TED2015
Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street
Jim Simons: Un interviu deosebit cu matematicianul care a descifrat Wall Street
Filmed:
Readability: 4
2,981,452 views
Jim Simons este un matematician și criptograf care a înțeles că matematica complexă utilizată în decodificare poate fi utilizată pentru a explica tipare financiare. După ce a câștigat miliarde, acum sprijină următoarea generație de profesori și savanți matematicieni. Chris Anderson din echipa TED discută cu Simons despre extraordinara sa experiență cu numerele.
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
Chris Anderson: Sunteți un fenomen
în matematică.
în matematică.
00:15
You had already taught at Harvard
and MIT at a young age.
and MIT at a young age.
1
3675
3064
Ați predat la Harvard și MIT
de la o vârstă fragedă.
de la o vârstă fragedă.
00:18
And then the NSA came calling.
2
6763
2190
Apoi, ați fost chemat la NSA.
00:21
What was that about?
3
9464
1204
Despre ce a fost vorba?
00:23
Jim Simons: Well the NSA --
that's the National Security Agency --
that's the National Security Agency --
4
11207
3923
Jim Simons: NSA,
Agenția de Securitate Națională,
Agenția de Securitate Națională,
00:27
they didn't exactly come calling.
5
15154
1969
nu m-a invitat.
00:29
They had an operation at Princeton,
where they hired mathematicians
where they hired mathematicians
6
17465
4474
Știam că recrutează
matematicieni de la Princeton
matematicieni de la Princeton
00:33
to attack secret codes
and stuff like that.
and stuff like that.
7
21963
2942
pentru a decodifica coduri secrete
și alte activități de acest fel.
și alte activități de acest fel.
00:37
And I knew that existed.
8
25294
1672
Știam că există.
00:39
And they had a very good policy,
9
27315
2180
Aveau o strategie foarte bună.
00:41
because you could do half your time
at your own mathematics,
at your own mathematics,
10
29519
3850
Îți permiteau să lucrezi
jumătate din timp la ceea ce te interesa,
jumătate din timp la ceea ce te interesa,
00:45
and at least half your time
working on their stuff.
working on their stuff.
11
33393
3484
iar în restul timpului
trebuia să lucrezi pentru ei.
trebuia să lucrezi pentru ei.
00:49
And they paid a lot.
12
37559
1474
Salariul era competitiv.
00:51
So that was an irresistible pull.
13
39057
3051
Am fost atras irezistibil.
00:54
So, I went there.
14
42132
1912
M-am dus acolo.
00:56
CA: You were a code-cracker.
15
44068
1338
CA: Spărgeați coduri.
00:57
JS: I was.
16
45430
1166
JS: Da.
CA: Până când ați fost concediat.
00:58
CA: Until you got fired.
17
46620
1157
00:59
JS: Well, I did get fired. Yes.
18
47801
1583
JS: Da, până am fost concediat.
01:01
CA: How come?
19
49408
1245
CA: Cum s-a întâmplat?
01:03
JS: Well, how come?
20
51280
1333
JS: Cum să se întâmple?
Am fost concediat pentru că...
01:05
I got fired because,
well, the Vietnam War was on,
well, the Vietnam War was on,
21
53611
4956
era pe vremea războiului din Vietnam,
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
iar șeful organizației pentru care lucram
era un suporter înrăit al războiului
era un suporter înrăit al războiului
01:16
and wrote a New York Times article,
a magazine section cover story,
a magazine section cover story,
23
64353
4395
și a scris un articol,
publicat în New York Times,
publicat în New York Times,
despre cum să câștigăm
războiul din Vietnam.
războiul din Vietnam.
01:20
about how we would win in Vietnam.
24
68772
1770
Eu nu am fost de acord cu acel război.
L-am considerat stupid.
L-am considerat stupid.
01:22
And I didn't like that war,
I thought it was stupid.
I thought it was stupid.
25
70566
3129
01:25
And I wrote a letter to the Times,
which they published,
which they published,
26
73719
2665
Am trimis o scrisoare
către Times, publicată ulterior,
către Times, publicată ulterior,
01:28
saying not everyone
who works for Maxwell Taylor,
who works for Maxwell Taylor,
27
76408
4014
în care spuneam că nu toată lumea
care lucrează pentru Maxwell Taylor
care lucrează pentru Maxwell Taylor
– poate vi-l amintiți –
01:32
if anyone remembers that name,
agrees with his views.
agrees with his views.
28
80446
4686
îi împărtășește opiniile
01:37
And I gave my own views ...
29
85553
1658
și mi-am exprimat propriile opinii...
01:39
CA: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
CA: Am înțeles.
JS: Opinii care erau diferite
de cele ale generalului Taylor.
de cele ale generalului Taylor.
01:41
JS: ... which were different
from General Taylor's.
from General Taylor's.
31
89423
2555
În final însă,
nimeni nu a zis nimic.
nimeni nu a zis nimic.
01:44
But in the end, nobody said anything.
32
92002
1906
Mai târziu, când aveam 29 de ani,
a venit un tânăr care s-a prezentat
a venit un tânăr care s-a prezentat
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
ca fiind corespondent
pentru revista Newsweek.
pentru revista Newsweek.
01:49
and said he was a stringer
from Newsweek magazine
from Newsweek magazine
34
97657
3088
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
El dorea să îmi ia un interview
și să afle ce fac
în sprijinul opiniilor mele.
în sprijinul opiniilor mele.
01:58
And I told him, "I'm doing
mostly mathematics now,
mostly mathematics now,
36
106160
3899
I-am spus că acum mă ocup
în principal de matematică,
în principal de matematică,
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
după ce se va sfârși războiul
mă voi ocupa de treburile lor.
mă voi ocupa de treburile lor.
Apoi am făcut singurul lucru inteligent
pe care l-am făcut în acea zi.
pe care l-am făcut în acea zi.
02:06
Then I did the only
intelligent thing I'd done that day --
intelligent thing I'd done that day --
38
114123
2825
02:08
I told my local boss
that I gave that interview.
that I gave that interview.
39
116972
4157
I-am spus șefului meu direct
că am dat un interview.
că am dat un interview.
M-a întrebat despre ce am vorbit.
02:13
And he said, "What'd you say?"
40
121153
1459
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
I-am spus ce am zis,
02:16
And then he said,
"I've got to call Taylor."
"I've got to call Taylor."
42
124126
2315
iar el a spus că trebuie
să îl sune pe Taylor
să îl sune pe Taylor
02:18
He called Taylor; that took 10 minutes.
43
126465
2377
și cinci minute mai târziu
am fost concediat.
am fost concediat.
02:20
I was fired five minutes after that.
44
128866
2262
JS: N-a fost chiar rău.
02:23
CA: OK.
45
131590
1222
02:24
JS: But it wasn't bad.
46
132836
1151
CA: Pentru că
ați continuat la Stony Brook
ați continuat la Stony Brook
02:26
CA: It wasn't bad,
because you went on to Stony Brook
because you went on to Stony Brook
47
134011
2493
și v-ați avansat cariera de matematician.
02:28
and stepped up your mathematical career.
48
136528
3133
Ați început să lucrați cu acest om.
02:31
You started working with this man here.
49
139685
2452
02:34
Who is this?
50
142161
1164
Cine e?
02:36
JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.
51
144352
1412
JS: (Shing-Shen) Chern,
02:37
Chern was one of the great
mathematicians of the century.
mathematicians of the century.
52
145788
3104
a fost unul dintre cei mai mari
matematicieni ai secolului.
matematicieni ai secolului.
02:40
I had known him when
I was a graduate student at Berkeley.
I was a graduate student at Berkeley.
53
148916
5233
L-am cunoscut când eram
doctorand la Berkley.
doctorand la Berkley.
Am avut câteva idei pe care
i le-am prezentat și i-au plăcut.
i le-am prezentat și i-au plăcut.
02:46
And I had some ideas,
54
154173
1871
02:48
and I brought them to him
and he liked them.
and he liked them.
55
156068
2447
Am lucrat împreună la ce observaţi aici.
02:50
Together, we did this work
which you can easily see up there.
which you can easily see up there.
56
158539
6626
02:57
There it is.
57
165189
1150
Iată!
02:59
CA: It led to you publishing
a famous paper together.
a famous paper together.
58
167198
3606
CA: Ați publicat împreună
un articol care a devenit faimos.
un articol care a devenit faimos.
03:02
Can you explain at all what that work was?
59
170828
3238
Ne-ați putea explica
despre ce era vorba?
despre ce era vorba?
JS: Nu.
03:07
JS: No.
60
175028
1158
(Râsete)
03:08
(Laughter)
61
176210
2274
JS: Aș putea explica câtorva persoane.
03:10
JS: I mean, I could
explain it to somebody.
explain it to somebody.
62
178966
2064
(Râsete)
03:13
(Laughter)
63
181054
2075
03:15
CA: How about explaining this?
64
183153
1864
CA: Puteți explica asta?
03:17
JS: But not many. Not many people.
65
185041
2729
JS: Da, dar nu multor persoane.
CA: Mi-ați spus că e legat de sfere.
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
Haideți să pornim de aici.
03:23
so let's start here.
67
191982
1862
JS: Voi vorbi despre asta,
03:25
JS: Well, it did,
but I'll say about that work --
but I'll say about that work --
68
193868
3600
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
dar înainte de a încerca să o explic,
03:32
that work was good mathematics.
70
200716
3540
țin să spun că a fost
matematică de valoare.
matematică de valoare.
Eu și Chern am fost foarte mândri de ea.
03:36
I was very happy with it; so was Chern.
71
204280
2492
03:39
It even started a little sub-field
that's now flourishing.
that's now flourishing.
72
207910
4176
A deschis o nouă sub-disciplină,
care e acum în extindere.
care e acum în extindere.
03:44
But, more interestingly,
it happened to apply to physics,
it happened to apply to physics,
73
212638
5294
Cel mai interesant e
că se aplică în fizică,
că se aplică în fizică,
despre care noi nu știam
nimic sau cel puțin eu
nimic sau cel puțin eu
03:49
something we knew nothing about --
at least I knew nothing about physics,
at least I knew nothing about physics,
74
217956
4295
și nu cred că Chern știa mult mai mult.
03:54
and I don't think Chern
knew a heck of a lot.
knew a heck of a lot.
75
222275
2282
03:56
And about 10 years
after the paper came out,
after the paper came out,
76
224581
3963
După aproape 10 ani
de la publicarea articolului,
de la publicarea articolului,
Ed Witten de la Princeton
au aplicat-o la teoria corzilor.
au aplicat-o la teoria corzilor.
04:00
a guy named Ed Witten in Princeton
started applying it to string theory
started applying it to string theory
77
228568
4480
04:05
and people in Russia started applying it
to what's called "condensed matter."
to what's called "condensed matter."
78
233072
4852
În Rusia a fost aplicată
la teoria materiei condensate.
la teoria materiei condensate.
04:09
Today, those things in there
called Chern-Simons invariants
called Chern-Simons invariants
79
237948
4893
În prezent, invarianții Chern-Simons
04:14
have spread through a lot of physics.
80
242865
1865
sunt larg răspândiți în fizică.
04:16
And it was amazing.
81
244754
1174
A fost minunat.
04:17
We didn't know any physics.
82
245952
1365
Nu aveam cunoștințe de fizică.
04:19
It never occurred to me
that it would be applied to physics.
that it would be applied to physics.
83
247714
2854
Nu mi-a trecut prin cap niciodată
că s-ar putea aplica în fizică.
că s-ar putea aplica în fizică.
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
Însă asta e fascinat în matematică,
nu știi niciodată unde te poate duce.
nu știi niciodată unde te poate duce.
04:26
CA: This is so incredible.
85
254404
1492
CA: E incredibil.
04:27
So, we've been talking about
how evolution shapes human minds
how evolution shapes human minds
86
255920
4364
Am discutat despre cum evoluția
modelează mintea umană
modelează mintea umană
04:32
that may or may not perceive the truth.
87
260308
2508
care percepe sau nu realitatea.
04:34
Somehow, you come up
with a mathematical theory,
with a mathematical theory,
88
262840
3313
Cumva, ați inventat o teorie matematică,
04:38
not knowing any physics,
89
266177
1848
fără să cunoașteți fizică,
iar două decenii mai târziu
ați descoperit că e aplicată
ați descoperit că e aplicată
04:40
discover two decades later
that it's being applied
that it's being applied
90
268049
2498
04:42
to profoundly describe
the actual physical world.
the actual physical world.
91
270571
3031
pentru a descrie în profunzime
realitatea fizică care ne înconjoară.
realitatea fizică care ne înconjoară.
04:45
How can that happen?
92
273626
1153
Cum e posibil?
04:46
JS: God knows.
93
274803
1157
JS: Dumnezeu știe.
04:47
(Laughter)
94
275984
2110
(Râsete)
04:50
But there's a famous physicist
named [Eugene] Wigner,
named [Eugene] Wigner,
95
278849
3150
Un fizician renumit pe nume Eugene Wigner
a scris un eseu despre eficacitatea
irațională a matematicii.
irațională a matematicii.
04:54
and he wrote an essay on the unreasonable
effectiveness of mathematics.
effectiveness of mathematics.
96
282023
5588
04:59
Somehow, this mathematics,
which is rooted in the real world
which is rooted in the real world
97
287635
3952
Cumva, matematica,
înrădăcinată în lumea reală
înrădăcinată în lumea reală
05:03
in some sense -- we learn to count,
measure, everyone would do that --
measure, everyone would do that --
98
291611
4995
– toți învățăm să numărăm, să măsurăm –
se dezvoltă se la sine.
05:08
and then it flourishes on its own.
99
296630
1830
05:10
But so often it comes
back to save the day.
back to save the day.
100
298976
2841
De multe ori, teoremele matematice
ne sar în ajutor în alte discipline.
ne sar în ajutor în alte discipline.
05:14
General relativity is an example.
101
302293
2178
Teoria relativității de exemplu.
05:16
[Hermann] Minkowski had this geometry,
and Einstein realized,
and Einstein realized,
102
304495
3117
Hermann Minkowski a creat
geometria numerelor
geometria numerelor
iar Einstein a realizat
că e exact ce îi trebuia
că e exact ce îi trebuia
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
pentru a formula teoria relativității.
05:23
So, you never know. It is a mystery.
104
311507
3112
Nu se știe niciodată. E un mister.
05:27
It is a mystery.
105
315056
1217
05:28
CA: So, here's a mathematical
piece of ingenuity.
piece of ingenuity.
106
316297
3296
CA: Ăsta e un exemplu
de ingeniozitate matematică.
de ingeniozitate matematică.
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
Vorbiți-ne despre asta.
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
JS: E o sferă înconjurată de o grilă,
05:38
you know, those squares.
109
326931
1573
pătratele acelea.
05:42
What I'm going to show here was
originally observed by [Leonhard] Euler,
originally observed by [Leonhard] Euler,
110
330697
4906
Ceea ce vă voi prezenta
a fost descoperit de Leonhard Euler,
a fost descoperit de Leonhard Euler,
05:47
the great mathematician, in the 1700s.
111
335627
2254
un mare matematician al anilor 1700.
05:50
And it gradually grew to be
a very important field in mathematics:
a very important field in mathematics:
112
338223
5181
Treptat a devenit un subiect
foarte important în matematică
foarte important în matematică
05:55
algebraic topology, geometry.
113
343428
2334
algebra topologică, geometria.
05:59
That paper up there had its roots in this.
114
347039
4364
Iată despre ce e vorba:
06:03
So, here's this thing:
115
351427
1834
Are 8 vârfuri, 12 laturi, 6 fețe.
06:05
it has eight vertices,
12 edges, six faces.
12 edges, six faces.
116
353285
4452
06:09
And if you look at the difference --
vertices minus edges plus faces --
vertices minus edges plus faces --
117
357761
3830
Dacă scădem numărul de vârfuri
din numărul de laturi
din numărul de laturi
06:13
you get two.
118
361615
1152
și adăugăm numărul de fețe,
obținem 2.
obținem 2.
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
362791
2219
E un număr frumos.
06:17
Here's a different way of doing it --
these are triangles covering --
these are triangles covering --
120
365034
4248
Iată o altă variantă cu triunghiuri
06:21
this has 12 vertices and 30 edges
121
369306
4577
Acestea au 12 vârfuri,
30 de laturi
06:25
and 20 faces, 20 tiles.
122
373907
4195
și 20 de fețe.
Numărul de vârfuri minus numărul de laturi
plus numărul de fețe este tot 2.
plus numărul de fețe este tot 2.
06:30
And vertices minus edges
plus faces still equals two.
plus faces still equals two.
123
378576
4591
Această regulă este valabilă
pentru orice fel de poligoane,
pentru orice fel de poligoane,
06:35
And in fact, you could do this
any which way --
any which way --
124
383191
2847
06:38
cover this thing with all kinds
of polygons and triangles
of polygons and triangles
125
386062
3398
triunghiuri, sau un amestec.
06:41
and mix them up.
126
389484
1320
06:42
And you take vertices minus edges
plus faces -- you'll get two.
plus faces -- you'll get two.
127
390828
3279
Vârfurile minus laturile
plus fețele este tot 2.
plus fețele este tot 2.
06:46
Here's a different shape.
128
394131
1611
Iată o altă formă.
06:48
This is a torus, or the surface
of a doughnut: 16 vertices
of a doughnut: 16 vertices
129
396480
5250
Acesta e un tor,
sau forma unei gogoși.
sau forma unei gogoși.
Aceste dreptunghiuri care îl acoperă
au 16 vârfuri, 32 de laturi și 16 fețe.
au 16 vârfuri, 32 de laturi și 16 fețe.
06:53
covered by these rectangles,
32 edges, 16 faces.
32 edges, 16 faces.
130
401754
4244
Diferența dintre numărul de vârfuri
și numărul de laturi e 0,
și numărul de laturi e 0,
06:58
Vertices minus edges comes out to be zero.
131
406530
2684
07:01
It'll always come out to zero.
132
409238
1475
independent de forma geometrică aleasă.
07:02
Every time you cover a torus
with squares or triangles
with squares or triangles
133
410737
4310
Dacă acoperim suprafața torului
cu pătrate sau triunghiuri
cu pătrate sau triunghiuri
07:07
or anything like that,
you're going to get zero.
you're going to get zero.
134
415071
3935
sau orice alt poligon,
diferența e 0.
diferența e 0.
Asta se numește caracteristică Euler
și este un invariant topologic.
și este un invariant topologic.
07:12
So, this is called
the Euler characteristic.
the Euler characteristic.
135
420514
2390
07:14
And it's what's called
a topological invariant.
a topological invariant.
136
422928
3449
07:18
It's pretty amazing.
137
426849
1156
E uimitor, oricum ai face,
obții același răspuns.
obții același răspuns.
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
Această descoperire
a propulsat în anii 1700
a propulsat în anii 1700
07:22
So that was the first sort of thrust,
from the mid-1700s,
from the mid-1700s,
139
430844
6299
07:29
into a subject which is now called
algebraic topology.
algebraic topology.
140
437167
3769
disciplina numită astăzi
algebră topologică.
algebră topologică.
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
CA: Munca dvs. a avansat această idee
în teoria multidimensională,
în teoria multidimensională,
07:35
into higher-dimensional theory,
142
443967
2449
pentru obiecte multidimensionale
07:38
higher-dimensional objects,
and found new invariances?
and found new invariances?
143
446440
3088
unde ați descoperit noi invarianți?
JS: Deja existau
invarianți multidimensionali.
invarianți multidimensionali.
07:41
JS: Yes. Well, there were already
higher-dimensional invariants:
higher-dimensional invariants:
144
449552
4643
Clasele Pontryagin, de fapt clasele Chern.
07:46
Pontryagin classes --
actually, there were Chern classes.
actually, there were Chern classes.
145
454219
4457
07:50
There were a bunch
of these types of invariants.
of these types of invariants.
146
458700
3548
Existau diverși invarianți.
Mă străduiam să lucrez cu unul dintre ei
07:54
I was struggling to work on one of them
147
462272
4135
și să îl modelez mai degrabă combinatorial
07:58
and model it sort of combinatorially,
148
466431
4203
decât cum era standard
08:02
instead of the way it was typically done,
149
470658
3022
08:05
and that led to this work
and we uncovered some new things.
and we uncovered some new things.
150
473704
4359
și asta a condus la ceea ce vedeți
și la alte descoperiri.
și la alte descoperiri.
08:10
But if it wasn't for Mr. Euler --
151
478087
3501
Dar dacă nu ar fi existat dl. Euler,
care a scris aproape
70 de volume de matematică
70 de volume de matematică
08:13
who wrote almost 70 volumes of mathematics
152
481612
3981
08:17
and had 13 children,
153
485617
1731
și a avut 13 copii,
08:19
who he apparently would dandle on his knee
while he was writing --
while he was writing --
154
487372
6442
pe care se pare că îi legăna
pe genunchi în timp ce scria,
pe genunchi în timp ce scria,
dacă nu ar fi fost dl. Euler,
08:25
if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't
perhaps be these invariants.
perhaps be these invariants.
155
493838
5774
poate că nu am fi știut
de acești invarianți.
de acești invarianți.
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
CA: Acum avem o idee
despre cât de uimitoare e mintea dvs.
despre cât de uimitoare e mintea dvs.
08:36
Let's talk about Renaissance.
157
504804
1543
Haideți să vorbim despre Renaștere.
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
După ce ați devenit spărgător
de coduri la NSA
de coduri la NSA
ați început să spargeți coduri
în industria financiară.
în industria financiară.
08:44
you started to become a code-cracker
in the financial industry.
in the financial industry.
159
512251
3229
Probabil că nu ați apreciat
teoria pieței eficiente.
teoria pieței eficiente.
08:47
I think you probably didn't buy
efficient market theory.
efficient market theory.
160
515504
2690
08:50
Somehow you found a way of creating
astonishing returns over two decades.
astonishing returns over two decades.
161
518218
6387
Cumva ați găsit o modalitate
de a genera profituri uriașe
de a genera profituri uriașe
pe parcursul a două decenii.
08:56
The way it's been explained to me,
162
524629
1671
Din câte am înțeles, e remarcabilă
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
nu doar suma profiturilor,
ci faptul că le-ați generat
ci faptul că le-ați generat
09:01
it's that you took them
with surprisingly low volatility and risk,
with surprisingly low volatility and risk,
164
529847
3883
în condiții de volatilitate
și risc foarte scăzute,
și risc foarte scăzute,
09:05
compared with other hedge funds.
165
533754
1824
comparativ cu alte fonduri mutuale.
09:07
So how on earth did you do this, Jim?
166
535602
1929
Cum ați făcut asta?
09:10
JS: I did it by assembling
a wonderful group of people.
a wonderful group of people.
167
538071
4111
JS: Am avut o echipă foarte bună.
Când am început să fac tranzacții
eram puțin sătul de matematică.
eram puțin sătul de matematică.
09:14
When I started doing trading, I had
gotten a little tired of mathematics.
gotten a little tired of mathematics.
168
542206
3956
Eram trecut bine de 30 de ani.
09:18
I was in my late 30s,
I had a little money.
I had a little money.
169
546186
3923
Aveam ceva bani.
Am făcut câteva tranzacții
care au avut un randament bun.
care au avut un randament bun.
09:22
I started trading and it went very well.
170
550133
2509
Am avut noroc să generez
destul de mulți bani.
destul de mulți bani.
09:25
I made quite a lot of money
with pure luck.
with pure luck.
171
553063
2748
Cred că a fost noroc.
09:27
I mean, I think it was pure luck.
172
555835
1666
Cu siguranță nu a fost
o predicție matematică.
o predicție matematică.
09:29
It certainly wasn't mathematical modeling.
173
557525
2109
09:31
But in looking at the data,
after a while I realized:
after a while I realized:
174
559658
3831
Analizând însă datele după un timp,
am realizat că par să fie structurate.
09:35
it looks like there's some structure here.
175
563513
2553
Am angajat câțiva matematicieni
și am creat câteva modele
și am creat câteva modele
09:38
And I hired a few mathematicians,
and we started making some models --
and we started making some models --
176
566090
3697
ca atunci când lucram
la IDA (Institutul de Analize de Apărare).
la IDA (Institutul de Analize de Apărare).
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
09:46
You design an algorithm,
you test it out on a computer.
you test it out on a computer.
178
574100
2833
Concepi un algoritm
și îl testezi pe calculator.
și îl testezi pe calculator.
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
Merge? Nu merge? Și tot așa.
09:51
CA: Can we take a look at this?
180
579443
1479
CA: Putem să ne uităm?
09:52
Because here's a typical graph
of some commodity.
of some commodity.
181
580946
4541
Ăsta e graficul tipic al unei mărfi.
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
Mă uit la el și mă gândesc
„E doar un zig-zag,
„E doar un zig-zag,
poate cu o tendință de a merge în sus
pe toată acea perioadă de timp.”
pe toată acea perioadă de timp.”
10:02
maybe a slight upward trend
over that whole period of time."
over that whole period of time."
183
590552
2862
10:05
How on earth could you trade
looking at that,
looking at that,
184
593438
2113
Cum poți vedea în asta
mai mult decât date arbitrare?
mai mult decât date arbitrare?
10:07
and see something that wasn't just random?
185
595575
2326
JS: În trecut — ăsta e un grafic vechi —
mărfurile sau cursul valutar
mărfurile sau cursul valutar
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
10:13
commodities or currencies
had a tendency to trend.
had a tendency to trend.
187
601196
4284
aveau tendința să se miște
într-o anumită direcție.
într-o anumită direcție.
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
Nu neapărat ușoara direcționalitate
pe care o vedeți aici, ci periodicitate.
pe care o vedeți aici, ci periodicitate.
10:23
And if you decided, OK,
I'm going to predict today,
I'm going to predict today,
189
611583
4056
Dacă doreai să faci o tranzacție
considerând media ultimelor 20 de zile
considerând media ultimelor 20 de zile
10:27
by the average move in the past 20 days --
190
615663
4968
ar putea fi o predicție bună
și puteai face bani.
și puteai face bani.
10:32
maybe that would be a good prediction,
and I'd make some money.
and I'd make some money.
191
620655
3107
10:35
And in fact, years ago,
such a system would work --
such a system would work --
192
623786
5608
Acum câțiva ani
un astfel de sistem ar fi funcționat,
un astfel de sistem ar fi funcționat,
10:41
not beautifully, but it would work.
193
629418
2391
nu grozav, dar ar fi funcționat.
10:43
You'd make money, you'd lose
money, you'd make money.
money, you'd make money.
194
631833
2509
O dată câștigi, o dată pierzi.
O dată câștigi.
O dată câștigi.
10:46
But this is a year's worth of days,
195
634366
2198
E vorba despre un an întreg
10:48
and you'd make a little money
during that period.
during that period.
196
636588
4241
și per total puteai face bani
pe această perioadă de timp.
pe această perioadă de timp.
10:53
It's a very vestigial system.
197
641884
1958
E un sistem arhaic.
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
CA: Deci testați diferite perioade de timp
și vedeți dacă, spre exemplu,
și vedeți dacă, spre exemplu,
11:00
and see whether, for example,
199
648078
2436
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
o perioadă de 10 zile sau de 15 zile
are putere de predicție.
are putere de predicție.
11:06
JS: Sure, you would try all those things
and see what worked best.
and see what worked best.
201
654043
6762
JS: Desigur, aș încerca asta
și aș vedea ce funcționează mai bine.
și aș vedea ce funcționează mai bine.
11:13
Trend-following would
have been great in the '60s,
have been great in the '60s,
202
661515
3350
Tranzacțiile în direcția pieței
mergeau bine în anii 60
mergeau bine în anii 60
11:16
and it was sort of OK in the '70s.
203
664889
2132
și erau încă bune în anii 70,
dar în anii 80 n-au mai mers.
dar în anii 80 n-au mai mers.
11:19
By the '80s, it wasn't.
204
667045
1873
11:20
CA: Because everyone could see that.
205
668942
2817
CA: Era evident pentru toată lumea.
11:23
So, how did you stay ahead of the pack?
206
671783
2782
Ce puteai face
să o iei înaintea celorlalți?
să o iei înaintea celorlalți?
11:27
JS: We stayed ahead of the pack
by finding other approaches --
by finding other approaches --
207
675046
6132
JS: Noi am căutat alte strategii
pe termen mai scurt.
pe termen mai scurt.
11:33
shorter-term approaches to some extent.
208
681202
2741
11:37
The real thing was to gather
a tremendous amount of data --
a tremendous amount of data --
209
685107
3347
Important era să acumulăm
o cantitate uriașă de date
o cantitate uriașă de date
11:40
and we had to get it by hand
in the early days.
in the early days.
210
688478
3578
și trebuia să o facem manual
pe vremea aceea.
pe vremea aceea.
11:44
We went down to the Federal Reserve
and copied interest rate histories
and copied interest rate histories
211
692080
3466
Ne-am dus la Rezerva Federală
și am copiat istoricul ratei dobânzilor
și am copiat istoricul ratei dobânzilor
11:47
and stuff like that,
because it didn't exist on computers.
because it didn't exist on computers.
212
695570
3265
pentru că nu exista pe calculator.
11:50
We got a lot of data.
213
698859
1643
Am adunat multe date
și mulți oameni inteligenți.
și mulți oameni inteligenți.
11:52
And very smart people -- that was the key.
214
700526
4160
Asta a fost esențial.
11:57
I didn't really know how to hire
people to do fundamental trading.
people to do fundamental trading.
215
705463
3776
Nu știam cum să angajez oameni
care să facă tranzacții de bază.
care să facă tranzacții de bază.
Am angajat câțiva,
unii au făcut bani, alții nu.
unii au făcut bani, alții nu.
12:01
I had hired a few -- some made money,
some didn't make money.
some didn't make money.
216
709749
2949
Nu puteam face o afacere din asta.
12:04
I couldn't make a business out of that.
217
712722
1880
12:06
But I did know how to hire scientists,
218
714626
2042
Însă știam cum să angajez
oameni de știință
oameni de știință
12:08
because I have some taste
in that department.
in that department.
219
716692
3389
pentru că aveam ceva experiență
în sensul acesta.
în sensul acesta.
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
Asta e ceea ce am făcut.
12:13
And gradually these models
got better and better,
got better and better,
221
721967
3231
Treptat aceste modele au devenit
din ce în ce mai bune.
din ce în ce mai bune.
12:17
and better and better.
222
725222
1335
12:18
CA: You're credited with doing
something remarkable at Renaissance,
something remarkable at Renaissance,
223
726581
3214
CA: Sunteți creditat că ați făcut
ceva remarcabil la Renaștere
ceva remarcabil la Renaștere
12:21
which is building this culture,
this group of people,
this group of people,
224
729819
2601
și anume ați adunat acest grup de oameni
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
care nu au fost
doar niște angajați atrași de bani.
doar niște angajați atrași de bani.
12:27
Their motivation was doing
exciting mathematics and science.
exciting mathematics and science.
226
735610
3912
Motivația lor era să facă
matematică și știință interesantă.
matematică și știință interesantă.
12:31
JS: Well, I'd hoped that might be true.
227
739860
2399
JS: Asta am sperat.
12:34
But some of it was money.
228
742283
3580
Parțial însă era vorba de bani.
12:37
CA: They made a lot of money.
229
745887
1393
CA: Au câștigat o mulțime de bani.
12:39
JS: I can't say that no one came
because of the money.
because of the money.
230
747304
2537
JS: N-aș putea spune că niciunul
dintre ei n-a venit pentru bani.
dintre ei n-a venit pentru bani.
12:41
I think a lot of them
came because of the money.
came because of the money.
231
749865
2253
Cred că mulți au venit pentru bani,
dar și pentru ca era interesant.
dar și pentru ca era interesant.
12:44
But they also came
because it would be fun.
because it would be fun.
232
752142
2021
12:46
CA: What role did machine learning
play in all this?
play in all this?
233
754187
2488
CA: Ce rol a jucat învățarea automată?
12:48
JS: In a certain sense,
what we did was machine learning.
what we did was machine learning.
234
756699
3064
JS: Într-un fel, ce am făcut
a fost învățare automată.
a fost învățare automată.
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
Am analizat o cantitate uriașă de date
și am construit diverși algoritmi
care să îi prezică evoluția.
care să îi prezică evoluția.
12:59
until you get better and better at it.
236
767194
2182
13:01
It doesn't necessarily feed back on itself
the way we did things.
the way we did things.
237
769400
3767
Nu era neapărat să reușim
cu această abordare
cu această abordare
13:05
But it worked.
238
773191
2309
dar a funcționat.
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
CA: Acești algoritmi predictivi
pot fi foarte surprinzători, nu-i așa?
pot fi foarte surprinzători, nu-i așa?
V-ați uitat la tot ce e posibil:
13:12
I mean, you looked at everything, right?
240
780233
1914
13:14
You looked at the weather,
length of dresses, political opinion.
length of dresses, political opinion.
241
782171
3317
vremea, lungimea rochiilor,
opinia politică.
opinia politică.
JS: Da, nu am încercat lungimea rochiilor.
13:17
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
242
785512
2837
13:20
CA: What sort of things?
243
788373
2057
CA: Ce ați încercat?
13:22
JS: Well, everything.
244
790454
1158
JS: De toate.
13:23
Everything is grist for the mill --
except hem lengths.
except hem lengths.
245
791636
3264
Totul are potențial predictiv
cu excepția lungimii hainelor.
cu excepția lungimii hainelor.
13:28
Weather, annual reports,
246
796852
2300
Vremea, rapoartele anuale,
13:31
quarterly reports, historic data itself,
volumes, you name it.
volumes, you name it.
247
799176
4732
rapoartele trimestriale,
istoricul datelor, volumul de date.
istoricul datelor, volumul de date.
13:35
Whatever there is.
248
803932
1151
Orice îți trece prin minte.
13:37
We take in terabytes of data a day.
249
805107
2621
Ne uităm la terabytes de date.
13:39
And store it away and massage it
and get it ready for analysis.
and get it ready for analysis.
250
807752
4124
Le analizăm.
13:45
You're looking for anomalies.
251
813446
1382
Căutăm anomaliile.
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
După cum ai spus,
13:49
the efficient market
hypothesis is not correct.
hypothesis is not correct.
253
817829
2452
teoria pieței eficiente nu e corectă.
13:52
CA: But any one anomaly
might be just a random thing.
might be just a random thing.
254
820305
3467
CA: Dar o anomalie singulară
poate fi doar aleatoare.
poate fi doar aleatoare.
13:55
So, is the secret here to just look
at multiple strange anomalies,
at multiple strange anomalies,
255
823796
3658
Secretul constă în a identifica
o multitudine de anomalii
o multitudine de anomalii
13:59
and see when they align?
256
827478
1328
și a descoperi
cum sunt structurate.
cum sunt structurate.
14:01
JS: Any one anomaly
might be a random thing;
might be a random thing;
257
829238
3213
JS: O anomalie oarecare
poate fi nesemnificativă
poate fi nesemnificativă
dar dacă avem suficient de multe date
putem spune dacă e semnificativă sau nu.
putem spune dacă e semnificativă sau nu.
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
O anomalie care persistă
pentru un timp mai îndelungat
pentru un timp mai îndelungat
14:07
You can see an anomaly that's persistent
for a sufficiently long time --
for a sufficiently long time --
259
835538
4950
14:12
the probability of it being
random is not high.
random is not high.
260
840512
4975
e puțin probabil să fie aleatoare.
14:17
But these things fade after a while;
anomalies can get washed out.
anomalies can get washed out.
261
845511
4858
Aceste anomalii sunt rare.
14:22
So you have to keep on top
of the business.
of the business.
262
850393
2420
E important să fim bine informați.
14:24
CA: A lot of people look
at the hedge fund industry now
at the hedge fund industry now
263
852837
2672
CA: Mulți oameni sunt șocați
14:27
and are sort of ... shocked by it,
264
855533
4398
de câte venituri sunt generate
14:31
by how much wealth is created there,
265
859955
2172
de fondurile mutuale
14:34
and how much talent is going into it.
266
862151
2245
și cât talent implică.
14:37
Do you have any worries
about that industry,
about that industry,
267
865523
4006
Vă îngrijorează această industrie
14:41
and perhaps the financial
industry in general?
industry in general?
268
869553
2414
sau poate industria financiară în general?
14:43
Kind of being on a runaway train that's --
269
871991
2704
Că e ca și cum ați fugi cu un tren
14:46
I don't know --
helping increase inequality?
helping increase inequality?
270
874719
4030
care poate sporește inegalitatea?
14:50
How would you champion what's happening
in the hedge fund industry?
in the hedge fund industry?
271
878773
3831
Ce credeți despre ce se întâmplă
în industria bancară?
în industria bancară?
14:54
JS: I think in the last
three or four years,
three or four years,
272
882628
2608
JS: Cred că în ultimii 3-4 ani
14:57
hedge funds have not done especially well.
273
885260
2103
fondurile mutuale nu au avut
randamente foarte bune.
randamente foarte bune.
14:59
We've done dandy,
274
887387
1400
Ne-am cumpărat lucruri scumpe,
15:00
but the hedge fund industry as a whole
has not done so wonderfully.
has not done so wonderfully.
275
888811
4001
dar fondurile mutuale
nu au avut o performanță pe măsură.
nu au avut o performanță pe măsură.
15:04
The stock market has been on a roll,
going up as everybody knows,
going up as everybody knows,
276
892836
4902
După cum știți, piața comodităților
a continuat să crească
a continuat să crească
15:09
and price-earnings ratios have grown.
277
897762
3445
și raportul dintre preț
și câștig a crescut.
și câștig a crescut.
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
O mare parte din veniturile
create în ultimii 5-6 ani
create în ultimii 5-6 ani
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
nu au fost generate de fondurile mutuale.
15:20
People would ask me,
"What's a hedge fund?"
"What's a hedge fund?"
280
908458
3221
Oamenii mă întrebau ce e un fond mutual?
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
Și le spuneam Unu și 20.
15:25
Which means -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
Ceea ce înseamnă că acum e 2 și 20
15:29
it's two percent fixed fee
and 20 percent of profits.
and 20 percent of profits.
283
917577
3353
e 2% comision fix și 20% din profit.
15:32
Hedge funds are all
different kinds of creatures.
different kinds of creatures.
284
920954
2352
Fondurile mutuale sunt de diverse feluri.
15:35
CA: Rumor has it you charge
slightly higher fees than that.
slightly higher fees than that.
285
923330
3239
CA: Se spune că ați cerut
un comision mai mare.
un comision mai mare.
15:39
JS: We charged the highest fees
in the world at one time.
in the world at one time.
286
927339
3081
JS: Am cerut cel mai mare comision
care a fost cerut vreodată.
care a fost cerut vreodată.
15:42
Five and 44, that's what we charge.
287
930444
3226
5 și 44, asta am cerut.
15:45
CA: Five and 44.
288
933694
1398
CA: 5 și 44.
15:47
So five percent flat,
44 percent of upside.
44 percent of upside.
289
935116
3234
5% fix și 44% din profit.
15:50
You still made your investors
spectacular amounts of money.
spectacular amounts of money.
290
938374
2783
Ați generat mulți bani investitorilor dvs.
JS: Da, am avut randamente bune.
15:53
JS: We made good returns, yes.
291
941181
1452
15:54
People got very mad:
"How can you charge such high fees?"
"How can you charge such high fees?"
292
942657
3000
Oamenii s-au revoltat.
Cum puteți cere comisioane așa de mari?
Cum puteți cere comisioane așa de mari?
15:57
I said, "OK, you can withdraw."
293
945681
1627
Am spus, „vă puteți retrage”.
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
was what people were --
294
947332
2818
„Dar cum pot câștiga mai mult”,
întrebau oamenii?
întrebau oamenii?
16:02
(Laughter)
295
950174
1504
(Râsete)
16:03
But at a certain point,
as I think I told you,
as I think I told you,
296
951702
2440
La un moment dat
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
i-am cumpărat pe toți investitorii
pentru că fondul are o capacitate.
pentru că fondul are o capacitate.
16:11
CA: But should we worry
about the hedge fund industry
about the hedge fund industry
298
959365
2704
CA: Ar trebui să ne îngrijorăm
că fondurile mutuale
că fondurile mutuale
16:14
attracting too much of the world's
great mathematical and other talent
great mathematical and other talent
299
962093
5438
atrag prea mulți oamenii talentați
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
spre deosebire de alte probleme mondiale?
16:22
JS: Well, it's not just mathematical.
301
970817
1929
JS: Nu sunt numai matematicieni.
16:24
We hire astronomers and physicists
and things like that.
and things like that.
302
972770
2679
Angajăm astronomi și fizicieni.
16:27
I don't think we should worry
about it too much.
about it too much.
303
975833
2431
Nu cred că trebuie
să ne îngrijorăm prea mult.
să ne îngrijorăm prea mult.
16:30
It's still a pretty small industry.
304
978288
3142
E o industrie destul de mică.
16:33
And in fact, bringing science
into the investing world
into the investing world
305
981454
5997
Penetrarea științei
în lumea investitorilor
în lumea investitorilor
16:39
has improved that world.
306
987475
2159
a dus la îmbunătățiri.
16:41
It's reduced volatility.
It's increased liquidity.
It's increased liquidity.
307
989658
4070
A redus volatilitatea
și a mărit fondurile lichide.
și a mărit fondurile lichide.
16:45
Spreads are narrower because
people are trading that kind of stuff.
people are trading that kind of stuff.
308
993752
3189
Diferența dintre prețul de vânzare
și de cumpărare e mai mică.
și de cumpărare e mai mică.
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
Nu sunt prea îngrijorat că Einstein
va deschide un fond mutual.
va deschide un fond mutual.
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
CA: Sunteți la un moment
în viață în care investiți
în viață în care investiți
16:58
at the other end of the supply chain --
311
1006666
3734
în celălat capăt al spectrului.
17:02
you're actually boosting
mathematics across America.
mathematics across America.
312
1010424
4104
Practic, promovați matematica în America.
17:06
This is your wife, Marilyn.
313
1014552
1865
Aceasta e soția dvs., Marilyn.
17:08
You're working on
philanthropic issues together.
philanthropic issues together.
314
1016441
4756
Împreună lucrați la acțiuni caritable.
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
Spuneți-ne despre asta.
17:14
JS: Well, Marilyn started --
316
1022408
3649
JS: Marylin a inițiat
17:18
there she is up there,
my beautiful wife --
my beautiful wife --
317
1026081
3447
– iat-o, frumoasa mea soție –
17:21
she started the foundation
about 20 years ago.
about 20 years ago.
318
1029552
2972
ea a înființat fundația
acum 20 de ani, cred ca în '94.
acum 20 de ani, cred ca în '94.
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
17:25
I claim it was '93, she says it was '94,
320
1033723
2095
Eu zic că în '93, ea zice că in '94,
dar într-unul dintre acești doi ani.
dar într-unul dintre acești doi ani.
17:27
but it was one of those two years.
321
1035842
2571
17:30
(Laughter)
322
1038437
2135
(Râsete)
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
Am înființat fundația ca o
modalitate convenabilă de a dona.
modalitate convenabilă de a dona.
17:40
She kept the books, and so on.
324
1048346
2507
Ea ținea contabilitatea.
17:42
We did not have a vision at that time,
but gradually a vision emerged --
but gradually a vision emerged --
325
1050877
6714
Nu am avut o viziune la vremea aceea,
însă treptat s-a profilat o viziune.
însă treptat s-a profilat o viziune.
17:49
which was to focus on math and science,
to focus on basic research.
to focus on basic research.
326
1057615
5504
Aceea de a ne concentra pe matematică
și științe, pe cercetare fundamentală.
și științe, pe cercetare fundamentală.
17:55
And that's what we've done.
327
1063569
2772
Și asta am făcut.
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
Acum 6 ani am plecat de la Renaissance
ca să lucrez la fundație.
ca să lucrez la fundație.
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
18:06
CA: And so Math for America
is basically investing
is basically investing
330
1074339
2909
CA: Matematică pentru America
este practic o investiție
este practic o investiție
18:09
in math teachers around the country,
331
1077272
2638
în profesorii de matematică
din întreaga țară
din întreaga țară
prin care li se oferă
un venit suplimentar,
un venit suplimentar,
18:11
giving them some extra income,
giving them support and coaching.
giving them support and coaching.
332
1079934
3802
sprijin și pregătire profesională
18:15
And really trying
to make that more effective
to make that more effective
333
1083760
3051
într-o încercare de a crește
eficiența și motivația predării.
eficiența și motivația predării.
18:18
and make that a calling
to which teachers can aspire.
to which teachers can aspire.
334
1086835
2601
18:21
JS: Yeah -- instead of beating up
the bad teachers,
the bad teachers,
335
1089460
4790
JS: În loc să criticăm profesorii slabi,
18:26
which has created morale problems
all through the educational community,
all through the educational community,
336
1094274
4853
ceea ce a dat naștere
unor probleme morale
unor probleme morale
în comunitatea de educatori,
în special în matematică și științe,
în special în matematică și științe,
18:31
in particular in math and science,
337
1099151
2441
18:33
we focus on celebrating the good ones
and giving them status.
and giving them status.
338
1101616
6130
ne concentrăm pe aprecierea
și recompensarea celor buni.
și recompensarea celor buni.
Le oferim bani în plus, 15.000$ pe an.
18:39
Yeah, we give them extra money,
15,000 dollars a year.
15,000 dollars a year.
339
1107770
2931
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
Avem 800 de profesori
de matematică și științe
de matematică și științe
în școlile publice din New York
18:47
as part of a core.
341
1115216
1814
recunoscuți de fundație.
18:49
There's a great morale among them.
342
1117054
3686
Există un mare sprijin moral pentru ei.
18:52
They're staying in the field.
343
1120764
2506
Rămân în domeniul lor.
18:55
Next year, it'll be 1,000
and that'll be 10 percent
and that'll be 10 percent
344
1123294
2895
Anul viitor vor fi 1000, adică 10%
din profesorii de matematică și științe
din profesorii de matematică și științe
18:58
of the math and science teachers
in New York [City] public schools.
in New York [City] public schools.
345
1126213
3544
din școlile publice din New York.
19:01
(Applause)
346
1129781
5905
(Aplauze)
19:07
CA: Jim, here's another project
that you've supported philanthropically:
that you've supported philanthropically:
347
1135710
3410
CA: Jim, ăsta e un alt proiect
filantropic pe care îl sprijini.
filantropic pe care îl sprijini.
Cercetări asupra originii vieții.
19:11
Research into origins of life, I guess.
348
1139144
2397
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
Ce vedem aici?
19:15
JS: Well, I'll save that for a second.
350
1143536
1882
JS: Numai puțin.
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
what you're looking at.
351
1145442
2162
Îți voi spune ce vedem.
19:19
Origins of life is a fascinating question.
352
1147628
3056
Care e originea vieții
e o întrebare fascinantă.
e o întrebare fascinantă.
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
Cum am ajuns aici?
19:25
Well, there are two questions:
354
1153170
1771
Există două întrebări fundamentale
19:26
One is, what is the route
from geology to biology --
from geology to biology --
355
1154965
5868
Mai întâi, care au fost tranzițiile
de la geologie la biologie
de la geologie la biologie
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
care ne-au permis existența?
19:34
And the other question is,
what did we start with?
what did we start with?
357
1162262
2364
Cealaltă întrebare e
care a fost începutul?
care a fost începutul?
Cu ce materiale – dacă a fost materie –
am lucrat pe parcurs?
am lucrat pe parcurs?
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
19:39
Those are two very,
very interesting questions.
very interesting questions.
359
1167776
3061
Acestea sunt două întrebări
foarte interesante.
foarte interesante.
19:43
The first question is a tortuous path
from geology up to RNA
from geology up to RNA
360
1171773
5834
Prima întrebare e o cale de tortură
de la geologie la ARN.
de la geologie la ARN.
19:49
or something like that --
how did that all work?
how did that all work?
361
1177631
2258
Cum s-a produs această schimbare?
19:51
And the other,
what do we have to work with?
what do we have to work with?
362
1179913
2388
Iar cealaltă, ce materiale
avem la îndemână?
avem la îndemână?
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
Mai mult decât credem.
19:56
So what's pictured there
is a star in formation.
is a star in formation.
364
1184120
4843
Aici vedeți o stea în curs de formare.
20:01
Now, every year in our Milky Way,
which has 100 billion stars,
which has 100 billion stars,
365
1189836
3425
Anual în Calea Lactee,
care are 100 de miliarde de stele,
care are 100 de miliarde de stele,
20:05
about two new stars are created.
366
1193285
2495
sunt create cam 2 stele noi.
20:07
Don't ask me how, but they're created.
367
1195804
2470
Nu mă întrebați cum. Ele sunt create.
20:10
And it takes them about a million
years to settle out.
years to settle out.
368
1198298
3080
Durează aproximativ un milion de ani
până se stabilizează
până se stabilizează
20:14
So, in steady state,
369
1202132
2176
În orice clipă,
20:16
there are about two million stars
in formation at any time.
in formation at any time.
370
1204332
3848
există aproximativ 2 milioane de stele
în formare în stare staționară.
în formare în stare staționară.
20:20
That one is somewhere
along this settling-down period.
along this settling-down period.
371
1208204
3458
Aceea e în perioada de stabilizare.
20:24
And there's all this crap
sort of circling around it,
sort of circling around it,
372
1212067
2936
E înconjurată de gunoi, particule de praf.
20:27
dust and stuff.
373
1215027
1498
20:29
And it'll form probably a solar system,
or whatever it forms.
or whatever it forms.
374
1217479
3023
Probabil va forma un sistem solar
sau ce va forma ea.
sau ce va forma ea.
20:32
But here's the thing --
375
1220526
2176
Dar partea interesantă e
20:34
in this dust that surrounds a forming star
376
1222726
6348
că în praful care încojoară
o stea în formare
o stea în formare
20:41
have been found, now,
significant organic molecules.
significant organic molecules.
377
1229098
6035
s-au descoperit recent
molecule organice esențiale.
molecule organice esențiale.
20:47
Molecules not just like methane,
but formaldehyde and cyanide --
but formaldehyde and cyanide --
378
1235958
6139
Nu numai molecule ca metanul,
ci formaldehide și cianuri,
ci formaldehide și cianuri,
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
molecule care sunt cărămizile,
seminţele, dacă vreţi, ale vieții
seminţele, dacă vreţi, ale vieții
21:01
So, that may be typical.
380
1249136
2692
Poate că e tipic.
21:04
And it may be typical
that planets around the universe
that planets around the universe
381
1252395
6934
Poate e tipic că planetele din univers
21:11
start off with some of these
basic building blocks.
basic building blocks.
382
1259353
3612
sunt create din aceste elemente de bază.
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
Dar înseamnă asta că va exista
viață pe aceste planete?
viață pe aceste planete?
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
Poate.
21:19
But it's a question
of how tortuous this path is
of how tortuous this path is
385
1267957
4127
Întrebarea e cât de chinuitoare
e această cale
e această cale
21:24
from those frail beginnings,
those seeds, all the way to life.
those seeds, all the way to life.
386
1272108
4394
de la acele elemente primare
până la viața însăși,
până la viața însăși,
21:28
And most of those seeds
will fall on fallow planets.
will fall on fallow planets.
387
1276526
5192
în condițiile în care
majoritatea planetelor sunt aride.
majoritatea planetelor sunt aride.
21:33
CA: So for you, personally,
388
1281742
1409
CA: Pentru dvs. personal,
21:35
finding an answer to this question
of where we came from,
of where we came from,
389
1283175
2722
un răspuns la întrebarea de unde venim
și cum s-a întâmplat,
și cum s-a întâmplat,
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
vi-l doriți foarte mult.
21:41
JS: Would love to see.
391
1289603
1786
JS: Mi-ar place grozav
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
și aș vrea să știu
21:44
if that path is tortuous enough,
and so improbable,
and so improbable,
393
1292927
5170
dacă această cale e atât
de chinuitoare și de puțin probabilă
de chinuitoare și de puțin probabilă
21:50
that no matter what you start with,
we could be a singularity.
we could be a singularity.
394
1298121
4754
încât indiferent de materialele primare,
noi am putea fi unici.
noi am putea fi unici.
21:55
But on the other hand,
395
1303336
1152
Pe de altă parte,
21:56
given all this organic dust
that's floating around,
that's floating around,
396
1304512
3478
considerând tot acest praf organic
care plutește în atmosferă
care plutește în atmosferă
22:00
we could have lots of friends out there.
397
1308014
3791
am putea avea
sute de prieteni în spațiu.
sute de prieteni în spațiu.
Ar fi minunat să știm.
22:04
It'd be great to know.
398
1312947
1161
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
CA: Jim, cu câțiva ani în urmă,
am avut ocazia să vorbesc cu Elon Musk
am avut ocazia să vorbesc cu Elon Musk
22:09
and I asked him the secret of his success,
400
1317636
2837
și l-am întrebat
care e secretul succesului lui.
care e secretul succesului lui.
22:12
and he said taking
physics seriously was it.
physics seriously was it.
401
1320497
3691
Mi-a răspuns că e faptul
că a luat fizica în serios.
că a luat fizica în serios.
22:16
Listening to you, what I hear you saying
is taking math seriously,
is taking math seriously,
402
1324696
4003
Ascultându-vă, mă gândesc
că faptul că ați luat matematica în serios
că faptul că ați luat matematica în serios
22:20
that has infused your whole life.
403
1328723
3003
v-a condus întreaga viață,
v-a adus o bogăție uriașă,
iar acum vă permite să investiți
iar acum vă permite să investiți
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
22:28
in the futures of thousands and thousands
of kids across America and elsewhere.
of kids across America and elsewhere.
405
1336710
4496
în viitorul a mii de copii
din America și alte părți ale lumii.
din America și alte părți ale lumii.
22:33
Could it be that science actually works?
406
1341567
2858
E posibil ca științele să dea rezultate?
22:36
That math actually works?
407
1344449
2772
Ca matematica să dea rezultate?
22:39
JS: Well, math certainly works.
Math certainly works.
Math certainly works.
408
1347245
4372
JS: Matematica cu siguranță
duce la rezultate.
duce la rezultate.
22:43
But this has been fun.
409
1351641
1198
E o plăcere.
22:44
Working with Marilyn and giving it away
has been very enjoyable.
has been very enjoyable.
410
1352863
4946
Să lucrez împreună cu Marilyn
în scopuri caritabile mă împlinește.
în scopuri caritabile mă împlinește.
22:49
CA: I just find it --
it's an inspirational thought to me,
it's an inspirational thought to me,
411
1357833
2936
CA: Mă gândesc
– e o idee care mă inspiră –
– e o idee care mă inspiră –
22:52
that by taking knowledge seriously,
so much more can come from it.
so much more can come from it.
412
1360793
4007
că luând cunoașterea în serios
obținem înapoi mult mai mult.
obținem înapoi mult mai mult.
22:56
So thank you for your amazing life,
and for coming here to TED.
and for coming here to TED.
413
1364824
3018
Vă mulțumesc că ați împărtășit cu noi
extraordinara poveste a vieții dvs.
extraordinara poveste a vieții dvs.
22:59
Thank you.
414
1367866
751
23:00
Jim Simons!
415
1368651
1101
Și pentru că ați venit la TED.
23:01
(Applause)
416
1369806
4380
Mulțumesc.
Jim Simons!
(Aplauze)
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