
era dizer a todas as escolas
que há grandes palestras no TED

252
00:10:40,200 --> 00:10:42,647
e que há uma quantidade enorme
de informações na Internet,

253
00:10:42,647 --> 00:10:44,466
para motivar esses miúdos.

254
00:10:44,466 --> 00:10:47,161
Porque encontro muitos destes miúdos "geek"

255
00:10:47,161 --> 00:10:50,152
e professores do Midwest
e de outras partes do país,

256
00:10:50,152 --> 00:10:52,447
quando nos afastamos
das zonas tecnológicas.

257
00:10:52,447 --> 00:10:54,228
Eles não sabem o que fazer
com esses miúdos!

258
00:10:54,228 --> 00:10:56,428
Estão a dirigi-los para caminhos errados.

259
00:10:56,428 --> 00:10:58,742
A questão é que podemos modelar um cérebro

260
00:10:58,742 --> 00:11:01,162
para ser uma mente
mais pensadora e cognitiva.

261
00:11:01,162 --> 00:11:04,000
Ou podemos modelá-lo
de forma a ser mais sociável.

262
00:11:04,000 --> 00:11:06,238
O que as pesquisas
têm demonstrado no autismo,

263
00:11:06,238 --> 00:11:09,028
é que podem existir mais formas
de ligação aqui,

264
00:11:09,028 --> 00:11:11,619
na parte brilhante da mente
e perdemos alguns circuitos sociais em troca.

265
00:11:11,619 --> 00:11:15,000
É uma espécie de troca
entre o pensar e o ser social.

266
00:11:15,000 --> 00:11:17,552
Às vezes, a troca é tão profunda

267
00:11:17,552 --> 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)