ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Jim Simons | Speaker | TED.com
TED2015

Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street

ジム・サイモンズ: ウォールストリートを制した天才数学者

Filmed:
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数学者であり暗号の専門家であるジム・サイモンズは、暗号解読に用いる高度な数学を使って金融市場に潜むパターンを解読できるかもしれないと気付きました。1兆円を超える資産を築いた今、彼は次の世代の数学教師や研究者の育成に携わっています。TEDのクリス・アンダーソンがサイモンズと膝を交えて数にまつわる彼の驚くべき人生について聞きます。
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Chrisクリス Andersonアンダーソン: You were something
of a mathematical数学 phenom現象.
0
817
2834
クリス・アンダーソン:
あなたはいわゆる天才数学者ですね
00:15
You had already既に taught教えた at Harvardハーバード
and MITMIT at a young若い age年齢.
1
3675
3064
若くしてハーバード大やMITで
教鞭と取っておられました
00:18
And then the NSANSA came来た calling呼び出し.
2
6763
2190
するとNSAから
電話がかかってきたとか
00:21
What was that about?
3
9464
1204
それはどういう話でしたか?
00:23
Jimジム Simonsシモンズ: Well the NSANSA --
that's the Nationalナショナル Securityセキュリティ Agency代理店 --
4
11207
3923
ジム・サイモンズ:NSA つまり
アメリカ国家安全保障局が
00:27
they didn't exactly正確に come calling呼び出し.
5
15154
1969
実際に電話してきた
わけではありません
00:29
They had an operation操作 at Princetonプリンストン,
where they hired雇われた mathematicians数学者
6
17465
4474
プリンストンに彼らの拠点があり
数学者を雇って暗号解読とかを
やっていて
00:33
to attack攻撃 secret秘密 codesコード
and stuffもの like that.
7
21963
2942
その存在については知っていました
00:37
And I knew知っていた that existed存在した.
8
25294
1672
00:39
And they had a very good policyポリシー,
9
27315
2180
とても良い雇用条件で
00:41
because you could do halfハーフ your time
at your own自分の mathematics数学,
10
29519
3850
時間の半分を
本来の業務に充てていれば
00:45
and at least少なくとも halfハーフ your time
workingワーキング on their彼らの stuffもの.
11
33393
3484
残りの時間を数学の研究に使うのも
自由だったのです
00:49
And they paid支払った a lot.
12
37559
1474
しかも給料が高かったので
00:51
So that was an irresistible魅力的ではない pull引く.
13
39057
3051
抗しがたい魅力でした
00:54
So, I went行った there.
14
42132
1912
だから自分から足を運んだのです
クリス:暗号解読の任務に就いたのですね
00:56
CACA: You were a code-crackerコードクラッカー.
15
44068
1338
00:57
JSJS: I was.
16
45430
1166
ジム:その通りです
クリス:解雇されるまでは ですね
00:58
CACA: Untilまで you got fired撃たれた.
17
46620
1157
00:59
JSJS: Well, I did get fired撃たれた. Yes.
18
47801
1583
ジム:はい 解雇されました
01:01
CACA: How come?
19
49408
1245
クリス:どうしてそうなったのですか?
01:03
JSJS: Well, how come?
20
51280
1333
ジム:どうしてって?
01:05
I got fired撃たれた because,
well, the Vietnamベトナム War戦争 was on,
21
53611
4956
それは 当時ベトナム戦争の
真っ最中でしたが
01:10
and the bossボス of bossesボス in my organization組織
was a big大きい fanファン of the war戦争
22
58591
5738
そこの上司の上司というのが
大の戦争好きで
ニューヨーク・タイムズ日曜版に
ベトナム戦争で勝利する方法について
01:16
and wrote書きました a New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ article記事,
a magazineマガジン sectionセクション coverカバー storyストーリー,
23
64353
4395
01:20
about how we would win勝つ in Vietnamベトナム.
24
68772
1770
特集記事を書いたのです
01:22
And I didn't like that war戦争,
I thought it was stupid愚か.
25
70566
3129
私は戦争が嫌いですから
愚かなことだと思いました
01:25
And I wrote書きました a letter文字 to the Timesタイムズ,
whichどの they published出版された,
26
73719
2665
それでタイムズ紙に投稿して
それが掲載されました
01:28
saying言って not everyoneみんな
who works作品 for Maxwellマクスウェル Taylorテイラー,
27
76408
4014
マクスウェル・テイラーの —
みんな彼を覚えているかわかりませんが
01:32
if anyone誰でも remembers覚えている that name,
agrees同意する with his views再生回数.
28
80446
4686
彼の元で働く人間が全部
彼に賛同しているわけではないと言って
私自身の考えを書いたのですが —
01:37
And I gave与えた my own自分の views再生回数 ...
29
85553
1658
01:39
CACA: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
クリス:なるほど クビになるわけだ
01:41
JSJS: ... whichどの were different異なる
from General一般 Taylor'sテイラーズ.
31
89423
2555
ジム:テイラー将軍とは
意見が異なったということです
01:44
But in the end終わり, nobody誰も said anything.
32
92002
1906
しかし その時は
何も言われませんでした
01:45
But then, I was 29 years old古い at this time,
and some kidキッド came来た around
33
93932
3701
当時29歳でしたが
私のところに
01:49
and said he was a stringerストリンガー
from Newsweekニューズウィーク magazineマガジン
34
97657
3088
ニューズウィーク誌の記者だという
若者がやってきてインタビューしたいと言い
01:52
and he wanted to interviewインタビュー me
and ask尋ねる what I was doing about my views再生回数.
35
100769
5367
私が自分の主張に関して
何をしているのかと聞きました
01:58
And I told him, "I'm doing
mostly主に mathematics数学 now,
36
106160
3899
私はこう答えました
「今はもっぱら数学をしています
02:02
and when the war戦争 is over,
then I'll do mostly主に their彼らの stuffもの."
37
110083
3373
戦争が終わったら
NSAの仕事に戻ります」
02:06
Then I did the only
intelligentインテリジェントな thing I'd done完了 that day --
38
114123
2825
そして私がその日にした
唯一聡明なことをしました
02:08
I told my local地元 bossボス
that I gave与えた that interviewインタビュー.
39
116972
4157
インタビューを受けたことを
上司に伝えたのです
02:13
And he said, "What'd you say?"
40
121153
1459
「何をしゃべったんだ」と質問され
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
言ったがままに報告しました
02:16
And then he said,
"I've got to call Taylorテイラー."
42
124126
2315
「テイラー将軍に電話せねばならない」
と彼は言い
02:18
He calledと呼ばれる Taylorテイラー; that took取った 10 minutes.
43
126465
2377
10分ほど電話しに行き
02:20
I was fired撃たれた five minutes after that.
44
128866
2262
戻って5分後には
解雇されていました
クリス:なるほど
02:23
CACA: OK.
45
131590
1222
ジム:でも 悪いことではありませんでした
02:24
JSJS: But it wasn'tなかった bad悪い.
46
132836
1151
02:26
CACA: It wasn'tなかった bad悪い,
because you went行った on to Stonyストーニー Brook小川
47
134011
2493
クリス:それでニューヨーク大
ストーニー・ブルック校で職を得て
02:28
and stepped足踏みした up your mathematical数学 careerキャリア.
48
136528
3133
数学者としてのキャリアを
歩み始めたのですね
02:31
You started開始した workingワーキング with this man here.
49
139685
2452
そしてこの人物と一緒に
研究することになりました
02:34
Who is this?
50
142161
1164
どういう方ですか?
02:36
JSJS: Oh, [Shiing-ShenShiing-Shen] Chernチェン.
51
144352
1412
ジム:シンシェン・チャーンです
02:37
Chernチェン was one of the great
mathematicians数学者 of the century世紀.
52
145788
3104
チャーンは20世紀を代表する
数学者の一人です
02:40
I had known既知の him when
I was a graduate卒業 student学生 at Berkeleyバークレー.
53
148916
5233
彼とはバークレー校の大学院生の時からの
知り合いでした
02:46
And I had some ideasアイデア,
54
154173
1871
私にはちょっとしたアイデアがあって
02:48
and I brought持ってきた them to him
and he liked好き them.
55
156068
2447
それを彼に話すと彼は興味を示し
共同でやることになりました
02:50
Together一緒に, we did this work
whichどの you can easily簡単に see up there.
56
158539
6626
画面で見てもらうと
簡単に分かると思いますが (笑)
02:57
There it is.
57
165189
1150
これです
02:59
CACA: It led to you publishing出版
a famous有名な paper together一緒に.
58
167198
3606
クリス: それが とても有名になる
共著論文へと繋がりました
03:02
Can you explain説明する at all what that work was?
59
170828
3238
その内容について
少し紹介いただけませんか?
03:07
JSJS: No.
60
175028
1158
ジム:無理だよ
03:08
(Laughter笑い)
61
176210
2274
(笑)
03:10
JSJS: I mean, I could
explain説明する it to somebody誰か.
62
178966
2064
ジム:理解できる人ならいいですが —
03:13
(Laughter笑い)
63
181054
2075
(笑)
03:15
CACA: How about explaining説明する this?
64
183153
1864
クリス: こちらの説明ならいかがですか?
03:17
JSJS: But not manyたくさんの. Not manyたくさんの people.
65
185041
2729
ジム:そういう人は
あまり多くはありませんから
クリス:その理論はこの球と
関係しているということでしたね
03:21
CACA: I think you told me
it had something to do with spheres球体,
66
189144
2814
03:23
so let's start開始 here.
67
191982
1862
ここから始めて下さい
03:25
JSJS: Well, it did,
but I'll say about that work --
68
193868
3600
ジム:たしかに関係しています
あの研究のことは この後お話しします
03:29
it did have something to do with that,
but before we get to that --
69
197492
3200
この球と関係はあるのですが
その前に言っておきたいことがあります
03:32
that work was good mathematics数学.
70
200716
3540
あの論文はもっぱら
数学に関するものでした
03:36
I was very happyハッピー with it; so was Chernチェン.
71
204280
2492
私もチャーンもそのことに
不満はありません
03:39
It even started開始した a little sub-fieldサブフィールド
that's now flourishing繁栄する.
72
207910
4176
今では大きく発展している
数学の分野を切り開きさえしました
03:44
But, more interestingly興味深いことに,
it happened起こった to apply適用する to physics物理,
73
212638
5294
しかし興味深いことに
それが物理学にも応用されるようになったのです
03:49
something we knew知っていた nothing about --
at least少なくとも I knew知っていた nothing about physics物理,
74
217956
4295
私は物理なんて知らないし
03:54
and I don't think Chernチェン
knew知っていた a heck地獄 of a lot.
75
222275
2282
チャーンだって
大して知らないでしょう
03:56
And about 10 years
after the paper came来た out,
76
224581
3963
論文が出て10年くらいして
04:00
a guy named名前 Edエド Wittenウィッテン in Princetonプリンストン
started開始した applying申請中 it to string文字列 theory理論
77
228568
4480
プリンストン大のエド・ウィッテンという人が
ひも理論に応用し始めました
04:05
and people in Russiaロシア started開始した applying申請中 it
to what's calledと呼ばれる "condensed凝縮した matter問題."
78
233072
4852
またロシア人が凝縮系物理学という
理論にも応用し始めました
04:09
Today今日, those things in there
calledと呼ばれる Chern-Simonsチェンシモンズ invariants不変量
79
237948
4893
今では そのチャーン・サイモンズ不変量と
呼ばれるものが
04:14
have spread普及 throughを通して a lot of physics物理.
80
242865
1865
物理学の様々な分野で使われています
04:16
And it was amazing素晴らしい.
81
244754
1174
驚くばかりです
04:17
We didn't know any physics物理.
82
245952
1365
私たちは物理の知識などなく
04:19
It never occurred発生した to me
that it would be applied適用された to physics物理.
83
247714
2854
物理学に応用されるなんて
予想もしていませんでした
04:22
But that's the thing about mathematics数学 --
you never know where it's going to go.
84
250592
3788
でも それが数学の特徴なのです
何に応用されるか分かりません
04:26
CACA: This is so incredible信じられない.
85
254404
1492
クリス:素晴らしいことですね
04:27
So, we've私たちは been talking話す about
how evolution進化 shapes human人間 minds
86
255920
4364
真理を理解するか
分からないものながら
04:32
that mayかもしれない or mayかもしれない not perceive知覚する the truth真実.
87
260308
2508
進化は人の精神をどう形作っていくのか
という話をしましたが
04:34
Somehow何とか, you come up
with a mathematical数学 theory理論,
88
262840
3313
あなたは物理学のことを知らずに
04:38
not knowing知っている any physics物理,
89
266177
1848
数学の理論を作ったというのに
04:40
discover発見する two decades数十年 later後で
that it's beingであること applied適用された
90
268049
2498
それが20年後に
現実の物理の世界の
04:42
to profoundly深く describe説明する
the actual実際の physical物理的 world世界.
91
270571
3031
根本的なところを記述するために
応用されるのですから
どうしてそんなことが
可能なのでしょう?
04:45
How can that happen起こる?
92
273626
1153
04:46
JSJS: God knows知っている.
93
274803
1157
ジム: 神のみぞ知る です
04:47
(Laughter笑い)
94
275984
2110
(笑)
04:50
But there's a famous有名な physicist物理学者
named名前 [Eugeneユージーン] Wignerウィグナー,
95
278849
3150
ユージン・ウィグナーという
有名な物理学者が
04:54
and he wrote書きました an essayエッセイ on the unreasonable不合理な
effectiveness効果 of mathematics数学.
96
282023
5588
「(自然科学における) 数学の不条理なまでの
有効性」という論文を書いています
04:59
Somehow何とか, this mathematics数学,
whichどの is rooted根付いた in the realリアル world世界
97
287635
3952
数学というものは
ある意味で現実の世界に根付いていて
05:03
in some senseセンス -- we learn学ぶ to countカウント,
measure測定, everyoneみんな would do that --
98
291611
4995
人は数えたり測ったりするようになり
みんなすることですが
05:08
and then it flourishes繁栄する on its own自分の.
99
296630
1830
その後 独自の発展をしていきます
05:10
But so oftenしばしば it comes来る
back to saveセーブ the day.
100
298976
2841
しかしそれが巡り巡って
現実の問題を解決するのです
05:14
General一般 relativity相対性理論 is an example.
101
302293
2178
一般相対性理論がその一例です
05:16
[Hermannヘルマン] Minkowskiミンコフスキー had this geometryジオメトリ,
and Einsteinアインシュタイン realized実現した,
102
304495
3117
ヘルマン・ミンコフスキーが
その名を冠する幾何学を考え出し
05:19
"Hey! It's the very thing
in whichどの I can castキャスト general一般 relativity相対性理論."
103
307636
3847
アインシュタインが「これこそ一般相対性理論の
記述に求めていたものだ!」と見出す
05:23
So, you never know. It is a mystery神秘.
104
311507
3112
数学理論がどう使われるかなんて
分かりません
05:27
It is a mystery神秘.
105
315056
1217
実に不思議なものです
05:28
CACA: So, here'sここにいる a mathematical数学
pieceピース of ingenuity独創性.
106
316297
3296
クリス:ここに素晴らしい
数学の成果の一例があります
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
これについて解説して下さい
05:32
JSJS: Well, that's a ball -- it's a sphere,
and it has a lattice格子 around it --
108
320983
5924
ジム:これはボール - 球で
表面に格子が組まれています
05:38
you know, those squares四角.
109
326931
1573
正方形の形をしていますね
05:42
What I'm going to showショー here was
originally元々 observed観察された by [Leonhardレオンハルト] Eulerオイラー,
110
330697
4906
ここで説明することは
レオンハルト・オイラーによって見出されたことです
05:47
the great mathematician数学者, in the 1700s.
111
335627
2254
1700年代の偉大な数学者です
05:50
And it gradually徐々に grew成長しました to be
a very important重要 fieldフィールド in mathematics数学:
112
338223
5181
その発見は数学の
とても重要な分野である
05:55
algebraic代数 topologyトポロジー, geometryジオメトリ.
113
343428
2334
代数的位相数幾何学へと
発展しました
05:59
That paper up there had its rootsルーツ in this.
114
347039
4364
私たちの論文も
ここにルーツがあります
06:03
So, here'sここにいる this thing:
115
351427
1834
では説明しましょう
06:05
it has eight8 vertices頂点,
12 edgesエッジ, six6 faces.
116
353285
4452
ここには8つの頂点、12の辺と
6つの面があります
06:09
And if you look at the difference --
vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ plusプラス faces --
117
357761
3830
頂点の数から辺の数を引き
面の数を足すと
06:13
you get two.
118
361615
1152
2となります
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
362791
2219
2です まあそんなもんでしょう
06:17
Here'sここにいる a different異なる way of doing it --
these are triangles三角形 coveringカバーする --
120
365034
4248
別のケースを見てみましょう
三角形で覆ってみます
06:21
this has 12 vertices頂点 and 30 edgesエッジ
121
369306
4577
今度は12の頂点
30の辺、20の面があり
06:25
and 20 faces, 20 tilesタイル.
122
373907
4195
20枚のタイルで覆われていますが
06:30
And vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ
plusプラス faces still equals等しい two.
123
378576
4591
頂点-辺+面は
またもや2になります
06:35
And in fact事実, you could do this
any whichどの way --
124
383191
2847
実際のところ
覆うものが たとえ
06:38
coverカバー this thing with all kinds種類
of polygonsポリゴン and triangles三角形
125
386062
3398
三角形や他の多角形
それが混合していようとも
06:41
and mixミックス them up.
126
389484
1320
結果は同じで
06:42
And you take vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ
plusプラス faces -- you'llあなたは get two.
127
390828
3279
頂点-辺+面 は2になるのです
06:46
Here'sここにいる a different異なる shape形状.
128
394131
1611
今度は別の形です
06:48
This is a torusトーラス, or the surface表面
of a doughnutドーナツ: 16 vertices頂点
129
396480
5250
トーラスで ドーナツ状の形をしています
これを長方形で覆います
頂点は16、辺は32、面の数は16です
06:53
covered覆われた by these rectangles長方形,
32 edgesエッジ, 16 faces.
130
401754
4244
06:58
Vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ comes来る out to be zeroゼロ.
131
406530
2684
頂点-辺+面 は0になります
07:01
It'llそれは always come out to zeroゼロ.
132
409238
1475
いつだって0です
07:02
Everyすべて time you coverカバー a torusトーラス
with squares四角 or triangles三角形
133
410737
4310
トーラスは 正方形、三角形や
他のどんなもので覆っても
0になるのです
07:07
or anything like that,
you're going to get zeroゼロ.
134
415071
3935
07:12
So, this is calledと呼ばれる
the Eulerオイラー characteristic特性.
135
420514
2390
このような数を
オイラーの標数といいます
07:14
And it's what's calledと呼ばれる
a topologicalトポロジカルな invariant不変の.
136
422928
3449
位相不変量と呼ばれるものの一種です
07:18
It's prettyかなり amazing素晴らしい.
137
426849
1156
とても興味深いことです
07:20
No matter問題 how you do it,
you're always get the same同じ answer回答.
138
428029
2791
どの様にやっても
いつも同じ結果が得られます
07:22
So that was the first sortソート of thrust推力,
from the mid-中期的には、1700s,
139
430844
6299
この分野は1700年代中頃に芽生え
07:29
into a subject主題 whichどの is now calledと呼ばれる
algebraic代数 topologyトポロジー.
140
437167
3769
今では代数的位相幾何学と
呼ばれるものになりました
07:32
CACA: And your own自分の work
took取った an ideaアイディア like this and moved移動した it
141
440960
2983
クリス:あなた方が作り上げた理論は
07:35
into higher-dimensional高次元 theory理論,
142
443967
2449
ここにヒントを得て
より高い次元の理論へと
07:38
higher-dimensional高次元 objectsオブジェクト,
and found見つけた new新しい invariances不変量?
143
446440
3088
高次元の物体へと拡げ
新たな不変量を見出したということですね
07:41
JSJS: Yes. Well, there were already既に
higher-dimensional高次元 invariants不変量:
144
449552
4643
ジム:そうです しかし高次元の
不変量自体は以前からありました
07:46
Pontryaginポントリギン classesクラス --
actually実際に, there were Chernチェン classesクラス.
145
454219
4457
ポントリャーギン類
それにチャーンの名が付いたのもありました
07:50
There were a bunch
of these typesタイプ of invariants不変量.
146
458700
3548
こういった不変量は
たくさんあって
07:54
I was struggling苦しい to work on one of them
147
462272
4135
私はそのうちの一つについて
研究していたのですが
07:58
and modelモデル it sortソート of combinatoriallyコンビナトリアル,
148
466431
4203
通常行われていたのとは異なる
08:02
instead代わりに of the way it was typically典型的には done完了,
149
470658
3022
ある種組み合せ論的な定式化をし
08:05
and that led to this work
and we uncoveredカバーされていない some new新しい things.
150
473704
4359
その結果 新たな発見があったのです
08:10
But if it wasn'tなかった for Mr. Eulerオイラー --
151
478087
3501
しかしオイラー先生がいなかったら-
08:13
who wrote書きました almostほぼ 70 volumes of mathematics数学
152
481612
3981
彼は70巻もの数学書を
書き上げましたが
08:17
and had 13 children子供,
153
485617
1731
13人も子供がいたので
08:19
who he apparently明らかに would dandleダンデル on his knee
while he was writing書き込み --
154
487372
6442
きっと膝の上に子供を乗せながら
本を書いていたことでしょう
08:25
if it wasn'tなかった for Mr. Eulerオイラー, there wouldn'tしないだろう
perhapsおそらく be these invariants不変量.
155
493838
5774
オイラー先生がいなかったら このような
不変量は発見されていなかったかもしれません
08:32
CACA: OK, so that's at least少なくとも given与えられた us
a flavor風味 of that amazing素晴らしい mindマインド in there.
156
500157
4097
クリス:なるほど
素晴らしき知性の一端を見せて頂きました
08:36
Let's talk about Renaissanceルネサンス.
157
504804
1543
ではルネサンス社の話を聞かせて下さい
08:38
Because you took取った that amazing素晴らしい mindマインド
and having持つ been a code-crackerコードクラッカー at the NSANSA,
158
506371
5856
頭脳明晰なあなたは
NSAで暗号解読の仕事に携わりましたが
08:44
you started開始した to become〜になる a code-crackerコードクラッカー
in the financial金融 industry業界.
159
512251
3229
その後ファイナンスの暗号に
取り組むようになりました
08:47
I think you probably多分 didn't buy購入
efficient効率的な market市場 theory理論.
160
515504
2690
効率的市場仮説というのを
信じなかったのだと思いますが
08:50
Somehow何とか you found見つけた a way of creating作成
astonishing驚く returns返品 over two decades数十年.
161
518218
6387
20年間に驚くほどのリターンを
生み出したある方法を見出しました
08:56
The way it's been explained説明した to me,
162
524629
1671
聞いたところによると
08:58
what's remarkable顕著 about what you did
wasn'tなかった just the sizeサイズ of the returns返品,
163
526324
3499
それがすごいのは
リターンが大きいだけでなく
09:01
it's that you took取った them
with surprisingly驚くほど low低い volatilityボラティリティ and riskリスク,
164
529847
3883
他のヘッジファンドに比べ
驚くほど安定度が高く
09:05
compared比較した with other hedgeヘッジ funds資金.
165
533754
1824
リスクが低いのだと
09:07
So how on earth地球 did you do this, Jimジム?
166
535602
1929
どうやったら
こんな事が出来たのですか?
09:10
JSJS: I did it by assembling組み立てる
a wonderful素晴らしい groupグループ of people.
167
538071
4111
ジム:まずは優秀な人材を集めました
09:14
When I started開始した doing tradingトレーディング, I had
gotten得た a little tired疲れた of mathematics数学.
168
542206
3956
私がトレーディングを始めた時
少し数学に飽きていました
09:18
I was in my late遅く 30s,
I had a little moneyお金.
169
546186
3923
30代後半で
ちょっとしたお金を持っていました
09:22
I started開始した tradingトレーディング and it went行った very well.
170
550133
2509
トレーディングを始めて
これが首尾良くいきました
かなり稼ぎましたが
単なる幸運でした
09:25
I made quiteかなり a lot of moneyお金
with pureピュア luck.
171
553063
2748
09:27
I mean, I think it was pureピュア luck.
172
555835
1666
偶然だったと思います
09:29
It certainly確かに wasn'tなかった mathematical数学 modelingモデリング.
173
557525
2109
それは決して数学モデルとは
関係していませんでした
09:31
But in looking at the dataデータ,
after a while I realized実現した:
174
559658
3831
しかし しばらくデータを見ているうちに
気が付きました
09:35
it looks外見 like there's some structure構造 here.
175
563513
2553
そこにはある種の構造が
存在するように見えたのです
09:38
And I hired雇われた a few少数 mathematicians数学者,
and we started開始した making作る some modelsモデル --
176
566090
3697
そこで数学者を何人か雇い
モデルをいくつか構築し始めました
09:41
just the kind種類 of thing we did back
at IDAIDA [Institute研究所 for Defense防衛 Analyses分析].
177
569811
4265
それはIDA(防衛分析研究所)で
やっていた類の事です
09:46
You design設計 an algorithmアルゴリズム,
you testテスト it out on a computerコンピューター.
178
574100
2833
アルゴリズムを設計し
コンピューターにかけて
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
上手くいくかどうか
試してみるわけです
09:51
CACA: Can we take a look at this?
180
579443
1479
クリス:これをご覧いただけますか?
09:52
Because here'sここにいる a typical典型的な graphグラフ
of some commodity商品.
181
580946
4541
これは典型的な相場のグラフで
09:58
I look at that, and I say,
"That's just a randomランダム, up-and-down上下 walk歩く --
182
586487
4041
これを見て私ならこう思います
「ランダムに上下しているな
10:02
maybe a slightわずかな upward上向き trend傾向
over that whole全体 period期間 of time."
183
590552
2862
全体を見ると少しだけ
上向きの傾向があるかも」
10:05
How on earth地球 could you tradeトレード
looking at that,
184
593438
2113
あなたはどうやって
ランダムでない部分を見てとり
10:07
and see something that wasn'tなかった just randomランダム?
185
595575
2326
上手く取引をすることが
出来たのですか?
10:09
JSJS: In the old古い days日々 -- this is
kind種類 of a graphグラフ from the old古い days日々,
186
597925
3247
ジム: これは昔のものですね
古き時代のグラフです
10:13
commodities商品 or currencies通貨
had a tendency傾向 to trend傾向.
187
601196
4284
商品や通貨の相場に
トレンドがありました
10:17
Not necessarily必ずしも the very light trend傾向
you see here, but trendingトレンド in periods期間.
188
605504
6055
ここで見られるような穏やかなトレンドだけでなく
周期的なトレンドがあります
10:23
And if you decided決定しました, OK,
I'm going to predict予測する today今日,
189
611583
4056
それが分かったら
過去20日間の平均的な変動から
10:27
by the average平均 move動く in the past過去 20 days日々 --
190
615663
4968
今日の値を予測します
10:32
maybe that would be a good prediction予測,
and I'd make some moneyお金.
191
620655
3107
上手く予想できれば
儲けることができます
10:35
And in fact事実, years ago,
suchそのような a systemシステム would work --
192
623786
5608
以前には
そういう方法が通用しました
10:41
not beautifully美しく, but it would work.
193
629418
2391
完璧ではありませんが
上手くいったのです
10:43
You'dあなたは make moneyお金, you'dあなたは lose失う
moneyお金, you'dあなたは make moneyお金.
194
631833
2509
儲けたり 損したり
儲けたり となりますが
10:46
But this is a year's worth価値 of days日々,
195
634366
2198
長く続けていれば
10:48
and you'dあなたは make a little moneyお金
during that period期間.
196
636588
4241
期間全体としては
ちょっとしたお金を稼げます
10:53
It's a very vestigial痕跡のない systemシステム.
197
641884
1958
今や通用しないやり方です
10:56
CACA: So you would testテスト
a bunch of lengths長さ of trendsトレンド in time
198
644525
3529
クリス:あなたは様々なトレンドの
周期を試したのですね
11:00
and see whetherかどうか, for example,
199
648078
2436
例えば
10日周期、15日周期について
11:02
a 10-day-日 trend傾向 or a 15-day-日 trend傾向
was predictive予測的 of what happened起こった next.
200
650538
3481
その先が予測可能かどうか
試そうとしたのですね
11:06
JSJS: Sure, you would try all those things
and see what worked働いた bestベスト.
201
654043
6762
ジム:様々なものを試し
どれが最善かを探すわけです
11:13
Trend-followingトレンドフォロー would
have been great in the '60s,
202
661515
3350
トレンドによる予測は60年代には
上手くいきました
11:16
and it was sortソート of OK in the '70s.
203
664889
2132
70年代も そこそこ上手くいきました
11:19
By the '80s, it wasn'tなかった.
204
667045
1873
でも80年代は 違いました
11:20
CACA: Because everyoneみんな could see that.
205
668942
2817
クリス: 皆が同じことを
やったからですね
11:23
So, how did you stay滞在 ahead前方に of the packパック?
206
671783
2782
あなたは どうやって彼らに
先んじようとしましたか?
11:27
JSJS: We stayed滞在した ahead前方に of the packパック
by finding所見 other approachesアプローチ --
207
675046
6132
ジム:別の方法を考えることで
先行しました
11:33
shorter-term短期 approachesアプローチ to some extentエクステント.
208
681202
2741
短期の予測といったものですが —
大きいのは大量のデータを
集めたということです
11:37
The realリアル thing was to gatherギャザー
a tremendousすばらしい amount of dataデータ --
209
685107
3347
11:40
and we had to get it by handハンド
in the early早い days日々.
210
688478
3578
当初は手作業でした
11:44
We went行った down to the Federal連邦 Reserve予約
and copiedコピーされた interest利子 rateレート histories歴史
211
692080
3466
連邦準備銀行に行って過去の利率の
データを複写するといったことです
11:47
and stuffもの like that,
because it didn't exist存在する on computersコンピュータ.
212
695570
3265
コンピューターにはデータが
保存されていませんでしたからね
11:50
We got a lot of dataデータ.
213
698859
1643
データを沢山取得しました
11:52
And very smartスマート people -- that was the keyキー.
214
700526
4160
そして とても頭の良い人達を雇う
これが鍵です
11:57
I didn't really know how to hire雇う
people to do fundamental基本的な tradingトレーディング.
215
705463
3776
ファンダメンタル投資する人を
どう採用したらいいかなんて分かりませんでした
12:01
I had hired雇われた a few少数 -- some made moneyお金,
some didn't make moneyお金.
216
709749
2949
何人か雇いましたが
儲けたり 損したりで
12:04
I couldn'tできなかった make a businessビジネス out of that.
217
712722
1880
それでは十分な利益が
出せませんでした
12:06
But I did know how to hire雇う scientists科学者,
218
714626
2042
しかし科学者の採用であれば
うまくできました
12:08
because I have some taste
in that department部門.
219
716692
3389
それに関しては
目が利いたからです
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
これが種明かしです
12:13
And gradually徐々に these modelsモデル
got better and better,
221
721967
3231
そうやって予測モデルは
徐々に改善され
12:17
and better and better.
222
725222
1335
さらに改善していきました
12:18
CACA: You're credited貸方 with doing
something remarkable顕著 at Renaissanceルネサンス,
223
726581
3214
クリス:ルネサンス社の特徴的なことも
あなたの業績とされていますね
12:21
whichどの is building建物 this culture文化,
this groupグループ of people,
224
729819
2601
高給に釣られるだけの人は
雇わないという
12:24
who weren'tなかった just hired雇われた guns
who could be lured誘惑された away by moneyお金.
225
732444
3142
社風を作り上げました
12:27
Their彼らの motivation動機 was doing
excitingエキサイティング mathematics数学 and science科学.
226
735610
3912
数学と科学で面白いことがやれるというのが
モチベーションになっているという
12:31
JSJS: Well, I'd hoped望んでいた that mightかもしれない be true真実.
227
739860
2399
ジム:そうだったと願いたいですが
12:34
But some of it was moneyお金.
228
742283
3580
お金も重要な要素でした
クリス:随分稼いでいますものね
12:37
CACA: They made a lot of moneyお金.
229
745887
1393
12:39
JSJS: I can't say that no one came来た
because of the moneyお金.
230
747304
2537
ジム:金目当てで来る人が
いないとは言えません
12:41
I think a lot of them
came来た because of the moneyお金.
231
749865
2253
多くの人がお金に引かれて
来たと思いますが
12:44
But they alsoまた、 came来た
because it would be fun楽しい.
232
752142
2021
しかし同時に
面白そうだという理由もありました
12:46
CACA: What role役割 did machine機械 learning学習
play遊びます in all this?
233
754187
2488
クリス:機械学習は
どのような役割を果たしたのですか?
12:48
JSJS: In a certainある senseセンス,
what we did was machine機械 learning学習.
234
756699
3064
ジム:ある意味で
我々がやったことは機械学習です
12:52
You look at a lot of dataデータ, and you try
to simulateシミュレートする different異なる predictive予測的 schemesスキーム,
235
760879
6291
多くのデータを分析し
様々な予測手法を試し
12:59
until〜まで you get better and better at it.
236
767194
2182
徐々により良い手法を
見出していきます
13:01
It doesn't necessarily必ずしも feedフィード back on itself自体
the way we did things.
237
769400
3767
必ずしもフィードバックにより
改善していくわけではありませんが
13:05
But it worked働いた.
238
773191
2309
上手くいきました
13:08
CACA: So these different異なる predictive予測的 schemesスキーム
can be really quiteかなり wild野生 and unexpected予想外の.
239
776150
4059
クリス:予測方法の中には
意外で型破りなものもあったそうですね
13:12
I mean, you looked見た at everything, right?
240
780233
1914
天気、ドレスの長さ
13:14
You looked見た at the weather天気,
length長さ of dressesドレス, political政治的 opinion意見.
241
782171
3317
政治的意見といったものまで
あらゆるものを試してみたのですね?
13:17
JSJS: Yes, length長さ of dressesドレス we didn't try.
242
785512
2837
ジム: はい
でもドレスの長さは試していません
13:20
CACA: What sortソート of things?
243
788373
2057
クリス: どんなものを試されましたか?
13:22
JSJS: Well, everything.
244
790454
1158
ジム:何もかもです
13:23
Everything is grist手首 for the millミル --
exceptを除いて hem lengths長さ.
245
791636
3264
使えるものは何でも -
裾の長さを別にすれば
13:28
Weather天気, annual年次 reportsレポート,
246
796852
2300
天気、年次報告
13:31
quarterly四半期ごと reportsレポート, historic歴史的な dataデータ itself自体,
volumes, you name it.
247
799176
4732
四半期報告、歴史的データ、売上高
13:35
Whateverなんでも there is.
248
803932
1151
あるものは何でもです
13:37
We take in terabytesテラバイト of dataデータ a day.
249
805107
2621
毎日 数テラバイトのデータを取り込んで
13:39
And store格納 it away and massageマッサージ it
and get it ready準備完了 for analysis分析.
250
807752
4124
保存、加工し 分析に使えるようにします
13:45
You're looking for anomalies異常.
251
813446
1382
そして異常値を探し出します
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
あなたが言われたように
13:49
the efficient効率的な market市場
hypothesis仮説 is not correct正しい.
253
817829
2452
効率的市場仮説というのは
正しくありません
13:52
CACA: But any one anomaly異常
mightかもしれない be just a randomランダム thing.
254
820305
3467
クリス:異常値1つとれば
ランダムでしかありませんが
13:55
So, is the secret秘密 here to just look
at multiple複数 strange奇妙な anomalies異常,
255
823796
3658
複数の奇妙な異常値の間に
13:59
and see when they align整列する?
256
827478
1328
関連性を見つけ出すのが
鍵だとか
14:01
JSJS: Any one anomaly異常
mightかもしれない be a randomランダム thing;
257
829238
3213
ジム:単一の異常値は
ランダムなものかもしれませんが
14:04
howeverしかしながら, if you have enough十分な dataデータ
you can tell that it's not.
258
832475
3039
しかし 十分なデータを集めれば
そうでないと判断できます
14:07
You can see an anomaly異常 that's persistent永続的な
for a sufficiently十分に long time --
259
835538
4950
十分に長い時間持続するような
異常が見つかります
14:12
the probability確率 of it beingであること
randomランダム is not high高い.
260
840512
4975
そのようなことが偶然に起こる確率は
高くありません
14:17
But these things fadeフェード after a while;
anomalies異常 can get washed洗った out.
261
845511
4858
しかしそのような異常も
いずれ消えてしまいます
14:22
So you have to keep on top
of the businessビジネス.
262
850393
2420
ですから 常に
先を行く必要があります
14:24
CACA: A lot of people look
at the hedgeヘッジ fund基金 industry業界 now
263
852837
2672
クリス: ヘッジファンド業界を見て
多くの人は
14:27
and are sortソート of ... shockedショックを受けた by it,
264
855533
4398
ある意味 ショックを受けています
14:31
by how much wealth is created作成した there,
265
859955
2172
多大な富がそこで産み出され
14:34
and how much talent才能 is going into it.
266
862151
2245
そこには多くの才能ある者
関わっているからです
14:37
Do you have any worries心配
about that industry業界,
267
865523
4006
この業界 あるいは
金融業界一般に対して
14:41
and perhapsおそらく the financial金融
industry業界 in general一般?
268
869553
2414
懸念はありませんか?
14:43
Kind種類 of beingであること on a runaway逃げる train列車 that's --
269
871991
2704
暴走列車のようで -
14:46
I don't know --
helping助ける increase増加する inequality不平等?
270
874719
4030
何というか
格差の拡大を助長しているとか
14:50
How would you championチャンピオン what's happeningハプニング
in the hedgeヘッジ fund基金 industry業界?
271
878773
3831
ヘッジファンド業界で起きていることを
どう擁護しますか?
14:54
JSJS: I think in the last
three or four4つの years,
272
882628
2608
ジム:この3、4年ほどは
14:57
hedgeヘッジ funds資金 have not done完了 especially特に well.
273
885260
2103
ヘッジファンドはさほど
上手くいっていません
14:59
We've私たちは done完了 dandyダンディー,
274
887387
1400
我々の商売は首尾よくいきましたが
15:00
but the hedgeヘッジ fund基金 industry業界 as a whole全体
has not done完了 so wonderfullyすばらしい.
275
888811
4001
ヘッジファンド業界全体としては
捗々しくありません
15:04
The stock株式 market市場 has been on a rollロール,
going up as everybodyみんな knows知っている,
276
892836
4902
一方 株式市場はご存じのとおり
上昇しています
15:09
and price-earnings価格収入 ratios比率 have grown成長した.
277
897762
3445
株価収益率は上がりました
15:13
So an awful補うステまにくるににステまし補うま lot of the wealth
that's been created作成した in the last --
278
901231
3063
この5-6年でもたらされた
富の大部分は
15:16
let's say, five or six6 years --
has not been created作成した by hedgeヘッジ funds資金.
279
904318
3350
ヘッジファンドによるものではありません
15:20
People would ask尋ねる me,
"What's a hedgeヘッジ fund基金?"
280
908458
3221
「ヘッジファンドって何?」
と聞かれたら
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
「1と20」と答えます
15:25
Whichどの means手段 -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
今では「2と20」になっていますが ー
15:29
it's two percentパーセント fixed一定 fee費用
and 20 percentパーセント of profits利益.
283
917577
3353
2%の固定手数料と
利益の20%をいただくという意味です
15:32
Hedgeヘッジ funds資金 are all
different異なる kinds種類 of creatures生き物.
284
920954
2352
ヘッジファンドというのは
別種の生き物なんです
15:35
CACA: Rumor has it you charge電荷
slightly少し higher高い fees手数料 than that.
285
923330
3239
クリス:あなた方はもう少し高い手数料を
取っているという噂ですが
ジム:ある時点で我々は
業界で最も高い手数料を取っていました
15:39
JSJS: We charged荷担した the highest最高 fees手数料
in the world世界 at one time.
286
927339
3081
15:42
Five and 44, that's what we charge電荷.
287
930444
3226
「5 と 44」です
15:45
CACA: Five and 44.
288
933694
1398
クリス:「5 と 44」というと
15:47
So five percentパーセント flat平らな,
44 percentパーセント of upside逆さま.
289
935116
3234
5%の固定手数料と
利益の44%ということですね
15:50
You still made your investors投資家
spectacular素晴らしい amounts金額 of moneyお金.
290
938374
2783
それでも投資家は
大変な利益を得られた
15:53
JSJS: We made good returns返品, yes.
291
941181
1452
ジム:実際 高いリターンを得ました
15:54
People got very mad怒っている:
"How can you charge電荷 suchそのような high高い fees手数料?"
292
942657
3000
人々は怒りだしました
何でそんな高い手数料を取るのだと
15:57
I said, "OK, you can withdraw撤退する."
293
945681
1627
「止めてもいいですよ」
と私は言いました
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
294
947332
2818
どうやればもっと儲けられるかというのが
みんなの考えることです
16:02
(Laughter笑い)
295
950174
1504
(笑)
16:03
But at a certainある pointポイント,
as I think I told you,
296
951702
2440
しかし これはあなたに
お話ししたと思いますが
16:06
we bought買った out all the investors投資家
because there's a capacity容量 to the fund基金.
297
954166
5175
ある時点で外部からの投資を
受け入れなくなりました
16:11
CACA: But should we worry心配
about the hedgeヘッジ fund基金 industry業界
298
959365
2704
クリス:しかし優秀な数学者が
16:14
attracting引き付ける too much of the world's世界の
great mathematical数学 and other talent才能
299
962093
5438
ヘッジファンド業界に集中し
世界のその他の問題解決のための
16:19
to work on that, as opposed反対
to the manyたくさんの other problems問題 in the world世界?
300
967555
3238
人材が不足することを憂慮すべきでは
ありませんか?
16:22
JSJS: Well, it's not just mathematical数学.
301
970817
1929
ジム:数学者だけでなく
16:24
We hire雇う astronomers天文学者 and physicists物理学者
and things like that.
302
972770
2679
天文学者や物理学者なども雇っています
16:27
I don't think we should worry心配
about it too much.
303
975833
2431
しかし気にする程のことではありません
16:30
It's still a prettyかなり small小さい industry業界.
304
978288
3142
今でも業界としては
小さなものです
16:33
And in fact事実, bringing持参 science科学
into the investing投資 world世界
305
981454
5997
事実 投資の分野に
科学を持ち込んだことで
16:39
has improved改善された that world世界.
306
987475
2159
世界は良くなったと思います
16:41
It's reduced削減 volatilityボラティリティ.
It's increased増加した liquidity流動性.
307
989658
4070
不安定性が抑えられ
資金の流動性が高まりました
16:45
Spreadsスプレッド are narrowerより狭い because
people are tradingトレーディング that kind種類 of stuffもの.
308
993752
3189
取引が増えることで
商品間のスプレッド(価格差)が縮小しました
16:48
So I'm not too worried心配している about Einsteinアインシュタイン
going off and starting起動 a hedgeヘッジ fund基金.
309
996965
5076
私はアインシュタインのような天才が科学を捨て
ヘッジファンドを始めることを憂慮はしていません
16:54
CACA: You're at a phase段階 in your life now
where you're actually実際に investing投資, thoughしかし,
310
1002478
4164
クリス:あなたは今の時点になって
16:58
at the other end終わり of the supply供給 chain --
311
1006666
3734
反対の供給側に
投資するようになりましたね
17:02
you're actually実際に boostingブースティング
mathematics数学 across横断する Americaアメリカ.
312
1010424
4104
アメリカ中で
数学の後押しをしています
17:06
This is your wife, Marilynマリリン.
313
1014552
1865
この方は奥さんのマリリンさんですね
17:08
You're workingワーキング on
philanthropic慈善事業 issues問題 together一緒に.
314
1016441
4756
お2人で慈善活動をなさっています
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
このことについてお話し下さい
17:14
JSJS: Well, Marilynマリリン started開始した --
316
1022408
3649
ジム:そこに写っている
美しき我が妻マリリンは
17:18
there she is up there,
my beautiful綺麗な wife --
317
1026081
3447
財団を約20年前に設立しました
17:21
she started開始した the foundation財団
about 20 years ago.
318
1029552
2972
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
1994年だったと思います
17:25
I claim請求 it was '93, she says言う it was '94,
320
1033723
2095
私が’93年だと主張しても
彼女は'94年と言います
17:27
but it was one of those two years.
321
1035842
2571
何れにしろ どちらかの年です
(笑)
17:30
(Laughter笑い)
322
1038437
2135
17:32
We started開始した the foundation財団,
just as a convenient便利 way to give charity慈善団体.
323
1040596
6719
我々は財団を設立しました
寄付するのには都合の良い方法でしたから
17:40
She kept保管 the books, and so on.
324
1048346
2507
彼女が帳簿の管理などをしていました
17:42
We did not have a visionビジョン at that time,
but gradually徐々に a visionビジョン emerged出現した --
325
1050877
6714
当時 はっきりしたビジョンはありませんでしたが
徐々に芽生えてきました
17:49
whichどの was to focusフォーカス on math数学 and science科学,
to focusフォーカス on basic基本的な research研究.
326
1057615
5504
基礎研究を重視し
数学や科学に焦点を当てるということです
17:55
And that's what we've私たちは done完了.
327
1063569
2772
そして これを実行に移しました
17:58
Six6人 years ago or so, I left Renaissanceルネサンス
and went行った to work at the foundation財団.
328
1066365
6355
私は6年ほど前に ルネッサンス社を辞めて
財団で働くようになりました
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
今でも働いています
18:06
CACA: And so Math数学 for Americaアメリカ
is basically基本的に investing投資
330
1074339
2909
クリス:「Math for America」では
米国内の数学教師に資金を与え
18:09
in math数学 teachers教師 around the country,
331
1077272
2638
18:11
giving与える them some extra余分な income所得,
giving与える them supportサポート and coachingコーチング.
332
1079934
3802
追加報酬を与えたり
支援や指導を行っています
18:15
And really trying試す
to make that more effective効果的な
333
1083760
3051
教育の効率を高め
18:18
and make that a calling呼び出し
to whichどの teachers教師 can aspire熱望する.
334
1086835
2601
教師たちが目指せる
使命を提示していますね
18:21
JSJS: Yeah -- instead代わりに of beating打つ up
the bad悪い teachers教師,
335
1089460
4790
ジム:問題のある教師を
叱責するよりその方がいいです
18:26
whichどの has created作成した morale士気 problems問題
all throughを通して the educational教育的 communityコミュニティ,
336
1094274
4853
特に数学や科学の分野では
叱責しても
18:31
in particular特に in math数学 and science科学,
337
1099151
2441
教育界全体で
やる気の低下を招くだけです
18:33
we focusフォーカス on celebrating祝う the good onesもの
and giving与える them status状態.
338
1101616
6130
そこで 優秀な者を表彰し
地位を与えることに注力しました
18:39
Yeah, we give them extra余分な moneyお金,
15,000 dollarsドル a year.
339
1107770
2931
年間2百万円弱の報奨金を与えます
18:42
We have 800 math数学 and science科学 teachers教師
in New新しい Yorkヨーク Cityシティ in publicパブリック schools学校 today今日,
340
1110725
4467
現在 ニューヨーク市の公立校にいる
数学や科学の教師 800人を支援しており
18:47
as part of a coreコア.
341
1115216
1814
彼らはその中心的役割を担っています
18:49
There's a great morale士気 among them.
342
1117054
3686
彼らにはやる気があり
18:52
They're staying滞在 in the fieldフィールド.
343
1120764
2506
教育現場に留まっています
18:55
Next year, it'llそれはよ be 1,000
and that'llそれは be 10 percentパーセント
344
1123294
2895
来年にはニューヨーク市の公立校の
数学と科学の教師の10%にあたる
18:58
of the math数学 and science科学 teachers教師
in New新しい Yorkヨーク [Cityシティ] publicパブリック schools学校.
345
1126213
3544
1千人へと拡大します
19:01
(Applause拍手)
346
1129781
5905
(拍手)
19:07
CACA: Jimジム, here'sここにいる another別の projectプロジェクト
that you've supportedサポートされる philanthropically慈善的に:
347
1135710
3410
クリス:あなたは別のプロジェクトに
対しても慈善的支援を行っていますね
19:11
Research研究 into origins起源 of life, I guess推測.
348
1139144
2397
生命の起源に関するものだとか
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
どのような研究ですか?
19:15
JSJS: Well, I'll saveセーブ that for a second二番.
350
1143536
1882
ジム:それにお答えする前に
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
351
1145442
2162
あなたが質問された
19:19
Origins起源 of life is a fascinating魅力的な question質問.
352
1147628
3056
生命の起源の謎とは
とても興味深いものだと言いたいのです
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
どのようにして誕生したのでしょうか?
19:25
Well, there are two questions質問:
354
1153170
1771
2つの謎があります
19:26
One is, what is the routeルート
from geology地質学 to biology生物学 --
355
1154965
5868
地質学的なものから
生物学的なものへの遷移は
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
どのように起きたのか
というのが一つ
19:34
And the other question質問 is,
what did we start開始 with?
357
1162262
2364
もう一つの謎は
何から始まったのかということ
19:36
What material材料, if any,
did we have to work with on this routeルート?
358
1164650
3102
その遷移において
どの物質が起源となったのか?
19:39
Those are two very,
very interesting面白い questions質問.
359
1167776
3061
これら2つは
とても興味深い謎です
19:43
The first question質問 is a tortuous曲がりくねった pathパス
from geology地質学 up to RNARNA
360
1171773
5834
最初の謎は 地質からRNAのようなものに至るまでの
途方もない進化の道筋についてで
19:49
or something like that --
how did that all work?
361
1177631
2258
その仕組みは
どのようなものだったのかということ
19:51
And the other,
what do we have to work with?
362
1179913
2388
もう一方の謎
生命体をなす物質を得る過程は
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
従来の説を超えたものなのかもしれません
19:56
So what's pictured描かれた there
is a star in formation形成.
364
1184120
4843
この写真は星の形成過程を示しています
20:01
Now, everyすべて year in our Milkyミルキー Way,
whichどの has 100 billion stars,
365
1189836
3425
我が銀河系には約千億個の星がありますが
20:05
about two new新しい stars are created作成した.
366
1193285
2495
毎年2つほどの新しい星が誕生しています
20:07
Don't ask尋ねる me how, but they're created作成した.
367
1195804
2470
その仕組みについては知りませんが
とにかく誕生しています
20:10
And it takes them about a million百万
years to settle解決する out.
368
1198298
3080
星ができるまでには
百万年ほどの時間がかかります
20:14
So, in steady安定した state状態,
369
1202132
2176
そのため 定常的に
20:16
there are about two million百万 stars
in formation形成 at any time.
370
1204332
3848
形成過程の星が
2百万個あります
20:20
That one is somewhereどこかで
along一緒に this settling-down落ち着いて period期間.
371
1208204
3458
写真はこの形成過程にある星です
20:24
And there's all this crapひどい
sortソート of circling旋回する around it,
372
1212067
2936
その周りを取り巻いて
20:27
dustほこり and stuffもの.
373
1215027
1498
塵のようなものがあります
20:29
And it'llそれはよ form probably多分 a solar太陽 systemシステム,
or whateverなんでも it formsフォーム.
374
1217479
3023
そして太陽系みたいなものが形成されます
20:32
But here'sここにいる the thing --
375
1220526
2176
ここに注目すべきことがあります
20:34
in this dustほこり that surrounds周囲 a formingフォーミング star
376
1222726
6348
形成過程の星の
周辺を取り巻く塵には
20:41
have been found見つけた, now,
significant重要な organicオーガニック molecules分子.
377
1229098
6035
重要な有機分子が含まれていることが
分かってきました
20:47
Molecules分子 not just like methaneメタン,
but formaldehydeホルムアルデヒド and cyanideシアン化物 --
378
1235958
6139
メタンといった分子だけでなく
ホルムアルデヒドやシアン化物といった
20:54
things that are the building建物 blocksブロック --
the seeds種子, if you will -- of life.
379
1242121
6517
生命の種ともいえる基本物質が
あるのです
21:01
So, that mayかもしれない be typical典型的な.
380
1249136
2692
これは当たり前に
起きていることなのかもしれません
21:04
And it mayかもしれない be typical典型的な
that planets惑星 around the universe宇宙
381
1252395
6934
そういう生命の基本物質から
惑星ができるというのは
典型的なことなのかもしれません
21:11
start開始 off with some of these
basic基本的な building建物 blocksブロック.
382
1259353
3612
21:15
Now does that mean
there's going to be life all around?
383
1263830
2715
ならば 生命は至る所に居るのでは?
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
そうなのかもしれません
21:19
But it's a question質問
of how tortuous曲がりくねった this pathパス is
385
1267957
4127
しかし 種となる物質が存在するというだけの
はかない原始状態から
21:24
from those frail虚弱 beginnings始まり,
those seeds種子, all the way to life.
386
1272108
4394
生命誕生に至る過程が どれ程に
大変なことなのかという疑問が残されます
21:28
And most最も of those seeds種子
will fall on fallow休閑 planets惑星.
387
1276526
5192
種となる物質は 休眠している惑星に
降り注ぐことになります
クリス:つまり あなたは
21:33
CACA: So for you, personally個人的に,
388
1281742
1409
21:35
finding所見 an answer回答 to this question質問
of where we came来た from,
389
1283175
2722
生命の起源と誕生に関する謎を
21:37
of how did this thing happen起こる,
that is something you would love to see.
390
1285921
3658
解き明かしたいとお考えなのですね
21:41
JSJS: Would love to see.
391
1289603
1786
ジム:解明されればと願っています
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
生命の誕生が
21:44
if that pathパス is tortuous曲がりくねった enough十分な,
and so improbable思いもよらない,
393
1292927
5170
開始条件に関わらず
ほぼ不可能なほど起こりにくいなら
21:50
that no matter問題 what you start開始 with,
we could be a singularity特異点.
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1298121
4754
地球に生命があるのは
特異的なことということになります
逆にさほど難しくないなら
21:55
But on the other handハンド,
395
1303336
1152
21:56
given与えられた all this organicオーガニック dustほこり
that's floatingフローティング around,
396
1304512
3478
宇宙に漂う有機物の塵から
22:00
we could have lots of friends友達 out there.
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1308014
3791
そこらじゅうに
生命は存在するのかもしれません
ぜひ知りたいところです
22:04
It'dそれは be great to know.
398
1312947
1161
22:06
CACA: Jimジム, a coupleカップル of years ago,
I got the chanceチャンス to speak話す with Elonエロン Muskムスク,
399
1314132
3480
クリス:2年前 イーロン・マスクに
話を聞く機会があったのですが
22:09
and I asked尋ねた him the secret秘密 of his success成功,
400
1317636
2837
彼に成功の秘密について尋ねると
22:12
and he said taking取る
physics物理 seriously真剣に was it.
401
1320497
3691
物理に真剣に取り組むことだと
彼は答えました
22:16
Listening聞いている to you, what I hear聞く you saying言って
is taking取る math数学 seriously真剣に,
402
1324696
4003
あなたの話によると
あなたは数学に真剣に取り組み
22:20
that has infused注入された your whole全体 life.
403
1328723
3003
それがあなたの人生全体に
力を与えています
そして巨万の富を得て
それをアメリカや世界の大勢の子供たちの
22:24
It's made you an absolute絶対の fortune,
and now it's allowing許す you to invest投資する
404
1332123
4563
22:28
in the futures先物 of thousands and thousands
of kids子供たち across横断する Americaアメリカ and elsewhere他の場所.
405
1336710
4496
将来のために投資することを
可能にしています
22:33
Could it be that science科学 actually実際に works作品?
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1341567
2858
これは科学が役に立つ
ということでしょうか?
22:36
That math数学 actually実際に works作品?
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1344449
2772
数学は役に立つのか?
22:39
JSJS: Well, math数学 certainly確かに works作品.
Math数学 certainly確かに works作品.
408
1347245
4372
ジム:数学は間違いなく
役に立ちますよ
22:43
But this has been fun楽しい.
409
1351641
1198
それに楽しくもあります
22:44
Workingワーキング with Marilynマリリン and giving与える it away
has been very enjoyable楽しい.
410
1352863
4946
マリリンと一緒に働き 人々に貢献する
これはとても楽しいことです
22:49
CACA: I just find it --
it's an inspirationalインスピレーション thought to me,
411
1357833
2936
クリス:知に真剣に取り組むことで
かくも多くのものが得られうるということに
とても感銘を受けました
22:52
that by taking取る knowledge知識 seriously真剣に,
so much more can come from it.
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1360793
4007
22:56
So thank you for your amazing素晴らしい life,
and for coming到来 here to TEDTED.
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3018
TEDにお越し頂いて あなたの
素晴らしい人生について聞かせて頂き
22:59
Thank you.
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1367866
751
ありがとうございました
23:00
Jimジム Simonsシモンズ!
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1368651
1101
ジム・サイモンズでした!
23:01
(Applause拍手)
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4380
(拍手)
Translated by Tomoyuki Suzuki
Reviewed by Yasushi Aoki

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Jim Simons | Speaker | TED.com