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?
크리스 앤더슨 : 당신은 수학계의 전설같은 사람입니다. 이른 나이에 이미 하버드와 MIT에서 강의를 했고 그리고 NSA에서 연락을 취해왔습니다. 어땠나요?
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.
짐 사이먼: 글쎄요, NSA, 그러니까 국가안보국이죠. 그 사람들이 와서 오라고 한건 아니었습니다. 이들은 프린스턴에서 작전같은 걸 했는데 거기에서 수학자들을 고용했어요. 비밀암호 해독 같은 걸 하기 위해서 말이죠. 저는 그런게 있다는 걸 알고 있었습니다. 이 사람들은 아주 괜찮은 정책을 가지고 있었습니다. 왜냐하면 여기서 시간의 절반을 수학을 연구하는데 할애할 수 있었고 그 사람들 일을 하는데 절반 정도의 시간을 썼습니다. 그리고 돈도 많이 줬구요. 거절하기 힘든 제안이었죠. 그래서 가게 된겁니다.
CA: You were a code-cracker.
CA: 당신은 암호해독가 였습니다.
JS: I was.
JS: 그랬죠.
CA: Until you got fired.
CA: 해고되기 전까지요.
JS: Well, I did get fired. Yes.
JS: 예, 해고됐죠. 맞습니다.
CA: How come?
CA: 어떻게 된건지요?
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: 어떻게 된거냐고요? 해고될 당시에 베트남전이 한창이었습니다. 제 조직의 상사의 상사는 전쟁광이었고 이 사람은 뉴욕타임즈 주간판에 어떻게 배트남전에서 승리할 지에 대한 메인기사를 실었습니다. 저는 그 전쟁이 맘에 들지 않았습니다. 멍청한 짓이라 생각했죠. 그래서 타임즈에 편지를 썼고 타임즈에서 기사로 내보냈습니다. 맥스웰 테일러(전 미합참의장) 밑에서 일하는 사람 모두가 그 사람의 관점에 동의하는 건 아니다라는 내용이었고 저의 생각을 말했죠.
CA: Oh, OK. I can see that would --
CA: 그렇군요. 그래서 그렇게...
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: 물론 테일러 장군과 다른 관점이었죠. 하지만 그땐 이걸로 아무도 문제삼지 않더군요. 그리고 당시 29살이었을 때 어떤 친구가 다가와서 자기가 뉴스위크 잡지 기자라고 하면서 저를 인터뷰하고 싶다고 하더군요 그리고 제가 뭘하고 있는지 물었습니다. 그래서 말해줬죠, "지금은 대부분 수학을 연구하고 있다. 그리고 전쟁이 끝나고 나면 이 사람들 일을 할거다." 라고요. 그리고 그날 유일하게 잘한 한 가지를 했습니다. 인터뷰를 했다고 지역상사에게 말했고 "뭐라고 했어?"라고 묻더군요. 그리고 제가 말한 걸 말했습니다. "테일러 장군에게 전화를 해야겠어" 라고 하더니 전화를 걸더군요. 한 10분정도 걸렸는데 그리고 5분 뒤에 해고를 당했습니다.
CA: OK.
CA: 그렇군요
JS: But it wasn't bad.
JS: 하지만, 그렇게 나쁘진 않았습니다.
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: 나쁘진 않았겠네요, 스토니브룩으로 가서 수학자로서 경력을 쌓았으니까요. 여기 이 남자와 함께 일을 시작 하셨는데요. 이분은 누구죠?
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: 아, 천이요 [천싱선-중국수학자] 천은 이 세기에 가장 훌륭한 수학자 중 하나입니다. 버클리 대학원생일 때부터 알아왔는데요. 전 몇 가지 아이디어가 있었고 그걸 이 친구에게 말했더니 좋아하더군요. 그리고 함께 연구를 시작했습니다. 여러분이 쉽게 이해할 수 있는 여기 위에 이거요.(웃음)
CA: It led to you publishing a famous paper together. Can you explain at all what that work was?
이것이 그 유명한 공동연구 발표로 이어졌죠. 어떤 내용인지 설명해 주실수 있나요?
JS: No.
JS: 아뇨.
(Laughter)
(웃음)
JS: I mean, I could explain it to somebody.
JS: 제말은, 그게 다른 사람한테는 설명할 수 있습니다만.
(Laughter)
(웃음)
CA: How about explaining this?
CA: 그래도 한번 설명해보시는게 어때요?
JS: But not many. Not many people.
JS: 하지만 이해할 만한 사람이 많지는 않죠.
CA: I think you told me it had something to do with spheres, so let's start here.
CA: 저에게 구와 관련이 있다고 하셨었죠. 여기 시작해보죠.
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: 맞습니다. 하지만 이렇게 설명드리죠. 이것과 관련이 있었습니다만, 그 연구는 훌륭한 수학이었습니다. 저는 만족했고, 천도 그랬죠. 하위 분야가 나오기 시작했고 지금은 그 분야가 매우 다양합니다. 하지만 흥미로운 점은 물리학에 응용되었다는 겁니다. 우리가 몰랐던 분야였죠. 최소한 저는 물리학은 모릅니다. 그리고 천이 물리학에 대해 잘 알고 있었다고 생각하지 않습니다. 논문이 나오고 10년쯤 뒤 프린스턴의 에드워드 리튼이라는 친구가 끈이론에 이걸 응용했습니다. 그리고 러시아 쪽 사람들이 응집물질이라는 것에 이걸 적용하기 시작했죠. 오늘날 천-사이먼스 이론은 물리학의 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 멋진 일이죠. 저희는 물리학에 대해 잘 몰랐습니다. 물리학에 적용될 거라곤 생각도 못했죠. 하지만 바로 이것이 수학입니다. 어디로 튈지 전혀 알 수가 없습니다.
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: 멋지군요. 저희는 진화가 어떻게 인간의 지성을 형성하는지를 얘기하고 있습니다. 그것이 진실이든 아니든 말이죠. 당신은 수학이론을 만들었습니다. 물리학에 대해선 전혀 모른상태에서요. 그리고 20년 후 이 이론이 우리의 현실 물리세계를 설명하는데 적용되고 있다는걸 알게 되었습니다. 어떻게 이런 일이 일어날 수 있죠?
JS: God knows.
JS: 신만이 알겠죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
유진 위그너란 유명한 물리학자가 있습니다. 이 사람은 수학의 엄청난 효율성에 대해 에세이를 썼었죠. 그리고 이 수학은 현실세계에 기반을 둡니다. 우리는 계산하고 측정하죠, 모든 사람이 그렇게 하죠. 그리고 수학은 자생적으로 발전을 했습니다. 하지만 가끔 큰 발견에 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 상대성이론이 한 예입니다. (헤르만)민코프스키는 기하학 모델을 가지고 있었고 이걸 보고 아인슈타인은 깨달았죠. "이거 괜찮은데, 이걸로 상대성이론을 만들수 있겠어." 라고 말이죠 누가 알겠어요. 신비한 일이죠. 수수께끼입니다.
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity. Tell us about this.
CA: 자, 여기 독창적인 수학적 도형이 있는데요. 설명 부탁드립니다.
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: 자 이건 공입니다. 구체죠. 이건 정사각형입니다. 제가 여기 설명하려고 하는 것은 1700년대 위대한 수학자인 오일러가 처음 고안해낸 것인데요. 지속적으로 발전되어 수학에서 매우 중요한 분야가 되었습니다. 대수학, 위상수학, 기하학등 말이죠. 저 논문들은 여기에 기반을 두고 있습니다. 자 여기를 보시죠. 이건 8개의 꼭지점, 12개의 선, 6개의 면으로 이루어져 있습니다. 자 다른 각도에서 볼까요. 꼭지점 - 선 + 면을 하면 2라는 값이 나옵니다. 2가 나왔습니다. 멋진 숫자죠. 여기 다른게 있습니다. 여긴 구를 둘러싼 삼각형들이 보이시죠. 이건 12개의 꼭지점, 30개의 선, 20개의 면으로 이루어져 있습니다. 여기서 다시 꼭지점-선+면을 하면 여전히 2라는 값이 나옵니다. 구를 덮고있는 다각형 그리고 삼각형, 또는 조합을 하든 어떤 방식으로든 만들 수 있습니다. 그리고 꼭지점 - 모서리 + 면을 하면 항상 2가 나옵니다. 여기 다른 모양이 있습니다. 이건 토러스 또는 도넛표면인데요. 직사각형의 16개의 꼭지점과 32개 모서리 16개 면으로 둘러싸여 있습니다. 여기에 꼭점-모서리+면을 하면 0이 나옵니다. 언제나 0입니다. 직사각형, 삼각형 아니면 무슨 형태든 이 토러스(도넛형)를 감싸면 항상 0을 얻게됩니다. 이걸 오일러 표수라고 부릅니다. 그리고 위상불변이라고 하죠. 무엇을 하든 항상 똑같은 답을 얻는다는 것은 아주 멋진 일입니다. 이것이 1700년대 중반부터 연구되기 시작해서 현재 대수적 위상수학이라는 학문이 되었습니다.
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: 당신의 연구는 여기서 아이디어를 얻어 고차원 물체, 고차원 이론으로 발전시켰습니다. 그리고 새로운 불변성을 발견하셨죠?
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: 고차원 불변성은 이미 있었습니다. 폰트리아긴(수학자)수업에도 있었고 천의 수업에도 있었습니다. 이런 종류의 불변성은 많았죠. 저는 이것들 중 하나를 연구해서 모형화 하는데 애를 썼습니다. 일반적으로 하던 방식말고요. 그리고 이것이 제 연구로 이어졌고 저희는 새로운 걸 발표했죠. 하지만 거의 70권이나 되는 수학서적과 책을 쓸 때 그의 무릎위에서 놀았을 13명의 자녀들을 가진 오일러가 없었다면 아마도 이런 불변성을 없었을 겁니다.
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: 좋습니다. 거기 담긴 놀라운 지적내용을 최소한 맛보기라도 보여주셨습니다. 르네상스 테크놀로지에 대해 얘기를 해 보죠. NSA의 암호해독가였던 당신은 금융계의 암호해독가가 되었습니다. 당신은 효율적 시장 이론을 받아들이지 않았습니다. 어떤 면에서, 20년간 엄청난 수익을 만들어 낸 방법을 찾으셨는데요 제가 들은 바로는 말이죠. 놀라운 점은 단지 수익의 크기가 아니라 다른 헤지펀드와 비교해서 놀라울 만큼 낮은 변동성과 리스크를 취한다는 점입니다. 도데체 어떻게 하신건가요, 짐?
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: 훌륭한 사람들을 모아서 한거죠. 거래를 시작할 당시에 저는 수학에 지쳐 있었습니다. 30대 후반에 돈도 좀 있었고요. 그리고 투자를 시작했는데 제법 괜찮았습니다. 운좋게 돈을 많이 벌었죠. 제 말은 그땐 정말 운이었습니다. 분명히 수학적 모델같은게 아니었죠. 하지만 데이터를 살펴보았고 얼마뒤 여기에 어떤 구조가 있다는 걸 깨달았습니다. 그리고 수학자 몇명을 고용해서 모델을 만들기 시작했습니다. IDA(Institute for Defense Analyses)에서 하던 일이랑 비슷했습니다. 알고리즘을 만들고 컴퓨터로 테스트하는 겁니다. 작동하나? 않하나? 그런 식이죠.
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: 여기를 한번 봐주실까요? 여기 평벙한 매매 그래프가 있습니다. 제가 이걸 봤을 때, 무작위의 상승과 하락을 반복하고 있으며 전체적으로는 약간 올라간 걸로 보입니다. 도데체 어떻게 저걸 보고 무작위가 아닌 뭔가를 볼 수 있는겁니까?
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.
이건 오래전의 그래프입니다. 재화와 통화는 어떤 경향을 가집니다. 꼭 이것처럼 들쭉날쭉할 필요가 없고 짧은 기간들 속에 있는 경향을 말합니다. 그리고 여러분들이 "지난 20일의 평균적인 움직임으로 오늘은 어떨지 예측을 해보겠어"라고 한다면 , - 여기 이게 20일입니다. 이건 좋은 예측이 될겁니다. 그리고 돈을 벌겠죠. 수 년전에는 이런 시스템이 통했습니다. 훌륭하진 않지만 어쨌든 통했습니다. 돈을 벌고, 돈을 잃고, 다시 돈을 벌겁니다. 하지만 이건 1년짜리 데이터입니다. 이 전체 기간을 보면 돈을 벌게 되는 겁니다. 잔존가치 시스템이라고 할 수 있습니다.
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: 당신은 다른 길이의 기간들을 테스트하셨군요. 예를 들어 10일의 경향, 15일의 경향으로 다음에 무슨 일이 있을지 예측가능한지 테스트하신거군요.
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: 그럼요. 가능한 모든걸 시도해서 뭐가 최선인지 보는 겁니다. 추세를 따르는 방식은 60년대엔 아주 좋은 방식이었습니다. 70년대에도 그럭저럭 괜찮았죠. 80년대엔 그렇지 않았습니다.
CA: Because everyone could see that. So, how did you stay ahead of the pack?
CA: 모든 사람들이 이걸 볼 수 있었기 떄문이죠? 그럼 당신은 어떻게 앞서갈 수 있었던 겁니까?
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: 저희는 더 짧은 주기의 접근법 등 다른 방식들을 발견하면서 앞서갈 수 있었습니다. 하지만 진짜 중요한 건 엄청난 자료를 모았다는 겁니다. 처음에는 수작업으로 다 해야했습니다. 연방준비은행으로 가서 이자율 변동내역을 복사하는 등의 일을 했죠 왜냐하면 당시엔 컴퓨터에 그런게 없었거든요. 우린 많은 자료를 가지고 있었고 매우 뛰어난 사람들을 데리고 있었습니다. 이것이 가장 중요한 점이었습니다. 전 정말로 금융거래 전문가를 어떻게 고용하는 지 몰랐습니다. 몇명 고용한 적은 있습니다. 일부는 돈을 벌었고, 일부는 못벌었죠. 그렇게는 사업을 할 수가 없었습니다. 하지만 과학자를 고용하는 방법은 알고 있었죠. 제가 그 쪽 분야엔 일가견이 있으니까요. 그렇게 된겁니다. 그리고 이 모델들은 점점 개선되고 나아졌습니다.
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: 당신은 르네상스에서 대단한 일을 하신 걸로 잘 알려져 있습니다. 바로 사람들인데요. 돈에 동기부여를 받지 않는 사람들 말입니다. 이 사람들의 동기는 멋진 수학과 과학인데요.
JS: Well, I'd hoped that might be true. But some of it was money.
JS: 저도 그렇길 바랍니다. 하지만 일부는 돈때문이겠죠.
CA: They made a lot of money.
CA: 많은 돈을 벌지요.
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: 아무도 돈때문에 오는건 아니라고 말을 못하겠습니다. 많은 친구들이 돈때문에 왔습니다. 하지만 역시 재미있어서 온 것이기도 합니다.
CA: What role did machine learning play in all this?
CA: 여기에서 머신러닝(Machine Learning)이 한 역할은 무엇인가요?
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: 어떤 면에서, 저희가 한 것은 머신러닝이죠. 많은 데이터를 보고 더욱 더 개선될 때 까지 서로 다른 예상전략을 시뮬레이션 하는겁니다. 꼭 피드백을 받을 필요는 없지만 작동했습니다.
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: 이런 예상전략들은 가공하기 힘들고 예측하기도 힘들텐데요. 제 말은, 모든 걸 들여다 봤다는 거죠? 날씨, 치마길이, 정치적 견해 등등
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
JS: 치마길이를 시도해본 적은 없습니다만.
CA: What sort of things?
CA: 그럼 어떤 걸요?
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: 음, 전부다요. 곡물양, 물론 햄길이는 아닙니다. 날씨, 년간 리포트, 분기 리포트, 역사 데이터, 뭐든지 한번 말해보세요. 저희는 하루에 테라바이트의 정보를 처리합니다. 이것들을 저장하고, 조정해서 분석을 할 수 있게 만듭니다. 그리고 특이점들을 찾습니다. 효율적 시장이론이 맞지않는 특이점을 찾는 겁니다.
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: 하지만 어떤 특이점들이 단순히 무작위일수도 있지 않나요. 이상한 특이점들을 보고 언제 서로 연결이 되는지 아는게 비밀인가요?
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: 어떤 특이점은 무작위일수도 있습니다. 하지만, 자료를 충분히 갖기고 있다면 무작위가 아니라는걸 알 수 있습니다. 당신은 어떤 특이점이 충분히 오랜 기간 지속되고 무작위일 가능성은 그렇게 높지 않다는걸 알 수 있습니다. 시간이 지나면서 이런 특이점은 점차 없어지고 씻겨 내려갈 겁니다. 따라서 비지니스의 꼭대기에서 흐름을 다 알아야 합니다.
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: 많은 사람들은 헤지펀드를 보고 매우 놀랍니다. 얼마나 많은 부가 여기서 창출되는지 얼마나 많은 인재들이 여기로 흘러가는지에 대해서요. 이런 헤지펀드나 일반적인 금융업계에 대해 우려를 하시는지요? 금융업이 폭주기관차라든가 아니면 불평등을 가중시킨다든가 말이죠. 헤지펀드계에서 무슨일이 일어나고 있는지 말씀해 주시겠습니까?
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: 지난 3,4년간 헤지펀드들은 특별히 실적이 좋지 않았습니다. 저희는 괜찮았지만 전반적인 헤지펀드는 그렇게 좋지 못했습니다. 모두가 알다시피 주식시장이 상승하고 수익률이 오르면서 지난 5년, 6년간 생긴 어마어마한 부는 헤지펀드에 의해 생긴게 아닙니다. 이건 다른 얘기지만 사람들이 저에게 "헤지펀드가 뭐예요"라고 물으면 저는 1과 20이라고 말합니다. 뭐 지금은 2와 20 이겠네요. 2%의 고정수수료과 수익금의 20%를 말합니다. 헤지펀드들은 모두 다릅니다.
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
CA: 당신은 이것보다 더 많은 수수료를 부과한다는 말이 있던데요.
JS: We charged the highest fees in the world at one time. Five and 44, that's what we charge.
JS: 한때는 저희가 세계에서 가장 높은 수수료를 부과했었죠. 4% 그리고 44%를 부과했습니다.
CA: Five and 44. So five percent flat, 44 percent of upside. You still made your investors spectacular amounts of money.
CA: 4와 44라. 4%의 고정수수료와 44%의 수익금이죠. 그런데도 투자자들에게 엄청난 돈을 안겨 주셨죠.
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: 많이 돌려줬죠. 맞습니다. 사람들이 "뭐 이렇게 높은 수수료가 다있어?" 라고 화를 내면 "좋아요, 그럼 돈을 빼시면 됩니다." 라고 했습니다. 그럼 "아니요. 어떻게 돈을 더 벌수있죠?" 라고 하더군요
(Laughter)
(웃음)
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.
하지만 말씀드렸다시피 시기가 되면 모든 투자자들의 주식을 사들였습니다.
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: 하지만 많은 다른 문제들과 달리 헤지 펀드가 세계의 많은 수학자들과 인재들을 끌어들이는데 대해 걱정을 해야하지 않을까요?
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: 글쎄요, 그렇게 보진 않습니다. 저희는 천문학자, 물리학자 같은 사람들을 고용합니다. 크게 걱정할 필요는 없다고 봅니다. 아직까지 작은 규모의 산업입니다. 사실, 과학을 투자업계에 들이는건 이 업계에 좋은 일이긴 합니다. 불확실성을 줄이고 유동성을 늘이죠 이익은 더 줄어듭니다. 왜냐하면 사람들이 그렇게 하고 있거든요. 그러니 아인슈타인이 가서 헤지펀드를 시작할 거라고 우려하지는 않습니다.
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: 당신은 이제 투자업계의 중간자에서 벗어나 실제 투자를 하고 계신데요. 바로 미국 전역에서 수학을 부흥시키고 계십니다. 여기 부인, 매릴린이 보이네요. 부인과 함께 인도적 문제 해결에 노력하고 계신데요. 그것에 대해 말씀해 주시죠.
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: 음, 매릴린이 시작했죠. 저기 위에 있네요 아름다운 부인이죠. 20년전에 재단을 설립했어요. 94년에요. 저는 93년이라고 우기지만 부인은 94년이라고 하더군요. 하지만 두 해중 하나겠죠 뭐.
(Laughter)
(웃음)
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.
저희는 단지 기부를 좀 더 편하게 하기 위해 재단을 설립했습니다. 부인이 재무같은 것을 담당했었죠. 사실, 당시에는 어떤 비젼같은게 없었습니다. 하지만 점차 비젼이 생기기 시작했죠. 수학, 과학과 기초연구에 집중하자는 것이었습니다. 그게 우리가 해 오고 있는 일입니다. 저는 6년전에 르네상스를 그만두고 재단에서 일하기 시작했습니다. 그게 저희가 하는 일입니다.
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: "미국을 위한 수학 재단"은 기본적으로 미국전역의 수학교사들에게 투자를 하고 있습니다. 이들에게 추가적인 수입을 주고 계시고 그리고 지원과 코칭도 하고 계시죠. 그리고 이를 더욱 효과적이고 교사들이 동기부여를 받도록 하고 계십니다.
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: 예, 나쁜 선생들을 두들겨 패는 대신에요. 지금까지 교육계 전반에 걸쳐 사기문제가 대두되어 왔습니다. 특히 수학과 과학이 그렇죠. 우리는 좋은 교사들을 발굴해서 자격을 주고 년 15,000불의 추가적인 수입을 주고 있습니다. 현재 뉴욕 공립학교의 수학, 과학 교사 800명을 지원하고 있습니다. 핵심 중 하나죠. 이 사람들은 매우 강한 자부심을 가지고 있고 교육계에 계속 있을겁니다. 내년에는, 1,000명이 될겁니다. 이건 뉴욕시 공립학교 수학과학교사의 10%에 해당하는 숫자입다.
(Applause)
(박수)
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: 짐, 여기 당신이 지원하는 또 다른 프로젝트가 있습니다. 생명의 기원에 관한 연구인데요. 여기 이게 뭔가요? JS: 이건 잠시만 아껴두도록 할게요. 조금 있다 이것에 대해 말씀드리겠습니다. 생명의 기원은 정말 매력적인 주제입니다. 우리는 어떻게 여기에 왔나? 글쎄요, 여기엔 두 가지 질문이 있습니다. 하나는 지질학 요소에서 생물학적 요소로 가는 길이 무엇이냐는 겁니다. 어떻게 여기에 왔냐의 문제죠. 또 다른 질문은 "우리는 무엇과 함께 시작했는가." 입니다. 이 과정에서 무슨 물질들이 작용을 했을까요? 이 두 가지는 매우 흥미로운 질문들입니다. 첫 질문은 지질에서 RNA같은 것으로 가는 지리한 과정입니다. 어떻게 작용한걸까 이고 다른 질문은 무엇과 함께 작용할까의 질문입니다. 우리가 생각하는 것 이상이죠. 저기 찍혀 있는 건 새로 생성되고 있는 별입니다. 천 억개의 별이 있는 우리 은하계는 매년 새로운 별이 두 개씩 탄생합니다. 왜인지는 묻지 마세요, 어쨌든 생성되고 있으니까요 이 별들이 안정화 하는데는 100만년이 걸립니다. 안정적인 상태에서 2백만개의 별들이 지금 이 순간에도 형성되고 있습니다. 저건 안정화 단계에 있는 별입니다. 그리고 수 많은 쓰레기들이 주위를 선회하고 있습니다. 바로 먼지와 물질들이죠. 어쩌면 태양계를 형성하거나, 다른 형태를 일수도 있습니다. 하지만 중요한 것은 형성중인 별주변을 도는 이 먼지속에서 많은 유기분자들을 발견했다는 겁니다. 메탄뿐아니라 포름알데히드, 시안화물 등 생명의 기본구조물들을 발견했습니다. 따라서 이 물질들은 평범한 물질일 수 있습니다. 그리고 우주를 돌고있는 수많은 행성들이 바로 이 생명을 구성하는 물질들과 함께 생성될 수도 있다는 거죠 그럼 우주 어딘가에 생명체가 살 수도 있다는 말일까요? 아마도요. 하지만 이 질문은 미약한 물질단계에서 생명에 이르는 것이 얼마나 힘든 과정이냐는 겁니다. 대부분의 유기물질은 황량한 행성으로 그냥 떨어지겠지요.
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: 그러니까 개인적으로 우리가 어디에서 왔고, 어떻게 생명이 생겼는지에 대한 질문에 해답을 찾는것 이것이 당신이 바라는 것이군요.
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: 예 맞습니다. 이 과정이 너무나 힘들어 불가능하다면 우리가 어떻게 시작되었는지와 상관없이 우주에서 생명은 우리 하나일 겁니다. 하지만 우주를 떠다니는 이런 유기물 먼지들을 봤을 때 저 바깥에는 많은 외계인 친구들이 있을 수 있습니다. 어주 멋진 일이죠.
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: 짐, 몇년전 엘런 머스크와 이야기를 나눌 기회가 있었는데요. 제가 성공의 비결이 뭐냐고 물은 적이 있습니다. 그는 물리학을 중요시해라 라고 하더군요. 말씀하시는 걸 들으니 바로 당신의 인생과 함께한 수학을 중요하게 생각하라는 걸로 들리네요. 수학은 당신에게 엄청난 부를 안겨주었고 지금은 미국 전역의 수많은 아이들의 미래에 투자를 하고계시죠. 과학이 실제로 통할까요? 수학이 실제로 통할까요?
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: 수학은 확실히 통합니다. 수학은 통해요. 즐기고 있습니다. 매릴린과 함께 일하면서 재능을 나누는 것은 아주 즐거운 일입니다.
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: 지식을 진지하게 받아들이면서훨씬 많은 것을 그것으로 부터 얻을수 있다는 생각은 저에게 큰 영감을 주었습니다. 당신의 멋진 인생이야기와 TED에 와주셔서 감사드립니다.
Thank you.
감사합니다.
Jim Simons!
여러분 짐 사이먼스였습니다!
(Applause)
(박수)