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: Sunteți un fenomen în matematică. Ați predat la Harvard și MIT de la o vârstă fragedă. Apoi, ați fost chemat la NSA. Despre ce a fost vorba?
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: NSA, Agenția de Securitate Națională, nu m-a invitat. Știam că recrutează matematicieni de la Princeton pentru a decodifica coduri secrete și alte activități de acest fel. Știam că există. Aveau o strategie foarte bună. Îți permiteau să lucrezi jumătate din timp la ceea ce te interesa, iar în restul timpului trebuia să lucrezi pentru ei. Salariul era competitiv. Am fost atras irezistibil. M-am dus acolo.
CA: You were a code-cracker.
CA: Spărgeați coduri.
JS: I was.
JS: Da.
CA: Until you got fired.
CA: Până când ați fost concediat.
JS: Well, I did get fired. Yes.
JS: Da, până am fost concediat.
CA: How come?
CA: Cum s-a întâmplat?
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: Cum să se întâmple? Am fost concediat pentru că... era pe vremea războiului din Vietnam, iar șeful organizației pentru care lucram era un suporter înrăit al războiului și a scris un articol, publicat în New York Times, despre cum să câștigăm războiul din Vietnam. Eu nu am fost de acord cu acel război. L-am considerat stupid. Am trimis o scrisoare către Times, publicată ulterior, în care spuneam că nu toată lumea care lucrează pentru Maxwell Taylor – poate vi-l amintiți – îi împărtășește opiniile și mi-am exprimat propriile opinii...
CA: Oh, OK. I can see that would --
CA: Am înțeles.
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: Opinii care erau diferite de cele ale generalului Taylor. În final însă, nimeni nu a zis nimic. Mai târziu, când aveam 29 de ani, a venit un tânăr care s-a prezentat ca fiind corespondent pentru revista Newsweek. El dorea să îmi ia un interview și să afle ce fac în sprijinul opiniilor mele. I-am spus că acum mă ocup în principal de matematică, după ce se va sfârși războiul mă voi ocupa de treburile lor. Apoi am făcut singurul lucru inteligent pe care l-am făcut în acea zi. I-am spus șefului meu direct că am dat un interview. M-a întrebat despre ce am vorbit. I-am spus ce am zis, iar el a spus că trebuie să îl sune pe Taylor și cinci minute mai târziu am fost concediat. JS: N-a fost chiar rău.
CA: OK.
JS: But it wasn't bad.
CA: Pentru că ați continuat la Stony Brook
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?
și v-ați avansat cariera de matematician. Ați început să lucrați cu acest om. Cine e?
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: (Shing-Shen) Chern, a fost unul dintre cei mai mari matematicieni ai secolului. L-am cunoscut când eram doctorand la Berkley. Am avut câteva idei pe care i le-am prezentat și i-au plăcut. Am lucrat împreună la ce observaţi aici. Iată!
CA: It led to you publishing a famous paper together. Can you explain at all what that work was?
CA: Ați publicat împreună un articol care a devenit faimos. Ne-ați putea explica despre ce era vorba?
JS: No.
JS: Nu.
(Laughter)
(Râsete)
JS: I mean, I could explain it to somebody.
JS: Aș putea explica câtorva persoane.
(Laughter)
(Râsete)
CA: How about explaining this?
CA: Puteți explica asta?
JS: But not many. Not many people.
JS: Da, dar nu multor persoane.
CA: I think you told me it had something to do with spheres, so let's start here.
CA: Mi-ați spus că e legat de sfere. Haideți să pornim de aici.
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: Voi vorbi despre asta, dar înainte de a încerca să o explic, țin să spun că a fost matematică de valoare. Eu și Chern am fost foarte mândri de ea. A deschis o nouă sub-disciplină, care e acum în extindere. Cel mai interesant e că se aplică în fizică, despre care noi nu știam nimic sau cel puțin eu și nu cred că Chern știa mult mai mult. După aproape 10 ani de la publicarea articolului, Ed Witten de la Princeton au aplicat-o la teoria corzilor. În Rusia a fost aplicată la teoria materiei condensate. În prezent, invarianții Chern-Simons sunt larg răspândiți în fizică. A fost minunat. Nu aveam cunoștințe de fizică. Nu mi-a trecut prin cap niciodată că s-ar putea aplica în fizică. Însă asta e fascinat în matematică, nu știi niciodată unde te poate duce.
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: E incredibil. Am discutat despre cum evoluția modelează mintea umană care percepe sau nu realitatea. Cumva, ați inventat o teorie matematică, fără să cunoașteți fizică, iar două decenii mai târziu ați descoperit că e aplicată pentru a descrie în profunzime realitatea fizică care ne înconjoară. Cum e posibil?
JS: God knows.
JS: Dumnezeu știe.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Un fizician renumit pe nume Eugene Wigner a scris un eseu despre eficacitatea irațională a matematicii. Cumva, matematica, înrădăcinată în lumea reală – toți învățăm să numărăm, să măsurăm – se dezvoltă se la sine. De multe ori, teoremele matematice ne sar în ajutor în alte discipline. Teoria relativității de exemplu. Hermann Minkowski a creat geometria numerelor iar Einstein a realizat că e exact ce îi trebuia pentru a formula teoria relativității. Nu se știe niciodată. E un mister.
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity. Tell us about this.
CA: Ăsta e un exemplu de ingeniozitate matematică. Vorbiți-ne despre asta.
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: E o sferă înconjurată de o grilă, pătratele acelea. Ceea ce vă voi prezenta a fost descoperit de Leonhard Euler, un mare matematician al anilor 1700. Treptat a devenit un subiect foarte important în matematică algebra topologică, geometria. Iată despre ce e vorba: Are 8 vârfuri, 12 laturi, 6 fețe. Dacă scădem numărul de vârfuri din numărul de laturi și adăugăm numărul de fețe, obținem 2. E un număr frumos. Iată o altă variantă cu triunghiuri Acestea au 12 vârfuri, 30 de laturi și 20 de fețe. Numărul de vârfuri minus numărul de laturi plus numărul de fețe este tot 2. Această regulă este valabilă pentru orice fel de poligoane, triunghiuri, sau un amestec. Vârfurile minus laturile plus fețele este tot 2. Iată o altă formă. Acesta e un tor, sau forma unei gogoși. Aceste dreptunghiuri care îl acoperă au 16 vârfuri, 32 de laturi și 16 fețe. Diferența dintre numărul de vârfuri și numărul de laturi e 0, independent de forma geometrică aleasă. Dacă acoperim suprafața torului cu pătrate sau triunghiuri sau orice alt poligon, diferența e 0. Asta se numește caracteristică Euler și este un invariant topologic. E uimitor, oricum ai face, obții același răspuns. Această descoperire a propulsat în anii 1700 disciplina numită astăzi algebră topologică.
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: Munca dvs. a avansat această idee în teoria multidimensională, pentru obiecte multidimensionale unde ați descoperit noi invarianți?
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: Deja existau invarianți multidimensionali. Clasele Pontryagin, de fapt clasele Chern. Existau diverși invarianți. Mă străduiam să lucrez cu unul dintre ei și să îl modelez mai degrabă combinatorial decât cum era standard și asta a condus la ceea ce vedeți și la alte descoperiri. Dar dacă nu ar fi existat dl. Euler, care a scris aproape 70 de volume de matematică și a avut 13 copii, pe care se pare că îi legăna pe genunchi în timp ce scria, dacă nu ar fi fost dl. Euler,
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?
poate că nu am fi știut de acești invarianți. CA: Acum avem o idee despre cât de uimitoare e mintea dvs. Haideți să vorbim despre Renaștere. După ce ați devenit spărgător de coduri la NSA ați început să spargeți coduri în industria financiară. Probabil că nu ați apreciat teoria pieței eficiente. Cumva ați găsit o modalitate de a genera profituri uriașe pe parcursul a două decenii. Din câte am înțeles, e remarcabilă nu doar suma profiturilor, ci faptul că le-ați generat în condiții de volatilitate și risc foarte scăzute, comparativ cu alte fonduri mutuale. Cum ați făcut asta?
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: Am avut o echipă foarte bună. Când am început să fac tranzacții eram puțin sătul de matematică. Eram trecut bine de 30 de ani. Aveam ceva bani. Am făcut câteva tranzacții care au avut un randament bun. Am avut noroc să generez destul de mulți bani. Cred că a fost noroc. Cu siguranță nu a fost o predicție matematică. Analizând însă datele după un timp, am realizat că par să fie structurate. Am angajat câțiva matematicieni și am creat câteva modele ca atunci când lucram la IDA (Institutul de Analize de Apărare). Concepi un algoritm și îl testezi pe calculator. Merge? Nu merge? Și tot așa.
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: Putem să ne uităm? Ăsta e graficul tipic al unei mărfi. Mă uit la el și mă gândesc „E doar un zig-zag, poate cu o tendință de a merge în sus pe toată acea perioadă de timp.” Cum poți vedea în asta mai mult decât date arbitrare? JS: În trecut — ăsta e un grafic vechi — mărfurile sau cursul valutar
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.
aveau tendința să se miște într-o anumită direcție. Nu neapărat ușoara direcționalitate pe care o vedeți aici, ci periodicitate. Dacă doreai să faci o tranzacție considerând media ultimelor 20 de zile ar putea fi o predicție bună și puteai face bani. Acum câțiva ani un astfel de sistem ar fi funcționat, nu grozav, dar ar fi funcționat. O dată câștigi, o dată pierzi. O dată câștigi. E vorba despre un an întreg și per total puteai face bani pe această perioadă de timp. E un sistem arhaic.
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: Deci testați diferite perioade de timp și vedeți dacă, spre exemplu, o perioadă de 10 zile sau de 15 zile are putere de predicție.
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: Desigur, aș încerca asta și aș vedea ce funcționează mai bine. Tranzacțiile în direcția pieței mergeau bine în anii 60 și erau încă bune în anii 70, dar în anii 80 n-au mai mers.
CA: Because everyone could see that. So, how did you stay ahead of the pack?
CA: Era evident pentru toată lumea. Ce puteai face să o iei înaintea celorlalți?
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: Noi am căutat alte strategii pe termen mai scurt. Important era să acumulăm o cantitate uriașă de date și trebuia să o facem manual pe vremea aceea. Ne-am dus la Rezerva Federală și am copiat istoricul ratei dobânzilor pentru că nu exista pe calculator. Am adunat multe date și mulți oameni inteligenți. Asta a fost esențial. Nu știam cum să angajez oameni care să facă tranzacții de bază. Am angajat câțiva, unii au făcut bani, alții nu. Nu puteam face o afacere din asta. Însă știam cum să angajez oameni de știință pentru că aveam ceva experiență în sensul acesta. Asta e ceea ce am făcut. Treptat aceste modele au devenit din ce în ce mai bune.
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: Sunteți creditat că ați făcut ceva remarcabil la Renaștere și anume ați adunat acest grup de oameni care nu au fost doar niște angajați atrași de bani. Motivația lor era să facă matematică și știință interesantă.
JS: Well, I'd hoped that might be true. But some of it was money.
JS: Asta am sperat. Parțial însă era vorba de bani.
CA: They made a lot of money.
CA: Au câștigat o mulțime de bani.
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: N-aș putea spune că niciunul dintre ei n-a venit pentru bani. Cred că mulți au venit pentru bani, dar și pentru ca era interesant.
CA: What role did machine learning play in all this?
CA: Ce rol a jucat învățarea automată?
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: Într-un fel, ce am făcut a fost învățare automată. Am analizat o cantitate uriașă de date și am construit diverși algoritmi care să îi prezică evoluția. Nu era neapărat să reușim cu această abordare dar a funcționat.
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: Acești algoritmi predictivi pot fi foarte surprinzători, nu-i așa? V-ați uitat la tot ce e posibil: vremea, lungimea rochiilor, opinia politică.
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
JS: Da, nu am încercat lungimea rochiilor.
CA: What sort of things?
CA: Ce ați încercat?
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: De toate. Totul are potențial predictiv cu excepția lungimii hainelor. Vremea, rapoartele anuale, rapoartele trimestriale, istoricul datelor, volumul de date. Orice îți trece prin minte. Ne uităm la terabytes de date. Le analizăm. Căutăm anomaliile. După cum ai spus, teoria pieței eficiente nu e corectă.
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: Dar o anomalie singulară poate fi doar aleatoare. Secretul constă în a identifica o multitudine de anomalii și a descoperi cum sunt structurate.
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: O anomalie oarecare poate fi nesemnificativă dar dacă avem suficient de multe date putem spune dacă e semnificativă sau nu. O anomalie care persistă pentru un timp mai îndelungat e puțin probabil să fie aleatoare. Aceste anomalii sunt rare. E important să fim bine informați.
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: Mulți oameni sunt șocați de câte venituri sunt generate de fondurile mutuale și cât talent implică. Vă îngrijorează această industrie sau poate industria financiară în general? Că e ca și cum ați fugi cu un tren care poate sporește inegalitatea? Ce credeți despre ce se întâmplă în industria bancară?
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: Cred că în ultimii 3-4 ani fondurile mutuale nu au avut randamente foarte bune. Ne-am cumpărat lucruri scumpe, dar fondurile mutuale nu au avut o performanță pe măsură. După cum știți, piața comodităților a continuat să crească și raportul dintre preț și câștig a crescut. O mare parte din veniturile create în ultimii 5-6 ani nu au fost generate de fondurile mutuale. Oamenii mă întrebau ce e un fond mutual? Și le spuneam Unu și 20. Ceea ce înseamnă că acum e 2 și 20 e 2% comision fix și 20% din profit. Fondurile mutuale sunt de diverse feluri.
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
CA: Se spune că ați cerut un comision mai mare.
JS: We charged the highest fees in the world at one time. Five and 44, that's what we charge.
JS: Am cerut cel mai mare comision care a fost cerut vreodată. 5 și 44, asta am cerut.
CA: Five and 44. So five percent flat, 44 percent of upside. You still made your investors spectacular amounts of money.
CA: 5 și 44. 5% fix și 44% din profit. Ați generat mulți bani investitorilor dvs.
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: Da, am avut randamente bune. Oamenii s-au revoltat. Cum puteți cere comisioane așa de mari? Am spus, „vă puteți retrage”. „Dar cum pot câștiga mai mult”, întrebau oamenii?
(Laughter)
(Râsete)
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.
La un moment dat i-am cumpărat pe toți investitorii pentru că fondul are o capacitate.
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 trebui să ne îngrijorăm că fondurile mutuale atrag prea mulți oamenii talentați spre deosebire de alte probleme mondiale?
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: Nu sunt numai matematicieni. Angajăm astronomi și fizicieni. Nu cred că trebuie să ne îngrijorăm prea mult. E o industrie destul de mică. Penetrarea științei în lumea investitorilor a dus la îmbunătățiri. A redus volatilitatea și a mărit fondurile lichide. Diferența dintre prețul de vânzare și de cumpărare e mai mică. Nu sunt prea îngrijorat că Einstein va deschide un fond mutual.
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: Sunteți la un moment în viață în care investiți în celălat capăt al spectrului. Practic, promovați matematica în America. Aceasta e soția dvs., Marilyn. Împreună lucrați la acțiuni caritable. Spuneți-ne despre asta.
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 a inițiat – iat-o, frumoasa mea soție – ea a înființat fundația acum 20 de ani, cred ca în '94. Eu zic că în '93, ea zice că in '94, dar într-unul dintre acești doi ani.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Am înființat fundația ca o modalitate convenabilă de a dona. Ea ținea contabilitatea. Nu am avut o viziune la vremea aceea, însă treptat s-a profilat o viziune. Aceea de a ne concentra pe matematică și științe, pe cercetare fundamentală. Și asta am făcut. Acum 6 ani am plecat de la Renaissance ca să lucrez la fundație.
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: Matematică pentru America este practic o investiție în profesorii de matematică din întreaga țară prin care li se oferă un venit suplimentar, sprijin și pregătire profesională într-o încercare de a crește eficiența și motivația predării.
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: În loc să criticăm profesorii slabi, ceea ce a dat naștere unor probleme morale în comunitatea de educatori, în special în matematică și științe, ne concentrăm pe aprecierea și recompensarea celor buni. Le oferim bani în plus, 15.000$ pe an. Avem 800 de profesori de matematică și științe în școlile publice din New York recunoscuți de fundație. Există un mare sprijin moral pentru ei. Rămân în domeniul lor. Anul viitor vor fi 1000, adică 10% din profesorii de matematică și științe din școlile publice din New York.
(Applause)
(Aplauze)
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, ăsta e un alt proiect filantropic pe care îl sprijini. Cercetări asupra originii vieții. Ce vedem aici? JS: Numai puțin. Îți voi spune ce vedem. Care e originea vieții e o întrebare fascinantă. Cum am ajuns aici? Există două întrebări fundamentale Mai întâi, care au fost tranzițiile de la geologie la biologie care ne-au permis existența? Cealaltă întrebare e care a fost începutul? Cu ce materiale – dacă a fost materie – am lucrat pe parcurs? Acestea sunt două întrebări foarte interesante. Prima întrebare e o cale de tortură de la geologie la ARN. Cum s-a produs această schimbare? Iar cealaltă, ce materiale avem la îndemână? Mai mult decât credem. Aici vedeți o stea în curs de formare. Anual în Calea Lactee, care are 100 de miliarde de stele, sunt create cam 2 stele noi. Nu mă întrebați cum. Ele sunt create. Durează aproximativ un milion de ani până se stabilizează În orice clipă, există aproximativ 2 milioane de stele în formare în stare staționară. Aceea e în perioada de stabilizare. E înconjurată de gunoi, particule de praf. Probabil va forma un sistem solar sau ce va forma ea. Dar partea interesantă e că în praful care încojoară o stea în formare s-au descoperit recent molecule organice esențiale. Nu numai molecule ca metanul, ci formaldehide și cianuri, molecule care sunt cărămizile, seminţele, dacă vreţi, ale vieții Poate că e tipic. Poate e tipic că planetele din univers sunt create din aceste elemente de bază. Dar înseamnă asta că va exista viață pe aceste planete? Poate. Întrebarea e cât de chinuitoare e această cale de la acele elemente primare până la viața însăși, în condițiile în care majoritatea planetelor sunt aride.
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: Pentru dvs. personal, un răspuns la întrebarea de unde venim și cum s-a întâmplat, vi-l doriți foarte mult.
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: Mi-ar place grozav și aș vrea să știu dacă această cale e atât de chinuitoare și de puțin probabilă încât indiferent de materialele primare, noi am putea fi unici. Pe de altă parte, considerând tot acest praf organic care plutește în atmosferă am putea avea sute de prieteni în spațiu. Ar fi minunat să știm.
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: Jim, cu câțiva ani în urmă, am avut ocazia să vorbesc cu Elon Musk și l-am întrebat care e secretul succesului lui. Mi-a răspuns că e faptul că a luat fizica în serios. Ascultându-vă, mă gândesc că faptul că ați luat matematica în serios v-a condus întreaga viață, v-a adus o bogăție uriașă, iar acum vă permite să investiți în viitorul a mii de copii din America și alte părți ale lumii. E posibil ca științele să dea rezultate? Ca matematica să dea rezultate?
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: Matematica cu siguranță duce la rezultate. E o plăcere. Să lucrez împreună cu Marilyn în scopuri caritabile mă împlinește.
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: Mă gândesc – e o idee care mă inspiră – că luând cunoașterea în serios obținem înapoi mult mai mult. Vă mulțumesc că ați împărtășit cu noi extraordinara poveste a vieții dvs.
Thank you.
Jim Simons!
Și pentru că ați venit la TED.
(Applause)
Mulțumesc.