I work with children with autism. Specifically, I make technologies to help them communicate.
Tôi làm việc với trẻ em mắc chứng tự kỉ. Tôi mang đến những phương pháp giúp các em giao tiếp. Những vấn đề mà trẻ tự kỉ gặp phải thường có cùng một nguyên nhân,
Now, many of the problems that children with autism face, they have a common source, and that source is that they find it difficult to understand abstraction, symbolism. And because of this, they have a lot of difficulty with language.
Các em cảm thấy các khái niệm trừu tượng hay các kí hiệu rất khó hiểu do đó, gặp nhiều khó khăn trong vấn đề ngôn ngữ.
Let me tell you a little bit about why this is. You see that this is a picture of a bowl of soup. All of us can see it. All of us understand this. These are two other pictures of soup, but you can see that these are more abstract These are not quite as concrete. And when you get to language, you see that it becomes a word whose look, the way it looks and the way it sounds, has absolutely nothing to do with what it started with, or what it represents, which is the bowl of soup. So it's essentially a completely abstract, a completely arbitrary representation of something which is in the real world, and this is something that children with autism have an incredible amount of difficulty with. Now that's why most of the people that work with children with autism -- speech therapists, educators -- what they do is, they try to help children with autism communicate not with words, but with pictures. So if a child with autism wanted to say, "I want soup," that child would pick three different pictures, "I," "want," and "soup," and they would put these together, and then the therapist or the parent would understand that this is what the kid wants to say. And this has been incredibly effective; for the last 30, 40 years people have been doing this. In fact, a few years back, I developed an app for the iPad which does exactly this. It's called Avaz, and the way it works is that kids select different pictures. These pictures are sequenced together to form sentences, and these sentences are spoken out. So Avaz is essentially converting pictures, it's a translator, it converts pictures into speech.
Hãy để tôi giải thích lí do tại sao. Hãy nhìn vào bức ảnh bát súp này. Tất cả chúng ta đều có thể nhìn thấy đều có thể hiểu được. Đây là hai bức ảnh chụp bát súp khác bạn có thể thấy rằng chúng trông trừu tượng hơn Và khi đến với ngôn ngữ nó trở thành một từ có hình dạng và cách phát âm hoàn toàn không còn liên quan đến bát súp ban đầu mà nó thể hiện Vì vậy, nó trở nên khó hiểu và mang tính giả định về thực tế Và đó chính là khó khăn mà trẻ em tự kỉ đang gặp phải cũng là lí do mà những người làm việc với trẻ tự kỉ những nhà trị liệu ngôn ngữ, những nhà giáo dục-- đang nỗ lực giúp các em giao tiếp bằng hình ảnh thay vì từ ngữ. Nếu muốn nói, "Cháu muốn súp", các em sẽ chọn ra ba bức ảnh, "Cháu", "muốn" và "súp", rồi sắp xếp lại với nhau, để bác sĩ trị liệu hay bố mẹ có thể hiểu được điều các em muốn nói. Phương pháp này vô cùng hiệu quả; rất nhiều người đã thực hiện nó trong suốt 30, 40 năm qua. Trong vài năm gần đây, tôi đã chuyển phương pháp này thành một ứng dụng Ipad được gọi là Avaz, cho phép trẻ chọn lựa những bức tranh khác nhau sắp xếp chúng để tạo thành các câu và các câu đó sẽ được chuyển thành lời Avaz là một máy phiên dịch, chuyển đổi hình ảnh thành ngôn ngữ.
Now, this was very effective. There are thousands of children using this, you know, all over the world, and I started thinking about what it does and what it doesn't do. And I realized something interesting: Avaz helps children with autism learn words. What it doesn't help them do is to learn word patterns. Let me explain this in a little more detail. Take this sentence: "I want soup tonight." Now it's not just the words here that convey the meaning. It's also the way in which these words are arranged, the way these words are modified and arranged. And that's why a sentence like "I want soup tonight" is different from a sentence like "Soup want I tonight," which is completely meaningless. So there is another hidden abstraction here which children with autism find a lot of difficulty coping with, and that's the fact that you can modify words and you can arrange them to have different meanings, to convey different ideas. Now, this is what we call grammar. And grammar is incredibly powerful, because grammar is this one component of language which takes this finite vocabulary that all of us have and allows us to convey an infinite amount of information, an infinite amount of ideas. It's the way in which you can put things together in order to convey anything you want to.
Nó rất hiệu quả. hàng nghìn trẻ trên thế giới đang sử dụng ứng dụng này, Tôi bắt đầu nghĩ đến những mặt tốt và chưa tốt của nó và nhận ra một điều thú vị: Avaz giúp trẻ tự kỉ học từ ngữ. Nhưng lại không giúp chúng học được kết cấu của từ ngữ. Hãy để tôi giải thích chi tiết hơn Lấy câu: "Cháu muốn súp tối nay" làm ví dụ. Nghĩa của cả câu không chỉ được tạo thành bởi từng từ mà còn bởi cách các từ được điều chỉnh và sắp xếp. Và đó là lí do tại sao câu "Cháu muốn súp tối nay" lại khác với "Súp muốn cháu tối nay," hoàn toàn vô nghĩa Vậy nên, có một sự trừu tượng, gây khó khăn cho trẻ tự kỉ và đó chính là việc điều chỉnh từ ngữ và sắp xếp chúng để tạo ra ý nghĩa và truyền tải các ý tưởng khác nhau. Đây chính là thứ mà chúng ta gọi là ngữ pháp. là thành phần cấu tạo của ngôn ngữ, ngữ pháp có một sức mạnh to lớn, cho phép chúng ta sử dụng một số lượng hữu hạn từ ngữ để chuyển tải thông tin và ý tưởng một cách vô hạn dùng các từ ngữ để chuyển tải điều mình muốn. Và vì vậy sau khi phát triển Avaz, tôi cảm thấy lo lắng
And so after I developed Avaz, I worried for a very long time about how I could give grammar to children with autism. The solution came to me from a very interesting perspective. I happened to chance upon a child with autism conversing with her mom, and this is what happened. Completely out of the blue, very spontaneously, the child got up and said, "Eat." Now what was interesting was the way in which the mom was trying to tease out the meaning of what the child wanted to say by talking to her in questions. So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream? You want to eat? Somebody else wants to eat? You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?" And then it struck me that what the mother had done was something incredible. She had been able to get that child to communicate an idea to her without grammar. And it struck me that maybe this is what I was looking for. Instead of arranging words in an order, in sequence, as a sentence, you arrange them in this map, where they're all linked together not by placing them one after the other but in questions, in question-answer pairs. And so if you do this, then what you're conveying is not a sentence in English, but what you're conveying is really a meaning, the meaning of a sentence in English. Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language. It's what comes after thought but before language. And the idea was that this particular representation might convey meaning in its raw form.
trong một thời gian dài về làm thế nào dạy ngữ pháp cho trẻ tự kỉ. Giải pháp đến với tôi trong một hoàn cảnh rất thú vị. Tôi tình cờ bắt gặp một trẻ tự kỉ, nói chuyện với mẹ của em, Hoàn toàn bất ngờ và tự nhiên, con bé đứng dậy và nói, "Ăn." Điều thú vị chính là cách mà người mẹ cố gắng tìm hiểu điều mà đứa trẻ muốn nói bằng việc đặt câu hỏi cho cô bé. "Ăn gì nào? Con có muốn ăn kem không? Con muốn ăn? Hay ai đó khác muốn ăn? Con muốn ăn kem ngay bây giờ? Hay vào buổi tối?" Và tôi nhận ra rằng bà ấy đã làm điều tuyệt vời giúp đứa trẻ giao tiếp ý tưởng mà không cần đến ngữ pháp. điều đó khiến tôi chú ý, có lẽ nó là thứ tôi mà đang tìm. Thay vì sắp xếp từ ngữ theo thứ tự như trong một câu, bạn sắp xếp chúng theo một sơ đồ để liên kết chúng với nhau bằng những câu hỏi, những cặp câu hỏi- trả lời. làm theo cách này, điều bạn chuyển tải không phải là một câu mà là một ý nghĩa thực sự, thường bị ẩn đi trong nhiều khía cạnh ngôn ngữ, Nó đến sau suy nghĩ nhưng trước ngôn ngữ. Cách biểu đạt này cho phép chuyển tải ý nghĩa ở dạng cơ bản. Tôi hứng thú với điều này đến mức nhảy lò cò khắp nơi
So I was very excited by this, you know, hopping around all over the place, trying to figure out if I can convert all possible sentences that I hear into this. And I found that this is not enough. Why is this not enough? This is not enough because if you wanted to convey something like negation, you want to say, "I don't want soup," then you can't do that by asking a question. You do that by changing the word "want." Again, if you wanted to say, "I wanted soup yesterday," you do that by converting the word "want" into "wanted." It's a past tense. So this is a flourish which I added to make the system complete. This is a map of words joined together as questions and answers, and with these filters applied on top of them in order to modify them to represent certain nuances. Let me show you this with a different example.
và cố gắng chuyển đổi tất cả các câu theo cách này. Và tôi nhận ra rằng như thế vẫn chưa đủ. tại sao vậy? Vì với những câu phủ định, chẳng hạn như "Tôi không muốn súp," bạn không thể nào làm được bằng cách đặt câu hỏi. mà thay vào đó là thay đổi từ "muốn." Tương tự, nếu muốn nói, " Hôm qua tôi đã muốn súp," bạn cần thay đổi từ "muốn" thành "đã muốn." Đó là thì quá khứ đơn. Vậy nên, tôi đã bổ sung thêm để hoàn chỉnh hệ thống. Đây là một sơ đồ liên kết dạng câu hỏi và trả lời, phía trên là bộ lọc giúp thay đổi từ ngữ để thể hiện sắc thái cụ thể. Hãy để tôi lấy một ví dụ khác. "Tôi đã bảo với anh thợ mộc
Let's take this sentence: "I told the carpenter I could not pay him." It's a fairly complicated sentence. The way that this particular system works, you can start with any part of this sentence. I'm going to start with the word "tell." So this is the word "tell." Now this happened in the past, so I'm going to make that "told." Now, what I'm going to do is, I'm going to ask questions. So, who told? I told. I told whom? I told the carpenter. Now we start with a different part of the sentence. We start with the word "pay," and we add the ability filter to it to make it "can pay." Then we make it "can't pay," and we can make it "couldn't pay" by making it the past tense. So who couldn't pay? I couldn't pay. Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter. And then you join these two together by asking this question: What did I tell the carpenter? I told the carpenter I could not pay him.
rằng tôi không thể trả tiền cho anh." Câu tương đối phức tạp. Hệ thống này cho phép bạn bắt đầu với bất kì phần nào trong câu. Tôi sẽ bắt đầu với từ "bảo." Vâng, đây là từ "bảo." Đây là điều xảy ra trong quá khứ, nên tôi sẽ chuyển nó thành "đã bảo." Tiếp theo, tôi sẽ đặt một câu hỏi. Ai đã bảo? Tôi đã bảo. Bảo ai? Bảo anh thợ mộc. Bắt đầu với một phần khác trong câu, từ "trả," và chúng ta sẽ dùng bộ lọc để chuyển nó thành "có thể trả." sau đó thành "không thể trả," rồi lại thành "đã không thể trả" Vậy ai đã không thể trả? Tôi Đã không thể trả ai? Anh thợ mộc. kết hợp hai phần trên lại bằng cách đặt câu hỏi: Tôi đã nói gì với anh thợ mộc? Tôi không thể trả tiền cho anh. Đây chính là...
Now think about this. This is —(Applause)— this is a representation of this sentence without language. And there are two or three interesting things about this. First of all, I could have started anywhere. I didn't have to start with the word "tell." I could have started anywhere in the sentence, and I could have made this entire thing. The second thing is, if I wasn't an English speaker, if I was speaking in some other language, this map would actually hold true in any language. So long as the questions are standardized, the map is actually independent of language. So I call this FreeSpeech, and I was playing with this for many, many months. I was trying out so many different combinations of this.
--(Vỗ tay)-- cách biểu đạt một câu mà không cần đến ngôn ngữ. Có một vài điều rất thú vị Thứ nhất, tôi có thể bắt đầu ở bất kì đâu. Không nhất thiết phải bắt đầu với từ "bảo" mà bất cứ đâu trong câu Thứ hai, nếu tôi không phải là người nói tiếng Anh thì sao, trên thực tế, sơ đồ này vẫn đúng trong mọi loại ngôn ngữ. miễn là câu hỏi được đặt theo chuẩn. Vì vậy, tôi gọi nó là FreeSpeech, và đã dùng nó trong rất, rất nhiều tháng. thử rất nhiều cách kết hợp.
And then I noticed something very interesting about FreeSpeech. I was trying to convert language, convert sentences in English into sentences in FreeSpeech, and vice versa, and back and forth. And I realized that this particular configuration, this particular way of representing language, it allowed me to actually create very concise rules that go between FreeSpeech on one side and English on the other. So I could actually write this set of rules that translates from this particular representation into English. And so I developed this thing. I developed this thing called the FreeSpeech Engine which takes any FreeSpeech sentence as the input and gives out perfectly grammatical English text. And by putting these two pieces together, the representation and the engine, I was able to create an app, a technology for children with autism, that not only gives them words but also gives them grammar.
Rồi tôi nhận ra một điều rất thú vị về FreeSpeech. Tôi đang cố biến đổi ngôn ngữ, trong tiếng Anh sang các câu trong FreeSpeech, và ngược lại. Và tôi nhận ra rằng kết cấu này, cách biểu đạt ngôn ngữ này, cho phép tôi tạo ra một quy luật ngắn gọn giữa một bên là FreeSpeech và một bên là tiếng Anh. Tôi có thể viết ra một bộ quy tắc dịch cách biểu đạt này sang tiếng Anh. Tôi đã xây dựng "Máy dịch FreeSpeech," nhận đầu vào là các câu trong FreeSpeech và đưa ra các câu tiếng Anh có ngữ pháp hoàn hảo. Từ việc kết hợp hai phần trên với nhau, tôi đã có thể tạo ra một ứng dụng, một công nghệ dành cho trẻ tự kỉ không chỉ cho chúng từ ngữ, mà còn cho chúng ngữ pháp.
So I tried this out with kids with autism, and I found that there was an incredible amount of identification. They were able to create sentences in FreeSpeech which were much more complicated but much more effective than equivalent sentences in English, and I started thinking about why that might be the case. And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next. In about 1997, about 15 years back, there were a group of scientists that were trying to understand how the brain processes language, and they found something very interesting. They found that when you learn a language as a child, as a two-year-old, you learn it with a certain part of your brain, and when you learn a language as an adult -- for example, if I wanted to learn Japanese right now — a completely different part of my brain is used. Now I don't know why that's the case, but my guess is that that's because when you learn a language as an adult, you almost invariably learn it through your native language, or through your first language. So what's interesting about FreeSpeech is that when you create a sentence or when you create language, a child with autism creates language with FreeSpeech, they're not using this support language, they're not using this bridge language. They're directly constructing the sentence.
Tôi đã thử nghiệm nó với trẻ tự kỉ. Và thật khó tin với FreeSpeech, bọn trẻ có thể tạo ra những câu phức tạp nhưng lại hiệu quả hơn các câu tương tự trong tiếng Anh, Tôi lại bắt đầu suy nghĩ xem tại sao lại như vậy Và sẽ chia sẻ ngay sau đây. Vào năm 1997, khoảng 15 năm trước đây, một nhóm các nhà khoa học nghiên cứu về cách bộ não xử lí ngôn ngữ, đã khám phá ra rằng khi bạn học một thứ tiếng, lúc còn là một đứa trẻ hai tuổi, bạn sẽ học nó bằng một phần cụ thể trong bộ não, và khi học một thứ tiếng lúc đã trưởng thành giả sử là tiếng Nhật một bộ phận khác trong bộ não sẽ được sử dụng cho việc đó. Tôi không hiểu tại sao lại như vậy, nhưng tôi đoán rằng đó là bởi vì nếu học một ngôn ngữ khi trưởng thành, bạn hầu như sẽ luôn học nó thông qua tiếng mẹ đẻ, hoặc ngôn ngữ đầu tiên. Vì vậy, điều thú vị của FreeSpeech là khi bạn tạo ra câu hay ngôn ngữ, hay một trẻ tự kỉ tạo ra ngôn ngữ với FreeSpeech, chúng trực tiếp xây dựng nên câu mà không thông qua ngôn ngữ hỗ trợ Và điều này đã cho tôi một ý tưởng.
And so this gave me this idea. Is it possible to use FreeSpeech not for children with autism but to teach language to people without disabilities? And so I tried a number of experiments. The first thing I did was I built a jigsaw puzzle in which these questions and answers are coded in the form of shapes, in the form of colors, and you have people putting these together and trying to understand how this works. And I built an app out of it, a game out of it, in which children can play with words and with a reinforcement, a sound reinforcement of visual structures, they're able to learn language. And this, this has a lot of potential, a lot of promise, and the government of India recently licensed this technology from us, and they're going to try it out with millions of different children trying to teach them English. And the dream, the hope, the vision, really, is that when they learn English this way, they learn it with the same proficiency as their mother tongue.
FreeSpeech có thể được áp dụng không chỉ với trẻ tự kỉ mà còn cả những người bình thường, muốn học ngôn ngữ. Tôi đã tiến hành một số thí nghiệm. Đầu tiên là xây dựng một trò chơi xếp hình trong đó, câu hỏi và trả lời được mã hóa dưới dạng hình khối và màu sắc, mọi người phải sắp xếp chúng lại với nhau và tìm ra lời giải Từ thí nghiệm này, tôi xây dựng một ứng dụng trò chơi , cho phép trẻ em chơi với từ ngữ với sự tăng cường về mặt âm thanh chúng có thể học được ngôn ngữ. Phương pháp này hứa hẹn nhiều tiềm năng và chính phủ Ấn Độ gần đây, đã cấp giấy phép cho công nghệ này và sẽ thử dùng nó để giảng dạy tiếng Anh cho hàng triệu trẻ em. Ước mơ, hy vọng và mục tiêu thực sự, là để trẻ em có thể học tiếng Anh một cách hiệu quả như tiếng mẹ đẻ. Hãy nói về chuyện khác nào.
All right, let's talk about something else. Let's talk about speech. This is speech. So speech is the primary mode of communication delivered between all of us. Now what's interesting about speech is that speech is one-dimensional. Why is it one-dimensional? It's one-dimensional because it's sound. It's also one-dimensional because our mouths are built that way. Our mouths are built to create one-dimensional sound. But if you think about the brain, the thoughts that we have in our heads are not one-dimensional. I mean, we have these rich, complicated, multi-dimensional ideas. Now, it seems to me that language is really the brain's invention to convert this rich, multi-dimensional thought on one hand into speech on the other hand. Now what's interesting is that we do a lot of work in information nowadays, and almost all of that is done in the language domain. Take Google, for example. Google trawls all these countless billions of websites, all of which are in English, and when you want to use Google, you go into Google search, and you type in English, and it matches the English with the English. What if we could do this in FreeSpeech instead? I have a suspicion that if we did this, we'd find that algorithms like searching, like retrieval, all of these things, are much simpler and also more effective, because they don't process the data structure of speech. Instead they're processing the data structure of thought. The data structure of thought. That's a provocative idea.
Hãy nói về lời nói. Lời nói là phương tiện giao tiếp chủ yếu giữa tất cả chúng ta. Điều đặc biệt là lời nói mang tính một chiều. Tại sao lại như vậy ? vì nó là âm thanh. Và cũng là bởi vì miệng của chúng ta được cấu tạo để tạo ra âm thanh một chiều. Nhưng với bộ não, những ý nghĩ chúng ta có trong đầu, không phải là một chiều. Chúng ta có những ý tưởng dồi dào, phức tạp và đa chiều. Tôi cho rằng ngôn ngữ là một phát minh của bộ não để chuyển tải suy nghĩ thành lời nói. Điều thú vị chính là ngày nay, chúng ta xử lí rất nhiều thông tin và hầu hết chúng được giải quyết bằng ngôn ngữ. Lấy Google làm ví dụ. Google tìm kiếm hàng tỉ website, tất cả đều bằng tiếng Anh, khi muốn dùng Google, bạn vào trang tìm kiếm và gõ tiếng Anh, Google sẽ cho ra kết quả bằng tiếng Anh. Nếu làm điều tương tự với FreeSpeech thì sao? Tôi ngờ rằng nếu làm việc này, ta sẽ nhận được các thuật toán như tìm kiếm, khôi phục đơn giản và hiệu quả hơn rất nhiều, bởi vì FreeSpeech không xử lí dữ kiện lời nói. Thay vào đó, là dữ kiện suy nghĩ. Cấu trúc dữ liệu suy nghĩ. Đó là một ý tưởng gợi nhiều suy nghĩ. Hãy cùng xem xét một cách chi tiết hơn.
But let's look at this in a little more detail. So this is the FreeSpeech ecosystem. We have the Free Speech representation on one side, and we have the FreeSpeech Engine, which generates English. Now if you think about it, FreeSpeech, I told you, is completely language-independent. It doesn't have any specific information in it which is about English. So everything that this system knows about English is actually encoded into the engine. That's a pretty interesting concept in itself. You've encoded an entire human language into a software program. But if you look at what's inside the engine, it's actually not very complicated. It's not very complicated code. And what's more interesting is the fact that the vast majority of the code in that engine is not really English-specific. And that gives this interesting idea. It might be very easy for us to actually create these engines in many, many different languages, in Hindi, in French, in German, in Swahili. And that gives another interesting idea. For example, supposing I was a writer, say, for a newspaper or for a magazine. I could create content in one language, FreeSpeech, and the person who's consuming that content, the person who's reading that particular information could choose any engine, and they could read it in their own mother tongue, in their native language. I mean, this is an incredibly attractive idea, especially for India. We have so many different languages. There's a song about India, and there's a description of the country as, it says, (in Sanskrit). That means "ever-smiling speaker of beautiful languages."
Đây là hệ sinh thái của FreeSpeech. Phần biểu đạt ở một bên, và phần dịch sang tiếng Anh, ở một bên. FreeSpeech, hoàn toàn không phụ thuộc vào ngôn ngữ. không hề có bất kì thông tin nào về tiếng Anh. Tất cả những gì mà hệ thống này biết về tiếng Anh được mã hóa vào phần máy dịch. Đây quả là một khái niệm thú vị. Bạn mã hóa ngôn ngữ của cả nhân loại vào một chương trình phần mềm. Thực ra cũng không quá phức tạp. Và điều thú vị hơn là đa số bộ mã trong phần mềm này không hẳn chỉ là bằng tiếng Anh. điều đó dẫn đến một ý tưởng thú vị khác ta có thể tạo ra phần máy dịch trong rất nhiều ngôn ngữ khác nhau, như tiếng Ấn Độ, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Swahili. Và rồi điều này dẫn đến một ý tưởng thú vị nữa. Ví dụ, giả sử tôi là biên tập cho một tờ báo hay tạp chí. Tôi có thể tạo ra nội dung trong một ngôn ngữ, FreeSpeech, và người tiếp nhận nội dung đó, người đọc những thông tin đó, có thể chọn bất kì máy dịch nào, để đọc những nội dung ấy bằng chính ngôn ngữ mẹ đẻ. Tuyệt vời đến khó tin, đặc biệt là cho Ấn Độ. Chúng tôi có rất nhiều ngôn ngữ. Có một bài hát về Ấn Độ miêu tả đất nước này là một-- (tiếng Sankrit) nghĩa là "nói những ngôn ngữ tuyệt vời và luôn mỉm cười." Ngôn ngữ là một điều tuyệt vời.
Language is beautiful. I think it's the most beautiful of human creations. I think it's the loveliest thing that our brains have invented. It entertains, it educates, it enlightens, but what I like the most about language is that it empowers.
Tôi cho rằng đó là tác phẩm tuyệt vời nhất của nhân loại là thứ đẹp đẽ nhất mà bộ não từng tạo nên. Ngôn ngữ mang đến sự giải trí, giáo dục, và khai sáng, nhưng điều tôi thích nhất ở ngôn ngữ là cách nó truyền sức mạnh.
I want to leave you with this. This is a photograph of my collaborators, my earliest collaborators when I started working on language and autism and various other things. The girl's name is Pavna, and that's her mother, Kalpana. And Pavna's an entrepreneur, but her story is much more remarkable than mine, because Pavna is about 23. She has quadriplegic cerebral palsy, so ever since she was born, she could neither move nor talk. And everything that she's accomplished so far, finishing school, going to college, starting a company, collaborating with me to develop Avaz, all of these things she's done with nothing more than moving her eyes.
Đây là bức ảnh chụp những cộng tác viên đầu tiên của tôi, khi tôi bắt đầu làm việc với ngôn ngữ, chứng tự kỉ và nhiều thứ khác. Cô gái này tên là Pavna, và kia là mẹ cô ấy, Kalpana Pavna's là một doanh nhân, nhưng câu chuyện của cô ấy còn thú vị hơn nhiều, vì cô ấy chỉ mới 23 tuổi. Cô ấy mắc chứng bại não liệt tứ chi, nên từ khi mới sinh ra, cô ấy đã không thể di chuyển hay giao tiếp. Và những gì cô ấy đạt được, học xong phổ thông, vào đại học, mở công ty, cộng tác với tôi để phát triển Avaz, cô ấy làm tất cả những việc đó chỉ với việc chuyển động mắt. Daniel Webster đã từng nói:
Daniel Webster said this: He said, "If all of my possessions were taken from me with one exception, I would choose to keep the power of communication, for with it, I would regain all the rest." And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech, the one that's closest to my heart still remains the ability for this to empower children with disabilities to be able to communicate, the power of communication, to get back all the rest.
"Nếu tất cả những gì tôi có đều bị lấy đi chỉ chừa lại một thứ duy nhất, tôi sẽ chọn giữ lại khả năng giao tiếp, vì với nó, tôi có thể lấy lại những gì đã mất." Và vì vậy, trong tất cả những tính năng của FreeSpeech, thứ chạm đến trái tim tôi nhất vẫn là khả năng mang đến cho trẻ không có khả năng giao tiếp sức mạnh giao tiếp để lấy lại những gì đã mất.
Thank you. (Applause) Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
Cảm ơn các bạn. (Vỗ tay) Cảm ơn.