The world needs all kinds of minds | Temple Grandin

Temple Grandin: Die Welt braucht alle Arten des Denkens

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2010-02-24 ・ TED


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Temple Grandin: Die Welt braucht alle Arten des Denkens

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Übersetzung: Gregor Fabry Lektorat: Sabrina Gründlinger
00:15
I think I'll start out and just talk a little bit
0
15704
2446
Zu Beginn möchte ich etwas darüber sprechen,
was Autismus genau ist.
00:18
about what exactly autism is.
1
18174
1491
00:19
Autism is a very big continuum
2
19689
2635
Autismus hat eine sehr große Bandbreite,
00:22
that goes from very severe -- the child remains nonverbal --
3
22348
3174
von sehr massiv -- das Kind entwickelt keine Sprache --
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
25546
2690
bis hin zu brillanten Wissenschaftlern und Ingenieuren.
00:28
And I actually feel at home here,
5
28260
1977
Und ich fühle mich hier wirklich zu Hause,
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
30261
2546
denn hier gibt es eine Menge autistische Gene.
00:32
(Laughter)
7
32831
1032
Sie hätten keine ...
00:33
You wouldn't have any --
8
33887
1158
(Applaus)
00:35
(Applause)
9
35069
2969
00:38
It's a continuum of traits.
10
38062
2036
Autismus umfasst eine ganze Bandbreite von Eigenschaften.
00:40
When does a nerd turn into Asperger, which is just mild autism?
11
40122
5657
Ab wann hat ein Nerd Asperger,
was einfach eine leichte Form von Autismus ist.
00:45
I mean, Einstein and Mozart and Tesla would all be probably diagnosed
12
45803
5158
Ich meine, Einstein und Mozart
und Tesla würden heutzutage wahrscheinlich
00:50
as autistic spectrum today.
13
50985
1892
als autistisch diagnostiziert.
00:52
And one of the things that is really going to concern me
14
52901
3291
Und was mir sehr wichtig ist,
ist diese Kinder dazu zu bringen, die Erfinder dieser
00:56
is getting these kids to be the ones
15
56216
2235
00:58
that are going to invent the next energy things
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58475
2822
neuen Energievisionen zu werden,
über die Bill Gates heute morgen sprach.
01:01
that Bill Gates talked about this morning.
17
61321
2250
01:04
OK, now, if you want to understand autism: animals.
18
64058
3913
OK. Wenn Sie Autismus
verstehen möchten, und Tiere, --
01:07
I want to talk to you now about different ways of thinking.
19
67995
2890
ich möchte Ihnen von verschiedenen Arten zu Denken erzählen.
01:10
You have to get away from verbal language.
20
70909
2850
Sie müssen sich von der Sprache in Worten lösen.
01:13
I think in pictures. I don't think in language.
21
73783
3601
Ich denke in Bildern,
nicht in Sprache.
01:18
Now, the thing about the autistic mind is it attends to details.
22
78082
5270
Typisch für den autistischen Geist ist
die Detailverliebtheit.
01:23
This is a test where you either have to pick out the big letters
23
83376
3055
Das hier ist ein Test: Man wählt entweder
die großen oder die kleinen Buchstaben.
01:26
or the little letters,
24
86455
1223
01:27
and the autistic mind picks out the little letters more quickly.
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87702
3893
Der autistische Geist wählt
die kleinen Buchstaben schneller aus,
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
26
91947
3751
während das normale Gehirn die Details ignoriert.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
27
95722
3010
Nun, bei der Planung einer Brücke sind Details ziemlich wichtig,
weil sie einstürzt, wenn man die Details ignoriert.
01:38
because it'll fall down if you ignore the details.
28
98756
2398
Eines meiner großen Bedenken ist, dass heutzutage
01:41
And one of my big concerns with a lot of policy things today
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2867
Regeln und Grundsätze zu abstrakt werden.
01:44
is things are getting too abstract.
30
104069
1678
01:45
People are getting away from doing hands-on stuff.
31
105771
3227
Die Menschen hören auf mit
praktischen Beschäftigungen.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools
32
109022
2160
Es beunruhigt mich sehr, dass viele Schulen
01:51
have taken out the hands-on classes, because art, and classes like that --
33
111206
3968
die praktischen Kurse gestrichen haben,
denn in Kunst und solchen Kursen
01:55
those are the classes where I excelled.
34
115198
2313
habe ich mich selbst hervorgetan.
01:57
In my work with cattle,
35
117535
2154
Nun, bei meiner Arbeit mit Rindern
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
36
119713
2978
bemerkte ich viele Dinge, die die Tiere störrisch werden lassen
02:02
would make the cattle balk.
37
122715
1288
und von den meisten Menschen nicht gesehen werden.
02:04
For example, this flag waving right in front of the veterinary facility.
38
124027
3547
Wie eine wehende Flagge direkt vor dem Tierarztgebäude.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
39
127598
3327
Dieses Unternehmen wollte sein ganzes Tierarztgebäude abreißen,
02:10
all they needed to do was move the flag.
40
130949
1914
aber sie mussten einfach nur die Flagge versetzen.
02:12
Rapid movement, contrast.
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132887
2068
Schnelle Bewegung, Kontrast.
02:14
In the early '70s when I started, I got right down in the chutes
42
134979
3034
Bei meinen Anfängen in den frühen 70ern bin ich direkt hinunter
in die Treibgänge, um zu sehen, was die Rinder selbst sehen.
02:18
to see what cattle were seeing.
43
138037
1499
02:19
People thought that was crazy.
44
139560
1462
Das war für viele verrückt. Eine Jacke auf dem Zaun konnte sie beunruhigen.
02:21
A coat on a fence would make them balk, shadows would make them balk,
45
141046
3282
Schatten machten sie bockig, und ein Schlauch auf dem Boden --
02:24
a hose on the floor -- people weren't noticing these things.
46
144352
3064
niemand hat diese Dinge bemerkt --
02:27
A chain hanging down ...
47
147440
1516
eine herabhängende Kette,
02:28
And that's shown very, very nicely in the movie.
48
148980
2256
das wird im Spielfilm sehr schön dargestellt.
02:31
In fact, I loved the movie, how they duplicated all my projects.
49
151260
3455
Freilich liebe ich den Film, wie sie alle meine
Projekte nachgestellt haben. Das ist mein innerer "Nerd".
02:34
That's the geek side.
50
154739
1341
Auch meine Zeichnungen spielten eine Hauptrolle im Film.
02:36
My drawings got to star in the movie, too.
51
156104
2420
02:38
And, actually, it's called "Temple Grandin,"
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158548
2110
Er heißt übrigens "Temple Grandin",
02:40
not "Thinking in Pictures."
53
160682
1324
nicht "Denken in Bildern".
02:42
So what is thinking in pictures?
54
162030
1565
Also, was ist Denken in Bildern? Es sind buchstäblich
02:43
It's literally movies in your head.
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163619
2679
Filme im eigenen Kopf.
02:46
My mind works like Google for images.
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166322
2882
Mein Geist funktioniert wie Google für Bilder.
Als kleines Kind wusste ich nicht, dass ich anders denke.
02:49
When I was a young kid, I didn't know my thinking was different.
57
169228
3044
Ich dachte, jeder denkt in Bildern.
02:52
I thought everybody thought in pictures.
58
172296
1919
Als ich dann mein Buch "Denken in Bildern" schrieb,
02:54
Then when I did my book, "Thinking in Pictures,"
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174239
2255
sprach ich mit Menschen darüber, wie sie denken.
02:56
I started interviewing people about how they think.
60
176518
2412
02:58
And I was shocked to find out that my thinking was quite different.
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178954
3155
Ich war bestürzt zu erfahren,
dass mein Denken ziemlich anders war. Wenn ich sage:
03:02
Like if I say, "Think about a church steeple,"
62
182133
2176
"Denken Sie an eine Kirchturmspitze",
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
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184333
2513
dann denken die meisten an die verallgemeinerte Form.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
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186870
1912
Vielleicht stimmt das nicht in diesem Saal,
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
65
188806
3266
aber es stimmt an den meisten Orten.
03:12
I see only specific pictures.
66
192096
2503
Ich sehe nur spezifische Bilder.
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
67
194623
3809
Sie blitzen in meinem Gedächtnis auf, einfach wie Google für Bilder.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there,
68
198456
2543
Im Film gibt es eine großartige Szene,
wo jemand "Schuh" sagt und sofort tauchen in meiner Vorstellung
03:21
where the word "shoe" is said, and a whole bunch of '50s and '60s shoes
69
201023
3800
03:24
pop into my imagination.
70
204847
1666
ein Haufen Schuhe aus den 50ern und 60ern auf.
03:26
OK, there's my childhood church; that's specific.
71
206908
2511
OK, hier ist die Kirche meiner Kindheit.
Das ist spezifisch. Hier sind einige mehr, Fort Collins.
03:29
There's some more, Fort Collins.
72
209807
1868
03:31
OK, how about famous ones?
73
211699
2047
Und jetzt die bekannten.
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
74
213770
2677
Sie leuchten einfach nur auf, ungefähr so.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
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216471
2911
Nur sehr schnell, wie Google für Bilder.
03:39
And they come up one at a time,
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Sie leuchten einzeln auf.
03:40
and then I think, "OK, well, maybe we can have it snow,
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220989
2951
Dann denke ich: "Vielleicht könnten wir noch Schnee
03:43
or we can have a thunderstorm,"
78
223964
1624
oder ein Gewitter hinzufügen",
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
79
225612
2624
und ich kann es festhalten und in Filme verwandeln.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
80
228260
3213
Visuelles Denken war ein gewaltiger Vorteil
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
81
231497
2802
in meiner Arbeit, dem Entwurf von Rinderzuchtanlagen.
03:54
And I've worked really hard on improving how cattle are treated
82
234799
3200
Ich habe wirklich hart an einer Verbesserung gearbeitet,
wie Rinder in Schlachtanlagen behandelt werden.
03:58
at the slaughter plant.
83
238023
1152
Ich werde hier keine Schlachtbilder zeigen.
03:59
I'm not going to go into any gucky slaughter slides.
84
239199
2496
04:01
I've got that stuff up on YouTube, if you want to look at it.
85
241719
2888
Die habe ich auf Youtube, wenn Sie sie sehen möchten.
Bei meinen Entwürfen konnte ich mir
04:04
(Laughter)
86
244631
1041
04:05
But one of the things that I was able to do in my design work
87
245696
2893
einen Anlagenteil vorstellen
04:08
is I could test-run a piece of equipment in my mind,
88
248613
2623
und in meinen Gedanken testen,
04:11
just like a virtual reality computer system.
89
251260
2432
wie ein Computersystem für Virtuelle Realität.
04:14
And this is an aerial view of a recreation of one of my projects
90
254708
3641
Dies ist ein Luftbild eines Nachbaus
eines meiner Projekte, der im Film verwendet wurde.
04:18
that was used in the movie.
91
258373
1362
04:19
That was like just so super cool.
92
259759
2011
Das war einfach abgefahren.
04:21
And there were a lot of, kind of, Asperger types and autism types
93
261794
3478
Und es gab viele Leute mit Asperger
und Autismus, die mit am Filmset gearbeitet haben.
04:25
working out there on the movie set, too.
94
265296
1948
(Lachen)
04:27
(Laughter)
95
267268
1176
04:28
But one of the things that really worries me is:
96
268468
2791
Aber eine Sache, die mir Sorgen bereitet, ist,
was mit den jüngeren dieser Kinder heute geschieht.
04:31
Where's the younger version of those kids going today?
97
271283
3004
04:34
They're not ending up in Silicon Valley,
98
274820
2455
Sie werden nicht im Silicon Valley landen, wo sie hingehören.
04:37
where they belong.
99
277299
1240
(Lachen)
04:38
(Laughter)
100
278563
1820
04:40
(Applause)
101
280407
4908
(Applaus)
04:45
One of the things I learned very early on because I wasn't that social,
102
285339
3581
Was ich früh lernte, weil ich nicht so gesellig war,
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
103
288944
3411
ist meine Arbeit zu verkaufen und nicht mich selbst.
04:52
And the way I sold livestock jobs is I showed off my drawings,
104
292706
2960
Und meine Verkaufstaktik war,
dass ich meine Zeichnungen und Bilder von Dingen zeigte.
04:55
I showed off pictures of things.
105
295690
1732
04:57
Another thing that helped me as a little kid
106
297446
2239
Außerdem half mir, dass einem in den 50ern,
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
107
299709
2229
in meiner Kindheit, Manieren beigebracht wurden,
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
108
301962
3039
dass du keine Ware aus dem Regal
im Laden ziehen und herumwerfen kannst.
05:05
in the store and throw it around.
109
305025
1634
Wenn Kinder in die dritte oder vierte Klasse kommen,
05:06
When kids get to be in third or fourth grade,
110
306683
2152
05:08
you might see that this kid's going to be a visual thinker,
111
308859
2828
könnte man sehen, dass ein Kind, das in Perspektive malt,
05:11
drawing in perspective.
112
311711
1265
ein visueller Denker wird. Ich möchte
05:13
Now, I want to emphasize
113
313000
1198
betonen, dass nicht jedes autistische Kind
05:14
that not every autistic kid is going to be a visual thinker.
114
314222
2923
ein visueller Denker wird.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
115
317712
3978
Vor einigen Jahr wurde bei mir ein Gehirnscan gemacht
05:21
and I used to joke around about having a gigantic Internet trunk line
116
321714
3933
und ich scherzte über meine gigantische
Internethauptleitung, die bis tief
05:25
going deep into my visual cortex.
117
325671
1927
in meinen visuellen Cortex geht.
05:27
This is tensor imaging.
118
327622
1875
Das ist ein Tensorbild.
05:29
And my great big Internet trunk line is twice as big as the control's.
119
329521
3852
Und meine große Internethauptleitung ist
doppelt so groß wie die der Kontrollperson.
05:33
The red lines there are me,
120
333397
1604
Die roten Linien gehören zu mir,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
121
335025
3909
und die blauen zur Kontrollperson gleichen Geschlechts und Alters.
05:39
And there I got a gigantic one,
122
339850
2022
Ich habe hier eine riesige,
05:41
and the control over there, the blue one, has got a really small one.
123
341896
4008
und die Kontrollperson dort in blau
hat eine wirklich kleine.
05:47
And some of the research now is showing
124
347101
2135
Einige Studien haben gezeigt, dass Menschen
05:49
that people on the spectrum actually think with the primary visual cortex.
125
349260
4031
im autistischen Spektrum tatsächlich mit dem primären visuellen Cortex denken.
05:53
Now, the thing is, the visual thinker is just one kind of mind.
126
353315
3041
Der visuelle Denker repräsentiert aber nur eine Spielart von Verstand.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
127
356380
3585
Der autistische Geist neigt zu Spezialisierung.
05:59
good at one thing, bad at something else.
128
359989
2613
Gut in einer Sache, schlecht in einer anderen.
06:03
And where I was bad was algebra.
129
363102
1754
Meine Schwäche war Algebra. Und ich durfte daher niemals
06:04
And I was never allowed to take geometry or trig.
130
364880
2290
Geometrie oder Trigonometrie belegen.
06:07
Gigantic mistake.
131
367194
1163
Ein riesiger Fehler. Viele Kinder, die Algebra auslassen müssen,
06:08
I'm finding a lot of kids who need to skip algebra,
132
368381
2435
06:10
go right to geometry and trig.
133
370840
1649
gehen sofort zu Geometrie und Trigonometrie über.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
134
372847
2600
Nun, ein anderer Typ von Verstand ist der Musterdenker.
06:15
More abstract.
135
375471
1239
Abstrakter. Sie sind Ingenieure/innen
06:16
These are your engineers, your computer programmers.
136
376734
2563
und Computerprogrammierer/innen.
06:19
This is pattern thinking.
137
379321
1394
Das hier ist Musterdenken. Diese Gottesanbeterin
06:20
That praying mantis is made from a single sheet of paper --
138
380739
2885
ist aus einem einzelnen Blatt Papier gefaltet,
06:23
no scotch tape, no cuts.
139
383648
1417
kein Tesafilm, keine Schnitte.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
140
385089
3535
Und im Hintergrund ist das Falt-Muster.
06:28
Here are the types of thinking:
141
388648
1645
Das hier sind die Arten zu Denken,
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
142
390731
2552
photorealistische visuelle Denker, wie ich,
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
143
393856
3380
Musterdenker, der Musik- und Matheverstand.
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
144
397260
2588
Einige davon haben Probleme mit dem Lesen.
06:39
You also will see these kind of problems with kids that are dyslexic.
145
399872
4481
Diese Art Probleme findet man auch bei
Kindern mit Lese-/Rechtschreibschwäche.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
146
404377
2024
Alles verschiedene Arten zu Denken.
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
147
406425
3574
Und dann gibt es noch den verbale Denker. Er kennt jeden Fakt über alles.
Eine andere Sache sind die sensorischen Probleme.
06:50
Now, another thing is the sensory issues.
148
410023
1966
Ich war sehr beunruhigt, dieses Gerät über meinem Gesicht zu tragen.
06:52
I was really concerned about having to wear this gadget on my face.
149
412013
3292
06:55
And I came in half an hour beforehand
150
415692
2154
Daher kam ich eine halbe Stunde früher,
06:57
so I could have it put on and kind of get used to it,
151
417870
2983
damit es schon angelegt werden konnte zur Gewöhnung.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
152
420877
2738
Auch wurde es verbogen, damit es mein Kinn nicht berührt.
07:03
But sensory is an issue.
153
423639
1152
Aber Sinneswahrnehmung ist ein Problem. Manche Kinder stört fluoreszierendes Licht.
07:04
Some kids are bothered by fluorescent lights;
154
424815
2149
07:06
others have problems with sound sensitivity.
155
426988
2157
Andere haben Probleme mit Geräuschempfindlichkeit.
07:09
You know, it's going to be variable.
156
429497
2173
Es ist ganz unterschiedlich.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
157
432652
3420
Visuelles Denken gab mir einen tiefen Einblick
07:16
into the animal mind.
158
436096
2260
in den tierischen Verstand.
07:18
Because think about it: an animal is a sensory-based thinker,
159
438380
3433
Denn ein Tier ist ein sinnesgesteuerter Denker,
07:21
not verbal -- thinks in pictures, thinks in sounds, thinks in smells.
160
441837
6197
nicht verbal. Es denkt in Bildern.
Es denkt in Geräuschen, denkt in Gerüchen.
07:28
Think about how much information there is on the local fire hydrant.
161
448058
3344
Denken Sie mal nach, wie viele Informationen es am örtlichen Feuerhydranten gibt.
07:31
He knows who's been there --
162
451426
1362
Er weiß, wer da war und wann sie da waren,
07:32
(Laughter)
163
452812
1031
07:33
When they were there.
164
453867
1157
ob sie Freunde oder Freunde sind, ob es jemanden zur Paarung gibt.
07:35
Are they friend or foe? Is there anybody he can go mate with?
165
455048
2895
07:37
There's a ton of information on that fire hydrant.
166
457967
2882
Da ist eine Unmenge Information an diesem Hydranten.
07:40
It's all very detailed information.
167
460873
2786
Alles sehr detaillierte Informationen.
07:43
And looking at these kind of details gave me a lot of insight into animals.
168
463996
4239
Auf diese Details zu achten,
gab mir einen großen Einblick in Tiere.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
169
468688
3548
Der tierische Verstand, und auch meiner,
07:52
puts sensory-based information into categories.
170
472260
4569
teilt sinnesbasierte Informationen
in Kategorien ein.
07:56
Man on a horse,
171
476853
1703
Ein Mann auf einem Pferd
07:58
and a man on the ground --
172
478580
1555
und ein Mann auf dem Boden
08:00
that is viewed as two totally different things.
173
480159
2785
werden als zwei total verschiedene Dinge gesehen.
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
174
482968
2499
Ein Pferd, das von einem Reiter misshandelt wurde,
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
175
485491
2270
kommt sehr gut mit dem Tierarzt zurecht
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
176
487785
2451
und mit dem Hufschmied, aber man kann es nicht reiten.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up,
177
490260
3175
Ein anderes Pferd, das vielleicht vom Hufschmied geschlagen wurde,
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground with the veterinarian,
178
493459
3995
fürchtet sich vor allem, was am Boden passiert,
vor dem Tierarzt, aber man kann es reiten.
08:17
but a person can ride him.
179
497478
2015
Rinder sind genauso.
08:19
Cattle are the same way.
180
499517
1307
08:20
Man on a horse, a man on foot -- they're two different things.
181
500848
3925
Ein Mann auf einem Pferd,
ein Mann zu Fuß, zwei verschiedene Sachen.
08:24
You see, it's a different picture.
182
504797
1956
Es ist ein anderes Bild.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
183
506777
3121
Überleben Sie mal, wie spezifisch das ist.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
184
509922
3387
Diese Fähigkeit, Informationen zu kategorisieren,
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
185
513333
3352
ist etwas, worin viele Leute nicht sehr gut sind.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
186
516709
2168
Wenn ich draußen auf Fehlersuche bin
08:38
or problems with something in a plant,
187
518901
1828
oder es Probleme in der Fabrik gibt,
08:40
they don't seem to be able to figure out:
188
520753
2005
können sie anscheinend nicht feststellen, ob sie ein Ausbildungsproblem haben
08:42
"Do I have a training-people issue?
189
522782
1700
08:44
Or do I have something wrong with the equipment?"
190
524506
2435
oder etwas mit der Ausrüstung nicht stimmt.
08:46
In other words, categorize equipment problem from a people problem.
191
526965
3694
Mit anderen Worten, ein Problem mit der Ausrüstung
von einem Mitarbeiterproblem zu unterscheiden.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
192
530683
3096
Viele Menschen haben damit Schwierigkeiten.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
193
533803
2564
Angenommen, ich stelle jetzt ein Problem der Ausrüstung fest.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
194
536391
2776
Ist das Problem klein und kann einfach behoben werden?
Oder stimmt der gesamte Entwurf des Systems nicht?
08:59
Or is the whole design of the system wrong?
195
539191
2315
09:01
People have a hard time figuring that out.
196
541530
2706
Menschen fällt es schwer, das herauszufinden.
09:04
Let's just look at something like, you know,
197
544260
2096
Betrachten wir nun beispielsweise,
09:06
solving problems with making airlines safer.
198
546380
2246
wie man die Luftfahrt sicherer machen kann.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
199
548650
1586
Ja, ich bin Vielfliegerin und
09:10
I do lots and lots of flying,
200
550260
1826
fliege sehr, sehr viel.
09:12
and if I was at the FAA,
201
552110
3232
Wäre ich bei der Luftfahrtbehörde,
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
202
555366
3522
was würde ich dann oft vor meiner Nase haben?
09:19
It would be their airplane tails.
203
559457
2304
Es wären die Flugzeughecks.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
204
561785
2550
Bei fünf Abstürzen in den letzten 20 Jahren
09:24
the tail either came off,
205
564359
1775
ist entweder das Heck abgebrochen oder es gingen darin irgendwie
09:26
or steering stuff inside the tail broke in some way.
206
566158
3434
Steuerungskomponenten kaputt.
09:30
It's tails, pure and simple.
207
570007
2053
Es sind die Hecks, ganz einfach.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what?
208
572084
2533
Und wenn die Piloten das Flugzeug inspizieren,
09:34
They can't see that stuff inside the tail.
209
574641
2051
dann sehen sie nie das Innenleben des Hecks.
09:36
Now as I think about that,
210
576716
1437
Wenn ich darüber nachdenke,
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
211
578177
3459
gehe ich von konkreten Informationen aus.
09:41
It's specific.
212
581660
1173
Es ist konkret. Ich denke von unten nach oben.
09:42
See, my thinking's bottom-up.
213
582857
1495
09:44
I take all the little pieces and I put the pieces together like a puzzle.
214
584376
3697
Ich nehme all die kleinen Stücke und setze sie wie ein Puzzle zusammen.
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid of black cowboy hats.
215
588097
3767
Hier ist ein Pferd, das Todesangst
vor schwarzen Cowboy-Hüten hatte.
09:51
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
216
591888
2560
Es war von jemandem mit einem solchen Hut missbraucht worden.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
217
594472
2889
Weiße Cowboy-Hüte machten ihm nichts aus.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
218
597856
2550
In der Welt werden in Zukunft
10:00
all of the different kinds of minds to work together.
219
600430
4089
alle die verschiedenen Arten von Denkern
zusammenarbeiten müssen.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
220
604543
3191
Wir müssen an der Entwicklung aller Arten von Verstand arbeiten.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy
221
607758
2542
Wenn ich umherreise und Autismustreffen besuche,
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
222
610324
2347
machen mich vor allem die vielen
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
223
612695
3141
jugendlichen klugen Nerds und Computerfreaks verrückt,
10:15
and they just aren't very social,
224
615860
2175
die einfach nicht sehr sozial sind,
10:18
and nobody's working on developing their interest
225
618059
3091
denn niemand arbeitet daran, ihr Interesse an Gebieten wie
den Naturwissenschaften zu entwickeln.
10:21
in something like science.
226
621174
1375
10:22
And this brings up the whole thing of my science teacher.
227
622926
2687
Dies bringt mich jetzt zu meinem Naturwissenschaftslehrer.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
228
625637
3108
Im Film wird mein Lehrer absolut schön dargestellt.
10:28
I was a goofball student when I was in high school.
229
628769
2486
Als Schülerin war ich eine Spinnerin.
In der Highschool hatte ich mich nicht für das Lernen interessiert,
10:31
I just didn't care at all about studying,
230
631279
2028
10:33
until I had Mr. Carlock's science class.
231
633331
3229
bis ich in die Naturwissenschaftsklasse von Herrn Carlock kam,
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
232
636584
2372
der im Film Dr. Carlock heißt.
10:39
And he got me challenged to figure out an optical illusion room.
233
639357
5879
Er hat mich herausgefordert,
eine optische Raumillusion zu verstehen.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
234
645260
2715
Das bringt mich zu dem Thema, dass man Kindern
10:47
interesting stuff.
235
647999
1157
interessante Dinge zeigen muss.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
236
649574
3313
Etwas, was TED meiner Meinung nach machen sollte, ist,
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
237
652911
3315
alle Schulen über all die großartigen Vorträge zu informieren.
Verschiedenste tolle Sachen im Internet
10:56
and there's all kinds of great stuff on the Internet
238
656250
2487
können diese Kinder motivieren.
10:58
to get these kids turned on.
239
658761
1372
Denn ich sehe so viele dieser jungen Nerds und Computerfreaks,
11:00
Because I'm seeing a lot of these geeky, nerdy kids,
240
660157
2486
11:02
and the teachers out in the Midwest and other parts of the country
241
662667
3184
und die Lehrer im mittleren Westen und anderen Landesteilen
11:05
when you get away from these tech areas,
242
665875
1938
außerhalb der Technologieregionen
11:07
they don't know what to do with these kids.
243
667837
2012
wissen mit diesen Kindern nichts anzufangen.
11:09
And they're not going down the right path.
244
669873
2021
Sie schlagen nicht den richtigen Weg ein.
11:11
The thing is, you can make a mind
245
671918
1782
Der Verstand kann nämlich entweder mehr
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
246
673724
2725
zu einem denkenden, erkennenden Verstand werden,
11:16
or your mind can be wired to be more social.
247
676473
2475
oder mehr zu einem sozial verdrahteten.
11:18
And what some of the research now has shown in autism
248
678972
2631
Die aktuelle Forschung hat jetzt gezeigt, dass es bei Autismus
11:21
is there may by extra wiring back here in the really brilliant mind,
249
681627
3470
eine extra Verdrahtung hier hinten geben kann,
im brillanten Geist, und der soziale Bereich hat dafür weniger Schaltkreise.
11:25
and we lose a few social circuits here.
250
685121
1913
Es ist wie ein Tauschgeschäft zwischen Denken und Sozialem.
11:27
It's kind of a trade-off between thinking and social.
251
687058
2951
11:30
And then you can get to the point where it's so severe,
252
690033
2592
Dadurch kann es so weit kommen,
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
253
692649
2856
dass eine Person nie Sprache entwickelt.
11:35
In the normal human mind,
254
695529
1707
Im normalen menschlichen Geist überdeckt
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
255
697260
3622
die Sprache das visuelle Denken, das wir mit den Tieren gemeinsam haben.
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
256
700906
2691
Dies ist eine Arbeit von Dr. Bruce Miller,
der Alzheimer-Patienten mit Demenz
11:44
He studied Alzheimer's patients that had frontal temporal lobe dementia.
257
704756
3732
im Frontal- und Schläfenlappen untersucht hat.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain.
258
708512
3023
Diese Demenz hat das Sprachzentrum des Gehirns beschädigt
11:51
And then this artwork came out of somebody
259
711559
2271
und diese Kunst hier wurde von jemandem geschaffen, der Autoradios eingebaut hat.
11:53
who used to install stereos in cars.
260
713854
1968
11:56
Now, Van Gogh doesn't know anything about physics,
261
716827
3666
Nun, van Gogh weiß nichts über Physik,
12:00
but I think it's very interesting that there was some work done
262
720517
3321
aber ich denke, es ist sehr interessant,
dass -- wie einige Untersuchungen zeigten --
12:03
to show that this eddy pattern in this painting
263
723862
2723
die Wirbelmuster in diesem Bild
12:06
followed a statistical model of turbulence,
264
726609
3148
einem statistischen Turbulenzmodell folgen.
12:09
which brings up the whole interesting idea
265
729781
2019
Dies führt zu der interessanten Idee,
12:11
of maybe some of this mathematical patterns is in our own head.
266
731824
3738
dass vielleicht einige dieser mathematischen Gesetze
in unserem eigenen Kopf sitzen.
12:15
And the Wolfram stuff --
267
735586
1553
Außerdem diese interessanten Dinge über Wolfram.
12:17
I was taking notes and writing down all the search words I could use,
268
737163
4566
Die habe ich gesammelt und dafür
Suchwörter notiert,
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
269
741753
3327
denn ich will es in meine Vorträge über Autismus einbringen.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
270
745104
2427
Wir müssen diesen Kindern interessante Dinge zeigen,
12:27
And they've taken out the auto-shop class
271
747555
2267
und es wurden die Werkstattkurse
12:29
and the drafting class and the art class.
272
749846
2100
und die Zeichen- und Kunstkurse gestrichen.
12:31
I mean, art was my best subject in school.
273
751970
2266
Verstehen Sie, Kunst war mein bestes Schulfach.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
274
754260
2859
Wir müssen über all diese unterschiedlichen Typen von Verstand nachdenken.
Und wir müssen definitiv mit ihnen arbeiten,
12:37
and we've got to absolutely work with these kind of minds,
275
757143
2780
12:39
because we absolutely are going to need
276
759947
2288
denn wir werden diese Leute
12:42
these kinds of people in the future.
277
762259
2521
in der Zukunft absolut brauchen.
12:45
And let's talk about jobs.
278
765260
1779
Reden wir über Jobs.
12:47
OK, my science teacher got me studying,
279
767524
2193
Mein Naturwissenschaftslehrer hat mich zum Lernen motiviert,
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
280
769741
2414
denn ich war lernunwillig.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
281
772179
2345
Außerdem hatte ich auch Arbeitserfahrung gesammelt.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
282
774548
3464
So viele dieser schlauen Kinder haben grundlegende Dinge nicht gelernt,
wie beispielsweise pünktlich zu sein.
12:58
like how to be on time -- I was taught that when I was eight years old.
283
778036
3448
Mir wurde das im Alter von 8 Jahren beigebracht.
Wie auch die Tischmanieren bei Omas Sonntagsfeier;
13:01
How to have table manners at granny's Sunday party.
284
781508
2555
die wurden mir beigebracht, als ich sehr, sehr jung war.
13:04
I was taught that when I was very, very young.
285
784087
2185
13:06
And when I was 13, I had a job at a dressmaker's shop sewing clothes.
286
786746
4977
Mit 13 Jahren hatte ich eine Stelle in als Näherin
in einem Kleidergeschäft.
13:11
I did internships in college,
287
791747
2588
Ich machte Praktika während der Uni.
13:14
I was building things,
288
794359
3203
Dabei baute ich Dinge und
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
289
797586
3017
lernte auch, wie man Aufgaben erledigt.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
290
800627
3590
Als ich klein war, wollte ich nichts anderes tun, als Pferde zu malen.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
291
804241
2828
Meine Mutter sagte: "Mal doch mal ein Bild von etwas anderem."
Sie müssen lernen, etwas anderes zu machen.
13:27
They've got to learn how to do something else.
292
807093
2164
Angenommen das Kind ist auf Lego fixiert,
13:29
Let's say the kid is fixated on Legos.
293
809281
1844
dann sollte man es ermutigen, andere Dinge zu bauen.
13:31
Let's get him working on building different things.
294
811149
2697
13:33
The thing about the autistic mind is it tends to be fixated.
295
813870
3596
Das Charakteristische am autistischen Verstand
ist seine Tendenz zur Fixierung.
13:37
Like if the kid loves race cars, let's use race cars for math.
296
817490
3878
Wenn ein Kind Rennautos mag,
dann benutzt man Rennautos für Mathe:
13:41
Let's figure out how long it takes a race car to go a certain distance.
297
821392
3440
Rechnen wir aus, wie lange ein Rennauto für eine gegebene Strecke braucht.
13:44
In other words, use that fixation
298
824856
3113
Mit anderen Worten, die Fixierung nutzen,
13:47
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
299
827993
3856
um das Kind zu motivieren. Das ist ein wichtiger Ansatz.
13:51
I really get fed up when the teachers,
300
831873
3088
Ich habe es wirklich satt, dass die Lehrer,
13:54
especially when you get away from this part of the country,
301
834985
2802
vor allem in anderen Landesteilen, nicht wissen,
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
302
837811
2380
wie mit diesen schlauen Kindern umzugehen ist.
Es ärgert mich sehr.
14:00
It just drives me crazy.
303
840215
1163
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
304
841402
2242
Was können erwachsene visuelle Denker beruflich machen?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
305
843668
2949
Grafikdesign, allerlei mit Computern,
14:06
photography, industrial design.
306
846641
3383
Fotographie, Industriedesign.
14:11
The pattern thinkers -- they're the ones that are going to be your mathematicians,
307
851643
3932
Die Musterdenker werden zu
Mathematikern, Softwareingenieuren,
14:15
your software engineers, your computer programmers,
308
855599
2507
Programmierern, alle diese Berufe.
14:18
all of those kinds of jobs.
309
858130
1963
14:20
And then you've got the word minds; they make great journalists,
310
860117
3572
Und die Sprachbegabten werden gute Journalisten
14:23
and they also make really, really good stage actors.
311
863713
2523
oder wirklich gute Theaterschauspieler.
14:26
Because the thing about being autistic is,
312
866260
2392
Wichtig für Autisten ist es,
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
313
868676
2831
dass sie einfach irgendwie Sozialkompetenzen erwerben müssen --
14:31
You just kind of ... you just have to learn it.
314
871531
2373
ich musste sie erlernen, wie in einem Theaterstück.
14:34
And we need to be working with these students.
315
874260
2976
Wir müssen diesen Schülern dabei helfen.
14:37
And this brings up mentors.
316
877260
2108
Und damit kommen wir zu den Mentoren.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
317
879392
3100
Mein Naturwissenschaftslehrer war kein ausgebildeter Lehrer,
14:42
He was a NASA space scientist.
318
882516
1720
sondern ein Wissenschaftler der NASA.
14:44
Some states now are getting it to where, if you have a degree in biology
319
884260
3404
Einige Staaten beginnen damit,
Biologie- oder Chemieabsolventen zu erlauben,
14:47
or in chemistry,
320
887688
1271
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
321
888983
2837
an Schulen zu unterrichten.
14:51
We need to be doing that.
322
891844
1526
Und das sollten wir tun.
14:53
Because what I'm observing is,
323
893800
1790
Denn ich beobachte,
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
324
895614
2049
dass an den Community-Colleges viele gute Lehrer
14:57
are out in the community colleges.
325
897687
1648
für viele dieser Kinder zu finden sind.
14:59
But we need to be getting some of these good teachers
326
899359
2536
Davon müssen wir einige in die High Schools holen.
15:01
into the high schools.
327
901919
1151
Eine weitere sehr aussichtsreiche Idee ist es,
15:03
Another thing that can be very, very, very successful is:
328
903094
3556
die Kinder von einigen der vielen pensionierten
15:06
there's a lot of people that may have retired
329
906674
2108
15:08
from working in the software industry,
330
908806
1822
Computerspezialisten unterrichten zu lassen.
15:10
and they can teach your kid.
331
910652
1388
Es spielt keine Rolle, ob das, was sie unterrichten, alt ist,
15:12
And it doesn't matter if what they teach them is old,
332
912064
2809
15:14
because what you're doing is you're lighting the spark.
333
914897
2727
denn es geht darum, Begeisterung zu entfachen.
15:17
You're getting that kid turned on.
334
917648
2464
Das Kind wird motiviert.
15:20
And you get him turned on, then you'll learn all the new stuff.
335
920136
3415
Und ist es motiviert, lernt es auch die neuen Dinge.
15:23
Mentors are just essential.
336
923575
2264
Mentoren sind einfach unumgänglich.
15:25
I cannot emphasize enough what my science teacher did for me.
337
925863
3733
Ich kann nicht genug betonen,
was mein Lehrer für mich getan hat.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
338
930204
3032
Wir müssen ihnen mit Rat beistehen, sie einstellen.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
339
933260
2808
Wenn man sie für ein Firmenpraktikum aufnimmt,
vor allem die mit Asperger,
15:36
the thing about the autism, Asperger-y kind of mind,
340
936092
2473
15:38
you've got to give them a specific task.
341
938589
1968
dann brauchen sie konkrete Aufgaben. Sagen Sie nicht "Entwickle neue Software."
15:40
Don't just say, "Design new software."
342
940581
1842
Sie müssen sehr viel präzisere Anweisungen geben, wie:
15:42
You've got to tell them something more specific:
343
942447
2267
"Wir entwickeln eine Telefonsoftware,
15:44
"We're designing software for a phone
344
944738
1897
15:46
and it has to do some specific thing,
345
946659
1800
die einige spezifische Sachen macht
15:48
and it can only use so much memory."
346
948483
1753
und nur so viel Speicher nutzen kann."
15:50
That's the kind of specificity you need.
347
950260
2427
Diese Detailliertheit braucht man.
15:52
Well, that's the end of my talk.
348
952711
1859
Nun sind wir am Ende meines Vortrags.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
349
954594
2243
Ich möchte mich bei allen fürs Kommen bedanken.
15:56
It was great to be here.
350
956861
1375
Es war großartig, hier zu sein.
15:58
(Applause)
351
958260
7000
(Applaus)
16:09
(Applause ends)
352
969786
2191
Eine Frage an mich? OK.
16:12
Oh -- you have a question for me? OK.
353
972001
1825
16:13
(Applause)
354
973850
2397
(Applaus)
Chris Anderson: Vielen Dank.
16:16
Chris Anderson: Thank you so much for that.
355
976271
2028
16:18
You know, you once wrote -- I like this quote:
356
978323
2326
Einmal haben Sie geschrieben:
16:20
"If by some magic, autism had been eradicated from the face of the Earth,
357
980673
4561
"Wäre der Autismus auf wundersame Weise
auf der Erde ausgelöscht worden,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
358
985258
2977
dann würden die Menschen immer noch
16:28
at the entrance to a cave."
359
988259
1341
an einem Feuer vor dem Höhleneingang zusammensitzen."
16:29
(Laughter)
360
989624
1028
16:30
Temple Grandin: Because who do you think made the first stone spear?
361
990676
3236
Temple Grandin: Denn wer stellte die ersten Speere her?
Ein Typ mit Asperger. Würden wir all die autistischen Gene verlieren,
16:33
It was the Asperger guy,
362
993936
1158
16:35
and if you were to get rid of all the autism genetics,
363
995118
2553
gäbe es kein Silicon Valley mehr
16:37
there'd be no more Silicon Valley, and the energy crisis would not be solved.
364
997695
3665
und das Energieproblem würde nicht gelöst.
(Applaus)
16:41
(Applause)
365
1001384
1341
16:42
CA: I want to ask you a couple other questions,
366
1002749
2230
CA: Ich have noch ein paar andere Fragen.
Und wenn eine von denen unangebracht ist,
16:45
and if any of these feel inappropriate, it's OK just to say, "Next question."
367
1005003
3764
dann sagen Sie nur: "Nächste Frage."
16:48
But if there is someone here who has an autistic child,
368
1008791
3614
Falls hier jemand da ist
mit einem autistischen Kind
16:52
or knows an autistic child and feels kind of cut off from them,
369
1012429
4741
oder der eins kennt,
und fühlt, dass sie ihm fremd sind,
16:57
what advice would you give them?
370
1017793
1847
welchen Rat würde Sie ihm geben?
16:59
TG: Well, first of all, we've got to look at age.
371
1019664
2329
TG: Zuerst einmal sollte man das Alter berücksichtigen.
Bei einem zwei, drei oder vier Jahre altem Kind
17:02
If you have a two, three or four-year-old, no speech, no social interaction,
372
1022017
3949
ohne Sprache und soziale Interaktion
17:05
I can't emphasize enough: Don't wait.
373
1025990
2289
kann ich nicht genug betonen:
Warten Sie nicht. Sie brauchen mindestens 20 Wochenstunden Einzelunterricht.
17:08
You need at least 20 hours a week of one-to-one teaching.
374
1028303
3130
17:11
The thing is, autism comes in different degrees.
375
1031612
2493
Autismus kann unterschiedlich stark ausgeprägt sein.
17:14
About half of the people on the spectrum are not going to learn to talk,
376
1034129
3507
Die Hälfte der Menschen mit Autismus
wird nie lernen zu sprechen und zu arbeiten.
17:17
and they won't be working in Silicon Valley.
377
1037660
2101
Silicon Valley ist kein vernünftiger Platz für sie.
17:19
That would not be a reasonable thing for them to do.
378
1039785
2450
Aber dann gibt es diese schlauen und unbeholfenen Kinder
17:22
But then you get these smart, geeky kids with a touch of autism,
379
1042259
3077
mit nur ein bisschen Autismus.
17:25
and that's where you've got to get them turned on
380
1045360
2480
Die muss man begeistern, indem
17:27
with doing interesting things.
381
1047864
1489
man interessante Dinge mit ihnen macht.
17:29
I got social interaction through shared interests --
382
1049377
3015
Ich hatte soziale Interaktion durch gemeinsame Interessen.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
383
1052416
3957
Ich ritt mit anderen Kindern. Ich baute Raketen mit anderen Kindern,
17:36
did electronics lab with other kids.
384
1056397
1978
machte Elektronikversuche mit anderen Kindern.
17:38
And in the '60s, it was gluing mirrors onto a rubber membrane on a speaker
385
1058399
4251
In den 60ern klebten wir Spiegel auf eine Gummimembran
vor einem Lautsprecher, um eine Lichtshow zu machen.
17:42
to make a light show.
386
1062674
1181
17:43
That was, like, we considered that super cool.
387
1063879
2222
Für uns war das damals supercool.
17:46
(Laughter)
388
1066125
1006
CA: Es erscheint diesen Eltern unrealistisch,
17:47
CA: Is it unrealistic for them
389
1067155
1497
17:48
to hope or think that that child loves them, as some might, as most, wish?
390
1068676
4740
zu glauben, dass das Kind sie liebt,
wie die meisten es sich wünschen.
17:53
TG: Well, I tell you, that child will be loyal,
391
1073440
2234
TG: Ich sage Ihnen was: Das Kind wird loyal sein.
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
392
1075698
3375
Wenn Ihr Haus abbrennt, wird es Sie da herausholen.
CA: Wow. Wenn man Leute fragt, wofür sie
17:59
CA: Wow. So most people, if you ask them what they're most passionate about,
393
1079097
3659
am meisten Leidenschaft haben, antworten die meisten:
18:02
they'd say things like, "My kids" or "My lover."
394
1082780
2848
"Meine Kinder" oder "Mein Schatz".
Wofür brennt Ihre Leidenschaft?
18:06
What are you most passionate about?
395
1086270
1752
18:08
TG: I'm passionate about that the things I do
396
1088046
3031
TG: Ich habe Leidenschaft dafür, dass die Dinge,
die ich mache, die Welt verbessern.
18:11
are going to make the world a better place.
397
1091101
2037
Wenn die Mutter eines autistischen Kindes mir sagt:
18:13
When I have a mother of an autistic child say,
398
1093162
2222
"Mein Kind ist aufs College gegangen wegen Ihrer Bücher,
18:15
"My kid went to college because of your book
399
1095408
2062
oder Vorträge", dann macht mich das glücklich.
18:17
or one of your lectures,"
400
1097494
1200
18:18
that makes me happy.
401
1098718
1151
Die Schlachthöfe in den 80ern, wo ich arbeitete,
18:19
You know, the slaughter plants I worked with in the '80s;
402
1099893
2713
waren absolut furchtbar.
18:22
they were absolutely awful.
403
1102630
1317
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants,
404
1103971
3276
Ich habe ein einfaches Bewertungssystem für Schlachthöfe entwickelt,
18:27
where you just measure outcomes:
405
1107271
1552
das nur Resultate berücksichtigt: Wie viele Rinder sind gestürzt,
18:28
How many cattle fell down?
406
1108847
1242
wie viele Rinder wurden mit Treibstöcken geschlagen,
18:30
How many got poked with the prodder?
407
1110113
1748
18:31
How many cattle are mooing their heads off?
408
1111885
2031
wie viele Rinder muhten sich heiser?
Es ist sehr, sehr einfach.
18:34
And it's very, very simple.
409
1114278
1334
18:35
You directly observe a few simple things.
410
1115636
1977
Man beobachtet einige wenige, einfache Dinge direkt.
18:37
It's worked really well.
411
1117637
1164
Es hat sehr gut funktioniert. Ich bin zufrieden,
18:38
I get satisfaction out of seeing stuff
412
1118825
2339
Dinge zu sehen, die die Welt wirklich verändern.
18:41
that makes real change in the real world.
413
1121188
2720
Wir brauchen davon eine Menge mehr
18:43
We need a lot more of that, and a lot less abstract stuff.
414
1123932
2749
und eine Menge weniger abstrakter Dinge.
18:46
CA: Totally.
415
1126705
1151
(Applaus)
18:47
(Applause)
416
1127880
5083
18:52
CA: When we were talking on the phone, one of the things you said
417
1132987
3099
CA: Als wir telefoniert haben, gab es eine Sache,
die mich besonders erstaunt hat. Sie sagten,
18:56
that really astonished me
418
1136110
1202
18:57
was that one thing you were passionate about was server farms.
419
1137336
3161
Sie seien begeistert von Rechenzentren. Erzählen Sie mal davon.
19:01
Tell me about that.
420
1141103
1151
TG: Der Grund, warum ich mich sehr dafür begeistere, ist,
19:02
TG: Well, the reason why I got really excited when I read about that,
421
1142278
3377
dass sie Wissen enthalten.
19:05
it contains knowledge.
422
1145679
1656
19:07
It's libraries.
423
1147359
1658
Es sind Büchereien.
19:09
And to me, knowledge is something that is extremely valuable.
424
1149041
3519
Und für mich ist Wissen etwas,
das extrem wertvoll ist. Vor ungefähr 10 Jahren
19:12
So, maybe over 10 years ago now, our library got flooded.
425
1152584
3116
wurde unsere Bücherei überflutet --
19:15
This is before the Internet got really big.
426
1155724
2051
bevor das Internet so bedeutend wurde --
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
427
1157799
2681
und ich war sehr traurig über all die zerstörten Bücher,
denn das Wissen war zerstört worden.
19:20
because it was knowledge being destroyed.
428
1160504
1976
Rechenzentren sind
19:22
And server farms, or data centers, are great libraries of knowledge.
429
1162504
4413
große Bibliotheken von Wissen.
19:26
CA: Temple, can I just say,
430
1166941
1291
CA: Temple, es war eine absolute Freude, Sie bei TED gehabt zu haben.
19:28
it's an absolute delight to have you at TED.
431
1168256
2086
TG: Danke sehr. Vielen Dank.
19:30
Thank you so much.
432
1170366
1151
19:31
TG: Well, thank you so much. Thank you.
433
1171541
1895
(Applaus)
19:33
(Applause)
434
1173460
5236
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