크리스 앤더슨 : 당신은 수학계의 전설같은 사람입니다.
이른 나이에 이미 하버드와 MIT에서 강의를 했고
그리고 NSA에서 연락을 취해왔습니다.
어땠나요?
짐 사이먼: 글쎄요, NSA, 그러니까 국가안보국이죠.
그 사람들이 와서 오라고 한건 아니었습니다.
이들은 프린스턴에서 작전같은 걸 했는데 거기에서 수학자들을 고용했어요.
비밀암호 해독 같은 걸 하기 위해서 말이죠.
저는 그런게 있다는 걸 알고 있었습니다.
이 사람들은 아주 괜찮은 정책을 가지고 있었습니다.
왜냐하면 여기서 시간의 절반을 수학을 연구하는데 할애할 수 있었고
그 사람들 일을 하는데 절반 정도의 시간을 썼습니다.
그리고 돈도 많이 줬구요.
거절하기 힘든 제안이었죠.
그래서 가게 된겁니다.
CA: 당신은 암호해독가 였습니다.
JS: 그랬죠.
CA: 해고되기 전까지요.
JS: 예, 해고됐죠. 맞습니다.
CA: 어떻게 된건지요?
JS: 어떻게 된거냐고요?
해고될 당시에 베트남전이 한창이었습니다.
제 조직의 상사의 상사는 전쟁광이었고
이 사람은 뉴욕타임즈 주간판에 어떻게 배트남전에서 승리할 지에 대한
메인기사를 실었습니다.
저는 그 전쟁이 맘에 들지 않았습니다. 멍청한 짓이라 생각했죠.
그래서 타임즈에 편지를 썼고 타임즈에서 기사로 내보냈습니다.
맥스웰 테일러(전 미합참의장) 밑에서 일하는 사람 모두가
그 사람의 관점에 동의하는 건 아니다라는 내용이었고
저의 생각을 말했죠.
CA: 그렇군요. 그래서 그렇게...
JS: 물론 테일러 장군과 다른 관점이었죠.
하지만 그땐 이걸로 아무도 문제삼지 않더군요.
그리고 당시 29살이었을 때 어떤 친구가 다가와서
자기가 뉴스위크 잡지 기자라고 하면서
저를 인터뷰하고 싶다고 하더군요 그리고 제가 뭘하고 있는지 물었습니다.
그래서 말해줬죠, "지금은 대부분 수학을 연구하고 있다.
그리고 전쟁이 끝나고 나면 이 사람들 일을 할거다." 라고요.
그리고 그날 유일하게 잘한 한 가지를 했습니다.
인터뷰를 했다고 지역상사에게 말했고
"뭐라고 했어?"라고 묻더군요.
그리고 제가 말한 걸 말했습니다.
"테일러 장군에게 전화를 해야겠어" 라고 하더니
전화를 걸더군요. 한 10분정도 걸렸는데
그리고 5분 뒤에 해고를 당했습니다.
CA: 그렇군요
JS: 하지만, 그렇게 나쁘진 않았습니다.
CA: 나쁘진 않았겠네요, 스토니브룩으로 가서
수학자로서 경력을 쌓았으니까요.
여기 이 남자와 함께 일을 시작 하셨는데요.
이분은 누구죠?
JS: 아, 천이요 [천싱선-중국수학자]
천은 이 세기에 가장 훌륭한 수학자 중 하나입니다.
버클리 대학원생일 때부터 알아왔는데요.
전 몇 가지 아이디어가 있었고
그걸 이 친구에게 말했더니 좋아하더군요.
그리고 함께 연구를 시작했습니다. 여러분이 쉽게 이해할 수 있는
여기 위에 이거요.(웃음)
이것이 그 유명한 공동연구 발표로 이어졌죠.
어떤 내용인지 설명해 주실수 있나요?
JS: 아뇨.
(웃음)
JS: 제말은, 그게 다른 사람한테는 설명할 수 있습니다만.
(웃음)
CA: 그래도 한번 설명해보시는게 어때요?
JS: 하지만 이해할 만한 사람이 많지는 않죠.
CA: 저에게 구와 관련이 있다고 하셨었죠.
여기 시작해보죠.
JS: 맞습니다. 하지만 이렇게 설명드리죠.
이것과 관련이 있었습니다만,
그 연구는 훌륭한 수학이었습니다.
저는 만족했고, 천도 그랬죠.
하위 분야가 나오기 시작했고 지금은 그 분야가 매우 다양합니다.
하지만 흥미로운 점은 물리학에 응용되었다는 겁니다.
우리가 몰랐던 분야였죠. 최소한 저는 물리학은 모릅니다.
그리고 천이 물리학에 대해 잘 알고 있었다고 생각하지 않습니다.
논문이 나오고 10년쯤 뒤
프린스턴의 에드워드 리튼이라는 친구가 끈이론에 이걸 응용했습니다.
그리고 러시아 쪽 사람들이 응집물질이라는 것에 이걸 적용하기 시작했죠.
오늘날 천-사이먼스 이론은
물리학의 많은 분야에서 활용되고 있습니다.
멋진 일이죠.
저희는 물리학에 대해 잘 몰랐습니다.
물리학에 적용될 거라곤 생각도 못했죠.
하지만 바로 이것이 수학입니다. 어디로 튈지 전혀 알 수가 없습니다.
CA: 멋지군요.
저희는 진화가 어떻게 인간의 지성을 형성하는지를 얘기하고 있습니다.
그것이 진실이든 아니든 말이죠.
당신은 수학이론을 만들었습니다.
물리학에 대해선 전혀 모른상태에서요.
그리고 20년 후 이 이론이 우리의 현실 물리세계를 설명하는데
적용되고 있다는걸 알게 되었습니다.
어떻게 이런 일이 일어날 수 있죠?
JS: 신만이 알겠죠.
(웃음)
유진 위그너란 유명한 물리학자가 있습니다.
이 사람은 수학의 엄청난 효율성에 대해 에세이를 썼었죠.
그리고 이 수학은 현실세계에 기반을 둡니다.
우리는 계산하고 측정하죠, 모든 사람이 그렇게 하죠.
그리고 수학은 자생적으로 발전을 했습니다.
하지만 가끔 큰 발견에 있어 매우 중요한 역할을 합니다.
상대성이론이 한 예입니다.
(헤르만)민코프스키는 기하학 모델을 가지고 있었고 이걸 보고 아인슈타인은 깨달았죠.
"이거 괜찮은데, 이걸로 상대성이론을 만들수 있겠어." 라고 말이죠
누가 알겠어요. 신비한 일이죠.
수수께끼입니다.
CA: 자, 여기 독창적인 수학적 도형이 있는데요.
설명 부탁드립니다.
JS: 자 이건 공입니다. 구체죠.
이건 정사각형입니다.
제가 여기 설명하려고 하는 것은 1700년대 위대한 수학자인
오일러가 처음 고안해낸 것인데요.
지속적으로 발전되어 수학에서 매우 중요한 분야가 되었습니다.
대수학, 위상수학, 기하학등 말이죠.
저 논문들은 여기에 기반을 두고 있습니다.
자 여기를 보시죠.
이건 8개의 꼭지점, 12개의 선, 6개의 면으로 이루어져 있습니다.
자 다른 각도에서 볼까요. 꼭지점 - 선 + 면을 하면
2라는 값이 나옵니다.
2가 나왔습니다. 멋진 숫자죠.
여기 다른게 있습니다. 여긴 구를 둘러싼 삼각형들이 보이시죠.
이건 12개의 꼭지점, 30개의 선,
20개의 면으로 이루어져 있습니다.
여기서 다시 꼭지점-선+면을 하면 여전히 2라는 값이 나옵니다.
구를 덮고있는 다각형 그리고 삼각형,
또는 조합을 하든 어떤 방식으로든 만들 수 있습니다.
그리고 꼭지점 - 모서리 + 면을 하면 항상 2가 나옵니다.
여기 다른 모양이 있습니다.
이건 토러스 또는 도넛표면인데요. 직사각형의 16개의 꼭지점과
32개 모서리 16개 면으로 둘러싸여 있습니다.
여기에 꼭점-모서리+면을 하면 0이 나옵니다.
언제나 0입니다.
직사각형, 삼각형 아니면 무슨 형태든
이 토러스(도넛형)를 감싸면 항상 0을 얻게됩니다.
이걸 오일러 표수라고 부릅니다.
그리고 위상불변이라고 하죠.
무엇을 하든
항상 똑같은 답을 얻는다는 것은 아주 멋진 일입니다.
이것이 1700년대 중반부터 연구되기 시작해서
현재 대수적 위상수학이라는 학문이 되었습니다.
CA: 당신의 연구는 여기서 아이디어를 얻어
고차원 물체, 고차원 이론으로 발전시켰습니다.
그리고 새로운 불변성을 발견하셨죠?
JS: 고차원 불변성은 이미 있었습니다.
폰트리아긴(수학자)수업에도 있었고 천의 수업에도 있었습니다.
이런 종류의 불변성은 많았죠.
저는 이것들 중 하나를 연구해서
모형화 하는데 애를 썼습니다.
일반적으로 하던 방식말고요.
그리고 이것이 제 연구로 이어졌고 저희는 새로운 걸 발표했죠.
하지만 거의 70권이나 되는 수학서적과
책을 쓸 때 그의 무릎위에서 놀았을 13명의 자녀들을 가진
오일러가 없었다면
아마도 이런 불변성을 없었을 겁니다.
CA: 좋습니다. 거기 담긴 놀라운 지적내용을 최소한 맛보기라도 보여주셨습니다.
르네상스 테크놀로지에 대해 얘기를 해 보죠.
NSA의 암호해독가였던 당신은
금융계의 암호해독가가 되었습니다.
당신은 효율적 시장 이론을 받아들이지 않았습니다.
어떤 면에서, 20년간 엄청난 수익을 만들어 낸 방법을 찾으셨는데요
제가 들은 바로는 말이죠.
놀라운 점은 단지 수익의 크기가 아니라
다른 헤지펀드와 비교해서 놀라울 만큼 낮은 변동성과 리스크를
취한다는 점입니다.
도데체 어떻게 하신건가요, 짐?
JS: 훌륭한 사람들을 모아서 한거죠.
거래를 시작할 당시에 저는 수학에 지쳐 있었습니다.
30대 후반에 돈도 좀 있었고요.
그리고 투자를 시작했는데 제법 괜찮았습니다.
운좋게 돈을 많이 벌었죠.
제 말은 그땐 정말 운이었습니다.
분명히 수학적 모델같은게 아니었죠.
하지만 데이터를 살펴보았고 얼마뒤
여기에 어떤 구조가 있다는 걸 깨달았습니다.
그리고 수학자 몇명을 고용해서 모델을 만들기 시작했습니다.
IDA(Institute for Defense Analyses)에서 하던 일이랑 비슷했습니다.
알고리즘을 만들고 컴퓨터로 테스트하는 겁니다.
작동하나? 않하나? 그런 식이죠.
CA: 여기를 한번 봐주실까요?
여기 평벙한 매매 그래프가 있습니다.
제가 이걸 봤을 때, 무작위의 상승과 하락을 반복하고 있으며
전체적으로는 약간 올라간 걸로 보입니다.
도데체 어떻게 저걸 보고
무작위가 아닌 뭔가를 볼 수 있는겁니까?
이건 오래전의 그래프입니다.
재화와 통화는 어떤 경향을 가집니다.
꼭 이것처럼 들쭉날쭉할 필요가 없고 짧은 기간들 속에 있는 경향을 말합니다.
그리고 여러분들이 "지난 20일의 평균적인 움직임으로
오늘은 어떨지 예측을 해보겠어"라고 한다면 , - 여기 이게 20일입니다.
이건 좋은 예측이 될겁니다. 그리고 돈을 벌겠죠.
수 년전에는 이런 시스템이 통했습니다.
훌륭하진 않지만 어쨌든 통했습니다.
돈을 벌고, 돈을 잃고, 다시 돈을 벌겁니다.
하지만 이건 1년짜리 데이터입니다.
이 전체 기간을 보면 돈을 벌게 되는 겁니다.
잔존가치 시스템이라고 할 수 있습니다.
CA: 당신은 다른 길이의 기간들을 테스트하셨군요.
예를 들어 10일의 경향, 15일의 경향으로
다음에 무슨 일이 있을지 예측가능한지 테스트하신거군요.
JS: 그럼요. 가능한 모든걸 시도해서 뭐가 최선인지 보는 겁니다.
추세를 따르는 방식은 60년대엔 아주 좋은 방식이었습니다.
70년대에도 그럭저럭 괜찮았죠.
80년대엔 그렇지 않았습니다.
CA: 모든 사람들이 이걸 볼 수 있었기 떄문이죠?
그럼 당신은 어떻게 앞서갈 수 있었던 겁니까?
JS: 저희는 더 짧은 주기의 접근법 등
다른 방식들을 발견하면서 앞서갈 수 있었습니다.
하지만 진짜 중요한 건 엄청난 자료를 모았다는 겁니다.
처음에는 수작업으로 다 해야했습니다.
연방준비은행으로 가서 이자율 변동내역을 복사하는 등의 일을 했죠
왜냐하면 당시엔 컴퓨터에 그런게 없었거든요.
우린 많은 자료를 가지고 있었고
매우 뛰어난 사람들을 데리고 있었습니다. 이것이 가장 중요한 점이었습니다.
전 정말로 금융거래 전문가를 어떻게 고용하는 지 몰랐습니다.
몇명 고용한 적은 있습니다. 일부는 돈을 벌었고, 일부는 못벌었죠.
그렇게는 사업을 할 수가 없었습니다.
하지만 과학자를 고용하는 방법은 알고 있었죠.
제가 그 쪽 분야엔 일가견이 있으니까요.
그렇게 된겁니다.
그리고 이 모델들은 점점 개선되고 나아졌습니다.
CA: 당신은 르네상스에서 대단한 일을 하신 걸로 잘 알려져 있습니다.
바로 사람들인데요.
돈에 동기부여를 받지 않는 사람들 말입니다.
이 사람들의 동기는 멋진 수학과 과학인데요.
JS: 저도 그렇길 바랍니다.
하지만 일부는 돈때문이겠죠.
CA: 많은 돈을 벌지요.
JS: 아무도 돈때문에 오는건 아니라고 말을 못하겠습니다.
많은 친구들이 돈때문에 왔습니다.
하지만 역시 재미있어서 온 것이기도 합니다.
CA: 여기에서 머신러닝(Machine Learning)이 한 역할은 무엇인가요?
JS: 어떤 면에서, 저희가 한 것은 머신러닝이죠.
많은 데이터를 보고 더욱 더 개선될 때 까지
서로 다른 예상전략을 시뮬레이션 하는겁니다.
꼭 피드백을 받을 필요는 없지만
작동했습니다.
CA: 이런 예상전략들은 가공하기 힘들고 예측하기도 힘들텐데요.
제 말은, 모든 걸 들여다 봤다는 거죠?
날씨, 치마길이, 정치적 견해 등등
JS: 치마길이를 시도해본 적은 없습니다만.
CA: 그럼 어떤 걸요?
JS: 음, 전부다요.
곡물양, 물론 햄길이는 아닙니다.
날씨, 년간 리포트,
분기 리포트, 역사 데이터, 뭐든지 한번 말해보세요.
저희는 하루에 테라바이트의 정보를 처리합니다.
이것들을 저장하고, 조정해서 분석을 할 수 있게 만듭니다.
그리고 특이점들을 찾습니다.
효율적 시장이론이
맞지않는 특이점을 찾는 겁니다.
CA: 하지만 어떤 특이점들이 단순히 무작위일수도 있지 않나요.
이상한 특이점들을 보고 언제 서로 연결이 되는지
아는게 비밀인가요?
JS: 어떤 특이점은 무작위일수도 있습니다.
하지만, 자료를 충분히 갖기고 있다면 무작위가 아니라는걸 알 수 있습니다.
당신은 어떤 특이점이 충분히 오랜 기간 지속되고
무작위일 가능성은 그렇게 높지 않다는걸 알 수 있습니다.
시간이 지나면서 이런 특이점은 점차 없어지고 씻겨 내려갈 겁니다.
따라서 비지니스의 꼭대기에서 흐름을 다 알아야 합니다.
CA: 많은 사람들은 헤지펀드를 보고 매우 놀랍니다.
얼마나 많은 부가 여기서 창출되는지
얼마나 많은 인재들이 여기로 흘러가는지에 대해서요.
이런 헤지펀드나 일반적인 금융업계에 대해 우려를 하시는지요?
금융업이 폭주기관차라든가 아니면
불평등을 가중시킨다든가 말이죠.
헤지펀드계에서 무슨일이 일어나고 있는지 말씀해 주시겠습니까?
JS: 지난 3,4년간
헤지펀드들은 특별히 실적이 좋지 않았습니다.
저희는 괜찮았지만
전반적인 헤지펀드는 그렇게 좋지 못했습니다.
모두가 알다시피 주식시장이 상승하고
수익률이 오르면서
지난 5년, 6년간 생긴 어마어마한 부는
헤지펀드에 의해 생긴게 아닙니다.
이건 다른 얘기지만 사람들이 저에게 "헤지펀드가 뭐예요"라고 물으면
저는 1과 20이라고 말합니다.
뭐 지금은 2와 20 이겠네요.
2%의 고정수수료과 수익금의 20%를 말합니다.
헤지펀드들은 모두 다릅니다.
CA: 당신은 이것보다 더 많은 수수료를 부과한다는 말이 있던데요.
JS: 한때는 저희가 세계에서 가장 높은 수수료를 부과했었죠.
4% 그리고 44%를 부과했습니다.
CA: 4와 44라.
4%의 고정수수료와 44%의 수익금이죠.
그런데도 투자자들에게 엄청난 돈을 안겨 주셨죠.
JS: 많이 돌려줬죠. 맞습니다.
사람들이 "뭐 이렇게 높은 수수료가 다있어?" 라고 화를 내면
"좋아요, 그럼 돈을 빼시면 됩니다." 라고 했습니다.
그럼 "아니요. 어떻게 돈을 더 벌수있죠?" 라고 하더군요
(웃음)
하지만 말씀드렸다시피 시기가 되면
모든 투자자들의 주식을 사들였습니다.
CA: 하지만 많은 다른 문제들과 달리
헤지 펀드가 세계의 많은 수학자들과 인재들을
끌어들이는데 대해 걱정을 해야하지 않을까요?
JS: 글쎄요, 그렇게 보진 않습니다.
저희는 천문학자, 물리학자 같은 사람들을 고용합니다.
크게 걱정할 필요는 없다고 봅니다.
아직까지 작은 규모의 산업입니다.
사실, 과학을 투자업계에 들이는건
이 업계에 좋은 일이긴 합니다.
불확실성을 줄이고 유동성을 늘이죠
이익은 더 줄어듭니다. 왜냐하면 사람들이 그렇게 하고 있거든요.
그러니 아인슈타인이 가서 헤지펀드를 시작할 거라고 우려하지는 않습니다.
CA: 당신은 이제 투자업계의 중간자에서 벗어나
실제 투자를 하고 계신데요.
바로 미국 전역에서 수학을 부흥시키고 계십니다.
여기 부인, 매릴린이 보이네요.
부인과 함께 인도적 문제 해결에 노력하고 계신데요.
그것에 대해 말씀해 주시죠.
JS: 음, 매릴린이 시작했죠.
저기 위에 있네요 아름다운 부인이죠.
20년전에 재단을 설립했어요.
94년에요.
저는 93년이라고 우기지만 부인은 94년이라고 하더군요.
하지만 두 해중 하나겠죠 뭐.
(웃음)
저희는 단지 기부를 좀 더 편하게 하기 위해 재단을 설립했습니다.
부인이 재무같은 것을 담당했었죠.
사실, 당시에는 어떤 비젼같은게 없었습니다. 하지만 점차 비젼이 생기기 시작했죠.
수학, 과학과 기초연구에 집중하자는 것이었습니다.
그게 우리가 해 오고 있는 일입니다.
저는 6년전에 르네상스를 그만두고 재단에서 일하기 시작했습니다.
그게 저희가 하는 일입니다.
CA: "미국을 위한 수학 재단"은 기본적으로
미국전역의 수학교사들에게 투자를 하고 있습니다.
이들에게 추가적인 수입을 주고 계시고 그리고 지원과 코칭도 하고 계시죠.
그리고 이를 더욱 효과적이고
교사들이 동기부여를 받도록 하고 계십니다.
JS: 예, 나쁜 선생들을 두들겨 패는 대신에요.
지금까지 교육계 전반에 걸쳐 사기문제가 대두되어 왔습니다.
특히 수학과 과학이 그렇죠.
우리는 좋은 교사들을 발굴해서 자격을 주고
년 15,000불의 추가적인 수입을 주고 있습니다.
현재 뉴욕 공립학교의 수학, 과학 교사 800명을 지원하고 있습니다.
핵심 중 하나죠.
이 사람들은 매우 강한 자부심을 가지고 있고
교육계에 계속 있을겁니다.
내년에는, 1,000명이 될겁니다.
이건 뉴욕시 공립학교 수학과학교사의 10%에 해당하는 숫자입다.
(박수)
CA: 짐, 여기 당신이 지원하는 또 다른 프로젝트가 있습니다.
생명의 기원에 관한 연구인데요.
여기 이게 뭔가요?
JS: 이건 잠시만 아껴두도록 할게요.
조금 있다 이것에 대해 말씀드리겠습니다.
생명의 기원은 정말 매력적인 주제입니다.
우리는 어떻게 여기에 왔나?
글쎄요, 여기엔 두 가지 질문이 있습니다.
하나는 지질학 요소에서 생물학적 요소로 가는 길이 무엇이냐는 겁니다.
어떻게 여기에 왔냐의 문제죠.
또 다른 질문은 "우리는 무엇과 함께 시작했는가." 입니다.
이 과정에서 무슨 물질들이 작용을 했을까요?
이 두 가지는 매우 흥미로운 질문들입니다.
첫 질문은 지질에서 RNA같은 것으로 가는 지리한 과정입니다.
어떻게 작용한걸까 이고
다른 질문은 무엇과 함께 작용할까의 질문입니다.
우리가 생각하는 것 이상이죠.
저기 찍혀 있는 건 새로 생성되고 있는 별입니다.
천 억개의 별이 있는 우리 은하계는
매년 새로운 별이 두 개씩 탄생합니다.
왜인지는 묻지 마세요, 어쨌든 생성되고 있으니까요
이 별들이 안정화 하는데는 100만년이 걸립니다.
안정적인 상태에서
2백만개의 별들이 지금 이 순간에도 형성되고 있습니다.
저건 안정화 단계에 있는 별입니다.
그리고 수 많은 쓰레기들이 주위를 선회하고 있습니다.
바로 먼지와 물질들이죠.
어쩌면 태양계를 형성하거나, 다른 형태를 일수도 있습니다.
하지만 중요한 것은
형성중인 별주변을 도는 이 먼지속에서
많은 유기분자들을 발견했다는 겁니다.
메탄뿐아니라 포름알데히드, 시안화물 등
생명의 기본구조물들을 발견했습니다.
따라서 이 물질들은 평범한 물질일 수 있습니다.
그리고 우주를 돌고있는 수많은 행성들이 바로
이 생명을 구성하는 물질들과 함께 생성될 수도 있다는 거죠
그럼 우주 어딘가에 생명체가 살 수도 있다는 말일까요?
아마도요.
하지만 이 질문은 미약한 물질단계에서
생명에 이르는 것이 얼마나 힘든 과정이냐는 겁니다.
대부분의 유기물질은 황량한 행성으로 그냥 떨어지겠지요.
CA: 그러니까 개인적으로
우리가 어디에서 왔고, 어떻게 생명이 생겼는지에 대한
질문에 해답을 찾는것 이것이 당신이 바라는 것이군요.
JS: 예 맞습니다.
이 과정이 너무나 힘들어 불가능하다면
우리가 어떻게 시작되었는지와 상관없이 우주에서 생명은 우리 하나일 겁니다.
하지만 우주를 떠다니는 이런 유기물 먼지들을 봤을 때
저 바깥에는 많은 외계인 친구들이 있을 수 있습니다.
어주 멋진 일이죠.
CA: 짐, 몇년전 엘런 머스크와 이야기를 나눌 기회가 있었는데요.
제가 성공의 비결이 뭐냐고 물은 적이 있습니다.
그는 물리학을 중요시해라 라고 하더군요.
말씀하시는 걸 들으니 바로 당신의 인생과 함께한
수학을 중요하게 생각하라는 걸로 들리네요.
수학은 당신에게 엄청난 부를 안겨주었고
지금은 미국 전역의 수많은 아이들의 미래에 투자를 하고계시죠.
과학이 실제로 통할까요?
수학이 실제로 통할까요?
JS: 수학은 확실히 통합니다. 수학은 통해요.
즐기고 있습니다.
매릴린과 함께 일하면서 재능을 나누는 것은 아주 즐거운 일입니다.
CA: 지식을 진지하게 받아들이면서훨씬 많은 것을
그것으로 부터 얻을수 있다는 생각은 저에게 큰 영감을 주었습니다.
당신의 멋진 인생이야기와 TED에 와주셔서 감사드립니다.
감사합니다.
여러분 짐 사이먼스였습니다!
(박수)