TED2015
Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street
Джим Саймънс: Изключително интервю с математика, който разби Уол Стрийт
Filmed:
Readability: 4
2,981,452 views
Джим Саймънс е математик и криптоаналитик, който проумява, че сложната математика, която използва, за да разбива кодове, може да помогне за обяснението на тенденции във финансите. Милиарди по-късно той подпомага следващото поколение учители по математика и учени. Крис Андерсън от TED сяда да говори със Саймънс за необикновения му живот в числа.
Jim Simons - Philanthropist, mathematician
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy. Full bio
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Chris Anderson: You were something
of a mathematical phenom.
of a mathematical phenom.
0
817
2834
Крис Андерсън: Вие бяхте
феномен в математиката.
феномен в математиката.
Макар и млад, вече бяхте преподавал
в Харвард и МТИ.
в Харвард и МТИ.
00:15
You had already taught at Harvard
and MIT at a young age.
and MIT at a young age.
1
3675
3064
00:18
And then the NSA came calling.
2
6763
2190
И тогава са ви посетили от АНС.
00:21
What was that about?
3
9464
1204
За какво?
00:23
Jim Simons: Well the NSA --
that's the National Security Agency --
that's the National Security Agency --
4
11207
3923
Джим Саймънс: От АНС - това е Агенцията
за национална сигурност -
за национална сигурност -
00:27
they didn't exactly come calling.
5
15154
1969
не дойдоха точно на посещение.
00:29
They had an operation at Princeton,
where they hired mathematicians
where they hired mathematicians
6
17465
4474
Те имаха операция в Принстън, където
наемаха математици,
наемаха математици,
00:33
to attack secret codes
and stuff like that.
and stuff like that.
7
21963
2942
за да разгадават тайни кодове
и други такива неща.
и други такива неща.
00:37
And I knew that existed.
8
25294
1672
Aз знаех, че съществуват.
00:39
And they had a very good policy,
9
27315
2180
Имаха много добра политика,
00:41
because you could do half your time
at your own mathematics,
at your own mathematics,
10
29519
3850
защото можеш да ползваш половината си
време за собствени изследвания,
време за собствени изследвания,
00:45
and at least half your time
working on their stuff.
working on their stuff.
11
33393
3484
и поне половината време работиш
по техните неща.
по техните неща.
00:49
And they paid a lot.
12
37559
1474
И плащаха много.
00:51
So that was an irresistible pull.
13
39057
3051
Така че, изкушението беше неустоимо.
00:54
So, I went there.
14
42132
1912
И така, отидох там.
00:56
CA: You were a code-cracker.
15
44068
1338
КА: Бил сте разбивач на кодове.
00:57
JS: I was.
16
45430
1166
ДС: Да.
КА: Докато не ви уволниха.
00:58
CA: Until you got fired.
17
46620
1157
00:59
JS: Well, I did get fired. Yes.
18
47801
1583
ДС: Да, наистина ме уволниха.
01:01
CA: How come?
19
49408
1245
КА: Как се случи?
01:03
JS: Well, how come?
20
51280
1333
ДС: Ами, как се случи...
01:05
I got fired because,
well, the Vietnam War was on,
well, the Vietnam War was on,
21
53611
4956
Уволниха ме, защото
бушуваше Виетнамската война
бушуваше Виетнамската война
01:10
and the boss of bosses in my organization
was a big fan of the war
was a big fan of the war
22
58591
5738
и шефът на шефовете в моята организация
беше голям привърженик на войната
беше голям привърженик на войната
01:16
and wrote a New York Times article,
a magazine section cover story,
a magazine section cover story,
23
64353
4395
и написа статия в Ню Йорк Таймс,
чието заглавие излезе на корицата,
чието заглавие излезе на корицата,
01:20
about how we would win in Vietnam.
24
68772
1770
за това как ще спечелим във Виетнам.
01:22
And I didn't like that war,
I thought it was stupid.
I thought it was stupid.
25
70566
3129
А аз не харесвах тази война,
мислех я за глупава.
мислех я за глупава.
01:25
And I wrote a letter to the Times,
which they published,
which they published,
26
73719
2665
И написах писмо до Таймс,
което те публикуваха,
което те публикуваха,
01:28
saying not everyone
who works for Maxwell Taylor,
who works for Maxwell Taylor,
27
76408
4014
с текст, че не всички, които
работят за Максуел Тейлър,
работят за Максуел Тейлър,
01:32
if anyone remembers that name,
agrees with his views.
agrees with his views.
28
80446
4686
ако някой помни това име,
споделят неговата гледна точка.
споделят неговата гледна точка.
01:37
And I gave my own views ...
29
85553
1658
И аз дадох моята гледна точка...
01:39
CA: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
КА: Ясно. Разбирам, че това...
01:41
JS: ... which were different
from General Taylor's.
from General Taylor's.
31
89423
2555
ДС:...която се различаваше
от тази на генерал Тейлър.
от тази на генерал Тейлър.
01:44
But in the end, nobody said anything.
32
92002
1906
Накрая никой не каза нищо.
01:45
But then, I was 29 years old at this time,
and some kid came around
and some kid came around
33
93932
3701
Но все пак тогава бях на 29 години
и някакво хлапе дойде
и някакво хлапе дойде
01:49
and said he was a stringer
from Newsweek magazine
from Newsweek magazine
34
97657
3088
и каза, че пише за списание Нюзуик,
01:52
and he wanted to interview me
and ask what I was doing about my views.
and ask what I was doing about my views.
35
100769
5367
иска да ме интервюира и попита
какво правя с възгледите си.
какво правя с възгледите си.
01:58
And I told him, "I'm doing
mostly mathematics now,
mostly mathematics now,
36
106160
3899
Казах му: "В момента правя
преди всичко математика.
преди всичко математика.
02:02
and when the war is over,
then I'll do mostly their stuff."
then I'll do mostly their stuff."
37
110083
3373
а когато войната свърши,
ще правя повече техни неща."
ще правя повече техни неща."
02:06
Then I did the only
intelligent thing I'd done that day --
intelligent thing I'd done that day --
38
114123
2825
После направих единственото
разумно нещо в този ден
разумно нещо в този ден
02:08
I told my local boss
that I gave that interview.
that I gave that interview.
39
116972
4157
казах на прекия си шеф,
че съм дал интервюто.
че съм дал интервюто.
02:13
And he said, "What'd you say?"
40
121153
1459
Той ме попита: "Какво каза?"
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
и аз му казах какво съм казал.
02:16
And then he said,
"I've got to call Taylor."
"I've got to call Taylor."
42
124126
2315
Тогава той каза:
"Трябва да се обадя на Тейлър."
"Трябва да се обадя на Тейлър."
02:18
He called Taylor; that took 10 minutes.
43
126465
2377
Обади му се, това отне 10 минути.
02:20
I was fired five minutes after that.
44
128866
2262
Бях уволнен 5 минути след това.
02:23
CA: OK.
45
131590
1222
КА: Ясно.
02:24
JS: But it wasn't bad.
46
132836
1151
ДС: Но не беше лошо.
02:26
CA: It wasn't bad,
because you went on to Stony Brook
because you went on to Stony Brook
47
134011
2493
КА: Не беше лошо , защото
отидохте в Стоуни Брук
отидохте в Стоуни Брук
02:28
and stepped up your mathematical career.
48
136528
3133
и започнахте кариера като математик.
02:31
You started working with this man here.
49
139685
2452
Започнахте да работите с този човек тук.
02:34
Who is this?
50
142161
1164
Кой е той?
02:36
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.
51
144352
1412
ДС: О, (Шинг Шен) Чърн.
02:37
Chern was one of the great
mathematicians of the century.
mathematicians of the century.
52
145788
3104
Чърн беше един от великите
математици на века.
математици на века.
02:40
I had known him when
I was a graduate student at Berkeley.
I was a graduate student at Berkeley.
53
148916
5233
Запознах се с него, докато
учех за степен в Бъркли.
учех за степен в Бъркли.
02:46
And I had some ideas,
54
154173
1871
Имах няколко идеи,
02:48
and I brought them to him
and he liked them.
and he liked them.
55
156068
2447
представих му ги и той ги хареса.
02:50
Together, we did this work
which you can easily see up there.
which you can easily see up there.
56
158539
6626
Заедно направихме това, което
виждате там горе.
виждате там горе.
02:57
There it is.
57
165189
1150
Ето го.
02:59
CA: It led to you publishing
a famous paper together.
a famous paper together.
58
167198
3606
КА: Това доведе до публикуването на
известен труд заедно.
известен труд заедно.
03:02
Can you explain at all what that work was?
59
170828
3238
Можете ли въобще да обясните каква
беше тази разработка?
беше тази разработка?
03:07
JS: No.
60
175028
1158
ДС: Не.
03:08
(Laughter)
61
176210
2274
(Смях)
03:10
JS: I mean, I could
explain it to somebody.
explain it to somebody.
62
178966
2064
ДС: Имам предвид, че мога
да я обясня на някого.
да я обясня на някого.
03:13
(Laughter)
63
181054
2075
(Смях)
03:15
CA: How about explaining this?
64
183153
1864
КА: А как ще обясните това?
03:17
JS: But not many. Not many people.
65
185041
2729
ДС: Но не на много хора.
03:21
CA: I think you told me
it had something to do with spheres,
it had something to do with spheres,
66
189144
2814
КА: Мисля, че ми казахте ,
че има нещо общо със сфери,
че има нещо общо със сфери,
03:23
so let's start here.
67
191982
1862
така че, нека да започнем оттам.
03:25
JS: Well, it did,
but I'll say about that work --
but I'll say about that work --
68
193868
3600
ДС: Е, да , но за нея ще кажа –
03:29
it did have something to do with that,
but before we get to that --
but before we get to that --
69
197492
3200
има общо с тях, но
преди да стигнем дотам –
преди да стигнем дотам –
03:32
that work was good mathematics.
70
200716
3540
тази разработка беше добра математика.
03:36
I was very happy with it; so was Chern.
71
204280
2492
Много съм доволен от нея, а също и Чърн.
03:39
It even started a little sub-field
that's now flourishing.
that's now flourishing.
72
207910
4176
Тя дори създаде малка под-област,
която сега процъфтява.
която сега процъфтява.
03:44
But, more interestingly,
it happened to apply to physics,
it happened to apply to physics,
73
212638
5294
Но, по-интересното е,
че се оказа приложима във физиката,
че се оказа приложима във физиката,
03:49
something we knew nothing about --
at least I knew nothing about physics,
at least I knew nothing about physics,
74
217956
4295
нещо, от което ние не разбирахме -
поне аз не разбирах нищо от физика,
поне аз не разбирах нищо от физика,
03:54
and I don't think Chern
knew a heck of a lot.
knew a heck of a lot.
75
222275
2282
а не мисля, че и Чърн знаеше много.
03:56
And about 10 years
after the paper came out,
after the paper came out,
76
224581
3963
И около 10 години след като
работата бе публикувана,
работата бе публикувана,
04:00
a guy named Ed Witten in Princeton
started applying it to string theory
started applying it to string theory
77
228568
4480
човек на име Ед Уитън от Принстън,
започна да я прилага в теория на струните
започна да я прилага в теория на струните
04:05
and people in Russia started applying it
to what's called "condensed matter."
to what's called "condensed matter."
78
233072
4852
и в Русия започнаха да я прилагат при
така наречената "кондензирана материя".
така наречената "кондензирана материя".
04:09
Today, those things in there
called Chern-Simons invariants
called Chern-Simons invariants
79
237948
4893
Днес, онези неща в нея, наречени
инварианти на Чърн-Саймънс
инварианти на Чърн-Саймънс
04:14
have spread through a lot of physics.
80
242865
1865
са се разпространили доста във физиката.
04:16
And it was amazing.
81
244754
1174
И това е изумително.
04:17
We didn't know any physics.
82
245952
1365
Ние не разбирахме от физика.
04:19
It never occurred to me
that it would be applied to physics.
that it would be applied to physics.
83
247714
2854
Никога не ми е хрумвало, че
ще се приложи във физиката.
ще се приложи във физиката.
04:22
But that's the thing about mathematics --
you never know where it's going to go.
you never know where it's going to go.
84
250592
3788
Но това е особеното при математиката -
никога не знаеш къде ще отиде.
никога не знаеш къде ще отиде.
04:26
CA: This is so incredible.
85
254404
1492
КА: Това е невероятно.
04:27
So, we've been talking about
how evolution shapes human minds
how evolution shapes human minds
86
255920
4364
Говорихме за това как еволюцията
оформя човешкия ум,
оформя човешкия ум,
04:32
that may or may not perceive the truth.
87
260308
2508
като го прави възприемчив
за истината или обратното.
за истината или обратното.
04:34
Somehow, you come up
with a mathematical theory,
with a mathematical theory,
88
262840
3313
Вие някак си създадохте
математическа теория,
математическа теория,
04:38
not knowing any physics,
89
266177
1848
без въобще да познавате физиката,
04:40
discover two decades later
that it's being applied
that it's being applied
90
268049
2498
за да откриете две десетилетия
по-късно, че тя се прилага,
по-късно, че тя се прилага,
04:42
to profoundly describe
the actual physical world.
the actual physical world.
91
270571
3031
за да опише изчерпателно
реалния физически свят.
реалния физически свят.
04:45
How can that happen?
92
273626
1153
Как е възможно това?
04:46
JS: God knows.
93
274803
1157
ДС: Господ знае как.
04:47
(Laughter)
94
275984
2110
(Смях)
04:50
But there's a famous physicist
named [Eugene] Wigner,
named [Eugene] Wigner,
95
278849
3150
Но има един известен физик
на име (Юджийн) Уигнър,
на име (Юджийн) Уигнър,
04:54
and he wrote an essay on the unreasonable
effectiveness of mathematics.
effectiveness of mathematics.
96
282023
5588
който написа есе за абсурдната
ефективност на математиката.
ефективност на математиката.
04:59
Somehow, this mathematics,
which is rooted in the real world
which is rooted in the real world
97
287635
3952
Някак си, математиката, която е
в основата на реалния свят
в основата на реалния свят
05:03
in some sense -- we learn to count,
measure, everyone would do that --
measure, everyone would do that --
98
291611
4995
в някакъв смисъл - учим се да броим,
да мерим, всеки го прави -
да мерим, всеки го прави -
05:08
and then it flourishes on its own.
99
296630
1830
после разцъфтява сама за себе си.
05:10
But so often it comes
back to save the day.
back to save the day.
100
298976
2841
Но толкова често се връща,
за да спаси положението.
за да спаси положението.
05:14
General relativity is an example.
101
302293
2178
Теорията на относителността е пример.
05:16
[Hermann] Minkowski had this geometry,
and Einstein realized,
and Einstein realized,
102
304495
3117
[Херман] Минковски е имал геометрията
и Айнщайн осъзнал:
и Айнщайн осъзнал:
05:19
"Hey! It's the very thing
in which I can cast general relativity."
in which I can cast general relativity."
103
307636
3847
"Хей! Точно това ми трябва, за да
изчисля теорията на относителността."
изчисля теорията на относителността."
05:23
So, you never know. It is a mystery.
104
311507
3112
Така, че никога не знаем. Това е мистерия.
05:27
It is a mystery.
105
315056
1217
Мистерия е.
05:28
CA: So, here's a mathematical
piece of ingenuity.
piece of ingenuity.
106
316297
3296
КА: Ето едно математическо изобретение.
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
Разкажете ни за него.
05:32
JS: Well, that's a ball -- it's a sphere,
and it has a lattice around it --
and it has a lattice around it --
108
320983
5924
ДС: Това е топка - тя е сфера
и е обвита в мрежа -
и е обвита в мрежа -
05:38
you know, those squares.
109
326931
1573
виждате онези квадрати.
05:42
What I'm going to show here was
originally observed by [Leonhard] Euler,
originally observed by [Leonhard] Euler,
110
330697
4906
Това, което ще ви покажа е наблюдавано
най-напред от [Леонард] Ойлер,
най-напред от [Леонард] Ойлер,
05:47
the great mathematician, in the 1700s.
111
335627
2254
великият математик, в началото на 18 век.
05:50
And it gradually grew to be
a very important field in mathematics:
a very important field in mathematics:
112
338223
5181
После постепенно е прераснало
в много важна част от математиката -
в много важна част от математиката -
05:55
algebraic topology, geometry.
113
343428
2334
алгебрична топология, геометрия.
05:59
That paper up there had its roots in this.
114
347039
4364
Тази разработка горе произлиза от него.
06:03
So, here's this thing:
115
351427
1834
И така, ето го -
06:05
it has eight vertices,
12 edges, six faces.
12 edges, six faces.
116
353285
4452
има 8 върха, 12 ръба,
6 лица.
6 лица.
06:09
And if you look at the difference --
vertices minus edges plus faces --
vertices minus edges plus faces --
117
357761
3830
И ако намерим разликата -
върхове минус ръбове плюс лица -
върхове минус ръбове плюс лица -
06:13
you get two.
118
361615
1152
получаваме две.
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
362791
2219
Добре, две. Това е хубаво число.
06:17
Here's a different way of doing it --
these are triangles covering --
these are triangles covering --
120
365034
4248
Има и друг начин да го получим –
покриваме с триъгълници -
покриваме с триъгълници -
06:21
this has 12 vertices and 30 edges
121
369306
4577
имаме 12 върха, 30 ръба
06:25
and 20 faces, 20 tiles.
122
373907
4195
и 20 лица, 20 плочки.
06:30
And vertices minus edges
plus faces still equals two.
plus faces still equals two.
123
378576
4591
И върхове минус ръбове плюс лица
пак е равно на две.
пак е равно на две.
06:35
And in fact, you could do this
any which way --
any which way --
124
383191
2847
Всъщност, можете да го направите
по какъвто и да е начин,
по какъвто и да е начин,
06:38
cover this thing with all kinds
of polygons and triangles
of polygons and triangles
125
386062
3398
като покриете топката с всички видове
многоъгълници и триъгълници
многоъгълници и триъгълници
06:41
and mix them up.
126
389484
1320
и ги разбъркате.
06:42
And you take vertices minus edges
plus faces -- you'll get two.
plus faces -- you'll get two.
127
390828
3279
Взимате върхове минус ръбове
плюс лица и получавате две.
плюс лица и получавате две.
06:46
Here's a different shape.
128
394131
1611
Ето и друга форма.
06:48
This is a torus, or the surface
of a doughnut: 16 vertices
of a doughnut: 16 vertices
129
396480
5250
Това е тор или повърхнината
на поничка с 16 върха,
на поничка с 16 върха,
06:53
covered by these rectangles,
32 edges, 16 faces.
32 edges, 16 faces.
130
401754
4244
покрита с правоъгълници, 32 ръба, 16 лица.
06:58
Vertices minus edges comes out to be zero.
131
406530
2684
Върхове минус ръбове плюс лица дава нула.
07:01
It'll always come out to zero.
132
409238
1475
Винаги получавате нула.
07:02
Every time you cover a torus
with squares or triangles
with squares or triangles
133
410737
4310
Всеки път щом покриете тор
с квадрати или триъгълници
с квадрати или триъгълници
07:07
or anything like that,
you're going to get zero.
you're going to get zero.
134
415071
3935
или нещо подобно,
получавате нула.
получавате нула.
07:12
So, this is called
the Euler characteristic.
the Euler characteristic.
135
420514
2390
Това се нарича Ойлерова характеристика.
07:14
And it's what's called
a topological invariant.
a topological invariant.
136
422928
3449
И е така нареченият
топологичен инвариант.
топологичен инвариант.
07:18
It's pretty amazing.
137
426849
1156
Това е изумително.
07:20
No matter how you do it,
you're always get the same answer.
you're always get the same answer.
138
428029
2791
Без значение как, винаги
ще получим същия отговор.
ще получим същия отговор.
07:22
So that was the first sort of thrust,
from the mid-1700s,
from the mid-1700s,
139
430844
6299
Това беше първият тласък
от средата на 18 век
от средата на 18 век
07:29
into a subject which is now called
algebraic topology.
algebraic topology.
140
437167
3769
към един предмет, който
сега се нарича алгебрична топология.
сега се нарича алгебрична топология.
07:32
CA: And your own work
took an idea like this and moved it
took an idea like this and moved it
141
440960
2983
КА: И в работата си вие взехте
тази идея и я развихте
тази идея и я развихте
07:35
into higher-dimensional theory,
142
443967
2449
в много-измерна теория,
07:38
higher-dimensional objects,
and found new invariances?
and found new invariances?
143
446440
3088
много-измерни обекти и
открихте нови инварианти?
открихте нови инварианти?
07:41
JS: Yes. Well, there were already
higher-dimensional invariants:
higher-dimensional invariants:
144
449552
4643
ДС: Да. Е, вече имаше
много-измерни инварианти -
много-измерни инварианти -
07:46
Pontryagin classes --
actually, there were Chern classes.
actually, there were Chern classes.
145
454219
4457
Класове на Понтрягин,
всъщност, имаше и класове на Чърн.
всъщност, имаше и класове на Чърн.
07:50
There were a bunch
of these types of invariants.
of these types of invariants.
146
458700
3548
Имаше куп такива инварианти.
07:54
I was struggling to work on one of them
147
462272
4135
Аз се мъчех да работя по един от тях
07:58
and model it sort of combinatorially,
148
466431
4203
и някак си да го моделирам комбинаторно
08:02
instead of the way it was typically done,
149
470658
3022
вместо да използвам обичайния начин,
08:05
and that led to this work
and we uncovered some new things.
and we uncovered some new things.
150
473704
4359
и това доведе до тази разработка,
открихме някои нови неща.
открихме някои нови неща.
08:10
But if it wasn't for Mr. Euler --
151
478087
3501
Но ако не беше г-н Ойлер,
08:13
who wrote almost 70 volumes of mathematics
152
481612
3981
който е написал почти 70 тома математика
08:17
and had 13 children,
153
485617
1731
и е имал 13 деца,
08:19
who he apparently would dandle on his knee
while he was writing --
while he was writing --
154
487372
6442
които очевидно е дондуркал на коляното си,
докато е пишел,
докато е пишел,
08:25
if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't
perhaps be these invariants.
perhaps be these invariants.
155
493838
5774
ако не беше г-н Ойлер, най-вероятно
нямаше да съществуват инварианти.
нямаше да съществуват инварианти.
08:32
CA: OK, so that's at least given us
a flavor of that amazing mind in there.
a flavor of that amazing mind in there.
156
500157
4097
КА: Добре, това ни дава представа
за удивителния му ум.
за удивителния му ум.
08:36
Let's talk about Renaissance.
157
504804
1543
Да поговорим за Ренесанс.
08:38
Because you took that amazing mind
and having been a code-cracker at the NSA,
and having been a code-cracker at the NSA,
158
506371
5856
Защото използвахте този удивителен ум и
с опита си като разбивач на кодове в АНС,
с опита си като разбивач на кодове в АНС,
08:44
you started to become a code-cracker
in the financial industry.
in the financial industry.
159
512251
3229
започнахте да разбивате кодове
и във финансовата индустрия.
и във финансовата индустрия.
08:47
I think you probably didn't buy
efficient market theory.
efficient market theory.
160
515504
2690
Вероятно не сте купил
резултатна теория за пазара.
резултатна теория за пазара.
08:50
Somehow you found a way of creating
astonishing returns over two decades.
astonishing returns over two decades.
161
518218
6387
Открил сте начин да постигнете удивителна
възвръщаемост за две десетилетия.
възвръщаемост за две десетилетия.
08:56
The way it's been explained to me,
162
524629
1671
Според това, което ми обясниха,
08:58
what's remarkable about what you did
wasn't just the size of the returns,
wasn't just the size of the returns,
163
526324
3499
значимостта на постижението не е
само в огромната възвръщаемост,
само в огромната възвръщаемост,
09:01
it's that you took them
with surprisingly low volatility and risk,
with surprisingly low volatility and risk,
164
529847
3883
а в изненадващо ниските
променливост и риск
променливост и риск
09:05
compared with other hedge funds.
165
533754
1824
в сравнение с други хедж фондове.
09:07
So how on earth did you do this, Jim?
166
535602
1929
Как, за бога, направихте това, Джим?
09:10
JS: I did it by assembling
a wonderful group of people.
a wonderful group of people.
167
538071
4111
ДС: Като събрах чудесна група хора.
09:14
When I started doing trading, I had
gotten a little tired of mathematics.
gotten a little tired of mathematics.
168
542206
3956
Когато започна да търгувам,
бях леко изморен от математиката.
бях леко изморен от математиката.
09:18
I was in my late 30s,
I had a little money.
I had a little money.
169
546186
3923
Бях почти на 40, а имах малко пари.
09:22
I started trading and it went very well.
170
550133
2509
Започнах да търгувам и ми потръгна.
09:25
I made quite a lot of money
with pure luck.
with pure luck.
171
553063
2748
Направих доста пари с чист късмет.
09:27
I mean, I think it was pure luck.
172
555835
1666
Мисля, че беше чист късмет.
09:29
It certainly wasn't mathematical modeling.
173
557525
2109
Със сигурност не беше
математическо моделиране.
математическо моделиране.
09:31
But in looking at the data,
after a while I realized:
after a while I realized:
174
559658
3831
Но, разглеждайки даните,
не след дълго осъзнах,
не след дълго осъзнах,
09:35
it looks like there's some structure here.
175
563513
2553
че изглеждат така, сякаш
имат някаква структура.
имат някаква структура.
09:38
And I hired a few mathematicians,
and we started making some models --
and we started making some models --
176
566090
3697
Наех няколко математици и
започнахме да правим модели –
започнахме да правим модели –
09:41
just the kind of thing we did back
at IDA [Institute for Defense Analyses].
at IDA [Institute for Defense Analyses].
177
569811
4265
по същия начин, както го правехме
в Института за защитни анализи.
в Института за защитни анализи.
09:46
You design an algorithm,
you test it out on a computer.
you test it out on a computer.
178
574100
2833
Създавате един алгоритъм,
тествате го на компютър.
тествате го на компютър.
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
Работи ли? Или не работи? И така нататък.
09:51
CA: Can we take a look at this?
180
579443
1479
КА: Може ли да разгледаме това?
09:52
Because here's a typical graph
of some commodity.
of some commodity.
181
580946
4541
Защото тук имаме типична графика
на някаква стока.
на някаква стока.
09:58
I look at that, and I say,
"That's just a random, up-and-down walk --
"That's just a random, up-and-down walk --
182
586487
4041
Погледнах я и си казах:
"Това е случайно движение нагоре-надолу,
"Това е случайно движение нагоре-надолу,
10:02
maybe a slight upward trend
over that whole period of time."
over that whole period of time."
183
590552
2862
може би с леко възходяща тенденция
за целия този период."
за целия този период."
10:05
How on earth could you trade
looking at that,
looking at that,
184
593438
2113
Как, за бога, търгувате, като гледате това
10:07
and see something that wasn't just random?
185
595575
2326
и виждате нещо, което
не е просто случайност?
не е просто случайност?
10:09
JS: In the old days -- this is
kind of a graph from the old days,
kind of a graph from the old days,
186
597925
3247
ДС: Някога - това е една
графика от миналото -
графика от миналото -
10:13
commodities or currencies
had a tendency to trend.
had a tendency to trend.
187
601196
4284
стоките и валутите имаха
склонност към тенденции.
склонност към тенденции.
10:17
Not necessarily the very light trend
you see here, but trending in periods.
you see here, but trending in periods.
188
605504
6055
Не непременно леката тенденция, която
виждате, но тенденция за някакъв период.
виждате, но тенденция за някакъв период.
10:23
And if you decided, OK,
I'm going to predict today,
I'm going to predict today,
189
611583
4056
И ако си кажете - добре,
днес ще прогнозирам
днес ще прогнозирам
10:27
by the average move in the past 20 days --
190
615663
4968
според средната промяна
през последните 20 дни,
през последните 20 дни,
10:32
maybe that would be a good prediction,
and I'd make some money.
and I'd make some money.
191
620655
3107
може би прогнозата ще е добра
и ще спечелите някакви пари.
и ще спечелите някакви пари.
10:35
And in fact, years ago,
such a system would work --
such a system would work --
192
623786
5608
Всъщност, преди години
тази система работеше,
тази система работеше,
10:41
not beautifully, but it would work.
193
629418
2391
не прекрасно, но работеше.
10:43
You'd make money, you'd lose
money, you'd make money.
money, you'd make money.
194
631833
2509
Печелехме, губехме,
печелехме.
печелехме.
10:46
But this is a year's worth of days,
195
634366
2198
Но става въпрос за цяла година
10:48
and you'd make a little money
during that period.
during that period.
196
636588
4241
и печелехме малко пари
за целия период.
за целия период.
10:53
It's a very vestigial system.
197
641884
1958
Това е една доста закърняла система.
10:56
CA: So you would test
a bunch of lengths of trends in time
a bunch of lengths of trends in time
198
644525
3529
КА: Затова тествахте множество
дължини на периоди,
дължини на периоди,
11:00
and see whether, for example,
199
648078
2436
за да видите дали, например,
11:02
a 10-day trend or a 15-day trend
was predictive of what happened next.
was predictive of what happened next.
200
650538
3481
10 или 15-дневната тенденция
предвижда какво се случва след това.
предвижда какво се случва след това.
11:06
JS: Sure, you would try all those things
and see what worked best.
and see what worked best.
201
654043
6762
ДС: Разбира се, може да опитате всичко
това и да видите какво работи най-добре.
това и да видите какво работи най-добре.
11:13
Trend-following would
have been great in the '60s,
have been great in the '60s,
202
661515
3350
Следването на тенденции
беше страхотно през 60-те,
беше страхотно през 60-те,
11:16
and it was sort of OK in the '70s.
203
664889
2132
и още работеше през 70-те.
11:19
By the '80s, it wasn't.
204
667045
1873
Но не и през 80-те.
11:20
CA: Because everyone could see that.
205
668942
2817
КА: Защото всички можеха ги видят.
11:23
So, how did you stay ahead of the pack?
206
671783
2782
Е, как успяхте да изпреварите тълпата?
11:27
JS: We stayed ahead of the pack
by finding other approaches --
by finding other approaches --
207
675046
6132
ДС: Изпреварихме с проучване
на нови подходи -
на нови подходи -
11:33
shorter-term approaches to some extent.
208
681202
2741
по-краткосрочни подходи в някаква степен.
11:37
The real thing was to gather
a tremendous amount of data --
a tremendous amount of data --
209
685107
3347
Същността им беше да се съберат
огромно количество данни
огромно количество данни
11:40
and we had to get it by hand
in the early days.
in the early days.
210
688478
3578
и в началото трябваше да ги
събираме на ръка.
събираме на ръка.
11:44
We went down to the Federal Reserve
and copied interest rate histories
and copied interest rate histories
211
692080
3466
Отидохме във Федералния резерв и
копирахме история на лихвените проценти
копирахме история на лихвените проценти
11:47
and stuff like that,
because it didn't exist on computers.
because it didn't exist on computers.
212
695570
3265
и други подобни неща,
защото ги нямаше на компютър.
защото ги нямаше на компютър.
11:50
We got a lot of data.
213
698859
1643
Събрахме много информация.
11:52
And very smart people -- that was the key.
214
700526
4160
И много умни хора - това е ключът.
11:57
I didn't really know how to hire
people to do fundamental trading.
people to do fundamental trading.
215
705463
3776
На практика не знаех как да наема хора,
които основно да търгуват.
които основно да търгуват.
12:01
I had hired a few -- some made money,
some didn't make money.
some didn't make money.
216
709749
2949
Наех няколко – някои направиха пари,
други не.
други не.
12:04
I couldn't make a business out of that.
217
712722
1880
Не можех да направя бизнес от това.
12:06
But I did know how to hire scientists,
218
714626
2042
Но пък знаех как да наема учени,
12:08
because I have some taste
in that department.
in that department.
219
716692
3389
защото имах някакъв опит в тази област.
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
Така и направих.
12:13
And gradually these models
got better and better,
got better and better,
221
721967
3231
И постепенно моделите ни
ставаха все по-добри,
ставаха все по-добри,
12:17
and better and better.
222
725222
1335
по-добри и по-добри.
12:18
CA: You're credited with doing
something remarkable at Renaissance,
something remarkable at Renaissance,
223
726581
3214
КА: Смята се,че правите
нещо забележително в Ренесанс -
нещо забележително в Ренесанс -
12:21
which is building this culture,
this group of people,
this group of people,
224
729819
2601
изграждането на тази култура,
тази група хора -
тази група хора -
12:24
who weren't just hired guns
who could be lured away by money.
who could be lured away by money.
225
732444
3142
не просто наемници, които някой може
да примами другаде с пари.
да примами другаде с пари.
12:27
Their motivation was doing
exciting mathematics and science.
exciting mathematics and science.
226
735610
3912
Мотивацията им е, че се занимават
с вълнуваща математика и наука.
с вълнуваща математика и наука.
12:31
JS: Well, I'd hoped that might be true.
227
739860
2399
ДС: Надявах се, че е така.
12:34
But some of it was money.
228
742283
3580
Но беше и заради парите.
12:37
CA: They made a lot of money.
229
745887
1393
КА: Те спечелиха много.
12:39
JS: I can't say that no one came
because of the money.
because of the money.
230
747304
2537
ДС: Не твърдя, че никой
не дойде заради парите.
не дойде заради парите.
12:41
I think a lot of them
came because of the money.
came because of the money.
231
749865
2253
Мисля, че много от тях
дойдоха за пари.
дойдоха за пари.
12:44
But they also came
because it would be fun.
because it would be fun.
232
752142
2021
Но и защото щеше
да им е забавно.
да им е забавно.
12:46
CA: What role did machine learning
play in all this?
play in all this?
233
754187
2488
КА: Каква беше ролята
на машинното обучение?
на машинното обучение?
12:48
JS: In a certain sense,
what we did was machine learning.
what we did was machine learning.
234
756699
3064
ДС: В известен смисъл това, което
правехме бе машинно обучение.
правехме бе машинно обучение.
12:52
You look at a lot of data, and you try
to simulate different predictive schemes,
to simulate different predictive schemes,
235
760879
6291
Преглеждаме много данни и се опитваме
да симулираме различни прогнозни схеми,
да симулираме различни прогнозни схеми,
12:59
until you get better and better at it.
236
767194
2182
докато станем все по-добри
и по-добри в това.
и по-добри в това.
13:01
It doesn't necessarily feed back on itself
the way we did things.
the way we did things.
237
769400
3767
Начинът, по който постигнахме нещата
не дава непременно обратна връзка.
не дава непременно обратна връзка.
13:05
But it worked.
238
773191
2309
Но проработи.
13:08
CA: So these different predictive schemes
can be really quite wild and unexpected.
can be really quite wild and unexpected.
239
776150
4059
КА: Различните схеми за прогнозиране могат
да бъдат доста налудничави и неочаквани.
да бъдат доста налудничави и неочаквани.
13:12
I mean, you looked at everything, right?
240
780233
1914
Имате предвид, че гледате всичко, нали?
13:14
You looked at the weather,
length of dresses, political opinion.
length of dresses, political opinion.
241
782171
3317
Гледате времето, дължината на роклите,
политическите възгледи.
политическите възгледи.
13:17
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
242
785512
2837
ДС: Да, но с дължината на
роклите не сме пробвали.
роклите не сме пробвали.
13:20
CA: What sort of things?
243
788373
2057
КА: А с какво?
13:22
JS: Well, everything.
244
790454
1158
ДС: Ами, с всичко.
13:23
Everything is grist for the mill --
except hem lengths.
except hem lengths.
245
791636
3264
Всичко става, освен дължината на дрехите.
13:28
Weather, annual reports,
246
796852
2300
Времето, годишните отчети,
13:31
quarterly reports, historic data itself,
volumes, you name it.
volumes, you name it.
247
799176
4732
тримесечните отчети, историческа
информация, обеми, каквото кажете.
информация, обеми, каквото кажете.
13:35
Whatever there is.
248
803932
1151
Всичко.
13:37
We take in terabytes of data a day.
249
805107
2621
При нас ежедневно влизат
терабайти информация.
терабайти информация.
13:39
And store it away and massage it
and get it ready for analysis.
and get it ready for analysis.
250
807752
4124
Съхраняваме я, обработваме я
и я подготвяме за анализ.
и я подготвяме за анализ.
13:45
You're looking for anomalies.
251
813446
1382
Търсим аномалии.
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
Търсим... както казахте,
13:49
the efficient market
hypothesis is not correct.
hypothesis is not correct.
253
817829
2452
хипотезата за ефективния пазар
не е вярна.
не е вярна.
13:52
CA: But any one anomaly
might be just a random thing.
might be just a random thing.
254
820305
3467
КА: Но всяка аномалия може да е
просто случайност.
просто случайност.
13:55
So, is the secret here to just look
at multiple strange anomalies,
at multiple strange anomalies,
255
823796
3658
Тайната тук не е ли да се разглеждат
множества странни аномалии и
множества странни аномалии и
13:59
and see when they align?
256
827478
1328
да се види кога се нормализират?
14:01
JS: Any one anomaly
might be a random thing;
might be a random thing;
257
829238
3213
ДС: Всяка аномалия може да е случайност.
14:04
however, if you have enough data
you can tell that it's not.
you can tell that it's not.
258
832475
3039
Ако имаме достатъчно данни, обаче,
можем да познаем, че не е.
можем да познаем, че не е.
14:07
You can see an anomaly that's persistent
for a sufficiently long time --
for a sufficiently long time --
259
835538
4950
Ако забележим аномалия, която
се повтаря достатъчно дълго време,
се повтаря достатъчно дълго време,
14:12
the probability of it being
random is not high.
random is not high.
260
840512
4975
вероятността да е случайност
не е голяма.
не е голяма.
14:17
But these things fade after a while;
anomalies can get washed out.
anomalies can get washed out.
261
845511
4858
Но тези неща избледняват с времето,
аномалиите могат да изчезнат.
аномалиите могат да изчезнат.
14:22
So you have to keep on top
of the business.
of the business.
262
850393
2420
Затова трябва да се държите
на върха в бизнеса.
на върха в бизнеса.
14:24
CA: A lot of people look
at the hedge fund industry now
at the hedge fund industry now
263
852837
2672
КА: Много хора сега се обръщат
към хедж фондовете
към хедж фондовете
14:27
and are sort of ... shocked by it,
264
855533
4398
и са...някак шокирани от тях,
14:31
by how much wealth is created there,
265
859955
2172
от това какво голямо богатство
се създава там
се създава там
14:34
and how much talent is going into it.
266
862151
2245
и колко много талант е необходим.
14:37
Do you have any worries
about that industry,
about that industry,
267
865523
4006
Имате ли някакви тревоги
за тази индустрия и
за тази индустрия и
14:41
and perhaps the financial
industry in general?
industry in general?
268
869553
2414
може би, за финансовата
индустрия като цяло?
индустрия като цяло?
14:43
Kind of being on a runaway train that's --
269
871991
2704
Все едно са влак-беглец, който...
14:46
I don't know --
helping increase inequality?
helping increase inequality?
270
874719
4030
Не знам...допринася за увеличаване
на неравенството?
на неравенството?
14:50
How would you champion what's happening
in the hedge fund industry?
in the hedge fund industry?
271
878773
3831
Как бихте защитили случващото се
в хедж фондовете?
в хедж фондовете?
14:54
JS: I think in the last
three or four years,
three or four years,
272
882628
2608
ДС: Мисля, че през последните
три-четири години
три-четири години
14:57
hedge funds have not done especially well.
273
885260
2103
хедж фондовете не се справят много добре.
14:59
We've done dandy,
274
887387
1400
Ние сме отличници,
15:00
but the hedge fund industry as a whole
has not done so wonderfully.
has not done so wonderfully.
275
888811
4001
но индустрията на хедж фондовете като цяло
не се справи толкова добре.
не се справи толкова добре.
15:04
The stock market has been on a roll,
going up as everybody knows,
going up as everybody knows,
276
892836
4902
Фондовият пазар беше във възход,
вървеше нагоре, както знаем,
вървеше нагоре, както знаем,
15:09
and price-earnings ratios have grown.
277
897762
3445
коефициентите цена/приходи също растяха.
15:13
So an awful lot of the wealth
that's been created in the last --
that's been created in the last --
278
901231
3063
Така че ужасно много от богатството,
създадено през последните,
създадено през последните,
15:16
let's say, five or six years --
has not been created by hedge funds.
has not been created by hedge funds.
279
904318
3350
да кажем, пет-шест години
не е направено от хедж фондове.
не е направено от хедж фондове.
15:20
People would ask me,
"What's a hedge fund?"
"What's a hedge fund?"
280
908458
3221
Хората биха попитали:
"Какво е хедж фонд?"
"Какво е хедж фонд?"
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
Бих отвърнал: "Един и двайсет."
15:25
Which means -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
Което означава – сега е два и двайсет –
15:29
it's two percent fixed fee
and 20 percent of profits.
and 20 percent of profits.
283
917577
3353
два процента фиксирана комисионна
и двайсет процента от печалбата.
и двайсет процента от печалбата.
15:32
Hedge funds are all
different kinds of creatures.
different kinds of creatures.
284
920954
2352
Всички хедж фондове са различни.
15:35
CA: Rumor has it you charge
slightly higher fees than that.
slightly higher fees than that.
285
923330
3239
КА: Казват, че вашите комисионни
са малко по-високи.
са малко по-високи.
15:39
JS: We charged the highest fees
in the world at one time.
in the world at one time.
286
927339
3081
ДС: В един момент имахме
най-високите комисионни в света.
най-високите комисионни в света.
15:42
Five and 44, that's what we charge.
287
930444
3226
5 и 44, толкова взимаме.
15:45
CA: Five and 44.
288
933694
1398
КА: 5 и 44.
15:47
So five percent flat,
44 percent of upside.
44 percent of upside.
289
935116
3234
Значи 5 процента фиксирани
и 44 процента от печалбата.
и 44 процента от печалбата.
15:50
You still made your investors
spectacular amounts of money.
spectacular amounts of money.
290
938374
2783
И пак печелите грандиозни суми
за инвеститорите си.
за инвеститорите си.
15:53
JS: We made good returns, yes.
291
941181
1452
ДС: Да, възвръщаемостта ни е добра.
15:54
People got very mad:
"How can you charge such high fees?"
"How can you charge such high fees?"
292
942657
3000
Хората се ядосваха: "Как може да
взимате толкова високи такси?"
взимате толкова високи такси?"
15:57
I said, "OK, you can withdraw."
293
945681
1627
Отговарях: "Добре, оттеглете се."
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
was what people were --
294
947332
2818
Но "Как мога да получа повече?"
беше това, което хората...
беше това, което хората...
16:02
(Laughter)
295
950174
1504
(Смях)
16:03
But at a certain point,
as I think I told you,
as I think I told you,
296
951702
2440
Но в един момент, както мисля ви казах,
16:06
we bought out all the investors
because there's a capacity to the fund.
because there's a capacity to the fund.
297
954166
5175
изкупихме всички инвеститори,
защото фондът имаше капацитет.
защото фондът имаше капацитет.
16:11
CA: But should we worry
about the hedge fund industry
about the hedge fund industry
298
959365
2704
KA: Tрябва ли да се тревожим,
че хедж фондовете
че хедж фондовете
16:14
attracting too much of the world's
great mathematical and other talent
great mathematical and other talent
299
962093
5438
привличат твърде много от блестящите
математици и други таланти в света
математици и други таланти в света
16:19
to work on that, as opposed
to the many other problems in the world?
to the many other problems in the world?
300
967555
3238
да работят за тях, вместо над
множеството други световни проблеми?
множеството други световни проблеми?
16:22
JS: Well, it's not just mathematical.
301
970817
1929
ДС: Не са само математици.
16:24
We hire astronomers and physicists
and things like that.
and things like that.
302
972770
2679
Наемаме астрономи, физици и други.
16:27
I don't think we should worry
about it too much.
about it too much.
303
975833
2431
Не мисля, че трябва
да се тревожим прекалено.
да се тревожим прекалено.
16:30
It's still a pretty small industry.
304
978288
3142
Това все още е една
съвсем малка индустрия.
съвсем малка индустрия.
16:33
And in fact, bringing science
into the investing world
into the investing world
305
981454
5997
И всъщност, привличането на науката
в света на инвестициите
в света на инвестициите
16:39
has improved that world.
306
987475
2159
подобрява света.
16:41
It's reduced volatility.
It's increased liquidity.
It's increased liquidity.
307
989658
4070
Намалява нестабилността.
Повишава ликвидността.
Повишава ликвидността.
16:45
Spreads are narrower because
people are trading that kind of stuff.
people are trading that kind of stuff.
308
993752
3189
Маржовете са по-малки, защото
с това търгуват хората.
с това търгуват хората.
16:48
So I'm not too worried about Einstein
going off and starting a hedge fund.
going off and starting a hedge fund.
309
996965
5076
Затова не се притеснявам, че Айнщайн
ще се откаже, за да основе хедж фонд.
ще се откаже, за да основе хедж фонд.
16:54
CA: You're at a phase in your life now
where you're actually investing, though,
where you're actually investing, though,
310
1002478
4164
КА: Вие сте в етап от живота си, в който
всъщност инвестирате, макар и
всъщност инвестирате, макар и
16:58
at the other end of the supply chain --
311
1006666
3734
в другия край на снабдителната верига -
17:02
you're actually boosting
mathematics across America.
mathematics across America.
312
1010424
4104
на практика рекламирате математиката
из цяла Америка.
из цяла Америка.
17:06
This is your wife, Marilyn.
313
1014552
1865
Това е жена ви, Марлин.
17:08
You're working on
philanthropic issues together.
philanthropic issues together.
314
1016441
4756
Работите заедно за
благотворителни каузи.
благотворителни каузи.
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
Разкажете ми за това.
17:14
JS: Well, Marilyn started --
316
1022408
3649
ДС: Марлин започна –
17:18
there she is up there,
my beautiful wife --
my beautiful wife --
317
1026081
3447
ето я там горе, красивата ми съпруга –
17:21
she started the foundation
about 20 years ago.
about 20 years ago.
318
1029552
2972
тя основа фондацията
преди около 20 години.
преди около 20 години.
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
Мисля, че през 1994.
17:25
I claim it was '93, she says it was '94,
320
1033723
2095
Според мен беше '93,
а според нея - '94,
а според нея - '94,
17:27
but it was one of those two years.
321
1035842
2571
но е една от тези две години.
17:30
(Laughter)
322
1038437
2135
(Смях)
17:32
We started the foundation,
just as a convenient way to give charity.
just as a convenient way to give charity.
323
1040596
6719
Основахме фондацията само като
удобен начин за благотворителност.
удобен начин за благотворителност.
17:40
She kept the books, and so on.
324
1048346
2507
Тя се занимаваше със счетоводството и т.н.
17:42
We did not have a vision at that time,
but gradually a vision emerged --
but gradually a vision emerged --
325
1050877
6714
Тогава нямахме определена цел,
но постепенно мисията ни се разкри -
но постепенно мисията ни се разкри -
17:49
which was to focus on math and science,
to focus on basic research.
to focus on basic research.
326
1057615
5504
да се съсредоточим в математиката и
науката, върху фундаментални изследвания.
науката, върху фундаментални изследвания.
17:55
And that's what we've done.
327
1063569
2772
Това и направихме.
17:58
Six years ago or so, I left Renaissance
and went to work at the foundation.
and went to work at the foundation.
328
1066365
6355
Преди около шест години напуснах Ренесанс
и започнах работа във фондацията.
и започнах работа във фондацията.
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
С това се занимаваме.
18:06
CA: And so Math for America
is basically investing
is basically investing
330
1074339
2909
КА: Математика за Америка
основно инвестира
основно инвестира
18:09
in math teachers around the country,
331
1077272
2638
в учители по математика из страната,
18:11
giving them some extra income,
giving them support and coaching.
giving them support and coaching.
332
1079934
3802
като им дава допълнителен доход,
подкрепя ги и ги обучава.
подкрепя ги и ги обучава.
18:15
And really trying
to make that more effective
to make that more effective
333
1083760
3051
И наистина се опитва да направи
преподаването по-резултатно и
преподаването по-резултатно и
18:18
and make that a calling
to which teachers can aspire.
to which teachers can aspire.
334
1086835
2601
да го превърне в призвание,
към което учителите се стремят.
към което учителите се стремят.
18:21
JS: Yeah -- instead of beating up
the bad teachers,
the bad teachers,
335
1089460
4790
ДС: Да, вместо да атакуваме
лошите учители,
лошите учители,
18:26
which has created morale problems
all through the educational community,
all through the educational community,
336
1094274
4853
което накърнява духа в
цялата образователна общност,
цялата образователна общност,
18:31
in particular in math and science,
337
1099151
2441
особено в математиката и науката,
18:33
we focus on celebrating the good ones
and giving them status.
and giving them status.
338
1101616
6130
ние избираме да прославим добрите
и да им дадем статус.
и да им дадем статус.
18:39
Yeah, we give them extra money,
15,000 dollars a year.
15,000 dollars a year.
339
1107770
2931
Даваме им бонус -
15,000 долара годишно.
15,000 долара годишно.
18:42
We have 800 math and science teachers
in New York City in public schools today,
in New York City in public schools today,
340
1110725
4467
Имаме 800 учители по математика и науки
в обществените училища в Ню Йорк,
в обществените училища в Ню Йорк,
18:47
as part of a core.
341
1115216
1814
като част от едно ядро.
18:49
There's a great morale among them.
342
1117054
3686
Те имат изключителен дух.
18:52
They're staying in the field.
343
1120764
2506
Продължават да работят в областта си.
18:55
Next year, it'll be 1,000
and that'll be 10 percent
and that'll be 10 percent
344
1123294
2895
Следващата година ще бъдат 1000,
а това са 10 процента
а това са 10 процента
18:58
of the math and science teachers
in New York [City] public schools.
in New York [City] public schools.
345
1126213
3544
от учителите по математика и науки в
обществените училища в Ню Йорк.
обществените училища в Ню Йорк.
19:01
(Applause)
346
1129781
5905
(Аплодисменти)
19:07
CA: Jim, here's another project
that you've supported philanthropically:
that you've supported philanthropically:
347
1135710
3410
КА: Джим, ето и друг проект,
който подкрепяте благотворително -
който подкрепяте благотворително -
19:11
Research into origins of life, I guess.
348
1139144
2397
Проучване на произхода на живота,
предполагам.
предполагам.
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
Какво виждаме тук?
19:15
JS: Well, I'll save that for a second.
350
1143536
1882
ДС: Ще замълча за секунда.
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
what you're looking at.
351
1145442
2162
И после ще ви кажа какво виждате.
19:19
Origins of life is a fascinating question.
352
1147628
3056
Произходът на живота е
забележителен въпрос.
забележителен въпрос.
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
Как сме се появили?
19:25
Well, there are two questions:
354
1153170
1771
Всъщност, въпросите са два:
19:26
One is, what is the route
from geology to biology --
from geology to biology --
355
1154965
5868
първият е какъв е пътят от
геологията до биологията -
геологията до биологията -
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
как сме се появили тук?
19:34
And the other question is,
what did we start with?
what did we start with?
357
1162262
2364
А вторият е - от какво сме създадени?
19:36
What material, if any,
did we have to work with on this route?
did we have to work with on this route?
358
1164650
3102
С каква материя, ако има такава,
е трябвало да работим по пътя?
е трябвало да работим по пътя?
19:39
Those are two very,
very interesting questions.
very interesting questions.
359
1167776
3061
Това са два изключително
интересни въпроса.
интересни въпроса.
19:43
The first question is a tortuous path
from geology up to RNA
from geology up to RNA
360
1171773
5834
Първият въпрос е криволичещият път
от геологията до РНК
от геологията до РНК
19:49
or something like that --
how did that all work?
how did that all work?
361
1177631
2258
или нещо подобно -
как е проработило всичко?
как е проработило всичко?
19:51
And the other,
what do we have to work with?
what do we have to work with?
362
1179913
2388
И от друга страна,
с какво си имаме работа?
с какво си имаме работа?
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
Е, с повече, отколкото предполагаме.
19:56
So what's pictured there
is a star in formation.
is a star in formation.
364
1184120
4843
Това изображение е на звезда
в процес на формиране.
в процес на формиране.
20:01
Now, every year in our Milky Way,
which has 100 billion stars,
which has 100 billion stars,
365
1189836
3425
Всяка година в нашия Млечен път,
в който има 100 милиарда звезди,
в който има 100 милиарда звезди,
20:05
about two new stars are created.
366
1193285
2495
възникват по две нови.
20:07
Don't ask me how, but they're created.
367
1195804
2470
Не ме питайте как, но възникват.
20:10
And it takes them about a million
years to settle out.
years to settle out.
368
1198298
3080
Отнема им около милион години
да се установят.
да се установят.
20:14
So, in steady state,
369
1202132
2176
Така че, в стабилно състояние
20:16
there are about two million stars
in formation at any time.
in formation at any time.
370
1204332
3848
има около два милиона звезди в процес
на формиране във всеки момент.
на формиране във всеки момент.
20:20
That one is somewhere
along this settling-down period.
along this settling-down period.
371
1208204
3458
Тази е в някакъв момент от
периода на установяването си.
периода на установяването си.
20:24
And there's all this crap
sort of circling around it,
sort of circling around it,
372
1212067
2936
А това са всички неща,
които се въртят около нея,
които се въртят около нея,
20:27
dust and stuff.
373
1215027
1498
прах и прочие.
20:29
And it'll form probably a solar system,
or whatever it forms.
or whatever it forms.
374
1217479
3023
И тя вероятно ще образува слънчева система
или нещо друго.
или нещо друго.
20:32
But here's the thing --
375
1220526
2176
Но там има нещо –
20:34
in this dust that surrounds a forming star
376
1222726
6348
в праха, който обгръща
формиращата се звезда
формиращата се звезда
20:41
have been found, now,
significant organic molecules.
significant organic molecules.
377
1229098
6035
бяха открити важни органични молекули.
20:47
Molecules not just like methane,
but formaldehyde and cyanide --
but formaldehyde and cyanide --
378
1235958
6139
Не просто молекули, като метан,
а формалдехид и цианид -
а формалдехид и цианид -
20:54
things that are the building blocks --
the seeds, if you will -- of life.
the seeds, if you will -- of life.
379
1242121
6517
строителните блокчета или семената,
ако предпочитате, на живота.
ако предпочитате, на живота.
21:01
So, that may be typical.
380
1249136
2692
Това може да е типично.
21:04
And it may be typical
that planets around the universe
that planets around the universe
381
1252395
6934
Mоже би е обичайно за
планетите във Вселената
планетите във Вселената
21:11
start off with some of these
basic building blocks.
basic building blocks.
382
1259353
3612
да започват с живота си с някои
от тези базови строителни блокчета.
от тези базови строителни блокчета.
21:15
Now does that mean
there's going to be life all around?
there's going to be life all around?
383
1263830
2715
Това означава ли, че
ще има живот навсякъде?
ще има живот навсякъде?
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
Може би.
21:19
But it's a question
of how tortuous this path is
of how tortuous this path is
385
1267957
4127
Но въпросът е в това
колко сложен е пътят -
колко сложен е пътят -
21:24
from those frail beginnings,
those seeds, all the way to life.
those seeds, all the way to life.
386
1272108
4394
от крехките наченки, семената,
чак до създаването на живота.
чак до създаването на живота.
21:28
And most of those seeds
will fall on fallow planets.
will fall on fallow planets.
387
1276526
5192
Повечето от тези семена
ще попаднат на незасяти планети.
ще попаднат на незасяти планети.
21:33
CA: So for you, personally,
388
1281742
1409
КА: Значи, лично за вас,
21:35
finding an answer to this question
of where we came from,
of where we came from,
389
1283175
2722
намирането на отговор на
въпроса откъде идваме,
въпроса откъде идваме,
21:37
of how did this thing happen,
that is something you would love to see.
that is something you would love to see.
390
1285921
3658
как са се случили нещата - това е,
което бихте се радвал да разберете.
което бихте се радвал да разберете.
21:41
JS: Would love to see.
391
1289603
1786
ДС: Ще се радвам.
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
И искам да разбера -
21:44
if that path is tortuous enough,
and so improbable,
and so improbable,
393
1292927
5170
ако пътят е толкова криволичещ
и толкова невероятен,
и толкова невероятен,
21:50
that no matter what you start with,
we could be a singularity.
we could be a singularity.
394
1298121
4754
че е без значение с какво започваме,
може би сме единствени.
може би сме единствени.
21:55
But on the other hand,
395
1303336
1152
Но от друга страна,
21:56
given all this organic dust
that's floating around,
that's floating around,
396
1304512
3478
с целия този органичен прах,
носещ се наоколо,
носещ се наоколо,
22:00
we could have lots of friends out there.
397
1308014
3791
може би имаме много приятели там някъде.
22:04
It'd be great to know.
398
1312947
1161
Ще е страхотно да знаем.
22:06
CA: Jim, a couple of years ago,
I got the chance to speak with Elon Musk,
I got the chance to speak with Elon Musk,
399
1314132
3480
КА: Джим, преди две години имах шанса
да разговарям с Елон Мъск,
да разговарям с Елон Мъск,
22:09
and I asked him the secret of his success,
400
1317636
2837
и го попитах за тайната на успеха му
22:12
and he said taking
physics seriously was it.
physics seriously was it.
401
1320497
3691
и той каза, че вземането на физиката
насериозно е тайната.
насериозно е тайната.
22:16
Listening to you, what I hear you saying
is taking math seriously,
is taking math seriously,
402
1324696
4003
Слушайки вас, разбирам, че сте
вземал математиката насериозно,
вземал математиката насериозно,
22:20
that has infused your whole life.
403
1328723
3003
това е изпълвало целия ви живот.
22:24
It's made you an absolute fortune,
and now it's allowing you to invest
and now it's allowing you to invest
404
1332123
4563
Това ви е направилo изключително богат
и сега ви позволява да инвестирате
и сега ви позволява да инвестирате
22:28
in the futures of thousands and thousands
of kids across America and elsewhere.
of kids across America and elsewhere.
405
1336710
4496
в бъдещето на хиляди деца
от цяла Америка и не само.
от цяла Америка и не само.
22:33
Could it be that science actually works?
406
1341567
2858
Означава ли това, че
науката наистина работи?
науката наистина работи?
22:36
That math actually works?
407
1344449
2772
Че математиката влиза в употреба?
22:39
JS: Well, math certainly works.
Math certainly works.
Math certainly works.
408
1347245
4372
ДС: Математиката със сигурност работи.
Със сигурност.
Със сигурност.
22:43
But this has been fun.
409
1351641
1198
Но това е забавно.
22:44
Working with Marilyn and giving it away
has been very enjoyable.
has been very enjoyable.
410
1352863
4946
Да работя с Марлин и да дарявам
е много приятно.
е много приятно.
22:49
CA: I just find it --
it's an inspirational thought to me,
it's an inspirational thought to me,
411
1357833
2936
КА: Аз просто мисля, че -
това е вдъхновяваща мисъл за мен -
това е вдъхновяваща мисъл за мен -
22:52
that by taking knowledge seriously,
so much more can come from it.
so much more can come from it.
412
1360793
4007
че ако знанията се вземат насериозно,
толкова много може да произлезе от тях.
толкова много може да произлезе от тях.
22:56
So thank you for your amazing life,
and for coming here to TED.
and for coming here to TED.
413
1364824
3018
Благодаря ви за невероятния ви живот
и че дойдохте на конференция на TED.
и че дойдохте на конференция на TED.
22:59
Thank you.
414
1367866
751
Благодаря ви.
23:00
Jim Simons!
415
1368651
1101
Джим Саймънс!
23:01
(Applause)
416
1369806
4380
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematicianAfter astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy.
Why you should listen
As a mathematician who cracked codes for the National Security Agency on the side, Jim Simons had already revolutionized geometry -- and incidentally laid the foundation for string theory -- when he began to get restless. Along with a few hand-picked colleagues he started the investment firm that went on to become Renaissance, a hedge fund working with hitherto untapped algorithms, and became a billionaire in the process.
Now retired as Renaissance’s CEO, Simons devotes his time to mathematics and philanthropy. The Simons Foundation has committed more than a billion dollars to math and science education and to autism research.
Jim Simons | Speaker | TED.com