Jedinstven intervju s matematičarem koji je "provalio" u Wall Street

Jim Simons je bio matematičar i kriptograf kada je shvatio: kompleksna matematika koju je koristio da razbije kodove bi mogla pomoći u razumijevanju uzoraka u svijetu financija. Milijarde poslije, radi na podupiranju sljedeće generacije profesora matematike. Chris Anderson iz TED-a razgovarao je s njim o njegovom nevjerojatnom životu u brojevima.

Chris Anderson: Bili ste svojevrsni
matematički fenomen.

Predavali ste na Harvardu i MIT-u
već kao mladić.

I onda vas je zvala NSA.

Zbog čega?

Jim Simons: Pa, NSA -- to je
Nacionalna sigurnosna agencija --

nisu me baš zvali.

Imali su operaciju na Princetonu,
gdje su zapošljavali matematičare

da napadaju tajne kodove
i takve stvari.

I ja sam znao da to postoji.

Oni su imali veoma dobru politiku,

jer ste mogli pola svog vremena provoditi
radeći svoju matematiku

i barem pola radeći na njihovim
zadacima.

I puno su plaćali.

Tako da je to bio neodoljiv poziv.

Pa sam otišao tamo.

CA: Bili ste razbijač kodova.

JS: Tako je.

CA: Dok vam nisu dali otkaz.

JS: Pa, da, dobio sam otkaz. Da.

CA: Kako to?

JS: Pa, kako to?

Dobio sam otkaz, jer
je bilo vrijeme Vijetnamskog rata

i šef šefova u mojoj organizaciji je
bio veliki obožavatelj rata

i napisao je članak za New York Times,
naslovnu priču za sekciju časopisa,

o tome kako ćemo pobijediti u Vijetnamu.

A meni se nije svidio taj rat,
smatrao sam da je glup.

I napisao sam pismo Timesu,
koje su objavili,

u kojem sam napisao da se,
svi koji rade za Maxwella Taylora,

ako se itko sjeća tog imena,
ne slažu s njegovim pogledima.

I dao sam svoje mišljenje ...

CA: Oh, OK. To bi prouzročilo --

JS: ... koje je bilo drukčije od
mišljenja generala Taylora.

Ali na kraju, nitko nije ništa rekao.

Ali tada, imao sam 29 godina,
neki klinac je došao

i rekao da je freelancer za
časopis Newsweek

i htio me intervjuirati i
pitati što radim sa svojim mišljenjem.

I reako sam mu: "Sada uglavnom radim
matematiku,

a kad rat završi, onda ću
raditi većinom njihove stvari."

Tada sam napravio jedinu inteligentnu
stvar tog dana --

rekao sam svom lokalnom šefu
da sam dao taj intervju.

I on je pitao: " Što si rekao?"

I rekao sam mu što sam rekao.

I onda je on rekao: "Moram
nazvati Taylora."

Nazvao je Taylora; to
je trajalo 10 minuta.

Pet minuta nakon toga dobio
sam otkaz.

CA: OK.

JS: Ali nije bilo loše.

CA: Nije bilo loše, jer ste otišli
u Stony Brook

i uznapredovali u svojoj matematičkoj
karijeri.

Počeli ste raditi s ovim čovjekom.

Tko je to?

JS: Oh, Shiing-Shen Chern.

Chern je bio jedan od najboljih
matematičara stoljeća.

Upoznao sam ga dok sam bio student
na Berkeleyju.

Imao sam neke ideje,

donio sam ih njemu i svidjele su mu se.

Zajedno smo radili na ovome što
lako možete vidjeti tamo gore.

Eto ga.

CA: To je dovelo do vaše
poznate objavljene studije s njim.

Možete li imalo objasniti o čemu
je bila?

JS: Ne.

(Smijeh)

JS: Mislim, mogao bih ju objasniti nekome.

(Smijeh)

CA: A da objasnite ovo?

JS: Ne mnogima. Ne mnogim ljudima.

CA: Mislim da ste mi rekli da ima veze sa
sferama

pa hajdemo tu započeti.

JS: Pa, ima, ali reći ću o tom radu --

imalo je neke veze s tim, ali
prije nego što dođemo do toga --

taj rad je bila dobra matematika.

Bio sam jako zadovoljan s tim; i Chern
također.

Time je čak započelo malo pod-područje
koje sada cvijeta.

Ali, još zanimljivije, ispalo je da je
primijenjivo na fiziku,

nešto o čemu nismo imali pojma --
barem ja nisam imao pojma o fizici,

a mislim da ni Chern nije znao previše.

I otprilike 10 godina nakon izlaska
studije,

čovjek zvan Ed Witten s Princetona je
počeo primijenjivati to na teoriju struna

i ljudi u Rusiji su je počeli
primijenjivati na "kondenziranu tvar."

Danas, te stvari nazvane
Chern-Simons invarijante,

su se proširile na mnoga područja
fizike.

I bilo je nevjerojatno.

Nismo uopće poznavali
fiziku.

Nikad mi nije palo na pamet da će se
primijeniti u fizici.

Ali tako je s matematikom --
nikad ne znate kamo će otići.

CA: To je nevjerojatno.

Pričali smo kako evolucija
oblikuje ljudski um

koji može ili ne može percipirati
istinu.

Vi ste nekako došli do matematičke
teorije,

bez da ste znali imalo fizike,

otkrijete dva desetljeća poslije
da se koristi

u detaljnim opisima stvarnog
fizičkog svijeta.

Kako se to dogodi?

JS: Samo Bog zna.

(Smijeh)

Ali postoji poznati fizičar,
Eugene Wigner,

koji je napisao esej o nerazumljivoj
učinkovitosti matematike.

Ta matematika, koja je ukorijenjena
u stvarnom svijetu na neki način --

učimo brojati, mjerimo, svi to rade --

onda sama procvijeta.

Ali često se vraća da nas spasi.

Opća relativnost je primjer.

Hermann Minkowski je razvio tu geometriju
i Einstein je shvatio

"Hey! To je točno ono čime
mogu prikazati opću relativnost."

Dakle, nikad ne zante. To je misterij.

Misterij.

CA: Dakle, ovdje je matematički
dio dosjetljivosti.

Recite nam nešto o tome.

JS: Pa, to je kugla -- sfera koja
ima rešetku oko sebe --

znate, one kvadrate.

Ono što ću ovdje pokazati je
prvi uočio Leonhard Euler,

veliki matematičar, 1700-ih.

I to je postupno preraslo
u važno polje matematike:

algebarska topologija, geometrija.

Ta studija tamo gore ima svoje korijene
u ovome.

Evo o čem se radi:

ima osam točaka, 12 rubova,
šest strana.

I ako pogledate razliku --
točke minus rubovi plus strane --

dobijete dva.

OK, dakle, dva. To je dobar broj.

Evo drugog načina da to napravite --
ovo su trokuti --

12 točaka i 30 rubova

i 20 strana, 20 pločica.

Točke minus rubovi plus
strane je još uvijek dva.

I zapravo biste ovo mogli napraviti
na bilo koji način --

pokriti ovo sa svim vrstama poligona
i trokuta

i pomiješati ih.

I onda točke minus rubovi plus
strane -- i dobijete dva.

Evo drugog oblika.

Ovo je torus, ili površina krafne: 16
točaka

pokrivenih ovim pravokutnicima, 32
ruba, 16 strana.

Točke minus rubovi je nula.

Uvijek će biti nula.

Svaki put kad pokrijete torus
kvadratima ili trokutima

ili nečim sličnim, dobit ćete nulu.

Ovo se zove Eulerova
karakteristika.

I to je ono što se zove
topološka invarijanta.

Doista je nevjerojatno.

Kako god da napravite to,
uvijek ćete dobiti isti odgovor.

Dakle, to je bio prvi prodor, iz
1700-ih,

u predmet koji se dans zove
algebarska topologija.

CA: I vaš je rad preuzeo ovu ideju
i promaknuo je

u više-dimenzionalnu teoriju,

više-dimenzionalne predmete,
i našao nove invarijante?

JS: Da. Pa, već su postojale
više-dimenzionalne invarijante:

Pontryaginove klase --
zapravo, bile su Chernove klase.

Postojala je hrpa tih
vrsta invarijanti.

Mučio sam se radeći na jednoj

i modelirajući je kombinatorički,

umjesto na način na koji se to tipično
radi,

i to je dovelo do ovog rada
i otkrili smo nove stvari.

Ali da nije bilo g.Eulera --

koji je napisao gotovo 70 djela
o matematici

i imao 13 djece,

koje je navodno njihao na koljenima
dok je pisao --

da nije bilo g.Eulera, vjerojatno ne bi
bilo ovih invarijanti.

CA: OK, to nam je dalo barem uvid
u nevjerojatan um koji stoji iza toga.

Pričajmo o Renaissance-i.

Zato što ste promatrali taj nevjerojatan
um i zato što ste bili razbijač kodova
u NSA,

počeli ste raditi kao razbijač kodova
u financijskoj industriji.

Vjerojatno niste vjerovali u
učinkovitu tržišnu teoriju.

Nekako ste našli način za kreaciju
zadivljujućih prihoda u zadnjih 20 godina.

Ovako su mi to objasnili,

ono što je izvanredno u tome što ste
napravili, nisu samo prihodi,

nego kako ste ih stvorili sa začuđujuće
niskim volatilitetom i rizikom,

uspoređujući s drugim hedge fondovima.

Kako ste, pobogu, to napravili, Jim?

JS: Napravio sam to skupivši
divnu grupu ljudi.

Kada sam se počeo baviti trgovinom, malo
sam se umorio od matematike.

Bio sam u kasnim 30-im,
imao sam malo novca.

Počeo sam trgovati i išlo je dobro.

Zaradio sam dosta novca čistom srećom.

Barem ja mislim da je bila čista
sreća.

Sigurno nije bilo matematičko
modeliranje.

Ali kada sam pogledao podatke,
nakon nekog vremena sam shvatio:

Izgleda kao da postoji neka struktura
u tome.

Zaposlio sam par matematičara
i počeli smo izrađivati neke modele --

iste kakve smo radili na Institutu za
obrambenu analizu.

Dizajnirate algoritme,
testirate ih na računalu.

Funkcionira? Ne funkcionira?
I tako dalje.

CA: Možemo li pogledati ovo?

Zato što je ovdje tipični graf
neke robe.

Gledam u to i kažem:
"To je samo nasumičan hod gore-dolje --

možda mali trend povećanja
tijekom cijelog vremena."

Kako bi, pobogu, mogli trgovati
gledajući u to

i vidjeti nešto što nije samo
nasumično?

JS: U starim ddanima -- ovo je graf
iz starih dana,

roba ili valuta su imale tendenciju
rasta.

Ne nužno nizak rast kakav vidite ovdje,
ali periodični rast.

I ako ste odlučili, OK,
predvidit ću danas,

prema prosječnom pomicanju
u posljednjih 20 godina --

možda bi to bilo dobro predviđanje
i zaradio bih novac.

I zapravo, prije mnogo godina,
ovakav bi sustav funkcionirao --

ne lijepo, ali bi funkcionirao.

Zaradili biste, izgubili novac,
zaradili.

Ali ovo je godišnja vrijednost

i zaradili biste malo novca
tijekom tog vremena.

To je veoma neprofitabilan sustav.

CA: Dakle, vi biste testirali hrpu
duljina porasta u vremenu

i vidjeli predviđa li, na primjer,

10-dnevni porast ili 15-dnevni porast što
će se sljedeće dogoditi.

JS: Naravno, probali biste sve to
i vidjeli što najbolje funkcionira.

Praćenje rasta bi bilo odlično
60-ih

i bilo bi OK 70-ih.

80-ih više nije bilo.

CA: Zato što su svi mogli vidjeti to.

Dakle, kako ste ostali ispred krda?

JS: Ostali smo ispred krda, jer smo
pronašli druge pristupe --

kraće pristupe.

Najvažnije je bilo prikupiti nevjerojatnu
količinu podataka --

u početku smo to morali raditi ručno.

Išli smo u Federalnu rezervu i kopirali
povijesne trendove rasta

i takve stvari, jer
to nije postojalo na računalima.

Dobili smo mnogo podataka.

I mnogo pametnih ljudi -- to je bio ključ.

Nisam znao kako da zaposlim ljude
da se bave osnovnim trgovanjem.

Zaposlio sam ih par -- neki su zarađivali,
a neki ne.

Nisam mogao stvoriti business iz toga.

Ali znao sam kako zaposliti znanstvenike,

jer sam se iskusio u tom području.

Dakle, to smo i napravili.

I postepeno su ti modeli
postajali sve bolji i bolji,

i bolji i bolji.

CA: Zaslužni ste za nešto nevjerojatno
što ste napravili u Renaissence-u,

izgradili ste tu kulturu, tu
grupu ljudi,

koji nisu bili zamo zaposlene puške
koje bi namamio novac.

Njihova je motivacija bila uzbudljiva
matematika i znanost.

JS: Pa, nadao bih se da je to istina.

Ali ipak je dio bio novac.

CA: Puno su zarađivali.

JS: Ne mogu reći da nitko nije došao
zbog novca.

Mislim da ih je mnogo došlo zbog novca.

Ali su također došli, jer
bi bilo zabavno.

CA: Koju ulogu u svemu tome je imalo
mašinsko učenje?

JS: U određenom smislu, ono što smo
mi radili je bilo mašinsko učenje.

Pogledate puno podataka i pokušate
simulirati različite predviđajuće sheme,

dok ne postanete sve bolji i bolji u tome.

Nije nužno dobiti povratnu informaciju
na način na koji smo mi radili.

Ali funkcioniralo je.

CA: Dakle, te različite predviđajuće sheme
mogu biti prilično divlje i neočekivane.

Mislim, vi ste sve gledali,
je li tako?

Gledali ste vrijeme, duljinu haljina,
politička mišljenja.

JS: Da, duljinu haljina nismo probali.

CA: Kakve stvari?

JS: Pa, sve.

Sve je važno.

Vrijeme, godišnja izvješća,

kvartalna izvješća, povijesni podaci,
obujmi, što god.

Što god postoji.

Uzimamo terabajte podataka
svaki dan.

I pohranjujemo ih te ih spremamo
za analizu.

Tražite anomalije.

Tražite -- kako ste rekli,

učinkovitu tržišnu hipotezu
koja nije točna.

CA: Ali jedna anomalija može biti
slučajna.

Dakle, je li tajna ovdje samo gledati
više čudnih anomalija

i vidjeti zašto se redaju?

JS: Svaka anomalija može biti
slučajna;

ipak, ako imate dovoljno podataka možete
shvatiti da nije.

Možete vidjeti anomaliju koja je
dugotrajna --

vjerojatnost da je slučajna nije visoka.

Ali te stvare izblijede nakon nekog
vremena, anomalije se isperu.

Zato morate biti na vrhu businessa.

CA: Mnogi ljudi gledaju
hedge fond industriju

i na neki način su šokirani njome,

koliko se tamo bogatstva stvara

i koliko talenta ide onamo.

Imate li ikakve brige za tu industriju

ili možda za financijsku industriju
općenito?

Nekako je na tračnici koja --

ne znam --- pomaže u povećanju
nejednakosti?

Kako biste opravdali sve što se događa
u hedge fond industriji?

JS: Mislim da u
zadnje tri ili četiri godine

hedge fondovi nisu posebno dobro prošli.

Mi smo odlično poslovali,

ali hedge fond industrija u cjelini,
ne baš odlično.

Dionice su divljale, povećavale
se kao što svi znaju

i omjer zarada je porastao.

Dakle, ogromno bogatstvo koje je stvoreno
u posljednjih --

ajmo reći, pet ili šest godina --
nisu stvorili hedge fondovi.

Ljudi bi me pitali: "Što su hedge
fondovi?"

I ja bi reako :"Jedan i 20."

Što znači -- danas je dva i 20 --

to je dva posto fiksnog uloga i 20 posto
profita.

Hedge fondovi su različite vrste bića.

CA: Priča se da naplačujete nešto
više od toga.

JS: U jednom trenutku smo naplačivali
najviše u svijetu.

Pet i 44, toliko mi naplačujemo.

CA: Pet i 44.

Dakle, pet posto uloga,
44 posto više profita.

I dalje ste svojim investitorima
stvorili spektakularne zarade.

JS: Imali smo dobre zarade, da.

Ljudi su se jako naljutili: "Kako možete
naplačivati toliko?"

Ja sam rekao: "OK, možete se povući."

Ali "Kako mogu dobiti više?", to
je zanimalo ljude --

(Smijeh)

Ali u određenom trenutku, mislim
da sam vam rekao to,

kupili smo sve investitore, jer je
postojao kapacitet fonda.

CA: Ali trebamo li se brinuti
da hedge fond industrija

privlači previše svjetskih odličnih
matematičara i drugih talenata

da rade na tome, umjesto na mnogim
drugim svjetskim problemima?

JS: Pa, nisu samo matematičari.

Zapošljavamo astronome i fizičare
i takve ljude.

Mislim da ne bismo trebali previše
brinuti o tome.

To je još uvijek veoma mala
industrija.

I zapravo, dovođenje znanosti
u svijet investicija

je poboljšalo svijet.

Smanjen volatilitet.
Povećana likvidnost.

Širenja su uža, jer ljudi
trguju takvim stvarima.

Tako da nisam zabrinut da će Einstein
odustati od svog rada i osnovati
hedge fond.

CA: Sada ste u fazi života kada zapravo
investirate, iako

s druge strane opskrbnog lanca --

vi zapravo potičete matematiku
u cijeloj Americi.

Ovo je vaša žena, Marilyn.

Zajedno radite na filantropskim problemima.

Recite mi nešto o tome.

JS: Pa, Marilyn je osnovala --

eno je tamo gore, moja prekrasna
supruga --

ona je osnovala zakladu prije otprilike
20 godina.

Mislim '94.

Ja tvrdim '93., ona kaže da je '94.,

ali bilo je jedne od te dvije godine.

(Smijeh)

Osnovali smo zakladu, samo kao
prikladan način doniranja.

Ona je bila knjigovođa, itd.

U to vrijeme nismo imali viziju, ali
postupno se ona pojavila --

a to je bilo fokusiranje na matematiku i
znanost, na osnovna istraživanja.

I to smo napravili.

Prije šest godina ili tako nešto, napustio
sam Reneissance i otišao raditi u zakladu.

Dakle, to radimo.

CA: Dakle, Math of America investira

u profesore matematike iz cijele zemlje,

daje im nešto više prihoda, daje im
podršku i usavršavanja.

I zapravo pokušava to učiniti
učinkovitijim

i učiniti to nečim čemu profesori teže.

JS: Da -- umjesto da prebijamo loše
profesore,

što je proizvelo moralne probleme u
cijeloj prosvjetnoj zajednici,

posebice u matematici i znanostima,

mi se fokusiramo na slavljenje dobrih
i dajemo im status.

Da, dajemo im dodatan novac, 15,000
dolara godišnje.

Imamo 800 profesora matematike i znanosti
u newyorškim javnim školama danas,

kao dio jezgre.

Velika je moralnost među njima.

Ostaju u tom polju.

Sljedeće godine, bit će ih 1,000
i to će biti 10 posto

newyorških javnoškolskih profesora
matematike i znanosti.

(Pljesak)

CA: Jim, evo još jednog projekta koji
ste filantropski poduprli;

Istraživanje postanka života,
pretpostavljam.

Što to ovdje gledamo?

JS: Pa, pričekat ću sekundu.

I onda ću vam reći što gledamo.

Postanak života je fascinantno pitanje.

Kako smo dospjeli ovdje?

Pa, postoje dva pitanja:

Jedno je, koji je put od geologije
do biologije --

kako smo dospjeli ovdje?

A drugo je pitanje, čime smo započeli?

S kojim materijalom, ako s ikojim,
smo morali raditi na ovom putu?

To su dva veoma, veoma zanimljiva pitanja.

Prvo je pitanje mučan put
od geologije do RNA

ili nešto tako -- kako je to sve
funkcioniralo?

A drugo, s čim moramo raditi?

Pa, s više nego što mislimo.

Dakle, ono što je na ovoj slici je
zvijezda u nastanku.

Svake godine u našoj Mliječnoj Stazi, koja
ima 100 milijardi zvijezda,

nastanu otprilike dvije nove zvijezde.

Nemojte me pitati kako, ali nastanu.

I treba im otprilike miljun godina
da se raspadnu.

Dakle, u stabilnom stanju

ima oko dva miljuna zvijezda koje nastaju
u bilo koje vrijeme.

Ova je negdje u razdoblju stabiliziranja.

I tu su sva ova sranja koja kruže oko nje,

prašina i tome slično.

I vjerojatno će formirati solarni sustav,
ili što god već formira.

Ali, evo u čemu je stvar --

u ovoj prašini koja okružuje zvijezde

nađene su značajne organske molekule.

Molekule, ne samo poput metana,
nego poput formaldehida i cijanida --

stvari koje izgrađuju -- sjeme,
može i tako -- života.

To može biti tipično.

I može biti tipično da planeti
u svemiru

nastaju od nekih osnovnih
građevnih tvari poput tih.

Znači li to da će život
zauvijek postojati?

Možda.

Ali pitanje je koliko je mučan taj put

od tih nepouzdanih početaka,
tog sjemena, sve do života.

I većina tog sjemena će pasti na
neobrađene planete.

CA: Dakle, za vas osobno,

pronaći odgovor na pitanje odakle
dolazimo,

pitanje kako se ovo dogodilo, to je nešto
što biste voljeli vidjeti.

JS: Volio bih to vidjeti,

I volio bih znati --

ako je taj put dovoljno težak i toliko
nevjerojatan,

da bez obzira s čim počnemo, mogli
bismo biti jedinstveni.

Ali s druge strane,

kada vidimo svu tu organsku prašinu
koja lebdi uokolo,

mogli bismo imati puno prijatelja tamo.

Bilo bi super znati.

CA: Jim, prije nekoliko godina sam imao
priliku razgovarati s Elonom Muskom

i pitao sam ga za tajnu njegova uspjeha,

a on je odgovorio da je tajna njegova
uspjeha što je ozbiljno shvaćao fiziku.

Slušajući vas, ono što čujem da vi
govorite je ozbiljno shvaćanje matematike,

koja je obuzela vaš cijeli život.

Obogatila vas je i sad vam dopušta
da investirate

u budućnost tisuće i tisuće djece
u Americi i drugdje.

Može li biti da znanost
zapravo funkcionira?

Da matematika zapravo funkcionira?

JS: Pa, matematika zasigurno funkcionira.
Matematika sigurno funkcionira.

Ali ovo je bilo zabavno.

Raditi s Marilyin i donirati je bilo
veoma ugodno.

CA: Ja smatram -- za mene je to
inspirativna misao,

da kada znanje shvaćamo ozbiljno,
toliko više može proizaći iz toga.

Pa vam zahvaljujem na nevjerojatnom životu
i na dolasku na TED.

Hvala Vam.

Jim Simons!

(Pljesak)