ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematician
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy.

Why you should listen

As a mathematician who cracked codes for the National Security Agency on the side, Jim Simons had already revolutionized geometry -- and incidentally laid the foundation for string theory -- when he began to get restless. Along with a few hand-picked colleagues he started the investment firm that went on to become Renaissance, a hedge fund working with hitherto untapped algorithms, and became a billionaire in the process.

Now retired as Renaissance’s CEO, Simons devotes his time to mathematics and philanthropy. The Simons Foundation has committed more than a billion dollars to math and science education and to autism research.

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

Jim Simons: The mathematician who cracked Wall Street

Джим Саймонс: Редкое интервью с математиком, взломавшим Уолл-стрит

Filmed:
2,981,452 views

Джим Саймонс был математиком и криптографом, которого однажды осенило: комплексная математика, благодаря которой он взламывал коды, могла также объяснить схемы финансового мира. Став миллиардером, он начал поддерживать следующее поколение учителей математики и других наук. Куратор TED Крис Андерсон расспрашивает Саймонса о его выдающейся жизни, связанной с цифрами.
- Philanthropist, mathematician
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy. Full bio

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

00:12
ChrisКрис AndersonАндерсон: You were something
of a mathematicalматематическая phenomявлений.
0
817
2834
Крис Андерсон: Вы были
математическим феноменом.
Ещё в молодом возрасте
вы уже преподавали в Гарварде и МТИ.
00:15
You had alreadyуже taughtучил at HarvardHarvard
and MITMIT at a youngмолодой ageвозраст.
1
3675
3064
А затем вас пригласили работать в АНБ.
00:18
And then the NSANSA cameпришел callingпризвание.
2
6763
2190
00:21
What was that about?
3
9464
1204
Как это было?
00:23
JimДжим SimonsСимонс: Well the NSANSA --
that's the Nationalнациональный SecurityБезопасность AgencyАгентство --
4
11207
3923
Джим Саймонс: АНБ — Агентство
национальной безопасности.
Нельзя сказать, что они меня пригласили.
00:27
they didn't exactlyв точку come callingпризвание.
5
15154
1969
У них было подразделение в Принстоне,
для которого им требовались математики,
00:29
They had an operationоперация at PrincetonPrinceton,
where they hiredнаемный mathematiciansматематики
6
17465
4474
чтобы взламывать секретные коды
и делать подобного рода вещи.
00:33
to attackатака secretсекрет codesкоды
and stuffматериал like that.
7
21963
2942
00:37
And I knewзнал that existedсуществовавший.
8
25294
1672
Я знал об их существовании.
00:39
And they had a very good policyполитика,
9
27315
2180
У них были хорошие условия,
потому что половину времени
можно было заниматься своими расчётами
00:41
because you could do halfполовина your time
at your ownсвоя mathematicsматематика,
10
29519
3850
00:45
and at leastнаименее halfполовина your time
workingза работой on theirих stuffматериал.
11
33393
3484
и как минимум половину времени —
работать над их заданиями.
00:49
And they paidоплаченный a lot.
12
37559
1474
Они много платили.
00:51
So that was an irresistibleнепреодолимый pullвытащить.
13
39057
3051
Так что это было весьма
привлекательное предложение.
00:54
So, I wentотправился there.
14
42132
1912
И я пошёл туда работать.
КА: Вы были взломщиком кодов.
00:56
CAКалифорния: You were a code-crackerКод-взломщик.
15
44068
1338
00:57
JSJS: I was.
16
45430
1166
ДС: Да.
КА: Пока вас не уволили.
00:58
CAКалифорния: UntilДо you got firedуволен.
17
46620
1157
ДС: Да, меня и правда уволили.
00:59
JSJS: Well, I did get firedуволен. Yes.
18
47801
1583
01:01
CAКалифорния: How come?
19
49408
1245
КА: Почему?
01:03
JSJS: Well, how come?
20
51280
1333
ДС: Почему?
01:05
I got firedуволен because,
well, the VietnamВьетнам Warвойна was on,
21
53611
4956
Меня уволили, потому что в то время
шла война во Вьетнаме,
а главный руководитель этой организации
был большим её фанатом.
01:10
and the bossбосс of bossesбоссы in my organizationорганизация
was a bigбольшой fanпоклонник of the warвойна
22
58591
5738
Он написал статью в New York Times
для первой полосы газеты о том,
01:16
and wroteписал a Newновый YorkЙорк Timesраз articleстатья,
a magazineжурнал sectionраздел coverобложка storyистория,
23
64353
4395
как мы выиграем войну во Вьетнаме.
01:20
about how we would winвыиграть in VietnamВьетнам.
24
68772
1770
Мне же не нравилась эта война.
Я считал её бестолковой.
01:22
And I didn't like that warвойна,
I thought it was stupidглупый.
25
70566
3129
01:25
And I wroteписал a letterписьмо to the Timesраз,
whichкоторый they publishedопубликованный,
26
73719
2665
И я написал письмо в Times,
которое они опубликовали,
что не все, кто работают
на Максвелла Тэйлора,
01:28
sayingпоговорка not everyoneвсе
who worksработает for Maxwellмаксвелл TaylorТейлор,
27
76408
4014
01:32
if anyoneкто угодно remembersпомнит that nameимя,
agreesсоглашается с тем, with his viewsПросмотры.
28
80446
4686
если кто-то ещё помнит это имя,
разделяют его взгляды.
01:37
And I gaveдал my ownсвоя viewsПросмотры ...
29
85553
1658
И предоставил своё мнение...
01:39
CAКалифорния: Oh, OK. I can see that would --
30
87235
2164
КА: Понятно. Понятно, почему...
01:41
JSJS: ... whichкоторый were differentдругой
from GeneralГенеральная Taylor'sТейлор.
31
89423
2555
ДС: ...которое расходилось
с мнением генерала Тэйлора.
Но тогда никто никак не отреагировал.
01:44
But in the endконец, nobodyникто said anything.
32
92002
1906
Мне тогда было 29 лет,
и один парень подошёл ко мне,
01:45
But then, I was 29 yearsлет oldстарый at this time,
and some kidдитя cameпришел around
33
93932
3701
представился внештатным
корреспондентом журнала Newsweek
01:49
and said he was a stringerстрингер
from NewsweekNewsweek magazineжурнал
34
97657
3088
и сказал, что хочет взять у меня интервью
о том, как мои взгляды отражаются на деле.
01:52
and he wanted to interviewинтервью me
and askпросить what I was doing about my viewsПросмотры.
35
100769
5367
Я ответил: «Сейчас я больше
занимаюсь математикой,
01:58
And I told him, "I'm doing
mostlyв основном mathematicsматематика now,
36
106160
3899
а когда война закончится, буду больше
работать над заданиями организации».
02:02
and when the warвойна is over,
then I'll do mostlyв основном theirих stuffматериал."
37
110083
3373
А потом я совершил такой «умный»
поступок, какой только мог, —
02:06
Then I did the only
intelligentумный thing I'd doneсделанный that day --
38
114123
2825
02:08
I told my localместный bossбосс
that I gaveдал that interviewинтервью.
39
116972
4157
я рассказал своему начальнику
об этом интервью.
Он спросил: «Что ты ему сказал?»
02:13
And he said, "What'dЧто бы you say?"
40
121153
1459
Я рассказал ему.
02:14
And I told him what I said.
41
122636
1466
Тогда он сказал:
«Мне нужно позвонить Тэйлору».
02:16
And then he said,
"I've got to call TaylorТейлор."
42
124126
2315
Он позвонил Тэйлору, это заняло 10 минут.
02:18
He calledназывается TaylorТейлор; that tookвзял 10 minutesминут.
43
126465
2377
02:20
I was firedуволен five5 minutesминут after that.
44
128866
2262
5 минутами позже меня уволили.
02:23
CAКалифорния: OK.
45
131590
1222
КА: Ясно.
ДС: Но это не было чем-то плохим.
02:24
JSJS: But it wasn'tне было badПлохо.
46
132836
1151
КА: Не было, потому что вы
отправились в Стоуни-Брук
02:26
CAКалифорния: It wasn'tне было badПлохо,
because you wentотправился on to Stonyкаменистый Brookручей
47
134011
2493
и продолжили вашу математическую карьеру.
02:28
and steppedступенчатый up your mathematicalматематическая careerкарьера.
48
136528
3133
Вы начали работать вот с этим человеком.
02:31
You startedначал workingза работой with this man here.
49
139685
2452
02:34
Who is this?
50
142161
1164
Кто он?
02:36
JSJS: Oh, [Shiing-ShenShiing-Шен] ChernЧерна.
51
144352
1412
ДС: О, Черн [Чэнь Синшэнь].
Черн был одним из величайших
математиков столетия.
02:37
ChernЧерна was one of the great
mathematiciansматематики of the centuryвека.
52
145788
3104
02:40
I had knownизвестен him when
I was a graduateвыпускник studentстудент at BerkeleyБеркли.
53
148916
5233
Я познакомился с ним,
когда был аспирантом в Беркли.
02:46
And I had some ideasидеи,
54
154173
1871
У меня было несколько идей,
02:48
and I broughtпривел them to him
and he likedпонравилось them.
55
156068
2447
которыми я поделился с ним,
и они ему понравились.
Вместе мы работали над тем,
с чем можно легко ознакомиться здесь.
02:50
TogetherВместе, we did this work
whichкоторый you can easilyбез труда see up there.
56
158539
6626
Вот оно.
02:57
There it is.
57
165189
1150
02:59
CAКалифорния: It led to you publishingиздательский
a famousизвестный paperбумага togetherвместе.
58
167198
3606
КА: По результатам вы издали
известную совместную научную работу.
Можете ли вы объяснить
в общих чертах, о чём эта работа?
03:02
Can you explainобъяснять at all what that work was?
59
170828
3238
03:07
JSJS: No.
60
175028
1158
ДС: Нет.
(Смех)
03:08
(LaughterСмех)
61
176210
2274
03:10
JSJS: I mean, I could
explainобъяснять it to somebodyкто-то.
62
178966
2064
ДС: Кому-то я бы мог её объяснить, но...
03:13
(LaughterСмех)
63
181054
2075
(Смех)
КА: Возможно, вы объясните это?
03:15
CAКалифорния: How about explainingобъясняя this?
64
183153
1864
ДС: Но немногим. Немногим людям.
03:17
JSJS: But not manyмногие. Not manyмногие people.
65
185041
2729
03:21
CAКалифорния: I think you told me
it had something to do with spheresсферы,
66
189144
2814
КА: Помнится, вы сказали,
что это как-то связано со сферами,
поэтому давайте начнём с них.
03:23
so let's startНачало here.
67
191982
1862
ДС: Действительно.
Хочу только сказать об этой работе —
03:25
JSJS: Well, it did,
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 --
69
197492
3200
до того, как мы приступим, —
03:32
that work was good mathematicsматематика.
70
200716
3540
что в этой работе была сильная математика.
Мне она очень нравилась, и Черну тоже.
03:36
I was very happyсчастливый with it; so was ChernЧерна.
71
204280
2492
03:39
It even startedначал a little sub-fieldподполе
that's now flourishingпроцветающий.
72
207910
4176
На её основе даже образовалась подотрасль,
сейчас она в самом расцвете.
03:44
But, more interestinglyинтересно,
it happenedполучилось to applyподать заявление to physicsфизика,
73
212638
5294
Но интереснее всего,
что она была применима и к физике,
03:49
something we knewзнал nothing about --
at leastнаименее I knewзнал nothing about physicsфизика,
74
217956
4295
о которой мы ничего не знали, —
по крайней мере, я-то уж точно,
и не думаю, что Черн знал чертовски много.
03:54
and I don't think ChernЧерна
knewзнал a heckщеколда of a lot.
75
222275
2282
03:56
And about 10 yearsлет
after the paperбумага cameпришел out,
76
224581
3963
Примерно через 10 лет
после публикации работы
парень по имени Эд Виттен из Принстона
начал применять её к теории струн,
04:00
a guy namedназванный Edиздание WittenВиттен in PrincetonPrinceton
startedначал applyingприменение it to stringстрока theoryтеория
77
228568
4480
04:05
and people in RussiaРоссия startedначал applyingприменение it
to what's calledназывается "condensedсгущенный matterдело."
78
233072
4852
а в России её начали применять
к теории конденсированного состояния.
Сегодня то, что называется
инвариантами Черна-Саймонса,
04:09
TodayCегодня, those things in there
calledназывается Chern-SimonsЧерна-Simons invariantsинварианты
79
237948
4893
широко распространено в физике.
04:14
have spreadраспространение throughчерез a lot of physicsфизика.
80
242865
1865
04:16
And it was amazingудивительно.
81
244754
1174
Это было потрясающе.
04:17
We didn't know any physicsфизика.
82
245952
1365
Мы вообще не знали физики.
04:19
It never occurredпроизошло to me
that it would be appliedприкладная to physicsфизика.
83
247714
2854
Я и подумать не мог,
что это будет иметь к ней отношение.
В этом и есть математика:
никогда не знаешь, куда она приведёт.
04:22
But that's the thing about mathematicsматематика --
you never know where it's going to go.
84
250592
3788
04:26
CAКалифорния: This is so incredibleнеимоверный.
85
254404
1492
КА: Невероятно.
04:27
So, we'veмы в been talkingговорящий about
how evolutionэволюция shapesформы humanчеловек mindsумов
86
255920
4364
Мы говорили о том, как эволюция
формирует сознание людей,
которые могут постичь
или не постичь истину.
04:32
that mayмай or mayмай not perceiveвоспринимать the truthправда.
87
260308
2508
Каким-то образом вы разработали
математическую теорию,
04:34
Somehowкак-то, you come up
with a mathematicalматематическая theoryтеория,
88
262840
3313
абсолютно не зная физики,
04:38
not knowingзнание any physicsфизика,
89
266177
1848
04:40
discoverобнаружить two decadesдесятилетия laterпозже
that it's beingявляющийся appliedприкладная
90
268049
2498
а через два десятка лет выяснилось,
что она применяется для детального
описания физического мира.
04:42
to profoundlyглубоко describeописывать
the actualфактический physicalфизическое worldМир.
91
270571
3031
Как такое произошло?
04:45
How can that happenслучаться?
92
273626
1153
04:46
JSJS: God knowsзнает.
93
274803
1157
ДС: Бог его знает.
04:47
(LaughterСмех)
94
275984
2110
(Смех)
04:50
But there's a famousизвестный physicistфизик
namedназванный [EugeneЕвгений] WignerВигнера,
95
278849
3150
Знаменитый физик [Юджин] Вигнер
написал эссе о необъяснимой
эффективности математики.
04:54
and he wroteписал an essayсочинение on the unreasonableнеобоснованный
effectivenessэффективность of mathematicsматематика.
96
282023
5588
04:59
Somehowкак-то, this mathematicsматематика,
whichкоторый is rootedукоренившийся in the realреальный worldМир
97
287635
3952
Эта математика, которая в каком-то смысле
берёт своё начало в реальном мире, —
мы учимся считать,
измерять, все это делают —
05:03
in some senseсмысл -- we learnучить to countподсчитывать,
measureизмерение, everyoneвсе would do that --
98
291611
4995
05:08
and then it flourishesзавитки on its ownсвоя.
99
296630
1830
а затем она становится чем-то большим.
05:10
But so oftenдовольно часто it comesвыходит
back to saveспасти the day.
100
298976
2841
Очень часто она спасает положение.
05:14
GeneralГенеральная relativityотносительность is an exampleпример.
101
302293
2178
Теория относительности, например.
У [Германа] Минковского была теория
по геометрии, а Эйнштейна осенило:
05:16
[HermannГерман] MinkowskiМинковский had this geometryгеометрия,
and EinsteinЭйнштейн realizedпонял,
102
304495
3117
«Это же именно то, где я могу примерить
теорию относительности».
05:19
"Hey! It's the very thing
in whichкоторый I can castбросать generalГенеральная relativityотносительность."
103
307636
3847
Никогда не знаешь наверняка. Это загадка.
05:23
So, you never know. It is a mysteryтайна.
104
311507
3112
05:27
It is a mysteryтайна.
105
315056
1217
Загадка.
05:28
CAКалифорния: So, here'sвот a mathematicalматематическая
pieceкусок of ingenuityизобретательность.
106
316297
3296
КА: Здесь на изображении —
образец математической изобретательности.
05:31
Tell us about this.
107
319617
1342
Расскажите нам о нём.
ДС: Это мяч; сфера, заключённая в сетку
05:32
JSJS: Well, that's a ballмяч -- it's a sphereсфера,
and it has a latticeрешетка around it --
108
320983
5924
из таких вот квадратов.
05:38
you know, those squaresквадраты.
109
326931
1573
05:42
What I'm going to showпоказать here was
originallyпервоначально observedнаблюдаемый by [LeonhardLeonhard] EulerEuler,
110
330697
4906
То, о чём я расскажу, было впервые
замечено [Леонардом] Эйлером —
великим математиком 1700-х годов.
05:47
the great mathematicianматематик, in the 1700s.
111
335627
2254
05:50
And it graduallyпостепенно grewвырос to be
a very importantважный fieldполе in mathematicsматематика:
112
338223
5181
Постепенно это превратилось
в очень важную отрасль математики —
алгебраическую топологию, геометрию.
05:55
algebraicалгебраическая topologyтопология, geometryгеометрия.
113
343428
2334
05:59
That paperбумага up there had its rootsкорнеплоды in this.
114
347039
4364
Та работа, что была на экране,
берёт начало именно в ней.
У этой фигуры
06:03
So, here'sвот this thing:
115
351427
1834
06:05
it has eight8 verticesвершины,
12 edgesкрая, sixшесть facesлица.
116
353285
4452
есть 8 вершин, 12 рёбер, 6 граней.
Если рассчитать по такой формуле:
вершины минус стороны плюс грани, —
06:09
And if you look at the differenceразница --
verticesвершины minusминус edgesкрая plusплюс facesлица --
117
357761
3830
то получим 2.
06:13
you get two.
118
361615
1152
06:14
OK, well, two. That's a good numberномер.
119
362791
2219
Что ж, двойка — хорошее число.
Можно сделать по-другому:
тут оболочка из треугольников.
06:17
Here'sВот a differentдругой way of doing it --
these are trianglesтреугольники coveringпокрытие --
120
365034
4248
У нёе 12 вершин, 30 рёбер
06:21
this has 12 verticesвершины and 30 edgesкрая
121
369306
4577
и 20 граней, 20 плоскостей.
06:25
and 20 facesлица, 20 tilesплитка.
122
373907
4195
06:30
And verticesвершины minusминус edgesкрая
plusплюс facesлица still equalsравняется two.
123
378576
4591
Вершины минус стороны
плюс грани также равно двум.
И такое можно проделать с чем угодно —
06:35
And in factфакт, you could do this
any whichкоторый way --
124
383191
2847
покройте фигуру оболочкой из любых
многоугольников и треугольников
06:38
coverобложка this thing with all kindsвиды
of polygonsмногоугольники and trianglesтреугольники
125
386062
3398
или теми и другими.
06:41
and mixсмешивание them up.
126
389484
1320
06:42
And you take verticesвершины minusминус edgesкрая
plusплюс facesлица -- you'llВы будете get two.
127
390828
3279
Вычитая из вершин стороны
и прибавляя грани, в итоге получите 2.
Вот другая фигура.
06:46
Here'sВот a differentдругой shapeформа.
128
394131
1611
06:48
This is a torusторус, or the surfaceповерхность
of a doughnutпончик: 16 verticesвершины
129
396480
5250
Это тор, или поверхность пончика,
покрытая прямоугольниками:
16 вершин, 32 стороны, 16 граней.
06:53
coveredпокрытый by these rectanglesпрямоугольники,
32 edgesкрая, 16 facesлица.
130
401754
4244
06:58
Verticesвершины minusминус edgesкрая comesвыходит out to be zeroнуль.
131
406530
2684
Вершины минус стороны получается ноль.
Всегда будет ноль.
07:01
It'llЭто будет always come out to zeroнуль.
132
409238
1475
07:02
Everyкаждый time you coverобложка a torusторус
with squaresквадраты or trianglesтреугольники
133
410737
4310
Всегда, помещая тор в оболочку
из квадратов или треугольников
07:07
or anything like that,
you're going to get zeroнуль.
134
415071
3935
или чего-то ещё, получаем ноль.
07:12
So, this is calledназывается
the EulerEuler characteristicхарактеристика.
135
420514
2390
Это называется Эйлеровой характеристикой.
Это и есть топологический инвариант.
07:14
And it's what's calledназывается
a topologicalтопологический invariantинвариантный.
136
422928
3449
Это весьма увлекательно.
07:18
It's prettyСимпатичная amazingудивительно.
137
426849
1156
Неважно, какая оболочка,
результат всегда будет один и тот же.
07:20
No matterдело how you do it,
you're always get the sameодна и та же answerответ.
138
428029
2791
07:22
So that was the first sortСортировать of thrustосевая нагрузка,
from the mid-в середине1700s,
139
430844
6299
Это было первым шагом,
в середине 1700-х годов,
в сторону дисциплины, которая теперь
носит название алгебраическая топология.
07:29
into a subjectпредмет whichкоторый is now calledназывается
algebraicалгебраическая topologyтопология.
140
437167
3769
КА: В своей работе вы взяли эту идею
07:32
CAКалифорния: And your ownсвоя work
tookвзял an ideaидея like this and movedпереехал it
141
440960
2983
и развили её в многомерную теорию,
07:35
into higher-dimensionalмногомерная theoryтеория,
142
443967
2449
применимую к многомерным объектам,
и обнаружили новые инвариантности?
07:38
higher-dimensionalмногомерная objectsобъекты,
and foundнайденный newновый invariancesнеизменные?
143
446440
3088
ДС: Да. К тому моменту уже существовали
многомерные инварианты:
07:41
JSJS: Yes. Well, there were alreadyуже
higher-dimensionalмногомерная invariantsинварианты:
144
449552
4643
07:46
PontryaginПонтрягин classesклассы --
actuallyна самом деле, there were ChernЧерна classesклассы.
145
454219
4457
классы Понтрягина, а также классы Черна.
Существовала целая группа
различных видов инвариантов.
07:50
There were a bunchгроздь
of these typesтипы of invariantsинварианты.
146
458700
3548
И я трудился над одним из таких типов
07:54
I was strugglingборющийся to work on one of them
147
462272
4135
07:58
and modelмодель it sortСортировать of combinatoriallyкомбинаторно,
148
466431
4203
с целью смоделировать его
как бы комбинаторно,
нежели как это обычно делалось,
08:02
insteadвместо of the way it was typicallyтипично doneсделанный,
149
470658
3022
08:05
and that led to this work
and we uncoveredнепокрытый some newновый things.
150
473704
4359
что привело к этой работе
и нашему открытию новых зависимостей.
Но если бы не господин Эйлер,
08:10
But if it wasn'tне было for MrМистер. EulerEuler --
151
478087
3501
написавший почти 70 томов,
посвящённых математике,
08:13
who wroteписал almostпочти 70 volumesтома of mathematicsматематика
152
481612
3981
имевший 13 детей,
08:17
and had 13 childrenдети,
153
485617
1731
которых он, очевидно,
качал на коленках, пока писал работу, —
08:19
who he apparentlyпо всей видимости would dandleнянчить on his kneeколено
while he was writingписьмо --
154
487372
6442
если бы не Эйлер, то, возможно,
и не было бы никаких инвариантов.
08:25
if it wasn'tне было for MrМистер. EulerEuler, there wouldn'tне будет
perhapsвозможно be these invariantsинварианты.
155
493838
5774
08:32
CAКалифорния: OK, so that's at leastнаименее givenданный us
a flavorаромат of that amazingудивительно mindразум in there.
156
500157
4097
КА: Ваше объяснение помогает понять,
какой гений кроется за этим достижением.
08:36
Let's talk about RenaissanceРенессанс.
157
504804
1543
Давайте поговорим о «Ренессансе».
08:38
Because you tookвзял that amazingудивительно mindразум
and havingимеющий been a code-crackerКод-взломщик at the NSANSA,
158
506371
5856
Вам приглянулась эта идея,
и, будучи взломщиком кодов в АНБ,
вы начали взламывать коды
в финансовой отрасли.
08:44
you startedначал to becomeстали a code-crackerКод-взломщик
in the financialфинансовый industryпромышленность.
159
512251
3229
Думаю, вы не купились
на гипотезу эффективного рынка.
08:47
I think you probablyвероятно didn't buyкупить
efficientэффективное marketрынок theoryтеория.
160
515504
2690
08:50
Somehowкак-то you foundнайденный a way of creatingсоздание
astonishingудивительный returnsвозвращается over two decadesдесятилетия.
161
518218
6387
Каким-то образом вы нашли способ
получать невероятный доход более 20 лет.
Как мне объяснили,
08:56
The way it's been explainedобъяснил to me,
162
524629
1671
не столько размер дохода
был впечатляющим в вашей схеме,
08:58
what's remarkableзамечательный about what you did
wasn'tне было just the sizeразмер of the returnsвозвращается,
163
526324
3499
но удивительно низкая
волатильность и риск
09:01
it's that you tookвзял them
with surprisinglyкак ни странно lowнизкий volatilityлетучесть and riskриск,
164
529847
3883
в сравнении с другими хедж-фондами.
09:05
comparedв сравнении with other hedgeживая изгородь fundsфонды.
165
533754
1824
Как же у вас это получилось, Джим?
09:07
So how on earthЗемля did you do this, JimДжим?
166
535602
1929
09:10
JSJS: I did it by assemblingмонтаж
a wonderfulзамечательно groupгруппа of people.
167
538071
4111
ДС: Мне это удалось,
благодаря великолепной команде.
В то время, когда я занялся торговлей,
я стал немного уставать от математики.
09:14
When I startedначал doing tradingторговый, I had
gottenполученный a little tiredустала of mathematicsматематика.
168
542206
3956
09:18
I was in my lateпоздно 30s,
I had a little moneyДеньги.
169
546186
3923
Мне было уже далеко за 30,
а денег почти не было.
Я начал заниматься торговлей,
и дело пошло хорошо.
09:22
I startedначал tradingторговый and it wentотправился very well.
170
550133
2509
09:25
I madeсделал quiteдовольно a lot of moneyДеньги
with pureчистый luckвезение.
171
553063
2748
Я заработал много денег,
благодаря одной лишь удаче.
Точнее, я думал, что это удача.
09:27
I mean, I think it was pureчистый luckвезение.
172
555835
1666
Конечно же, математически
я ничего не просчитывал.
09:29
It certainlyбезусловно wasn'tне было mathematicalматематическая modelingмоделирование.
173
557525
2109
09:31
But in looking at the dataданные,
after a while I realizedпонял:
174
559658
3831
Но обратившись к данным
некоторое время спустя, я понял:
09:35
it looksвыглядит like there's some structureсостав here.
175
563513
2553
похоже на то,
что тут есть некая структура.
Я нанял несколько математиков,
и мы начали создавать модели —
09:38
And I hiredнаемный a fewмало mathematiciansматематики,
and we startedначал makingизготовление some modelsмодели --
176
566090
3697
подобную работу мы делали в ИВИ
[Институте военных исследований]:
09:41
just the kindсвоего рода of thing we did back
at IDAИДА [Instituteинститут for DefenseЗащита AnalysesАнализ].
177
569811
4265
разрабатываешь алгоритм
и тестируешь его на компьютере.
09:46
You designдизайн an algorithmалгоритм,
you testконтрольная работа it out on a computerкомпьютер.
178
574100
2833
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
576957
2166
Работает? Не работает? И так далее.
09:51
CAКалифорния: Can we take a look at this?
180
579443
1479
КА: Давайте взглянем.
Вот типичный график некоего товара.
09:52
Because here'sвот a typicalтипичный graphграфик
of some commodityтовар.
181
580946
4541
09:58
I look at that, and I say,
"That's just a randomслучайный, up-and-downвверх и вниз walkходить --
182
586487
4041
Взглянув на него, я думаю: «Это просто
случайная кривая, скачущая вверх-вниз.
Может, в целом с небольшим
восходящим трендом».
10:02
maybe a slightнезначительный upwardвверх trendтенденция
over that wholeвсе periodпериод of time."
183
590552
2862
Как можно вести торговлю,
используя этот график,
10:05
How on earthЗемля could you tradeсделка
looking at that,
184
593438
2113
и видеть, что движения кривой не случайны?
10:07
and see something that wasn'tне было just randomслучайный?
185
595575
2326
ДС: В те времена — это старый график —
10:09
JSJS: In the oldстарый daysдней -- this is
kindсвоего рода of a graphграфик from the oldстарый daysдней,
186
597925
3247
10:13
commoditiesтоваров or currenciesвалюты
had a tendencyтенденция to trendтенденция.
187
601196
4284
у товаров и валют была тенденция к тренду.
10:17
Not necessarilyобязательно the very lightлегкий trendтенденция
you see here, but trendingпростирания in periodsпериодов.
188
605504
6055
Не обязательно такой тренд, как здесь,
но тренды периодически наблюдались.
10:23
And if you decidedприняли решение, OK,
I'm going to predictпрогнозировать todayCегодня,
189
611583
4056
И если думаешь:
«Сегодня я сделаю прогноз,
основываясь на поведении кривой
за последние 20 дней — выделено жёлтым.
10:27
by the averageв среднем moveпереехать in the pastмимо 20 daysдней --
190
615663
4968
10:32
maybe that would be a good predictionпрогнозирование,
and I'd make some moneyДеньги.
191
620655
3107
Возможно, это будет неплохой прогноз,
и я немного заработаю».
Несколько лет назад
такой подход сработал бы —
10:35
And in factфакт, yearsлет agoтому назад,
suchтакие a systemсистема would work --
192
623786
5608
не идеально, но сработал.
10:41
not beautifullyкрасиво, but it would work.
193
629418
2391
10:43
You'dВы хотите make moneyДеньги, you'dвы бы loseпотерять
moneyДеньги, you'dвы бы make moneyДеньги.
194
631833
2509
Заработаешь денег, потеряешь,
снова заработаешь.
Но игра не стоит свеч —
10:46
But this is a year'sгоду worthстоимость of daysдней,
195
634366
2198
10:48
and you'dвы бы make a little moneyДеньги
duringв течение that periodпериод.
196
636588
4241
вы бы немного заработали даже за год.
10:53
It's a very vestigialрудиментарный systemсистема.
197
641884
1958
Это весьма рудиментарная система.
10:56
CAКалифорния: So you would testконтрольная работа
a bunchгроздь of lengthsдлины of trendsтенденции in time
198
644525
3529
КА: Вы тестировали
множество трендов разной длины
и смотрели, можно ли
по 10-дневному или 15-дневному тренду
11:00
and see whetherбудь то, for exampleпример,
199
648078
2436
11:02
a 10-day-день trendтенденция or a 15-day-день trendтенденция
was predictiveпрогностическое of what happenedполучилось nextследующий.
200
650538
3481
предсказать, что случится дальше.
11:06
JSJS: Sure, you would try all those things
and see what workedработал bestЛучший.
201
654043
6762
ДС: Конечно, пробуешь такие вот вещи
и смотришь, что лучше всего работает.
11:13
Trend-followingTrend следующий за would
have been great in the '60s,
202
661515
3350
Следование за трендом
процветало в 60-х годах,
в 70-х было так себе.
11:16
and it was sortСортировать of OK in the '70s.
203
664889
2132
11:19
By the '80s, it wasn'tне было.
204
667045
1873
К 80-м же годам — уже нет.
КА: Потому что это стало
очевидным для всех.
11:20
CAКалифорния: Because everyoneвсе could see that.
205
668942
2817
11:23
So, how did you stayоставаться aheadвпереди of the packпак?
206
671783
2782
Как вам удалось остаться в авангарде?
11:27
JSJS: We stayedостались aheadвпереди of the packпак
by findingобнаружение other approachesподходы --
207
675046
6132
ДЖ: Нам это удалось,
потому что мы искали новые подходы,
в некоторой степени краткосрочные.
11:33
shorter-termкороче срок approachesподходы to some extentстепень.
208
681202
2741
11:37
The realреальный thing was to gatherсобирать
a tremendousогромный amountколичество of dataданные --
209
685107
3347
Целью было собрать
колоссальный объём информации —
тогда мы делали это вручную.
11:40
and we had to get it by handрука
in the earlyрано daysдней.
210
688478
3578
Мы шли в Федеральный резерв и копировали
записи об изменении процентных ставок
11:44
We wentотправился down to the Federalфедеральный Reserveрезерв
and copiedскопированный interestинтерес rateставка historiesистории
211
692080
3466
11:47
and stuffматериал like that,
because it didn't existсуществовать on computersкомпьютеры.
212
695570
3265
и подобную информацию,
так как этого не было в компьютерах.
Мы собрали много информации.
11:50
We got a lot of dataданные.
213
698859
1643
11:52
And very smartумная people -- that was the keyключ.
214
700526
4160
Также умные люди были ключом к успеху.
11:57
I didn't really know how to hireНаем
people to do fundamentalфундаментальный tradingторговый.
215
705463
3776
Я не знал, как нанимать людей
для занятия торговлей.
12:01
I had hiredнаемный a fewмало -- some madeсделал moneyДеньги,
some didn't make moneyДеньги.
216
709749
2949
Я нанял нескольких.
Кто-то зарабатывал деньги, кто-то — нет.
Я не мог так наладить бизнес.
12:04
I couldn'tне может make a businessбизнес out of that.
217
712722
1880
Но мне известно, как нанимать учёных, —
12:06
But I did know how to hireНаем scientistsученые,
218
714626
2042
12:08
because I have some tasteвкус
in that departmentотдел.
219
716692
3389
в этом-то я немного знаю толк.
12:12
So, that's what we did.
220
720105
1838
Вот чем мы и занимались.
12:13
And graduallyпостепенно these modelsмодели
got better and better,
221
721967
3231
Постепенно эти модели
становились всё лучше и лучше,
и лучше, и лучше.
12:17
and better and better.
222
725222
1335
12:18
CAКалифорния: You're creditedзачислена with doing
something remarkableзамечательный at RenaissanceРенессанс,
223
726581
3214
КА: Считается, что вы сделали
нечто важное для «Ренессанса»:
создали эту культуру, эту группу людей —
12:21
whichкоторый is buildingздание this cultureкультура,
this groupгруппа of people,
224
729819
2601
не простых наёмных рабочих,
которых можно переманить за деньги.
12:24
who weren'tне было just hiredнаемный gunsоружие
who could be luredзаманил away by moneyДеньги.
225
732444
3142
Их мотивацией была математика и наука.
12:27
TheirИх motivationмотивация was doing
excitingзахватывающе mathematicsматематика and scienceнаука.
226
735610
3912
12:31
JSJS: Well, I'd hopedнадеялся that mightмог бы be trueправда.
227
739860
2399
ДС: Надеюсь, это так.
Хотя отчасти дело было и в деньгах.
12:34
But some of it was moneyДеньги.
228
742283
3580
КА: Они много заработали.
12:37
CAКалифорния: They madeсделал a lot of moneyДеньги.
229
745887
1393
ДЖ: Не могу сказать,
что все они пришли не ради денег.
12:39
JSJS: I can't say that no one cameпришел
because of the moneyДеньги.
230
747304
2537
Думаю, многие из-за этого пришли.
12:41
I think a lot of them
cameпришел because of the moneyДеньги.
231
749865
2253
Но также и потому, что знали,
как увлекательно это будет.
12:44
But they alsoтакже cameпришел
because it would be funвесело.
232
752142
2021
КА: Какое место во всём этом
занимает машинное обучение?
12:46
CAКалифорния: What roleроль did machineмашина learningобучение
playиграть in all this?
233
754187
2488
12:48
JSJS: In a certainопределенный senseсмысл,
what we did was machineмашина learningобучение.
234
756699
3064
ДС: В каком-то смысле, всё, что мы делали,
и было машинным обучением.
12:52
You look at a lot of dataданные, and you try
to simulateмоделировать differentдругой predictiveпрогностическое schemesсхемы,
235
760879
6291
Просматриваешь кучу данных и пытаешься
воссоздать разные схемы прогнозирования,
пока не выходит всё лучше и лучше.
12:59
untilдо you get better and better at it.
236
767194
2182
Не обязательна была отдача.
13:01
It doesn't necessarilyобязательно feedкорм back on itselfсам
the way we did things.
237
769400
3767
13:05
But it workedработал.
238
773191
2309
Но это работало.
13:08
CAКалифорния: So these differentдругой predictiveпрогностическое schemesсхемы
can be really quiteдовольно wildдикий and unexpectedнеожиданный.
239
776150
4059
КА: Такие схемы прогнозирования
могут быть весьма неожиданными.
Вы же всё берёте в расчёт, верно?
13:12
I mean, you lookedсмотрел at everything, right?
240
780233
1914
Вы не упускали из виду погоду,
длину платьев, политические мнения.
13:14
You lookedсмотрел at the weatherПогода,
lengthдлина of dressesплатья, politicalполитическая opinionмнение.
241
782171
3317
ДС: Да, длину платьев
мы как-то не брали в расчёт.
13:17
JSJS: Yes, lengthдлина of dressesплатья we didn't try.
242
785512
2837
КА: Что тогда имеет значение?
13:20
CAКалифорния: What sortСортировать of things?
243
788373
2057
ДС: Всё.
13:22
JSJS: Well, everything.
244
790454
1158
Всё имеет значение, кроме длины подола.
13:23
Everything is gristпомол for the millмельница --
exceptКроме hemгм lengthsдлины.
245
791636
3264
13:28
WeatherПогода, annualгодовой reportsотчеты,
246
796852
2300
Погода, ежегодные отчёты,
квартальные отчёты,
исторические сведения —
13:31
quarterlyежеквартальный reportsотчеты, historicисторический dataданные itselfсам,
volumesтома, you nameимя it.
247
799176
4732
всё что угодно.
13:35
WhateverБез разницы there is.
248
803932
1151
13:37
We take in terabytesтерабайт of dataданные a day.
249
805107
2621
Мы принимаем терабайты информации в день.
Храним, перерабатываем
и подготавливаем для анализа.
13:39
And storeмагазин it away and massageмассаж it
and get it readyготов for analysisанализ.
250
807752
4124
13:45
You're looking for anomaliesаномалии.
251
813446
1382
Цель — найти аномалию,
13:46
You're looking for -- like you said,
252
814852
2953
найти подтверждение того,
что, как вы сказали,
гипотеза эффективного рынка неверна.
13:49
the efficientэффективное marketрынок
hypothesisгипотеза is not correctверный.
253
817829
2452
КА: Но любая аномалия
может быть случайной.
13:52
CAКалифорния: But any one anomalyаномалия
mightмог бы be just a randomслучайный thing.
254
820305
3467
13:55
So, is the secretсекрет here to just look
at multipleмножественный strangeстранный anomaliesаномалии,
255
823796
3658
Так секрет в том, чтобы наблюдать
за многочисленными странными аномалиями
и определять, где они сходятся?
13:59
and see when they alignвыравнивать?
256
827478
1328
14:01
JSJS: Any one anomalyаномалия
mightмог бы be a randomслучайный thing;
257
829238
3213
ДС: Любая аномалия может быть случайной,
однако, имея достаточно сведений,
можно определить, когда она не случайна.
14:04
howeverОднако, if you have enoughдостаточно dataданные
you can tell that it's not.
258
832475
3039
14:07
You can see an anomalyаномалия that's persistentстойкий
for a sufficientlyдостаточно long time --
259
835538
4950
Можно найти аномалию,
устойчивую на протяжении долгого времени.
Тогда вероятность того,
что она случайна, невелика.
14:12
the probabilityвероятность of it beingявляющийся
randomслучайный is not highвысокая.
260
840512
4975
Но аномалии исчезают со временем.
14:17
But these things fadeувядать after a while;
anomaliesаномалии can get washedпромывали out.
261
845511
4858
14:22
So you have to keep on topВверх
of the businessбизнес.
262
850393
2420
Поэтому необходимо быть в курсе всего.
14:24
CAКалифорния: A lot of people look
at the hedgeживая изгородь fundфонд industryпромышленность now
263
852837
2672
КА: Многие люди,
взглянув на индустрию хедж-фондов,
шокированы тем, что там творится:
14:27
and are sortСортировать of ... shockedв шоке by it,
264
855533
4398
как много там все зарабатывают
14:31
by how much wealthбогатство is createdсозданный there,
265
859955
2172
и как много умных людей задействовано.
14:34
and how much talentталант is going into it.
266
862151
2245
14:37
Do you have any worriesзаботы
about that industryпромышленность,
267
865523
4006
У вас есть какие-либо опасения,
связанные с этой отраслью,
а, может, и со всей
финансовой индустрией в целом?
14:41
and perhapsвозможно the financialфинансовый
industryпромышленность in generalГенеральная?
268
869553
2414
14:43
Kindвид of beingявляющийся on a runawayубегай trainпоезд that's --
269
871991
2704
Стоит ли нам опасаться,
не знаю, увеличения неравенства?
14:46
I don't know --
helpingпомощь increaseувеличение inequalityнеравенство?
270
874719
4030
Как бы вы объяснили происходящее
в индустрии хедж-фондов?
14:50
How would you championчемпион what's happeningпроисходит
in the hedgeживая изгородь fundфонд industryпромышленность?
271
878773
3831
ДС: Я полагаю, что последние 3–4 года
14:54
JSJS: I think in the last
threeтри or four4 yearsлет,
272
882628
2608
дела у хедж-фондов идут не очень.
14:57
hedgeживая изгородь fundsфонды have not doneсделанный especiallyособенно well.
273
885260
2103
Мы-то заработали,
14:59
We'veУ нас doneсделанный dandyденди,
274
887387
1400
15:00
but the hedgeживая изгородь fundфонд industryпромышленность as a wholeвсе
has not doneсделанный so wonderfullyчудесно.
275
888811
4001
но вот индустрия хедж-фондов в целом
не так уж процветала.
Фондовый рынок сейчас на подъёме,
это все знают.
15:04
The stockакции marketрынок has been on a rollрулон,
going up as everybodyвсе knowsзнает,
276
892836
4902
Соотношение цены к доходу выросло.
15:09
and price-earningsцена-прибыль ratiosкоэффициенты have grownвзрослый.
277
897762
3445
Так что серьёзные деньги,
вырученные за последние, скажем, 5–6 лет,
15:13
So an awfulужасный lot of the wealthбогатство
that's been createdсозданный in the last --
278
901231
3063
15:16
let's say, five5 or sixшесть yearsлет --
has not been createdсозданный by hedgeживая изгородь fundsфонды.
279
904318
3350
не были заработаны хедж-фондами.
15:20
People would askпросить me,
"What's a hedgeживая изгородь fundфонд?"
280
908458
3221
Люди спрашивают меня, что такое хедж-фонд.
Отвечаю: 1 и 20.
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
911703
2260
15:25
WhichКоторый meansозначает -- now it's two and 20 --
282
913987
3566
Что значит (сейчас это 2 и 20):
15:29
it's two percentпроцент fixedисправлено feeплата
and 20 percentпроцент of profitsдоходы.
283
917577
3353
2% за управление и 20% за результат.
Хедж-фонды бывают разными.
15:32
HedgeЖивая изгородь fundsфонды are all
differentдругой kindsвиды of creaturesсущества.
284
920954
2352
КА: Есть слух, что ваши ставки
немного выше двух процентов.
15:35
CAКалифорния: Rumorмолва has it you chargeзаряд
slightlyнемного higherвыше feesсборы than that.
285
923330
3239
15:39
JSJS: We chargedзаряженный the highestнаибольший feesсборы
in the worldМир at one time.
286
927339
3081
ДС: У нас в своё время
были самые высокие ставки в мире.
5 и 44 — таковы наши ставки.
15:42
Five5 and 44, that's what we chargeзаряд.
287
930444
3226
КА: 5 и 44.
15:45
CAКалифорния: Five5 and 44.
288
933694
1398
КА: 5% фиксированной ставки
и 44 % с прибыли.
15:47
So five5 percentпроцент flatквартира,
44 percentпроцент of upsideвверх.
289
935116
3234
Даже с такими ставками
приносишь своим инвесторам кучу денег.
15:50
You still madeсделал your investorsинвесторы
spectacularзахватывающий amountsсуммы of moneyДеньги.
290
938374
2783
ДС: Да, мы много им зарабатывали.
15:53
JSJS: We madeсделал good returnsвозвращается, yes.
291
941181
1452
Люди злились: «Как вы можете
выставлять такие высокие ставки?»
15:54
People got very madСумасшедший:
"How can you chargeзаряд suchтакие highвысокая feesсборы?"
292
942657
3000
15:57
I said, "OK, you can withdrawизымать."
293
945681
1627
Я отвечал: «Можете вывести свои деньги».
15:59
But "How can I get more?"
was what people were --
294
947332
2818
Но реальный вопрос был:
«Как мне получить больше?»
(Смех)
16:02
(LaughterСмех)
295
950174
1504
В какой-то момент,
как, думаю, я уже говорил,
16:03
But at a certainопределенный pointточка,
as I think I told you,
296
951702
2440
мы всё выплатили нашим инвесторам,
ведь у фонда есть ёмкость.
16:06
we boughtкупил out all the investorsинвесторы
because there's a capacityвместимость to the fundфонд.
297
954166
5175
КА: Стоит ли нам волноваться,
что в индустрии хедж-фондов
16:11
CAКалифорния: But should we worryбеспокоиться
about the hedgeживая изгородь fundфонд industryпромышленность
298
959365
2704
16:14
attractingпривлечение too much of the world'sв мире
great mathematicalматематическая and other talentталант
299
962093
5438
занято слишком много талантливых
математиков и других специалистов мира,
которые могли бы трудиться
над решением множества мировых проблем?
16:19
to work on that, as opposedпротив
to the manyмногие other problemsпроблемы in the worldМир?
300
967555
3238
ДС: Дело тут не только в математике.
16:22
JSJS: Well, it's not just mathematicalматематическая.
301
970817
1929
Мы нанимаем астрономов, физиков
и подобных специалистов.
16:24
We hireНаем astronomersастрономы and physicistsфизики
and things like that.
302
972770
2679
16:27
I don't think we should worryбеспокоиться
about it too much.
303
975833
2431
Не думаю, что стóит
сильно об этом беспокоиться.
Это всё ещё довольно мелкая отрасль.
16:30
It's still a prettyСимпатичная smallмаленький industryпромышленность.
304
978288
3142
16:33
And in factфакт, bringingприведение scienceнаука
into the investingинвестирование worldМир
305
981454
5997
Напротив, привнесение науки
в мир инвестирования
помогло сделать мир инвестирования лучше.
16:39
has improvedулучшен that worldМир.
306
987475
2159
16:41
It's reducedуменьшенный volatilityлетучесть.
It's increasedвырос liquidityликвидность.
307
989658
4070
Это сократило волатильность,
повысило ликвидность.
Спреды стали ýже, так как люди торгуют.
16:45
Spreadsспреды are narrowerболее узкий because
people are tradingторговый that kindсвоего рода of stuffматериал.
308
993752
3189
Я бы не беспокоился о том, что Эйнштейн
может отойти от дел и основать хедж-фонд.
16:48
So I'm not too worriedволновался about EinsteinЭйнштейн
going off and startingначало a hedgeживая изгородь fundфонд.
309
996965
5076
16:54
CAКалифорния: You're at a phaseфаза in your life now
where you're actuallyна самом деле investingинвестирование, thoughхоть,
310
1002478
4164
КА: Вы сейчас в том периоде своей жизни,
когда вы инвестируете,
хотя теперь с другого конца системы.
16:58
at the other endконец of the supplyпоставка chainцепь --
311
1006666
3734
Вы инвестируете в развитие
математики по всей Америке.
17:02
you're actuallyна самом деле boostingстимулирование
mathematicsматематика acrossчерез AmericaАмерика.
312
1010424
4104
17:06
This is your wifeжена, MarilynМэрилин.
313
1014552
1865
Это ваша жена, Мэрилин.
Вместе вы занимаетесь
благотворительностью.
17:08
You're workingза работой on
philanthropicчеловеколюбивый issuesвопросы togetherвместе.
314
1016441
4756
Расскажите об этом.
17:13
Tell me about that.
315
1021221
1163
17:14
JSJS: Well, MarilynМэрилин startedначал --
316
1022408
3649
ДС: Мэрилин основала...
17:18
there she is up there,
my beautifulкрасивая wifeжена --
317
1026081
3447
Вот она здесь, моя прекрасная жена.
Она основала фонд около 20 лет назад.
17:21
she startedначал the foundationФонд
about 20 yearsлет agoтому назад.
318
1029552
2972
17:24
I think '94.
319
1032548
1151
Думаю в 94-м.
Я говорю, что это было в 93-м,
но она настаивает, что в 94-м.
17:25
I claimЗапрос it was '93, she saysговорит it was '94,
320
1033723
2095
17:27
but it was one of those two yearsлет.
321
1035842
2571
В какой-то из этих лет.
17:30
(LaughterСмех)
322
1038437
2135
(Смех)
Мы основали фонд, чтобы заниматься
благотворительностью.
17:32
We startedначал the foundationФонд,
just as a convenientудобный way to give charityблаготворительная деятельность.
323
1040596
6719
17:40
She keptхранится the booksкниги, and so on.
324
1048346
2507
Она вела бухгалтерию и всё остальное.
Тогда видения у нас ещё не было,
но постепенно оно сформировалось.
17:42
We did not have a visionвидение at that time,
but graduallyпостепенно a visionвидение emergedвозникший --
325
1050877
6714
Мы решили сфокусироваться на математике
и науке, на основных исследованиях.
17:49
whichкоторый was to focusфокус on mathматематический and scienceнаука,
to focusфокус on basicосновной researchисследование.
326
1057615
5504
17:55
And that's what we'veмы в doneсделанный.
327
1063569
2772
Так мы и сделали.
Примерно 6 лет спустя я покинул
«Ренессанс» и стал работать в фонде.
17:58
SixШесть yearsлет agoтому назад or so, I left RenaissanceРенессанс
and wentотправился to work at the foundationФонд.
328
1066365
6355
Вот что мы делаем.
18:04
So that's what we do.
329
1072744
1571
18:06
CAКалифорния: And so Mathматематический for AmericaАмерика
is basicallyв основном investingинвестирование
330
1074339
2909
КА: Фонд Math for America
в основном инвестирует
18:09
in mathматематический teachersучителей around the countryстрана,
331
1077272
2638
в будущее учителей математики в стране,
18:11
givingдающий them some extraдополнительный incomeдоход,
givingдающий them supportподдержка and coachingтренировка.
332
1079934
3802
обеспечивая их дополнительным доходом,
оказывая поддержку, проводя коучинг.
Вы стремитесь сделать их преподавание
более эффективным,
18:15
And really tryingпытаясь
to make that more effectiveэффективный
333
1083760
3051
а призвание учителя —
вдохновляющим людей занятием.
18:18
and make that a callingпризвание
to whichкоторый teachersучителей can aspireстремиться.
334
1086835
2601
ДС: Да. Вместо того,
чтобы ругать плохих учителей,
18:21
JSJS: Yeah -- insteadвместо of beatingбитье up
the badПлохо teachersучителей,
335
1089460
4790
что привело к упадку духа
во всех образовательным центрах,
18:26
whichкоторый has createdсозданный moraleбоевой дух problemsпроблемы
all throughчерез the educationalобразования communityсообщество,
336
1094274
4853
18:31
in particularконкретный in mathматематический and scienceнаука,
337
1099151
2441
особенно в области математики и науки,
мы воспеваем хороших учителей
и повышаем их статус.
18:33
we focusфокус on celebratingпразднуя the good onesте,
and givingдающий them statusположение дел.
338
1101616
6130
Мы выделяем им
по 15 000 долларов каждый год.
18:39
Yeah, we give them extraдополнительный moneyДеньги,
15,000 dollarsдолларов a yearгод.
339
1107770
2931
18:42
We have 800 mathматематический and scienceнаука teachersучителей
in Newновый YorkЙорк Cityгород in publicобщественности schoolsшколы todayCегодня,
340
1110725
4467
800 учителей математики и естествознания
в Нью-Йорке в государственных школах,
18:47
as partчасть of a coreядро.
341
1115216
1814
и это только основная часть.
18:49
There's a great moraleбоевой дух amongсреди them.
342
1117054
3686
Они высоко мотивированны.
Они продолжают работать в своей области.
18:52
They're stayingпребывание in the fieldполе.
343
1120764
2506
В следующем году их будет 1 000,
что составит 10% всех учителей
18:55
Nextследующий yearгод, it'llэто будет be 1,000
and that'llчто будет be 10 percentпроцент
344
1123294
2895
18:58
of the mathматематический and scienceнаука teachersучителей
in Newновый YorkЙорк [Cityгород] publicобщественности schoolsшколы.
345
1126213
3544
математики и естествознания
нью-йоркских государственных школ.
(Аплодисменты)
19:01
(ApplauseАплодисменты)
346
1129781
5905
КА: Джим, вот ещё один проект,
который поддерживает ваш фонд:
19:07
CAКалифорния: JimДжим, here'sвот anotherдругой projectпроект
that you've supportedподдержанный philanthropicallyфилантропически:
347
1135710
3410
Исследование происхождения жизни.
19:11
ResearchИсследование into originsпроисхождения of life, I guessУгадай.
348
1139144
2397
Что это на экране?
19:13
What are we looking at here?
349
1141565
1447
19:15
JSJS: Well, I'll saveспасти that for a secondвторой.
350
1143536
1882
ДС: Сначала предыстория,
19:17
And then I'll tell you
what you're looking at.
351
1145442
2162
а потом я объясню, что это такое.
Происхождение жизни — волнующий вопрос.
19:19
Originsпроисхождения of life is a fascinatingочаровательный questionвопрос.
352
1147628
3056
19:22
How did we get here?
353
1150708
1533
Откуда мы взялись?
19:25
Well, there are two questionsвопросов:
354
1153170
1771
Здесь есть два вопроса.
Первый: каков путь
из геологии в биологию —
19:26
One is, what is the routeмаршрут
from geologyгеология to biologyбиология --
355
1154965
5868
как мы появились?
19:32
how did we get here?
356
1160857
1381
19:34
And the other questionвопрос is,
what did we startНачало with?
357
1162262
2364
Другой вопрос: с чего всё началось?
Что — если такое и было вообще —
побудило жизнь?
19:36
What materialматериал, if any,
did we have to work with on this routeмаршрут?
358
1164650
3102
19:39
Those are two very,
very interestingинтересно questionsвопросов.
359
1167776
3061
Это два очень интересных вопроса.
19:43
The first questionвопрос is a tortuousизвилистый pathдорожка
from geologyгеология up to RNAРНК
360
1171773
5834
Первый вопрос — извилистый путь
от геологии к РНК или к чему-то такому.
19:49
or something like that --
how did that all work?
361
1177631
2258
Как это всё произошло?
19:51
And the other,
what do we have to work with?
362
1179913
2388
А другой: с чего пришлось начинать?
С большего, чем кажется на первый взгляд.
19:54
Well, more than we think.
363
1182325
1771
19:56
So what's picturedна фото there
is a starзвезда in formationобразование.
364
1184120
4843
На снимке — зарождение звезды.
20:01
Now, everyкаждый yearгод in our Milkyмолочный Way,
whichкоторый has 100 billionмиллиард starsзвезды,
365
1189836
3425
Каждый год во Млечном Пути,
состоящем из 100 миллиардов звёзд,
возникает по две новые звезды.
20:05
about two newновый starsзвезды are createdсозданный.
366
1193285
2495
Не спрашивайте как, но они образуются.
20:07
Don't askпросить me how, but they're createdсозданный.
367
1195804
2470
20:10
And it takes them about a millionмиллиона
yearsлет to settleселиться out.
368
1198298
3080
Это занимает около миллиона лет.
20:14
So, in steadyнеуклонный stateгосударство,
369
1202132
2176
В любой момент времени
около двух миллионов звёзд
пребывают в стадии зарождения.
20:16
there are about two millionмиллиона starsзвезды
in formationобразование at any time.
370
1204332
3848
Вот эта звезда близка
к устойчивому состоянию.
20:20
That one is somewhereгде-то
alongвдоль this settling-downоседание вниз periodпериод.
371
1208204
3458
20:24
And there's all this crapдерьмо
sortСортировать of circlingкружить around it,
372
1212067
2936
Всё это циркулирует —
пыль и прочее —
20:27
dustпыли and stuffматериал.
373
1215027
1498
и, возможно, образует
Солнечную систему или что-то такое.
20:29
And it'llэто будет formформа probablyвероятно a solarсолнечный systemсистема,
or whateverбез разницы it formsформы.
374
1217479
3023
Но вот что интересно:
20:32
But here'sвот the thing --
375
1220526
2176
20:34
in this dustпыли that surroundsокружает a formingформирование starзвезда
376
1222726
6348
в этой пыли, окружающей
формирующуюся звезду,
были обнаружены
важные органические молекулы.
20:41
have been foundнайденный, now,
significantзначительное organicорганический moleculesмолекулы.
377
1229098
6035
20:47
MoleculesМолекулы not just like methaneметан,
but formaldehydeформальдегид and cyanideцианид --
378
1235958
6139
Не такие молекулы, как метан,
а формальдегид и цианид —
кирпичики, семена жизни, если угодно.
20:54
things that are the buildingздание blocksблоки --
the seedsсемена, if you will -- of life.
379
1242121
6517
21:01
So, that mayмай be typicalтипичный.
380
1249136
2692
Возможно, это закономерность.
Может быть, планеты во Вселенной
21:04
And it mayмай be typicalтипичный
that planetsпланеты around the universeвселенная
381
1252395
6934
создаются из таких вот кирпичиков.
21:11
startНачало off with some of these
basicосновной buildingздание blocksблоки.
382
1259353
3612
Значит ли это, что повсюду
существуют разные формы жизни?
21:15
Now does that mean
there's going to be life all around?
383
1263830
2715
Может быть.
21:18
Maybe.
384
1266569
1364
Но вопрос и в том, насколько извилист путь
21:19
But it's a questionвопрос
of how tortuousизвилистый this pathдорожка is
385
1267957
4127
от хилых зачатков, от этих семян,
до образования жизни.
21:24
from those frailхилый beginningsистоки,
those seedsсемена, all the way to life.
386
1272108
4394
21:28
And mostбольшинство of those seedsсемена
will fallпадать on fallowпар planetsпланеты.
387
1276526
5192
Большинство этих семян
упадут на «невозделанные» планеты.
21:33
CAКалифорния: So for you, personallyлично,
388
1281742
1409
КА: Лично для вас
21:35
findingобнаружение an answerответ to this questionвопрос
of where we cameпришел from,
389
1283175
2722
найти ответ на вопросы:
«Откуда мы взялись?»,
«Как произошла жизнь?» —
это то, что вам хотелось бы узнать.
21:37
of how did this thing happenслучаться,
that is something you would love to see.
390
1285921
3658
21:41
JSJS: Would love to see.
391
1289603
1786
ДС: Да, мне бы хотелось.
Я хотел бы знать.
21:43
And like to know --
392
1291413
1490
21:44
if that pathдорожка is tortuousизвилистый enoughдостаточно,
and so improbableневероятный,
393
1292927
5170
Ведь если путь развития
довольно извилист и маловероятен,
21:50
that no matterдело what you startНачало with,
we could be a singularityособенность.
394
1298121
4754
тогда что бы ни побудило жизнь,
мы можем быть одни во Вселенной.
21:55
But on the other handрука,
395
1303336
1152
Но с другой стороны,
учитывая наличие этой органической пыли,
летающей повсюду,
21:56
givenданный all this organicорганический dustпыли
that's floatingплавающий around,
396
1304512
3478
22:00
we could have lots of friendsдрузья out there.
397
1308014
3791
у нас может быть много друзей
вне этой планеты.
Я бы хотел знать.
22:04
It'dЭто было be great to know.
398
1312947
1161
КА: Джим, несколько лет назад
мне выпал шанс поговорить с Элоном Маском,
22:06
CAКалифорния: JimДжим, a coupleпара of yearsлет agoтому назад,
I got the chanceшанс to speakговорить with ElonЭлон MuskМускус,
399
1314132
3480
и я спросил, в чём секрет его успеха.
22:09
and I askedспросил him the secretсекрет of his successуспех,
400
1317636
2837
Он ответил: серьёзное отношение к физике.
22:12
and he said takingпринятие
physicsфизика seriouslyшутки в сторону was it.
401
1320497
3691
22:16
Listeningпрослушивание to you, what I hearзаслушивать you sayingпоговорка
is takingпринятие mathматематический seriouslyшутки в сторону,
402
1324696
4003
Слушая вас, я замечаю,
что серьёзное отношение к математике
изменило всю вашу жизнь.
22:20
that has infusedперелитый your wholeвсе life.
403
1328723
3003
22:24
It's madeсделал you an absoluteабсолютный fortuneсостояние,
and now it's allowingпозволяющий you to investвкладывать деньги
404
1332123
4563
Математика принесла вам богатство,
а теперь позволяет инвестировать
в будущее тысяч и тысяч детей
по всей Америке и не только.
22:28
in the futuresфьючерсы of thousandsтысячи and thousandsтысячи
of kidsДети acrossчерез AmericaАмерика and elsewhereв другом месте.
405
1336710
4496
22:33
Could it be that scienceнаука actuallyна самом деле worksработает?
406
1341567
2858
Значит, наука действительно пригодилась?
22:36
That mathматематический actuallyна самом деле worksработает?
407
1344449
2772
И математика помогла?
ДС: Математика точно помогла.
Математика помогла.
22:39
JSJS: Well, mathматематический certainlyбезусловно worksработает.
Mathматематический certainlyбезусловно worksработает.
408
1347245
4372
Но это также было увлекательно.
22:43
But this has been funвесело.
409
1351641
1198
22:44
WorkingЗа работой with MarilynМэрилин and givingдающий it away
has been very enjoyableприятный.
410
1352863
4946
Работа с Мэрилин и в фонде
доставляет мне удовольствие.
КА: Меня вдохновляет такая мысль:
22:49
CAКалифорния: I just find it --
it's an inspirationalвдохновляющие thought to me,
411
1357833
2936
если относиться к знаниям серьёзно,
это может многое дать.
22:52
that by takingпринятие knowledgeзнание seriouslyшутки в сторону,
so much more can come from it.
412
1360793
4007
Спасибо вам за вашу потрясающую жизнь
и за то, что пришли на TED.
22:56
So thank you for your amazingудивительно life,
and for comingприход here to TEDТЕД.
413
1364824
3018
Спасибо.
22:59
Thank you.
414
1367866
751
Джим Саймонс.
23:00
JimДжим SimonsСимонс!
415
1368651
1101
(Аплодисменты)
23:01
(ApplauseАплодисменты)
416
1369806
4380
Reviewed by Alina Siluyanova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jim Simons - Philanthropist, mathematician
After astonishing success as a mathematician, code breaker and billionaire hedge fund manager, Jim Simons is mastering yet another field: philanthropy.

Why you should listen

As a mathematician who cracked codes for the National Security Agency on the side, Jim Simons had already revolutionized geometry -- and incidentally laid the foundation for string theory -- when he began to get restless. Along with a few hand-picked colleagues he started the investment firm that went on to become Renaissance, a hedge fund working with hitherto untapped algorithms, and became a billionaire in the process.

Now retired as Renaissance’s CEO, Simons devotes his time to mathematics and philanthropy. The Simons Foundation has committed more than a billion dollars to math and science education and to autism research.

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