Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom. You had already taught at Harvard and MIT at a young age. And then the NSA came calling. What was that about?
Chris Anderson: sei stato un vero fenomeno matematico. Da giovane hai insegnato ad Harvard e al MIT. E poi ti hanno chiamato dalla NSA. Di che si trattava?
Jim Simons: Well the NSA -- that's the National Security Agency -- they didn't exactly come calling. They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians to attack secret codes and stuff like that. And I knew that existed. And they had a very good policy, because you could do half your time at your own mathematics, and at least half your time working on their stuff. And they paid a lot. So that was an irresistible pull. So, I went there.
Jim Simons: La NSA - la National Security Agency - non è che abbia proprio chiamato. Avevano un'operazione a Princeton, per cui assumevano matematici per attaccare codici segreti. Sapevo che esisteva qualcosa del genere. Avevano un ottimo sistema, perché si poteva passare metà del tempo a lavorare su cose proprie, e metà del tempo a lavorare alle loro cose. Pagavano tanto. Fu irresistibile. Quindi ci andai.
CA: You were a code-cracker.
CA: Quindi decifravi codici.
JS: I was.
JS: Esatto.
CA: Until you got fired.
CA: Poi ti licenziarono.
JS: Well, I did get fired. Yes.
JS: Beh, sì, mi licenziarono. Sì.
CA: How come?
CA: Come mai?
JS: Well, how come? I got fired because, well, the Vietnam War was on, and the boss of bosses in my organization was a big fan of the war and wrote a New York Times article, a magazine section cover story, about how we would win in Vietnam. And I didn't like that war, I thought it was stupid. And I wrote a letter to the Times, which they published, saying not everyone who works for Maxwell Taylor, if anyone remembers that name, agrees with his views. And I gave my own views ...
JS: Beh, come mai? Fui licenziato perché c'era la Guerra del Vietnam, e il capo dei capi nell'organizzazione era un grande fan della guerra scrisse un articolo di copertina per il New York Times, su come avremmo vinto in Vietnam. Non mi piaceva la guerra, pensavo fosse stupida. Mandai una lettera al Times, che pubblicarono, in cui scrivevo che non tutti quelli che lavoravano per Maxwell Taylor, se qualcuno ricorda quel nome, erano d'accordo con lui. Espressi il mio punto di vista...
CA: Oh, OK. I can see that would --
CA: Oh, sì, posso capire che --
JS: ... which were different from General Taylor's. But in the end, nobody said anything. But then, I was 29 years old at this time, and some kid came around and said he was a stringer from Newsweek magazine and he wanted to interview me and ask what I was doing about my views. And I told him, "I'm doing mostly mathematics now, and when the war is over, then I'll do mostly their stuff." Then I did the only intelligent thing I'd done that day -- I told my local boss that I gave that interview. And he said, "What'd you say?" And I told him what I said. And then he said, "I've got to call Taylor." He called Taylor; that took 10 minutes. I was fired five minutes after that.
JS: ... che era diverso da quello del Generale Taylor. Ma alla fine, nessuno disse niente. Ma allora, avevo 29 anni, arrivò un ragazzino dicendo di essere un collaboratore di Newsweek, che voleva intervistarmi e chiedermi la mia opinione. Gli dissi, "Ora faccio perlopiù matematica, e quando la guerra sarà finita, mi occuperò delle loro cose." Feci una sola cosa intelligente quel giorno -- dissi dell'intervista al mio capo. E disse, "Cos'hai detto?" Gli dissi cosa avevo detto. E disse, "Devo chiamare Taylor." Chiamò Taylor; ci vollero 10 minuti. Mi licenziarono cinque minuti dopo.
CA: OK.
CA: Ok.
JS: But it wasn't bad.
JS: Ma non fu un problema.
CA: It wasn't bad, because you went on to Stony Brook and stepped up your mathematical career. You started working with this man here. Who is this?
CA: No, perché andasti da Stony Brook aiutando la tua carriera da matematico. Cominciasti a lavorare con quest'uomo. Chi è?
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern. Chern was one of the great mathematicians of the century. I had known him when I was a graduate student at Berkeley. And I had some ideas, and I brought them to him and he liked them. Together, we did this work which you can easily see up there. There it is.
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern. Chern era uno dei grandi matematici del secolo. L'ho conosciuto quando ero studente a Berkeley. Avevo delle idee, gliele proposi e gli piacquero. Insieme, portammo avanti il lavoro che vedete qui. Eccolo.
CA: It led to you publishing a famous paper together. Can you explain at all what that work was?
CA: Che vi portò a pubblicare un famoso articolo insieme. Puoi spiegare di cosa si tratta?
JS: No.
JS: No.
(Laughter)
(Risate)
JS: I mean, I could explain it to somebody.
JS: Voglio dire, potrei spiegarlo a qualcuno.
(Laughter)
(Risate)
CA: How about explaining this?
CA: E questo invece?
JS: But not many. Not many people.
JS: Ma non a molte persone.
CA: I think you told me it had something to do with spheres, so let's start here.
CA: Mi hai detto che aveva a che fare con le sfere, cominciamo da qui.
JS: Well, it did, but I'll say about that work -- it did have something to do with that, but before we get to that -- that work was good mathematics. I was very happy with it; so was Chern. It even started a little sub-field that's now flourishing. But, more interestingly, it happened to apply to physics, something we knew nothing about -- at least I knew nothing about physics, and I don't think Chern knew a heck of a lot. And about 10 years after the paper came out, a guy named Ed Witten in Princeton started applying it to string theory and people in Russia started applying it to what's called "condensed matter." Today, those things in there called Chern-Simons invariants have spread through a lot of physics. And it was amazing. We didn't know any physics. It never occurred to me that it would be applied to physics. But that's the thing about mathematics -- you never know where it's going to go.
JS: È vero, quel lavoro -- aveva a che fare con le sfere, ma prima di arrivarci - quel lavoro era ottima matematica. Ne ero molto contento; lo era anche Chern. Ha anche dato il via a un nuovo campo ora in pieno sviluppo. Ma soprattutto, si può applicare alla fisica, di cui non sapevamo niente -- almeno io non ne sapevo niente, e non credo che Chern ne sapesse molto. Circa 10 anni dopo la pubblicazione, un tizio di nome Ed Witten a Princeton cominciò ad applicarlo alla teoria delle stringhe e in Russia cominciarono ad applicarlo alla cosiddetta "materia condensata". Oggi, queste cose chiamate forme di Chern-Simons si sono diffuse in fisica. Ed è stato fantastico. Non sapevamo nulla di fisica. Non avrei mai pensato di applicarlo alla fisica. È il bello della matematica -- non sai mai dove andrà a finire.
CA: This is so incredible. So, we've been talking about how evolution shapes human minds that may or may not perceive the truth. Somehow, you come up with a mathematical theory, not knowing any physics, discover two decades later that it's being applied to profoundly describe the actual physical world. How can that happen?
CA: È incredibile. Abbiamo parlato di come l'evoluzione dà forma alla mente umana che potrebbe o meno percepire la realtà. In qualche modo, tiri fuori una teoria matematica, senza sapere niente di fisica, e vent'anni dopo scopri che viene applicata per descrivere approfonditamente il mondo fisico. Com'è possibile?
JS: God knows.
JS: E chi lo sa.
(Laughter)
(Risate)
But there's a famous physicist named [Eugene] Wigner, and he wrote an essay on the unreasonable effectiveness of mathematics. Somehow, this mathematics, which is rooted in the real world in some sense -- we learn to count, measure, everyone would do that -- and then it flourishes on its own. But so often it comes back to save the day. General relativity is an example. [Hermann] Minkowski had this geometry, and Einstein realized, "Hey! It's the very thing in which I can cast general relativity." So, you never know. It is a mystery. It is a mystery.
Ma un famoso fisico di nome [Eugene] Wigner, scrisse un saggio sull'enorme efficacia della matematica. In qualche modo, la matematica, radicata nel mondo reale in qualche modo -- impariamo a contare, misurare, ognuno di noi-- e poi prospera da sola. E spesso salva la situazione. La relatività generale è un esempio. [Hermann] Minkowski aveva una geometria, e Einstein si rese conto, "Ehi! È proprio quello in cui inserire la relatività generale." Non si può mai sapere. È un mistero. È un mistero.
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity. Tell us about this.
CA: Ecco invece una finezza matematica. Ci dica di questo.
JS: Well, that's a ball -- it's a sphere, and it has a lattice around it -- you know, those squares. What I'm going to show here was originally observed by [Leonhard] Euler, the great mathematician, in the 1700s. And it gradually grew to be a very important field in mathematics: algebraic topology, geometry. That paper up there had its roots in this. So, here's this thing: it has eight vertices, 12 edges, six faces. And if you look at the difference -- vertices minus edges plus faces -- you get two. OK, well, two. That's a good number. Here's a different way of doing it -- these are triangles covering -- this has 12 vertices and 30 edges and 20 faces, 20 tiles. And vertices minus edges plus faces still equals two. And in fact, you could do this any which way -- cover this thing with all kinds of polygons and triangles and mix them up. And you take vertices minus edges plus faces -- you'll get two. Here's a different shape. This is a torus, or the surface of a doughnut: 16 vertices covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces. Vertices minus edges comes out to be zero. It'll always come out to zero. Every time you cover a torus with squares or triangles or anything like that, you're going to get zero. So, this is called the Euler characteristic. And it's what's called a topological invariant. It's pretty amazing. No matter how you do it, you're always get the same answer. So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s, into a subject which is now called algebraic topology.
JS: È una palla -- è una sfera, con una rete intorno - vedete, questi quadratini. Quello che vi mostrerò fu osservato la prima volta da [Leonardo] Eulero, il grande matematico, nel 1700. Pian piano crebbe fino a diventare un importante campo della matematica: la topologia algebrica, la geometria. L'articolo lassù ha origine da questo. Quindi ecco: ha otto vertici, 12 lati, sei facce. Se osservate la differenza -- vertici meno lati più facce -- si ottiene due. Ok, bene, due. Ottimo numero. Un modo diverso di farlo -- questi sono triangoli -- ha 12 vertici e 30 lati e 20 facce, 20 tessere. Vertici meno lati più facce fa sempre due. Infatti, in qualunque modo si faccia -- coprite questa cosa con qualunque poligono o triangolo e mescolateli. Fate vertici meno lati più facce -- fa sempre due. Ecco una forma diversa. Questo è un toro, o la superficie di una ciambella: 16 vertici coperti da questi rettangoli, 32 lati, 16 facce. Vertici meno lati uguale a zero. Uscirà sempre zero. Ogni volta che si copre un toro di quadrati, triangoli o cose simili, si ottiene zero. Si chiama caratteristica di Eulero. Ed è un invariante topologico. È fantastico. In qualunque modo lo si faccia, il risultato è sempre lo stesso. È stata la prima spinta, a metà del 1700, verso una branca che oggi si chiama topologia algebrica.
CA: And your own work took an idea like this and moved it into higher-dimensional theory, higher-dimensional objects, and found new invariances?
CA: Il tuo stesso lavoro ha preso un'idea come questa e l'ha trasformata in una teoria di una dimensione superiore, oggetti con dimensioni superiori, e hai scoperto nuove invarianze?
JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants: Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes. There were a bunch of these types of invariants. I was struggling to work on one of them and model it sort of combinatorially, instead of the way it was typically done, and that led to this work and we uncovered some new things. But if it wasn't for Mr. Euler -- who wrote almost 70 volumes of mathematics and had 13 children, who he apparently would dandle on his knee while he was writing -- if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't perhaps be these invariants.
JS: Sì. In realtà c'erano già invarianti di altre dimensioni: Le classi di Pontryagin -- anzi, le classi Chern. C'erano un sacco di questi invarianti. Tentavo di lavorare su uno di questi e costruirlo in modo combinatorio, invece del modo in cui si faceva di solito, il che portò a questo lavoro e abbiamo scoperto cose nuove. Ma se non fosse stato per Eulero -- che scrisse quasi 70 volumi di matematica ed ebbe 13 figli, che faceva dondolare sulle ginocchia mentre scriveva -- se non fosse stato per Eulero, forse questi invarianti non esisterebbero.
CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there. Let's talk about Renaissance. Because you took that amazing mind and having been a code-cracker at the NSA, you started to become a code-cracker in the financial industry. I think you probably didn't buy efficient market theory. Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades. The way it's been explained to me, what's remarkable about what you did wasn't just the size of the returns, it's that you took them with surprisingly low volatility and risk, compared with other hedge funds. So how on earth did you do this, Jim?
CA: Ok, ci ha dato almeno un assaggio di questa mente straordinaria. Parliamo di Renaissance. Perché con questa mente straordinaria e da decifratore di codici alla NSA, cominciasti a decifrare per il settore finanziario. Forse non ti convinceva la teoria dell'efficienza di mercato. In qualche modo hai trovato un modo di realizzare guadagni strabilianti per vent'anni. Per come me lo hanno spiegato, la cosa straordinaria non è solo l'entità dei guadagni, ma averli ottenuti con rischi e volatilità veramente bassi rispetto ad altri fondi speculativi. Come diavolo hai fatto, Jim?
JS: I did it by assembling a wonderful group of people. When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics. I was in my late 30s, I had a little money. I started trading and it went very well. I made quite a lot of money with pure luck. I mean, I think it was pure luck. It certainly wasn't mathematical modeling. But in looking at the data, after a while I realized: it looks like there's some structure here. And I hired a few mathematicians, and we started making some models -- just the kind of thing we did back at IDA [Institute for Defense Analyses]. You design an algorithm, you test it out on a computer. Does it work? Doesn't it work? And so on.
JS: L'ho fatto mettendo insieme un gruppo di persone meraviglioso. Quando iniziai a fare trading, mi ero un po' stancato della matematica. Avevo quasi 40 anni, pochi soldi. Cominciai a fare trading e andò bene. Feci molti soldi solo perché ebbi fortuna. Almeno credo fosse fortuna. Certamente non erano modelli matematici. Ma osservando i dati, dopo un po' mi sono reso conto: sembra ci sia una qualche struttura. Assunsi qualche matematico e cominciammo a creare qualche modello -- quel tipo di cose che facevamo al IDA [Institute for Defense Analyses]. Si crea un algoritmo, lo si testa su un computer. Funziona? Non Funziona? E così via.
CA: Can we take a look at this? Because here's a typical graph of some commodity. I look at that, and I say, "That's just a random, up-and-down walk -- maybe a slight upward trend over that whole period of time." How on earth could you trade looking at that, and see something that wasn't just random?
CA: Possiamo dare uno sguardo? Ecco un tipico grafico di un bene. Lo guardo e dico, "Sono aumenti e diminuzioni casuali -- forse con una certa tendenza alla crescita sull'intero periodo." Guardandolo, come si può fare trading e vedere qualcosa di diverso dalla casualità?
JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days, commodities or currencies had a tendency to trend. Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods. And if you decided, OK, I'm going to predict today, by the average move in the past 20 days -- maybe that would be a good prediction, and I'd make some money. And in fact, years ago, such a system would work -- not beautifully, but it would work. You'd make money, you'd lose money, you'd make money. But this is a year's worth of days, and you'd make a little money during that period. It's a very vestigial system.
JS: A quei tempi -- questo è un grafico dei vecchi tempi, beni e valute avevano dei trend. Non necessariamente il trend sottile che vedete qui, ma trend su lunghi periodi. Un giorno si decideva di fare una previsione sulla base della media dei 20 giorni precedenti -- e magari sarebbe stata buona per fare soldi. Infatti, anni fa, un sistema simile funzionava -- non perfettamente, ma funzionava. Si guadagnava, si perdeva, si guadagnava. Ma sull'anno valeva la pena, e si guadagnava poco in quel breve periodo. È un sistema molto rudimentale.
CA: So you would test a bunch of lengths of trends in time and see whether, for example, a 10-day trend or a 15-day trend was predictive of what happened next.
CA: Quindi si testavano una serie di trend sul lungo termine per vedere se, ad esempio, un trend di 10 giorni o di 15 giorni fosse predittivo.
JS: Sure, you would try all those things and see what worked best. Trend-following would have been great in the '60s, and it was sort of OK in the '70s. By the '80s, it wasn't.
JS: Certo, si provava tutto per vedere cosa funzionava. Usare i trend andava benissimo negli anni '60, e bene negli anni '70. Ma negli anni '80, non funzionò più.
CA: Because everyone could see that. So, how did you stay ahead of the pack?
CA: Perché tutti potevano vederli. Allora come ti sei distinto dalla massa?
JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches -- shorter-term approaches to some extent. The real thing was to gather a tremendous amount of data -- and we had to get it by hand in the early days. We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories and stuff like that, because it didn't exist on computers. We got a lot of data. And very smart people -- that was the key. I didn't really know how to hire people to do fundamental trading. I had hired a few -- some made money, some didn't make money. I couldn't make a business out of that. But I did know how to hire scientists, because I have some taste in that department. So, that's what we did. And gradually these models got better and better, and better and better.
JS: Grazie ad altri approcci -- approcci più a breve termine in qualche modo. La cosa migliore era raccogliere tantissimi dati -- e dovevamo farlo a mano i primi tempi. Andammo alla Federal Reserve a copiare la storia dei tassi di interesse e cose del genere, perché non erano memorizzati su computer. Raccogliemmo tantissimi dati. E persone capaci -- la cosa più importante. Non sapevo come assumere persone per fare trading. Avevo assunto qualcuno -- qualcuno guadagnava, qualcuno meno. Non potevo farne un business. Ma sapevo come assumere scienziati, perché ho gusto in quel settore. E così facemmo. I modelli migliorarono gradualmente, sempre di più.
CA: You're credited with doing something remarkable at Renaissance, which is building this culture, this group of people, who weren't just hired guns who could be lured away by money. Their motivation was doing exciting mathematics and science.
CA: TI si attribuiscono cose meravigliose a Renaissance, cioè creare questa cultura, questo gruppo di persone, che non erano solo mercenari attratti dal denaro. Con la loro motivazione si creavano matematica e scienza straordinarie.
JS: Well, I'd hoped that might be true. But some of it was money.
JS: Vorrei che fosse vero. Ma in parte erano lì per soldi.
CA: They made a lot of money.
CA: Fecero tanti soldi.
JS: I can't say that no one came because of the money. I think a lot of them came because of the money. But they also came because it would be fun.
JS: Non posso dire che nessuno venne per i soldi. Credo che molti vennero per i soldi. Ma vennero anche perché era divertente.
CA: What role did machine learning play in all this?
CA: Che ruolo ha avuto l'apprendimento automatico?
JS: In a certain sense, what we did was machine learning. You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes, until you get better and better at it. It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things. But it worked.
JS: In un certo senso, era apprendimento automatico. Si osservano tanti dati, e si cerca di simulare uno schema predittivo diverso, finché si migliora sempre di più. Non c'era necessariamente un riscontro. Ma funzionava.
CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected. I mean, you looked at everything, right? You looked at the weather, length of dresses, political opinion.
CA: Quindi questi schemi predittivi possono essere abbastanza imprevedibili. Analizzavate tutto, vero? Analizzavate il tempo, la lunghezza dei vestiti, le opinioni politiche.
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
JS: Sì, non abbiamo provato la lunghezza dei vestiti.
CA: What sort of things?
CA: Che tipo di cose?
JS: Well, everything. Everything is grist for the mill -- except hem lengths. Weather, annual reports, quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it. Whatever there is. We take in terabytes of data a day. And store it away and massage it and get it ready for analysis. You're looking for anomalies. You're looking for -- like you said, the efficient market hypothesis is not correct.
JS: Più o meno tutto. Tutto fa brodo -- tranne gli orli dei vestiti. Tempo, report annuali, report trimestrali, dati storici, volumi, di tutto. Qualunque cosa. Accumuliamo terabyte di dati ogni giorno. Li memorizziamo, li adattiamo e li prepariamo per le analisi. Cerchiamo anomalie. Si cercano -- come dicevi, l'ipotesi del mercato efficiente non è corretta.
CA: But any one anomaly might be just a random thing. So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies, and see when they align?
CA: Ma qualunque anomalia potrebbe essere casuale. II segreto quindi è cercare diverse anomalie, e vedere quando si allineano?
JS: Any one anomaly might be a random thing; however, if you have enough data you can tell that it's not. You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time -- the probability of it being random is not high. But these things fade after a while; anomalies can get washed out. So you have to keep on top of the business.
JS: Qualunque anomalia potrebbe essere casuale; tuttavia, con abbastanza dati si capisce che non è vero. Si può notare un'anomalia persistente per un periodo di tempo abbastanza lungo -- e c'è una scarsa probabilità che sia casuale. Ma queste cose spariscono dopo un po'; le anomalie possono essere spazzate via. Bisogna tenere il business sotto controllo.
CA: A lot of people look at the hedge fund industry now and are sort of ... shocked by it, by how much wealth is created there, and how much talent is going into it. Do you have any worries about that industry, and perhaps the financial industry in general? Kind of being on a runaway train that's -- I don't know -- helping increase inequality? How would you champion what's happening in the hedge fund industry?
CA: Molti pensano ai fondi speculativi -- e ne sono un po' sconvolti, per la ricchezza che producono, e quanto talento richiedono. Sei preoccupato per il settore, e forse per il settore finanziario in generale? Come se fosse un treno in corsa che -- non so -- aiuti ad aumentare l'ineguaglianza? Come difenderesti quello che sta accadendo nei fondi speculativi?
JS: I think in the last three or four years, hedge funds have not done especially well. We've done dandy, but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully. The stock market has been on a roll, going up as everybody knows, and price-earnings ratios have grown. So an awful lot of the wealth that's been created in the last -- let's say, five or six years -- has not been created by hedge funds. People would ask me, "What's a hedge fund?" And I'd say, "One and 20." Which means -- now it's two and 20 -- it's two percent fixed fee and 20 percent of profits. Hedge funds are all different kinds of creatures.
JS: Credo che negli ultimi tre o quattro anni i fondi speculativi non sono andati molto bene. Hanno funzionato per un po', ma nel complesso non sono andati bene. Il mercato azionario sta andando bene, sta crescendo come tutti sanno, e i rendimenti sono aumentati. Gran parte della ricchezza creata negli ultimi -- diciamo, cinque o sei anni -- non è stata creata dai fondi speculativi. La gente mi chiede, "Cos'è un fondo speculativo?" Rispondo, "Uno e 20." Che significa - ora è due e venti -- 2% di commissione fissa e 20% di profitto. I fondi speculativi sono creature molto diverse.
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
CA: Si dice che applichi commissioni leggermente più alte.
JS: We charged the highest fees in the world at one time. Five and 44, that's what we charge.
JS: Per un po' abbiamo applicato le commissioni più alte al mondo. Cinque e 44, ecco quanto applicavamo.
CA: Five and 44. So five percent flat, 44 percent of upside. You still made your investors spectacular amounts of money.
CA: Cinque e 44. 5% fisso, 44% di crescita. I vostri investitori hanno comunque guadagnato molti soldi.
JS: We made good returns, yes. People got very mad: "How can you charge such high fees?" I said, "OK, you can withdraw." But "How can I get more?" was what people were --
JS: I guadagni erano buoni. La gente si arrabbiava: "Come potete chiedere tali commissioni?" Dicevo, "Potete sempre ritirarvi." Ma "Come posso fare di più?" era ciò che voleva la gente --
(Laughter)
(Risate)
But at a certain point, as I think I told you, we bought out all the investors because there's a capacity to the fund.
Ma a un certo punto, come penso vi ho detto, abbiamo ricomprato tutti gli investimenti perché il fondo ha disponibilità.
CA: But should we worry about the hedge fund industry attracting too much of the world's great mathematical and other talent to work on that, as opposed to the many other problems in the world?
CA: Dobbiamo preoccuparci del settore dei fondi speculativi che attrae troppi talenti, matematici e non, e li sottrae ad altri problemi del mondo?
JS: Well, it's not just mathematical. We hire astronomers and physicists and things like that. I don't think we should worry about it too much. It's still a pretty small industry. And in fact, bringing science into the investing world has improved that world. It's reduced volatility. It's increased liquidity. Spreads are narrower because people are trading that kind of stuff. So I'm not too worried about Einstein going off and starting a hedge fund.
JS: Non solo matematici. Assumiamo astronomi e fisici e così via. Non credo dovremmo preoccuparcene. È pur sempre un piccolo settore. Di fatto, portare la scienza nel mondo degli investimenti l'ha migliorato. Ha ridotto la volatilità. Ha aumentato la liquidità. Gli spread sono più bassi perché la gente fa trading. Non sono preoccupato che Einstein lanci un fondo speculativo.
CA: You're at a phase in your life now where you're actually investing, though, at the other end of the supply chain -- you're actually boosting mathematics across America. This is your wife, Marilyn. You're working on philanthropic issues together. Tell me about that.
CA: Sei in una fase delle vita in cui stai investendo, ma all'altro capo della supply chain -- stai promuovendo la matematica in America. Questa è tua moglie Marylin. Insieme vi occupate di iniziative filantropiche. Raccontaci un po'.
JS: Well, Marilyn started -- there she is up there, my beautiful wife -- she started the foundation about 20 years ago. I think '94. I claim it was '93, she says it was '94, but it was one of those two years.
JS: Marylin ha cominciato -- eccola qui, la mia bella moglie -- ha creato la fondazione circa 20 anni fa. Credo fosse il '94. Io sostengo che fosse il '93, lei il '94, ma era uno di quei due anni.
(Laughter)
(Risate)
We started the foundation, just as a convenient way to give charity. She kept the books, and so on. We did not have a vision at that time, but gradually a vision emerged -- which was to focus on math and science, to focus on basic research. And that's what we've done. Six years ago or so, I left Renaissance and went to work at the foundation. So that's what we do.
Abbiamo creato la fondazione per fare beneficienza. Lei teneva la contabilità. All'epoca non avevamo una mission precisa ma progressivamente ci siamo orientati-- verso matematica e scienza, sulla ricerca di base. E così abbiamo fatto. Sei anni fa ho lasciato Renaissance e sono andato a lavorare alla fondazione. Ecco cosa facciamo.
CA: And so Math for America is basically investing in math teachers around the country, giving them some extra income, giving them support and coaching. And really trying to make that more effective and make that a calling to which teachers can aspire.
CA: Math for America investe negli insegnanti di matematica del Paese, dà loro un reddito aggiuntivo, sostegno e formazione. Cerchiamo di renderlo un mestiere più produttivo, una vocazione a cui gli insegnanti possono aspirare.
JS: Yeah -- instead of beating up the bad teachers, which has created morale problems all through the educational community, in particular in math and science, we focus on celebrating the good ones and giving them status. Yeah, we give them extra money, 15,000 dollars a year. We have 800 math and science teachers in New York City in public schools today, as part of a core. There's a great morale among them. They're staying in the field. Next year, it'll be 1,000 and that'll be 10 percent of the math and science teachers in New York [City] public schools.
JS: Sì -- invece di rimproverare i cattivi insegnanti, creando problemi di morale nella comunità degli educatori, in particolare in matematica e scienza, ci concentriamo sul premiare quelli bravi e dar loro credito. Sì, diamo loro soldi extra, 15.000 dollari all'anno. Abbiamo 800 insegnanti pubblici di matematica e scienza a New York, sono la nostra base. Sono molto motivati. Rimarranno nel settore. L'anno prossimo saranno 1.000, ossia il 10% degli insegnanti di matematica e scienza delle scuole pubbliche di New York.
(Applause)
(Applausi)
CA: Jim, here's another project that you've supported philanthropically: Research into origins of life, I guess. What are we looking at here? JS: Well, I'll save that for a second. And then I'll tell you what you're looking at. Origins of life is a fascinating question. How did we get here? Well, there are two questions: One is, what is the route from geology to biology -- how did we get here? And the other question is, what did we start with? What material, if any, did we have to work with on this route? Those are two very, very interesting questions. The first question is a tortuous path from geology up to RNA or something like that -- how did that all work? And the other, what do we have to work with? Well, more than we think. So what's pictured there is a star in formation. Now, every year in our Milky Way, which has 100 billion stars, about two new stars are created. Don't ask me how, but they're created. And it takes them about a million years to settle out. So, in steady state, there are about two million stars in formation at any time. That one is somewhere along this settling-down period. And there's all this crap sort of circling around it, dust and stuff. And it'll form probably a solar system, or whatever it forms. But here's the thing -- in this dust that surrounds a forming star have been found, now, significant organic molecules. Molecules not just like methane, but formaldehyde and cyanide -- things that are the building blocks -- the seeds, if you will -- of life. So, that may be typical. And it may be typical that planets around the universe start off with some of these basic building blocks. Now does that mean there's going to be life all around? Maybe. But it's a question of how tortuous this path is from those frail beginnings, those seeds, all the way to life. And most of those seeds will fall on fallow planets.
CA: Jim, ecco un altro progetto che hai sostenuto: Ricerca delle origini della vita, credo. Cosa stiamo guardando? JS: Lo tengo per dopo. E poi vi dirò cosa state guardando. L'origine della vita è una domanda affascinante. Come ci siamo arrivati? Ci sono due domande: una è come si è passati dalla geologia alla biologia -- come ci siamo arrivati? E l'altra domanda è, con cosa abbiamo iniziato? Con quale materiale, se ce n'è uno, abbiamo dovuto lavorare? Sono due domande molto interessanti. La prima domanda è un percorso tortuoso dalla geologia al RNA o qualcosa di simile -- come ha funzionato? E l'altra, con cosa dobbiamo lavorare? Più di quanto pensiamo. Lì è rappresentata una stella in formazione. Ogni anno nella nostra Via Lattea, che ha 100 miliardi di stelle, nascono due nuove stelle. Non chiedetemi come, ma succede. E ci vuole circa un milione di anni perché si stabilizzi. Circa due milioni di stelle, in stato stabile, si stanno formando. Quella è in fase di assestamento. E c'è tutta quella roba intorno, polvere e roba simile. Probabilmente formerà un sistema solare o altro. Ma ecco -- in questa polvere che circonda una stella in formazione sono state scoperte molecole organiche. Molecole non solo come il metano, ma formaldeide e cianuro -- i mattoni, i semi, se volete -- della vita. Potrebbe essere una cosa comune. Potrebbe essere normale che i pianeti intorno all'universo comincino con qualche mattone di base. Significa che c'è vita intorno a noi? Forse. Ma è una domanda che ci dice quanto sia complesso il percorso da questi fragili inizi, questi semi, fino alla vita. E gran parte di questi semi cadranno su pianeti inabitati.
CA: So for you, personally, finding an answer to this question of where we came from, of how did this thing happen, that is something you would love to see.
CA: Quindi tu, personalmente, vuoi trovare una risposta alla domanda "da dove veniamo", come è successo.
JS: Would love to see. And like to know -- if that path is tortuous enough, and so improbable, that no matter what you start with, we could be a singularity. But on the other hand, given all this organic dust that's floating around, we could have lots of friends out there. It'd be great to know.
JS: Sì, lo vorrei. E sapere -- se quel sentiero è tortuoso abbastanza, e così improbabile, che indipendentemente da cosa si inizia, potremmo essere un'eccezione. D'altro canto, data tutta questa polvere organica che circola, potremmo avere un sacco di amici là fuori. Sarebbe bello saperlo.
CA: Jim, a couple of years ago, I got the chance to speak with Elon Musk, and I asked him the secret of his success, and he said taking physics seriously was it. Listening to you, what I hear you saying is taking math seriously, that has infused your whole life. It's made you an absolute fortune, and now it's allowing you to invest in the futures of thousands and thousands of kids across America and elsewhere. Could it be that science actually works? That math actually works?
CA: Un paio di anni fa ho avuto la fortuna di parlare con Elon Musk, e gli ho chiesto il segreto del suo successo, e ha detto che lo deve all'aver preso seriamente la fisica. Ascoltando te, sembra che prendere la matematica seriamente, abbia impegnato tutta la tua vita. Ti ha reso una fortuna assoluta, e ora ti permette di investire nel futuro di migliaia di ragazzi in America e altrove. Magari la scienza funziona? La matematica funziona?
JS: Well, math certainly works. Math certainly works. But this has been fun. Working with Marilyn and giving it away has been very enjoyable.
JS: Certo che la matematica funziona. La matematica funziona. Ma è stato divertente. Lavorare con Marilyn e donare è stato divertente.
CA: I just find it -- it's an inspirational thought to me, that by taking knowledge seriously, so much more can come from it. So thank you for your amazing life, and for coming here to TED.
CA: Trovo solo -- è un pensiero illuminante, che prendendo sul serio la conoscenza, ne sia nato così tanto. Grazie per la tua vita straordinaria, e per essere qui a TED.
Thank you.
Grazie.
Jim Simons!
Jim Simons!
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(Applausi)