TED2015
Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street
جيم سيمونز: مقابلة نادرة مع عالم رياضيات الذي فهم شفرة بورصة وول ستريت
Filmed:
Readability: 4
2,981,452 views
كان جيم سيمونز عالم رياضيات وعالم في تشفير البيانات وقد أدرك أن: الرياضيات المعقدة التي استخدمها لتشفير الرموز يمكن أن تساعد في تفسير النماذج في عالم المال. في وقت لاحق، أصبح يعمل على دعم الجيل القادم من معلمي الرياضيات والعلماء. أجرى كريس أندرسون من أعضاء TED مقابلة مع جيم سيمونز للتحدث عن حياته غير العادية بالأرقام.
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
كريس أندرسون: أنت جزءٌ من ظاهرةٍ حسابيةٍ.
00:15
You had already taught at Harvard
and MIT at a young age.
and MIT at a young age.
1
3675
3064
درّست في جامعة هافرد ومعهد ماساتشوستس
للتقنية في سن مبكرة
للتقنية في سن مبكرة
00:18
And then the NSA came calling.
2
6763
2190
وثم قامت وكالة الأمن القومي بالاتصال بك.
00:21
What was that about?
3
9464
1204
فما كان سبب ذلك؟
00:23
Jim Simons: Well the NSA --
that's the National Security Agency --
that's the National Security Agency --
4
11207
3923
جيم سيمونز: لم تقم في الحقيقة وكالة الأمن
القومي وهي وكالة الأمن القومي الأمريكي
القومي وهي وكالة الأمن القومي الأمريكي
00:27
they didn't exactly come calling.
5
15154
1969
بالاتصال بي فعليا.
00:29
They had an operation at Princeton,
where they hired mathematicians
where they hired mathematicians
6
17465
4474
لقد كان لديهم عملية في برينستون، وكانوا
يوظّفون المتخصصين في الرياضيات.
يوظّفون المتخصصين في الرياضيات.
00:33
to attack secret codes
and stuff like that.
and stuff like that.
7
21963
2942
لاختراق شفرات سرية وأمورا من هذا القبيل.
00:37
And I knew that existed.
8
25294
1672
وقد علمت أن هذا الأمر موجود فعليا.
00:39
And they had a very good policy,
9
27315
2180
كما أنهم يملكون سياسةً جيدة جدَا،
00:41
because you could do half your time
at your own mathematics,
at your own mathematics,
10
29519
3850
لأنه بامكانك تخصيص نصف وقتك
للعمل على بحوثك الرياضية،
للعمل على بحوثك الرياضية،
00:45
and at least half your time
working on their stuff.
working on their stuff.
11
33393
3484
وبقية وقتك للقيام بأعمال الوكالة.
00:49
And they paid a lot.
12
37559
1474
كما أنهم يدفعون أجورا عالية.
00:51
So that was an irresistible pull.
13
39057
3051
كان عرضهم مغريًا جدَا.
00:54
So, I went there.
14
42132
1912
لذلك، ذهبت للعمل في الوكالة.
00:56
CA: You were a code-cracker.
15
44068
1338
كريس: إذا كنت مخترق شفرات.
00:57
JS: I was.
16
45430
1166
جيم: نعم.
00:58
CA: Until you got fired.
17
46620
1157
كريس: إلى أن تم طردك.
00:59
JS: Well, I did get fired. Yes.
18
47801
1583
جيم: نعم، لقد تم طردي بالفعل.
01:01
CA: How come?
19
49408
1245
كريس: وكيف حدث ذلك؟
01:03
JS: Well, how come?
20
51280
1333
جيم: حسنا، كيف حدث ذلك؟
01:05
I got fired because,
well, the Vietnam War was on,
well, the Vietnam War was on,
21
53611
4956
لقد تم طردي لأن، حسنا، اندلعت
الحرب في فيتنام،
الحرب في فيتنام،
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
وقد كان رئيس الرؤساء في المنظمة
التي أعمل فيها مولعًا بالحرب
التي أعمل فيها مولعًا بالحرب
01:16
and wrote a New York Times article,
a magazine section cover story,
a magazine section cover story,
23
64353
4395
وقام بكتاب مقال في صحيفة نيويورك تايمز
وقد كان المقال قصة غلاف
وقد كان المقال قصة غلاف
01:20
about how we would win in Vietnam.
24
68772
1770
حول كيف أننا سنفوز في حرب فيتنام.
01:22
And I didn't like that war,
I thought it was stupid.
I thought it was stupid.
25
70566
3129
وأنا لم أحب هذه الحرب،
ولطالما اعتقدت انها حرب سخيفة.
ولطالما اعتقدت انها حرب سخيفة.
01:25
And I wrote a letter to the Times,
which they published,
which they published,
26
73719
2665
فقمت بكتابة رسالة لصحيفة التايمز،
والتي قاموا بنشروها،
والتي قاموا بنشروها،
01:28
saying not everyone
who works for Maxwell Taylor,
who works for Maxwell Taylor,
27
76408
4014
حيث ذكرت فيها أن ليس كل من يعمل
لحساب (ماكسويل تايلور)،
لحساب (ماكسويل تايلور)،
01:32
if anyone remembers that name,
agrees with his views.
agrees with his views.
28
80446
4686
إذا لازال أحد يتذكر ذلك الاسم،
يتفق مع وجهة نظره.
يتفق مع وجهة نظره.
01:37
And I gave my own views ...
29
85553
1658
وقمت بإبداء وجهات نظري...
01:39
CA: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
كريس: اوه، حسنا. يمكنني أن أستنتج أن هذا--
01:41
JS: ... which were different
from General Taylor's.
from General Taylor's.
31
89423
2555
جيم: والتي كانت مختلفة عن وجهات
نظر الجنرال تايلور
نظر الجنرال تايلور
01:44
But in the end, nobody said anything.
32
92002
1906
ولكن في النهاية، لم يقل أحد أي شيء.
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
وبعد ذلك، جاء إليّ شاب،
وكنت حينها أبلغ من العمر 29 سنة،
وكنت حينها أبلغ من العمر 29 سنة،
01:49
and said he was a stringer
from Newsweek magazine
from Newsweek magazine
34
97657
3088
وأخبرني أنه صحفي من مجلة نيوزويك
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
وأنه يرغب بإجراء حوار معي
وأن يسألني عن وجهات نظري.
وأن يسألني عن وجهات نظري.
01:58
And I told him, "I'm doing
mostly mathematics now,
mostly mathematics now,
36
106160
3899
فقلت له "أخصص معظم وقتي للعمل على
الرياضيات الآن
الرياضيات الآن
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
وعندما تنتهي الحرب، فسأهتم بأعمال الوكالة"
02:06
Then I did the only
intelligent thing I'd done that day --
intelligent thing I'd done that day --
38
114123
2825
وبعدها قمت بأذكى شيء فعلته في ذلك اليوم--
02:08
I told my local boss
that I gave that interview.
that I gave that interview.
39
116972
4157
أخبرت رئيسي في العمل بأنني
أجريت تلك المقابلة.
أجريت تلك المقابلة.
02:13
And he said, "What'd you say?"
40
121153
1459
وقال لي "ما الذي قلته؟"
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
وأخبرته ما قلته.
02:16
And then he said,
"I've got to call Taylor."
"I've got to call Taylor."
42
124126
2315
فقال "علي أن أتصل بـتايلور"
02:18
He called Taylor; that took 10 minutes.
43
126465
2377
وقام بالاتصال به ودامت المتحادثة 10 دقائق
02:20
I was fired five minutes after that.
44
128866
2262
وبعدها بخمس دقائق، طردت من العمل.
02:23
CA: OK.
45
131590
1222
كريس: حسنا.
02:24
JS: But it wasn't bad.
46
132836
1151
جيم: لكن لم يكن سيئا.
02:26
CA: It wasn't bad,
because you went on to Stony Brook
because you went on to Stony Brook
47
134011
2493
كريس: لم يكن كذلك لأنك التحقت
بجامعة ستوني بروك
بجامعة ستوني بروك
02:28
and stepped up your mathematical career.
48
136528
3133
وقمت بالتركيز على وظيفتك في علم الرياضيات.
02:31
You started working with this man here.
49
139685
2452
وبدأت العمل مع هذا الرجل.
02:34
Who is this?
50
142161
1164
من هو؟
02:36
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.
51
144352
1412
جيم: انه (شينج-شين) تشرن.
02:37
Chern was one of the great
mathematicians of the century.
mathematicians of the century.
52
145788
3104
لقد كان تشرن واحدًا من أعظم
علماء الرياضيات في القرن.
علماء الرياضيات في القرن.
02:40
I had known him when
I was a graduate student at Berkeley.
I was a graduate student at Berkeley.
53
148916
5233
وكنت أعرفه منذ أن كنت طالب
دراسات عليا ببركلي.
دراسات عليا ببركلي.
02:46
And I had some ideas,
54
154173
1871
وكانت لدي بعض الأفكار،
02:48
and I brought them to him
and he liked them.
and he liked them.
55
156068
2447
فطرحتها عليه وأعجب بها.
02:50
Together, we did this work
which you can easily see up there.
which you can easily see up there.
56
158539
6626
وقمنا بهذا العمل معا والذي يمكنك
رؤيته هناك بوضوح.
رؤيته هناك بوضوح.
02:57
There it is.
57
165189
1150
ها هو ذا.
02:59
CA: It led to you publishing
a famous paper together.
a famous paper together.
58
167198
3606
كريس: وهذا العمل قادكما إلى نشر
بحث ذاع صيته.
بحث ذاع صيته.
03:02
Can you explain at all what that work was?
59
170828
3238
هل يمكنك أن تشرح لنا ماهية هذا العمل؟
03:07
JS: No.
60
175028
1158
جيم: لا
03:08
(Laughter)
61
176210
2274
(ضحك)
03:10
JS: I mean, I could
explain it to somebody.
explain it to somebody.
62
178966
2064
جيم: ما اعنيه، يمكنني أن اشرحه
لشخص معين.
لشخص معين.
03:13
(Laughter)
63
181054
2075
(ضحك)
03:15
CA: How about explaining this?
64
183153
1864
كريس: ماذا لو تشرح لنا ما قلته الآن؟
03:17
JS: But not many. Not many people.
65
185041
2729
جيم: لا يمكنني شرحه للعديد من الأشخاص.
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
كريس: أعتقد أنك قلت لي بأن العمل له
علاقة بالجسم الكروي.
علاقة بالجسم الكروي.
03:23
so let's start here.
67
191982
1862
أخبرنا عن ذلك أولا.
03:25
JS: Well, it did,
but I'll say about that work --
but I'll say about that work --
68
193868
3600
جيم: حسنا، ما قلته صحيح،
لكن ما سأقوله بشأن هذا العمل--
لكن ما سأقوله بشأن هذا العمل--
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
انه له علاقة بالجسم الكروي،
لكن قبل أن نتحدث عن ذلك--
لكن قبل أن نتحدث عن ذلك--
03:32
that work was good mathematics.
70
200716
3540
يعد ذلك العمل مفيدًا جدًا.
03:36
I was very happy with it; so was Chern.
71
204280
2492
وكنا أنا وتشرن سعداء جدا به.
03:39
It even started a little sub-field
that's now flourishing.
that's now flourishing.
72
207910
4176
حتى أنه أحدث مجالا فرعيا صغيرا
والذي بدأ يزدهر حاليا.
والذي بدأ يزدهر حاليا.
03:44
But, more interestingly,
it happened to apply to physics,
it happened to apply to physics,
73
212638
5294
ولكن، المثير للاهتمام،
هو أن هذا العمل يطبق على الفيزياء،
هو أن هذا العمل يطبق على الفيزياء،
03:49
something we knew nothing about --
at least I knew nothing about physics,
at least I knew nothing about physics,
74
217956
4295
شيءٌ لسنا على دراية به-- ولم أكن أعرف
شيئا عن الفيزياء،
شيئا عن الفيزياء،
03:54
and I don't think Chern
knew a heck of a lot.
knew a heck of a lot.
75
222275
2282
ولا أعتقد أن تشرن كان يعرف أيضا.
03:56
And about 10 years
after the paper came out,
after the paper came out,
76
224581
3963
وبعد حوالي 10 سنوات من نشر هذا البحث،
04:00
a guy named Ed Witten in Princeton
started applying it to string theory
started applying it to string theory
77
228568
4480
بدأ رجل يدعى ايد ويتن من جامعة برينستون
بتطبيقه على نظرية الأوتار.
بتطبيقه على نظرية الأوتار.
04:05
and people in Russia started applying it
to what's called "condensed matter."
to what's called "condensed matter."
78
233072
4852
كما بدأ أشخاص من روسيا بتطبيقه
على ما يسمى "بالمادة المكثفة"
على ما يسمى "بالمادة المكثفة"
04:09
Today, those things in there
called Chern-Simons invariants
called Chern-Simons invariants
79
237948
4893
واليوم، أصبحت هذه الأمور
التي تسمى بثوابت تشرن-سيمونز
التي تسمى بثوابت تشرن-سيمونز
04:14
have spread through a lot of physics.
80
242865
1865
منتشرةً من خلال الكثير من الفيزياء.
04:16
And it was amazing.
81
244754
1174
ولقد كان هذا رائعًا.
04:17
We didn't know any physics.
82
245952
1365
فلم نكن نعرف أي شيء عن الفيزياء.
04:19
It never occurred to me
that it would be applied to physics.
that it would be applied to physics.
83
247714
2854
ولم يخطر على بالي إطلاقًا بأنه
يمكن تطبيقه في الفيزياء.
يمكن تطبيقه في الفيزياء.
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
ولكن هذا هو ما يميز الرياضيات،
فلا يمكنك أن تعلم إلى ماذا سوف تتوصل.
فلا يمكنك أن تعلم إلى ماذا سوف تتوصل.
04:26
CA: This is so incredible.
85
254404
1492
كريس: هذا أمر لا يصدق.
04:27
So, we've been talking about
how evolution shapes human minds
how evolution shapes human minds
86
255920
4364
فلقد كنا نتحدث عن كيف
يشكل التطور العقول البشرية
يشكل التطور العقول البشرية
04:32
that may or may not perceive the truth.
87
260308
2508
وأننا ربما توصلنا للحقيقة أو لا.
04:34
Somehow, you come up
with a mathematical theory,
with a mathematical theory,
88
262840
3313
وبطريقة ما، توصلت إلى نظرية
في علم الرياضيات.
في علم الرياضيات.
04:38
not knowing any physics,
89
266177
1848
وأنت لا تعلم أي شيء عن الفيزياء،
04:40
discover two decades later
that it's being applied
that it's being applied
90
268049
2498
واكتشفت بعد عقدين من الزمن،
أنه يجرى تطبيقها في
أنه يجرى تطبيقها في
04:42
to profoundly describe
the actual physical world.
the actual physical world.
91
270571
3031
وصف العالم الفيزيائي الحالي بشكل عميق.
04:45
How can that happen?
92
273626
1153
كيف يمكن أن يحدث ذلك؟
04:46
JS: God knows.
93
274803
1157
جيم: الله أعلم.
04:47
(Laughter)
94
275984
2110
(ضحك)
04:50
But there's a famous physicist
named [Eugene] Wigner,
named [Eugene] Wigner,
95
278849
3150
لقد كان هناك عالم فيزياء مشهور يدعى وجنر،
04:54
and he wrote an essay on the unreasonable
effectiveness of mathematics.
effectiveness of mathematics.
96
282023
5588
كتب مقالا عن تأثير الرياضيات اللا معقول.
04:59
Somehow, this mathematics,
which is rooted in the real world
which is rooted in the real world
97
287635
3952
فبطريقة ما، علوم الرياضيات
المتجذرة في العالم الواقعي
المتجذرة في العالم الواقعي
05:03
in some sense -- we learn to count,
measure, everyone would do that --
measure, everyone would do that --
98
291611
4995
بشكل ما--، نتعلم العد والقياس، وسيقوم
الجميع بذلك--
الجميع بذلك--
05:08
and then it flourishes on its own.
99
296630
1830
وبعدها يتطور من تلقاء نفسه.
05:10
But so often it comes
back to save the day.
back to save the day.
100
298976
2841
ولكن في كثير من الأحيان،تعود في اخر لحظة
لإنقاذ الموقف.
لإنقاذ الموقف.
05:14
General relativity is an example.
101
302293
2178
وعلى سبيل المثال، نظرية النسبية العامة.
05:16
[Hermann] Minkowski had this geometry,
and Einstein realized,
and Einstein realized,
102
304495
3117
ولقد توصل مينكوسكي لعلم الهندسة،
وصرح اينشتاين قائلا:
وصرح اينشتاين قائلا:
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
"أوه، إنها الشيء المناسب الذي يمكنني
اعتماده للتحكم بنظرية النسبية العامة."
اعتماده للتحكم بنظرية النسبية العامة."
05:23
So, you never know. It is a mystery.
104
311507
3112
لذا، لا يمكنك أن تعرف ما سيحدث.
تعتبر الرياضيات غامضة.
تعتبر الرياضيات غامضة.
05:27
It is a mystery.
105
315056
1217
تعتبر لغزا.
05:28
CA: So, here's a mathematical
piece of ingenuity.
piece of ingenuity.
106
316297
3296
كريس: حسنا، هذا جزء إبداعيٌّ
من الرياضيات.
من الرياضيات.
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
أخبرنا عنه.
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
جيم: حسنا، هذا جسم كروي-- انها كرة تحيط
بها شعرية--
بها شعرية--
05:38
you know, those squares.
109
326931
1573
وكما تعرفون، هذه مربعات.
05:42
What I'm going to show here was
originally observed by [Leonhard] Euler,
originally observed by [Leonhard] Euler,
110
330697
4906
ما سأقوم بتقديمه لكم هنا قام ليونارد أويلر
برصده أولا،
برصده أولا،
05:47
the great mathematician, in the 1700s.
111
335627
2254
أعظم عالم رياضيات في عام 1700.
05:50
And it gradually grew to be
a very important field in mathematics:
a very important field in mathematics:
112
338223
5181
ونمت تدريجيا لتكون حقلا
مهما جدا في الرياضيات:
مهما جدا في الرياضيات:
05:55
algebraic topology, geometry.
113
343428
2334
الطوبولوجيا الجبرية، والهندسة.
05:59
That paper up there had its roots in this.
114
347039
4364
تملك تلك الورقة الموجودة هناك جذورا في
هذا الحقل.
هذا الحقل.
06:03
So, here's this thing:
115
351427
1834
بذلك، يوجد هذا الشيء:
06:05
it has eight vertices,
12 edges, six faces.
12 edges, six faces.
116
353285
4452
يملك ثمانية زوايا و12 ضلعا وستة أوجهٍ.
06:09
And if you look at the difference --
vertices minus edges plus faces --
vertices minus edges plus faces --
117
357761
3830
وإذا قمت بحساب الفرق -- نطرح عدد الزوايا
من عدد الأضلاع ونزيد عدد الأوجه--
من عدد الأضلاع ونزيد عدد الأوجه--
06:13
you get two.
118
361615
1152
فإن النتيجة ستكون 2.
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
362791
2219
حسنا، حسنا، اثنين.
هذا رقم جيدٌ.
هذا رقم جيدٌ.
06:17
Here's a different way of doing it --
these are triangles covering --
these are triangles covering --
120
365034
4248
إليكم طريقة أخرى للقيام بذلك
--هذه هي مثلثات تغطية --
--هذه هي مثلثات تغطية --
06:21
this has 12 vertices and 30 edges
121
369306
4577
تملك هذه 12 زاورية و30 ضلعا
06:25
and 20 faces, 20 tiles.
122
373907
4195
و20 وجها، 20 بلاطا.
06:30
And vertices minus edges
plus faces still equals two.
plus faces still equals two.
123
378576
4591
اذا قمنا بطرح عدد الزوايا من عدد الأضلع
ونضيف عدد الأوجه فإن النتيجة ستبقى 2.
ونضيف عدد الأوجه فإن النتيجة ستبقى 2.
06:35
And in fact, you could do this
any which way --
any which way --
124
383191
2847
في واقع الأمر، هل يمكن القيام بهذا
بأي طريقة --
بأي طريقة --
06:38
cover this thing with all kinds
of polygons and triangles
of polygons and triangles
125
386062
3398
تغطية هذا الجسم بجميع أنواع
المضلعات ومثلثات
المضلعات ومثلثات
06:41
and mix them up.
126
389484
1320
وخلطها جميعا.
06:42
And you take vertices minus edges
plus faces -- you'll get two.
plus faces -- you'll get two.
127
390828
3279
وتقوم بطرح عدد الزوايا من عدد الأضلع وتضيف
عدد الأوجه-- فستحصل على 2.
عدد الأوجه-- فستحصل على 2.
06:46
Here's a different shape.
128
394131
1611
أقدم لكم شكلا مختلفا.
06:48
This is a torus, or the surface
of a doughnut: 16 vertices
of a doughnut: 16 vertices
129
396480
5250
هذه طارة (نتوء مستدير)، أو جسم على شكل
دونات: يتكون من 16 زاوية،
دونات: يتكون من 16 زاوية،
06:53
covered by these rectangles,
32 edges, 16 faces.
32 edges, 16 faces.
130
401754
4244
تغطيها هذه المستطيلات، و32 ضلعا و16 وجها.
06:58
Vertices minus edges comes out to be zero.
131
406530
2684
ستكون نتيجة طرح عدد الزوايا من عدد
الأضلع صفرا.
الأضلع صفرا.
07:01
It'll always come out to zero.
132
409238
1475
ستكون النتيجة دائما صفر.
07:02
Every time you cover a torus
with squares or triangles
with squares or triangles
133
410737
4310
في كل مرة تقوم فيها بتغطية الطارة
بمستطيلات أو مثلثات
بمستطيلات أو مثلثات
07:07
or anything like that,
you're going to get zero.
you're going to get zero.
134
415071
3935
أو أي شكلٍ هندسي من هذا القبيل، فإنك
ستحصل على صفرٍ كنتيجة.
ستحصل على صفرٍ كنتيجة.
07:12
So, this is called
the Euler characteristic.
the Euler characteristic.
135
420514
2390
بذلك، تسمى هذه بمميزة أويلر.
07:14
And it's what's called
a topological invariant.
a topological invariant.
136
422928
3449
وهذا ما يسمى بالطوبولوجية الثابتة.
07:18
It's pretty amazing.
137
426849
1156
إنه لأمرٌ مدهش جدا.
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
مهما كانت الطريقة المتبعة، فإنك ستحصل
على نفس الإجابة.
على نفس الإجابة.
07:22
So that was the first sort of thrust,
from the mid-1700s,
from the mid-1700s,
139
430844
6299
بالتالي كانت هذه أول دفعة، من منتصف 1700،
07:29
into a subject which is now called
algebraic topology.
algebraic topology.
140
437167
3769
نحو موضوع يطلق عليه الآن
الطوبولوجيا الجبرية.
الطوبولوجيا الجبرية.
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
كريس: أخذ عملك فكرة من هذا القبيل ومن ثم
تنتقل بها
تنتقل بها
07:35
into higher-dimensional theory,
142
443967
2449
إلى مستوى أعلى من نظرية البعد،
07:38
higher-dimensional objects,
and found new invariances?
and found new invariances?
143
446440
3088
أجسام بأبعاد أعلى، وايجاد ثوابت جديدة؟
07:41
JS: Yes. Well, there were already
higher-dimensional invariants:
higher-dimensional invariants:
144
449552
4643
جيم: حسنا، يوجد بالفعل ثوابت عالية
الأبعاد:
الأبعاد:
07:46
Pontryagin classes --
actually, there were Chern classes.
actually, there were Chern classes.
145
454219
4457
مجموعة بونترياغين-- في الحقيقة،
كانت توجد مجموعة شيرن.
كانت توجد مجموعة شيرن.
07:50
There were a bunch
of these types of invariants.
of these types of invariants.
146
458700
3548
كانت هناك باقة تضم
هذه الأنواع من الثوابت.
هذه الأنواع من الثوابت.
07:54
I was struggling to work on one of them
147
462272
4135
كنت تناضل من أجل العمل على واحد منهم
07:58
and model it sort of combinatorially,
148
466431
4203
وصياغتها كنوعٍ اندماجيّ
08:02
instead of the way it was typically done,
149
470658
3022
بدلا من الطريقة التي عادة ما يتم بها ذلك،
08:05
and that led to this work
and we uncovered some new things.
and we uncovered some new things.
150
473704
4359
وهو ما نتج عنه هذا العمل واكتشفنا بعض
بعض الأشياء الجديدة،
بعض الأشياء الجديدة،
08:10
But if it wasn't for Mr. Euler --
151
478087
3501
ولكن لو لم يقم السيد أويلر--
08:13
who wrote almost 70 volumes of mathematics
152
481612
3981
الذي قام بكتابة 70 مجلدا عن الرياضيات
08:17
and had 13 children,
153
485617
1731
وكان لديه 13 طفلا،
08:19
who he apparently would dandle on his knee
while he was writing --
while he was writing --
154
487372
6442
والذي كان يدللهم على ركبته بينما
يقوم بالكتابة--
يقوم بالكتابة--
08:25
if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't
perhaps be these invariants.
perhaps be these invariants.
155
493838
5774
لولا السيد أويلر لما وُجدت هذه الثوابت.
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
كريس: حسنا، يعطينا هذا لمحة عن هذا العقل
المدهش الموجود هناك.
المدهش الموجود هناك.
08:36
Let's talk about Renaissance.
157
504804
1543
دعنا نتحدث عن عصر النهضة.
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
لأنك تملك هذا العقل المدهش وكنت مخترق
شفرات في وكالة الأمن القومي،
شفرات في وكالة الأمن القومي،
08:44
you started to become a code-cracker
in the financial industry.
in the financial industry.
159
512251
3229
بدأت تصبح مخترق شفرات في الصناعة المالية.
08:47
I think you probably didn't buy
efficient market theory.
efficient market theory.
160
515504
2690
أعتقد أنك لم تقم بشراء فرضية كفاءة السوق.
08:50
Somehow you found a way of creating
astonishing returns over two decades.
astonishing returns over two decades.
161
518218
6387
وجدت بطريقة ما وسيلة لتوفير
عوائد مذهلة على مدى أكثر من عقدين.
عوائد مذهلة على مدى أكثر من عقدين.
08:56
The way it's been explained to me,
162
524629
1671
الطريقة التي قاموا بشرحها لي.
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
لم يكن اللافت للنظر فقط حجم العائدات التي
تم تسجيلها،
تم تسجيلها،
09:01
it's that you took them
with surprisingly low volatility and risk,
with surprisingly low volatility and risk,
164
529847
3883
بل ما أخذته منهم مع وجود انخفاض متذبذب
وأخطار بشكل مفاجئ،
وأخطار بشكل مفاجئ،
09:05
compared with other hedge funds.
165
533754
1824
مقارنة بصناديق التحوط الأخرى.
09:07
So how on earth did you do this, Jim?
166
535602
1929
بالتالي كيف أمكنك القيام بهذا، جيم؟
09:10
JS: I did it by assembling
a wonderful group of people.
a wonderful group of people.
167
538071
4111
جيم: قمت بذلك من خلال جمع مجموعة من
الناس الرائعين معا.
الناس الرائعين معا.
09:14
When I started doing trading, I had
gotten a little tired of mathematics.
gotten a little tired of mathematics.
168
542206
3956
عندما بدأت بأعمال التجارة، كنت قد بدأت
أضجر من الرياضيات.
أضجر من الرياضيات.
09:18
I was in my late 30s,
I had a little money.
I had a little money.
169
546186
3923
كنت في أواخر الثلاثين.
وكنت أملك مبلغا ماليا لا بأس به.
وكنت أملك مبلغا ماليا لا بأس به.
09:22
I started trading and it went very well.
170
550133
2509
بدأت بأعمال التجارة وسارت الأمور
على ما يرام.
على ما يرام.
09:25
I made quite a lot of money
with pure luck.
with pure luck.
171
553063
2748
جمعت الكثير من المال بقليل من الحظ فقط.
09:27
I mean, I think it was pure luck.
172
555835
1666
ما أعنيه، أعتقد أن الحظ كان بجانبي.
09:29
It certainly wasn't mathematical modeling.
173
557525
2109
بالتأكيد لم يكن للنمذجة الرياضية دخلٌ.
09:31
But in looking at the data,
after a while I realized:
after a while I realized:
174
559658
3831
ولكن بمراجعة البيانات، أدركت بعد مدة
09:35
it looks like there's some structure here.
175
563513
2553
أنه يوجد ما يشبه الهياكل هنا.
09:38
And I hired a few mathematicians,
and we started making some models --
and we started making some models --
176
566090
3697
فقمت بتوظيف عدد من علماء الرياضيات، وبدأنا
في وضع بعض النماذج--
في وضع بعض النماذج--
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
يشبه ما كنا نقوم به في معهد
التحليلات الدفاعية.
التحليلات الدفاعية.
09:46
You design an algorithm,
you test it out on a computer.
you test it out on a computer.
178
574100
2833
تقوم كتابة خوارزمية،
ثم تقوم باختبارها على جهاز الكمبيوتر.
ثم تقوم باختبارها على جهاز الكمبيوتر.
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
هل تقوم بالمطلوب؟ أم لا؟ وهكذا.
09:51
CA: Can we take a look at this?
180
579443
1479
كريس: هل يمكن إلقاء نظرة على هذا؟
09:52
Because here's a typical graph
of some commodity.
of some commodity.
181
580946
4541
هذا الرسم البياني النموذجي
لبعض السلع.
لبعض السلع.
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
أتمعن فيه وما يتبادر إلى ذهني هو أن
"هذه تغيرات عشوائية، صعودا ونزولا--
"هذه تغيرات عشوائية، صعودا ونزولا--
10:02
maybe a slight upward trend
over that whole period of time."
over that whole period of time."
183
590552
2862
ربما تشهد زيادة طفيفة على مدى تلك
الفترة الزمنية."
الفترة الزمنية."
10:05
How on earth could you trade
looking at that,
looking at that,
184
593438
2113
كيف أمكنك دخول مجال التجارة
بالنظر إلى ذلك،
بالنظر إلى ذلك،
10:07
and see something that wasn't just random?
185
595575
2326
وملاحظة شيئٍ لم يكن عشوائيا؟
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
جيم: في الايام الخوالي - يشبه هذا رسما
بيانيّا من الأيام الخوالي،
بيانيّا من الأيام الخوالي،
10:13
commodities or currencies
had a tendency to trend.
had a tendency to trend.
187
601196
4284
يوجد ميل للاتجاه لهذه السلع أو العملات.
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
ليس بالضرورة أن تكون تجارة
لفترة قصيرة كهذه لكن على فترة طويلة.
لفترة قصيرة كهذه لكن على فترة طويلة.
10:23
And if you decided, OK,
I'm going to predict today,
I'm going to predict today,
189
611583
4056
وإذا اتخذت القرار، حسنا، سأقوم اليوم
بتقديم بعض التنبؤات،
بتقديم بعض التنبؤات،
10:27
by the average move in the past 20 days --
190
615663
4968
من خلال متوسط التغيرات التي حدثت
خلال العشرين يوما الماضية--
خلال العشرين يوما الماضية--
10:32
maybe that would be a good prediction,
and I'd make some money.
and I'd make some money.
191
620655
3107
ربما هذا من شأنه أن يكون تنبؤا جيدا،
وأجني بعض المال.
وأجني بعض المال.
10:35
And in fact, years ago,
such a system would work --
such a system would work --
192
623786
5608
وفي الواقع، منذ سنوات، كان يمكن
لمثل هذا النظام أن يعمل
لمثل هذا النظام أن يعمل
10:41
not beautifully, but it would work.
193
629418
2391
ليس بطريقة جيدة ولكنه سيعمل.
10:43
You'd make money, you'd lose
money, you'd make money.
money, you'd make money.
194
631833
2509
وكنت ستكسب المال وستخسره وتكسبه
مرة أخرى.
مرة أخرى.
10:46
But this is a year's worth of days,
195
634366
2198
ولكن هذه قيمة الأيام في السنة،
10:48
and you'd make a little money
during that period.
during that period.
196
636588
4241
وكنت ستقوم بجمع مبلغ ماليّ خلال تلك
الفترة.
الفترة.
10:53
It's a very vestigial system.
197
641884
1958
يعتبر نظاما لا وظيفي.
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
كريس: بالتالي كنت ستختبر باقة من مدة
الاتجار في فترة معينة
الاتجار في فترة معينة
11:00
and see whether, for example,
199
648078
2436
وترى ما إذا، فعلى سبيل المثال،
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
ما كانت مدة 10أيام أو 15 يوما تنبؤية
لما سيحدث بعد ذلك.
لما سيحدث بعد ذلك.
11:06
JS: Sure, you would try all those things
and see what worked best.
and see what worked best.
201
654043
6762
جيم: بالتأكيد، ستحاول تجربة كل هذه الأمور
وترى ما الذي سار على ما يرام.
وترى ما الذي سار على ما يرام.
11:13
Trend-following would
have been great in the '60s,
have been great in the '60s,
202
661515
3350
كانت متابعة تطور التجارة سيكون رائعا
في فترة الستينيات،
في فترة الستينيات،
11:16
and it was sort of OK in the '70s.
203
664889
2132
وقد كان جيدا نوعا ما في السبعينيات،
11:19
By the '80s, it wasn't.
204
667045
1873
وبحلول الثمانيات، لم يعد كذلك.
11:20
CA: Because everyone could see that.
205
668942
2817
كريس: لأن الجميع يمكنهم ملاحظة ذلك.
11:23
So, how did you stay ahead of the pack?
206
671783
2782
إذن، كيف أمكنك أن البقاء في
مقدمة المجموعة؟
مقدمة المجموعة؟
11:27
JS: We stayed ahead of the pack
by finding other approaches --
by finding other approaches --
207
675046
6132
جيم: حافظنا على مكانتنا من خلال ايجاد
مناهج أخرى--
مناهج أخرى--
11:33
shorter-term approaches to some extent.
208
681202
2741
مقاربات قصيرة المدى إلى حد ما.
11:37
The real thing was to gather
a tremendous amount of data --
a tremendous amount of data --
209
685107
3347
يعتبر جمع قدرٍ هائل من البيانات الهدف
الأساسي--
الأساسي--
11:40
and we had to get it by hand
in the early days.
in the early days.
210
688478
3578
ونقوم بذلك بأنفسنا في الأيام الأولى.
11:44
We went down to the Federal Reserve
and copied interest rate histories
and copied interest rate histories
211
692080
3466
قمنا بزيارة البنك الاحتياطي الفدرالي
وكتابة أهم التواريخ لسعر الفائدة
وكتابة أهم التواريخ لسعر الفائدة
11:47
and stuff like that,
because it didn't exist on computers.
because it didn't exist on computers.
212
695570
3265
وأشياء من هذا القبيل، لأنها لم تكن مدرجة
على أجهزة الكمبيوتر.
على أجهزة الكمبيوتر.
11:50
We got a lot of data.
213
698859
1643
حصلنا على الكثير من البيانات.
11:52
And very smart people -- that was the key.
214
700526
4160
وعلى أشخاص أذكياء جدا-- وهذا كان المفتاح
للقيام بذلك.
للقيام بذلك.
11:57
I didn't really know how to hire
people to do fundamental trading.
people to do fundamental trading.
215
705463
3776
لم أكن أعرف حقا كيف أوظف أشخاصا
للقيام بعمليات التداول الأساسي.
للقيام بعمليات التداول الأساسي.
12:01
I had hired a few -- some made money,
some didn't make money.
some didn't make money.
216
709749
2949
كنت قد وظفت البعض-- منهم من كسب بعض المال،
ومنهم من لم ينجح.
ومنهم من لم ينجح.
12:04
I couldn't make a business out of that.
217
712722
1880
لم أتمكن من انشاء تجارة من ذلك.
12:06
But I did know how to hire scientists,
218
714626
2042
ولكنني أعرف كيف أعيّن علماء،
12:08
because I have some taste
in that department.
in that department.
219
716692
3389
لأنني على معرفة ببعض الأمور
المتعلقة بهذا القسم.
المتعلقة بهذا القسم.
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
وهكذا، هذا كل ما قمنا به.
12:13
And gradually these models
got better and better,
got better and better,
221
721967
3231
وتطورت هذه النماذج لتصبح أفضل وأفضل،
12:17
and better and better.
222
725222
1335
وأفضل وأفضل.
12:18
CA: You're credited with doing
something remarkable at Renaissance,
something remarkable at Renaissance,
223
726581
3214
كريس: أنت مقيد بقيامك بشيء ملفت للانتباه
خلال عصر النهضة،
خلال عصر النهضة،
12:21
which is building this culture,
this group of people,
this group of people,
224
729819
2601
يتمثل في وضعك لهذه الثقافة، وهذه النخبة
من الأشخاص،
من الأشخاص،
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
الذين لم يكن يذهب تعيينهم هباءً
والذين لم يمكن إغرائهم سهلا،
والذين لم يمكن إغرائهم سهلا،
12:27
Their motivation was doing
exciting mathematics and science.
exciting mathematics and science.
226
735610
3912
تعتبر الرياضيات المثيرة والعلوم دافعهم
للقيام بذلك.
للقيام بذلك.
12:31
JS: Well, I'd hoped that might be true.
227
739860
2399
جيم: حسنا، كنت أرجو أن يكون ما قلته صحيحا.
12:34
But some of it was money.
228
742283
3580
ولكن بعضهم كان يركض خلف المال.
12:37
CA: They made a lot of money.
229
745887
1393
كريس: جمعوا أموالا طائلة.
12:39
JS: I can't say that no one came
because of the money.
because of the money.
230
747304
2537
جيم: لا أستطيع إنكار أن لا أحد منهم يسعى
خلف المال.
خلف المال.
12:41
I think a lot of them
came because of the money.
came because of the money.
231
749865
2253
أعتقد أن العديد منهم قدم طمعا في المال.
12:44
But they also came
because it would be fun.
because it would be fun.
232
752142
2021
ولكنهم قدموا لأن الأمر قد يكون ممتعا.
12:46
CA: What role did machine learning
play in all this?
play in all this?
233
754187
2488
كريس: ماهو الدور الذي قامت به تعلّم الآلة؟
12:48
JS: In a certain sense,
what we did was machine learning.
what we did was machine learning.
234
756699
3064
جيم: بمعنى ما،
ما فعلناه هو تعليم الآلة.
ما فعلناه هو تعليم الآلة.
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
تقوم بالإطلاع على الكثير من المعلومات
وتحاول محاكاة مختلف المخططات التنبؤية،
وتحاول محاكاة مختلف المخططات التنبؤية،
12:59
until you get better and better at it.
236
767194
2182
إلى أن تتحسن نحو الأفضل.
13:01
It doesn't necessarily feed back on itself
the way we did things.
the way we did things.
237
769400
3767
ليس من الضروري أن تقدم تعليقات عن
كيفية قيامنا بالأشياء.
كيفية قيامنا بالأشياء.
13:05
But it worked.
238
773191
2309
ولكن الأمر نجح.
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
كريس: يمكن لهذه المخططات التنبؤية أن تكون
نوعا ما همجية جدا وغير متوقعة.
نوعا ما همجية جدا وغير متوقعة.
13:12
I mean, you looked at everything, right?
240
780233
1914
ما أعنيه، هل عاينت كل شيء، أليس كذلك؟
13:14
You looked at the weather,
length of dresses, political opinion.
length of dresses, political opinion.
241
782171
3317
ألقيت نظرة على الطقس وطول الفترة
والأراء السياسية.
والأراء السياسية.
13:17
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
242
785512
2837
جيم: نعم، لم نجرب طول الفترة.
13:20
CA: What sort of things?
243
788373
2057
كريس: أي نوع من الأشياء؟
13:22
JS: Well, everything.
244
790454
1158
جيم: حسنا، كل شيء.
13:23
Everything is grist for the mill --
except hem lengths.
except hem lengths.
245
791636
3264
يقع رحي كل شيء في المطحنة--
ما عدى السيقان.
ما عدى السيقان.
13:28
Weather, annual reports,
246
796852
2300
الطقس، والتقارير السنوية،
13:31
quarterly reports, historic data itself,
volumes, you name it.
volumes, you name it.
247
799176
4732
والتقارير الفصلية وتاريخ البيانات بحد ذاته
والحجم وما ذكرته.
والحجم وما ذكرته.
13:35
Whatever there is.
248
803932
1151
كلها كانت مدرجة.
13:37
We take in terabytes of data a day.
249
805107
2621
نقوم باستقبال تيرابايت من البيانات
يوميا.
يوميا.
13:39
And store it away and massage it
and get it ready for analysis.
and get it ready for analysis.
250
807752
4124
ونقوم بتخزينها وإرسالها والإعداد
لتحليلها.
لتحليلها.
13:45
You're looking for anomalies.
251
813446
1382
تقوم بالبحث عن حالات شاذة.
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
تقوم بالنظر-- كما قلت،
13:49
the efficient market
hypothesis is not correct.
hypothesis is not correct.
253
817829
2452
إذ ما كانت النظريات كفاءة السوق غير صحيحة.
13:52
CA: But any one anomaly
might be just a random thing.
might be just a random thing.
254
820305
3467
كريس: ولكن قد تكون أي حالة شاذة مجرد
أمر عشوائي.
أمر عشوائي.
13:55
So, is the secret here to just look
at multiple strange anomalies,
at multiple strange anomalies,
255
823796
3658
بالتالي، هل يعتبر السر هو فقط البحث عن
عدة حالات شاذة غريبة،
عدة حالات شاذة غريبة،
13:59
and see when they align?
256
827478
1328
والنظر متى تكون متحاذية؟
14:01
JS: Any one anomaly
might be a random thing;
might be a random thing;
257
829238
3213
جيم: قد تكون أي حالة شاذة عشوائيةً؛
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
ومع ذلك، يمكنك دحض ذلك
عند وجود ما يكفي من المعلومات.
عند وجود ما يكفي من المعلومات.
14:07
You can see an anomaly that's persistent
for a sufficiently long time --
for a sufficiently long time --
259
835538
4950
حيث يمكنك ملاحظة الحالة الشاذة المستمرة
لفترة طويلة بما فيه الكفاية --
لفترة طويلة بما فيه الكفاية --
14:12
the probability of it being
random is not high.
random is not high.
260
840512
4975
نسبة إعتبارها عشوائية ليست عالية.
14:17
But these things fade after a while;
anomalies can get washed out.
anomalies can get washed out.
261
845511
4858
ولكن هذه الأمور تتلاشى بعد فترة.
يمكن للحالات الشاذة أن تُمحى.
يمكن للحالات الشاذة أن تُمحى.
14:22
So you have to keep on top
of the business.
of the business.
262
850393
2420
لذلك يجب أن تحافظ على سير الأعمال.
14:24
CA: A lot of people look
at the hedge fund industry now
at the hedge fund industry now
263
852837
2672
كريس: يولي الكثير من الناس اهتماما
بالمحفظة الوقائية
بالمحفظة الوقائية
14:27
and are sort of ... shocked by it,
264
855533
4398
وهم نوعا ما... مصدومون من ذلك،
14:31
by how much wealth is created there,
265
859955
2172
من الثروة التي يتم جمعها،
14:34
and how much talent is going into it.
266
862151
2245
ومن المواهب التي تضمها.
14:37
Do you have any worries
about that industry,
about that industry,
267
865523
4006
هل لديك أية مخاوف
إزاء هذه الصناعة،
إزاء هذه الصناعة،
14:41
and perhaps the financial
industry in general?
industry in general?
268
869553
2414
وربما إزاء قطاع الخدمات المالية
بصفة عامة؟
بصفة عامة؟
14:43
Kind of being on a runaway train that's --
269
871991
2704
وكأنك موجود على متن قطار جامح، وهذا--
14:46
I don't know --
helping increase inequality?
helping increase inequality?
270
874719
4030
لا أعرف-- يساعد في زيادة اللامساواة؟
14:50
How would you champion what's happening
in the hedge fund industry?
in the hedge fund industry?
271
878773
3831
كيف كنت تؤيد ما يحدث في قطاع صندوق التحوط؟
14:54
JS: I think in the last
three or four years,
three or four years,
272
882628
2608
جيم: أعتقد أنه في السنوات الثلاث
أو الأربع الماضية،
أو الأربع الماضية،
14:57
hedge funds have not done especially well.
273
885260
2103
لم تبلي صناديق التحوط جيدا.
14:59
We've done dandy,
274
887387
1400
ما قمنا به مدهش،
15:00
but the hedge fund industry as a whole
has not done so wonderfully.
has not done so wonderfully.
275
888811
4001
ولكن قطاع صناديق التحوط ككل لم يبلي
بشكل جيد.
بشكل جيد.
15:04
The stock market has been on a roll,
going up as everybody knows,
going up as everybody knows,
276
892836
4902
كانت البورصة في دوامة، وتشهد تصاعدا
كما يعلم الجميع،
كما يعلم الجميع،
15:09
and price-earnings ratios have grown.
277
897762
3445
كما أن مكرر الربحية في ارتفاع.
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
تم جمع ثروة طائلة من هذا خلال السنوات
الماضية--
الماضية--
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
لنقل خمس أو ست سنوات-- ولم يتم جنيها
من قبل صندوق التحوط.
من قبل صندوق التحوط.
15:20
People would ask me,
"What's a hedge fund?"
"What's a hedge fund?"
280
908458
3221
يتسائل الكثير من الناس
"ما هو صندوق التحوط؟"
"ما هو صندوق التحوط؟"
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
وأجيب "واحد وعشرون."
15:25
Which means -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
ويعني هذا-- أصبح الآن اثنين من عشرون--
15:29
it's two percent fixed fee
and 20 percent of profits.
and 20 percent of profits.
283
917577
3353
هي اثنين بالمئة رسوم ثابتة وعشرون
بالمئة أرباح.
بالمئة أرباح.
15:32
Hedge funds are all
different kinds of creatures.
different kinds of creatures.
284
920954
2352
صندوق التحوط عبارة عن أدوات استثمارية
متنوعة.
متنوعة.
15:35
CA: Rumor has it you charge
slightly higher fees than that.
slightly higher fees than that.
285
923330
3239
كريس: يٌزعم أنك تفرض رسوما أعلى
قليلا من المتداول.
قليلا من المتداول.
15:39
JS: We charged the highest fees
in the world at one time.
in the world at one time.
286
927339
3081
جيم: نقوم بفرض أعلى الرسوم في العالم في
نفس الوقت.
نفس الوقت.
15:42
Five and 44, that's what we charge.
287
930444
3226
ما نفرضه هو خمسة و44.
15:45
CA: Five and 44.
288
933694
1398
كريس: خمسة و44.
15:47
So five percent flat,
44 percent of upside.
44 percent of upside.
289
935116
3234
تمثل خمسة بالمئة ثابتة و44 بالمئة متقلبة.
15:50
You still made your investors
spectacular amounts of money.
spectacular amounts of money.
290
938374
2783
ولازلت تجعل المستثمرين يحصلون على كمية
هائلة من النقود.
هائلة من النقود.
15:53
JS: We made good returns, yes.
291
941181
1452
جيم: حققنا عوائد جيدة، نعم
15:54
People got very mad:
"How can you charge such high fees?"
"How can you charge such high fees?"
292
942657
3000
غضب الكثير واحتجوا:
"كيف يمكنكم فرض مثل هذه الرسوم المرتفعة؟"
"كيف يمكنكم فرض مثل هذه الرسوم المرتفعة؟"
15:57
I said, "OK, you can withdraw."
293
945681
1627
فأجبتهم: "حسنا، يمكنكم الانسحاب."
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
was what people were --
294
947332
2818
ولكن ما يحفز الناس هو كيف يمكن الحصول على
أكثر؟--
أكثر؟--
16:02
(Laughter)
295
950174
1504
(ضحك)
16:03
But at a certain point,
as I think I told you,
as I think I told you,
296
951702
2440
ولكن في مرحلة معينة،
كما أخبرتك على ما أعتقد،
كما أخبرتك على ما أعتقد،
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
اشترينا من جميع المستثمرين
نظرا لوجود قدرة شرائية بالصندوق.
نظرا لوجود قدرة شرائية بالصندوق.
16:11
CA: But should we worry
about the hedge fund industry
about the hedge fund industry
298
959365
2704
كريس: ولكن يجب علينا أن نقلق
بشأن صناديق التحوط
بشأن صناديق التحوط
16:14
attracting too much of the world's
great mathematical and other talent
great mathematical and other talent
299
962093
5438
من أن يقوم بجذب أفضل المواهب العالمية في
الرياضيات وغيرها
الرياضيات وغيرها
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
للعمل على ذلك، خلافا إلى مشاكل
أخرى عديدة في العالم؟
أخرى عديدة في العالم؟
16:22
JS: Well, it's not just mathematical.
301
970817
1929
جيم: حسنا، انها ليست مجرد رياضيات.
16:24
We hire astronomers and physicists
and things like that.
and things like that.
302
972770
2679
نقوم بتوظيف علماء الفلك والفيزياء
وأمور من هذا القبيل.
وأمور من هذا القبيل.
16:27
I don't think we should worry
about it too much.
about it too much.
303
975833
2431
لا أعتقد أننا يجب أن تقلق
بشأن ذلك كثيرا.
بشأن ذلك كثيرا.
16:30
It's still a pretty small industry.
304
978288
3142
لا تزال صناعة صغيرة جدا.
16:33
And in fact, bringing science
into the investing world
into the investing world
305
981454
5997
وإدراج العلوم في عالم الاستثمار
16:39
has improved that world.
306
987475
2159
ساهم في تحسين العالم.
16:41
It's reduced volatility.
It's increased liquidity.
It's increased liquidity.
307
989658
4070
ساهم في الحد من التناقص والتطاير
وزيادة السيولة.
وزيادة السيولة.
16:45
Spreads are narrower because
people are trading that kind of stuff.
people are trading that kind of stuff.
308
993752
3189
يعتبر الانتشار ضيقا لأن الناس يقومون
بتداول هذا النوع من الأشياء.
بتداول هذا النوع من الأشياء.
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
لست قلقا بشأن عودة أينشتاين للحياة
والبدء بالعمل بصناديق التحوط.
والبدء بالعمل بصناديق التحوط.
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
كريس: أنت الآن في مرحلة في حياتك
حيث تستثمر، على الرغم من ذلك،
حيث تستثمر، على الرغم من ذلك،
16:58
at the other end of the supply chain --
311
1006666
3734
في الجانب الآخر من سلسلة التوريد -
17:02
you're actually boosting
mathematics across America.
mathematics across America.
312
1010424
4104
تقوم بتعزيز الرياضيات في
جميع أنحاء أمريكا.
جميع أنحاء أمريكا.
17:06
This is your wife, Marilyn.
313
1014552
1865
هذه زوجتك، مارلين.
17:08
You're working on
philanthropic issues together.
philanthropic issues together.
314
1016441
4756
تعملان على القضايا الانسانية معا.
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
أخبرني بشأن ذلك.
17:14
JS: Well, Marilyn started --
316
1022408
3649
جيم: بدأت مارلين --
17:18
there she is up there,
my beautiful wife --
my beautiful wife --
317
1026081
3447
تلك هي زوجتي الجميلة الموجودة هناك--
17:21
she started the foundation
about 20 years ago.
about 20 years ago.
318
1029552
2972
أطلقت المؤسسة منذ حوالي 20 سنة.
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
أعتقد في عام 1994.
17:25
I claim it was '93, she says it was '94,
320
1033723
2095
أنا أقول عام 1993 وهي تقول في عام 1994.
17:27
but it was one of those two years.
321
1035842
2571
ولكن حدث ذلك في واحدة منهما.
17:30
(Laughter)
322
1038437
2135
(ضحك)
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
بدأنا المؤسسة، كطريقة مناسبة لعمل الخير.
17:40
She kept the books, and so on.
324
1048346
2507
والتزمت بذلك، وهكذا.
17:42
We did not have a vision at that time,
but gradually a vision emerged --
but gradually a vision emerged --
325
1050877
6714
لم تكن لدينا رؤية مستقبلية واضحة في ذلك
الوقت، ولكن تدريجيا بدأت تظهر وتتضح--
الوقت، ولكن تدريجيا بدأت تظهر وتتضح--
17:49
which was to focus on math and science,
to focus on basic research.
to focus on basic research.
326
1057615
5504
المتمثلة في التركيز على الرياضيات والعلوم،
والتركيز على البحوث الأساسية.
والتركيز على البحوث الأساسية.
17:55
And that's what we've done.
327
1063569
2772
وذلك ما قمنا به.
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
قبل ست سنوات تقريبا، غادرت النهضة وذهبت
للعمل في المؤسسة.
للعمل في المؤسسة.
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
وهذا ما قمنا به.
18:06
CA: And so Math for America
is basically investing
is basically investing
330
1074339
2909
كريس: تعتبر الرياضيات في أمريكا
أساس الاستثمار
أساس الاستثمار
18:09
in math teachers around the country,
331
1077272
2638
في معلمي الرياضيات في مختلف أنحاء البلاد،
18:11
giving them some extra income,
giving them support and coaching.
giving them support and coaching.
332
1079934
3802
بمنحهم بعض الدخل الإضافي،
ومنحهم الدعم والتدريب.
ومنحهم الدعم والتدريب.
18:15
And really trying
to make that more effective
to make that more effective
333
1083760
3051
وتحاول جعله أكثر فاعليةً
18:18
and make that a calling
to which teachers can aspire.
to which teachers can aspire.
334
1086835
2601
وجعله كدعوة يمكن للمعلم أن يصبح طموحا.
18:21
JS: Yeah -- instead of beating up
the bad teachers,
the bad teachers,
335
1089460
4790
جيم: نعم-- بدلا من معاقبة المعلمين
السيئين،
السيئين،
18:26
which has created morale problems
all through the educational community,
all through the educational community,
336
1094274
4853
الذين تسببوا بمشاكل نفسية على طول المجتمع
التعليمي،
التعليمي،
18:31
in particular in math and science,
337
1099151
2441
ولا سيما في الرياضيات والعلوم،
18:33
we focus on celebrating the good ones
and giving them status.
and giving them status.
338
1101616
6130
نركز على تكريم الجيدين منهم ومنحهم جوائز.
18:39
Yeah, we give them extra money,
15,000 dollars a year.
15,000 dollars a year.
339
1107770
2931
نعم، نمنحهم مقدارا ماليا إضافي، ما يقارب
15،000 دولار سنويا.
15،000 دولار سنويا.
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
يوجد اليوم حوالي 800 معلم رياضيات وعلوم
في مدينة نيويورك في المدارس العامة،
في مدينة نيويورك في المدارس العامة،
18:47
as part of a core.
341
1115216
1814
كجزء من المحور.
18:49
There's a great morale among them.
342
1117054
3686
هناك روح معنوية كبيرة فيما بينهم.
18:52
They're staying in the field.
343
1120764
2506
لا يزالون في هذا المجال.
18:55
Next year, it'll be 1,000
and that'll be 10 percent
and that'll be 10 percent
344
1123294
2895
بحلول السنة القادمة يصل عددهم إلى 1،000
وهو يمثل 10 بالمئة
وهو يمثل 10 بالمئة
18:58
of the math and science teachers
in New York [City] public schools.
in New York [City] public schools.
345
1126213
3544
من معلمي الرياضيات والعلوم في المدارس
العامة بمدينة نيويورك.
العامة بمدينة نيويورك.
19:01
(Applause)
346
1129781
5905
(تصفيق)
19:07
CA: Jim, here's another project
that you've supported philanthropically:
that you've supported philanthropically:
347
1135710
3410
كريس: جيم، هذا مشروع آخر قمت بدعمه
في أغراض خيرية:
في أغراض خيرية:
19:11
Research into origins of life, I guess.
348
1139144
2397
البحث في نشأة الحياة، على ما أعتقد.
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
ما الذي ننظر إليه هنا؟
19:15
JS: Well, I'll save that for a second.
350
1143536
1882
جيم: حسنا، سأشرح ذلك بعد لحظات.
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
what you're looking at.
351
1145442
2162
ومن ثم سأخبرك عن ماهية ذلك.
19:19
Origins of life is a fascinating question.
352
1147628
3056
يعتبر السؤال عن أصل الحياة سؤالا مثيرا.
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
كيف وصلنا إلى هنا؟
19:25
Well, there are two questions:
354
1153170
1771
حسنا، يوجد سؤالين:
19:26
One is, what is the route
from geology to biology --
from geology to biology --
355
1154965
5868
الأول هو ما هو الرابط بين الجيولوجيا
والبيولوجيا--
والبيولوجيا--
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
كيف وصلنا إلى هنا؟
19:34
And the other question is,
what did we start with?
what did we start with?
357
1162262
2364
والسؤال الثاني هو ما الذي بدأنا به؟
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
ماهي الأدوات، إن وجدت، التي استعملناها
لشق طريقنا؟
لشق طريقنا؟
19:39
Those are two very,
very interesting questions.
very interesting questions.
359
1167776
3061
يعتبر هذان السؤالان من الأسئلة المهمة.
19:43
The first question is a tortuous path
from geology up to RNA
from geology up to RNA
360
1171773
5834
يعتبر السؤال الأول طريقا ملتويا من
الجيولوجيا نحو الحمض النووي الريبوزي
الجيولوجيا نحو الحمض النووي الريبوزي
19:49
or something like that --
how did that all work?
how did that all work?
361
1177631
2258
أو شيء من هذا القبيل-- كيف حدث كل ذلك؟
19:51
And the other,
what do we have to work with?
what do we have to work with?
362
1179913
2388
والسؤال الآخر هو ما الذي بجب علينا أن
نستعين به؟
نستعين به؟
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
حسنا، أكثر مما نتصور.
19:56
So what's pictured there
is a star in formation.
is a star in formation.
364
1184120
4843
الموجود في الصورة هو نجم في طور التشكل.
20:01
Now, every year in our Milky Way,
which has 100 billion stars,
which has 100 billion stars,
365
1189836
3425
الآن، كل عام في مجرتنا درب التبانة،
يوجد حوالي 100 مليار نجم،
يوجد حوالي 100 مليار نجم،
20:05
about two new stars are created.
366
1193285
2495
يتشكل نجمين جديدين.
20:07
Don't ask me how, but they're created.
367
1195804
2470
لا تسألني كيف ولكنها تتشكل.
20:10
And it takes them about a million
years to settle out.
years to settle out.
368
1198298
3080
تحتاج لحوالي مليون سنة لتتكون كليا.
20:14
So, in steady state,
369
1202132
2176
في حالة مستقرة،
20:16
there are about two million stars
in formation at any time.
in formation at any time.
370
1204332
3848
يوجد حوالي مليوني نجمٍ في طور التشكل
في أي وقت.
في أي وقت.
20:20
That one is somewhere
along this settling-down period.
along this settling-down period.
371
1208204
3458
هذا النجم يمر بمرحلة ما من التشكل التام.
20:24
And there's all this crap
sort of circling around it,
sort of circling around it,
372
1212067
2936
وتوجد تلك الأشياء من حولها،
20:27
dust and stuff.
373
1215027
1498
غبار ومكونات أخرى.
20:29
And it'll form probably a solar system,
or whatever it forms.
or whatever it forms.
374
1217479
3023
وستقوم بتشكيل النظام الشمسي على الأرجح،
أو مهما الذي ستشكله.
أو مهما الذي ستشكله.
20:32
But here's the thing --
375
1220526
2176
ولكن إليكم هذا--
20:34
in this dust that surrounds a forming star
376
1222726
6348
في هذا الغبار الذي يحيط بالنجم المتشكل
20:41
have been found, now,
significant organic molecules.
significant organic molecules.
377
1229098
6035
تم العثور على جزيئات عضوية مهمة.
20:47
Molecules not just like methane,
but formaldehyde and cyanide --
but formaldehyde and cyanide --
378
1235958
6139
لا نتحدث عن الميثان فقط كجزئيات ولكن عن
الفورمالديهايد (ميثانال) والسيانيد--
الفورمالديهايد (ميثانال) والسيانيد--
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
أشياء تمثل أساسا لبناء الصيغ الجزئية--
الأصول، إذا صح التعبير-- للحياة.
الأصول، إذا صح التعبير-- للحياة.
21:01
So, that may be typical.
380
1249136
2692
لذلك، قد يبدو هذا قياسيا.
21:04
And it may be typical
that planets around the universe
that planets around the universe
381
1252395
6934
وقد يكون من العادي أن تبدأ الكواكب
الموجودة حول الكون
الموجودة حول الكون
21:11
start off with some of these
basic building blocks.
basic building blocks.
382
1259353
3612
بالتشكل وتكون بعض هذه التركيبات
من مكوناتها الأساسية.
من مكوناتها الأساسية.
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
هل يعني هذا أنه ستكون هناك حياة في
الأرجاء؟
الأرجاء؟
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
ربما.
21:19
But it's a question
of how tortuous this path is
of how tortuous this path is
385
1267957
4127
ولكنه سؤال حول مدى التواء هذا المسار،
21:24
from those frail beginnings,
those seeds, all the way to life.
those seeds, all the way to life.
386
1272108
4394
من البدايات الواهية وهذه البذور،
طيلة فترة حياته.
طيلة فترة حياته.
21:28
And most of those seeds
will fall on fallow planets.
will fall on fallow planets.
387
1276526
5192
وستسقط أغلبيتها على الكواكب البور.
21:33
CA: So for you, personally,
388
1281742
1409
كريس: بالنسبة لك،
21:35
finding an answer to this question
of where we came from,
of where we came from,
389
1283175
2722
يعتبر إيجاد إجابة لسؤال من أين أتينا،
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
وسؤال كيف يحدث هذا، من الأمور التي أود
رؤيتها تتحقق.
رؤيتها تتحقق.
21:41
JS: Would love to see.
391
1289603
1786
جيم: أود رؤية ذلك يتحقق.
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
وأود أن أعرف--
21:44
if that path is tortuous enough,
and so improbable,
and so improbable,
393
1292927
5170
إن كان ذلك المسار ملتويا بما فيه الكفاية،
وبعيد الإحتمال،
وبعيد الإحتمال،
21:50
that no matter what you start with,
we could be a singularity.
we could be a singularity.
394
1298121
4754
ومهما كانت بدايتك، يمكننا أن فريدين
من نوعنا.
من نوعنا.
21:55
But on the other hand,
395
1303336
1152
ولكن من جهة أخرى،
21:56
given all this organic dust
that's floating around,
that's floating around,
396
1304512
3478
بالنظر إلى كل هذا الغبار العضوي الذي يحوم
في الأرجاء،
في الأرجاء،
22:00
we could have lots of friends out there.
397
1308014
3791
من الممكن أن يكون لدينا الكثير
من الأصدقاء هناك.
من الأصدقاء هناك.
22:04
It'd be great to know.
398
1312947
1161
كان من الممتع معرفة ذلك.
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
كريس: جيم، منذ بضع سنوات، سنحت لي الفرصة
للتحدث مع ايلون موسك،
للتحدث مع ايلون موسك،
22:09
and I asked him the secret of his success,
400
1317636
2837
وسألته عن سر نجاحه،
22:12
and he said taking
physics seriously was it.
physics seriously was it.
401
1320497
3691
وأخبرني أن السبب يعود لجديته عندما يتعلق
الأمر بالفيزياء.
الأمر بالفيزياء.
22:16
Listening to you, what I hear you saying
is taking math seriously,
is taking math seriously,
402
1324696
4003
وبالاستماع لك، ما استنتجه هو أخذ الرياضيات
على محمل الجد.
على محمل الجد.
22:20
that has infused your whole life.
403
1328723
3003
وأن هذا بقي ثابتا طيلة حياتك.
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
جعلك تجني ثروة وفتح لك اليوم المجال
للاستثمار
للاستثمار
22:28
in the futures of thousands and thousands
of kids across America and elsewhere.
of kids across America and elsewhere.
405
1336710
4496
في مستقبل الآلاف والآلاف من الأطفال
في أنحاء أمريكا وأماكن أخرى.
في أنحاء أمريكا وأماكن أخرى.
22:33
Could it be that science actually works?
406
1341567
2858
هل من الممكن أن يكون للعلوم جدوى؟
22:36
That math actually works?
407
1344449
2772
هل من الممكن أن تكون للرياضيات دورا؟
22:39
JS: Well, math certainly works.
Math certainly works.
Math certainly works.
408
1347245
4372
جيم: حسنا، كان للرياضيات دور بالتأكيد.
من المؤكد أنها كذلك.
من المؤكد أنها كذلك.
22:43
But this has been fun.
409
1351641
1198
ولكن كان هذا ممتعا.
22:44
Working with Marilyn and giving it away
has been very enjoyable.
has been very enjoyable.
410
1352863
4946
يعتبر العمل مع مارلين وكشف سره
ممتعا للغاية.
ممتعا للغاية.
22:49
CA: I just find it --
it's an inspirational thought to me,
it's an inspirational thought to me,
411
1357833
2936
كريس: اكتشفت الآن--
أنها فكرة ملهمة بالنسبة لي،
أنها فكرة ملهمة بالنسبة لي،
22:52
that by taking knowledge seriously,
so much more can come from it.
so much more can come from it.
412
1360793
4007
وذلك من خلال أخذ المعرفة على محمل الجد،
يمكن الحصول على أشياء كثيرة منها.
يمكن الحصول على أشياء كثيرة منها.
22:56
So thank you for your amazing life,
and for coming here to TED.
and for coming here to TED.
413
1364824
3018
شكرا على حديثك عن حياتك المذهلة وعن
حضورك إلى TED.
حضورك إلى TED.
22:59
Thank you.
414
1367866
751
شكرا لكم.
23:00
Jim Simons!
415
1368651
1101
كان معنا جيم سيمونز.
23:01
(Applause)
416
1369806
4380
(تصفيق)
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