ABOUT THE SPEAKER
Anthony Veneziale - Improvisor, facilitator, teacher
Anthony Veneziale is a leader in the field of improvisation and teaching, with over 25 years of improv performances around the globe.

Why you should listen

Anthony Veneziale cofounded Speechless with Sammy Wegent and Scott Lifton, using improv thinking to help people be themselves and be heard. He has used improv techniques for endeavors with Lin-Manuel Miranda (HamiltonIn The HeightsThe Electric Company), Daveed Diggs (The Freeze) and on numerous networks like HBO, TBS, MTV, Nickelodeon and PBS. Veneziale co-founded "Freestyle Love Supreme," an improvised, hip hop, live musical performance with Lin-Manuel Miranda and Thomas Kail, which will appear on Broadway in the fall of 2019.

More profile about the speaker
Anthony Veneziale | Speaker | TED.com
TED2019

Anthony Veneziale: "Stumbling towards intimacy": An improvised TED Talk

Anthony Veneziale: "De cara com a intimidade": uma palestra TED improvisada

Filmed:
379,965 views

Em uma hilária palestra totalmente improvisada, o mestre do improviso Anthony Veneziale faz do TED seu palco para uma apresentação verdadeiramente única. Sua matéria-prima é o tema sugerido pela plateia ("De cara com a intimidade") e um conjunto de slides com imagens que ele nunca havia visto antes. Veneziale elabora uma reflexão sobre o que há de comum entre o amor, a linguagem e... abacates?
- Improvisor, facilitator, teacher
Anthony Veneziale is a leader in the field of improvisation and teaching, with over 25 years of improv performances around the globe. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

[Palestra e introdução improvisadas,
conforme tópico sugerido pela plateia.]
00:12
[This is an improvised talk (and intro)
0
375
1878
00:14
based on a suggested topic
from the audience.
1
2277
2116
00:16
The speaker doesn't know
the content of the slides.]
2
4417
2750
[O palestrante não conhece
o conteúdo dos slides.]
00:20
Moderator: Our next speaker --
3
8167
1601
O próximo palestrante
00:21
(Laughter)
4
9792
3625
(Risos)
00:27
is an --
5
15042
1250
é um
00:30
incredibly --
6
18625
1292
incrível...
00:34
(Laughter)
7
22958
1601
(Risos)
00:36
Is an incredibly experienced linguist
8
24583
3101
um linguista incrível e experiente,
que trabalha em um laboratório do MIT
com alguns pesquisadores.
00:39
working at a lab at MIT
with a small group of researchers,
9
27708
3768
Estudando nossa linguagem
e a forma como nos comunicamos,
00:43
and through studying our language
10
31500
2393
00:45
and the way that we communicate
with other people,
11
33917
2392
ele se deparou com o segredo
da intimidade humana.
00:48
he has stumbled upon
the secret of human intimacy.
12
36333
3768
00:52
Here to give us his perspective,
please welcome to the stage,
13
40125
2893
Aqui, para nos apresentar
seus conhecimentos, Anthony Veneziale.
00:55
Anthony Veneziale.
14
43042
1309
00:56
(Applause)
15
44375
2708
(Aplausos)
01:05
(Laughter)
16
53375
3667
(Risos)
01:10
Anthony Veneziale: You might think
I know what you're going through.
17
58917
3726
Talvez vocês pensem
que eu saiba o que estão passando.
Talvez vocês estejam me vendo aqui
neste ponto vermelho
01:14
You might be looking at me
here on the red dot,
18
62667
2767
01:17
or you might be looking
at me on the screen.
19
65458
3268
ou estejam me vendo na tela,
com atraso de um sexto de segundo.
01:20
There's a one sixth of a second delay.
20
68750
3768
01:24
Did I catch myself? I did.
21
72542
3017
Consigo me ver na tela?
Sim, consigo me ver antes de me virar,
01:27
I could see myself before I turned,
22
75583
3351
e esse pequeno atraso cria
um pouco de divisão.
01:30
and that small delay
creates a little bit of a divide.
23
78958
4060
01:35
(Laughter)
24
83042
3083
(Risos)
01:39
And a divide is exactly what happens
with human language,
25
87792
4642
E divisão é exatamente
o que acontece com a linguagem humana
e com o processamento dessa linguagem.
01:44
and the processing of that language.
26
92458
3476
Como vocês sabem, trabalho
em um pequeno laboratório no MIT.
01:47
I of course am working
out of a small lab at MIT.
27
95958
4226
01:52
(Laughter)
28
100208
2601
(Risos)
E estamos pesquisando o máximo
de informações possível,
01:54
And we are scraping
for every insight that we can get.
29
102833
3351
01:58
(Laughter)
30
106208
1060
o que nem sempre tem a ver
com um desafio computacional,
01:59
This is not often associated
with a computational challenge,
31
107292
5059
mas, neste caso,
descobrimos que persistência de visão
02:04
but in this case,
we found that persistence of vision
32
112375
4351
e recepção auditiva
02:08
and auditory intake
33
116750
2351
têm mais semelhanças
do que se podia imaginar até hoje,
02:11
actually have more in common
than we ever realized,
34
119125
3851
como vemos neste primeiro slide.
02:15
and we can see it in this first slide.
35
123000
2518
02:17
(Laughter)
36
125542
4142
(Risos)
02:21
(Applause)
37
129708
4143
(Aplausos)
02:25
Immediately your processing goes to,
"Is that a hard-boiled egg?"
38
133875
4018
Imediatamente, você pensa:
"Será que é um ovo cozido?"
02:29
(Laughter)
39
137917
1934
(Risos)
02:31
"Is that perhaps the structural
integrity of the egg
40
139875
4184
"Seria, talvez,
a integridade estrutural do ovo
que sustenta o peso
do que parece ser uma pedra?
02:36
being able to sustain
the weight of what seems to be a rock?
41
144083
3185
02:39
Aha, is it in fact a real rock?"
42
147292
2625
Mas, será que é mesmo uma pedra?"
02:43
We go to questions
when we see visual information.
43
151208
5643
Quando temos informações visuais,
nossa mente elabora perguntas.
02:48
But when we hear information,
this is what happens.
44
156875
3583
Mas, quando escutamos as informações,
o que acontece é isto:
02:53
(Laughter)
45
161250
3309
(Risos)
as comportas da nossa mente
transbordam como as ruas de Xangai.
02:56
The floodgates in our mind
open much like the streets of Shanghai.
46
164583
4518
03:01
(Applause)
47
169125
4434
(Aplausos)
São tantas informações para processar,
tantas ideias, conceitos, sensações
03:05
So many pieces of information to process,
48
173583
2601
03:08
so many ideas, concepts, feelings
and, of course, vulnerabilities
49
176208
3768
e, é claro, vulnerabilidades,
que nem sempre queremos compartilhar.
03:12
that we don't often wish to share.
50
180000
2351
03:14
And so we hide,
51
182375
1601
Então, nos escondemos
atrás de algo que costumamos chamar
03:16
and we hide behind what we like to call
the floodgate of intimacy.
52
184000
4476
de "as comportas da intimidade".
03:20
(Laughter)
53
188500
2393
(Risos)
03:22
And what might that floodgate be holding?
54
190917
2642
Mas, o que essas comportas estão detendo?
O que está represado por elas?
03:25
What is the dike upon which it is built?
55
193583
3310
Bem, primeiramente,
03:28
Well, first off --
56
196917
1976
03:30
(Laughter)
57
198917
5351
(Risos)
descobrimos que a resposta é diferente
para seis variados tipos de genótipos.
03:36
we found that it's different
for six different genotypes.
58
204292
4184
03:40
(Applause)
59
208500
3333
(Aplausos)
Podemos começar
a categorizar esses genótipos
03:49
And, of course, we can start
categorizing these genotypes
60
217958
2851
03:52
into a neuronormative experience
and a neurodiverse experience.
61
220833
4143
em experiência neuronormativa
e experiência neurodiversa.
03:57
(Laughter)
62
225000
2101
(Risos)
03:59
On the right-hand side of the screen,
63
227125
1851
À direita da tela,
04:01
you're seeing spikes
for the neurodiverse thinking.
64
229000
3309
vemos dados referentes
ao pensamento neurodiverso.
Geralmente, há dois estados emocionais
que um cérebro neurodiverso
04:04
Now, there are generally
only two emotional states
65
232333
2393
04:06
that a neurodiverse brain can tabulate
and keep count of at any given time,
66
234750
5643
consegue tabular e contabilizar
em um dado momento,
eliminando, assim, a possibilidade
04:12
thereby eliminating the possibility
for them to be emotionally, sometimes,
67
240417
5809
de uma sintonização, às vezes,
emocional, com a situação atual.
04:18
attuned to the present situation.
68
246250
2268
À esquerda, vemos
o cérebro neuronormativo,
04:20
But on the left-hand side,
you can see the neuronormative brain,
69
248542
3517
que, geralmente,
consegue processar cinco tipos
04:24
which can often handle
about five different pieces
70
252083
3226
diferentes de informações
cognitivas emocionais, num dado momento.
04:27
of emotional cognitive information
at any given time.
71
255333
3351
Assim, podemos ver leves variações
nos valores de 75%, 90% e 60%,
04:30
These are the slight variances
that you are seeing
72
258708
2809
04:33
in the 75, 90 and 60 percentile,
73
261541
2435
04:36
and then of course
that dramatic difference
74
264000
2059
e, obviamente, a drástica diferença
nos valores de 25%, 40% e 35%.
04:38
of the 25, 40 and 35 percentile.
75
266083
2185
04:40
(Laughter)
76
268292
1017
Mas, qual seria a rede neural
04:41
But of course, what is the neural network
77
269333
2310
que ajuda a conectar e a construir
essas discrepâncias?
04:43
that is helping to bridge and build
these different discrepancies?
78
271667
5541
04:50
(Laughter)
79
278333
2959
04:59
Fear.
80
287125
1268
O medo.
05:00
(Laughter)
81
288417
1851
(Risos) (Aplausos)
05:02
(Applause)
82
290292
2250
Como sabemos, o medo reside na amígdala
e é uma resposta muito natural,
05:08
And as we all know,
fear resides in the amygdala,
83
296167
2851
05:11
and it is a very natural response,
84
299042
2267
muito diretamente ligada
à percepção visual.
05:13
and it is very closely linked
with visual perception.
85
301333
4476
Mas, não tão diretamente
ligada à percepção verbal,
05:17
It is not as closely linked
with verbal perception,
86
305833
3185
então, nossos receptores do medo
costumam ser ativados
05:21
so our fear receptors
often will be going off
87
309042
2976
05:24
in advance of any of our cognitive usage
around verbal and words
88
312042
6142
antes de qualquer uso cognitivo verbal,
de palavras ou sinais de linguagem.
05:30
and cues of language.
89
318208
2185
05:32
So as we see these fear moments,
90
320417
2809
Então, diante desses momentos de medo,
ficamos embasbacados, obviamente.
05:35
we of course are taken aback.
91
323250
2768
05:38
We stumble in a certain direction,
92
326042
2500
E nos deparamos com determinado caminho,
que, geralmente, nos afasta da intimidade.
05:42
generally away from the intimacy.
93
330292
2892
05:45
(Laughter)
94
333208
1935
Obviamente, existe uma diferença
05:47
Now of course, there's a difference
between the male perception
95
335167
3351
entre a percepção masculina,
a percepção feminina, a percepção trans
05:50
and the female perception
96
338542
1476
05:52
and of trans and those who are in between,
all of those as well,
97
340042
3934
e a de todos os que estão dentro,
no meio e fora do espectro de gênero.
05:56
and outside of the gender spectrum.
98
344000
2143
05:58
(Laughter)
99
346167
3351
(Risos)
Mas, o medo é o fator central que sustenta
todos os nossos sistemas de resposta.
06:01
But fear is the central
underlying underpinning
100
349542
3726
06:05
of all of our response systems.
101
353292
2434
"Enfrentar ou fugir" é uma das respostas
06:07
Fight-or-flight is one of the earliest,
102
355750
3476
06:11
some say reptilian,
response to our environment.
103
359250
3976
mais primitivas ao nosso ambiente.
De que maneira poderíamos
nos livrar dos chifres da amígdala?
06:15
How can we disengage or unhook ourselves
from the horns of the amygdala?
104
363250
5309
06:20
(Laughter)
105
368583
2101
(Risos)
Vou revelar esse segredo para vocês agora.
06:22
Well, I'd like to tell you
the secret right now.
106
370708
2935
06:25
(Applause)
107
373667
3208
(Aplausos)
06:33
This is all making
much, much too much sense.
108
381583
2476
Isso tudo está fazendo sentido demais.
06:36
(Laughter)
109
384083
2250
(Risos)
O segredo está
06:40
The secret lies
110
388167
3184
em darmos as costas uns aos outros.
06:43
in turning our backs to one another,
111
391375
3226
06:46
and I know that that sounds
absolutely like the opposite
112
394625
3684
Sei que isso parece absolutamente
contrário ao que vocês esperavam,
06:50
of what you were expecting,
113
398333
1976
06:52
but when in a relationship
you turn your back to your partner
114
400333
4310
mas, em um relacionamento,
quando damos as costas à outra pessoa
06:56
and place your back upon their back --
115
404667
2726
e nos recostamos nessa pessoa,
06:59
(Laughter)
116
407417
2559
(Risos)
eliminamos as referências visuais.
07:02
you eliminate visual cues.
117
410000
2101
07:04
(Laughter)
118
412125
1184
(Risos)
07:05
(Applause)
119
413333
2584
(Aplausos)
Ficamos mais prontamente
disponíveis a falhar
07:10
You are more readily available
120
418292
3017
07:13
to failing first,
121
421333
3810
primeiro.
E falhar primeiro
07:17
and failing first --
122
425167
1666
07:19
(Laughter)
123
427708
2101
(Risos)
07:21
far outweighs the lengths we go to
124
429833
5560
tem um peso muito maior
do que os esforços que fazemos
para agradar aos outros,
07:27
to appeal to others,
125
435417
2392
aos nossos parceiros e a nós mesmos.
07:29
to our partners and to ourselves.
126
437833
2226
07:32
We spend billions and billions of dollars
127
440083
2976
Gastamos bilhões e bilhões de dólares
em roupas, em maquiagem,
07:35
on clothing, on makeup,
128
443083
3268
na mais nova tendência de óculos,
07:38
on the latest trend of glasses,
129
446375
2375
mas deixamos de investir tempo e dinheiro
07:42
but what we don't spend money and time on
130
450667
2851
na conexão com as pessoas
07:45
is connecting with each other
131
453542
2892
07:48
in a way that is truthful
132
456458
2226
de uma maneira verdadeira,
honesta
07:50
and honest
133
458708
1268
e livre desses receptores visuais.
07:52
and stripped of those visual receptors.
134
460000
2893
07:54
(Applause)
135
462917
3583
(Aplausos)
08:00
(Laughter)
136
468542
2392
(Risos)
Parece complicado, não é?
08:02
It sounds hard, doesn't it?
137
470958
1726
08:04
(Laughter)
138
472708
3917
(Risos)
08:13
But we want to be aggressive about this.
139
481917
2041
Mas, queremos ser enérgicos quanto a isso.
08:17
We don't want to just sit on the couch.
140
485375
2250
Não queremos só ficar sentados no sofá.
08:20
As a historian said earlier today,
141
488792
1892
Como disse um historiador ainda hoje,
é importante levantar e desviar,
08:22
it's important to get up
and circumvent sometimes that couch.
142
490708
5268
às vezes,
do sofá.
E como podemos fazer isso?
08:28
And how can we do it?
143
496000
1601
08:29
Well yes, ice is a big part of it.
144
497625
2833
Sim, usar "gelo" ajuda muito.
08:34
Insights, compassion and empathy:
145
502792
2809
Informação, Compaixão e Empatia,
"I-C-E", ou seja, gelo, em inglês.
08:37
I, C, E.
146
505625
2309
08:39
(Applause)
147
507958
2792
(Aplausos)
Quando começamos a usar esse método,
08:51
And when we start using this ice method,
148
519500
3082
08:56
well, the possibilities become
much bigger than us.
149
524458
4042
as possibilidades
ficam muito maiores do que nós.
09:01
In fact, they become smaller than you.
150
529542
3291
Não, na verdade,
ficam menores do que você.
09:06
On a molecular level,
151
534583
2351
Em um nível molecular,
acredito que essa informação
09:08
I believe that that insight
152
536958
3018
seja o tema unificador
09:12
is the unifying theme
153
540000
1809
09:13
for every talk you have seen so far at TED
154
541833
3101
de todas as palestras TED
que vocês tenham assistido até agora,
e continuará sendo, conforme prosseguirmos
09:16
and will continue as we of course embark
155
544958
3268
09:20
on this journey here on this tiny planet,
156
548250
5226
em nossa jornada neste minúsculo planeta,
que está na beirada, no precipício.
09:25
on the ledge, on the precipice,
157
553500
3101
09:28
as we are seeing, yes,
death is inevitable.
158
556625
3434
Como podemos ver: a morte é inevitável.
09:32
(Laughter)
159
560083
2601
(Risos)
09:34
Will it meet all of us at the same time,
160
562708
2560
"Ela chegará a todos nós ao mesmo tempo?",
09:37
I think, is the variable we are inquiring.
161
565292
2434
talvez seja a variável que buscamos.
09:39
(Laughter)
162
567750
2000
(Risos)
09:46
I think that timeline gets a bit longer
163
574375
2768
Acredito que essa linha do tempo
aumente um pouco
quando usamos informação,
compaixão e empatia
09:49
when we use ice
164
577167
1476
09:50
and when we rest our backs
upon one another
165
578667
3208
e quando nos recostamos uns nos outros,
09:55
and build together,
166
583458
1601
trabalhando em conjunto,
abandonando o medo
09:57
leaving behind the fear
167
585083
2018
e caminhando em direção a...
09:59
and working towards --
168
587125
1667
10:01
(Laughter)
169
589500
3333
(Risos)
Eles vão tirar essa parte na edição.
10:14
they'll edit this part out --
170
602125
1601
10:15
(Laughter)
171
603750
1958
(Risos)
10:20
a ripened experience of love,
172
608500
4143
uma experiência madura de amor,
compaixão
10:24
compassion,
173
612667
1476
10:26
intimacy based on a truth
174
614167
2309
e intimidade, baseada na verdade
que compartilhamos
pelos olhos da nossa mente
10:28
that you are sharing from your mind's eye
175
616500
3684
e pelo coração, que podemos tocar,
10:32
and the heart that we all can touch,
176
620208
4268
experimentando, talvez,
10:36
tactilely feel,
177
624500
1726
10:38
have maybe potentially a mushy experience
178
626250
4434
uma sensação potencialmente macia,
que não jogamos fora apenas
porque está madura demais.
10:42
that we don't just throw out
because it is browned,
179
630708
3125
10:47
but let us slice in half
the experience we have gathered,
180
635333
6143
Mas, escolhemos cortar ao meio
a experiência que acumulamos,
10:53
let us seed what the heart, the core,
181
641500
2851
plantar o caroço, o cerne,
a semente que essa ideia
representa em cada um de nós,
10:56
the seed of that idea in each of us is,
182
644375
2726
10:59
and let us share it back to back.
183
647125
2101
compartilhando-a uns com os outros.
11:01
Thank you very much.
184
649250
1393
Muito obrigado.
11:02
(Applause)
185
650667
4416
(Aplausos) (Vivas)
Translated by Mariana Barontini Sasso
Reviewed by Maricene Crus

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ABOUT THE SPEAKER
Anthony Veneziale - Improvisor, facilitator, teacher
Anthony Veneziale is a leader in the field of improvisation and teaching, with over 25 years of improv performances around the globe.

Why you should listen

Anthony Veneziale cofounded Speechless with Sammy Wegent and Scott Lifton, using improv thinking to help people be themselves and be heard. He has used improv techniques for endeavors with Lin-Manuel Miranda (HamiltonIn The HeightsThe Electric Company), Daveed Diggs (The Freeze) and on numerous networks like HBO, TBS, MTV, Nickelodeon and PBS. Veneziale co-founded "Freestyle Love Supreme," an improvised, hip hop, live musical performance with Lin-Manuel Miranda and Thomas Kail, which will appear on Broadway in the fall of 2019.

More profile about the speaker
Anthony Veneziale | Speaker | TED.com