0:00:00.817,0:00:03.651
您可以说是数学界出类拔萃的人物了

0:00:03.675,0:00:06.739
年轻时就已经在哈佛和麻省理工授课了

0:00:06.763,0:00:08.953
后来NSA主动找上门来

0:00:09.464,0:00:10.668
那是怎么回事呢？

0:00:11.207,0:00:15.130
NSA就是国家安全局

0:00:15.154,0:00:17.123
确切来说 也不是他们找上我的

0:00:17.465,0:00:21.939
他们在普林斯顿专设有一个机构

0:00:21.963,0:00:24.905
专门雇佣数学家 用于破解密码之类的

0:00:25.294,0:00:26.966
我本来就知道这个机构的存在

0:00:27.315,0:00:29.495
他们的政策非常诱人

0:00:29.519,0:00:33.369
因为你可以把半数时间花在你自己的数学研究上

0:00:33.393,0:00:36.877
还有至少一半的时间要为他们解决事务

0:00:37.559,0:00:39.033
而且他们给的报酬很丰厚

0:00:39.057,0:00:42.108
这有着无法抵抗的诱惑力

0:00:42.132,0:00:44.044
所以我就去那儿了

0:00:44.068,0:00:45.406
所以你曾是个密码破译者？

0:00:45.430,0:00:46.596
对

0:00:46.620,0:00:47.777
直到你被炒了？

0:00:47.801,0:00:49.384
嗯我确实被炒了，对

0:00:49.408,0:00:50.653
为什么呢？

0:00:51.280,0:00:52.613
啊 为什么呢

0:00:53.611,0:00:57.207
我之所以被解雇是因为

0:00:57.207,0:01:04.305
当时正值越南战争之际 我组织内的最高领导是个好战分子

0:01:04.353,0:01:08.748
他给《纽约时报》杂志版块的封面故事

0:01:08.772,0:01:10.542
写了一篇关于 我们如何在越南获得胜利的文章

0:01:10.566,0:01:13.695
我不喜欢那场战争 我觉得那很蠢

0:01:13.719,0:01:16.384
我给《纽约时报》写了封信 他们后来刊登了出来

0:01:16.408,0:01:20.422
那封信写了 如果还有人记得Maxwell Taylor（就是他最高领导）的话

0:01:20.446,0:01:25.132
不是每个在他手下工作的人 都同意他的观点

0:01:25.553,0:01:27.211
我给出了我自己的观点

0:01:27.235,0:01:29.399
好吧 我可以想见那将……

0:01:29.423,0:01:31.978
（我的观点）是和Taylor将军不一样的

0:01:32.002,0:01:33.908
但最后 也没人说什么

0:01:33.932,0:01:37.633
后来，我当时是29岁，有个孩子来采访我

0:01:37.657,0:01:40.745
说他是《新闻周刊》的特约记者

0:01:40.769,0:01:46.136
他想要与我面谈 问我是如何实践我的观点的

0:01:46.160,0:01:50.059
我告诉他 我现在（战争期间）主要是做数学研究

0:01:50.083,0:01:53.456
战争结束后 我才会主要给他们做事

0:01:54.123,0:01:56.948
接着我做了那天最明智的一件事

0:01:56.972,0:02:01.129
我告诉我当地的上司 我接受了那个访问

0:02:01.153,0:02:02.612
他问我 你怎么说的？

0:02:02.636,0:02:04.102
我就把我说的告诉他了

0:02:04.126,0:02:06.441
然后他说：“我必须要给Taylor打个电话”

0:02:06.465,0:02:08.842
他打给了Taylor 花了十分钟

0:02:08.866,0:02:11.128
又过了五分钟 我就被解雇了

0:02:11.590,0:02:12.812
OK

0:02:12.836,0:02:13.987
但那并不是一件坏事

0:02:14.011,0:02:16.504
那并不糟 因为你接下来去了纽约石溪大学

0:02:16.528,0:02:19.661
使你的数学生涯更上一层楼

0:02:19.685,0:02:22.137
你开始和这个人一起共事

0:02:22.161,0:02:23.325
这是谁呢

0:02:24.352,0:02:25.764
噢 陈（陈省身）

0:02:25.788,0:02:28.892
陈是本世纪最伟大的数学家之一

0:02:28.916,0:02:34.149
我在伯克利当研究生的时候 就已经知道他了

0:02:34.173,0:02:36.044
我带着一些想法去找他

0:02:36.068,0:02:38.515
他很喜欢这些想法

0:02:38.539,0:02:45.165
我们一起开展这项理论研究 你可以在这里看到

0:02:45.189,0:02:46.339
就是这个

0:02:47.198,0:02:50.804
基于这项研究 你们一起发表了一篇著名的文章

0:02:50.828,0:02:54.066
你可以给大家解释一下这项研究吗？

0:02:55.028,0:02:56.186
不

0:02:56.210,0:02:58.484
（笑）

0:02:58.966,0:03:01.030
我的意思是 我可以向某些人解释

0:03:01.054,0:03:03.129
（笑）

0:03:03.153,0:03:05.017
要不讲下这个？

0:03:05.041,0:03:07.770
但不是很多人

0:03:09.144,0:03:11.958
我记得你告诉我 它和球体有关

0:03:11.982,0:03:13.844
我们从这里说起吧

0:03:13.868,0:03:17.468
确实 但我要讲一讲那项研究

0:03:17.492,0:03:20.692
它确实和这球体有关 但在此之前我要说

0:03:20.716,0:03:24.256
这是一个非常棒的数学理论

0:03:24.280,0:03:26.772
我非常喜欢研究它的过程，陈也一样

0:03:27.910,0:03:32.086
它甚至开创了一个现在很繁荣的副领域

0:03:32.638,0:03:37.932
但更有趣的是 它正巧可以应用于物理

0:03:37.956,0:03:42.251
一个我们完全不了解的东西 至少我是完全不了解的

0:03:42.275,0:03:44.557
我觉得陈也不会了解太多

0:03:44.581,0:03:48.544
在文章发表大约十年后

0:03:48.568,0:03:53.048
普林斯顿一个叫Ed Witten的人 开始把它应用于弦理论

0:03:53.072,0:03:57.924
俄罗斯人开始把它应用在 被称作“凝聚体”的物理学中

0:03:57.948,0:04:02.841
如今 这些被称为“陈-西蒙斯不变量”的东西

0:04:02.865,0:04:04.730
衍伸进了很多物理学理论中

0:04:04.754,0:04:05.928
这非常不可思议

0:04:05.952,0:04:07.317
我们根本不懂物理

0:04:07.714,0:04:10.568
我从没想到 它可以被应用于物理学

0:04:10.592,0:04:14.380
但这就是数学的迷人之处 你永远不知道它将去往何处

0:04:14.404,0:04:15.896
这太奇妙了

0:04:15.920,0:04:20.284
我们谈到 人类的思想 无论是否触及到真理

0:04:20.308,0:04:22.816
是如何被进步的理论所改变的

0:04:22.840,0:04:26.153
无意间 在不了解任何物理学的情况下

0:04:26.177,0:04:28.025
你提出了一个数学理论

0:04:28.049,0:04:30.547
发现数十年之后 它已经被深度应用于

0:04:30.571,0:04:33.602
描述真实的物理世界了

0:04:33.626,0:04:34.779
那是怎样发生的呢？

0:04:34.803,0:04:35.960
天知道

0:04:35.984,0:04:38.094
（笑）

0:04:38.849,0:04:41.999
有个著名的物理学家 Wigner

0:04:42.023,0:04:47.611
他写过一篇名为《数学在自然科学中不可思议的有效性》的文章

0:04:47.635,0:04:51.587
某种程度上 数学植根于真实世界

0:04:51.611,0:04:56.606
某种意义上 我们学着计算 测量 每个人都会这样

0:04:56.630,0:04:58.460
接着它就自己繁荣了起来

0:04:58.976,0:05:01.817
却又常常回过头来挽救大局

0:05:02.293,0:05:04.471
广义相对论就是一个例子

0:05:04.495,0:05:07.612
闵可夫斯基给出了他的四维空间理论 而爱因斯坦意识到

0:05:07.636,0:05:11.483
嘿！就是这玩意儿 可以用来表达我的广义相对论

0:05:11.507,0:05:14.619
你永远也想不到 就是这么神奇

0:05:15.056,0:05:16.273
对 很神奇

0:05:16.297,0:05:19.593
这是一个精巧的数学模型

0:05:19.617,0:05:20.959
给我们讲讲吧

0:05:20.983,0:05:26.907
噢 这是一个球 球体 外面有格子状的框架

0:05:26.931,0:05:28.504
你知道 这些正方形

0:05:30.697,0:05:35.603
我接下来要展示的 最初是由十八世纪伟大的数学家

0:05:35.627,0:05:37.881
欧拉发现的

0:05:38.223,0:05:43.404
后来逐步发展成为 数学中非常重要的一个领域

0:05:43.428,0:05:45.762
代数拓扑 几何学

0:05:47.039,0:05:51.403
上面的那篇文章是基于这个理论基础的

0:05:51.427,0:05:53.261
是这样子的

0:05:53.285,0:05:57.737
它有8个顶点 12条边 6个面

0:05:57.761,0:06:01.591
如果你算一下 定点数 - 边的个数 + 面的个数（8-12+6）

0:06:01.615,0:06:02.767
会得到2

0:06:02.791,0:06:05.010
好 2 是个好数字

0:06:05.034,0:06:09.282
我们还可以这样算 表面覆盖了三角形

0:06:09.306,0:06:13.883
这样的话 有12个顶点 30条边

0:06:13.907,0:06:18.102
和20个面 铺了20片

0:06:18.576,0:06:23.167
顶点数 - 边的个数 + 面的个数（12-30+20）还是等于2

0:06:23.191,0:06:26.038
事实上 你随便怎么算

0:06:26.062,0:06:29.460
用各种多边形和三角来覆盖表面

0:06:29.484,0:06:30.804
混在一起

0:06:30.828,0:06:34.107
再计算 顶点数 - 边的个数 + 面的个数 总是会等于2

0:06:34.131,0:06:35.742
这儿有另外一个形状

0:06:36.480,0:06:40.744
它有一个环面 或者说轮状表面

0:06:40.744,0:06:45.998
表面附有长方形 形成的16个顶点 32条边 16个面

0:06:46.530,0:06:49.214
点-边+面（16-32+16）结果是0

0:06:49.238,0:06:50.713
并且总是0

0:06:50.737,0:06:55.047
每次你用正方形或三角形或类似的形状

0:06:55.071,0:06:59.006
覆盖一个环形 你总会得到0

0:07:00.514,0:07:02.904
这就是欧拉示性数

0:07:02.928,0:07:06.377
也是一种拓扑不变量

0:07:06.849,0:07:08.005
相当神奇

0:07:08.029,0:07:10.820
无论你怎么做 总会得到相同的答案

0:07:10.844,0:07:17.143
这是自十八世纪中叶以来 首次 算是进入了一个

0:07:17.167,0:07:20.936
如今被称作 代数拓扑的学科

0:07:20.960,0:07:23.943
您自己的研究 是把像这样的一个概念

0:07:23.967,0:07:26.416
推进到了高维空间理论

0:07:26.440,0:07:29.528
高维空间物体 并发现了新的不变量？

0:07:29.552,0:07:34.195
对 之前已经有高维空间不变量了

0:07:34.219,0:07:38.676
庞特里亚金类（Pontryagin classes） [br]事实上 还有陈类（Chern classes）

0:07:38.700,0:07:42.248
这些类型的不变量有很多

0:07:42.272,0:07:46.407
我努力研究其中一个

0:07:46.431,0:07:50.634
用组合数学的方法 而非传统方法

0:07:50.658,0:07:53.680
给他们建模

0:07:53.704,0:07:58.063
从而得出了这个成果 我们揭示了一些新的东西

0:07:58.087,0:08:01.588
但如果没有欧拉先生

0:08:01.612,0:08:05.593
写下了近70卷数学著作

0:08:05.617,0:08:07.348
还有13个子女

0:08:07.372,0:08:13.814
显然在他写作时 承欢膝下

0:08:13.838,0:08:19.612
如果没有欧拉先生 可能就不会有这些不变量了

0:08:20.157,0:08:24.214
所以这至少 给这个精彩的思想 增加了一丝风味

0:08:24.214,0:08:26.347
让我们谈谈文艺复兴（Simons所创立的科技公司）

0:08:26.371,0:08:32.227
因为你带着那个精彩的想法 曾在国安局做着一名密码破译者

0:08:32.251,0:08:35.480
你开始在金融业做密码破译者

0:08:35.504,0:08:38.194
我觉得你应该没买有效市场理论(有效市场假说认为市场价格波动是随机的，交易者不可能持续从市场中获利。)

0:08:38.218,0:08:44.605
二十年后 你突然找到一种创造惊人收益的方法

0:08:44.629,0:08:46.300
你解释给我的方法

0:08:46.324,0:08:49.823
你所做之事的卓越之处 并不只是收益的规模

0:08:49.847,0:08:53.730
更是因为 相比其他对冲基金

0:08:53.754,0:08:55.578
你的方法有着出奇低的波动性和风险

0:08:55.602,0:08:57.531
你究竟是怎么做到的呢 Jim

0:08:58.071,0:09:02.182
我能做到是因为 我聚集了一个非常优秀的团队

0:09:02.206,0:09:06.162
我开始经商的时候 已经有点厌倦数学了

0:09:06.186,0:09:10.109
人近四十 有些小钱

0:09:10.133,0:09:12.642
我开始经商 而且进行得很顺利

0:09:13.063,0:09:15.811
光凭运气赚了相当多的钱

0:09:15.835,0:09:17.501
我的意思是 我觉得那完全是运气

0:09:17.525,0:09:19.634
这当然不是数学建模

0:09:19.658,0:09:23.489
但过一阵子 当我看着那些数据 我意识到

0:09:23.513,0:09:26.066
那里面好像存在着某种结构

0:09:26.090,0:09:29.787
我招募了一些数学家 我们开始建立一些模型

0:09:29.811,0:09:34.076
和我们当初在IDA（国防分析研究所）做的事情差不多

0:09:34.100,0:09:36.933
你设计一个算法 在电脑上测试

0:09:36.957,0:09:39.123
管用？不管用？之类的

0:09:39.443,0:09:40.922
我们可以看一下这个吗

0:09:40.946,0:09:45.487
这儿有一份 某个商品的典型图表

0:09:46.487,0:09:50.528
我看着它 只能说 这只是一条随机的 上上下下的走势图

0:09:50.552,0:09:53.248
大概整体上有轻微上升的趋势

0:09:53.248,0:09:55.771
你究竟就怎么看着这样的东西 来做交易的呢

0:09:55.785,0:09:57.901
还能看出点不随机的东西呢

0:09:57.925,0:10:01.172
在过去 这是过时的一种图表

0:10:01.196,0:10:05.480
可以通过趋势来追踪商品或货币

0:10:05.504,0:10:11.559
并不必然是你这儿看到的轻微的趋势 可能是周期性的趋势

0:10:11.583,0:10:15.639
如果你决定 好 我今天打算要做预测

0:10:15.663,0:10:20.631
通过前20天的平均变化

0:10:20.655,0:10:23.762
可能会有一个好的预测 还赚了点钱

0:10:23.786,0:10:29.394
事实上 几年前 这样子的系统是有用的

0:10:29.418,0:10:31.809
并不完美 但确实有用

0:10:31.833,0:10:34.342
你赚点钱 亏点钱 再赚点钱

0:10:34.366,0:10:36.564
但这是一年中的黄金几天

0:10:36.588,0:10:40.829
你在那个阶段可以赚到点钱

0:10:41.884,0:10:43.842
这是一个非常不健全的系统

0:10:44.525,0:10:48.054
所以你会及时地测试大量的趋势区间

0:10:48.078,0:10:50.514
看是否 举个例子

0:10:50.538,0:10:54.019
是否10天或15天的走向 可以对下一步做出较准确的预判

0:10:54.043,0:11:00.805
当然 你要测试各种类型 来判断哪个最有效

0:11:01.515,0:11:04.865
跟踪趋势在60年代是很好的策略

0:11:04.889,0:11:07.021
在70年代就一般了

0:11:07.045,0:11:08.918
80年代 就没用了

0:11:08.942,0:11:11.759
因为每个人都能看到

0:11:11.783,0:11:14.565
所以 你是如何保持领先地位呢

0:11:15.046,0:11:21.178
我们保持领先是通过 寻找其他方法

0:11:21.202,0:11:23.943
某种程度上来说 更短期的方法

0:11:25.107,0:11:28.454
具体来说是收集大量数据

0:11:28.478,0:11:32.056
早期 我们不得不手动来收集数据

0:11:32.080,0:11:35.546
我们到美联储 拷贝历史利率之类的数据

0:11:35.570,0:11:38.835
因为电脑上根本没有

0:11:38.859,0:11:40.502
我们得到了很多数据

0:11:40.526,0:11:44.686
和非常聪明的人——这是关键

0:11:45.463,0:11:49.239
我不太知道要怎么去雇佣做基本贸易的人

0:11:49.749,0:11:52.698
我请了些 有的赚钱了 有的没有

0:11:52.722,0:11:54.602
因为这样 我没有成功地打开局面

0:11:54.626,0:11:56.668
但我知道怎么请科学家

0:11:56.692,0:12:00.081
因为在那个领域 我还是有点眼光的

0:12:00.105,0:12:01.943
所以我们这么做了

0:12:01.967,0:12:05.198
渐渐地 这些模型越来越好

0:12:05.222,0:12:06.557
越来越好

0:12:06.581,0:12:09.795
您在文艺复兴科技公司所做的最为人称道的事

0:12:09.819,0:12:12.420
就是建立起了这样的文化 组建这样的团队

0:12:12.444,0:12:15.586
他们不是会被简单地 被金钱诱惑的雇佣兵

0:12:15.610,0:12:19.522
他们的动力在于令人激动的数学和科学

0:12:19.860,0:12:22.259
噢我挺希望这是真的

0:12:22.283,0:12:25.863
但有些原因也是钱

0:12:25.887,0:12:27.280
他们金钵满盈

0:12:27.304,0:12:29.841
我不能断言 没有人是冲着钱来的

0:12:29.865,0:12:32.118
我觉得他们中大多数都是为了钱

0:12:32.142,0:12:34.163
但也是因为 这会很好玩

0:12:34.187,0:12:36.675
机器学习在这里扮演了怎样一个角色？

0:12:36.699,0:12:39.763
某种意义上 我们做的就是机器学习

0:12:40.879,0:12:47.170
你观察一大堆数据 模拟不同的预测方案

0:12:47.194,0:12:49.376
直到你越来越擅长于此

0:12:49.400,0:12:53.167
我们所做之事 不见得一定有自我反馈

0:12:53.191,0:12:55.500
但确实有效

0:12:56.150,0:13:00.209
所以这些不同的预测方案 很有可能相当不受控制 且无法预料

0:13:00.233,0:13:02.147
我的意思是 你着眼于万事万物 不是吗

0:13:02.171,0:13:05.488
你要看天气 裙长 政见

0:13:05.512,0:13:08.349
嗯 我们可没试过裙长

0:13:08.373,0:13:10.430
那是什么样的事物呢？

0:13:10.454,0:13:11.612
嗯 各种东西

0:13:11.636,0:13:14.900
各种对工作有价值的东西 衣服下摆长度不算在内

0:13:16.852,0:13:19.152
天气 年报

0:13:19.176,0:13:23.908
季报 历史数据 成交量

0:13:23.932,0:13:25.083
应有尽有

0:13:25.107,0:13:27.728
我们一天内接收兆兆字节的数据

0:13:27.752,0:13:31.876
储存 处理 准备用于分析

0:13:33.446,0:13:34.828
你寻找的是异常现象

0:13:34.852,0:13:37.805
你找的是 就像你说的

0:13:37.829,0:13:40.281
有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH。有效市场假说认为市场价格波动是随机的，交易者不可能持续从市场中获利。）是不正确的

0:13:40.305,0:13:43.772
但任何一个异常现象 都有可能只是一个随机事件

0:13:43.796,0:13:47.454
所以 这儿的秘诀是 只看那些 重复出现的奇特异常现象

0:13:47.478,0:13:48.806
并观察他们是否一致

0:13:49.238,0:13:52.451
任何一个异常现象可能是随机事件

0:13:52.475,0:13:55.514
然而 只要你有足够的数据 可以看出来它其实不是

0:13:55.538,0:14:00.488
你可以在足够长的时间段里 看到这些异常现象是长期存在的

0:14:00.512,0:14:05.487
它是随机事件的可能性不高

0:14:05.511,0:14:10.369
但有一些异常现象不久后就消逝了 会淡出市场

0:14:10.393,0:14:12.813
所以你必须在商业上保持优势

0:14:12.837,0:14:15.509
如今很多人关注对冲基金产业

0:14:15.533,0:14:19.525
有点被它

0:14:19.525,0:14:22.127
产生了那么多的财富

0:14:22.151,0:14:24.396
那么多的天才投身其中 所惊吓到

0:14:25.523,0:14:29.529
你对这个产业有什么担忧吗

0:14:29.553,0:14:31.967
可能宽泛来说 整个金融产业？

0:14:31.991,0:14:34.695
有点像在一辆 停不下来的火车上

0:14:34.719,0:14:38.749
它助长了不平等

0:14:38.773,0:14:42.604
你会怎样在目前的对冲基金产业获胜呢？

0:14:42.628,0:14:45.236
我认为 在过去三四年里

0:14:45.260,0:14:47.363
对冲基金没有表现得特别好

0:14:47.387,0:14:48.787
我们做的看似繁荣

0:14:48.811,0:14:52.812
但对冲基金产业整体上 没有表现太过如意

0:14:52.836,0:14:57.738
众所周知 证券市场一路顺风地向上发展

0:14:57.762,0:15:01.207
市价盈利率增长了

0:15:01.231,0:15:04.294
过去五到六年创造了大量财富，

0:15:04.318,0:15:07.668
而不是对冲基金创造了极大量财富

0:15:08.458,0:15:11.679
人们会问我 “什么是对冲基金”

0:15:11.703,0:15:13.963
我会说 “一和二十”

0:15:13.987,0:15:17.553
现在是二和二十了 意思是

0:15:17.577,0:15:20.930
2%的管理费 和20%的收益

0:15:20.954,0:15:23.306
对冲基金有各种各样的

0:15:23.330,0:15:26.569
有传言说您（公司）比那个收费稍微高一点？

0:15:27.339,0:15:30.420
我们一度是全世界收费最高的

0:15:30.444,0:15:33.670
5和44 我们是这么收的

0:15:33.694,0:15:35.092
5和44

0:15:35.116,0:15:38.350
所以抽取了固定5% 收益部分44% (抽取5％的资产管理费和44％的投资收益分成)

0:15:38.374,0:15:41.157
你仍然让你的投资者们获得了可观的收益

0:15:41.181,0:15:42.633
我们有很好的回报率 没错

0:15:42.657,0:15:45.657
人们都要疯了 “你怎么能收这么高呢”

0:15:45.681,0:15:47.308
我说 “好啊 你可以撤资嘛”

0:15:47.332,0:15:50.150
但 “我怎么赚更多” 是人们所（关注的）

0:15:50.174,0:15:51.678
（笑）

0:15:51.702,0:15:54.142
但某种程度上 正如我说过的

0:15:54.166,0:15:59.341
我们买下了所有的投资者 因为对于基金 我们有能力

0:15:59.365,0:16:02.069
但我们应该担心对冲基金产业

0:16:02.093,0:16:07.531
吸引了太多世界上厉害的数学家和其他天才

0:16:07.555,0:16:10.793
而对世界上很多其他问题视而不见吗

0:16:10.817,0:16:12.746
嗯 不只是数学

0:16:12.770,0:16:15.449
我们还雇了天文学家和物理学家 之类的

0:16:15.833,0:16:18.264
我不觉得我们应该对此 太过担忧

0:16:18.288,0:16:21.430
这仍然是相当小的一个产业

0:16:21.454,0:16:27.451
事实上 将科学引进投资世界

0:16:27.475,0:16:29.634
令它得到了改善

0:16:29.658,0:16:33.728
减少了波动性 增加了流动性

0:16:33.752,0:16:36.941
因为人们在交易这样子的东西 传播变得有限

0:16:36.965,0:16:42.041
所以我不太担心爱因斯坦会跑去开始玩对冲基金

0:16:42.478,0:16:46.642
您现在的人生阶段 尽管实际上

0:16:46.666,0:16:50.400
你在投资另外一个产业链

0:16:50.424,0:16:54.528
但实际推动了整个美国的数学

0:16:54.552,0:16:56.417
这是您妻子 Marilyn

0:16:56.441,0:17:01.197
你们一起致力于慈善事业

0:17:01.221,0:17:02.384
和我说说这个吧

0:17:02.408,0:17:06.057
好 Marilyn开创了

0:17:06.081,0:17:09.528
这就是她 我美丽的老婆

0:17:09.552,0:17:12.524
她在大约20年前创建了一个基金会

0:17:12.548,0:17:13.699
我想是1994年

0:17:13.723,0:17:15.818
我觉得是1993年 但她说是1994年

0:17:15.842,0:17:18.413
反正是这两年当中一个

0:17:18.437,0:17:20.572
（笑）

0:17:20.596,0:17:27.315
我们创建这个基金 作为更方便做慈善的一个途径

0:17:28.346,0:17:30.853
她管账 处理相关事务

0:17:30.877,0:17:37.591
那时我们没什么愿景 但渐渐地浮现出一个想法

0:17:37.615,0:17:43.119
就是致力于数学和科学 致力于基础研究

0:17:43.569,0:17:46.341
这就是我们所做的

0:17:46.365,0:17:52.720
大概六年前 我离开文艺复兴科技公司 开始在基金会做事

0:17:52.744,0:17:54.315
所以这就是我们做的

0:17:54.339,0:17:57.248
所以美国数学协会（Math for America）主要投资

0:17:57.272,0:17:59.910
全国范围的数学教师

0:17:59.934,0:18:03.736
提供他们额外收入 给予他们支持和辅导

0:18:03.760,0:18:06.811
而且确实努力地变得更有效率

0:18:06.835,0:18:09.436
使它成为老师们可以立志追求的渴望

0:18:09.460,0:18:14.250
是啊 不去管打击了教育界士气的

0:18:14.274,0:18:19.127
那些坏老师

0:18:19.151,0:18:21.592
特别是数学和科学方面的

0:18:21.616,0:18:27.746
我们致力于赞美好的老师 给予他们重要的地位

0:18:27.770,0:18:30.701
对了 我们每年提供给他们15000美元的额外资金

0:18:30.725,0:18:35.192
如今我们在纽约的公立学校里有800位数学和科学老师

0:18:35.216,0:18:37.030
作为核心部分

0:18:37.054,0:18:40.740
他们都很有斗志

0:18:40.764,0:18:43.270
坚守于他们的领域

0:18:43.294,0:18:46.189
明年将会有1000个

0:18:46.213,0:18:49.757
会有10%纽约公立学校的数学、科学教师

0:18:49.781,0:18:55.686
（鼓掌）

0:18:55.710,0:18:59.120
Jim 这是你所慈善事业的另外一个项目

0:18:59.144,0:19:01.541
我猜是 探究生命起源

0:19:01.565,0:19:03.012
我们看到的这是什么？

0:19:03.536,0:19:05.418
这个我一会儿来讲

0:19:05.442,0:19:07.604
我会告诉你看到的什么

0:19:07.628,0:19:10.684
生命的起源是一个迷人的问题

0:19:10.708,0:19:12.241
我们来自何处

0:19:13.170,0:19:14.941
有两个问题

0:19:14.965,0:19:20.833
一个是 从地质学到生物学 发展路线是什么

0:19:20.857,0:19:22.238
我们是怎样发展到现在的

0:19:22.262,0:19:24.626
另一个问题是 我们是怎么开始的

0:19:24.650,0:19:27.752
什么物质 如果有的话 是这条线路上必须参与的

0:19:27.776,0:19:30.837
这是两个非常非常有趣的问题

0:19:31.773,0:19:37.607
第一个是从地质学发展到RNA 其间曲折的道路

0:19:37.631,0:19:39.889
或者类似的 那是怎么发展的

0:19:39.913,0:19:42.301
另外一个 是什么东西是我们必不可少的

0:19:42.325,0:19:44.096
超乎我们的想象

0:19:44.120,0:19:48.963
所以那张图是形成中的一颗恒星

0:19:49.836,0:19:53.261
现在 每年 在我们拥有一千亿恒星的银河系中

0:19:53.285,0:19:55.780
大约有两个正在形成的恒星

0:19:55.804,0:19:58.274
不要问我怎么做到的 但它们正在形成中

0:19:58.298,0:20:01.378
它们耗去了一百万年慢慢沉积

0:20:02.132,0:20:04.308
进入稳定状态

0:20:04.332,0:20:08.180
随时随刻 都有两百万的恒星处于生成状态

0:20:08.204,0:20:11.662
那一个是处于稳定状态的某处

0:20:12.067,0:20:15.003
这些宇宙垃圾围绕着它转动

0:20:15.027,0:20:16.525
灰尘 和其他东西

0:20:17.479,0:20:20.502
它可能会形成一个太阳系 或随便什么

0:20:20.526,0:20:22.702
重点是

0:20:22.726,0:20:29.074
在围绕着这个形成恒星的尘埃中

0:20:29.098,0:20:35.133
现在被发现存在 有着重大意义的 有机分子

0:20:35.958,0:20:42.097
不只是像甲烷那样的分子 还有甲醛和氰化物

0:20:42.121,0:20:48.638
像是生命结构基础（building blocks） 生命的种子的物质

0:20:49.136,0:20:51.828
所以那可能很有典型意义

0:20:52.395,0:20:59.329
可能宇宙中的行星 起源于这些基础的结构基石

0:20:59.353,0:21:02.965
是具有典型意义的

0:21:03.830,0:21:06.545
这是否意味着周围会产生生命体呢

0:21:06.569,0:21:07.933
有可能

0:21:07.957,0:21:12.084
但问题是 从那些脆弱的开端 那些种子

0:21:12.108,0:21:16.502
一路演变为生命的道路 是如何曲折

0:21:16.526,0:21:21.718
那些种子大部分会掉落到荒芜的行星

0:21:21.742,0:21:23.151
对您个人而言

0:21:23.175,0:21:25.897
找到这些问题的答案

0:21:25.921,0:21:29.579
我们从哪里来 又是怎么发生的[br]是您乐于看到的

0:21:29.603,0:21:31.389
乐于看到

0:21:31.413,0:21:32.903
而且想要知道

0:21:32.927,0:21:38.097
如果那条道路足够曲折 难以实现

0:21:38.121,0:21:42.875
无论起源是什么 我们可能是个特例

0:21:43.336,0:21:44.488
另一方面

0:21:44.512,0:21:47.990
考虑到所有这些漂浮在周围的有机灰尘

0:21:48.014,0:21:51.805
宇宙中我们可能有很多朋友

0:21:52.947,0:21:54.108
很高兴知道

0:21:54.132,0:21:57.612
几年前 我有机会和伊隆·马斯克（南非企业家）谈话

0:21:57.636,0:22:00.473
我问到他成功的秘诀

0:22:00.497,0:22:04.188
他说 秘诀就是 严肃地对待物理

0:22:04.696,0:22:08.699
听了你的言论 我听到你说的就是 严肃地对待数学

0:22:08.723,0:22:11.726
这个理念贯彻了你整个生命

0:22:12.123,0:22:16.686
它使你拥有了可观的财富 如今又引领你

0:22:16.710,0:22:21.206
投资美国和其他地方成千上万孩子们的未来

0:22:21.567,0:22:24.425
有没有可能 科学确实起作用了

0:22:24.449,0:22:27.221
数学确实起作用了呢

0:22:27.245,0:22:31.617
数学当然起作用了

0:22:31.641,0:22:32.839
这很有趣

0:22:32.863,0:22:37.809
和Marilyn在一起工作 施予别人 让我感到非常愉快

0:22:37.833,0:22:40.769
我刚发现 有个想法让我醍醐灌顶

0:22:40.793,0:22:44.800
就是严肃地对待知识 你可以从中得到很多很多

0:22:44.824,0:22:47.842
感谢您精彩的人生 感谢您来到TED

0:22:47.866,0:22:48.617
谢谢

0:22:48.651,0:22:49.752
詹姆斯 西蒙斯！