0:00:00.817,0:00:03.671
Chris Anderson: [br]O senhor é um fenómeno da matemática.

0:00:03.671,0:00:06.959
Era muito novo, quando ensinou[br]em Harvard e no MIT.

0:00:06.959,0:00:09.283
Depois foi chamado pela NSA.

0:00:09.464,0:00:11.058
Como é que foi isso?

0:00:11.207,0:00:15.170
Jim Simons: Bem a NSA,[br]a National Security Agency,

0:00:15.170,0:00:17.553
não me chamou, propriamente.

0:00:17.553,0:00:21.989
Tinham uma operação em Princeton,[br]onde contratavam matemáticos

0:00:21.989,0:00:25.305
para atacar códigos secretos[br]e coisas como essas.

0:00:25.305,0:00:27.336
Eu sabia que eles existiam.

0:00:27.336,0:00:29.545
Tinham uma política muito boa

0:00:29.545,0:00:33.409
porque dispúnhamos de metade do tempo[br]para a nossa matemática

0:00:33.409,0:00:37.137
e, pelo menos, metade do nosso tempo[br]a trabalhar nessas coisas.

0:00:37.559,0:00:39.403
E pagavam muito bem.

0:00:39.403,0:00:42.108
Era uma oportunidade irresistível.

0:00:42.282,0:00:44.064
Portanto, fui para lá.

0:00:44.068,0:00:46.570
- O senhor era um decifrador de códigos.[br]- Pois era.

0:00:46.570,0:00:49.367
- Até ser despedido.[br]- Pois, fui despedido, sim.

0:00:49.718,0:00:52.713
- Como é que isso aconteceu?[br]- Como é que aconteceu?

0:00:53.611,0:00:58.747
Fui despedido porque estava a decorrer[br]a Guerra do Vietname

0:00:58.747,0:01:04.379
e o chefão dos chefes da minha organização[br]era um grande adepto da guerra

0:01:04.379,0:01:08.798
e escreveu um artigo no New York Times,[br]na primeira página da revista

0:01:08.798,0:01:11.062
sobre como podíamos ganhar no Vietname.

0:01:11.062,0:01:14.225
Eu não gostava daquela guerra. [br]Achava que era uma guerra estúpida.

0:01:14.225,0:01:16.724
Escrevi uma carta ao Times,[br]que eles publicaram,

0:01:16.724,0:01:20.552
dizendo que nem toda a gente[br]que trabalhava para Maxwell Taylor,

0:01:20.552,0:01:25.132
— se é que alguém se lembra do nome dele —[br]concordava com a opinião dele.

0:01:25.553,0:01:27.381
E dava a minha opinião...

0:01:27.381,0:01:29.439
CA: Oh, ok. Calculo que isso...

0:01:29.439,0:01:32.068
JS: ... que era diferente [br]da do general Taylor.

0:01:32.068,0:01:34.238
Mas, afinal, ninguém comentou nada.

0:01:34.238,0:01:37.673
Depois, eu tinha 29 anos nessa altura,[br]apareceu-me um miúdo

0:01:37.673,0:01:40.945
que disse que era "freelancer"[br]da revista Newsweek,

0:01:40.945,0:01:43.500
queria entrevistar-me e perguntou-me

0:01:43.500,0:01:46.320
o que é que eu estava a fazer[br]quanto à minha opinião.

0:01:46.320,0:01:50.099
Eu disse-lhe: [br]"Agora, faço sobretudo matemática,

0:01:50.099,0:01:53.556
"e, quando a guerra acabar,[br]vou continuar a fazer isso".

0:01:54.123,0:01:57.218
Depois, fiz a única coisa inteligente[br]naquele dia.

0:01:57.218,0:02:00.783
Disse ao meu chefe local[br]que tinha dado aquela entrevista

0:02:00.783,0:02:02.652
e ele disse: "O que é que disseste?"

0:02:02.652,0:02:04.392
E eu disse-lhe o que tinha dito.

0:02:04.392,0:02:06.671
E ele disse: "Tenho que falar com Taylor".

0:02:06.671,0:02:09.122
Ligou para Taylor e demorou 10 minutos.

0:02:09.122,0:02:11.318
Fui despedido cinco minutos depois.

0:02:11.590,0:02:12.842
CA: Ok.

0:02:12.842,0:02:14.257
JS: Mas não foi mau de todo.

0:02:14.257,0:02:16.764
CA: Não foi mau, porque o senhor[br]foi para Stony Brook

0:02:16.764,0:02:19.911
e avançou na sua carreira de matemático.

0:02:19.911,0:02:22.337
Começou a trabalhar com este homem.

0:02:22.337,0:02:23.915
Quem é ele?

0:02:24.352,0:02:25.794
JS: Oh, é Chern.

0:02:25.794,0:02:29.072
Chern foi um dos grandes [br]matemáticos do século.

0:02:29.072,0:02:34.149
Conheci-o quando eu estava[br]a fazer a licenciatura em Berkeley.

0:02:34.373,0:02:36.064
Eu tinha umas ideias,

0:02:36.068,0:02:38.555
mostrei-lhas e ele gostou delas.

0:02:38.555,0:02:45.185
Em conjunto, fizemos esse trabalho[br]como podemos ver ali em cima.

0:02:45.189,0:02:46.779
Lá está ele.

0:02:47.198,0:02:50.934
CA: Levou-os a publicarem em conjunto [br]um documento famoso.

0:02:50.934,0:02:54.066
Pode explicar-nos que trabalho foi esse?

0:02:55.198,0:02:56.466
JS: Não.

0:02:56.466,0:02:58.484
(Risos)

0:02:58.706,0:03:01.300
JS: Quer dizer, posso explicá-lo[br]a algumas pessoas...

0:03:01.300,0:03:03.169
(Risos)

0:03:03.169,0:03:05.317
CA: Que tal explicá-lo aqui?

0:03:05.317,0:03:08.010
JS: ... mas não a muitas pessoas, não.

0:03:09.144,0:03:11.978
CA: O senhor disse-me[br]que tinha a ver com esferas

0:03:11.982,0:03:13.954
por isso, podemos começar por aí.

0:03:13.954,0:03:17.498
JS: Pois disse, [br]em relação a esse trabalho,

0:03:17.498,0:03:20.732
disse que tinha a ver com isso[br]mas, antes de lá chegarmos,

0:03:20.732,0:03:24.476
aquele trabalho era boa matemática.

0:03:24.476,0:03:27.502
Senti-me muito satisfeito com isso[br]e Chern também.

0:03:28.420,0:03:32.086
Até deu início a um subcampo[br]que está agora florescente.

0:03:32.638,0:03:38.182
Mas, o mais interessante,[br]é que aplicou-se à física,

0:03:38.182,0:03:42.381
uma coisa de que nem suspeitávamos,[br]pelo menos eu não sabia nada de física,

0:03:42.381,0:03:45.307
e penso que Chern também[br]tinha muita dificuldade.

0:03:45.637,0:03:48.734
Cerca de 10 anos depois [br]de ter sido publicado o documento,

0:03:48.734,0:03:53.328
um tipo chamado Ed Witten, em Princeton,[br]começou a aplicá-lo à teoria das cordas

0:03:53.328,0:03:58.124
e os russos começaram a aplicá-lo[br]ao que se chama a "matéria condensada".

0:03:58.124,0:04:02.881
Atualmente, essas coisas chamadas [br]invariantes Chern-Simons

0:04:02.881,0:04:04.770
espalharam-se pela física.

0:04:04.770,0:04:06.228
Foi assombroso.

0:04:06.228,0:04:07.997
Nós não sabíamos física.

0:04:07.997,0:04:10.788
Nunca me passou pela cabeça[br]que ia ser aplicado na física.

0:04:10.788,0:04:14.410
Mas a matemática é assim,[br]nunca se sabe onde vai parar.

0:04:14.410,0:04:16.126
CA: Isso é incrível.

0:04:16.126,0:04:20.304
Temos estado a falar de como a evolução [br]modela o espírito humano

0:04:20.308,0:04:22.936
que pode aperceber-se ou não da verdade.

0:04:22.936,0:04:26.193
O senhor aparece[br]com uma teoria matemática,

0:04:26.193,0:04:28.065
sem saber nada de física,

0:04:28.065,0:04:30.737
e descobre, 20 anos depois,[br]que ela está a ser aplicada

0:04:30.737,0:04:33.632
para descrever com profundidade[br]o mundo físico.

0:04:33.632,0:04:36.109
- Como é que isso pode acontecer?[br]- Sabe-se lá.

0:04:36.349,0:04:38.334
(Risos)

0:04:38.849,0:04:42.179
Mas há um físico famoso, chamado Wigner,

0:04:42.179,0:04:47.561
que escreveu um ensaio sobre[br]a absurda eficácia da matemática.

0:04:47.895,0:04:51.797
Não se sabe como, esta matemática,[br]que está enraizada no mundo real,

0:04:51.797,0:04:56.656
— aprendemos a contar, a medir,[br]toda a gente faz isso —

0:04:56.656,0:04:58.720
floresce por si mesma.

0:04:58.976,0:05:02.297
E, com frequência,[br]produz resultados inesperados.

0:05:02.297,0:05:04.591
A relatividade geral é um exemplo desses.

0:05:04.591,0:05:07.892
Minkowski tinha aquela geometria[br]e Einstein percebeu:

0:05:07.892,0:05:11.723
"Ei! É mesmo a coisa em que posso [br]encaixar a relatividade geral".

0:05:11.723,0:05:14.619
Portanto, nunca se sabe. É um mistério.

0:05:15.056,0:05:16.563
É um mistério.

0:05:16.563,0:05:19.623
CA: Isto é uma peça matemática[br]muito engenhosa.

0:05:19.623,0:05:21.169
Fale-nos dela.

0:05:21.169,0:05:27.207
JS: Bem, é uma bola, é uma esfera,[br]e tem uma rede em volta dela,

0:05:27.207,0:05:29.414
está a ver, aqueles quadrados.

0:05:30.697,0:05:35.643
O que vou mostrar aqui[br]foi observado inicialmente por Euler,

0:05:35.643,0:05:38.191
o grande matemático, no século XVIII.

0:05:38.423,0:05:43.444
A pouco e pouco, foi-se tornando [br]num importante campo da matemática:

0:05:43.444,0:05:46.152
a topologia algébrica, a geometria.

0:05:47.039,0:05:51.443
Aquele documento [br]ali em cima assenta nisto.

0:05:51.443,0:05:53.491
Portanto, a coisa é esta:

0:05:53.491,0:05:57.917
tem 8 vértices, 12 arestas, 6 faces.

0:05:57.917,0:05:59.475
Se olharmos para as diferenças

0:05:59.475,0:06:01.750
— os vértices menos as arestas,[br]mais as faces —

0:06:01.750,0:06:03.107
obtemos dois.

0:06:03.107,0:06:05.270
Ok, dois. É um número bonito.

0:06:05.270,0:06:09.322
Esta é outra maneira de fazer o mesmo.[br]Estes são triângulos que a cobrem.[br]

0:06:09.322,0:06:13.243
Há 12 vértices e 30 arestas,

0:06:14.387,0:06:18.102
20 faces — 20 triângulos.

0:06:18.576,0:06:23.197
Os vértices, menos as arestas, [br]mais as faces também é igual a dois.

0:06:23.197,0:06:26.238
Na realidade, podemos fazer isto,[br]seja como for,

0:06:26.238,0:06:29.520
cobrir esta coisa com todo o tipo[br]de polígonos e triângulos

0:06:29.520,0:06:30.954
e misturá-los.

0:06:30.954,0:06:34.537
Calculamos os vértices menos as arestas,[br]mais as faces, obtemos sempre dois.

0:06:34.537,0:06:36.502
Esta é uma configuração diferente.

0:06:36.502,0:06:40.020
Isto é um toro,[br]parece a superfície de um "donut":

0:06:40.020,0:06:45.838
16 vértices, cobertos por estes retângulos,[br]32 arestas, 16 faces.

0:06:45.838,0:06:47.278
[V - A + F = 0]

0:06:47.278,0:06:51.173
Dá sempre o resultado zero,[br]vértices, menos arestas, mais faces

0:06:51.173,0:06:55.247
Sempre que cobrimos um toro[br]com quadrados ou triângulos

0:06:55.247,0:06:59.006
ou qualquer coisa dessas,[br]vamos obter zero.

0:07:00.514,0:07:03.244
Isto chama-se a característica de Euler.

0:07:03.244,0:07:06.377
É aquilo a que se chama [br]uma invariante topológica.

0:07:06.849,0:07:08.195
É espantosa.

0:07:08.195,0:07:10.860
Façamos o que fizermos,[br]obtemos sempre a mesma resposta.

0:07:10.860,0:07:17.183
Portanto, este foi o primeiro impulso,[br]em meados do século XVIII,

0:07:17.183,0:07:20.976
num assunto que agora[br]se chama topologia algébrica.

0:07:20.976,0:07:24.003
CA: O seu trabalho foi agarrar[br]numa ideia dessas

0:07:24.003,0:07:26.846
e transformá-la numa teoria[br]de dimensão mais elevada,

0:07:26.846,0:07:29.798
em objetos de maior dimensão[br]e descobrir novas invariantes?

0:07:29.798,0:07:33.245
JS: Foi. Já havia invariantes[br]de maior dimensão:

0:07:34.219,0:07:38.706
as classes de Pontryagin,[br]as classes de Chern.

0:07:38.706,0:07:42.278
Havia um punhado[br]desses tipos de invariantes.

0:07:42.278,0:07:46.467
Eu tentei trabalhar num deles

0:07:46.467,0:07:50.647
e criar um modelo envolvendo[br]uma combinação de elementos,

0:07:50.647,0:07:53.720
em vez da forma[br]como era feito habitualmente.

0:07:53.720,0:07:58.273
Isso levou a este trabalho[br]e descobrimos coisas novas.

0:07:58.273,0:08:00.948
Mas se não fosse o Sr. Euler

0:08:01.612,0:08:05.633
— que escreveu quase 70 volumes[br]de matemática,

0:08:05.633,0:08:08.757
teve 13 filhos que, segundo parece,

0:08:08.757,0:08:12.157
brincavam nos joelhos dele, [br]enquanto ele escrevia —

0:08:14.068,0:08:19.748
se não fosse o Sr. Euler, [br]talvez não houvesse estas invariantes.

0:08:20.157,0:08:24.254
CA: Bem, isso, pelo menos, deu-nos [br]um pequeno perfume desse espírito notável.

0:08:24.804,0:08:26.797
Falemos da Renaissance.

0:08:26.797,0:08:28.801
Com o seu espírito espantoso

0:08:28.801,0:08:32.371
e, dado ter sido decifrador [br]de códigos na NSA,

0:08:32.371,0:08:35.590
o senhor começou a decifrar códigos[br]na indústria financeira.

0:08:35.590,0:08:39.044
Penso que o senhor não deve ter[br]acreditado numa teoria de mercado eficaz.

0:08:39.044,0:08:41.665
De certo modo, [br]o senhor descobriu uma forma

0:08:41.665,0:08:44.725
de criar lucros espantosos [br]durante 20 anos.

0:08:44.725,0:08:46.470
Segundo me explicaram,

0:08:46.470,0:08:49.903
o espantoso é que o senhor não se limitou[br]à dimensão dos lucros,

0:08:49.903,0:08:53.800
o senhor assumiu-os com uma volatilidade[br]e um risco surpreendentemente baixos,

0:08:53.800,0:08:56.028
em comparação [br]com outros fundos de cobertura.

0:08:56.028,0:08:58.061
Como é que conseguiu isso, Jim?

0:08:58.061,0:09:02.242
JS: Consegui-o, reunindo [br]um grupo espantoso de pessoas.

0:09:02.242,0:09:06.402
Quando comecei a negociar, eu estava[br]a ficar um pouco cansado da matemática.

0:09:06.402,0:09:10.149
Estava a aproximar-me dos 40 anos,[br]tinha pouco dinheiro.

0:09:10.149,0:09:13.062
Comecei a negociar e saí-me muito bem.

0:09:13.063,0:09:15.871
Ganhei muito dinheiro, puramente à sorte.

0:09:15.871,0:09:17.641
Acho que foi puramente à sorte.

0:09:17.641,0:09:20.074
De certeza que não foi[br]com nenhum modelo matemático.

0:09:20.074,0:09:23.729
Mas, ao olhar para os dados,[br]ao fim de um tempo, percebi:

0:09:23.729,0:09:26.276
parece que há aqui qualquer estrutura.

0:09:26.276,0:09:29.897
Contratei matemáticos[br]e começámos a fazer modelos.

0:09:29.897,0:09:34.316
o tipo de coisas que tínhamos feito [br]no Instituto para Análise da Defesa, o IDA

0:09:34.316,0:09:37.143
Concebemos um algoritmo,[br]testamo-lo num computador.

0:09:37.143,0:09:39.523
Funciona? Não funciona? Etc.

0:09:39.523,0:09:41.572
CA: Podemos dar uma vista de olhos nisso?

0:09:41.572,0:09:45.587
Porque temos aqui [br]um gráfico vulgar de um bem qualquer

0:09:46.487,0:09:50.152
Olho para ele e digo:[br]"Isto é aleatório, sobe e desce,

0:09:50.152,0:09:53.594
"talvez uma leve tendência para cima,[br]ao longo daquele período de tempo".

0:09:53.594,0:09:55.911
Como é possível negociar,[br]a olhar para aquilo

0:09:55.911,0:09:58.325
e ver qualquer coisa[br]que não seja apenas aleatório?

0:09:58.325,0:10:01.432
JS: Antigamente [br]— este é o tipo de gráfico de antigamente —

0:10:01.432,0:10:05.820
os bens ou as divisas[br]tinham uma evolução tendencial.

0:10:05.820,0:10:08.583
Não propriamente a tendência[br]muito ténue que aqui vemos,

0:10:08.583,0:10:11.723
mas uma tendência por períodos.

0:10:11.723,0:10:15.669
Se eu decidir que vou prever hoje

0:10:15.669,0:10:19.091
segundo o movimento médio[br]dos últimos 20 dias,

0:10:20.655,0:10:24.062
talvez seja uma boa previsão,[br]e eu ganhe dinheiro.

0:10:24.062,0:10:29.414
Na realidade, há uns anos, [br]esse sistema podia funcionar,

0:10:29.418,0:10:31.699
não de forma impecável, mas funcionava.

0:10:31.699,0:10:34.612
Ganhava-se dinheiro, perdia-se dinheiro,[br]ganhava-se dinheiro.

0:10:34.612,0:10:36.984
Mas era uma questão de dias num ano

0:10:36.984,0:10:40.829
e ganhávamos algum dinheiro, [br]durante esse período.

0:10:41.544,0:10:44.542
É um sistema muito baseado em indícios.

0:10:44.542,0:10:48.114
CA: Portanto, o senhor testava uma série[br]de tendências ao longo do tempo

0:10:48.114,0:10:50.534
e via se, por exemplo,

0:10:50.538,0:10:54.379
a tendência de 10 dias, ou de 15 dias,[br]era prenúncio do que aconteceria a seguir.

0:10:54.379,0:11:00.535
JS: Claro, nós tentávamos tudo isso[br]e víamos qual funcionava melhor.

0:11:01.515,0:11:05.035
O acompanhamento das tendências[br]funcionou otimamente nos anos 60

0:11:05.035,0:11:07.261
e esteve mais ou menos bem nos anos 70.

0:11:07.261,0:11:09.168
Nos anos 80, já não resultava.

0:11:09.168,0:11:11.799
CA: Porque já toda a gente sabia disso.

0:11:11.799,0:11:15.055
Como é que conseguiu passar[br]à frente da multidão?

0:11:15.055,0:11:21.228
JS: Passámos à frente da multidão,[br]descobrindo outras abordagens,

0:11:21.228,0:11:24.153
abordagens de prazo mais curto,[br]em certa medida.

0:11:25.107,0:11:28.594
A coisa era reunir uma tremenda [br]quantidade de dados

0:11:28.594,0:11:31.426
— e, naquela altura, era tudo feito à mão.

0:11:32.080,0:11:35.606
Íamos ao Federal Reserve e copiávamos[br]histórias de taxas de juros

0:11:35.606,0:11:38.865
e coisas dessas, [br]porque não existiam computadores.

0:11:38.865,0:11:40.722
Tínhamos montes de dados

0:11:40.722,0:11:44.686
e pessoas muito inteligentes, [br]a chave era essa.

0:11:45.463,0:11:49.619
Eu não sabia como contratar pessoas [br]para as negociações fundamentais.

0:11:49.619,0:11:52.878
Contratei algumas — umas faziam dinheiro,[br]outras não faziam dinheiro.

0:11:52.878,0:11:54.882
Não podia negociar assim.

0:11:54.882,0:11:57.068
Mas sabia como contratar cientistas,

0:11:57.068,0:11:59.991
porque tenho algum faro nesse campo.

0:11:59.991,0:12:02.223
Foi o que fizemos.

0:12:02.223,0:12:05.238
A pouco e pouco, os modelos [br]foram ficando cada vez melhores,

0:12:05.238,0:12:07.127
cada vez melhores.

0:12:07.127,0:12:10.235
CA: Tem o mérito de ter feito[br]uma coisa espantosa na Renaissance,

0:12:10.235,0:12:12.640
criar essa cultura, esse grupo de pessoas,

0:12:12.640,0:12:16.356
que não eram só "mercenários"[br]que se iriam embora só por dinheiro.

0:12:16.356,0:12:19.872
A motivação delas era fazer[br]matemática e ciência excitantes.

0:12:19.872,0:12:22.459
JS: Eu tinha esperança[br]que isso acontecesse.

0:12:22.459,0:12:25.537
Mas também era por dinheiro.

0:12:25.537,0:12:27.400
CA: Elas ganharam muito dinheiro.

0:12:27.400,0:12:29.901
JS: Não posso dizer [br]que ninguém veio por dinheiro.

0:12:29.901,0:12:31.982
Acho que muitos deles vieram por dinheiro.

0:12:31.982,0:12:34.193
Mas também vieram porque ia ser divertido.

0:12:34.193,0:12:37.335
CA: Que papel desempenhou [br]a aprendizagem de máquinas em tudo isso?

0:12:37.335,0:12:40.513
JS: Em certo sentido, o que fizemos[br]foi aprendizagem de máquinas.

0:12:41.119,0:12:47.260
Olhamos para uma data de dados e tentamos[br]simular diferentes esquemas de previsão,

0:12:47.260,0:12:49.636
até sermos cada vez melhores nisso.

0:12:49.636,0:12:53.277
Não havia propriamente um "feedback"[br]na forma como fazíamos,

0:12:53.277,0:12:55.680
mas funcionava.

0:12:56.150,0:13:00.013
CA: Então, esses diferentes esquemas [br]de previsão podem ser inesperados.

0:13:00.013,0:13:02.177
Ou seja, vocês olhavam para tudo, não era?

0:13:02.177,0:13:05.758
Olhavam para o tempo, para o comprimento[br]das saias, para a opinião pública.

0:13:05.758,0:13:08.559
JS: Bem, essa do comprimento das saias[br]não experimentámos.

0:13:08.559,0:13:10.510
CA: Que tipo de coisas?

0:13:10.510,0:13:12.012
JS: Tudo.

0:13:12.012,0:13:15.900
Tudo servia para alimentar a máquina,[br]exceto o comprimento das bainhas.

0:13:16.852,0:13:19.272
O tempo, os relatórios anuais,

0:13:19.272,0:13:23.532
os relatórios trimestrais, [br]os dados históricos, os volumes, etc.

0:13:23.532,0:13:25.363
Tudo e mais alguma coisa.

0:13:25.363,0:13:27.758
Obtínhamos "terabytes" de dados [br]todos os dias.

0:13:27.758,0:13:32.446
Não os púnhamos de lado, manipulávamo-los[br]e preparávamo-los para análise.

0:13:33.166,0:13:34.978
Procurávamos anomalias.

0:13:34.978,0:13:37.145
Conforme você disse,

0:13:37.145,0:13:40.511
víamos se a hipótese do mercado eficaz[br]não estava correta.

0:13:40.511,0:13:43.842
CA: Mas qualquer anomalia podia ser[br]apenas uma coisa aleatória.

0:13:43.842,0:13:47.454
O segredo é procurar apenas [br]múltiplas anomalias estranhas

0:13:47.458,0:13:49.466
e ver como elas se alinham?

0:13:49.466,0:13:52.521
JS: Qualquer anomalia[br]pode ser uma coisa aleatória.

0:13:52.521,0:13:55.684
Mas, se tivermos dados suficientes,[br]podemos dizer se não é.

0:13:55.684,0:14:00.518
Se encontrarmos uma anomalia persistente[br]durante tempo suficiente,

0:14:00.518,0:14:05.527
a probabilidade de ser aleatória [br]é muito baixa.

0:14:05.527,0:14:08.353
Mas se essas coisas desaparecem[br]após algum tempo,

0:14:08.353,0:14:10.933
as anomalias são postas de lado.

0:14:10.933,0:14:13.403
Temos que nos manter sempre[br]atentos aos negócios.

0:14:13.403,0:14:16.789
CA: Muita gente olha agora para a[br]indústria dos fundos de cobertura

0:14:16.789,0:14:19.971
e sente-se chocada

0:14:19.971,0:14:22.547
pela quantidade de riqueza que gera

0:14:22.547,0:14:24.806
e quanto talento consome.

0:14:25.523,0:14:29.719
Sente-se preocupado com esta indústria

0:14:29.719,0:14:32.017
e com a indústria financeira, em geral?

0:14:32.017,0:14:34.745
Por estar numa espécie [br]de corrida desenfreada

0:14:34.745,0:14:38.789
que, sei lá, ajuda [br]a aumentar a desigualdade?

0:14:38.789,0:14:42.964
Como defenderia o que está a acontecer?

0:14:42.964,0:14:45.376
JS: Penso que, nos últimos [br]três ou quatro anos,

0:14:45.376,0:14:48.073
os fundos de cobertura[br]não têm estado especialmente bem.

0:14:48.073,0:14:49.497
Nós temos estado bem,

0:14:49.497,0:14:53.482
mas a indústria dos fundos de cobertura,[br]no seu conjunto, não tem estado muito bem.

0:14:53.482,0:14:57.818
O mercado de ações tem andado sobre rodas,[br]como toda a gente sabe,

0:14:57.818,0:15:01.427
e os rácios preços-rendimentos[br]têm aumentado.

0:15:01.427,0:15:04.334
Portanto, uma grande parte da riqueza[br]que tem sido criada

0:15:04.334,0:15:07.818
nos últimos cinco ou seis anos,[br]não foi criada pelos fundos de cobertura.

0:15:08.458,0:15:11.779
As pessoas perguntam-me:[br]"A como está o fundo de cobertura?"

0:15:11.779,0:15:14.013
E eu dizia: "Está a 1,20".

0:15:14.013,0:15:17.593
Ou seja — agora está a 2,20 —

0:15:17.593,0:15:20.970
é 2% de taxa fixa, com 20% de lucros.

0:15:20.970,0:15:23.786
Os fundos de cobertura[br]são um tipo de criaturas diferentes.

0:15:23.786,0:15:27.179
CA: Consta que o senhor cobra taxas [br]um pouco mais altas do que isso.

0:15:27.179,0:15:30.600
JS: Nós cobrámos as taxas mais altas [br]do mundo, em determinada altura.

0:15:30.600,0:15:33.654
A 5,44, foi quanto cobrámos.

0:15:33.654,0:15:35.332
CA: A 5, 44.

0:15:35.332,0:15:38.440
Portanto, 5% fixos e 44% de ganhos.

0:15:38.440,0:15:41.317
Mesmo assim, os vossos investidores[br]ganharam imenso dinheiro.

0:15:41.317,0:15:42.823
JS: Sim, fizemos bons lucros.

0:15:42.823,0:15:46.057
As pessoas ficavam loucas:[br]"Como é que podem cobrar taxas tão altas?"

0:15:46.057,0:15:47.808
Eu dizia: "Ok, podem ir-se embora".

0:15:47.808,0:15:50.630
Mas as pessoas diziam:[br]"Como é que posso ganhar mais?"

0:15:50.630,0:15:52.088
(Risos)

0:15:52.088,0:15:54.512
Mas, a certa altura[br]— acho que já lhe disse isso —

0:15:54.512,0:15:59.301
comprámos tudo aos investidores[br]porque há uma capacidade para o fundo.

0:15:59.301,0:16:02.689
CA: Mas devemos preocupar-nos [br]que a indústria dos fundos de cobertura

0:16:02.689,0:16:07.401
atraia demasiados matemáticos [br]mundiais e outros talentos

0:16:07.401,0:16:10.833
para trabalharem nela, em oposição[br]a muitos outros prolemas no mundo?

0:16:10.833,0:16:12.516
JS: Bem, não são só os matemáticos.

0:16:12.516,0:16:15.839
Contratámos astrónomos [br]e físicos e coisas dessas.

0:16:15.839,0:16:18.484
Penso que não nos devemos[br]preocupar demasiado.

0:16:18.484,0:16:21.630
É uma indústria muito reduzida.

0:16:21.630,0:16:27.481
Na verdade, a introdução da ciência[br]no mundo do investimento

0:16:27.481,0:16:29.874
melhorou esse mundo.

0:16:29.874,0:16:33.632
Reduziu a volatilidade.[br]Aumentou a liquidez.

0:16:33.632,0:16:37.831
Os "spreads" são mais apertados porque [br]as pessoas negoceiam nesse tipo de coisas.

0:16:37.831,0:16:42.491
Portanto, não me preocupa muito se Einstein[br]resolver iniciar um fundo de cobertura.

0:16:42.491,0:16:46.672
CA: O senhor está numa fase da sua vida[br]em que está a investir

0:16:46.672,0:16:50.560
no extremo oposto da cadeia da oferta.

0:16:50.560,0:16:54.558
Está a espalhar a matemática[br]por todos os EUA.

0:16:54.558,0:16:56.707
Esta é a sua mulher, Marilyn.

0:16:56.707,0:17:00.767
Estão a trabalhar em conjunto[br]em questões filantrópicas.

0:17:01.221,0:17:02.894
Fale-me disso.

0:17:03.174,0:17:06.377
JS: Bem, foi Marilyn que começou

0:17:06.377,0:17:09.558
— lá está ela ali, a minha bonita mulher —

0:17:09.558,0:17:12.554
começou com a fundação, há uns 20 anos.

0:17:12.554,0:17:14.069
Penso que em 1994.

0:17:14.069,0:17:16.568
Eu digo que foi em 1993, [br]ela diz que foi em 1994,

0:17:16.568,0:17:18.693
mas foi num desses anos.

0:17:18.693,0:17:20.572
(Risos)

0:17:20.906,0:17:27.315
Iniciámos a fundação como uma forma [br]conveniente de fazer caridade.

0:17:28.346,0:17:30.893
Ela faz a contabilidade e coisas dessas.

0:17:30.893,0:17:37.591
Naquela altura, não tínhamos uma visão,[br]mas a pouco e pouco essa visão surgiu.

0:17:37.975,0:17:40.955
Foi concentrarmo-nos[br]na matemática e na ciência,

0:17:40.955,0:17:43.529
concentrarmo-nos na investigação básica.

0:17:43.889,0:17:46.371
Foi isso que fizemos.

0:17:46.371,0:17:52.850
Há seis anos, saí da Renaissance[br]e fui trabalhar para a fundação.

0:17:52.850,0:17:54.775
Foi isso que fizemos.

0:17:54.775,0:17:57.078
CA: Então, Math for America é, sobretudo,

0:17:57.078,0:18:00.260
investir em professores de matemática[br]por todo o país,

0:18:00.260,0:18:03.956
dar-lhes um rendimento extra, [br]dar-lhes apoio e orientação.

0:18:03.956,0:18:06.675
Tentar torná-la mais eficaz

0:18:06.675,0:18:09.486
e torná-la numa vocação[br]a que os professores podem aspirar.

0:18:09.486,0:18:14.350
JS: Sim, em vez de deitarmos abaixo[br]os maus professores

0:18:14.350,0:18:19.167
— o que criou problemas morais[br]em toda a comunidade do ensino,

0:18:19.167,0:18:21.792
em especial na matemática e na ciência —

0:18:21.792,0:18:27.806
nós damos destaque aos bons professores[br]e oferecemos-lhes estatuto.

0:18:27.806,0:18:30.831
Também lhes damos dinheiro extra, [br]15 000 dólares por ano.

0:18:30.831,0:18:33.496
Temos hoje 800 professores[br]de matemática e de ciência

0:18:33.496,0:18:35.516
em Nova Iorque, em escolas públicas,

0:18:35.516,0:18:37.640
constituindo um núcleo.

0:18:37.640,0:18:40.930
Têm uma moral muito elevada.

0:18:40.930,0:18:43.310
Mantêm-se no terreno.

0:18:43.310,0:18:45.063
No próximo ano, serão 1000,

0:18:45.063,0:18:48.093
mas são apenas 10% dos professores[br]de matemática e ciência

0:18:48.093,0:18:50.601
nas escolas públicas de Nova Iorque.

0:18:50.601,0:18:53.916
(Aplausos)

0:18:55.710,0:18:59.150
CA: Jim, há um outro projeto[br]que o senhor apoia filantropicamente.

0:18:59.150,0:19:01.991
Suponho que é a investigação[br]sobre a origem da vida.

0:19:01.991,0:19:03.622
O que é que procura nisso?

0:19:03.622,0:19:05.798
JS: Vou guardar essa pergunta

0:19:05.798,0:19:07.984
e depois digo-lhe o que ando à procura.

0:19:07.984,0:19:10.964
A origem da vida é uma questão fascinante.

0:19:10.964,0:19:13.081
Como é que lá chegámos?

0:19:13.081,0:19:14.981
Há duas questões.

0:19:14.981,0:19:20.517
Uma é o caminho [br]da geologia para a biologia,

0:19:20.517,0:19:22.438
como é que lá chegámos?

0:19:22.438,0:19:24.986
A outra questão é,[br]com que é que iniciámos?

0:19:24.986,0:19:27.752
Que material tivemos [br]para entrarmos nessa via?

0:19:28.046,0:19:31.247
São duas questões muito interessantes.

0:19:31.773,0:19:34.927
A primeira questão é um caminho tortuoso,

0:19:34.927,0:19:38.437
da geologia para o ARN[br]ou qualquer coisa assim.[br]

0:19:38.777,0:19:40.459
Como é que isso funcionou?

0:19:40.459,0:19:42.681
A outra, o que é que temos para trabalhar?

0:19:42.681,0:19:44.626
Temos mais do que pensamos.

0:19:44.626,0:19:49.323
O que se mostra ali[br]é uma estrela em formação.

0:19:49.836,0:19:53.401
Todos os anos, na nossa Via Láctea,[br]que tem 100 mil milhões de estrelas,

0:19:53.401,0:19:56.160
criam-se duas novas estrelas.

0:19:56.160,0:19:58.754
Não me pergunte como,[br]mas são duas novas estrelas.

0:19:58.754,0:20:02.078
Levam cerca de um milhão de anos [br]a estabilizar.

0:20:02.078,0:20:04.708
Num determinado momento,

0:20:04.708,0:20:08.400
há sempre cerca de dois milhões[br]de estrelas em formação.

0:20:08.400,0:20:12.072
Aquela ali está algures[br]no período de estabilização.

0:20:12.072,0:20:15.323
E há toda aquela tralha[br]a circular à volta dela,

0:20:15.323,0:20:17.495
poeira e outras coisas.

0:20:17.495,0:20:20.632
Provavelmente vai formar um sistema solar,[br]ou qualquer outra coisa.

0:20:20.632,0:20:22.762
Mas o importante

0:20:22.762,0:20:29.274
é que na poeira que rodeia [br]uma estrela em formação

0:20:29.274,0:20:35.443
encontraram-se agora[br]moléculas orgânicas significativas.

0:20:35.958,0:20:42.137
Moléculas, para além das de metano,[br]moléculas de formaldeído e cianido,

0:20:42.137,0:20:48.788
coisas que são os blocos de construção,[br]as sementes da vida.

0:20:49.136,0:20:52.408
Isto pode ser característico.

0:20:52.408,0:20:59.369
Pode ser característico [br]que os planetas, por todo o universo,

0:20:59.369,0:21:03.515
se iniciem com alguns destes blocos[br]básicos de construção.

0:21:03.830,0:21:06.775
Isso significa que vai haver vida[br]por toda a parte?

0:21:06.775,0:21:08.323
Talvez.

0:21:08.323,0:21:12.134
Mas é uma questão que mostra[br]como este caminho é tortuoso,

0:21:12.134,0:21:16.802
desde o frágil começo, [br]dessas sementes, até à vida.

0:21:16.802,0:21:21.198
A maior parte dessas sementes[br]cairão em planetas inativos.

0:21:21.742,0:21:24.191
CA: Então, para si, pessoalmente,[br]o senhor adoraria

0:21:24.191,0:21:27.417
encontrar uma resposta para essa questão[br]de onde é que nós viemos,

0:21:27.417,0:21:29.619
de como isso aconteceu.

0:21:29.619,0:21:31.449
JS: Adoraria.

0:21:31.449,0:21:33.123
E gostaria de saber,

0:21:33.123,0:21:38.287
já que este caminho[br]é tão tortuoso e tão improvável,

0:21:38.287,0:21:43.345
se seremos os únicos,[br]por onde quer que tenhamos começado.

0:21:43.345,0:21:44.818
Mas, por outro lado,

0:21:44.818,0:21:48.340
dada toda aquela poeira orgânica,[br]que flutua ali à roda,

0:21:48.340,0:21:52.025
podemos ter montes de amigos lá em cima.

0:21:52.917,0:21:54.408
Seria ótimo sabermos isso.

0:21:54.408,0:21:57.652
CA: Jim, há uns anos, tive a oportunidade[br]de falar com Elon Musk

0:21:57.652,0:22:00.513
e perguntar-lhe[br]qual o segredo do seu êxito.

0:22:00.513,0:22:04.708
Ele disse-me que tinha sido [br]levar a sério a física.

0:22:04.708,0:22:08.729
Ouvindo-o a si, o senhor diz [br]que o que impregnou toda a sua vida.[br]

0:22:08.729,0:22:12.126
foi levar a sério a matemática.

0:22:12.126,0:22:16.536
Permitiu-lhe fazer uma grande fortuna[br]e agora está a permitir-lhe

0:22:16.536,0:22:19.907
investir no futuro [br]de milhares e milhares de miúdos

0:22:19.907,0:22:22.117
por todos os EUA e não só.

0:22:22.487,0:22:24.725
Será que a ciência funciona realmente?

0:22:24.725,0:22:27.321
Essa matemática funciona realmente?

0:22:27.321,0:22:30.787
JS: Claro que a matemática funciona. [br]A matemática funciona.

0:22:31.641,0:22:34.349
Mas tem sido divertido[br]trabalhar com Marylin

0:22:34.349,0:22:37.829
e desistir dela tem sido agradável.

0:22:37.833,0:22:41.009
CA: Descobri,[br]e é um pensamento inspirador,

0:22:41.009,0:22:44.780
que, se levarmos a sério o conhecimento,[br]podem surgir muito mais coisas daí.

0:22:44.780,0:22:47.992
Obrigado pela sua vida espantosa[br]e por ter vindo aqui à TED.

0:22:47.992,0:22:49.007
Obrigado.

0:22:49.007,0:22:50.412
Jim Simons!

0:22:50.412,0:22:53.786
(Aplausos)