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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

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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

Chrisクリス Andersonアンダーソン: You were something
of a mathematical数学 phenom現象.
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
00:12
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.
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
00:15
And then the NSANSA came来た calling呼び出し.
するとNSAから
電話がかかってきたとか
00:18
What was that about?
それはどういう話でしたか?
00:21
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 --
ジム・サイモンズ:NSA つまり
アメリカ国家安全保障局が
00:23
they didn't exactly正確に come calling呼び出し.
実際に電話してきた
わけではありません
00:27
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
プリンストンに彼らの拠点があり
00:29
to attack攻撃 secret秘密 codesコード
and stuffもの like that.
数学者を雇って暗号解読とかを
やっていて
00:33
And I knew知っていた that existed存在した.
その存在については知っていました
00:37
And they had a very good policyポリシー,
とても良い雇用条件で
00:39
because you could do halfハーフ your time
at your own自分の mathematics数学,
時間の半分を
本来の業務に充てていれば
00:41
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.
残りの時間を数学の研究に使うのも
自由だったのです
00:45
And they paid支払った a lot.
しかも給料が高かったので
00:49
So that was an irresistible魅力的ではない pull引く.
抗しがたい魅力でした
00:51
So, I went行った there.
だから自分から足を運んだのです
00:54
CACA: You were a code-crackerコードクラッカー.
クリス:暗号解読の任務に就いたのですね
00:56
JSJS: I was.
ジム:その通りです
00:57
CACA: Untilまで you got fired撃たれた.
クリス:解雇されるまでは ですね
00:58
JSJS: Well, I did get fired撃たれた. Yes.
ジム:はい 解雇されました
00:59
CACA: How come?
クリス:どうしてそうなったのですか?
01:01
JSJS: Well, how come?
ジム:どうしてって?
01:03
I got fired撃たれた because,
well, the Vietnamベトナム War戦争 was on,
それは 当時ベトナム戦争の
真っ最中でしたが
01:05
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
そこの上司の上司というのが
大の戦争好きで
01:10
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,
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
about how we would win勝つ in Vietnamベトナム.
特集記事を書いたのです
01:20
And I didn't like that war戦争,
I thought it was stupid愚か.
私は戦争が嫌いですから
愚かなことだと思いました
01:22
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,
それでタイムズ紙に投稿して
それが掲載されました
01:25
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,
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
01:28
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.
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
01:32
And I gave与えた my own自分の views再生回数 ...
私自身の考えを書いたのですが —
01:37
CACA: Oh, OK. I can see that would --
クリス:なるほど クビになるわけだ
01:39
JSJS: ... whichどの were different異なる
from General一般 Taylor'sテイラーズ.
ジム:テイラー将軍とは
意見が異なったということです
01:41
But in the end終わり, nobody誰も said anything.
しかし その時は
何も言われませんでした
01:44
But then, I was 29 years old古い at this time,
and some kidキッド came来た around
当時29歳でしたが
私のところに
01:45
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
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
01:49
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.
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
01:52
And I told him, "I'm doing
mostly主に mathematics数学 now,
私はこう答えました
「今はもっぱら数学をしています
01:58
and when the war戦争 is over,
then I'll do mostly主に their彼らの stuffもの."
戦争が終わったら
NSAの仕事に戻ります」
02:02
Then I did the only
intelligentインテリジェントな thing I'd done完了 that day --
そして私がその日にした
唯一聡明なことをしました
02:06
I told my local地元 bossボス
that I gave与えた that interviewインタビュー.
インタビューを受けたことを
上司に伝えたのです
02:08
And he said, "What'd you say?"
「何をしゃべったんだ」と質問され
02:13
And I told him what I said.
言ったがままに報告しました
02:14
And then he said,
"I've got to call Taylorテイラー."
「テイラー将軍に電話せねばならない」
と彼は言い
02:16
He calledと呼ばれる Taylorテイラー; that took取った 10 minutes.
10分ほど電話しに行き
02:18
I was fired撃たれた five minutes after that.
戻って5分後には
解雇されていました
02:20
CACA: OK.
クリス:なるほど
02:23
JSJS: But it wasn'tなかった bad悪い.
ジム:でも 悪いことではありませんでした
02:24
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
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
02:26
and stepped足踏みした up your mathematical数学 careerキャリア.
数学者としてのキャリアを
歩み始めたのですね
02:28
You started開始した workingワーキング with this man here.
そしてこの人物と一緒に
研究することになりました
02:31
Who is this?
どういう方ですか?
02:34
JSJS: Oh, [Shiing-ShenShiing-Shen] Chernチェン.
ジム:シンシェン・チャーンです
02:36
Chernチェン was one of the great
mathematicians数学者 of the century世紀.
チャーンは20世紀を代表する
数学者の一人です
02:37
I had known既知の him when
I was a graduate卒業 student学生 at Berkeleyバークレー.
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
02:40
And I had some ideasアイデア,
私にはちょっとしたアイデアがあって
02:46
and I brought持ってきた them to him
and he liked好き them.
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
02:48
Together一緒に, we did this work
whichどの you can easily簡単に see up there.
画面で見てもらうと
簡単に分かると思いますが (笑)
02:50
There it is.
これです
02:57
CACA: It led to you publishing出版
a famous有名な paper together一緒に.
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
02:59
Can you explain説明する at all what that work was?
その内容について
少し紹介いただけませんか?
03:02
JSJS: No.
ジム:無理だよ
03:07
(Laughter笑い)
(笑)
03:08
JSJS: I mean, I could
explain説明する it to somebody誰か.
ジム:理解できる人ならいいですが —
03:10
(Laughter笑い)
(笑)
03:13
CACA: How about explaining説明する this?
クリス: こちらの説明ならいかがですか?
03:15
JSJS: But not manyたくさんの. Not manyたくさんの people.
ジム:そういう人は
あまり多くはありませんから
03:17
CACA: I think you told me
it had something to do with spheres球体,
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
so let's start開始 here.
ここから始めて下さい
03:23
JSJS: Well, it did,
but I'll say about that work --
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
03:25
it did have something to do with that,
but before we get to that --
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
03:29
that work was good mathematics数学.
あの論文はもっぱら
数学に関するものでした
03:32
I was very happyハッピー with it; so was Chernチェン.
私もチャーンもそのことに
不満はありません
03:36
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.
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
03:39
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,
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
03:44
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,
私は物理なんて知らないし
03:49
and I don't think Chernチェン
knew知っていた a heck地獄 of a lot.
チャーンだって
大して知らないでしょう
03:54
And about 10 years
after the paper came来た out,
論文が出て10年くらいして
03:56
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
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
04:00
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."
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
04:05
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
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
04:09
have spread普及 throughを通して a lot of physics物理.
物理学の様々な分野で使われています
04:14
And it was amazing素晴らしい.
驚くばかりです
04:16
We didn't know any physics物理.
私たちは物理の知識などなく
04:17
It never occurred発生した to me
that it would be applied適用された to physics物理.
物理学に応用されるなんて
予想もしていませんでした
04:19
But that's the thing about mathematics数学 --
you never know where it's going to go.
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
04:22
CACA: This is so incredible信じられない.
クリス:素晴らしいことですね
04:26
So, we've私たちは been talking話す about
how evolution進化 shapes human人間 minds
真理を理解するか
分からないものながら
04:27
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.
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
04:32
Somehow何とか, you come up
with a mathematical数学 theory理論,
あなたは物理学のことを知らずに
04:34
not knowing知っている any physics物理,
数学の理論を作ったというのに
04:38
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
それが20年後に
現実の物理の世界の
04:40
to profoundly深く describe説明する
the actual実際の physical物理的 world世界.
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
04:42
How can that happen起こる?
どうしてそんなことが
可能なのでしょう?
04:45
JSJS: God knows知っている.
ジム: 神のみぞ知る です
04:46
(Laughter笑い)
(笑)
04:47
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,
ユージン・ウィグナーという
有名な物理学者が
04:50
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.
「(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
04:54
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
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
04:59
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 --
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
05:03
and then it flourishes繁栄する on its own自分の.
その後 独自の発展をしていきます
05:08
But so oftenしばしば it comes来る
back to saveセーブ the day.
しかしそれが巡り巡って
現実の問題を解決するのです
05:10
General一般 relativity相対性理論 is an example.
一般相対性理論がその一例です
05:14
[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,
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
05:16
"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."
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
05:19
So, you never know. It is a mystery神秘.
数学理論がどう使われるかなんて
分かりません
05:23
It is a mystery神秘.
実に不思議なものです
05:27
CACA: So, here'sここにいる a mathematical数学
pieceピース of ingenuity独創性.
クリス:ここに素晴らしい
数学の成果の一例があります
05:28
Tell us about this.
これについて解説して下さい
05:31
JSJS: Well, that's a ball -- it's a sphere,
and it has a lattice格子 around it --
ジム:これはボール - 球で
表面に格子が組まれています
05:32
you know, those squares四角.
正方形の形をしていますね
05:38
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,
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
05:42
the great mathematician数学者, in the 1700s.
1700年代の偉大な数学者です
05:47
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:
その発見は数学の
とても重要な分野である
05:50
algebraic代数 topologyトポロジー, geometryジオメトリ.
代数的位相数幾何学へと
発展しました
05:55
That paper up there had its rootsルーツ in this.
私たちの論文も
ここにルーツがあります
05:59
So, here'sここにいる this thing:
では説明しましょう
06:03
it has eight8 vertices頂点,
12 edgesエッジ, six6 faces.
ここには8つの頂点、12の辺と
6つの面があります
06:05
And if you look at the difference --
vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ plusプラス faces --
頂点の数から辺の数を引き
面の数を足すと
06:09
you get two.
2となります
06:13
OK, well, two. That's a good number.
2です まあそんなもんでしょう
06:14
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 --
別のケースを見てみましょう
三角形で覆ってみます
06:17
this has 12 vertices頂点 and 30 edgesエッジ
今度は12の頂点
30の辺、20の面があり
06:21
and 20 faces, 20 tilesタイル.
20枚のタイルで覆われていますが
06:25
And vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ
plusプラス faces still equals等しい two.
頂点-辺+面は
またもや2になります
06:30
And in fact事実, you could do this
any whichどの way --
実際のところ
覆うものが たとえ
06:35
coverカバー this thing with all kinds種類
of polygonsポリゴン and triangles三角形
三角形や他の多角形
それが混合していようとも
06:38
and mixミックス them up.
結果は同じで
06:41
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.
頂点-辺+面 は2になるのです
06:42
Here'sここにいる a different異なる shape形状.
今度は別の形です
06:46
This is a torusトーラス, or the surface表面
of a doughnutドーナツ: 16 vertices頂点
トーラスで ドーナツ状の形をしています
06:48
covered覆われた by these rectangles長方形,
32 edgesエッジ, 16 faces.
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
Vertices頂点 minusマイナス edgesエッジ comes来る out to be zeroゼロ.
頂点-辺+面 は0になります
06:58
It'llそれは always come out to zeroゼロ.
いつだって0です
07:01
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
トーラスは 正方形、三角形や
07:02
or anything like that,
you're going to get zeroゼロ.
他のどんなもので覆っても
0になるのです
07:07
So, this is calledと呼ばれる
the Eulerオイラー characteristic特性.
このような数を
オイラーの標数といいます
07:12
And it's what's calledと呼ばれる
a topologicalトポロジカルな invariant不変の.
位相不変量と呼ばれるものの一種です
07:14
It's prettyかなり amazing素晴らしい.
とても興味深いことです
07:18
No matter問題 how you do it,
you're always get the same同じ answer回答.
どの様にやっても
いつも同じ結果が得られます
07:20
So that was the first sortソート of thrust推力,
from the mid-中期的には、1700s,
この分野は1700年代中頃に芽生え
07:22
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.
今では代数的位相幾何学と
呼ばれるものになりました
07:29
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
クリス:あなた方が作り上げた理論は
07:32
into higher-dimensional高次元 theory理論,
ここにヒントを得て
より高い次元の理論へと
07:35
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?
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
07:38
JSJS: Yes. Well, there were already既に
higher-dimensional高次元 invariants不変量:
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
07:41
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.
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
07:46
There were a bunch
of these typesタイプ of invariants不変量.
こういった不変量は
たくさんあって
07:50
I was struggling苦しい to work on one of them
私はそのうちの一つについて
研究していたのですが
07:54
and modelモデル it sortソート of combinatoriallyコンビナトリアル,
通常行われていたのとは異なる
07:58
instead代わりに of the way it was typically典型的には done完了,
ある種組み合せ論的な定式化をし
08:02
and that led to this work
and we uncoveredカバーされていない some new新しい things.
その結果 新たな発見があったのです
08:05
But if it wasn'tなかった for Mr. Eulerオイラー --
しかしオイラー先生がいなかったら-
08:10
who wrote書きました almostほぼ 70 volumes of mathematics数学
彼は70巻もの数学書を
書き上げましたが
08:13
and had 13 children子供,
13人も子供がいたので
08:17
who he apparently明らかに would dandleダンデル on his knee
while he was writing書き込み --
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
08:19
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.
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
08:25
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.
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
08:32
Let's talk about Renaissanceルネサンス.
ではルネサンス社の話を聞かせて下さい
08:36
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,
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
08:38
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.
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
08:44
I think you probably多分 didn't buy購入
efficient効率的な market市場 theory理論.
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
08:47
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.
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
08:50
The way it's been explained説明した to me,
聞いたところによると
08:56
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,
それがすごいのは
リターンが大きいだけでなく
08:58
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,
他のヘッジファンドに比べ
驚くほど安定度が高く
09:01
compared比較した with other hedgeヘッジ funds資金.
リスクが低いのだと
09:05
So how on earth地球 did you do this, Jimジム?
どうやったら
こんな事が出来たのですか?
09:07
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.
ジム:まずは優秀な人材を集めました
09:10
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.
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
09:14
I was in my late遅く 30s,
I had a little moneyお金.
30代後半で
ちょっとしたお金を持っていました
09:18
I started開始した tradingトレーディング and it went行った very well.
トレーディングを始めて
これが首尾良くいきました
09:22
I made quiteかなり a lot of moneyお金
with pureピュア luck.
かなり稼ぎましたが
単なる幸運でした
09:25
I mean, I think it was pureピュア luck.
偶然だったと思います
09:27
It certainly確かに wasn'tなかった mathematical数学 modelingモデリング.
それは決して数学モデルとは
関係していませんでした
09:29
But in looking at the dataデータ,
after a while I realized実現した:
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
09:31
it looks外見 like there's some structure構造 here.
そこにはある種の構造が
存在するように見えたのです
09:35
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 --
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
09:38
just the kind種類 of thing we did back
at IDAIDA [Institute研究所 for Defense防衛 Analyses分析].
それはIDA(防衛分析研究所)で
やっていた類の事です
09:41
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.
アルゴリズムを設計し
コンピューターにかけて
09:46
Does it work? Doesn't it work? And so on.
上手くいくかどうか
試してみるわけです
09:48
CACA: Can we take a look at this?
クリス:これをご覧いただけますか?
09:51
Because here'sここにいる a typical典型的な graphグラフ
of some commodity商品.
これは典型的な相場のグラフで
09:52
I look at that, and I say,
"That's just a randomランダム, up-and-down上下 walk歩く --
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
09:58
maybe a slightわずかな upward上向き trend傾向
over that whole全体 period期間 of time."
全体を見ると少しだけ
上向きの傾向があるかも」
10:02
How on earth地球 could you tradeトレード
looking at that,
あなたはどうやって
ランダムでない部分を見てとり
10:05
and see something that wasn'tなかった just randomランダム?
上手く取引をすることが
出来たのですか?
10:07
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,
ジム: これは昔のものですね
古き時代のグラフです
10:09
commodities商品 or currencies通貨
had a tendency傾向 to trend傾向.
商品や通貨の相場に
トレンドがありました
10:13
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.
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
10:17
And if you decided決定しました, OK,
I'm going to predict予測する today今日,
それが分かったら
過去20日間の平均的な変動から
10:23
by the average平均 move動く in the past過去 20 days日々 --
今日の値を予測します
10:27
maybe that would be a good prediction予測,
and I'd make some moneyお金.
上手く予想できれば
儲けることができます
10:32
And in fact事実, years ago,
suchそのような a systemシステム would work --
以前には
そういう方法が通用しました
10:35
not beautifully美しく, but it would work.
完璧ではありませんが
上手くいったのです
10:41
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.
儲けたり 損したり
儲けたり となりますが
10:43
But this is a year's worth価値 of days日々,
長く続けていれば
10:46
and you'dあなたは make a little moneyお金
during that period期間.
期間全体としては
ちょっとしたお金を稼げます
10:48
It's a very vestigial痕跡のない systemシステム.
今や通用しないやり方です
10:53
CACA: So you would testテスト
a bunch of lengths長さ of trendsトレンド in time
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
10:56
and see whetherかどうか, for example,
例えば
10日周期、15日周期について
11:00
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.
その先が予測可能かどうか
試そうとしたのですね
11:02
JSJS: Sure, you would try all those things
and see what worked働いた bestベスト.
ジム:様々なものを試し
どれが最善かを探すわけです
11:06
Trend-followingトレンドフォロー would
have been great in the '60s,
トレンドによる予測は60年代には
上手くいきました
11:13
and it was sortソート of OK in the '70s.
70年代も そこそこ上手くいきました
11:16
By the '80s, it wasn'tなかった.
でも80年代は 違いました
11:19
CACA: Because everyoneみんな could see that.
クリス: 皆が同じことを
やったからですね
11:20
So, how did you stay滞在 ahead前方に of the packパック?
あなたは どうやって彼らに
先んじようとしましたか?
11:23
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 --
ジム:別の方法を考えることで
先行しました
11:27
shorter-term短期 approachesアプローチ to some extentエクステント.
短期の予測といったものですが —
11:33
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 --
大きいのは大量のデータを
集めたということです
11:37
and we had to get it by handハンド
in the early早い days日々.
当初は手作業でした
11:40
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
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
11:44
and stuffもの like that,
because it didn't exist存在する on computersコンピュータ.
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
11:47
We got a lot of dataデータ.
データを沢山取得しました
11:50
And very smartスマート people -- that was the keyキー.
そして とても頭の良い人達を雇う
これが鍵です
11:52
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.
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
11:57
I had hired雇われた a few少数 -- some made moneyお金,
some didn't make moneyお金.
何人か雇いましたが
儲けたり 損したりで
12:01
I couldn'tできなかった make a businessビジネス out of that.
それでは十分な利益が
出せませんでした
12:04
But I did know how to hire雇う scientists科学者,
しかし科学者の採用であれば
うまくできました
12:06
because I have some taste
in that department部門.
それに関しては
目が利いたからです
12:08
So, that's what we did.
これが種明かしです
12:12
And gradually徐々に these modelsモデル
got better and better,
そうやって予測モデルは
徐々に改善され
12:13
and better and better.
さらに改善していきました
12:17
CACA: You're credited貸方 with doing
something remarkable顕著 at Renaissanceルネサンス,
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
12:18
whichどの is building建物 this culture文化,
this groupグループ of people,
高給に釣られるだけの人は
雇わないという
12:21
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.
社風を作り上げました
12:24
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.
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
12:27
JSJS: Well, I'd hoped望んでいた that mightかもしれない be true真実.
ジム:そうだったと願いたいですが
12:31
But some of it was moneyお金.
お金も重要な要素でした
12:34
CACA: They made a lot of moneyお金.
クリス:随分稼いでいますものね
12:37
JSJS: I can't say that no one came来た
because of the moneyお金.
ジム:金目当てで来る人が
いないとは言えません
12:39
I think a lot of them
came来た because of the moneyお金.
多くの人がお金に引かれて
来たと思いますが
12:41
But they alsoまた、 came来た
because it would be fun楽しい.
しかし同時に
面白そうだという理由もありました
12:44
CACA: What role役割 did machine機械 learning学習
play遊びます in all this?
クリス:機械学習は
どのような役割を果たしたのですか?
12:46
JSJS: In a certainある senseセンス,
what we did was machine機械 learning学習.
ジム:ある意味で
我々がやったことは機械学習です
12:48
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,
多くのデータを分析し
様々な予測手法を試し
12:52
until〜まで you get better and better at it.
徐々により良い手法を
見出していきます
12:59
It doesn't necessarily必ずしも feedフィード back on itself自体
the way we did things.
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
13:01
But it worked働いた.
上手くいきました
13:05
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.
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
13:08
I mean, you looked見た at everything, right?
天気、ドレスの長さ
13:12
You looked見た at the weather天気,
length長さ of dressesドレス, political政治的 opinion意見.
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?
13:14
JSJS: Yes, length長さ of dressesドレス we didn't try.
ジム: はい
でもドレスの長さは試していません
13:17
CACA: What sortソート of things?
クリス: どんなものを試されましたか?
13:20
JSJS: Well, everything.
ジム:何もかもです
13:22
Everything is grist手首 for the millミル --
exceptを除いて hem lengths長さ.
使えるものは何でも -
裾の長さを別にすれば
13:23
Weather天気, annual年次 reportsレポート,
天気、年次報告
13:28
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.
四半期報告、歴史的データ、売上高
13:31
Whateverなんでも there is.
あるものは何でもです
13:35
We take in terabytesテラバイト of dataデータ a day.
毎日 数テラバイトのデータを取り込んで
13:37
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.
保存、加工し 分析に使えるようにします
13:39
You're looking for anomalies異常.
そして異常値を探し出します
13:45
You're looking for -- like you said,
あなたが言われたように
13:46
the efficient効率的な market市場
hypothesis仮説 is not correct正しい.
効率的市場仮説というのは
正しくありません
13:49
CACA: But any one anomaly異常
mightかもしれない be just a randomランダム thing.
クリス:異常値1つとれば
ランダムでしかありませんが
13:52
So, is the secret秘密 here to just look
at multiple複数 strange奇妙な anomalies異常,
複数の奇妙な異常値の間に
13:55
and see when they align整列する?
関連性を見つけ出すのが
鍵だとか
13:59
JSJS: Any one anomaly異常
mightかもしれない be a randomランダム thing;
ジム:単一の異常値は
ランダムなものかもしれませんが
14:01
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.
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
14:04
You can see an anomaly異常 that's persistent永続的な
for a sufficiently十分に long time --
十分に長い時間持続するような
異常が見つかります
14:07
the probability確率 of it beingであること
randomランダム is not high高い.
そのようなことが偶然に起こる確率は
高くありません
14:12
But these things fadeフェード after a while;
anomalies異常 can get washed洗った out.
しかしそのような異常も
いずれ消えてしまいます
14:17
So you have to keep on top
of the businessビジネス.
ですから 常に
先を行く必要があります
14:22
CACA: A lot of people look
at the hedgeヘッジ fund基金 industry業界 now
クリス: ヘッジファンド業界を見て
多くの人は
14:24
and are sortソート of ... shockedショックを受けた by it,
ある意味 ショックを受けています
14:27
by how much wealth is created作成した there,
多大な富がそこで産み出され
14:31
and how much talent才能 is going into it.
そこには多くの才能ある者
関わっているからです
14:34
Do you have any worries心配
about that industry業界,
この業界 あるいは
金融業界一般に対して
14:37
and perhapsおそらく the financial金融
industry業界 in general一般?
懸念はありませんか?
14:41
Kind種類 of beingであること on a runaway逃げる train列車 that's --
暴走列車のようで -
14:43
I don't know --
helping助ける increase増加する inequality不平等?
何というか
格差の拡大を助長しているとか
14:46
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?
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?
14:50
JSJS: I think in the last
three or four4つの years,
ジム:この3、4年ほどは
14:54
hedgeヘッジ funds資金 have not done完了 especially特に well.
ヘッジファンドはさほど
上手くいっていません
14:57
We've私たちは done完了 dandyダンディー,
我々の商売は首尾よくいきましたが
14:59
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.
ヘッジファンド業界全体としては
捗々しくありません
15:00
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,
一方 株式市場はご存じのとおり
上昇しています
15:04
and price-earnings価格収入 ratios比率 have grown成長した.
株価収益率は上がりました
15:09
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 --
この5-6年でもたらされた
富の大部分は
15:13
let's say, five or six6 years --
has not been created作成した by hedgeヘッジ funds資金.
ヘッジファンドによるものではありません
15:16
People would ask尋ねる me,
"What's a hedgeヘッジ fund基金?"
「ヘッジファンドって何?」
と聞かれたら
15:20
And I'd say, "One and 20."
「1と20」と答えます
15:23
Whichどの means手段 -- now it's two and 20 --
今では「2と20」になっていますが ー
15:25
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.
2%の固定手数料と
利益の20%をいただくという意味です
15:29
Hedgeヘッジ funds資金 are all
different異なる kinds種類 of creatures生き物.
ヘッジファンドというのは
別種の生き物なんです
15:32
CACA: Rumor has it you charge電荷
slightly少し higher高い fees手数料 than that.
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
15:35
JSJS: We charged荷担した the highest最高 fees手数料
in the world世界 at one time.
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
Five and 44, that's what we charge電荷.
「5 と 44」です
15:42
CACA: Five and 44.
クリス:「5 と 44」というと
15:45
So five percentパーセント flat平らな,
44 percentパーセント of upside逆さま.
5%の固定手数料と
利益の44%ということですね
15:47
You still made your investors投資家
spectacular素晴らしい amounts金額 of moneyお金.
それでも投資家は
大変な利益を得られた
15:50
JSJS: We made good returns返品, yes.
ジム:実際 高いリターンを得ました
15:53
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?"
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
15:54
I said, "OK, you can withdraw撤退する."
「止めてもいいですよ」
と私は言いました
15:57
But "How can I get more?"
was what people were --
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
15:59
(Laughter笑い)
(笑)
16:02
But at a certainある pointポイント,
as I think I told you,
しかし これはあなたに
お話ししたと思いますが
16:03
we bought買った out all the investors投資家
because there's a capacity容量 to the fund基金.
ある時点で外部からの投資を
受け入れなくなりました
16:06
CACA: But should we worry心配
about the hedgeヘッジ fund基金 industry業界
クリス:しかし優秀な数学者が
16:11
attracting引き付ける too much of the world's世界の
great mathematical数学 and other talent才能
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
16:14
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?
人材が不足することを憂慮すべきでは
ありませんか?
16:19
JSJS: Well, it's not just mathematical数学.
ジム:数学者だけでなく
16:22
We hire雇う astronomers天文学者 and physicists物理学者
and things like that.
天文学者や物理学者なども雇っています
16:24
I don't think we should worry心配
about it too much.
しかし気にする程のことではありません
16:27
It's still a prettyかなり small小さい industry業界.
今でも業界としては
小さなものです
16:30
And in fact事実, bringing持参 science科学
into the investing投資 world世界
事実 投資の分野に
科学を持ち込んだことで
16:33
has improved改善された that world世界.
世界は良くなったと思います
16:39
It's reduced削減 volatilityボラティリティ.
It's increased増加した liquidity流動性.
不安定性が抑えられ
資金の流動性が高まりました
16:41
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.
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
16:45
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.
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
16:48
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,
クリス:あなたは今の時点になって
16:54
at the other end終わり of the supply供給 chain --
反対の供給側に
投資するようになりましたね
16:58
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.
アメリカ中で
数学の後押しをしています
17:02
This is your wife, Marilynマリリン.
この方は奥さんのマリリンさんですね
17:06
You're workingワーキング on
philanthropic慈善事業 issues問題 together一緒に.
お2人で慈善活動をなさっています
17:08
Tell me about that.
このことについてお話し下さい
17:13
JSJS: Well, Marilynマリリン started開始した --
ジム:そこに写っている
17:14
there she is up there,
my beautiful綺麗な wife --
美しき我が妻マリリンは
17:18
she started開始した the foundation財団
about 20 years ago.
財団を約20年前に設立しました
17:21
I think '94.
1994年だったと思います
17:24
I claim請求 it was '93, she says言う it was '94,
私が’93年だと主張しても
彼女は'94年と言います
17:25
but it was one of those two years.
何れにしろ どちらかの年です
17:27
(Laughter笑い)
(笑)
17:30
We started開始した the foundation財団,
just as a convenient便利 way to give charity慈善団体.
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
17:32
She kept保管 the books, and so on.
彼女が帳簿の管理などをしていました
17:40
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 --
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
17:42
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.
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
17:49
And that's what we've私たちは done完了.
そして これを実行に移しました
17:55
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.
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
17:58
So that's what we do.
今でも働いています
18:04
CACA: And so Math数学 for Americaアメリカ
is basically基本的に investing投資
クリス:「Math for America」では
18:06
in math数学 teachers教師 around the country,
米国内の数学教師に資金を与え
18:09
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.
追加報酬を与えたり
支援や指導を行っています
18:11
And really trying試す
to make that more effective効果的な
教育の効率を高め
18:15
and make that a calling呼び出し
to whichどの teachers教師 can aspire熱望する.
教師たちが目指せる
使命を提示していますね
18:18
JSJS: Yeah -- instead代わりに of beating打つ up
the bad悪い teachers教師,
ジム:問題のある教師を
叱責するよりその方がいいです
18:21
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,
特に数学や科学の分野では
叱責しても
18:26
in particular特に in math数学 and science科学,
教育界全体で
やる気の低下を招くだけです
18:31
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.
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
18:33
Yeah, we give them extra余分な moneyお金,
15,000 dollarsドル a year.
年間2百万円弱の報奨金を与えます
18:39
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,
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
18:42
as part of a coreコア.
彼らはその中心的役割を担っています
18:47
There's a great morale士気 among them.
彼らにはやる気があり
18:49
They're staying滞在 in the fieldフィールド.
教育現場に留まっています
18:52
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
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
18:55
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.
1千人へと拡大します
18:58
(Applause拍手)
(拍手)
19:01
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:
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
19:07
Research研究 into origins起源 of life, I guess推測.
生命の起源に関するものだとか
19:11
What are we looking at here?
どのような研究ですか?
19:13
JSJS: Well, I'll saveセーブ that for a second二番.
ジム:それにお答えする前に
19:15
And then I'll tell you
what you're looking at.
あなたが質問された
19:17
Origins起源 of life is a fascinating魅力的な question質問.
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
19:19
How did we get here?
どのようにして誕生したのでしょうか?
19:22
Well, there are two questions質問:
2つの謎があります
19:25
One is, what is the routeルート
from geology地質学 to biology生物学 --
地質学的なものから
生物学的なものへの遷移は
19:26
how did we get here?
どのように起きたのか
というのが一つ
19:32
And the other question質問 is,
what did we start開始 with?
もう一つの謎は
何から始まったのかということ
19:34
What material材料, if any,
did we have to work with on this routeルート?
その遷移において
どの物質が起源となったのか?
19:36
Those are two very,
very interesting面白い questions質問.
これら2つは
とても興味深い謎です
19:39
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
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
19:43
or something like that --
how did that all work?
その仕組みは
どのようなものだったのかということ
19:49
And the other,
what do we have to work with?
もう一方の謎
生命体をなす物質を得る過程は
19:51
Well, more than we think.
従来の説を超えたものなのかもしれません
19:54
So what's pictured描かれた there
is a star in formation形成.
この写真は星の形成過程を示しています
19:56
Now, everyすべて year in our Milkyミルキー Way,
whichどの has 100 billion stars,
我が銀河系には約千億個の星がありますが
20:01
about two new新しい stars are created作成した.
毎年2つほどの新しい星が誕生しています
20:05
Don't ask尋ねる me how, but they're created作成した.
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
20:07
And it takes them about a million百万
years to settle解決する out.
星ができるまでには
百万年ほどの時間がかかります
20:10
So, in steady安定した state状態,
そのため 定常的に
20:14
there are about two million百万 stars
in formation形成 at any time.
形成過程の星が
2百万個あります
20:16
That one is somewhereどこかで
along一緒に this settling-down落ち着いて period期間.
写真はこの形成過程にある星です
20:20
And there's all this crapひどい
sortソート of circling旋回する around it,
その周りを取り巻いて
20:24
dustほこり and stuffもの.
塵のようなものがあります
20:27
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.
そして太陽系みたいなものが形成されます
20:29
But here'sここにいる the thing --
ここに注目すべきことがあります
20:32
in this dustほこり that surrounds周囲 a formingフォーミング star
形成過程の星の
周辺を取り巻く塵には
20:34
have been found見つけた, now,
significant重要な organicオーガニック molecules分子.
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
20:41
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 --
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
20:47
things that are the building建物 blocksブロック --
the seeds種子, if you will -- of life.
生命の種ともいえる基本物質が
あるのです
20:54
So, that mayかもしれない be typical典型的な.
これは当たり前に
起きていることなのかもしれません
21:01
And it mayかもしれない be typical典型的な
that planets惑星 around the universe宇宙
そういう生命の基本物質から
21:04
start開始 off with some of these
basic基本的な building建物 blocksブロック.
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
Now does that mean
there's going to be life all around?
ならば 生命は至る所に居るのでは?
21:15
Maybe.
そうなのかもしれません
21:18
But it's a question質問
of how tortuous曲がりくねった this pathパス is
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
21:19
from those frail虚弱 beginnings始まり,
those seeds種子, all the way to life.
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
21:24
And most最も of those seeds種子
will fall on fallow休閑 planets惑星.
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
21:28
CACA: So for you, personally個人的に,
クリス:つまり あなたは
21:33
finding所見 an answer回答 to this question質問
of where we came来た from,
生命の起源と誕生に関する謎を
21:35
of how did this thing happen起こる,
that is something you would love to see.
解き明かしたいとお考えなのですね
21:37
JSJS: Would love to see.
ジム:解明されればと願っています
21:41
And like to know --
生命の誕生が
21:43
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,
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
21:44
that no matter問題 what you start開始 with,
we could be a singularity特異点.
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
21:50
But on the other handハンド,
逆にさほど難しくないなら
21:55
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,
宇宙に漂う有機物の塵から
21:56
we could have lots of friends友達 out there.
そこらじゅうに
生命は存在するのかもしれません
22:00
It'dそれは be great to know.
ぜひ知りたいところです
22:04
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,
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
22:06
and I asked尋ねた him the secret秘密 of his success成功,
彼に成功の秘密について尋ねると
22:09
and he said taking取る
physics物理 seriously真剣に was it.
物理に真剣に取り組むことだと
彼は答えました
22:12
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,
あなたの話によると
あなたは数学に真剣に取り組み
22:16
that has infused注入された your whole全体 life.
それがあなたの人生全体に
力を与えています
22:20
It's made you an absolute絶対の fortune,
and now it's allowing許す you to invest投資する
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
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.
将来のために投資することを
可能にしています
22:28
Could it be that science科学 actually実際に works作品?
これは科学が役に立つ
ということでしょうか?
22:33
That math数学 actually実際に works作品?
数学は役に立つのか?
22:36
JSJS: Well, math数学 certainly確かに works作品.
Math数学 certainly確かに works作品.
ジム:数学は間違いなく
役に立ちますよ
22:39
But this has been fun楽しい.
それに楽しくもあります
22:43
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.
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
22:44
CACA: I just find it --
it's an inspirationalインスピレーション thought to me,
クリス:知に真剣に取り組むことで
22:49
that by taking取る knowledge知識 seriously真剣に,
so much more can come from it.
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
So thank you for your amazing素晴らしい life,
and for coming到来 here to TEDTED.
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
22:56
Thank you.
ありがとうございました
22:59
Jimジム Simonsシモンズ!
ジム・サイモンズでした!
23:00
(Applause拍手)
(拍手)
23:01
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.

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Jim Simons | Speaker | TED.com