Chris Anderson: Üstökösnek számítottál a matematikában.
Már egészen fiatalon tanítottál a Harvardon és az MIT-n.
Azután a Nemzetbiztonsági Ügynökség, az NSA hívott.
Hogyan is volt ez?
Jim Simons: Szóval az NSA , vagyis a Nemzetbiztonsági Ügynökség —
nem pontosan az történt, hogy hívtak.
Volt egy részlegük Princetonban, amibe kerestek matematikusokat:
titkos kódok feltörésére meg hasonlókra.
Hallottam róla.
Nagyon vonzó feltételeket kínáltak,
mert a munkaidő felében mindenki csinálhatta a maga matematikáját,
de az időnek legalább a felét az ő témájukra kellett fordítani.
És sokat fizettek.
Tehát csábító volt.
Mentem hát.
CA: Tehát kódfejtő lettél.
JS: Igen.
CA: Amíg el nem bocsájtottak.
JS: Igen, elbocsájtottak.
CA: Hogyan történt?
JS: Hogy hogyan történt?
Elküldtek, mert akkor volt a vietnami háború,
és a szervezet nagyfőnöke lelkes híve volt a háborúnak.
Írt egy cikket a New York Timesba, címlapcikk volt a vasárnapi mellékletben
arról, hogyan fogunk győzni Vietnamban.
Én nem szerettem azt a háborút, hülyeségnek tartottam.
Írtam egy levelet a Timesnak, amit ők le is közöltek,
arról, hogy nem mindenki, aki Maxwell Taylornak dolgozik,
— ha még mond ez a név valamit — ért vele egyet ebben.
És kifejtettem a magam nézeteit...
CA: Aha, látom már, ez...
JS: ... nem egyezett Taylor tábornokéval.
De végül senki nem szólt semmit.
Akkor — 29 éves voltam — valami srác megkeresett,
azt mondta, a Newsweektől van, szeretne interjút csinálni velem,
és megkérdezné tőlem, hogy mit akarok kezdeni a nézeteimmel.
Mondtam neki, hogy jelenleg többnyire matematikával foglalkozom,
és ha vége lesz a háborúnak, akkor leginkább nekik fogok dolgozni.
Aztán az egyetlen értelmes dolgot tettem, amit aznap tehettem,
megmondtam a közvetlen főnökömnek, hogy adtam ezt az interjút.
Errre megkérdezte, hogy mit mondtam.
Én meg elmondtam neki.
Azt válaszolta, hogy fel kell hívja Taylort.
Felhívta, ez 10 percig tartott.
Öt percre rá ki voltam rúgva.
CA: Értem.
JS: Nem bántam.
CA: Nem bántad, mert folytattad Stony Brookban
és ezzel felgyorsult a matematikai karriered.
Vele kezdtél dolgozni.
Ő kicsoda?
JS: Shiing-Shen Chern.
Chern volt a század nagy matematikusainak egyike.
Még a Berkeley-ről ismertem, végzős koromból.
Volt néhány ötletem,
elmondtam neki, és tetszettek.
Együtt csináltuk ezt a munkát, ami jól látható itt fenn.
Itt van.
CA: Ez elvezetett oda, hogy együtt publikáltatok egy nevezetes cikket.
El tudod egyáltalán magyarázni, hogy mi volt ez a munka?
Nem.
(Nevetés)
JS: Úgy értem, van, akinek el tudnám.
(Nevetés)
CA: Szóval, mi van ezzel a magyarázattal?
JS: De nem sok embernek. Nem soknak.
CA: Azt hiszem, valami gömbhéjakról volt szó,
kezdjük hát innen.
JS: Igen, de most arról a munkáról fogok beszélni —
igen, azzal kapcsolatos volt, de mielőtt rátérnénk —
az a munka jó matematika volt.
Nagyon elégedett voltam vele, akárcsak Chern.
Még egy új kutatási részterületet is elindított, ami ma virágzik.
De ami még érdekesebb, hogy történetesen van fizikai alkalmazása,
amiről semmit nem tudtunk, én legalábbis nem értek a fizikához, és nem hiszem,
hogy Chern is valami fene sokat értett hozzá.
És kb. 10 évvel a cikk megjelenése után
egy pasas Princetonból, Ed Witten, alkalmazni kezdte a húrelméletben,
Oroszországban pedig a kondenzált anyagokra.
Ma ezt úgy nevezik itt, hogy Chern-Simons invariánsok,
és a fizika számos területén elterjedt.
Ez bámulatos volt.
Nem értettünk a fizikához.
Sosem merült fel bennem, hogy lenne fizikai alkalmazása.
De hát a matematika már csak ilyen, sosem tudni, mi mire lesz jó.
CA: Ez olyan hihetetlen.
Az imént arról beszélgettünk, hogy az evolúció miként alakítja az emberi elmét,
amely képes vagy nem képes felfogni az igazságot.
Hogy, hogy nem, előjössz egy matematikai elmélettel,
anélkül, hogy értenél a fizikához,
majd két évtizeddel később azt látod,
a valós fizikai világ lényegi leírására használják.
Hogyan lehetséges ez?
JS: Isten tudja.
(Nevetés)
De egy neves fizikus, Wigner Jenő, írt egy tanulmányt
"A matematika ésszerűtlen hatékonysága a természettudományokban" címmel.
A matematika, amely bizonyos értelemben a valós világból nőtt ki:
megtanulunk számolni, mérni, ezt tud mindenki —
önálló életet kezd.
De gyakran azután visszatér, és valamire az adja a megoldást.
Példa rá az általános relativitáselmélet.
fHermann] Minkowskié volt a geometria, és Einstein rájött,
"Ó, ez remek, erre építhetek az általános relativitáselméletben."
Tehát sosem lehet tudni. Olyan titokzatos.
Valóban az.
CA: Tehát itt van valami zseniális matematikai eredmény.
Beszélj nekünk erről.
JS: Ez egy golyó. Egy gömbhéj, és körülveszi egy rács —
ott, azok a négyzetek.
Amit most mutatok, azt eredetileg [Leonhard] Euler vette észre,
az 1700-as évek nagy matematikusa.
Ez lassanként a matematika egyik nagyon fontos részterületévé nőtte ki magát:
algebrai topológia, geometria.
Ez a cikk erre vezethető vissza.
Itt van ez a valami:
van 8 csúcsa, 12 éle, 6 lapja .
Ha nézzük ezt a különbséget: csúcsok mínusz élek plusz lapok
akkor az eredmény kettő.
Tehát kettő. Szép szám.
Most másképp csináljuk, háromszögekkel fedjük le:
van 12 csúcs, 30 él
és 20 lap, 20 csempe.
A csúcsok mínusz élek plusz lapok továbbra is 2 lesz.
És valóban, akárhogyan is csinálhatjuk,
lefedjük ezt a valamit bármilyen sokszögekkel, háromszögekkel
akár vegyesen.
És ha vesszük a csúcsok - élek + lapok számát, kettőt kapunk.
Itt van egy másmilyen alakzat.
Ez egy tórusz, vagy egy úszógumi felszíne: 16 csúcs,
ezekkel a téglalapokkal lefedve: 32 él, 16 lap.
Csúcsok mínusz élek plusz lapok nullára jön ki.
Mindig nulla jön ki.
Ha egy tóruszt bárhogyan is lefedünk téglalapokkal, háromszögekkel,
vagy bármi hasonlóval, akkor nullát fogunk kapni.
Ezt nevezik Euler-karakterisztikának.
És ezt úgy mondják: topológiai invariáns.
Igen meglepő.
Mindegy, hogyan csináljuk, mindig ugyanaz lesz a válasz.
Ez volt az első lökés az 1700-as évekből
egy olyan terület felé, amelyet ma algebrai topológiának neveznek.
CA: Az volt az eredményed, hogy fogtál egy gondolatot.
és áttetted magasabb dimenzióba,
magasabb dimenziós objektumokra találtál új invariánsokat?
JS: Igen. Voltak már tulajdonképpen magasabb dimenziós invariánsok:
Pontrjagin-osztályok, és itt voltak a Chern-osztályok.
Volt egy csomó ilyen típusú invariáns.
Sokat kínlódtam az egyikkel,
hogy kombinatorikai módon modellezzem
a szokásos megközelítés helyett.
Ez vezetett ehhez a munkához, és felfedeztünk néhány új dolgot.
De ha Euler nem lett volna,
aki majdnem 70 kötetnyi matematikát írt,
és 13 gyereke volt,
nyilvánvalóan úgy dolgozott, hogy közben a térdén gyereket ringatott,
szóval, Euler nélkül talán nem lennének ezek az invariánsok.
CA: Legalább kaptunk itt valami ízelítőt erről a csodálatos elméről.
Beszéljünk a Renaissance Technologiesről.
Mert hogy azzal az okos fejeddel, amivel a NSA-nál a kódot törted,
a pénzügyi ágazatban kezdtél kódfejtéssel foglalkozni.
Gondolom, nem pénzért vetted a hatékony piacok elméletét.
Valahogy rájöttél, miként lehet két évtized alatt bámulatos hozamokat elérni.
Nekem úgy mondták,
nemcsak a hozam mértéke volt figyelemre méltó,
hanem, hogy meglepően alacsony árfolyam-ingadozással s kockázattal tetted
más fedezeti alapokhoz képest.
Hogy a csudában csináltad ezt, Jim?
JS: Összeszedtem egy csodálatos csapatot.
Amikor elkezdtem kereskedni, már egy kicsit elegem volt a matematikából.
Harmincas éveim végén jártam, volt egy kis pénzem.
Elkezdtem kereskedni, és nagyon jól ment.
Elég sok pénzt kerestem puszta szerencsével.
Azt hiszem, csak a szerencsének köszönhetem.
Nem volt szó matematikai modellről, az biztos.
De ahogyan áttekintettem az adatokat, egy idő után rájöttem,
olyannak tűnnek, mint amiben van valami rendszer.
Felvettem néhány matematikust, és kezdtünk gyártani néhány modellt,
olyasmiket, mint amilyeneket IDA-nál [a Védelmi Kutatóintézetben] csináltunk.
Algoritmus tervezése, tesztelése számítógépen.
Működik? Nem működik? És így tovább.
CA: Vethetünk egy pillantást rá?
Mert hogy ez itt egy tipikus grafikon valami árucikkre vonatkozóan.
Ha én erre ránézek, azt mondanám, "ez egy véletlen ingadozás fel-le,
talán egy enyhe növekedő trenddel a vizsgált időszak alatt"
Hogy tudnál kereskedni ez alapján,
s meglátni benne valamit, ami nem puszta véletlen?
JS: A régi időkben — ez egy grafikon a régi időkből —,
az árucikkeknek, valutáknak volt valami trendjük, amelyet követtek.
Nem okvetlen valami nyilvánvaló trend, mint itt, de valami időszakos trend.
És ha eldöntöttük, hogy az elmúlt 20 nap átlagos mozgása alapján
előrejelzést készítünk, akkor lehetséges,
hogy az jó előjelzés lett, és keresünk rajta.
Néhány éve tényleg ilyen rendszerek működtek.
Nem nagyon jól, de működtek.
Hol nyertünk, hol vesztettünk, újra nyertünk...
De az év napokból áll,
és ezen időszak alatt is lehetne keresni.
Ez egy nagyon lebutított rendszer.
CA: Szóval egy csomó különféle hosszúságú trendet tesztelnél,
és azt néznéd, hogy vajon pl.
a 10 napos vagy a 15 napos trend jelezte-e jobban, ami azután történt.
JS: Mindezeket kipróbálhatnánk, és megnézhetnénk, melyik működik a legjobban.
A trendkövetés a 60-as években volt nagy dobás,
és a 70-es években nagyjából rendben volt.
A 80-as évekre már nem.
CA: Mert mindenki láthatta.
Szóval, hogy sikerült a vetélytársak előtt maradnotok?
JS: Úgy, hogy más megközelítéseket találtunk,
rövidebb időszakú megközelítéseket bizonyos mértékig.
Az volt a lényeg, hogy iszonyatos mennyiségű adatot gyűjtöttünk,
és eleinte mindennek magunk kellett utánajárjunk.
Lementünk a FED-hez, és lemásoltuk, miként alakultak a kamatlábak,
és más hasonlók, mert nem voltak még meg számítógépen.
Megszereztünk egy csomó adatot.
És hát a nagyon okos emberek — ez volt a kulcs.
Nem igazán tudtam, hogyan vegyünk fel kereskedőket alaptevékenységekre.
Felvettem egy csomót, néhányan hoztak nyereséget, mások nem.
Ebből nem tudtam üzletet csinálni.
Azt tudtam, hogyan kell tudósokat felvenni,
mert volt már némi tapasztalatom e téren.
Ezt tettük hát.
És ezek a modellek fokozatosan javultak,
egyre jobbak lettek.
CA: Attól vagy hiteles, hogy tettél valami figyelemre méltót a Renaissance-nál:
felépítetted ezt a kultúrát, ezekkel az emberekkel,
akik nem egyszerű zsoldosok, akiket pénzzel el lehetne csalogatni.
Őket a matematika és a tudomány izgatta.
JS: Szeretném remélni, hogy talán így van.
De ebben a pénznek is része volt.
CA: Sok pénzt kerestek.
JS: Nem állítanám, hogy senki sem a pénz miatt jött.
Azt hiszem, sokan amiatt jöttek.
De jöttek kedvtelésből is.
CA: Mi volt a szerepe a gépi tanulásnak?
JS: Bizonyos értelemben gépi tanulás volt, amit csináltunk.
Ránézünk egy csomó adatra, és próbálunk különböző előrejelzési sémákat szimulálni,
amíg csak jobban és jobban nem megy.
Ez önmagában nem okvetlen ad visszajelzést, hogy jól csináltuk-e.
De működött.
CA: Tehát ezek az előjelzési sémák lehettek egészen vadak és meglepőek.
Úgy értem, mindent számításba vettetek, igaz?
Az időjárást, a ruhák hosszát, a poltikai véleményt.
JS: Igen, csak a ruhák hosszát nem próbáltuk.
CA: Akkor miféle dolgokat?
JS: Lényegében mindent.
Bármit, ami jól jöhet, kivéve a felhajtások hosszát,
Időjárást, éves jelentéseket, negyedéves jelentéseket;
a múltbéli adatok önmagukban több kötetet kitesznek, amit csak el lehet képzelni.
Ami csak létezik.
Terabyte-nyi adatot kezelünk naponta.
Tároljuk, egy kicsit átgyúrjuk, előkészítjük az elemzésre.
Anomáliákat keresünk.
Keresünk — ahogyan mondtad —,
a hatékony piacok elmélete nem megfelelő.
CA: De bármelyik anomália önmagában akár véletlen is lehet.
Tehát az lenne a titok, többes anomáliákat keresni,
és lesni, mikor illenek össze?
JS: Bármelyik anomália lehet véletlen, de ha elég sok adatunk van,
akkor meg tudjuk mondani, hogy ez most nem az.
Tekinthetünk egy tartós anomáliát,
nem nagyon valószínű, hogy az véletlen lenne.
De ezek a dolgok idővel elhalványulnak, az anomáliák eltűnhetnek.
Valahogy mindig uralni kell az üzletet.
CA: Sokan úgy tekintenek ma a fedezeti alap ágazatra,
és szinte sokkolja őket,
hogy mennyi gazdagság származik belőle,
és hogy mennyi tehetséget szippant fel.
Vannak fenntartásaid az ágazattal kapcsolatban,
és esetleg magával a pénzügyi ágazattal általában?
Mintha egy elszabadult vonaton ülnénk —
nem is tudom —, hogy csak növeli az egyenlőtlenségeket?
Hogyan tudnád megvédeni, ami a fedezeti alap ágazatban történik?
JS: Úgy gondolom, az elmúlt három-négy évben
a fedezeti alapok nem teljesítettek jól.
Mi jól csináltuk,
de a fedezeti alap ágazat összességében nem működik valami jól.
A részvénypiacnak jó időszaka volt, felfelé ment, ahogyan közismert;
az árfolyam/nyereség mutatók emelkedtek.
Tehát, mondjuk, az elmúlt 5-6 éven át keletkezett
temérdek gazdagság nem a fedezeti alapból származott.
Megkérdezhetik tőlem, hogy mi is az a fedezeti alap?
Erre azt mondanám, "egy és húsz."
Ami azt jelenti — most kettő és húsz —,
hogy két százalék fix díj, és 20 százalék profit.
Minden fedezeti alap más.
CA: Azt beszélik, hogy te ennél valamivel magasabb díjat szabsz meg.
JS: Egyidőben mi alkalmaztuk a legmagasabb díjat a világon.
Öt és 44, ezt alkalmaztuk.
CA: Öt és 44.
Szóval öt százalék alapdíj és a nyereség 44 százaléka.
Még mindig igen szemrevaló összeget hoztatok a befektetőinknek.
JS: Igen, jó hozamokat érünk el.
Az emberek őrjöngtek: "Hogyan szabhatnak ilyen magas díjakat?"
Azt mondtam: "Visszavonhatja."
De "Hogyan kaphatok többet?" — ez volt a szempontjuk.
(Nevetés)
Egy bizonyos ponton, ahogy azt szerintem mondtam már,
kivásároltuk az összes befektetőt, mert ez ad szabad kezet az alapnak.
CA: Kell-e félnünk attól, hogy a fedezeti alap ágazat
túl sok matematikust és más tehetséget szipkáz el
a világ egyéb problémái elől?
JS: Nem csupán matematikáról van itt szó.
Alkalmazunk csillagászokat, fizikusokat és hasonlókat is.
Nem hiszem, hogy nagyon kéne félnünk tőle,
ez még mindig elég kis terület.
Azzal, hogy tudományt vittünk a befektetői világba,
ténylegesen fejlődött ez a világ.
Csökkent az árfolyam-ingadozás. Nőtt a likviditás.
Kisebb a szórás, mert az emberek ilyesmikkel kereskednek.
Nem nagyon félek attól, hogy egy Einstein fedezeti alappal kezdene el foglalkozni.
CA: Most életednek egy olyan szakaszában vagy, hogy befektetéseid
egy egészen más célt szolgálnak:
éppen azon vagy, hogy fellendítsd a matematikát Amerika-szerte.
Ő Marilyn, a feleséged.
Ti most együtt jótékonykodtok.
Beszélj most erről.
JS: Marilyn kezdte el —
ő az itt fenn, az én gyönyörű feleségem —
ő kezdte az alapítványt, nagyjából 20 éve.
Azt hiszem, 1994-ben.
Szerintem 1993-ban, ő azt mondja, 1994-ben,
valamelyik a kettő közül.
(Nevetés)
Úgy indítottuk be, hogy ez egy kényelmes módja a jótékonykodásnak.
Ő foglalkozik a könyveléssel, stb.
Akkoriban nem volt konkrét elképzelésünk, de lassanként kialakult —,
a matematikára, a fizikára, az alapkutatásokra összpontosítunk.
Ezt is tettük.
Úgy hat éve otthagytam a Renaissance-t, és elmentem dolgozni az alapítványhoz.
Tehát ezt csináljuk.
CA: A "Math for America" alapvetően
az ország matematikatanáraiba fektet be azzal,
hogy plusz jövedelemhez juttatja, támogatja és továbbképzi őket.
Igyekszik ezt tényleg hatékonyan tenni,
hogy ez olyan hivatás legyen, ami vonzza a tanárokat.
JS: Igen, ahelyett, hogy a rossz tanárokat csepülnénk,
ami rontja a hangulatot az egész oktatói társadalomban,
különösen matematikában és fizikában.
arra összpontosítunk, hogy kiemeljük a jókat, és megbecsüljük őket.
Plusz pénzt adunk nekik, évi 15 000 dollárt.
800 matematika- és fizikatanárunk van New York városban, állami iskolákból,
ők adják a gerinc egy részét.
Náluk jó a munkaszellem.
Maradnak a pályán.
A következő évben ezren lesznek,
ez 10%-a New York állami iskoláiban tanító matematika- és fizikatanároknak.
(Taps)
CA: Jim, van itt egy másik projekt is, amit önzetlenül támogatsz:
Ugye, ez az élet eredetének kutatása.
Mit kutatunk?
JS: Várj egy percet.
Azután elmondom, hogy mit kutatunk.
Az élet eredete nagyon érdekes kérdés.
Hogyan jutottunk el idáig?
Pontosabban, két kérdés van:
Az egyik: milyen út vezet a geológiától a biológiáig,
és hogyan jutottunk el ide?
A másik pedig: mivel kezdődött?
Milyen anyagot — ha volt —, kellett használnunk ezen az úton?
Mindkettő nagyon érdekes kérdés.
Az első kérdés egy körülményes folyamat az ásványoktól valami RNS-féléig,
"Hogyan is működött?"
A másik, hogy milyen anyag kellett ehhez?
Több ez mint gondolnánk.
Ez a kép itt egy csillag születéséről készült.
Minden évben a Tejútrendszerünkben, amely 100 milliárd csillagból áll,
átlagosan 2 új csillag keletkezik.
Ne kérdezd, hogyan, de keletkezik.
Millió év, amíg egy ilyen folyamat lezárul.
Így egyensúlyi állapotban egyszerre
kb. kétmillió csillag van születőben.
Ez itt valahol a folyamat közben van.
És itt vannak ezek a kis izék, amelyek körülötte keringenek,
por és törmelék.
Ebből valószínűleg egy naprendszer keletkezik majd vagy akármi.
De van itt egy dolog:
a keletkező csillagot körülvevő porban
találtak szervesnek mondható molekulákat.
Nem csupán olyanokat, mint a metán, hanem mint a formaldehid vagy a cianid,
olyanokat, amelyek építőelemek, csírák, mondhatjuk, hogy az élet csírái.
Ez jellemző lehet.
És jellemző lehet az is, hogy a bolygók szerte az univerzumban
néhány ilyen építőelemmel kezdik létüket.
Ez vajon azt jelenti, hogy mindenütt kialakul az élet?
Lehetséges,
De ez attól függ, mennyire körülményes az út
azoktól a törékeny kezdetektől, a csíráktól, magáig az életig.
A csírák legtöbbje terméketlen bolygóra hull.
CA: Szóval, te személy szerint
választ szeretnél a kérdésre, hogy honnan jöttünk,
és hogyan történt mindez.
JS: Igen, szeretném látni a választ.
És tetszik a gondolat,
hogy ha az út körülményes és bizonytalan is,
nem számít, hogyan indultunk, egyediek lehetünk.
Másrészt,
ha egyszer van ez a szerves hulladék, ami áramlik mindenütt,
lehet egy csomó barátunk a Földön kívül.
Óriási lenne, ha tudnánk.
CA: Jim, néhány éve alkalmam volt beszélgetni Elon Muskkal,
és megkérdeztem, hogy mi a titka a sikerének.
Azt válaszolta, hogy komolyan vette a fizikát.
Most azt hallom tőled, komolyan kell venni a matematikát,
ez hatja át egész életed.
Ez tett téged abszolut nyertessé, ettől van módod befektetni
gyerekek ezreinek és ezreinek jövőjébe Amerika-szerte és másutt is.
Lehet, hogy a tudomány tényleg hatásos?
Tényleg működik a matematika?
JS: A matematika mindenképp.
De ez számomra öröm volt.
Marilynnel dolgozni és pénzt osztogatni nagyon élvezetes volt.
CA: Azt látom, lelkesítő számomra a gondolat,
hogy ha komolyan vesszük a tudást, abból sok minden más is kisülhet.
Köszönet az érdekes élettörténetért, és hogy eljöttél a TED-be.
Köszönöm.
Jim Simons!
(Taps)