This is a photograph by the artist Michael Najjar, and it's real, in the sense that he went there to Argentina to take the photo. But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that. And what he's done is he's actually reshaped, digitally, all of the contours of the mountains to follow the vicissitudes of the Dow Jones index. So what you see, that precipice, that high precipice with the valley, is the 2008 financial crisis. The photo was made when we were deep in the valley over there. I don't know where we are now. This is the Hang Seng index for Hong Kong. And similar topography. I wonder why.
Esta é uma fotografia tirada pelo artista Michael Najjar, e é verdadeira, no sentido em que ele foi à Argentina para tirar esta foto. Mas também é uma ficção. Houve muito trabalho depois de tirá-la. Ele remodelou, digitalmente, todos os contornos das montanhas para que seguissem as vicissitudes do índice Dow Jones. Então o que aqui veem, este grande precipício com um vale, é a crise financeira de 2008. A foto foi tirada quando estávamos ali em baixo, no vale. Não sei onde estamos agora. Este é o índice Hang Seng, de Hong Kong. E uma topografia similar. Pergunto-me porquê.
And this is art. This is metaphor. But I think the point is that this is metaphor with teeth, and it's with those teeth that I want to propose today that we rethink a little bit about the role of contemporary math -- not just financial math, but math in general. That its transition from being something that we extract and derive from the world to something that actually starts to shape it -- the world around us and the world inside us. And it's specifically algorithms, which are basically the math that computers use to decide stuff. They acquire the sensibility of truth because they repeat over and over again, and they ossify and calcify, and they become real.
Isto é arte. Isto é uma metáfora. Mas eu acho que a questão é que isto é uma metáfora com dentes. É com esses dentes que eu quero propor, hoje, que repensemos um pouco no papel da matemática contemporânea — não só na matemática financeira, mas na matemática em geral. Ou seja, na transição duma coisa que extraímos e obtemos do mundo para uma coisa que lhe começa a dar forma, ao mundo à nossa volta e ao mundo dentro de nós. São especificamente os algoritmos, que são basicamente a matemática que os computadores usam para tomar decisões. Eles adquirem a sensibilidade da verdade, porque repetem e tornam a repetir, vezes sem conta. Ossificam-se, calcificam-se e tornam-se reais.
And I was thinking about this, of all places, on a transatlantic flight a couple of years ago, because I happened to be seated next to a Hungarian physicist about my age and we were talking about what life was like during the Cold War for physicists in Hungary. And I said, "So what were you doing?"
Eu estava a pensar nisto num voo transatlântico há uns anos, porque aconteceu eu ir sentado ao lado de um físico húngaro da minha idade. Falámos em como era a vida durante a Guerra Fria, para os físicos na Hungria. E eu disse: "O que é que vocês faziam?"
And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
E ele: "Normalmente destruíamos os escudos furtivos."
And I said, "That's a good job. That's interesting. How does that work?" And to understand that, you have to understand a little bit about how stealth works. And so -- this is an over-simplification -- but basically, it's not like you can just pass a radar signal right through 156 tons of steel in the sky. It's not just going to disappear. But if you can take this big, massive thing, and you could turn it into a million little things -- something like a flock of birds -- well then the radar that's looking for that has to be able to see every flock of birds in the sky. And if you're a radar, that's a really bad job.
E eu: "Esse é um bom trabalho. Interessante. "Como é que funciona?" Para percebermos isto, temos de perceber um pouco a tecnologia furtiva. Assim — esta é uma extrema simplificação — mas basicamente, não é como se pudéssemos simplesmente passar um sinal de radar através de 156 toneladas de aço no céu. Não vai pura e simplesmente desaparecer. Mas, se pudermos pegar nessas coisas enormes e transformá-las em milhões de coisinhas pequenas — como um bando de pássaros — o radar que estiver à procura delas tem de ser capaz de ver todos os bandos de pássaros no céu. Para um radar, isso é um trabalho péssimo.
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar. So we didn't use a radar; we built a black box that was looking for electrical signals, electronic communication. And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication, we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"
E ele disse: "Sim. Mas isso é se for um radar. "Por isso, não usamos um radar; "construíamos uma caixa negra que procurava sinais elétricos, "comunicação eletrónica. "Sempre que víamos um bando de pássaros dotado de comunicação eletrónica, "pensávamos que devia ter alguma coisa a ver com os americanos."
And I said, "Yeah. That's good. So you've effectively negated 60 years of aeronautic research. What's your act two? What do you do when you grow up?" And he said, "Well, financial services." And I said, "Oh." Because those had been in the news lately. And I said, "How does that work?" And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now, and I'm one of them." And I said, "What's the black box for Wall Street?"
Eu disse "Sim. Essa é boa. "Então vocês efetivamente negaram "60 anos de pesquisa aeronáutica. "Qual é o segundo ato? "O que fazem quando crescerem?" E ele disse: "Serviços financeiros." E eu disse: "Oh." Porque isso tem estado ultimamente nas notícias. E eu disse: "Como é que isso funciona?" E ele disse: "Há 2000 físicos em Wall Street, agora, "e eu sou um deles." E eu disse: "Qual é a caixa preta de Wall Street?"
And he said, "It's funny you ask that, because it's actually called black box trading. And it's also sometimes called algo trading, algorithmic trading." And algorithmic trading evolved in part because institutional traders have the same problems that the United States Air Force had, which is that they're moving these positions -- whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever -- they're moving a million shares of something through the market. And if they do that all at once, it's like playing poker and going all in right away. You just tip your hand. And so they have to find a way -- and they use algorithms to do this -- to break up that big thing into a million little transactions. And the magic and the horror of that is that the same math that you use to break up the big thing into a million little things can be used to find a million little things and sew them back together and figure out what's actually happening in the market.
E ele disse: "Tem piada que me pergunte, "porque chamam-lhe comércio de caixa preta. "E às vezes também lhe chamam comércio algorítmico." O comércio algorítmico evoluiu porque os investidores institucionais têm os mesmos problemas que a Força Aérea dos EUA teve, ou seja, movimentam as suas posições — seja Proctor & Gamble ou Accenture, tanto faz — movimentam milhões de ações de qualquer coisa pelo mercado. Se fizerem isso tudo de uma vez só, é como jogar póquer e apostar tudo na primeira jogada. Revelam o jogo todo. Então, precisam de encontrar uma forma e usam algoritmos para fazê-lo — quebrar o todo em milhões de pequenas transações. A magia e o horror disto é que a mesma matemática que é usada para quebrar o todo em milhões de pequenas coisas pode ser usada para encontrar milhões de coisas pequenas, uni-las novamente e descobrir o que está a acontecer no mercado.
So if you need to have some image of what's happening in the stock market right now, what you can picture is a bunch of algorithms that are basically programmed to hide, and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act. And all of that's great, and it's fine. And that's 70 percent of the United States stock market, 70 percent of the operating system formerly known as your pension, your mortgage.
Se precisarem de uma imagem do que está a acontecer agora no mercado de ações, o que podem imaginar um conjunto de algoritmos que são basicamente programados para esconder, e um conjunto de algoritmos programados para encontrá-los e agirem. Tudo isso é ótimo, é porreiro. E isso é 70% do mercado de ações americano, 70% do sistema operacional, antigamente conhecido como as nossas reformas... (Risos)
And what could go wrong? What could go wrong is that a year ago, nine percent of the entire market just disappears in five minutes, and they called it the Flash Crash of 2:45. All of a sudden, nine percent just goes away, and nobody to this day can even agree on what happened because nobody ordered it, nobody asked for it. Nobody had any control over what was actually happening. All they had was just a monitor in front of them that had the numbers on it and just a red button that said, "Stop."
...as nossas hipotecas. O que é que pode correr mal? O que pode correr mal é que há um ano, 9% de todo o mercado desapareceu no espaço de cinco minutos. Chamaram-lhe o "Flash Crash das 2 horas e 45". De repente, desapareceram 9%, e ainda ninguém até hoje consegue chegar a acordo sobre o que aconteceu, porque ninguém o ordenou, ninguém o pediu. Ninguém tinha controlo sobre o que estava a acontecer. Tudo que eles tinham era um monitor à frente que tinha números e um botão vermelho que dizia: "Parar."
And that's the thing, is that we're writing things, we're writing these things that we can no longer read. And we've rendered something illegible, and we've lost the sense of what's actually happening in this world that we've made. And we're starting to make our way. There's a company in Boston called Nanex, and they use math and magic and I don't know what, and they reach into all the market data and they find, actually sometimes, some of these algorithms. And when they find them they pull them out and they pin them to the wall like butterflies. And they do what we've always done when confronted with huge amounts of data that we don't understand -- which is that they give them a name and a story. So this is one that they found, they called the Knife, the Carnival, the Boston Shuffler, Twilight.
A questão é essa. Escrevemos coisas, escrevemos coisas que já não conseguimos ler. Demos origem a uma coisa ilegível. Perdemos a noção do que realmente está a acontecer neste mundo que construímos. Estamos a começar a fazer o nosso percurso. Há uma empresa em Boston chamada Nanex. Usam matemática e magia e não sei mais o quê. Têm acesso a todos os dados do mercado e encontram, às vezes, alguns desses algoritmos. Quando os encontram, extraem-nos e pregam-nos à parede como borboletas. Fazem o que sempre fizemos quando confrontados com grandes quantidades de dados que não entendemos — dão-lhe um nome e uma história. Este é um dos que eles encontraram, a que chamaram a Faca, o Carnaval, o Emplastro de Boston, o Crepúsculo.
And the gag is that, of course, these aren't just running through the market. You can find these kinds of things wherever you look, once you learn how to look for them. You can find it here: this book about flies that you may have been looking at on Amazon. You may have noticed it when its price started at 1.7 million dollars. It's out of print -- still ... (Laughter) If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain. A few hours later, it had gone up to 23.6 million dollars, plus shipping and handling. And the question is: Nobody was buying or selling anything; what was happening? And you see this behavior on Amazon as surely as you see it on Wall Street. And when you see this kind of behavior, what you see is the evidence of algorithms in conflict, algorithms locked in loops with each other, without any human oversight, without any adult supervision to say, "Actually, 1.7 million is plenty."
A piada é que eles não andam apenas no mercado. Podemos encontrar este tipo de coisas para onde quer que olhemos, depois de aprendermos a procurá-los. Podemos encontrá-los aqui: neste livro sobre moscas de que andámos à procura no Amazon. Podemos ter reparado nele quando o preço começou em 1,7 milhões de dólares. Está fora de impressão, mas... (Risos) se o tivéssemos comprado por 1,7 milhões, teria sido uma pechincha. Poucas horas depois, tinha aumentado para 23,6 milhões de dólares, mais os portes de envio. A questão é esta: Ninguém estava a comprar ou a vender; o que é que aconteceu? Este comportamento é visível na Amazon tal como se vê em Wall Street. Quando vemos este comportamento, estamos a ver a prova de algoritmos em conflito, algoritmos presos em círculos com outros algoritmos, sem vigilância humana, sem supervisão de um adulto que diga: "Na verdade, 1,7 milhões é muito."
(Laughter)
(Risos)
And as with Amazon, so it is with Netflix. And so Netflix has gone through several different algorithms over the years. They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others -- there's Dinosaur Planet; there's Gravity. They're using Pragmatic Chaos now. Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms, trying to do the same thing. It's trying to get a grasp on you, on the firmware inside the human skull, so that it can recommend what movie you might want to watch next -- which is a very, very difficult problem. But the difficulty of the problem and the fact that we don't really quite have it down, it doesn't take away from the effects Pragmatic Chaos has. Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms, determines, in the end, 60 percent of what movies end up being rented. So one piece of code with one idea about you is responsible for 60 percent of those movies.
Assim como acontece na Amazon, acontece na Netflix. A Netflix tem utilizado vários algoritmos ao longo dos anos. Começaram com o Cinemath, e tentaram vários outros — há o Dinosaur Planet; há o Gravity. Agora estão a usar o Pragmatic Chaos. O Pragmatic Chaos está, como todos os algoritmos da Netflix, a tentar fazer a mesma coisa. Está a tentar compreender a programação do" hardware do crânio humano, para poder recomendar que filme podemos querer ver em seguida — o que é um problema muito difícil. Mas a dificuldade do problema e o facto que ainda não entendemos, não elimina os efeitos que o Pragmatic Chaos tem. O Pragmatic Chaos, tal como todos os algoritmos da Netflix, acaba por determinar uns 60% dos filmes que acabam por ser alugados. Assim, um pedaço de código com uma ideia sobre cada um de nós, é responsável por 60% desses filmes.
But what if you could rate those movies before they get made? Wouldn't that be handy? Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood, and they have "story algorithms" -- a company called Epagogix. And you can run your script through there, and they can tell you, quantifiably, that that's a 30 million dollar movie or a 200 million dollar movie. And the thing is, is that this isn't Google. This isn't information. These aren't financial stats; this is culture. And what you see here, or what you don't really see normally, is that these are the physics of culture. And if these algorithms, like the algorithms on Wall Street, just crashed one day and went awry, how would we know? What would it look like?
E se nós pudéssemos avaliar esses filmes antes de serem feitos? Não seria útil? Há alguns cientistas de dados no Reino Unido, ou em Hollywood que têm "algoritmos de história" — é uma empresa chamada Epagogix. Podemos apresentar-lhes o nosso guião e eles podem dizer, quantitativamente, se é um filme de 30 milhões de dólares ou de 200 milhões de dólares. O facto é que isto não é o Google. Isto não são informações. Não são estatísticas financeiras; isto é cultura. O que vemos aqui, ou o que normalmente não vemos, é que isto é a física da cultura. Se estes algoritmos — como os algoritmos em Wall Street — um dia falhassem e dessem para o torto, como é que saberíamos? Qual seria o aspeto?
And they're in your house. They're in your house. These are two algorithms competing for your living room. These are two different cleaning robots that have very different ideas about what clean means. And you can see it if you slow it down and attach lights to them, and they're sort of like secret architects in your bedroom. And the idea that architecture itself is somehow subject to algorithmic optimization is not far-fetched. It's super-real and it's happening around you.
Eles estão em nossa casa. Estão na nossa casa. Há dois algoritmos que competem pela nossa sala de estar. São dois tipos de robôs de limpeza que têm ideias distintas quanto ao significado de limpeza. E podemos vê-lo se lhes reduzirmos a velocidade e os iluminarmos. São como arquitetos secretos no nosso quarto. A ideia de que a arquitetura em si está de certa forma sujeita à otimização algorítmica não é impossível. É muito real e está a acontecer à nossa volta.
You feel it most when you're in a sealed metal box, a new-style elevator; they're called destination-control elevators. These are the ones where you have to press what floor you're going to go to before you get in the elevator. And it uses what's called a bin-packing algorithm. So none of this mishegas of letting everybody go into whatever car they want. Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two, and everybody who wants to go to the third floor goes into car five. And the problem with that is that people freak out. People panic. And you see why. You see why. It's because the elevator is missing some important instrumentation, like the buttons. (Laughter) Like the things that people use. All it has is just the number that moves up or down and that red button that says, "Stop." And this is what we're designing for. We're designing for this machine dialect. And how far can you take that? How far can you take it? You can take it really, really far.
Sentimos mais isso quando estamos dentro duma caixa de metal fechada, dum elevador novo — são os elevadores de destino controlado, em que temos que escolher o andar para onde vamos antes de entrar no elevador. Usam um algoritmo 'bin-packing'. Portanto, nada daqueles disparates de deixar cada um entrar no elevador que quiser. Os que querem ir para o 10º andar vão para a cabina 2, e os que querem ir para o 3º andar vão para a cabina 5. O problema com isso é que as pessoas passam-se. As pessoas entram em pânico. E vemos porquê. É porque o elevador não tem componentes importantes, como os botões. (Risos) Como as coisas que as pessoas usam. Só tem o número que vai para cima ou para baixo e o botão vermelho que diz "Parar". É para isso que estamos a trabalhar. Estamos a trabalhar para esse dialeto de máquinas. Até onde é que isso pode levar? Até onde? Podemos levar isso muito longe.
So let me take it back to Wall Street. Because the algorithms of Wall Street are dependent on one quality above all else, which is speed. And they operate on milliseconds and microseconds. And just to give you a sense of what microseconds are, it takes you 500,000 microseconds just to click a mouse. But if you're a Wall Street algorithm and you're five microseconds behind, you're a loser. So if you were an algorithm, you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt who was hollowing out a skyscraper -- throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use, and just running steel on the floors to get ready for the stacks of servers to go in -- all so an algorithm could get close to the Internet.
Então, vou voltar a Wall Street, porque os algoritmos de Wall Street dependem sobretudo de um atributo, que é a velocidade. Funcionam em milissegundos e microssegundos. Só para vos dar uma ideia do que são microssegundos, levamos 500 000 microssegundos só para clicar no rato. Mas se um algoritmo de Wall Street estiver atrasado cinco microssegundos, é um perdedor. Se fôssemos um algoritmo procuraríamos um arquiteto como aquele que conheci em Frankfurt que estava a esvaziar um arranha-céus, a deitar fora toda a mobília, todas as infraestruturas para uso humano, sobrando apenas aço nos pisos preparados para receber as pilhas de servidores, tudo para que um algoritmo possa estar mais perto da Internet.
And you think of the Internet as this kind of distributed system. And of course, it is, but it's distributed from places. In New York, this is where it's distributed from: the Carrier Hotel located on Hudson Street. And this is really where the wires come right up into the city. And the reality is that the further away you are from that, you're a few microseconds behind every time. These guys down on Wall Street, Marco Polo and Cherokee Nation, they're eight microseconds behind all these guys going into the empty buildings being hollowed out up around the Carrier Hotel. And that's going to keep happening. We're going to keep hollowing them out, because you, inch for inch and pound for pound and dollar for dollar, none of you could squeeze revenue out of that space like the Boston Shuffler could.
Pensamos na Internet como um tipo de sistema distribuído. Claro que é, mas é distribuído a partir de locais diferentes. Em Nova Iorque, é distribuído daqui: o Carrier Hotel, localizado na Hudson Street. É daqui que saem os cabos pela cidade. Na verdade, se estivermos longe deste local, estaremos sempre atrasados uns microssegundos. Aqueles tipos em Wall Street, Marco Polo e Cherokee Nation, estão oito microssegundos atrasados em relação a estes tipos que andam pelos edifícios que estão a ser esvaziados em volta do Carrier Hotel. Isso continuará a acontecer. Vamos continuar a esvaziar edifícios, porque nenhum de nós, centímetro a centímetro libra a libra, e dólar a dólar, nenhum de nós conseguiria extrair lucro daquele espaço como o Emplastro de Boston consegue.
But if you zoom out, if you zoom out, you would see an 825-mile trench between New York City and Chicago that's been built over the last few years by a company called Spread Networks. This is a fiber optic cable that was laid between those two cities to just be able to traffic one signal 37 times faster than you can click a mouse -- just for these algorithms, just for the Carnival and the Knife. And when you think about this, that we're running through the United States with dynamite and rock saws so that an algorithm can close the deal three microseconds faster, all for a communications framework that no human will ever know, that's a kind of manifest destiny; and we'll always look for a new frontier.
Mas se vocês se afastarem veriam um fosso com 1.3 km entre Nova Iorque e Chicago que foi construído nos últimos anos por uma empresa chamada "Spread Networks". Isto é um cabo de fibra ótica. que foi estendido entre as duas cidades para poder enviar um sinal 37 vezes mais rápido do que clicar no rato, só para estes algoritmos, só para o Carnaval e a Faca. Se pensarem nisto, que estamos a percorrer os Estados Unidos com dinamite e serras para que um algoritmo possa fechar um negócio três microssegundos mais depressa, tudo para uma estrutura de comunicações que nenhum humano alguma vez conhecerá, isto é um tipo de destino manifesto; estaremos sempre à procura duma nova fronteira.
Unfortunately, we have our work cut out for us. This is just theoretical. This is some mathematicians at MIT. And the truth is I don't really understand a lot of what they're talking about. It involves light cones and quantum entanglement, and I don't really understand any of that. But I can read this map, and what this map says is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are, that's where people are, where the cities are, you're going to have to put the servers where the blue dots are to do that most effectively. And the thing that you might have noticed about those blue dots is that a lot of them are in the middle of the ocean. So that's what we'll do: we'll build bubbles or something, or platforms. We'll actually part the water to pull money out of the air, because it's a bright future if you're an algorithm.
Infelizmente, teremos muitas dificuldades. Isto é apenas teórico. Isto são alguns matemáticos no MIT. A verdade é que não compreendo bem grande parte do que falam. Envolve cones de luz e emaranhamento quântico, e eu não percebo muito sobre isso. Mas consigo ler este mapa. Este mapa diz que, se estivermos a tentar fazer dinheiro no mercado onde estão os pontos vermelhos, onde estão as pessoas e as cidades, temos que colocar os servidores onde estiverem os pontos azuis para fazer isso de forma mais eficaz. Podem reparar que muitos dos pontos azuis estão no meio do oceano. É isso que faremos: vamos construir bolhas, ou plataformas. Vamos separar a água para extrair dinheiro do ar, porque é um futuro risonho para um algoritmo.
(Laughter)
(Risos)
And it's not the money that's so interesting actually. It's what the money motivates, that we're actually terraforming the Earth itself with this kind of algorithmic efficiency. And in that light, you go back and you look at Michael Najjar's photographs, and you realize that they're not metaphor, they're prophecy. They're prophecy for the kind of seismic, terrestrial effects of the math that we're making. And the landscape was always made by this sort of weird, uneasy collaboration between nature and man. But now there's this third co-evolutionary force: algorithms -- the Boston Shuffler, the Carnival. And we will have to understand those as nature, and in a way, they are.
Mas não é o dinheiro que é interessante. É aquilo que o dinheiro motiva, que nos leva a transformer o planeta Terra com este tipo de eficácia algorítmica. A essa luz, voltamos e olhamos para as fotografias de Michael Najjar. Percebemos que não são uma metáfora, são uma profecia. São uma profecia para o tipo de efeitos sísmicos e terrestres da matemática que andamos a fazer. A paisagem foi sempre feita através desta estranha e inquietante colaboração entre a natureza e o homem. Mas agora há esta terceira força co-evolucionária: os algoritmos — o Emplastro de Boston, o Carnaval. Teremos que os compreender como natureza. De certa forma, é o que eles são.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)