The world needs all kinds of minds | Temple Grandin

Temple Grandin: El mundo necesita todo tipo de mentes

1,299,569 views

2010-02-24 ・ TED


New videos

The world needs all kinds of minds | Temple Grandin

Temple Grandin: El mundo necesita todo tipo de mentes

1,299,569 views ・ 2010-02-24

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Sebastian Betti Revisor: Víctor López
00:15
I think I'll start out and just talk a little bit
0
15704
2446
Creo que comenzaré hablando un poco sobre
lo que es exactamente el autismo.
00:18
about what exactly autism is.
1
18174
1491
00:19
Autism is a very big continuum
2
19689
2635
El autismo es un continuo muy grande
00:22
that goes from very severe -- the child remains nonverbal --
3
22348
3174
que va desde algo muy severo, niños que no hablan,
00:25
all the way up to brilliant scientists and engineers.
4
25546
2690
hasta científicos e ingenieros brillantes.
00:28
And I actually feel at home here,
5
28260
1977
Y en realidad me siento como en casa aquí.
00:30
because there's a lot of autism genetics here.
6
30261
2546
Porque aquí hay mucha genética de autismo.
00:32
(Laughter)
7
32831
1032
Uds. no tendrían...
00:33
You wouldn't have any --
8
33887
1158
(Aplausos)
00:35
(Applause)
9
35069
2969
00:38
It's a continuum of traits.
10
38062
2036
Es un continuo de huellas.
00:40
When does a nerd turn into Asperger, which is just mild autism?
11
40122
5657
¿Qué hace que un empollón se encuadre
en un Asperger, un autismo leve?
00:45
I mean, Einstein and Mozart and Tesla would all be probably diagnosed
12
45803
5158
Quiero decir, Einstein, Mozart
y Tesla, hoy todos probablemente serían diagnosticados
00:50
as autistic spectrum today.
13
50985
1892
en el espectro autístico.
00:52
And one of the things that is really going to concern me
14
52901
3291
Y una de las cosas en las que me voy a interesar es
hacer que estos niños sean quienes van a inventar
00:56
is getting these kids to be the ones
15
56216
2235
00:58
that are going to invent the next energy things
16
58475
2822
la próxima energía,
Ahora, que Bill Gates habló de eso esta mañana.
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
Bueno, ahora, si quieren entender
el autismo, los animales.
01:07
I want to talk to you now about different ways of thinking.
19
67995
2890
Y ahora quiero hablarles de distintas maneras de pensar.
01:10
You have to get away from verbal language.
20
70909
2850
Uno tiene que salirse del lenguaje hablado.
01:13
I think in pictures. I don't think in language.
21
73783
3601
Yo pienso en imágenes.
No pienso con palabras.
01:18
Now, the thing about the autistic mind is it attends to details.
22
78082
5270
Ahora, la quid de la mente autista
es que se ocupa de los detalles.
01:23
This is a test where you either have to pick out the big letters
23
83376
3055
Bien, este es un test en el que uno tiene que
elegir las letras grandes o las letras pequeñas.
01:26
or the little letters,
24
86455
1223
01:27
and the autistic mind picks out the little letters more quickly.
25
87702
3893
Y la mente autista elige las
letras pequeñas más rápidamente.
01:31
And the thing is, the normal brain ignores the details.
26
91947
3751
Y la cosa es que el cerebro normal ignora los detalles.
01:35
Well, if you're building a bridge, details are pretty important
27
95722
3010
Bien, si uno está construyendo un puente, los detalles son importantes
porque se caerá si uno ignora los detalles.
01:38
because it'll fall down if you ignore the details.
28
98756
2398
Y hoy una de mis grandes preocupaciones con muchas políticas
01:41
And one of my big concerns with a lot of policy things today
29
101178
2867
es que las cosas se están poniendo muy abstractas.
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
La gente está dejando de hacer
cosas prácticas.
01:49
I'm really concerned that a lot of the schools
32
109022
2160
Estoy muy preocupada porque muchas escuelas han quitado
01:51
have taken out the hands-on classes, because art, and classes like that --
33
111206
3968
las clases prácticas,
porque el arte, y las clases como esas,
01:55
those are the classes where I excelled.
34
115198
2313
esas eran las clases en las que yo sobresalía.
01:57
In my work with cattle,
35
117535
2154
Bien, en mi trabajo con ganado
01:59
I noticed a lot of little things that most people don't notice
36
119713
2978
noté un montón de pequeñas cosas que la mayoría de la gente no nota
02:02
would make the cattle balk.
37
122715
1288
que harían espantar al ganado. Como, por ejemplo,
02:04
For example, this flag waving right in front of the veterinary facility.
38
124027
3547
el ondeo de la bandera, justo en frente de la veterinaria.
02:07
This feed yard was going to tear down their whole veterinary facility;
39
127598
3327
Este depósito de alimento iba a echar abajo toda la veterinaria
02:10
all they needed to do was move the flag.
40
130949
1914
todo lo que necesitaban era quitar la bandera.
02:12
Rapid movement, contrast.
41
132887
2068
Movimiento rápido, contraste.
02:14
In the early '70s when I started, I got right down in the chutes
42
134979
3034
A principios de los '70s comencé, bajé justo
por las mangas para ver qué hacía el ganado.
02:18
to see what cattle were seeing.
43
138037
1499
02:19
People thought that was crazy.
44
139560
1462
La gente pensaba que era loco. Un abrigo en una cerca las espantaría.
02:21
A coat on a fence would make them balk, shadows would make them balk,
45
141046
3282
Las sombras lo espantaría, una manguera en el piso.
02:24
a hose on the floor -- people weren't noticing these things.
46
144352
3064
La gente no notaba estas cosas
02:27
A chain hanging down ...
47
147440
1516
una cadena colgando
02:28
And that's shown very, very nicely in the movie.
48
148980
2256
y eso se ve muy, muy bien en la película.
02:31
In fact, I loved the movie, how they duplicated all my projects.
49
151260
3455
De hecho, me encantó en la película como
reprodujeron todos mis proyectos. Ese es el lado friki.
02:34
That's the geek side.
50
154739
1341
Mis dibujos protagonizan la película también.
02:36
My drawings got to star in the movie, too.
51
156104
2420
02:38
And, actually, it's called "Temple Grandin,"
52
158548
2110
Y se llama Temple Grandin
02:40
not "Thinking in Pictures."
53
160682
1324
no "Pensando en imágenes".
02:42
So what is thinking in pictures?
54
162030
1565
Así, ¿qué es pensar en imágenes? Literalmente son películas
02:43
It's literally movies in your head.
55
163619
2679
en la cabeza.
02:46
My mind works like Google for images.
56
166322
2882
Mi mente funciona como Google con las imágenes.
Ahora bien, de niña yo no sabía que mi pensamiento es diferente.
02:49
When I was a young kid, I didn't know my thinking was different.
57
169228
3044
Yo pensaba que todos pensaban en imágenes.
02:52
I thought everybody thought in pictures.
58
172296
1919
Y después, cuando hice mi libro "Pensando en imágenes",
02:54
Then when I did my book, "Thinking in Pictures,"
59
174239
2255
empecé a entrevistar gente sobre cómo piensan.
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.
61
178954
3155
Y me impresionó encontrar que mi pensamiento
mi pensamiento era muy diferente. Como si digo
03:02
Like if I say, "Think about a church steeple,"
62
182133
2176
"Piensen en un campanario de iglesia"
03:04
most people get this sort of generalized generic one.
63
184333
2513
mucha gente piensa en cierta forma muy generalizada.
03:06
Now, maybe that's not true in this room,
64
186870
1912
Ahora, quizá eso no se cumple en esta sala.
03:08
but it's going to be true in a lot of different places.
65
188806
3266
Pero va a ser verdad en un montón de lugares distintos.
03:12
I see only specific pictures.
66
192096
2503
Yo veo sólo imágenes específicas
03:14
They flash up into my memory, just like Google for pictures.
67
194623
3809
que irrumpen en mi memoria, justo como Google con las imágenes.
03:18
And in the movie, they've got a great scene in there,
68
198456
2543
Y en la película hay una gran escena allí en la que
se dice la palabra "zapato" y un montón de zapatos de los '50s y '60s
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
se meten en mi imaginación.
03:26
OK, there's my childhood church; that's specific.
71
206908
2511
Bien, está mi iglesia de la infancia.
Bien específico. Hay algo más, Fort Collins.
03:29
There's some more, Fort Collins.
72
209807
1868
03:31
OK, how about famous ones?
73
211699
2047
Bien, ¿qué tal las famosas?
03:33
And they just kind of come up, kind of like this.
74
213770
2677
Simplemente aparecen, como en este caso.
03:36
Just really quickly, like Google for pictures.
75
216471
2911
Realmente muy rápido, como Google con las imágenes.
03:39
And they come up one at a time,
76
219406
1559
Y vienen de a una a la vez.
03:40
and then I think, "OK, well, maybe we can have it snow,
77
220989
2951
Y luego pienso, bien, quizá podemos tener nieve
03:43
or we can have a thunderstorm,"
78
223964
1624
o podemos tener una tormenta
03:45
and I can hold it there and turn them into videos.
79
225612
2624
y podemos dejarlo allí y transformarlo en videos.
03:48
Now, visual thinking was a tremendous asset
80
228260
3213
Ahora, el pensamiento visual fue un activo enorme
03:51
in my work designing cattle-handling facilities.
81
231497
2802
en mi trabajo de diseño de las instalaciones para el ganado.
03:54
And I've worked really hard on improving how cattle are treated
82
234799
3200
Y trabajé realmente mucho en mejorar
el trato del ganado en el matadero.
03:58
at the slaughter plant.
83
238023
1152
No voy a entrar en láminas incómodas de matanzas.
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
Tengo esas cosas subidas a Youtube si quieren verlas.
Pero una de las cosas que fui capaz de hacer en mi trabajo de diseño
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
es que pude probar la ejecución
04:08
is I could test-run a piece of equipment in my mind,
88
248613
2623
de un equipo en mi mente
04:11
just like a virtual reality computer system.
89
251260
2432
como si fuera un sistema de realidad virtual
04:14
And this is an aerial view of a recreation of one of my projects
90
254708
3641
y esta es una vista aérea
de la reconstrucción de uno de mis proyectos que se usó en la película.
04:18
that was used in the movie.
91
258373
1362
04:19
That was like just so super cool.
92
259759
2011
Eso fue realmente super guay.
04:21
And there were a lot of, kind of, Asperger types and autism types
93
261794
3478
Y había un montón de tipos de Asperger
y tipos de autismo, trabajando allí en la película también.
04:25
working out there on the movie set, too.
94
265296
1948
(Risas)
04:27
(Laughter)
95
267268
1176
04:28
But one of the things that really worries me is:
96
268468
2791
Pero una de las cosas que realmente me preocupan
es a dónde están yendo hoy la versión joven de estos niños.
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
No están terminando en Silicon Valley, lugar al que pertenecen.
04:37
where they belong.
99
277299
1240
(Risas)
04:38
(Laughter)
100
278563
1820
04:40
(Applause)
101
280407
4908
(Aplausos)
04:45
One of the things I learned very early on because I wasn't that social,
102
285339
3581
Una de las cosas que aprendí desde muy temprano, porque no era tan sociable,
04:48
is I had to sell my work, and not myself.
103
288944
3411
es que tenía que vender mi trabajo y no a mí misma.
04:52
And the way I sold livestock jobs is I showed off my drawings,
104
292706
2960
Y el modo de vender tareas de ganado
fue mostrando mis dibujos, mostré imágenes de cosas.
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
Otra cosa que me ayudó, de niña, fue que
04:59
is, boy, in the '50s, you were taught manners.
107
299709
2229
vaya, en los '50s a uno le enseñaban modales.
05:01
You were taught you can't pull the merchandise off the shelves
108
301962
3039
A una le enseñaban que no podía sacar las cosas de los estantes
en la tienda y arrojarlas por ahí.
05:05
in the store and throw it around.
109
305025
1634
Ahora, cuando vienen los niños de tercer o cuarto grado
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
uno puede ver que este niño va a ser un pensador visual
05:11
drawing in perspective.
112
311711
1265
que dibuja en perspectiva. Ahora, quiero
05:13
Now, I want to emphasize
113
313000
1198
resaltar que no todo niño autista
05:14
that not every autistic kid is going to be a visual thinker.
114
314222
2923
va a ser un pensador visual.
05:17
Now, I had this brain scan done several years ago,
115
317712
3978
Me hicieron este barrido cerebral hace varios años.
05:21
and I used to joke around about having a gigantic Internet trunk line
116
321714
3933
Y yo solía bromear sobre el hecho de tener
un caño gigante de internet
05:25
going deep into my visual cortex.
117
325671
1927
metido en lo profundo de mi corteza visual.
05:27
This is tensor imaging.
118
327622
1875
Esto es una imagen con tensor de difusión.
05:29
And my great big Internet trunk line is twice as big as the control's.
119
329521
3852
Y mi gran caño de internet
es dos veces más grande que el de control.
05:33
The red lines there are me,
120
333397
1604
Las líneas rojas soy yo,
05:35
and the blue lines are the sex and age-matched control.
121
335025
3909
y las líneas azules son las de control, por sexo y edad.
05:39
And there I got a gigantic one,
122
339850
2022
Y allí tengo una gigante
05:41
and the control over there, the blue one, has got a really small one.
123
341896
4008
y la de control por allí, la de azul,
tiene una realmente pequeña.
05:47
And some of the research now is showing
124
347101
2135
Y algunas investigaciones están mostrando
05:49
that people on the spectrum actually think with the primary visual cortex.
125
349260
4031
que la gente del espectro en verdad piensa con la corteza visual primaria.
05:53
Now, the thing is, the visual thinker is just one kind of mind.
126
353315
3041
La cosa es que el pensador visual es sólo un tipo de mente.
05:56
You see, the autistic mind tends to be a specialist mind --
127
356380
3585
Ya ven, la mente autista tiende a ser una mente especializada.
05:59
good at one thing, bad at something else.
128
359989
2613
Buena para una cosa, mala para otra cosa.
06:03
And where I was bad was algebra.
129
363102
1754
Y yo era mala en álgebra. y nunca se me permitió
06:04
And I was never allowed to take geometry or trig.
130
364880
2290
estudiar geometría o trigonometría.
06:07
Gigantic mistake.
131
367194
1163
Error garrafal. Estoy encontrando muchos niños que dejan álgebra
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
y van directo a geometría y trigonometría.
06:12
Now, another kind of mind is the pattern thinker.
134
372847
2600
Otro tipo de mente es el que piensa en patrones.
06:15
More abstract.
135
375471
1239
Más abstracto. Estos son sus ingenieros
06:16
These are your engineers, your computer programmers.
136
376734
2563
sus programadores.
06:19
This is pattern thinking.
137
379321
1394
Esto es el pensamiento en patrones. Ese mantis religioso
06:20
That praying mantis is made from a single sheet of paper --
138
380739
2885
está hecho con una sola hoja de papel
06:23
no scotch tape, no cuts.
139
383648
1417
sin pegamento, ni cortes.
06:25
And there in the background is the pattern for folding it.
140
385089
3535
Y allí en el fondo está el patrón para hacer los dobleces.
06:28
Here are the types of thinking:
141
388648
1645
Este es el tipo de pensamiento de
06:30
photo-realistic visual thinkers, like me;
142
390731
2552
pensadores visuales fotorrealistas, como yo.
06:33
pattern thinkers, music and math minds.
143
393856
3380
Pensadores de patrones, mentes de música y matemática
06:37
Some of these oftentimes have problems with reading.
144
397260
2588
Algunos de ellos a menudo tienen problemas de lectura.
06:39
You also will see these kind of problems with kids that are dyslexic.
145
399872
4481
También se verá este tipo de problemas con
con los niños disléxicos.
06:44
You'll see these different kinds of minds.
146
404377
2024
Verán estos diferentes tipos de mentes.
06:46
And then there's a verbal mind, they know every fact about everything.
147
406425
3574
Y luego hay una mente verbal. Ellos conocen todos los hechos sobre cualquier tema.
Otra cosa son las cuestiones sensoriales.
06:50
Now, another thing is the sensory issues.
148
410023
1966
Me preocupaba mucho tener que ponerme este aparato en mi cara.
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
Y vine media hora antes
06:57
so I could have it put on and kind of get used to it,
151
417870
2983
para que me lo colocaran y poder acostumbrarme.
07:00
and they got it bent so it's not hitting my chin.
152
420877
2738
Y lo doblaron para que no golpee mi mentón.
07:03
But sensory is an issue.
153
423639
1152
La sensibilidad es un problema. A algunos les molestan las luces fluorescentes.
07:04
Some kids are bothered by fluorescent lights;
154
424815
2149
07:06
others have problems with sound sensitivity.
155
426988
2157
Otros tienen problemas con la sensibilidad sonora.
07:09
You know, it's going to be variable.
156
429497
2173
Ya saben, va a ser variable.
07:12
Now, visual thinking gave me a whole lot of insight
157
432652
3420
El pensamiento visual me ayudó mucho a entender
07:16
into the animal mind.
158
436096
2260
la mente animal.
07:18
Because think about it: an animal is a sensory-based thinker,
159
438380
3433
Porque piensen en eso. Un animal es un pensador sensorial,
07:21
not verbal -- thinks in pictures, thinks in sounds, thinks in smells.
160
441837
6197
no uno verbal. Piensa en imágenes.
Piensa en sonidos. Piensa en olores.
07:28
Think about how much information there is on the local fire hydrant.
161
448058
3344
Piensen cuánta información hay allí en la boca de incendio.
07:31
He knows who's been there --
162
451426
1362
El animal sabe quién y cuándo ha estado allí
07:32
(Laughter)
163
452812
1031
07:33
When they were there.
164
453867
1157
son amigos o enemigos, es alguien con quien aparearse.
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
Hay muchísima información en esa boca de incendio.
07:40
It's all very detailed information.
167
460873
2786
Todo es información muy detallada.
07:43
And looking at these kind of details gave me a lot of insight into animals.
168
463996
4239
Y, mirar este tipo de detalles
me dio mucho conocimiento de los animales.
07:48
Now, the animal mind, and also my mind,
169
468688
3548
La mente animal, y también de la mía
07:52
puts sensory-based information into categories.
170
472260
4569
clasifica la información sensorial
en categorías.
07:56
Man on a horse,
171
476853
1703
Un hombre a caballo
07:58
and a man on the ground --
172
478580
1555
y un hombre en el piso
08:00
that is viewed as two totally different things.
173
480159
2785
son vistos como dos cosas totalmente diferentes
08:02
You could have a horse that's been abused by a rider.
174
482968
2499
Uno podría tener un caballo que ha sido abusado por un jinete.
08:05
They'll be absolutely fine with the veterinarian
175
485491
2270
Estarán absolutamente bien con el veterinario
08:07
and with the horseshoer, but you can't ride him.
176
487785
2451
y con el herrero pero uno no puede montarlo.
08:10
You have another horse, where maybe the horseshoer beat him up,
177
490260
3175
Uno tiene otro caballo, a quien el herrero le da una paliza
08:13
and he'll be terrible for anything on the ground with the veterinarian,
178
493459
3995
y será fatal con todo lo del terreno
con el veterinario, pero una persona puede montarlo.
08:17
but a person can ride him.
179
497478
2015
Con el ganado es lo mismo.
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
Hombre a caballo,
hombre a pie, son cosas diferentes.
08:24
You see, it's a different picture.
182
504797
1956
Ya ven, es una imagen diferente.
08:26
See, I want you to think about just how specific this is.
183
506777
3121
Vean, quiero que piensen lo específico que es esto.
08:29
Now, this ability to put information into categories,
184
509922
3387
Esta capacidad de poner información en categorías.
08:33
I find a lot of people are not very good at this.
185
513333
3352
Encuentro mucha gente que no es buena en esto.
08:36
When I'm out troubleshooting equipment
186
516709
2168
Cuando estoy resolviendo problemas de equipos
08:38
or problems with something in a plant,
187
518901
1828
o con algo en la planta
08:40
they don't seem to be able to figure out:
188
520753
2005
ellos no parecen ser capaces de imaginar si "¿tengo un problema de entrenamiento?"
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
o si "¿tengo algo mal en el equipamiento?"
08:46
In other words, categorize equipment problem from a people problem.
191
526965
3694
En otras palabras: categorizar en problema de equipamiento
o en problema humano.
08:50
I find a lot of people have difficulty doing that.
192
530683
3096
Encuentro mucha gente con dificultades para hacer eso.
08:53
Now, let's say I figure out it's an equipment problem.
193
533803
2564
Digamos que imagino que es un problema de equipamiento.
08:56
Is it a minor problem, with something simple I can fix?
194
536391
2776
¿Es un problema menor que se soluciona con algo simple?
O, ¿está mal todo el diseño del sistema?
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
A la gente se le hace difícil imaginar eso.
09:04
Let's just look at something like, you know,
197
544260
2096
Miremos algo como, ya saben,
09:06
solving problems with making airlines safer.
198
546380
2246
solucionar problemas haciendo aerolíneas más seguras.
09:08
Yeah, I'm a million-mile flier.
199
548650
1586
Sí, soy una pasajera de un millón de millas.
09:10
I do lots and lots of flying,
200
550260
1826
Hago montones y montones de vuelos.
09:12
and if I was at the FAA,
201
552110
3232
Y si estuviera en la FFA
09:15
what would I be doing a lot of direct observation of?
202
555366
3522
¿en qué estaría poniendo mucha observación directa?
09:19
It would be their airplane tails.
203
559457
2304
Sería en sus colas de avión.
09:21
You know, five fatal wrecks in the last 20 years,
204
561785
2550
Ya sabe, cinco accidentes fatales en los últimos 20 años
09:24
the tail either came off,
205
564359
1775
o bien la cola salió de dirección o bien algo en su interior se rompió
09:26
or steering stuff inside the tail broke in some way.
206
566158
3434
de algún modo.
09:30
It's tails, pure and simple.
207
570007
2053
Son las colas, lisa y llanamente.
09:32
And when the pilots walk around the plane, guess what?
208
572084
2533
Y cuando los pilotos recorren el avión, ¿adivinen qué? No pueden ver
09:34
They can't see that stuff inside the tail.
209
574641
2051
esa cosa dentro de la cola.
09:36
Now as I think about that,
210
576716
1437
Ya saben, ahora que pienso en eso, estoy levantando toda esa
09:38
I'm pulling up all of that specific information.
211
578177
3459
información específica.
09:41
It's specific.
212
581660
1173
Es específico. Así que, ven, mi pensamiento es de abajo hacia arriba.
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
Tomo todas las pequeñas piezas y las junto como en un rompecabezas
09:48
Now, here is a horse that was deathly afraid of black cowboy hats.
215
588097
3767
Ahora, aquí hay un caballo que tenía un miedo mortal
a los sombreros de cowboy negros.
09:51
He'd been abused by somebody with a black cowboy hat.
216
591888
2560
Alguien con sombrero de cowboy negro abusó de él.
09:54
White cowboy hats, that was absolutely fine.
217
594472
2889
Pero los sombreros blancos, esos estaban muy bien.
09:57
Now, the thing is, the world is going to need
218
597856
2550
La cosa es que el mundo va a necesitar
10:00
all of the different kinds of minds to work together.
219
600430
4089
que todos los tipos de mentes diferentes
trabajen en conjunto.
10:04
We've got to work on developing all these different kinds of minds.
220
604543
3191
Tenemos que trabajar en el desarrollo de todos estos tipos de mentes.
10:07
And one of the things that is driving me really crazy
221
607758
2542
Y una de las cosas que me está volviendo realmente loca
10:10
as I travel around and I do autism meetings,
222
610324
2347
a medida que viajo y hago encuentros de autismo
10:12
is I'm seeing a lot of smart, geeky, nerdy kids,
223
612695
3141
es que estoy viendo muchos pequeños cerebritos
10:15
and they just aren't very social,
224
615860
2175
que no son muy sociables
10:18
and nobody's working on developing their interest
225
618059
3091
y nadie está trabajando en desarrollar su interés
en algo como la ciencia.
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
Y esto trae a mi mente la historia de mi profesor de ciencias.
10:25
My science teacher is shown absolutely beautifully in the movie.
228
625637
3108
Mi profesor de ciencias aparece maravillosamente en la película.
10:28
I was a goofball student when I was in high school.
229
628769
2486
Yo era el payaso de la clase en la secundaria.
No me interesaba estudiar en absoluto
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
hasta que tuve al Sr Carlock en la clase de ciencias.
10:36
He was now Dr. Carlock in the movie.
232
636584
2372
Quien ahora es el Dr. Carlock en la película.
10:39
And he got me challenged to figure out an optical illusion room.
233
639357
5879
Y él me desafió
a imaginar una sala de ilusión óptica.
10:45
This brings up the whole thing of you've got to show kids
234
645260
2715
Esto nos lleva a la cuestión de mostrarle a los niños
10:47
interesting stuff.
235
647999
1157
cosas interesantes.
10:49
You know, one of the things that I think maybe TED ought to do
236
649574
3313
Ya saben, una de las cosas que pienso quizá TED debe hacer
10:52
is tell all the schools about all the great lectures that are on TED,
237
652911
3315
es contarle a las escuelas las grandes conferencias que hay en TED
y hay todo tipo de cosas geniales en internet
10:56
and there's all kinds of great stuff on the Internet
238
656250
2487
para mantener atentos a los niños.
10:58
to get these kids turned on.
239
658761
1372
Porque estoy viendo un montón de estos empollones,
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
y los profesores del oeste medio, y de otras partes del país,
11:05
when you get away from these tech areas,
242
665875
1938
cuando uno se aleja de estas áreas tecnológicas
11:07
they don't know what to do with these kids.
243
667837
2012
no saben qué hacer con estos niños.
11:09
And they're not going down the right path.
244
669873
2021
Y no están recorriendo el camino correcto.
11:11
The thing is, you can make a mind
245
671918
1782
La cosa es que uno puede hacer que una mente
11:13
to be more of a thinking and cognitive mind,
246
673724
2725
sea más que una mente de pensamiento y cognición.
11:16
or your mind can be wired to be more social.
247
676473
2475
O quizá tenga conexiones para ser más social.
11:18
And what some of the research now has shown in autism
248
678972
2631
Y lo que muestran algunas investigaciones sobre autismo
11:21
is there may by extra wiring back here in the really brilliant mind,
249
681627
3470
es que puede haber conexiones extras aquí
en las mentes realmente brillantes, y perdemos unos circuitos aquí.
11:25
and we lose a few social circuits here.
250
685121
1913
Es como un compromiso entre el pensamiento y lo social.
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
Y luego uno puede llegar al punto en que es tan severo
11:32
you're going to have a person that's going to be non-verbal.
253
692649
2856
que va a tener personas que no van a hablar.
11:35
In the normal human mind,
254
695529
1707
En la mente humana normal
11:37
language covers up the visual thinking we share with animals.
255
697260
3622
el lenguaje abarca el pensamiento visual que compartimos con los animales.
11:40
This is the work of Dr. Bruce Miller.
256
700906
2691
Este es el trabajo del Dr. Bruce Miller.
Él estudió a pacientes con Alzheimer
11:44
He studied Alzheimer's patients that had frontal temporal lobe dementia.
257
704756
3732
que tenían demencia frontotemporal.
11:48
And the dementia ate out the language parts of the brain.
258
708512
3023
Y la demencia comió las partes del lenguaje en el cerebro
11:51
And then this artwork came out of somebody
259
711559
2271
y esta obra surgió de alguien que solía instalar estéreos en los autos.
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
Van Gogh no sabía nada de física.
12:00
but I think it's very interesting that there was some work done
262
720517
3321
Pero pienso que es muy interesante
un trabajo que se hizo para mostrar que
12:03
to show that this eddy pattern in this painting
263
723862
2723
este patrón de remolinos de la pintura
12:06
followed a statistical model of turbulence,
264
726609
3148
seguía un modelo estadístico de turbulencia.
12:09
which brings up the whole interesting idea
265
729781
2019
Lo que sugiere es que toda esta interesante idea
12:11
of maybe some of this mathematical patterns is in our own head.
266
731824
3738
o tal vez alguno de estos patrones matemáticos
está en nuestra propia cabeza.
12:15
And the Wolfram stuff --
267
735586
1553
Y lo de Wolfram que estuve tomando
12:17
I was taking notes and writing down all the search words I could use,
268
737163
4566
notas y escribiendo todas las
palabras clave que podría usar
12:21
because I think that's going to go on in my autism lectures.
269
741753
3327
porque pienso que va a ir en mis conferencias sobre autismo.
12:25
We've got to show these kids interesting stuff.
270
745104
2427
Tenemos que mostrarles a estos chicos cosas interesantes.
12:27
And they've taken out the auto-shop class
271
747555
2267
Y han pasado la clase de mecánica
12:29
and the drafting class and the art class.
272
749846
2100
y la de dibujo, y la de arte.
12:31
I mean, art was my best subject in school.
273
751970
2266
Quiero decir, arte era mi mejor materia en la escuela.
12:34
We've got to think about all these different kinds of minds,
274
754260
2859
Tenemos que pensar en todos estos tipos de mentes diferentes.
Y tenemos que trabajar con absolutamente todos estos tipos de mentes
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
porque vamos a necesitar absolutamente
12:42
these kinds of people in the future.
277
762259
2521
este tipo de gente en el futuro.
12:45
And let's talk about jobs.
278
765260
1779
Y hablemos de los empleos.
12:47
OK, my science teacher got me studying,
279
767524
2193
Bien, mi profesor de ciencias me hizo estudiar
12:49
because I was a goofball that didn't want to study.
280
769741
2414
porque yo era una payasa que no quería estudiar.
12:52
But you know what? I was getting work experience.
281
772179
2345
¿Pero saben qué? Estaba recibiendo experiencia laboral.
12:54
I'm seeing too many of these smart kids who haven't learned basic things,
282
774548
3464
Estoy viendo demasiados de estos niños inteligentes que no han aprendido cosas básicas
como ser puntuales.
12:58
like how to be on time -- I was taught that when I was eight years old.
283
778036
3448
Me enseñaron eso cuando tenía ocho años.
Ya saben, cómo comportarse en la mesa de la abuela el domingo en la fiesta.
13:01
How to have table manners at granny's Sunday party.
284
781508
2555
Me enseñaron eso cuando era muy, muy pequeña.
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
Y a los 13 tenía un trabajo en un taller de modista
vendiendo ropa.
13:11
I did internships in college,
287
791747
2588
Hice prácticas en la universidad.
13:14
I was building things,
288
794359
3203
Estuve construyendo cosas.
13:17
and I also had to learn how to do assignments.
289
797586
3017
Y también tuve que aprender a hacer tareas.
13:20
You know, all I wanted to do was draw pictures of horses when I was little.
290
800627
3590
Ya saben, todo lo que quería era dibujar caballos cuando era pequeña.
13:24
My mother said, "Well let's do a picture of something else."
291
804241
2828
Mi madre decía: "Bien, hagamos un dibujo de algo más",
Ellos tienen que aprender cómo hacer algo más.
13:27
They've got to learn how to do something else.
292
807093
2164
Supongamos que un niño tiene una fijación con los ladrillitos.
13:29
Let's say the kid is fixated on Legos.
293
809281
1844
Hagámoslo trabajar en la construcción de distintas cosas.
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
El quid de la mente autista
es que tiende a la fijación.
13:37
Like if the kid loves race cars, let's use race cars for math.
296
817490
3878
Si a un niño le gustan las carreras de autos
usemos autos de carrera en matemáticas.
13:41
Let's figure out how long it takes a race car to go a certain distance.
297
821392
3440
Imaginemos cuánto tarda una carrera de autos en ir a determinada distancia.
13:44
In other words, use that fixation
298
824856
3113
En otras palabras, usar esa fijación
13:47
in order to motivate that kid, that's one of the things we need to do.
299
827993
3856
para motivar a ese niño, esa es una de las cosas que tenemos que hacer.
13:51
I really get fed up when the teachers,
300
831873
3088
Me molesta mucho cuando ellos, ya saben, los profesores
13:54
especially when you get away from this part of the country,
301
834985
2802
especialmente cuando te alejas de esta parte del país.
13:57
they don't know what to do with these smart kids.
302
837811
2380
ellos no saben qué hacer con estos niños inteligentes.
Es algo que me pone loca.
14:00
It just drives me crazy.
303
840215
1163
14:01
What can visual thinkers do when they grow up?
304
841402
2242
¿Qué pueden hacer los pensadores visuales cuando crecen?
14:03
They can do graphic design, all kinds of stuff with computers,
305
843668
2949
Pueden hacer diseño gráfico, todo tipo de cosas con computadoras,
14:06
photography, industrial design.
306
846641
3383
fotografía, diseño industrial.
14:11
The pattern thinkers -- they're the ones that are going to be your mathematicians,
307
851643
3932
Los pensadores de patrones, ellos serán quienes van a ser
sus matemáticos, sus ingenieros de software
14:15
your software engineers, your computer programmers,
308
855599
2507
sus programadores, todos esos tipos de trabajos.
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
Y luego uno tiene las mentes de palabras. Ellos serán grandes periodistas.
14:23
and they also make really, really good stage actors.
311
863713
2523
Y también realmente muy buenos actores.
14:26
Because the thing about being autistic is,
312
866260
2392
Porque la cosa con ser autista es que
14:28
I had to learn social skills like being in a play.
313
868676
2831
tuve que aprender habilidades sociales como estar en una obra.
14:31
You just kind of ... you just have to learn it.
314
871531
2373
Es como si uno tuviese que aprenderlo.
14:34
And we need to be working with these students.
315
874260
2976
Y tenemos que trabajar con estos estudiantes.
14:37
And this brings up mentors.
316
877260
2108
Y esto produce mentores.
14:39
You know, my science teacher was not an accredited teacher.
317
879392
3100
Ya saben, mi profesor de ciencias no estaba acreditado.
14:42
He was a NASA space scientist.
318
882516
1720
Era un científico espacial de la NASA.
14:44
Some states now are getting it to where, if you have a degree in biology
319
884260
3404
Algunos estados están llevando esto a que
si uno tiene un título en biología, o en química,
14:47
or in chemistry,
320
887688
1271
14:48
you can come into the school and teach biology or chemistry.
321
888983
2837
puede venir a la escuela y enseñar biología o química.
14:51
We need to be doing that.
322
891844
1526
Tenemos que hacer eso.
14:53
Because what I'm observing is,
323
893800
1790
Porque lo que estoy observando es que
14:55
the good teachers, for a lot of these kids,
324
895614
2049
los buenos profesores, para muchos de estos niños,
14:57
are out in the community colleges.
325
897687
1648
están afuera, en la comunidad de colegas.
14:59
But we need to be getting some of these good teachers
326
899359
2536
Necesitamos llevar alguno de esos buenos profesores a las secundarias.
15:01
into the high schools.
327
901919
1151
Otra cosa que puede ser muy, muy, muy exitosa
15:03
Another thing that can be very, very, very successful is:
328
903094
3556
es que hay mucha gente que puede haberse jubilado
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
de la industria del software y puede enseñar a los niños.
15:10
and they can teach your kid.
331
910652
1388
Y no importa si lo que enseñan es viejo
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
porque lo que están haciendo es encender la chispa.
15:17
You're getting that kid turned on.
334
917648
2464
Uno mantiene a ese niño enganchado.
15:20
And you get him turned on, then you'll learn all the new stuff.
335
920136
3415
Lo tiene enganchado, entonces aprenderá todo lo nuevo.
15:23
Mentors are just essential.
336
923575
2264
Los mentores son esenciales.
15:25
I cannot emphasize enough what my science teacher did for me.
337
925863
3733
No me canso de decir
cuánto hizo mi profesor de ciencias por mí.
15:30
And we've got to mentor them, hire them.
338
930204
3032
Y tenemos que guiarlos, contratarlos.
15:33
And if you bring them in for internships in your companies,
339
933260
2808
Y si los traen para realizar prácticas en sus compañías
lo que deben saber del autismo, el tipo de mente 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
es que tienen que darles tareas específicas. No digan, "Diseña nuevo software".
15:40
Don't just say, "Design new software."
342
940581
1842
Tienen que decirles algo mucho más específico:
15:42
You've got to tell them something more specific:
343
942447
2267
"Bien, estamos diseñando software para un teléfono
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
y tiene que hacer algo específico.
15:48
and it can only use so much memory."
346
948483
1753
Y sólo se puede usar tanta memoria".
15:50
That's the kind of specificity you need.
347
950260
2427
Ese es el tipo de especificidad que necesitan.
15:52
Well, that's the end of my talk.
348
952711
1859
Bien, ese es el fin de mi charla.
15:54
And I just want to thank everybody for coming.
349
954594
2243
y quiero agradecerles a todos por venir.
15:56
It was great to be here.
350
956861
1375
Ha sido genial estar aquí.
15:58
(Applause)
351
958260
7000
(Aplausos)
16:09
(Applause ends)
352
969786
2191
Oh, ¿tienes una pregunta para mí? Bien.
16:12
Oh -- you have a question for me? OK.
353
972001
1825
16:13
(Applause)
354
973850
2397
(Aplausos)
Chris Anderson: Muchas gracias por eso.
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
Una vez escribiste, me gusta esta cita,
16:20
"If by some magic, autism had been eradicated from the face of the Earth,
357
980673
4561
"Si por arte de magia, el autismo fuera
erradicado de la faz de la Tierra,
16:25
then men would still be socializing in front of a wood fire
358
985258
2977
entonces el Hombre todavía estaría socializando frente a un fogón
16:28
at the entrance to a cave."
359
988259
1341
en la entrada de una caverna".
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: ¿Quién piensas que hizo las primeras lanzas de piedra?
El tipo Asperger. Y si uno fuera a deshacerse de la genética del autismo
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
no habría más Silicon Valley
16:37
there'd be no more Silicon Valley, and the energy crisis would not be solved.
364
997695
3665
y la crisis energética no sería resuelta.
(Aplausos)
16:41
(Applause)
365
1001384
1341
16:42
CA: I want to ask you a couple other questions,
366
1002749
2230
CA: Quería hacerte un par de preguntas más.
Si alguna de estas te parecen inoportunas
16:45
and if any of these feel inappropriate, it's OK just to say, "Next question."
367
1005003
3764
está bien decir "Siguiente pregunta".
16:48
But if there is someone here who has an autistic child,
368
1008791
3614
Pero si hay alguien aquí
que tiene un niño autista
16:52
or knows an autistic child and feels kind of cut off from them,
369
1012429
4741
o conoce a un niño autista
y se siente un poco distante de él
16:57
what advice would you give them?
370
1017793
1847
¿qué consejo le daría?
16:59
TG: Well, first of all, we've got to look at age.
371
1019664
2329
TG: Bien, ante todo, hay que mirar la edad
Si uno tiene un niño de dos, tres o cuatro años
17:02
If you have a two, three or four-year-old, no speech, no social interaction,
372
1022017
3949
sin habla ni interacción social
17:05
I can't emphasize enough: Don't wait.
373
1025990
2289
no me canso de decir que
no esperen, se necesita al menos 20 horas semanales de instrucción personalizada.
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
Ya saben, la cosa es que el autismo viene en distintos grados.
17:14
About half of the people on the spectrum are not going to learn to talk,
376
1034129
3507
Esto abarca cerca de la mitad de la gente del espectro
que no van a aprender a hablar, y no van a poder trabajar.
17:17
and they won't be working in Silicon Valley.
377
1037660
2101
El Silicon Valley no será algo razonable para ellos.
17:19
That would not be a reasonable thing for them to do.
378
1039785
2450
Pero luego están los niños genios
17:22
But then you get these smart, geeky kids with a touch of autism,
379
1042259
3077
que tienen un toque de autismo
17:25
and that's where you've got to get them turned on
380
1045360
2480
y es ahí donde uno tiene que hacerlos enganchar
17:27
with doing interesting things.
381
1047864
1489
para hacer cosas interesantes.
17:29
I got social interaction through shared interests --
382
1049377
3015
Interactuaba socialmente a través de intereses que compartíamos.
17:32
I rode horses with other kids, I made model rockets with other kids,
383
1052416
3957
Montaba a caballo con otros niños. Hacía modelos de cohetes con otros niños,
17:36
did electronics lab with other kids.
384
1056397
1978
hacíamos laboratorios de electrónica con otros niños,
17:38
And in the '60s, it was gluing mirrors onto a rubber membrane on a speaker
385
1058399
4251
y en los '60s había que pegar espejos
en una membrana de goma sobre un altavoz para hacer un show de luces.
17:42
to make a light show.
386
1062674
1181
17:43
That was, like, we considered that super cool.
387
1063879
2222
Eso era como, nos parecía súper guay.
17:46
(Laughter)
388
1066125
1006
CA: ¿Es poco realista que ellos
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
esperen o piensen que ese niño
los ama, como muchos, como la mayoría, quisiera?
17:53
TG: Well, I tell you, that child will be loyal,
391
1073440
2234
TG: Bueno, déjame decirte que ese niño será leal
17:55
and if your house is burning down, they're going to get you out of it.
392
1075698
3375
Y si tu casa se está quemando te van a sacar de allí.
CA: Vaya, la mayoría de las personas, si uno les pregunta
17:59
CA: Wow. So most people, if you ask them what they're most passionate about,
393
1079097
3659
cuál es su mayor pasión dirán algo como
18:02
they'd say things like, "My kids" or "My lover."
394
1082780
2848
"Mis hijos" o "Mi amante".
¿Qué es lo que más te apasiona?
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: Lo que me apasiona es que las cosas que hago
van a hacer de este mundo un mejor lugar.
18:11
are going to make the world a better place.
397
1091101
2037
Cuando viene una madre de un niño autista y dice:
18:13
When I have a mother of an autistic child say,
398
1093162
2222
"Mi hijo fue a la universidad gracias a su libro
18:15
"My kid went to college because of your book
399
1095408
2062
o a una de sus charlas" Eso me hace feliz.
18:17
or one of your lectures,"
400
1097494
1200
18:18
that makes me happy.
401
1098718
1151
Ya saben, los mataderos en los que trabajé.
18:19
You know, the slaughter plants I worked with in the '80s;
402
1099893
2713
En los '80s eran absolutamente espantosos.
18:22
they were absolutely awful.
403
1102630
1317
18:23
I developed a really simple scoring system for slaughter plants,
404
1103971
3276
Yo desarrollé un sistema de puntuación muy simple para los mataderos
18:27
where you just measure outcomes:
405
1107271
1552
donde uno simplemente mide resultados, ¿cuánto ganado se cayó?
18:28
How many cattle fell down?
406
1108847
1242
¿Cuánto ganado fue aguijoneado con la picana?
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
¿Cuántas reses están mugiendo?
Y es muy, muy simple.
18:34
And it's very, very simple.
409
1114278
1334
18:35
You directly observe a few simple things.
410
1115636
1977
Hay que observar directamente unas pocas cosas.
18:37
It's worked really well.
411
1117637
1164
Ha funcionado realmente muy bien. Me satisface
18:38
I get satisfaction out of seeing stuff
412
1118825
2339
ver cosas que producen un cambio real
18:41
that makes real change in the real world.
413
1121188
2720
en el mundo real. Necesitamos mucho más de eso
18:43
We need a lot more of that, and a lot less abstract stuff.
414
1123932
2749
y mucho menos cosas abstractas.
18:46
CA: Totally.
415
1126705
1151
(Aplausos)
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: Cuando estábamos hablando por teléfono una de las cosas que dijiste
lo que realmente me asombró fue que dijiste que
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
tu pasión eran las granjas de servidores. Cuéntame sobre eso.
19:01
Tell me about that.
420
1141103
1151
TG: Bueno, la razón por la que me entusiasmé al leer sobre eso es que
19:02
TG: Well, the reason why I got really excited when I read about that,
421
1142278
3377
contiene conocimiento.
19:05
it contains knowledge.
422
1145679
1656
19:07
It's libraries.
423
1147359
1658
Son las bibliotecas.
19:09
And to me, knowledge is something that is extremely valuable.
424
1149041
3519
Y para mí el conocimiento es algo
extremadamente valioso. Quizá hace más de 10 años
19:12
So, maybe over 10 years ago now, our library got flooded.
425
1152584
3116
se inundó nuestra biblioteca.
19:15
This is before the Internet got really big.
426
1155724
2051
Y esto pasó antes de que internet fuese algo tan grande.
19:17
And I was really upset about all the books being wrecked,
427
1157799
2681
Y me sentí muy molesta al ver todos los libros flotando
porque era conocimiento que se destruía.
19:20
because it was knowledge being destroyed.
428
1160504
1976
Y las granjas de servidores, o centros de datos,
19:22
And server farms, or data centers, are great libraries of knowledge.
429
1162504
4413
son grandes bibliotecas de conocimiento
19:26
CA: Temple, can I just say,
430
1166941
1291
CA: Temple, puedo decir que es una delicia tenerte en TED.
19:28
it's an absolute delight to have you at TED.
431
1168256
2086
TG: Bueno, muchas gracias. Gracias.
19:30
Thank you so much.
432
1170366
1151
19:31
TG: Well, thank you so much. Thank you.
433
1171541
1895
(Aplausos)
19:33
(Applause)
434
1173460
5236
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7