TED2010
Temple Grandin: The world needs all kinds of minds
Темпл Грандин. Миру нужны разные способы мышления
Filmed:
Readability: 3.4
5,588,848 views
Темпл Грандин, которой в детстве был поставлен диагноз "аутизм", рассказывает о своей способности "мыслить образами" и о том, как это помогает ей находить ответы на вопросы, на которые люди с типичным образом мышления затрудняются ответить. Она доказывает, что миру нужны люди аутистического спектра: те, кто думает визуально, думает схемами и образами, думает вербально, и другие одаренные дети.
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activist
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds. Full bio
Through groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I think I'll start out and just talk a little bit about
0
0
2000
Думаю, начать мне стоит с того,
00:17
what exactly autism is.
1
2000
2000
что вообще такое аутизм.
00:19
Autism is a very big continuum
2
4000
3000
Аутизм -- это очень широкий спектр,
00:22
that goes from very severe -- the child remains non-verbal --
3
7000
3000
который охватывает как очень тяжелые случаи, когда ребенок не может говорить,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
10000
3000
так и очень талантливых ученых и инженеров.
00:28
And I actually feel at home here,
5
13000
2000
И здесь я, кстати, чувствую себя, как дома.
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
15000
2000
Потому что здесь полно людей с аутистическими генами.
00:32
You wouldn't have any...
7
17000
2000
Вам бы не пришло в голову...
00:34
(Applause)
8
19000
4000
(Аплодисменты)
00:38
It's a continuum of traits.
9
23000
2000
Это целый диапазон различных черт.
00:40
When does a nerd turn into
10
25000
3000
Что отличает обыкновенного чудака от
00:43
Asperger, which is just mild autism?
11
28000
2000
человека с синдромом Аспергера, который является легкой формой аутизма?
00:45
I mean, Einstein and Mozart
12
30000
3000
Эйнштейн, Моцарт
00:48
and Tesla would all be probably diagnosed
13
33000
2000
и Тесла -- всех их сегодня
00:50
as autistic spectrum today.
14
35000
2000
поместили бы в аутистический спектр.
00:52
And one of the things that is really going to concern me is
15
37000
3000
И самое главное, что меня интересует -- это то,
00:55
getting these kids to be the ones that are going to invent
16
40000
3000
как дать этим ребятам возможность стать теми, кто изобретет
00:58
the next energy things,
17
43000
2000
новые энергетические устройства,
01:00
you know, that Bill Gates talked about this morning.
18
45000
4000
как говорил Билл Гейтс сегодня утром.
01:04
OK. Now, if you want to understand
19
49000
2000
Итак, если вы хотите понять
01:06
autism, animals.
20
51000
2000
аутизм и животных...
01:08
And I want to talk to you now about different ways of thinking.
21
53000
2000
Прежде всего я хочу поговорить о различных способах мышления.
01:10
You have to get away from verbal language.
22
55000
3000
Необходимо забыть вербальный язык.
01:13
I think in pictures,
23
58000
2000
Я думаю образами.
01:15
I don't think in language.
24
60000
3000
Я не думаю с помощью языка.
01:18
Now, the thing about the autistic mind
25
63000
2000
Отличительная особенность аутистического мышления --
01:20
is it attends to details.
26
65000
3000
внимание к деталям.
01:23
OK, this is a test where you either have to
27
68000
2000
Посмотрите -- это тест, в котором необходимо
01:25
pick out the big letters, or pick out the little letters,
28
70000
2000
найти большие или маленькие буквы.
01:27
and the autistic mind picks out the
29
72000
2000
Аутистический мозг гораздо быстрее
01:29
little letters more quickly.
30
74000
2000
находит маленькие буквы.
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
31
76000
4000
Нормальный мозг игнорирует детали.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
32
80000
2000
Но если вы, например, строите мост, детали очень важны,
01:37
because it will fall down if you ignore the details.
33
82000
3000
потому что он просто упадет, если игнорировать детали.
01:40
And one of my big concerns with a lot of policy things today
34
85000
3000
И что меня больше всего беспокоит, так это то,
01:43
is things are getting too abstract.
35
88000
2000
что все становится гораздо более абстрактным.
01:45
People are getting away from doing
36
90000
2000
Люди перестают заниматься
01:47
hands-on stuff.
37
92000
2000
практической работой.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools have taken out
38
94000
2000
Меня очень волнует то, что во многих школах отменили
01:51
the hands-on classes,
39
96000
2000
уроки прикладного мастерства,
01:53
because art, and classes like that,
40
98000
2000
потому что рисование и подобные уроки
01:55
those are the classes where I excelled.
41
100000
2000
были как раз теми предметами, которые мне очень легко давались.
01:57
In my work with cattle,
42
102000
2000
Итак, в своей работе c крупным рогатым скотом
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
43
104000
3000
я замечала мелкие детали, которые большинство людей не замечает,
02:02
would make the cattle balk. Like, for example,
44
107000
2000
и которые пугают скот и заставляют его упираться. Например,
02:04
this flag waving, right in front of the veterinary facility.
45
109000
3000
вот этот флаг, развевающийся перед ветеринарной клиникой.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
46
112000
3000
Эта откормочная площадка собиралась снести эту клинику,
02:10
all they needed to do was move the flag.
47
115000
2000
а на самом деле единственное, что им нужно было сделать -- это снять этот флаг.
02:12
Rapid movement, contrast.
48
117000
3000
Резкие движения, контраст.
02:15
In the early '70s when I started, I got right down
49
120000
2000
В начале 70-х, когда я только начинала, я направилась прямиком
02:17
in the chutes to see what cattle were seeing.
50
122000
2000
в загоны, чтобы посмотреть, что окружает скот.
02:19
People thought that was crazy. A coat on a fence would make them balk,
51
124000
3000
Все думали, что это ерунда. Висящая на заборе куртка могла заставить их упираться.
02:22
shadows would make them balk, a hose on the floor ...
52
127000
3000
Также тени, шланг на полу.
02:25
people weren't noticing these things --
53
130000
2000
Никто не замечал этих вещей --
02:27
a chain hanging down --
54
132000
2000
например, свисающую цепь --
02:29
and that's shown very, very nicely in the movie.
55
134000
2000
и это очень хорошо обыграно в фильме.
02:31
In fact, I loved the movie, how they
56
136000
2000
Кстати, мне очень понравилось, как в фильме они
02:33
duplicated all my projects. That's the geek side.
57
138000
2000
показали все мои проекты. Это моя чудаковатая сторона.
02:35
My drawings got to star in the movie too.
58
140000
3000
Мои рисунки также сыграли роль в этом фильме.
02:38
And actually it's called "Temple Grandin,"
59
143000
2000
И, кстати, фильм называется "Темпл Грандин",
02:40
not "Thinking In Pictures."
60
145000
2000
а не "Мышление образами".
02:42
So, what is thinking in pictures? It's literally movies
61
147000
2000
Итак, что же такое мышление образами? Это в буквальном смысле фильмы
02:44
in your head.
62
149000
2000
в голове.
02:46
My mind works like Google for images.
63
151000
2000
Мое мышление работает, как Google Картинки.
02:48
Now, when I was a young kid I didn't know my thinking was different.
64
153000
3000
И когда я была маленькой, я не знала, что мое мышление отличалось от мышления других,
02:51
I thought everybody thought in pictures.
65
156000
2000
я думала, что все думают образами.
02:53
And then when I did my book, "Thinking In Pictures,"
66
158000
2000
А потом, когда работала над моей книгой, "Мышление образами",
02:55
I start interviewing people about how they think.
67
160000
3000
я начала брать интервью у разных людей о том, как они думают.
02:58
And I was shocked to find out that
68
163000
2000
И я была в шоке, когда узнала, что мое мышление
03:00
my thinking was quite different. Like if I say,
69
165000
2000
сильно отличалось от остальных. Например, если я скажу:
03:02
"Think about a church steeple"
70
167000
2000
"Представьте себе шпиль церкви",
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
71
169000
2000
большинство людей представят некий обобщенный, абстрактный шпиль.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
72
171000
2000
Хотя, может быть, это и не так, для тех, кто находится в этом зале,
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
73
173000
4000
но это будет так во многих других местах.
03:12
I see only specific pictures.
74
177000
2000
Я вижу только конкретные образы.
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
75
179000
4000
Они всплывают в моей памяти, прямо как в Google Картинки.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there
76
183000
2000
И в фильме был отличный эпизод,
03:20
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
77
185000
4000
когда говорится слово "туфля", и множество различных туфель 50-х и 60-х годов
03:24
pop into my imagination.
78
189000
2000
всплывают в моем воображении.
03:26
OK, there is my childhood church,
79
191000
2000
Итак, вот церковь моего детства.
03:28
that's specific. There's some more, Fort Collins.
80
193000
3000
Это очень конкретные образы. Вот еще одна -- в Форт-Коллинзе.
03:31
OK, how about famous ones?
81
196000
2000
А теперь -- знаменитые церкви.
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
82
198000
3000
Их образы как бы всплывают, прямо вот так.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
83
201000
3000
Очень быстро, как в Google Картинки.
03:39
And they come up one at a time,
84
204000
2000
И всплывают они один за одним.
03:41
and then I think, "OK, well maybe we can have it snow,
85
206000
2000
А потом я думаю, а как на счет заснеженной церкви
03:43
or we can have a thunderstorm,"
86
208000
2000
или церкви в грозу?
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
87
210000
3000
И я могу держать этот образ в голове и превратить его в фильм.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
88
213000
3000
Визуальное мышление явилось неоценимым преимуществом
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
89
216000
3000
в моей работе по разработкам скотоводческих помещений.
03:54
And I've worked really hard on improving
90
219000
2000
И я вложила много сил в работу по улучшению
03:56
how cattle are treated at the slaughter plant.
91
221000
2000
обращения с животными на скотобойнях.
03:58
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
92
223000
3000
Я не буду показывать здесь никаких отвратительных слайдов со скотобоен.
04:01
I've got that stuff up on YouTube if you want to look at it.
93
226000
2000
Если хотите, у меня этого добра полно на Youtube.
04:03
But, one of the things that I was able to do in my design work
94
228000
4000
Одной из особенностей в моей работе по разработке таких помещений
04:07
is I could actually test run
95
232000
2000
явилось то, что я могла тестировать
04:09
a piece of equipment in my mind,
96
234000
2000
оборудование в голове,
04:11
just like a virtual reality computer system.
97
236000
3000
совсем как компьютерная система виртуальной реальности.
04:14
And this is an aerial view
98
239000
2000
Это вид сверху
04:16
of a recreation of one of my projects that was used in the movie.
99
241000
3000
копии одного из моих проектов, который был использован в фильме.
04:19
That was like just so super cool.
100
244000
2000
Это было очень здорово.
04:21
And there were a lot of kind of Asperger types
101
246000
2000
И много людей, напоминавших синдром Аспергера
04:23
and autism types working out there on the movie set too.
102
248000
3000
и аутистов, работали там на съемочной площадке.
04:26
(Laughter)
103
251000
2000
(Смех)
04:28
But one of the things that really worries me
104
253000
2000
Но один вопрос меня очень волнует --
04:30
is: Where's the younger version of those kids going today?
105
255000
4000
куда попадают более юные версии таких ребят сегодня?
04:34
They're not ending up in Silicon Valley, where they belong.
106
259000
3000
Они не работают в Силиконовой Долине, где им нужно бы быть.
04:37
(Laughter)
107
262000
3000
(Смех)
04:40
(Applause)
108
265000
5000
(Аплодисменты)
04:45
Now, one of the things I learned very early on because I wasn't that social,
109
270000
3000
Одно из правил, которое я поняла очень рано, так как я не была очень общительной --
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
110
273000
4000
это то, что рекламировать мне нужно было свою работу, а не себя.
04:52
And the way I sold livestock jobs
111
277000
2000
И свои скотоводческте проекты я рекламировала,
04:54
is I showed off my drawings, I showed off pictures of things.
112
279000
3000
показывая свои чертежи и рисунки.
04:57
Another thing that helped me as a little kid
113
282000
2000
Другое, что мне помогло, так это то, что
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
114
284000
2000
в 50-е годы нас учили быть воспитанными.
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
115
286000
2000
Нас учили тому, что нельзя хватать товары с полок
05:03
in the store and throw it around.
116
288000
2000
в магазине и швыряться ими.
05:05
Now, when kids get to be in third or fourth grade,
117
290000
3000
Итак, когда ребенок в 3-м или 4-м классе,
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
118
293000
3000
вы можете заметить, что у него будет визуальное мышление,
05:11
drawing in perspective. Now, I want to
119
296000
2000
если он рисует с перспективой. Только я хочу
05:13
emphasize that not every autistic kid
120
298000
2000
подчеркнуть, что не каждый ребенок-аутист
05:15
is going to be a visual thinker.
121
300000
2000
будет визуальным мыслителем.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
122
302000
4000
Несколько лет назад мне делали томографию мозга,
05:21
and I used to joke around about having a
123
306000
2000
и я, помню, любила шутить о том, что у меня в мозгу
05:23
gigantic Internet trunk line
124
308000
2000
проходит гигантская магистральная линия Интернета,
05:25
going deep into my visual cortex.
125
310000
2000
уходящая глубоко в зрительную зону коры.
05:27
This is tensor imaging.
126
312000
2000
Это спектральная томография.
05:29
And my great big internet trunk line
127
314000
2000
И моя магистральная линия Интернета
05:31
is twice as big as the control's.
128
316000
2000
в два раза больше линии контрольного пациента.
05:33
The red lines there are me,
129
318000
2000
Снимок с красными линиями -- это мой мозг,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
130
320000
4000
а с голубыми линиям -- мозг контрольного пациента того же пола и возраста.
05:39
And there I got a gigantic one,
131
324000
2000
И на этом снимке моя линия огромна,
05:41
and the control over there, the blue one,
132
326000
2000
а у контрольного пациента (голубая линия) --
05:43
has got a really small one.
133
328000
4000
очень короткая.
05:47
And some of the research now is showing
134
332000
2000
И некоторые исследования сегодня показывают,
05:49
is that people on the spectrum actually think with primary visual cortex.
135
334000
4000
что в мышлении людей аутистического спектра зрительная зона является первичной.
05:53
Now, the thing is, the visual thinker's just one kind of mind.
136
338000
3000
Также необходимо заметить, что визуальное мышление -- это только один из способов мышления.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
137
341000
3000
Видите ли, аутистическое мышление имеет тенденцию быть узко специализированным.
05:59
good at one thing, bad at something else.
138
344000
4000
Это люди, одаренные в одной сфере, но неуспевающие в другой.
06:03
And where I was bad was algebra. And I was never allowed
139
348000
2000
Моим слабым местом была алгебра. И мне так и не разрешили
06:05
to take geometry or trig.
140
350000
2000
заниматься геометрией или тригонометрией.
06:07
Gigantic mistake: I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
141
352000
3000
Это было большой ошибкой. Я замечаю, что многим детям нужно пропустить алгебру
06:10
go right to geometry and trig.
142
355000
2000
и перейти сразу к геометрии и тригонометрии.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
143
357000
3000
Еще один вид мышления -- это мышление схемами.
06:15
More abstract. These are your engineers,
144
360000
2000
Это мышление более абстрактно. Это в основном инженеры,
06:17
your computer programmers.
145
362000
2000
программисты.
06:19
Now, this is pattern thinking. That praying mantis
146
364000
2000
Вот пример мышления схемами. Этот богомол
06:21
is made from a single sheet of paper --
147
366000
2000
сделан из одного листа бумаги --
06:23
no scotch tape, no cuts.
148
368000
2000
без клейкой ленты, без разрезов.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
149
370000
3000
А на заднем плане представлена схема сворачивания бумаги.
06:28
Here are the types of thinking:
150
373000
2000
Вот типы мышления:
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
151
375000
3000
визуальное фото-реалистическое мышление -- такие люди, как я.
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
152
378000
4000
Мышление схемами -- музыканты и математики.
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
153
382000
2000
Некоторые из них испытывают проблемы с чтением.
06:39
You also will see these kind of problems
154
384000
2000
Такие же проблемы испытывают
06:41
with kids that are dyslexic.
155
386000
3000
дети с дислексией.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
156
389000
2000
Можно увидеть, что у них разные типы мышления.
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
157
391000
3000
И также вербальное мышление. Такие люди знают все обо всем.
06:49
Now, another thing is the sensory issues.
158
394000
2000
Еще один вопрос -- сенсорные проблемы.
06:51
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
159
396000
4000
Я очень волновалась о вот этом приспособлении на моем лице.
06:55
And I came in half an hour beforehand
160
400000
3000
И я специально пришла на полчаса раньше,
06:58
so I could have it put on and kind of get used to it,
161
403000
2000
чтобы его надели на меня и чтобы я могла к нему привыкнуть.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
162
405000
3000
И они его немного загнули, так что оно не прикасается к моему подбородку.
07:03
But sensory is an issue. Some kids are bothered by fluorescent lights;
163
408000
3000
Но сенсорная проблема является важной. Некоторых детей беспокоит флуоресцентное освещение,
07:06
others have problems with sound sensitivity.
164
411000
3000
другие чувствительны к звукам.
07:09
You know, it's going to be variable.
165
414000
3000
Каждый случай особенный.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
166
417000
4000
Итак, визуальное мышление дало мне возможность понять,
07:16
into the animal mind.
167
421000
2000
как мыслят животные.
07:18
Because think about it: An animal is a sensory-based thinker,
168
423000
3000
Задумайтесь -- мышление животных сенсорно,
07:21
not verbal -- thinks in pictures,
169
426000
4000
а не вербально. Они думают образами.
07:25
thinks in sounds, thinks in smells.
170
430000
3000
Звуками, запахами.
07:28
Think about how much information there is there on the local fire hydrant.
171
433000
3000
Задумайтесь о том, сколько информации на местном пожарном гидранте.
07:31
He knows who's been there, when they were there.
172
436000
3000
Он знает, кто там был, когда он там был,
07:34
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
173
439000
3000
является ли он другом или врагом, и можно ли с ним спариться.
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
174
442000
3000
На этом пожарном гидранте -- огромное количество информации.
07:40
It's all very detailed information,
175
445000
4000
И это очень подробная информация.
07:44
and, looking at these kind of details
176
449000
2000
И изучение этих подробностей
07:46
gave me a lot of insight into animals.
177
451000
2000
позволило мне очень хорошо понять животных.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
178
453000
4000
Итак, мышление животных (и мое)
07:52
puts sensory-based information
179
457000
2000
делит сенсорную информацию
07:54
into categories.
180
459000
2000
на категории.
07:56
Man on a horse
181
461000
2000
Человек на лошади
07:58
and a man on the ground --
182
463000
2000
и человек, стоящий на земле,
08:00
that is viewed as two totally different things.
183
465000
2000
воспринимаются совершенно по-разному.
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
184
467000
3000
Например, лошадь, над которой издевался наездник.
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
185
470000
2000
Она будет совершенно спокойно относиться к ветеринару
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
186
472000
3000
и мастеру, подковывающему ее, но не потерпит на себе наездника.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up
187
475000
3000
Или конь, которого избивал тот, кто его подковывал,
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground,
188
478000
2000
и он будет очень агрессивен с людьми, стоящими на земле,
08:15
with the veterinarian, but a person can ride him.
189
480000
3000
с ветеринаром, но не будет против наездника.
08:18
Cattle are the same way.
190
483000
2000
Крупный рогатый скот ведет себя так же.
08:20
Man on a horse,
191
485000
2000
Человек на лошади и
08:22
a man on foot -- they're two different things.
192
487000
2000
и пеший человек не являются одним и тем же.
08:24
You see, it's a different picture.
193
489000
2000
Видите ли, это очень разные образы.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
194
491000
3000
Задумайтесь о том, насколько конкретно такое мышление.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
195
494000
4000
Такая способность делить информацию на категории
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
196
498000
3000
я замечаю, дана далеко не всем.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
197
501000
2000
Когда я приезжаю помочь с оборудованием
08:38
or problems with something in a plant,
198
503000
2000
или если на заводе проблемы с чем-нибудь,
08:40
they don't seem to be able to figure out, "Do I have a training people issue?
199
505000
4000
зачастую они не могут разобраться: "Заключается ли проблема в том, что персонал не обучен?
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
200
509000
2000
Или что-то не так с оборудованием?"
08:46
In other words, categorize equipment problem
201
511000
2000
Иными словами, они не могут отделить проблему с оборудованием
08:48
from a people problem.
202
513000
2000
от проблемы с персоналом.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
203
515000
3000
Я замечаю, что многим людям это дается нелегко.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
204
518000
3000
Или, скажем, я определила, что это проблема с оборудованием.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
205
521000
2000
Является ли это мелкой неполадкой, которую легко починить?
08:58
Or is the whole design of the system wrong?
206
523000
3000
Или вся система разработана неправильно?
09:01
People have a hard time figuring that out.
207
526000
3000
Многим тяжело в этом разобраться.
09:04
Let's just look at something like, you know,
208
529000
2000
Давайте посмотрим на другой пример. Например,
09:06
solving problems with making airlines safer.
209
531000
2000
решение проблемы безопасности авиакомпаний.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
210
533000
2000
Да, я налетала уже миллион миль.
09:10
I do lots and lots of flying,
211
535000
2000
Я очень часто летаю на самолетах,
09:12
and if I was at the FAA,
212
537000
3000
и если бы я была членом Федерального авиационного управления,
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
213
540000
4000
что бы я в первую очередь осмотрела?
09:19
It would be their airplane tails.
214
544000
2000
Хвосты самолетов.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
215
546000
3000
Пять смертельных катастроф за последние 20 лет --
09:24
the tail either came off or steering stuff inside the tail broke
216
549000
4000
хвост либо оторвало, либо рулевой механизм в хвосте вышел из строя
09:28
in some way.
217
553000
2000
тем или иным образом.
09:30
It's tails, pure and simple.
218
555000
2000
Проще простого -- проблема заключается в хвостах.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what? They can't see
219
557000
2000
И когда пилоты обходят салоны самолета, знаете что? Они не видят то,
09:34
that stuff inside the tail.
220
559000
2000
что находится внутри хвоста.
09:36
You know, now as I think about that,
221
561000
2000
Знаете, сейчас, когда я думаю обо всем этом,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
222
563000
3000
я вспоминаю различные конкретные сведения.
09:41
It's specific. See, my thinking's bottom-up.
223
566000
3000
Очень конкретные. Видите, мое мышление работает вверх тормашками.
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
224
569000
4000
Я беру маленькие кусочки и складываю из них картину, как паззл.
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid
225
573000
2000
А вот лошадь, которая до смерти боялась
09:50
of black cowboy hats.
226
575000
2000
черных ковбойских шляп.
09:52
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
227
577000
2000
Над ней издевался человек в черной ковбойской шляпе.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
228
579000
3000
Но она не имела ничего против белых шляп.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
229
582000
3000
Итак, дело в том, что миру будут нужны
10:00
all of the different kinds of minds
230
585000
2000
все различные способы мышления,
10:02
to work together.
231
587000
2000
работающие вместе.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
232
589000
3000
И нам нужно работать над тем, чтобы развивать все эти типы мышления.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy,
233
592000
3000
И одна из проблем, которая сводит меня с ума,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
234
595000
2000
когда я езжу по конференциям и собраниям по аутизму,
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
235
597000
3000
это то, что я вижу множество очень умных детей.
10:15
and they just aren't very social,
236
600000
3000
И они не очень общительны.
10:18
and nobody's working on developing their interest
237
603000
2000
И никто не работает над тем, чтобы заинтересовать их
10:20
in something like science.
238
605000
2000
чем-нибудь вроде науки.
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
239
607000
3000
И это подводит меня к теме моего учителя естественных наук.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
240
610000
3000
Он был просто замечательно показан в фильме.
10:28
I was a goofball student. When I was in high school
241
613000
2000
Я не была прилежной студенткой. В старших классах
10:30
I just didn't care at all about studying,
242
615000
3000
мне не было дела до учебы,
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
243
618000
3000
до тех пор, пока я не попала на урок Мистера Карлока.
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
244
621000
3000
В фильме он показан как Доктор Карлок.
10:39
And he got me challenged
245
624000
3000
И он бросил мне вызов
10:42
to figure out an optical illusion room.
246
627000
3000
разгадать загадку комнаты с оптической иллюзией.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
247
630000
2000
Это затрагивает тему того, что детям нужно показывать
10:47
interesting stuff.
248
632000
2000
интересные вещи.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
249
634000
3000
Знаете, мне кажется, что TED следует
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
250
637000
3000
сообщить во все школы о том, какие отличные лекции тут есть,
10:55
and there's all kinds of great stuff on the Internet
251
640000
2000
и что в Интернете есть разные классные штуки,
10:57
to get these kids turned on.
252
642000
2000
чтобы активизировать этих детей.
10:59
Because I'm seeing a lot of these geeky nerdy kids,
253
644000
3000
Потому что я вижу так много этих умных, но отличающихся от других, детей,
11:02
and the teachers out in the Midwest, and the other parts of the country,
254
647000
3000
и учителей на Среднем Западе и в других регионах нашей страны,
11:05
when you get away from these tech areas,
255
650000
2000
удаленных от технически-продвинутых территорий,
11:07
they don't know what to do with these kids.
256
652000
2000
которые не знают, что с этими детьми делать.
11:09
And they're not going down the right path.
257
654000
2000
И они не находятся на верном пути.
11:11
The thing is, you can make a mind
258
656000
2000
Дело в том, что мышление можно сделать
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
259
658000
3000
направленным более на размышление и познание.
11:16
or your mind can be wired to be more social.
260
661000
3000
Или запрограммировать его более на общение и социальную сферу.
11:19
And what some of the research now has shown in autism
261
664000
2000
И некоторые исследования аутизма показали, что
11:21
is there may by extra wiring back here,
262
666000
2000
в аутистическом мозгу могут быть дополнительные соединения.
11:23
in the really brilliant mind, and we lose a few social circuits here.
263
668000
3000
И это может быть очень одаренный человек, но сфера общения может быть недоразвита.
11:26
It's kind of a trade-off between thinking and social.
264
671000
4000
Получается как бы обмен мыслительного процесса на общение.
11:30
And then you can get into the point where it's so severe
265
675000
2000
Также могут быть очень тяжелые случаи, когда
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
266
677000
3000
человек даже не разговаривает.
11:35
In the normal human mind
267
680000
2000
В нормальном человеческом мозгу
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
268
682000
3000
язык заменяет визуальное мышление (такое, как мышление животных).
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
269
685000
3000
Это эксперимент Доктора Брюса Миллера.
11:43
And he studied Alzheimer's patients
270
688000
3000
Он изучал пациентов, страдающих болезнью Альцгеймера,
11:46
that had frontal temporal lobe dementia.
271
691000
2000
у которых была деменция коры лобно-височной доли головного мозга.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain,
272
693000
3000
Деменция в этих пациентах разрушила языковые участки мозга,
11:51
and then this artwork came out of somebody who used to install stereos in cars.
273
696000
5000
и вот эту картину нарисовал пациент, который раньше занимался установкой магнитол в машинах.
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
274
701000
4000
Ван Гог не разбирался в физике.
12:00
but I think it's very interesting
275
705000
2000
Но я нахожу очень интересным то,
12:02
that there was some work done to show that
276
707000
2000
что были проведены исследования, которые доказали,
12:04
this eddy pattern in this painting
277
709000
2000
что вот эти вихревые образы на этой картине
12:06
followed a statistical model of turbulence,
278
711000
3000
повторяют статистическую модель турбулентных потоков.
12:09
which brings up the whole interesting idea
279
714000
2000
Что подводит меня к очень интересной идее,
12:11
of maybe some of this mathematical patterns
280
716000
2000
что, может быть, некоторые из математических схем
12:13
is in our own head.
281
718000
2000
находятся у нас в голове.
12:15
And the Wolfram stuff -- I was taking
282
720000
2000
И материал о Вольфрам Альфа, который я
12:17
notes and I was writing down all the
283
722000
2000
конспектировала и записывала все
12:19
search words I could use,
284
724000
2000
ключевые слова, которые можно будет использовать для поиска,
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
285
726000
4000
потому что я собираюсь использовать это в моих лекциях по аутизму.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
286
730000
2000
Мы должны показать этим ребятам интересные вещи.
12:27
And they've taken out the autoshop class
287
732000
2000
А в школах отменили уроки автомеханики
12:29
and the drafting class and the art class.
288
734000
2000
и черчение с рисованием.
12:31
I mean art was my best subject in school.
289
736000
3000
Рисование было моим самым любимым предметом.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
290
739000
2000
Мы должны думать обо всех типах мышления.
12:36
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
291
741000
3000
И мы обязательно должны работать с ними,
12:39
because we absolutely are going to need
292
744000
3000
потому что в будущем нам
12:42
these kind of people in the future.
293
747000
3000
обязательно понадобятся эти люди.
12:45
And let's talk about jobs.
294
750000
2000
И давайте поговорим о трудоустройстве.
12:47
OK, my science teacher got me studying
295
752000
2000
Ну хорошо, мой учитель естественных наук заставил меня учиться,
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
296
754000
3000
потому что я была бездельницей и не хотела учиться.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
297
757000
2000
Но знаете что? Я также работала.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
298
759000
2000
Я вижу так много умных детей, которые не знают элементарных вещей,
12:56
like how to be on time.
299
761000
2000
например, как приходить во время.
12:58
I was taught that when I was eight years old.
300
763000
2000
Меня этому научили уже в 8 лет.
13:00
You know, how to have table manners at granny's Sunday party.
301
765000
3000
Знаете, вещи вроде того, как вести себя за столом на воскресном обеде у бабушки.
13:03
I was taught that when I was very, very young.
302
768000
3000
Меня этому научили в очень раннем возрасте.
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop
303
771000
3000
А когда мне было 13, я работала в магазине портного
13:09
sewing clothes.
304
774000
2000
продавщицей.
13:11
I did internships in college,
305
776000
3000
В студенчестве я проходила производственную практику.
13:14
I was building things,
306
779000
3000
Я мастерила различные устройства.
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
307
782000
3000
И мне пришлось научиться, как выполнять задания.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
308
785000
4000
Знаете, когда я была маленькой, я не хотела делать ничего, кроме как рисовать лошадей.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
309
789000
2000
И тогда моя мама сказала: "Давай-ка попробуем нарисовать что-нибудь другое".
13:26
They've got to learn how to do something else.
310
791000
2000
Им необходимо научиться, как делать что-нибудь еще.
13:28
Let's say the kid is fixated on Legos.
311
793000
2000
Скажем, ребенок очень увлекается конструктором Lego.
13:30
Let's get him working on building different things.
312
795000
3000
Давайте попробуем научить его строить из него различные вещи.
13:33
The thing about the autistic mind
313
798000
2000
Отличительная черта аутистического мышления --
13:35
is it tends to be fixated.
314
800000
2000
это то, что обычно оно фиксировано на чем-то одном.
13:37
Like if a kid loves racecars,
315
802000
2000
Например, если ребенок любит гоночные машины,
13:39
let's use racecars for math.
316
804000
2000
нужно использовать это при обучении математике.
13:41
Let's figure out how long it takes a racecar to go a certain distance.
317
806000
3000
Давай выясним, сколько времени понадобится этой гоночной машине, чтобы преодолеть определенное расстояние.
13:44
In other words, use that fixation
318
809000
4000
Иными словами, используйте фиксацию ребенка,
13:48
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
319
813000
3000
чтобы мотивировать его. Это просто необходимо.
13:51
I really get fed up when they, you know, the teachers,
320
816000
3000
Меня очень раздражает, когда, знаете, учителя,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
321
819000
3000
особенно, если отъехать от этой части страны,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
322
822000
2000
не знают, что делать с этими умными детьми.
13:59
It just drives me crazy.
323
824000
2000
Это просто сводит меня с ума.
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
324
826000
2000
Чем могут заниматься дети с визуальным мышлением, когда вырастут?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
325
828000
3000
Графическим дизайном, компьютерами,
14:06
photography, industrial design.
326
831000
5000
фотографией, промышленным дизайном.
14:11
The pattern thinkers, they're the ones that are going to be
327
836000
2000
Дети со схематическим мышлением, эти ребята -- будущие
14:13
your mathematicians, your software engineers,
328
838000
3000
математики, разработчики программного обеспечения,
14:16
your computer programmers, all of those kinds of jobs.
329
841000
4000
программисты и подобное.
14:20
And then you've got the word minds. They make great journalists,
330
845000
3000
А из вербальных мыслителей получаются отличные журналисты.
14:23
and they also make really, really good stage actors.
331
848000
3000
А также артисты.
14:26
Because the thing about being autistic is,
332
851000
2000
Будучи аутистом,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
333
853000
3000
мне приходилось учиться социальным навыкам, например, как играть в пьесе.
14:31
It's just kind of -- you just have to learn it.
334
856000
3000
Тебе просто приходиться учиться, как это делать.
14:34
And we need to be working with these students.
335
859000
3000
И нам нужно работать с такими учениками.
14:37
And this brings up mentors.
336
862000
2000
И это подводит меня к вопросу о менторах.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
337
864000
3000
Знаете, мой учитель естественных наук не был дипломипрованным учителем.
14:42
He was a NASA space scientist.
338
867000
2000
Он был космическим ученым в НАСА.
14:44
Now, some states now are getting it to where
339
869000
2000
Сейчас некоторые штаты начинают делать то же самое --
14:46
if you have a degree in biology, or a degree in chemistry,
340
871000
2000
если у тебя есть биологическое или химическое высшее образование,
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
341
873000
3000
ты можешь прийти в школу и преподавать биологию или химию.
14:51
We need to be doing that.
342
876000
2000
Нам нужно это делать.
14:53
Because what I'm observing is
343
878000
2000
Потому что я замечаю, что
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
344
880000
2000
хорошие учителя для таких детей
14:57
are out in the community colleges,
345
882000
2000
все преподают в муниципальных колледжах.
14:59
but we need to be getting some of these good teachers into the high schools.
346
884000
3000
Нам нужно набирать таких хороших учителей в старшие классы средней школы.
15:02
Another thing that can be very, very, very successful is
347
887000
3000
Еще один вариант, который может быть очень успешным --
15:05
there is a lot of people that may have retired
348
890000
3000
это то, что многие люди, которые ушли на пенсию
15:08
from working in the software industry, and they can teach your kid.
349
893000
3000
после работы в отрасли программного обеспечения, могут учить вашего ребенка.
15:11
And it doesn't matter if what they teach them is old,
350
896000
3000
И совершенно не важно, что они учат его устаревшим понятиям,
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
351
899000
3000
потому что самое главное -- это зажечь искру.
15:17
You're getting that kid turned on.
352
902000
3000
Заинтересовать ребенка, включить его мыслительный процесс.
15:20
And you get him turned on, then he'll learn all the new stuff.
353
905000
3000
И если вы включите этот процесс, он сам выучит все новое.
15:23
Mentors are just essential.
354
908000
2000
Детям необходимы наставники.
15:25
I cannot emphasize enough
355
910000
2000
Я не могу до конца выразить,
15:27
what my science teacher did for me.
356
912000
3000
что для меня сделал мой учитель естественных наук.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
357
915000
3000
Так что нам нужно обучать этих детей и нанимать их на работу.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
358
918000
2000
И если вы возьмете их на стажировку в свою компанию,
15:35
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
359
920000
3000
особенность аутистического мышления, типа синдрома Аспергера --
15:38
you've got to give them a specific task. Don't just say, "Design new software."
360
923000
3000
это то, что им нужны очень конкретные указания. Не говорите просто: "Разработай новое программное обеспечение".
15:41
You've got to tell them something a lot more specific:
361
926000
2000
Вам нужно дать им гораздо более конкретные указания.
15:43
"Well, we're designing a software for a phone
362
928000
3000
"Мы разрабатываем программное обеспечение для телефона,
15:46
and it has to do some specific thing.
363
931000
2000
и оно должно выполнять такие-то и такие-то функции.
15:48
And it can only use so much memory."
364
933000
2000
И оно не должно использовать более такого-то количества памяти".
15:50
That's the kind of specificity you need.
365
935000
2000
Вот примерно настолько конкретно это должно быть.
15:52
Well, that's the end of my talk.
366
937000
2000
Ну, это конец моей лекции.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
367
939000
2000
И я хочу поблагодарить вас за то, что вы пришли на нее.
15:56
It was great to be here.
368
941000
2000
Я очень рада, что мне удалось сюда попасть.
15:58
(Applause)
369
943000
12000
(Аплодисменты)
16:10
Oh, you've got a question for me? OK.
370
955000
3000
О, у вас есть вопросы? Хорошо.
16:13
(Applause)
371
958000
1000
(Аплодисменты)
16:14
Chris Anderson: Thank you so much for that.
372
959000
4000
Крис Андерсон: Большое спасибо.
16:18
You know, you once wrote, I like this quote,
373
963000
2000
Знаете, однажды Вы написали, и мне очень нравится эта цитата:
16:20
"If by some magic, autism had been
374
965000
2000
"Если бы, по мановению волшебной палочки, аутизм
16:22
eradicated from the face of the Earth,
375
967000
3000
на Земле был бы уничтожен,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
376
970000
3000
люди до сих пор общались бы вокруг костра
16:28
at the entrance to a cave."
377
973000
2000
у входа в пещеру".
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spears?
378
975000
2000
Темпл Грандин: Потому что кто, как Вы думаете, сделал самые первые каменные копья?
16:32
The Asperger guy. And if you were to get rid of all the autism genetics
379
977000
3000
Человек с синдромом Аспергера. И если бы мы избавились от всех людей с аутистическими генами,
16:35
there would be no more Silicon Valley,
380
980000
2000
то Силиконовая Долина перестала бы существовать,
16:37
and the energy crisis would not be solved.
381
982000
2000
и энергетический кризис не был бы разрешен.
16:39
(Applause)
382
984000
3000
(Аплодисменты)
16:42
CA: So, I want to ask you a couple other questions,
383
987000
2000
КА: Я хотел задать Вам еще несколько вопросов.
16:44
and if any of these feel inappropriate,
384
989000
2000
И если какой-то из них покажется Вам бестактным,
16:46
it's okay just to say, "Next question."
385
991000
2000
просто скажите: "Следующий вопрос".
16:48
But if there is someone here
386
993000
2000
Если сегодня здесь есть кто-то,
16:50
who has an autistic child,
387
995000
2000
у кого есть ребенок-аутист,
16:52
or knows an autistic child
388
997000
2000
или кто знает ребенка-аутиста,
16:54
and feels kind of cut off from them,
389
999000
3000
и чувствует себя изолированным от него,
16:57
what advice would you give them?
390
1002000
2000
что бы Вы им посоветовали?
16:59
TG: Well, first of all, you've got to look at age.
391
1004000
2000
ТГ: Прежде всего, это зависит от возраста.
17:01
If you have a two, three or four year old
392
1006000
2000
Если это двух-, трех- или четырехлетний ребенок,
17:03
you know, no speech, no social interaction,
393
1008000
2000
который не говорит и не общается с окружающими,
17:05
I can't emphasize enough:
394
1010000
2000
я не могу до конца выразить, насколько важно
17:07
Don't wait, you need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
395
1012000
4000
не ждать, а заниматься с ним, необходимо как минимум 20 часов в неделю индивидуальных занятий.
17:11
You know, the thing is, autism comes in different degrees.
396
1016000
3000
Знаете, проблема в том, что существуют различные степени аутизма.
17:14
There's going to be about half the people on the spectrum
397
1019000
2000
Примерно половина людей в этом спектре
17:16
that are not going to learn to talk, and they're not going to be working
398
1021000
2000
так и не научаться говорить, и они не будут работать в
17:18
Silicon Valley, that would not be a reasonable thing for them to do.
399
1023000
3000
Силиконовой Долине, это просто не будет для них обоснованным ожиданием.
17:21
But then you get the smart, geeky kids
400
1026000
2000
Но в этом спектре также есть умные, одаренные дети,
17:23
that have a touch of autism,
401
1028000
2000
у которых аутизм представлен в слабой форме,
17:25
and that's where you've got to get them turned on
402
1030000
2000
и это как раз те случаи, когда вам нужно "включить" их мышление,
17:27
with doing interesting things.
403
1032000
2000
показывая им интересные вещи.
17:29
I got social interaction through shared interest.
404
1034000
3000
Я получала общение через общие интересы.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
405
1037000
4000
Я ездила верхом с другими детьми. Делала модели ракет с другими детьми,
17:36
did electronics lab with other kids,
406
1041000
2000
работала в радиоэлектронной лаборатории с другими детьми,
17:38
and in the '60s, it was gluing mirrors
407
1043000
2000
и в 60-е годы такая работа заключалась в наиклеивании кусочков зеркал
17:40
onto a rubber membrane on a speaker to make a light show.
408
1045000
3000
на резиновую оболочку динамика для создания световых эффектов.
17:43
That was like, we considered that super cool.
409
1048000
3000
Мы это считали чем-то очень крутым.
17:46
CA: Is it unrealistic for them
410
1051000
2000
КА: Будет ли нереалистичным с их стороны
17:48
to hope or think that that child
411
1053000
2000
надеяться или верить, что этот ребенок
17:50
loves them, as some might, as most, wish?
412
1055000
3000
любит их, как некоторые, а скорее большинство, хотели бы верить?
17:53
TG: Well let me tell you, that child will be loyal,
413
1058000
2000
ТГ: Ну, поверьте мне, это ребенок будет очень преданным.
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
414
1060000
2000
И если ваш дом охвачен огнем, он вас из него вынесет.
17:57
CA: Wow. So, most people, if you ask them
415
1062000
3000
КА: Вот это да. Знаете, большинство людей, если их спросить,
18:00
what are they most passionate about, they'd say things like,
416
1065000
2000
что для них самое главное в жизни, ответят, например:
18:02
"My kids" or "My lover."
417
1067000
3000
"Мои дети" или "Мой любимый".
18:05
What are you most passionate about?
418
1070000
3000
Что для Вас самое главное в жизни?
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
419
1073000
2000
ТГ: Для меня самое главное -- это то, что то, что я делаю
18:10
are going to make the world a better place.
420
1075000
2000
помогает улучшить мир, в котором мы живем.
18:12
When I have a mother of an autistic child say,
421
1077000
2000
Когда мать ребенка-аутиста говорит мне:
18:14
"My kid went to college because of your book,
422
1079000
2000
"Мой ребенок поступил в колледже благодаря Вашей книге
18:16
or one of your lectures," that makes me happy.
423
1081000
2000
или одной из Ваших лекций" -- это делает меня счастливой.
18:18
You know, the slaughter plants, I've worked with them
424
1083000
3000
Также, знаете, скотобойни, с которыми я работала
18:21
in the '80s; they were absolutely awful.
425
1086000
2000
в 80-е годы, были просто ужасны.
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants
426
1088000
4000
Я разработала очень простую систему оценки для скотобоен,
18:27
where you just measure outcomes: How many cattle fell down?
427
1092000
2000
в которой необходимо просто подсчитывать результаты: сколько голов скота упало,
18:29
How many cattle got poked with the prodder?
428
1094000
2000
сколько голов было уколоно стрекалом,
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
429
1096000
2000
сколько голов скота без остановки мычит?
18:33
And it's very, very simple.
430
1098000
2000
Это очень просто.
18:35
You directly observe a few simple things.
431
1100000
2000
Вы напрямую наблюдаете несколько простых вещей.
18:37
It's worked really well. I get satisfaction out of
432
1102000
2000
И это отлично работает. Я получаю истинное удовлетворение,
18:39
seeing stuff that makes real change
433
1104000
3000
когда вижу, что подобные вещи действительно изменяют мир
18:42
in the real world. We need a lot more of that,
434
1107000
2000
к лучшему. Нам нужно больше таких вещей,
18:44
and a lot less abstract stuff.
435
1109000
2000
и меньше абстракций.
18:46
(Applause)
436
1111000
7000
(Аплодисменты)
18:53
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said that
437
1118000
2000
КА: Когда мы говорили по телефону, Вы сказали одну вещь,
18:55
really astonished me was you said one thing
438
1120000
2000
которая меня очень поразила. Вы сказали,
18:57
you were passionate about was server farms. Tell me about that.
439
1122000
4000
что считаете очень важными фермы серверов. Расскажите немного об этом.
19:01
TG: Well the reason why I got really excited when I read about that,
440
1126000
3000
ТГ: Ну, когда я прочитала о них, я очень ими заинтересовалась,
19:04
it contains knowledge.
441
1129000
3000
потому что в них хранятся знания.
19:07
It's libraries.
442
1132000
2000
Это как библиотеки.
19:09
And to me, knowledge is something
443
1134000
2000
И, на мой взгляд, знания --
19:11
that is extremely valuable. So, maybe, over 10 years ago
444
1136000
2000
это нечто необыкновенно ценное. Около 10 лет назад
19:13
now our library got flooded.
445
1138000
2000
нашу библиотеку затопило.
19:15
And this is before the Internet got really big.
446
1140000
2000
И это было до того, как Интернет стал хорошо развитым.
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
447
1142000
2000
И я очень расстроилась из-за того, что пострадали книги,
19:19
because it was knowledge being destroyed.
448
1144000
2000
т.к. это разрушение знаний.
19:21
And server farms, or data centers
449
1146000
2000
И фермы серверов или центры обработки данных
19:23
are great libraries of knowledge.
450
1148000
3000
являются огромными библиотеками знаний.
19:26
CA: Temple, can I just say it's an absolute delight to have you at TED.
451
1151000
3000
КА: Темпл, я не могу выразить, насколько мы рады, что Вы согласились выступить здесь.
19:29
TG: Well thank you so much. Thank you.
452
1154000
3000
ТГ: Большое спасибо. Спасибо.
19:32
(Applause)
453
1157000
6000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Temple Grandin - Livestock handling designer, autism activistThrough groundbreaking research and the lens of her own autism, Temple Grandin brings startling insight into two worlds.
Why you should listen
An expert on animal behavior, Temple Grandin has designed humane handling systems for half the cattle-processing facilities in the US, and consults with the meat industry to develop animal welfare guidelines. As PETA wrote when awarding her a 2004 Proggy: “Dr. Grandin's improvements to animal-handling systems found in slaughterhouses have decreased the amount of fear and pain that animals experience in their final hours, and she is widely considered the world's leading expert on the welfare of cattle and pigs.” In 2010, Time Magazine listed her as one of its most Important People of the Year. She is also a member of the American Academy of Arts and Sciences.
Grandin’s books about her interior life as an autistic person have increased the world's understanding of the condition with personal immediacy -- and with import, as rates of autism diagnosis rise. She is revered by animal rights groups and members of autistic community, perhaps because in both regards she is a voice for those who are sometimes challenged to make themselves heard.
Temple Grandin | Speaker | TED.com