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?
Chrisas Andersonas (CA): Buvote fenomenalus matematikas. Jaunystėje dėstėte Harvardo universitete ir Masačusetso technologijos institute. O vėliau jus susirado NSA. Ko jie norėjo?
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.
Jimas Simonsas (JS): Nacionalinio saugumo agentūra (NSA) pati manęs neieškojo. NSA turėjo centrą Prinstone ir samdė matematikus. Norėjo, kad nulaužinėtume kodus ir panašiai. Apie šį centrą buvau girdėjęs. NSA siūlė labai geras darbo sąlygas. Pusę savo laiko galėjai dirbti sau ir tik pusę reikėjo dirbti jiems. O mokėjo daug. Buvo sunku atsispirti. Nuėjau ir pasiprašiau darbo pats.
CA: You were a code-cracker.
CA: Buvote kodų laužytojas... JS: Taip.
JS: I was.
CA: Tačiau paskui jus atleido. JS: Tas tiesa.
CA: Until you got fired.
JS: Well, I did get fired. Yes.
CA: Už ką?
CA: How come?
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: Už ką? Mane atleido, nes... Vyko Vietnamo karas. Mano pagrindinis bosas buvo šio karo aistringas šalininkas. Jis išspausdino pagrindinį straipsnį žurnale „New York Times“. Aiškino, kaip Amerikai laimėti Vietnamo karą. O man šis karas nepatiko – laikiau jį kvailyste. Todėl parašiau į „Times“ žurnalą. Rašiau, kad ne visi Maxwello Tayloro darbuotojai, jei atsimenat tokį generolą Taylorą, pasisako už šį karą.
CA: Oh, OK. I can see that would --
Tuomet išdėsčiau, ką apie šį karą galvoju aš...
JS: ... which were different from General Taylor's.
CA: Dabar man aišku, kodėl...
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: O galvojau kitaip nei generolas Tayloras. Tačiau iš pradžių niekas nieko nesakė. Tik kai man buvo 29-eri, pas mus į centrą atėjo toks vaikis iš „Newsweek“ savaitraščio. Norėjo paimti iš manęs interviu ir sužinoti, ar tebesprendžiu karo dilemą. Paaiškinau, kad dabar sprendžiu matematines problemas, o karui pasibaigus, spręsiu NSA užduotis. Tądien pasielgiau protingai tik po interviu. Pasakiau apie interviu savo vadovui. Jis paklausė, apie ką kalbėjom, ir aš išsipasakojau. Jis pasakė turįs paskambinti Taylorui. Paskambino. Jų pokalbis truko 10 minučių. Dar po penkių buvau atleistas.
CA: OK.
CA: Aišku. JS: Tačiau tai neišėjo į bloga...
JS: But it wasn't bad.
CA: Tiesa. Juk įsidarbinote Stony Brook universitete.
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?
Ėmėte kilti matematinės karjeros laiptais. Čia jūsų darbo partneris. Gal galite apie jį papasakoti?
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: [Shiingas-Shenas] Chernas. Vienas puikiausių šio šimtmečio matematikų. Susipažinome, kai Berklyje mokiausi magistrą. Pasidalinau savo mintimis su Chernu ir Chernui jos patiko. Ekrane aiškiai matote, kuo užsiėmėm. Kaip juodu ant balto.
CA: It led to you publishing a famous paper together. Can you explain at all what that work was?
CA: Dviese parašėte žymų mokslinį straipsnį. Gal galėtumėte kažkaip paaiškinti, apie ką?
JS: No.
JS: Negalėčiau.
(Laughter)
(Juokas.)
JS: I mean, I could explain it to somebody.
JS: Galėčiau paaiškinti vienam kitam žmogui...
(Laughter)
(Juokas.)
CA: How about explaining this?
CA: O gal tuomet paaiškintumėt...
JS: But not many. Not many people.
JS: Tik nedažnas suprastų.
CA: I think you told me it had something to do with spheres, so let's start here.
CA: Minėjot, jei neklystu, kad rašėte apie sferinius kūnus. Gal nuo jų ir pradėkime?
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: Galim, bet prieš tai... Rašiau apie tuos sferinius kūnus, bet pradėkime ne nuo jų. Čia buvo puikus matematinis straipsnis. Juo ir aš, ir Chernas buvome labai patenkinti. Straipsnis net davė pradžią naujai matematikos šakai. Ji sėkmingai vystoma toliau. Tačiau įdomiausia, kad straipsnis tiko ir fizikai. Fizikai! Apie ją neišmanėm nei aš, nei Chernas. Aš buvau visiškas pradžiamokslis, o Chernas irgi žinojo ne kažką. Praėjo maždaug 10 metų po šio straipsnio ir Edwardas Wittenas iš Prinstono pritaikė šį straipsnį stygų teorijai, Rusijos mokslininkai – kondensuotų medžiagų fizikai. Šiandien šie vadinamieji „Cherno ir Simonso invariantai“ dažnai sutinkami fizikoje. Buvo nuostabu. Nieko neišmanėm apie fiziką. Nebūčiau pagalvojęs, kad mūsų straipsniu naudosis fizikai. Tačiau taip jau yra su matematika: niekada nežinai, kur ji nuves.
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: Neįtikėtina. Kalbėjom, kaip evoliucija keičia žmonių mąstymą. Nežinome, ar esame pajėgūs suvokti tiesą. Jūs sukūrėte matematinę teoriją, nieko nežinojote apie fiziką, o po dvidešimties metų su jūsų teorija galima iš pagrindų apibūdinti materialųjį pasaulį. Kaip tai įmanoma?
JS: God knows.
JS: Vienas Dievas težino.
(Laughter)
(Juokas.).
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.
Tačiau žymus fizikas [Eugene] Wigneris parašė esė apie protu nepaaiškinamą matematikos efektyvumą. Naudojamės matematika kasdieniniame gyvenime. Visi išmoksta skaičiuoti, matuoti... Tačiau matematikai nereikia realaus pasaulio. Tai mums prireikia matematikos pagalbos. Paimkime bendrąją reliatyvumo teoriją. Einsteinui į rankas pakliuvo Minkowskio geometrija: „Eureka! Ji puikiai tiks mano reliatyvumo teorijai.“ Niekada nežinosi. Sunku paaiškinti.
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity. Tell us about this.
CA: Prieš mus ekrane – neįtikėtina matematinė savybė. Apibūdinkite ją.
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: Prieš jus – kamuolys. Tiksliau – sferinis kūnas, sudalintas į keturkampius. Šią savybę pirmasis pastebėjo [Leonhardas] Euleris, žymusis XVIII-to amžiaus matematikas. Bėgo laikas ir ši savybė darėsi vis svarbesnė matematikoje: algebrinėje topologijoje, geometrijoje... Straipsnis, kurį matėte ekrane, prasidėjo nuo šios savybės. Šis rutulys turi 8 viršūnes, 12 briaunų, 6 sienas. Iš viršūnių atėmę briaunas ir pridėję sienas, gausime skaičių 2. Na, 2 tai 2. Du – gražus skaičius. Galime sudalinti rutulį ir trikampiais. Turime 12 viršūnių, 30 briaunų ir 20 sienų – plokštumų. Iš viršūnių atėmę briaunas ir prie skirtumo pridėję sienas, vis tiek gauname skaičių 2. Kuo beapvyniotume šį rutulį, – daugiakampiais, trikampiais, trikampiais ir daugiakampiais, – atėmę iš viršūnių briaunas ir pridėję sienas, gausime skaičių 2. Štai čia matome kitokį erdvinį kūną. Toras, dar žinomas kaip spurga. 16 viršūnių, 32 briaunos, 16 sienų. Atėmę ir sudėję ką reikia, gausime nulį – visada. Kokiais kvadratais ar trikampiais bedangstytume šį torą, gausime nulį. Čia vadinamoji Oilerio charakteristika. Ji – topologinis invariantas. Tiesiog neįtikėtina. Dėliok nedėliojęs – rezultatas vienas ir tas pats. Iš šios charakteristikos, galima sakyti, XVIII-to amžiaus vidury atsirado šiandieninė algebrinė topologija.
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: O jūs šią charakteristiką pritaikėte aukštesnių dimensijų teorijai ir kūnams. Atradote naujus invariantus.
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: Aukštesnių dimensijų invariantai jau buvo atrasti. Pontryagino klasės... Tiksliau, Cherno klasės. Invariantų buvo visokiausių. Norėjau vienos klasės invariantus suvesti kombinatoriškai. Kas paprastai nedaroma. Šitaip gimė šis straipsnis ir atradome naujus invariantus. Tačiau jei ne ponas Euleris, kuris parašė apie 70 matematikos knygų ir turėjo trylika vaikų, – jis supdavo juos ant kelių rašydamas, – jei ne ponas Euleris, nežinia, ar turėtume šiuos invariantus.
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: Dabar jau žinome šį bei tą apie šį nepaprastą matematiką. Pakalbėkime apie „Renaissance“. Remdamasis nepaprastuoju matematiku ir savo kodų laužytojo patirtimi NSA, jūs ėmėte laužyti kodus finansų rinkoje. Tikriausiai nesivadovavot efektyvios rinkos teorija. Kažkaip sugebėjote užtikrinti labai puikią investicijų grąžą 20 metų. Kažkas aiškino, kad stebinote ne vien grąžos dydžiu. Stebinote aukšta grąža su mažu kintamumu ir rizika. Apribotos rizikos fondams tas nebūdinga. Po šimts, Džimai? Kaip jums pavyko?
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: Visų pirma subūriau nuostabių žmonių komandą. Pasinėriau į prekybą biržoje jau kiek pavargęs nuo matematikos. Buvau netoli keturiasdešimties, pinigais nesiskundžiau. Pradėjau prekiauti ir man puikiai sekėsi. Iš pradžių užsidirbau grynai iš atsitiktinumo. Bent jau man taip atrodo. Tikrai nesinaudojau jokiais matematiniais modeliais. Tačiau po kurio laiko mūsų informacijoje ėmiau įžvelgti šiokią tokią struktūrą. Pasisamdžiau keletą matematikų ir kartu ėmėmės kurti modelius. Kaip kadaise Gynybos tyrimų institute. Sukuri algoritmą ir išbandai jį kompiuteriu. Veikia? Neveikia?
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: Pasigilinkime. Štai čia matome tipišką prekės grafiką. Pažiūrėjęs pasakyčiau, kad kreivė tai kyla, tai leidžiasi. Gal matyti šioks toks bendras augimas. Tačiau vykdyti finansines operacijas, remiantis šia kreive? Kaip atskirti dėsnius nuo atsitiktinumų?
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: Seniau, kai naudodavomės tokiais grafikais, prekės ir valiuta kisdavo kryptingai. Nebūtinai kaip čia į vieną pusę, o periodais. Gali pabandyti nuspėti ateitį pagal kreivės 20 dienų kitimą. Jei pasiseks, užsidirbsi. Tiesą sakant, ši sistema kadaise veikė. Veikė ne visada, bet veikė. Tai uždirbdavai, tai pralošdavai, tai vėl uždirbdavai. Turėjai tiek dienų, kiek jų metuose, ir per metus šį bei tą užsidirbdavai. Ši sistema labai elementari.
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: Tyrinėdavot skirtingus laiko tarpus ir ieškodavot, ar ateitį leis nuspėti 10 dienų, ar 15 dienų duomenys.
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: Žinoma. Ieškodavai, kol rasdavai tinkamiausią variantą. Kintamumo sekimas veikė 7-tuoju dešimtmečiu. Neprastai veikė ir 8-tajame dešimtmetyje. Tik ne 9-tajame.
CA: Because everyone could see that. So, how did you stay ahead of the pack?
CA: Dėsningumus ėmė matyti visi. Kaip jums pavyko išsiskirti iš minios?
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: Išlikome priešakyje griebdamiesi naujų būdų. Kartais ieškodavom trumpesnio laikotarpio strategijų. Bet dažniausiai prisirinkdavom nežmoniškus kiekius duomenų. Tais laikais rašyti tekdavo ranka. Eidavom į JAV centrinį banką nurašinėti palūkanų normų istorijas. Tais laikais kompiuteriais jų nepasiekdavai. Turėjom kalnus duomenų ir nepaprastai sumanius darbuotojus. Svarbiausi buvo darbuotojai. Nežinojau, kokius žmones samdyti būtent prekybai rinkoje. Buvau nusisamdęs kelis brokerius. Vieni uždirbo, kiti – ne. Nemokėjau iš maklerių susukti verslo. O kokius mokslininkus samdyti, žinojau. Mokslui turiu šiokią tokią uoslę. Mokslininkus ir nusisamdžiau. Mūsų modeliai pamažu gerėjo, vystėsi, tobulėjo.
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: „Renaissance“ sukūrėte šį tą nepaprasto. Sukūrėte kultūrą ir subūrėte darbuotojus, kokių pinigais neišsiviliosi. Jūsų darbuotojams svarbiausi buvo matematika ir mokslas.
JS: Well, I'd hoped that might be true. But some of it was money.
JS: Taip, ir aš taip galvojau, bet... Vieniems rūpėjo pinigai. CA: Jie užsidirbo kalnus pinigų.
CA: They made a lot of money.
JS: Negaliu sakyti, kad pinigai nerūpėjo nei vienam mano darbuotojui.
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.
Kaip tik manau, kad daugumą atsiviliojau pinigais. Pinigais ir įdomiu darbu.
CA: What role did machine learning play in all this?
CA: Kokį vaidmenį jūsų darbe atliko sistemų mokymasis?
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: Sakyčiau, pagrindinį. Peržvelgęs kalnus duomenų, imi kurti įvairius ateities modelius. Juos bekurdamas, mokaisi ir tobulėji. Ne visi mūsų modeliai davė vaisių, bet sistema veikė.
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: Įvairūs ateities modeliai gali būti visiškai nenuspėjami ir chaotiški. Juk remdavotės viskuo? Orų prognozėmis, suknelių ilgiu, politinėmis nuomonėmis...
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
JS: Tik ne suknelių ilgiu.
CA: What sort of things?
CA: Tai kuo gi?
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: Na, viskuo. Svarbu yra viskas, tik ne apdarų ilgis. Oras, metinės, ketvirtinės ataskaitos, istorija, informacijos kiekiai... Tinka viskas, ką gali gauti. Per dieną surenkame terabaitus informacijos. Kaupiame ir ruošiame duomenis analizei. Ieškome anomalijų. Ieškome... Juk minėjai, kad efektyvios rinkos teorija yra neteisinga.
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: Tačiau kaip anomaliją atskirti nuo paprasčiausio atsitiktinumo? Reikia ieškoti ne anomalijos, o pasikartojančių anomalijų?
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: Įmanoma anomaliją sumaišyti su atsitiktinumu. Tačiau duomenų kiekis parodo, kada anomalija nėra atsitiktinumas. Jeigu anomalija kartojasi, tikriausiai ji – ne atsitiktinumas. Tačiau su laiku anomalijos blėsta. Čia jos yra, o čia jų nėra. Turi išlaikyti budrumą.
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: Daugeliui žmonių šiais laikais apribotos rizikos fondai kelia šoką. Čia tiek daug pinigų, sutraukta tiek talentingų žmonių. Ar jūsų negąsdina šie fondai ir finansų industrija bendrai? Ar ji nėra kaip nevaldomas traukinys, skatinantis ekonominę nelygybę? Ar turite kokių pagiriamų žodžių apribotos rizikos fondams?
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: Per pastaruosius ketvertą metų šių fondų veikla nevyko labai sklandžiai. Mums sekėsi, bet pati fondų industrija nerodė stebuklingų rezultatų. Kaip žinom, akcijų rinkos augo ir klestėjo, kainos ir pajamų santykis kilo. Tačiau pastarųjų metų turtai neatkeliavo dėka apribotos rizikos fondų. Žmonės dažnai klausia manęs, kas yra apribotos rizikos fondas. Atsakau: „Vienas ir dvidešimt“. Šiandien, tiesa, „Du ir dvidešimt“. 2 % – nekintantis mokestis nuo turto ir 20 % nuo uždirbtos investicinės grąžos. Priklauso nuo fondo.
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
CA: Girdėjau, kad taikote aukštesnius tarifus.
JS: We charged the highest fees in the world at one time. Five and 44, that's what we charge.
JS: Kadaise taikėme aukščiausius tarifus pasaulyje. Prašome 5 ir 44.
CA: Five and 44. So five percent flat, 44 percent of upside. You still made your investors spectacular amounts of money.
CA: 5 ir 44. 5 % – nekintantis mokestis nuo turto ir 44 % nuo uždirbtos investicinės grąžos. Ir vis tiek jūsų investitoriai stebuklingai praturtėjo.
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: Tas tiesa. Investitoriai putodavo: „Jūs – plėšikai!“ „Tai eikit kitur,“ – sakydavau. Jie neidavo, nes norėdavo užsidirbti kuo daugiau...
(Laughter)
(Juokas.).
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.
Tačiau su laiku mums teko supirkti visas investuotojų akcijas. Fondo dydis yra ribotas.
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: Ar nebaisu, kad apribotos rizikos fondai prisivilioja tuntus puikiausių pasaulio matematikų, kitų ekspertų? Juk šie žmonės galėtų spręsti daug svarbesnes pasaulio problemas.
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: Kalbame ne vien apie matematikus. Taip pat samdome astronomus ir fizikus. Nemanau, kad vertėtų pergyventi. Ši industrija dar labai maža. Tiesą sakant, mokslininkams ėmus dirbti finansų rinkoje, pasaulis tik pagerėjo. Sumažėjo rinkos kintamumas, išaugo likvidumas. Skirtumai irgi mažėja, nes investoriai jais ėmė prekiauti. Nesuksiu sau galvos, jei Einšteinai ims atidarinėti rizikos fondus.
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: Neseniai ėmėtės investuoti į kitą pasiūlos grandį. Jūsų dėka Amerikoje suklestėjo matematikos mokslas. Čia jūsų žmona Marilyn – dviese užsiimate filantropija. Papasakokite plačiau apie šią veiklą.
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: Viską pradėjo Marilyn. Štai ir ji – mano gražuolė žmona. Ji įkūrė labdaros fondą prieš maždaug 20 metų, 1994-aisiais. Mano galva, buvo 1993-ieji, o Marilyn nuomone – 1994-ieji. Tad buvo 1993-1994.
(Laughter)
(Juokas.).
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.
Įkūrėme fondą, kad būtų lengviau aukoti labdarai. Buhalterija užsiėmė mano žmona. Iš pradžių nežinojome, ką remsime, bet ilgainiui apsisprendėme. Apsisprendėme remti matematiką, mokslą, mokslinius tyrimus. Juos ir rėmėme. Prieš maždaug šešerius metus iškeičiau „Renaissance“ į darbą labdaros fonde.
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.
„Math for America“... Investuojate į Amerikos matematikos mokytojus. Remiate juos pinigais, organizuojate profesinius kursus. Siekiate produktyvumo, norite mokytojus įkvėpti darbui.
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: Teisingai. Netikusių mokytojų nemušame. Mušimas tik pridarė žalos motyvacijai švietimo sistemai. Ypač matematikai ir tiksliesiems mokslams. Mes skatiname pažangius mokytojus, išvedame juos į dienos šviesą. Remiame juos ir pinigais – 15 000 dolerių per metus. Mūsų branduolį sudaro 800 matematikos ir tiksliųjų mokslų mokytojų Niujorko valstybinėse mokyklose. Jie džiaugiasi tuo, ką daro, toliau dirba mokytojais. Už metų šių mokytojų bus jau 1000 – 10 % visų Niujorko valstybinių mokyklų.
(Applause)
(Plojimai.)
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: Džimai, o kaip jūsų parama tyrimams apie gyvybės atsiradimą? Ką matome ekrane? JS: Neskubėkime. Ateis laikas ir pasakysiu. Kaip atsirado gyvybė yra labai įdomus klausimas. Tiesą pasakius, klausimų yra du, o ne vienas. Kaip geologija nuvedė mus iki biologijos? Tai yra, kaip atsiradome? Paskui, iš ko išaugome? Jei iš medžiagos, tai kokios? Šie du klausimai yra nepaprastai įdomūs. Kaip vystėsi vingiuotoji kelionė nuo geologijos iki RNR? Ir kokių medžiagų turėjome po ranka? Turėjome jų daugiau, nei atrodo. Štai čia matome besiformuojančią žvaigždę. Kiekvienais metais Paukščių Take su 100 milijardų žvaigždžių gimsta po dvi naujas žvaigždes. Nežinau kaip – gimsta ir tiek. Ir tik po milijono metų jos pilnai susiformuoja. Taigi, turime apie du milijonus nuolat besivystančių žvaigdžių. Ši žvaigždė jau beveik baigia formavimąsi. Aplink ją sukasi begalė šiukšlių – kosmoso dulkės, tas ir anas. Iš šios žvaigždės gal išaugs nauja saulės sistema... Bet ne tai svarbiausia. Šios besivystančios žvaigždės dulkėse aptikta svarbių organinių molekulių. Ne vien metano, bet ir metanalio bei cianido. Šias molekules galime vadinti gyvybės pamatais, jos sėklomis. Galbūt čia nėra nieko nepaprasta. Galbūt visose visatos planetose pradžioje būna šių molekulių. Ar tai reiškia, kad bus ir gyvybė? Gal. Tačiau nežinia, kokia vingiuota bus ši kelionė nuo pabirų sėklyčių iki pačios gyvybės. Dauguma šių sėklų nusės ant nederlingų planetų.
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: Vadinasi, norėtumėte rasti atsakymą į pradžios klausimą. Norėtumėte sužinoti, kaip viskas vyko.
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: Labai norėčiau. Dar norėčiau sužinoti, ar ši kelionė tokia vingiuota ir tokia nepaprasta, kad kokia bebūtų jos pradžia, be mūsų visatoje daugiau nieko nėra. Nors aplink mus tiek organinių dulkių, kad tikriausiai nesame visatoje vieni. Būtų puiku žinoti.
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: Džimai, prieš porą metų turėjau progą pasikalbėti su Elonu Musku. Paklausiau, koks jo sėkmės receptas. Jis atsakė, kad žiūrėjo į fiziką rimtai. Manau, jūsų požiūriai sutampa. Jūs visą gyvenimą žiūrėjote į matematiką rimtai. Iš matematikos susikrovėte turtus ir dabar galite investuoti į tūkstančių vaikų ateitis Amerikoje ir už Amerikos ribų. Vadinasi, mokslas veda į tiesą? Matematika veikia?
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: Be abejonės. Matematika tikrai veikia. Tačiau man patiko ir darbas su Marilyn. Patiko labdara.
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: Ši mintis mane labai įkvepia... Žiūrėk į žinias rimtai ir jos atsipirks. Ačiū jums už šį pokalbį ir jūsų nepaprastą gyvenimą.
Thank you.
Jimas Simonsas!
Jim Simons!
(Applause)
(Plojimai.)