The mathematician who cracked Wall Street | Jim Simons

Translator: Thu Pham Reviewer: Le Quang

Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom.

Chris Anderson: Ông có một điều gì đó của một thần đồng toán học .

You had already taught at Harvard and MIT at a young age.

Ngài đã dạy ở Harvard và MIT khi còn rất trẻ.

And then the NSA came calling.

Và sau đó NSA liên hệ với ông

What was that about?

Chuyện đó là như thế nào?

Jim Simons: Well the NSA -- that's the National Security Agency --

Jim Simons: à NSA - đó là Hội đồng an ninh quốc gia

they didn't exactly come calling.

họ không thực sự liên hệ với tôi.

They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians

Họ có một hoạt động ở Princeton, nơi họ thuê các nhà toán học

to attack secret codes and stuff like that.

để giải các mật mã và những thứ như vậy

And I knew that existed.

Và tôi biết về hoạt động này.

And they had a very good policy,

Và họ có một chính sách rất tốt,

because you could do half your time at your own mathematics,

vì bạn có thể có một nửa thời gian làm toán học của riêng bạn,

and at least half your time working on their stuff.

và ít nhất nửa thời gian còn lại làm công việc của họ.

And they paid a lot.

Và họ trả thù lao khá lắm.

So that was an irresistible pull.

Vì vậy thật là khó cưỡng lại điều này.

So, I went there.

Vì vậy, tôi đã tới đó.

CA: You were a code-cracker.

CA: Ông từng là một người giải mật mã.

JS: I was.

JS: Đúng vậy, tôi đã từng.

CA: Until you got fired.

CA: Cho đến khi ông bị sa thải.

JS: Well, I did get fired. Yes.

JS: Ồ vâng, tôi bị sa thải. Đúng vậy.

CA: How come?

CA: Sao lại như vậy?

JS: Well, how come?

JS: Sao lại như vậy ấy hả?

I got fired because, well, the Vietnam War was on,

Tôi bị sa thải, bởi vì, à,lúc đó đang có chiến tranh ở Việt Nam,

and the boss of bosses in my organization was a big fan of the war

ông chủ của các ông chủ trong tổ chức cũng là một người hâm mộ chiến tranh

and wrote a New York Times article, a magazine section cover story,

đã viết một bài báo trên tờ New York Times, một câu chuyện trên trang bìa,

about how we would win in Vietnam.

về việc làm thể nào để chiến thắng ở Việt Nam.

And I didn't like that war, I thought it was stupid.

Và tôi thì không thích chiến tranh, tôi nghĩ nó thật ngu xuẩn.

And I wrote a letter to the Times, which they published,

Và tôi đã viết một lá thư cho tờ Times, tờ báo mà họ đã xuất bản,

saying not everyone who works for Maxwell Taylor,

nói rằng không phải tất cả mọi người làm việc cho Maxwell Taylor,

if anyone remembers that name, agrees with his views.

nếu ai đó nhớ cái tên này, đồng ý với quan điểm của ông ta.

And I gave my own views ...

Và tôi đã đưa ra quan điểm cá nhân...

CA: Oh, OK. I can see that would --

CA: À, vâng. Tôi có thể thấy điều này có thể

JS: ... which were different from General Taylor's.

JS:...khác với những gì General Taylor nói.

But in the end, nobody said anything.

Nhưng đến cuối cùng,không ai nói gì cả.

But then, I was 29 years old at this time, and some kid came around

Nhưng sau đó, lúc đó tôi đang 29 tuổi, có một người đến gần,

and said he was a stringer from Newsweek magazine

và nói rằng cậu ấy là phóng viên của tạp chí Newsweek

and he wanted to interview me and ask what I was doing about my views.

và cậu ấy muốn phỏng vấn tôi và hỏi tôi đang làm gì với quan điểm đó.

And I told him, "I'm doing mostly mathematics now,

Và tôi đã nói với cậu ấy,"tôi hầu như đang giải quyết các bài toán của mình,

and when the war is over, then I'll do mostly their stuff."

và khi chiến tranh kết thúc, tôi gần như sẽ làm việc cho họ."

Then I did the only intelligent thing I'd done that day --

tôi đã làm một việc thông minh nhất từ trước đến giờ vào ngày hôm đó

I told my local boss that I gave that interview.

Tôi nói với ông chủ của tôi rằng tôi đã có một cuộc phỏng vấn.

And he said, "What'd you say?"

Và ông ấy nói, " Cậu đã nói gì?"

And I told him what I said.

Và tôi kể lại cho ông ấy nghe.

And then he said, "I've got to call Taylor."

Và sau đó ông ấy nói, "Tôi phải gọi điện cho Taylor."

He called Taylor; that took 10 minutes.

Ông ấy đã gọi cho Taylor, mất 10 phút.

I was fired five minutes after that.

Tôi bị sa thải 5 phút sau đó.

CA: OK.

CA: Vâng.

JS: But it wasn't bad.

JS: Nhưng điều này không tệ đâu.

CA: It wasn't bad, because you went on to Stony Brook

CA: Nó không tệ, bởi vì ông đã tới Stony Brook,

and stepped up your mathematical career.

và tiếp tục công việc toán học của mình.

You started working with this man here.

Ông bắt đầu làm việc với người đàn ông này.

Who is this?

Đó là ai vậy?

JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.

JS: À, đó là [ Shiing- Shen] Chern.

Chern was one of the great mathematicians of the century.

Chern là một trong những nhà toán học giỏi nhất trong thế kỉ.

I had known him when I was a graduate student at Berkeley.

Tôi biết ông ấy khi còn là thạc sĩ ở Berkeley.

And I had some ideas,

Và tôi có một vài ý tưởng,

and I brought them to him and he liked them.

tôi mang chúng đến cho ông ấy và ông ấy thích chúng.

Together, we did this work which you can easily see up there.

chúng tôi đã làm công việc này cùng nhau mà bạn có thể xem ở trên đây.

There it is.

Chính là nó.

CA: It led to you publishing a famous paper together.

CA: Các ông đã công bố công trình vĩ đại nhất cùng với nhau.

Can you explain at all what that work was?

Ông có thể giải thích công việc như thế nào được không ạ?

JS: No.

JS: Không được.

(Laughter)

(Cười lớn)

JS: I mean, I could explain it to somebody.

JS: Ý tôi là, tôi có thể giải thích cho một ai đó.

(Laughter)

(Cười lớn)

CA: How about explaining this?

CA: Vậy giải thích cái này thì sao ạ?

JS: But not many. Not many people.

JS: Không nhiều đâu. Không nhiều người đâu.

CA: I think you told me it had something to do with spheres,

CA: Tôi nghĩ rằng ông có thể cho tôi biết ta có thể làm gì với mặt cầu này,

so let's start here.

hãy bắt đầu từ đây.

JS: Well, it did, but I'll say about that work --

JS: Ồ, đúng như vậy nhưng tôi sẽ không nói về công việc đó đâu

it did have something to do with that, but before we get to that --

Nó có một vài điều để làm cùng, nhưng trước khi chúng tôi làm được

that work was good mathematics.

Đó thực sự là toán học.

I was very happy with it; so was Chern.

Tôi đã rất hạnh phúc khi thực hiện nó, Chern cũng vậy.

It even started a little sub-field that's now flourishing.

Nó thậm chí bắt đầu với một vài tập con mà bây giờ đã mở rộng hơn.

But, more interestingly, it happened to apply to physics,

Nhưng, thú vị hơn, điều này xảy ra khi áp dụng vào Vật lí,

something we knew nothing about -- at least I knew nothing about physics,

về những điều chúng ta không biết-- ít nhất là tôi không biết gì về vật lí,

and I don't think Chern knew a heck of a lot.

và tôi không nghĩ rằng Chern biết nhiều hơn tôi là mấy.

And about 10 years after the paper came out,

Và trong khoảng 10 năm sau khi công trình được công bố,

a guy named Ed Witten in Princeton started applying it to string theory

một người tên là Ed Witten ở Princeton bắt đầu áp dụng nó vào lí thuyết dây

and people in Russia started applying it to what's called "condensed matter."

và những người ở Nga bắt đầu áp dụng nó vào một thứ tên là" chất rắn."

Today, those things in there called Chern-Simons invariants

Ngày nay, những thứ đó được gọi là định luật Chern-Simons bất biến

have spread through a lot of physics.

đã được áp dụng rất nhiều trong vật lí.

And it was amazing.

Và điều đó thật kì diệu.

We didn't know any physics.

Chúng tôi không biết gì về Vật lí.

It never occurred to me that it would be applied to physics.

Tôi chưa bao giờ nghĩ rằng công trình này có thể áp dụng vào vật lí.

But that's the thing about mathematics -- you never know where it's going to go.

Nhưng đó là toán học- bạn không thể đoán được nó đang đi đến đâu.

CA: This is so incredible.

CA: Thật không thể tin được.

So, we've been talking about how evolution shapes human minds

Chúng ta đang nói về sự tiến hóa làm thay đổi suy nghĩ của con người như thế nào

that may or may not perceive the truth.

rằng họ có thể hoặc không thể nhận thức được sự thật.

Somehow, you come up with a mathematical theory,

bằng một cách nào đó, bạn đi lên với một lí thuyết toán học,

not knowing any physics,

mà không biết gì về vật lí,

discover two decades later that it's being applied

khám phá ra hai thập kỉ sau nó đang được áp dụng

to profoundly describe the actual physical world.

để miêu tả một cách sâu sắc thế giới vật lí thực tế.

How can that happen?

Sao chuyện này có thể xảy ra?

JS: God knows.

JS: Có Chúa mới biết được.

(Laughter)

(Cười lớn)

But there's a famous physicist named [Eugene] Wigner,

Nhưng có một nhà Vật lí học nổi tiếng tên là [Eugene] Wigner,

and he wrote an essay on the unreasonable effectiveness of mathematics.

ông ấy đã viết một bài luận về những hiệu quả bất hợp lí của toán học.

Somehow, this mathematics, which is rooted in the real world

Bằng cách nào đó, toán học, bắt nguồn từ thế giới thực

in some sense -- we learn to count, measure, everyone would do that --

theo cách nào đó--chúng ta học đếm, đo đạc, mọi người đều có thể làm được-

and then it flourishes on its own.

và sau đó thì nó tự phát triển.

But so often it comes back to save the day.

Nhưng thường thì nó quay trở lại ban đầu để tiết kiệm thời gian.

General relativity is an example.

Thuyết tương đối là một ví dụ.

[Hermann] Minkowski had this geometry, and Einstein realized,

[Hermann] Minkowski có khối hình học này, và Einstein đã nhận ra,

"Hey! It's the very thing in which I can cast general relativity."

"Xem này! Đây là một thứ mà tôi có thể kiểm nghiệm thuyết tương đối"

So, you never know. It is a mystery.

Do vậy, bạn không bao giờ biết được. Đó là một bí mật.

It is a mystery.

Đó là một bí mật.

CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity.

CA: Chúng ta có ở đây một bài toán sáng tạo

Tell us about this.

Hãy nói về bài toán này.

JS: Well, that's a ball -- it's a sphere, and it has a lattice around it --

JS: Quả bóng đó-là một hình cầu, và có một lưới sắt bao quanh nó--

you know, those squares.

nhìn xem, những hình vuông đó.

What I'm going to show here was originally observed by [Leonhard] Euler,

Điều tôi đang chỉ ra ở đây được quan sát bởi [Leonhard] Euler,

the great mathematician, in the 1700s.

một nhà toán học vĩ đại vào những năm 1770.

And it gradually grew to be a very important field in mathematics:

Và nó dần dần trở thành một lĩnh vực quan trọng trong toán học:

algebraic topology, geometry.

tô pô đại số, hình học.

That paper up there had its roots in this.

Bài viết trên đó có nguồn gốc từ những vấn đề này.

So, here's this thing:

Và vấn đề đó đây:

it has eight vertices, 12 edges, six faces.

nó có 8 đỉnh, 12 cạnh, 6 mặt.

And if you look at the difference -- vertices minus edges plus faces --

Và nếu bạn nhìn nó ở một mặt khác- lấy các đỉnh trừ các cạnh cộng các mặt

you get two.

bạn được 2.

OK, well, two. That's a good number.

Ok, ồ, 2. Đó là một con số đẹp.

Here's a different way of doing it -- these are triangles covering --

Đây là một cách khác để làm -- có 3 hình tam giác bao trùm

this has 12 vertices and 30 edges

nó có 12 đỉnh và 30 cạnh

and 20 faces, 20 tiles.

và 20 mặt, 20 ngói

And vertices minus edges plus faces still equals two.

và các đỉnh trừ các cạnh công các mặt vẫn bằng 2.

And in fact, you could do this any which way --

Và thực ra, bạn có thể giải bài toán theo nhiều cách khác nữa

cover this thing with all kinds of polygons and triangles

che cái này đi với những thứ như là các đa giác và các hình tam giác

and mix them up.

và trộn chúng lại với nhau.

And you take vertices minus edges plus faces -- you'll get two.

Và bạn lấy các đỉnh trừ các cạnh cộng các mặt-- vẫn sẽ bằng 2.

Here's a different shape.

Đây là một hình khối khác.

This is a torus, or the surface of a doughnut: 16 vertices

Đây là một hình xuyến, hoặc bề mặt của chiếc bánh donut: 16 đỉnh

covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces.

được phủ lên bởi những hình chữ nhật, 32 cạnh, 16 mặt.

Vertices minus edges comes out to be zero.

Các đỉnh trừ các cạnh có kết quả là 0.

It'll always come out to zero.

Nó sẽ luôn cho kết quả bằng 0.

Every time you cover a torus with squares or triangles

Mỗi lần bạn phủ lên vòng xuyến những hình vuông hoặc hình tam giác

or anything like that, you're going to get zero.

hoặc bất cứ thứ gì như vậy kết quả vẫn bằng 0.

So, this is called the Euler characteristic.

Vì vậy, nó được gọi là tính chất Euler.

And it's what's called a topological invariant.

Và đó là thứ được gọi là tô pô bất biến.

It's pretty amazing.

Nó khá là thú vị.

No matter how you do it, you're always get the same answer.

Dù bạn làm cách nào đi nữa, bạn sẽ luôn nhận đươc kết quả như nhau.

So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s,

Đó là bước tiến mạnh mẽ đầu tiên từ giữa những năm 1700,

into a subject which is now called algebraic topology.

đến cái đích mà bây giờ được gọi là tô pô đại số.

CA: And your own work took an idea like this and moved it

CA: và công việc của ông là tiếp nhận ý tưởng này và phát triển nó

into higher-dimensional theory,

đến lý thuyết không gian cao hơn,

higher-dimensional objects, and found new invariances?

vật thể không gian cao hơn, và tìm thấy những vật bất biến mới?

JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants:

JS: Những thứ đó đã là những vật thể bất biến trong không gian cao hơn:

Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.

các lớp học Pontryagin- thực ra là các lớp học của Chern.

There were a bunch of these types of invariants.

Có một loạt các loại vật thể bất biến.

I was struggling to work on one of them

Tôi đã gặp khó khăn khi làm việc với một trong số chúng

and model it sort of combinatorially,

và sắp xếp chúng thành một tổ hợp,

instead of the way it was typically done,

thay vì làm theo cách thông thường,

and that led to this work and we uncovered some new things.

và dẫn đến công việc này chúng tôi đã phát hiện ra một số thứ mới

But if it wasn't for Mr. Euler --

Nhưng nếu nó không phải vì Mr.Euler-

who wrote almost 70 volumes of mathematics

người đã viết gần 70 cuốn sách về toán học

and had 13 children,

và có 13 người con,

who he apparently would dandle on his knee while he was writing --

người mà ông sẽ bế trên đùi khi đang viết sách--

if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't perhaps be these invariants.

nếu không phải vì Mr.Euler, có thể sẽ không có những vật thể bất biến này

CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there.

CA: OK, ít nhất điều đó mang lại cơ hội được thưởng thức tài năng này.

Let's talk about Renaissance.

Hãy nói về Renaissance.

Because you took that amazing mind and having been a code-cracker at the NSA,

Vì ông đã nhận được trí tuệ tuyệt vời và trở thành nhà giải mã tại NSA,

you started to become a code-cracker in the financial industry.

ông bắt đầu trở thành một nhà giải mã trong ngành công nghiệp tài chính,

I think you probably didn't buy efficient market theory.

tôi nghĩ rằng ông có thể không mua lý thuyết thị trường hiệu quả.

Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades.

Bằng cách nào đó ông đã tìm ra cách tạo ra lợi nhuận đáng kinh ngạc trong hơn 2 thập kỉ qua.

The way it's been explained to me,

Điều này đã giải thích cho tôi,

what's remarkable about what you did wasn't just the size of the returns,

điều đáng chú ý về những gì ông đã làm đó không chỉ là về số lượng lợi nhuận,

it's that you took them with surprisingly low volatility and risk,

mà ông đã lấy chúng với sự biến động thấp một cách đáng kinh ngạc và rủi ro,

compared with other hedge funds.

so với những quỹ đầu tư khác.

So how on earth did you do this, Jim?

Ông đã làm như thế nào vậy, Jim?

JS: I did it by assembling a wonderful group of people.

JS: tôi đã làm điều này với những con người tuyệt vời.

When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics.

Khi tôi bắt đầu giao dịch, tôi đã thấy hơi mệt mỏi với toán học.

I was in my late 30s, I had a little money.

Tôi đã khoảng 30 tuổi, tôi có một ít tiền.

I started trading and it went very well.

Tôi bắt đầu kinh doanh và mọi thứ đều ổn.

I made quite a lot of money with pure luck.

Tôi đã kiếm được khá nhiều tiền nhờ may mắn.

I mean, I think it was pure luck.

Ý tôi là, tôi nghĩ thực sự là nhờ may mắn

It certainly wasn't mathematical modeling.

Đó chắc chắn không phải là toán học.

But in looking at the data, after a while I realized:

Nhưng nhìn vào những dữ liệu sau một thời gian tôi đã nhận ra:

it looks like there's some structure here.

nó giống nhau ở một vài cấu trúc.

And I hired a few mathematicians, and we started making some models --

Và tôi đã tuyển một vài nhà toán học, chúng tôi bắt đầu dựng một số mô hình

just the kind of thing we did back at IDA [Institute for Defense Analyses].

chỉ là một số thứ như chúng tôi đã làm khi còn ở IDA [Viện Phân tích Quốc phòng]

You design an algorithm, you test it out on a computer.

Bạn viết một thuật toán, bạn thử nghiệm nó trên máy tính.

Does it work? Doesn't it work? And so on.

Liệu nó có chạy được không? Nó không làm việc được à? Cứ như vậy.

CA: Can we take a look at this?

CA: Chúng ta có thể xem cái này một chút không ạ?

Because here's a typical graph of some commodity.

Bởi vì ở đây có một đồ thị điển hình cho một số mặt hàng.

I look at that, and I say, "That's just a random, up-and-down walk --

Tôi nhìn vào nó, và tôi nói, "Đó chỉ là sự ngẫu nhiên,đi lên và đi xuống

maybe a slight upward trend over that whole period of time."

có thể có xu hướng tăng nhẹ trong toàn bộ khoảng thời gian."

How on earth could you trade looking at that,

Ông giao dịch thế nào khi nhìn vào đó.

and see something that wasn't just random?

và nhìn thấy thứ gì đó không chỉ là một sự ngẫu nhiên?

JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days,

JS: Ngày xưa-- đây là một đồ thị được sử dụng từ lâu rồi,

commodities or currencies had a tendency to trend.

hàng hóa và tiền tệ có một xu hướng nhất định.

Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods.

Không nhất thiết là xu hướng như ở đây,mà còn là xu hướng theo giai đoạn.

And if you decided, OK, I'm going to predict today,

Và nếu bạn đã quyết định, OK, tôi sẽ dự đoán ngày hôm nay,

by the average move in the past 20 days --

bởi sự dịch chuyển trung bình trong vòng 20 ngày qua.

maybe that would be a good prediction, and I'd make some money.

có thể đó là một dự đoán đúng, và tôi sẽ kiếm được tiền,

And in fact, years ago, such a system would work --

Và thực sự, nhiều năm trước hệ thống như thế này có thể hoạt động

not beautifully, but it would work.

không chuẩn xác lắm, nhưng nó có thể hoạt động được.

You'd make money, you'd lose money, you'd make money.

Bạn có thể kiếm được tiền, bạn có thể thua lỗ, bạn kiếm được tiền.

But this is a year's worth of days,

Nhưng đây là giá trị của một năm,

and you'd make a little money during that period.

và bạn có thể kiếm được tiền trong giai đoạn này.

It's a very vestigial system.

Đó là một hệ thống có từ rất lâu rồi.

CA: So you would test a bunch of lengths of trends in time

CA: Vậy ông có thể kiểm nghiệm một loạt độ dài của các xu hướng trong khoảng thời gian

and see whether, for example,

và nhìn thấy có hay không, ví dụ,

a 10-day trend or a 15-day trend was predictive of what happened next.

xu hướng kéo dài 10 ngày hoặc 15 ngày được dự đoán những gì xảy ra tiếp theo.

JS: Sure, you would try all those things and see what worked best.

JS: Chắc chắn rồi, anh có thể thử tất cả những thứ đó và xem cái nào hoạt động tốt nhất.

Trend-following would have been great in the '60s,

Xu hướng kéo theo đã trở nên tuyệt vời vào những năm 60,

and it was sort of OK in the '70s.

và khá ổn vào những năm 70.

By the '80s, it wasn't.

Đến những năm 80 thì không còn được như vậy.

CA: Because everyone could see that.

CA: Vì mọi người đều có thể làm được như vậy.

So, how did you stay ahead of the pack?

Làm thế nào để ông luôn dẫn đầu trong tình huống này?

JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches --

JS: Chúng tôi dẫn đầu bằng cách tìm cách thức tiếp cận khác--

shorter-term approaches to some extent.

phương pháp tiếp cận ngắn hạn đến một mức nào đó.

The real thing was to gather a tremendous amount of data --

Thực ra là thu thập một lượng dữ liệu lớn--

and we had to get it by hand in the early days.

và chúng tôi phải thu thập chúng bằng tay vào những ngày đầu tiên.

We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories

Chúng tôi đến Cục Dự trữ liên bang và sao chép lịch sử lãi suất

and stuff like that, because it didn't exist on computers.

và những thứ như vậy, bởi vì nó không có trên máy tính.

We got a lot of data.

Chúng tôi đã lấy được rất nhiều dữ liệu.

And very smart people -- that was the key.

Và những người cực kì thông minh- đó chính là chìa khóa.

I didn't really know how to hire people to do fundamental trading.

Tôi thực sự không biết cách làm thế nào để thuê nhân viên làm những giao dịch cơ bản.

I had hired a few -- some made money, some didn't make money.

Tôi đã thuê một vài người- một số thì kiếm tiền,một số thì không.

I couldn't make a business out of that.

Làm kinh doanh không thể tránh được điều này.

But I did know how to hire scientists,

Nhưng tôi không biết làm thế nào để thuê những nhà khoa học

because I have some taste in that department.

vì tôi có một vài thị hiếu riêng trong ngành này.

So, that's what we did.

Đó chính là điều chúng tôi đã làm.

And gradually these models got better and better,

Và dẫn dần những mô hình này trở nên tốt hơn, tốt hơn,

and better and better.

tốt hơn và tốt hơn.

CA: You're credited with doing something remarkable at Renaissance,

CA: Ông được tín nhiệm bởi những việc gây chú ý khi ở Renaissance.

which is building this culture, this group of people,

đó là xây dựng nên văn hóa này, những con người này,

who weren't just hired guns who could be lured away by money.

những người không phải thuê bằng súng, những người có thể bị lừa bởi tiền bạc.

Their motivation was doing exciting mathematics and science.

Mục tiêu của họ là làm việc với toán học và khoa học.

JS: Well, I'd hoped that might be true.

JS: Tôi hy vọng điều đó có thể trở thành sự thật.

But some of it was money.

Nhưng vẫn có một số là vì tiền.

CA: They made a lot of money.

CA: Họ đã kiếm được rất nhiều tiền.

JS: I can't say that no one came because of the money.

JS: Tôi không thể nói rằng không có ai đến làm là vì tiền.

I think a lot of them came because of the money.

Tôi nghĩ rất nhiều người đến làm là vì tiền.

But they also came because it would be fun.

Nhưng họ cũng nghĩ nó thú vị.

CA: What role did machine learning play in all this?

CA: Vậy "máy học" có vai trò gì trong tất cả việc này?

JS: In a certain sense, what we did was machine learning.

JS: Theo một cách nào đó, điều chúng tôi làm chính là "máy học".

You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes,

Bạn xem xét rất nhiều dữ liệu, và bạn thử mô phỏng theo các chương trình khác nhau,

until you get better and better at it.

đến khi dữ liệu đó trở nên chuẩn xác hơn.

It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things.

Không cần thiết phải xem xét chúng lại như cách chúng ta thường làm.

But it worked.

Nhưng nó có hiệu quả.

CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected.

CA: Vậy những chương trình dự đoán khác nhau này có thể khá thoải mái và bất ngờ.

I mean, you looked at everything, right?

Ý tôi là, chúng ta đang xem xét mọi thứ phải không?

You looked at the weather, length of dresses, political opinion.

Chúng ta xem thời tiết, độ dài của những bộ váy, quan điểm chính trị.

JS: Yes, length of dresses we didn't try.

JS: Đúng vậy, độ dài của những bộ váy là điều chúng tôi chưa thử làm.

CA: What sort of things?

CA: Những thứ như thế nào?

JS: Well, everything.

JS: Ồ, tất cả mọi thứ,

Everything is grist for the mill -- except hem lengths.

Những thứ như lúa mạch cho cối xay ngoại trừ chiều dài của đường viền.

Weather, annual reports,

Thời tiết, báo cáo hàng năm,

quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it.

báo cáo quý, dữ liệu lịch sử của chúng, các cuốn sách, bạn đặt tên cho nó.

Whatever there is.

Bất kể thứ gì.

We take in terabytes of data a day.

Chúng tôi lấy hàng Terabytes dữ liệu một ngày.

And store it away and massage it and get it ready for analysis.

Và dự trữ nó và masage nó và khiến cho nó sẵn sàng để phân tích.

You're looking for anomalies.

Anh đang tìm kiếm điều khác thường.

You're looking for -- like you said,

Anh tìm kiếm - như anh vừa nói,

the efficient market hypothesis is not correct.

Giả thuyết thị trường hiệu quả là không chính xác,

CA: But any one anomaly might be just a random thing.

CA: Nhưng một điều khác thường bất kì có thể chỉ là một sự ngẫu nhiên.

So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies,

Vậy, điều bí mật ở đây là chỉ nhìn vào những điều khác thường,

and see when they align?

và nhìn xem khi nào thì chúng kết hợp với nhau?

JS: Any one anomaly might be a random thing;

JS: Bất kì một sự khác thường nào đều có thể chỉ là ngẫu nhiên;

however, if you have enough data you can tell that it's not.

tuy nhiên, nếu bạn nhìn đủ lượng dữ liệu anh có thể nói rằng không phải như vậy.

You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time --

Anh có thể nhìn ra điều khác thường kéo dài trong một thời gian vừa đủ--

the probability of it being random is not high.

khả năng là một sự ngẫu nhiên không cao.

But these things fade after a while; anomalies can get washed out.

Nhưng một lúc sau chúng có thể mờ dần; những điều khác thường có thể biến mất.

So you have to keep on top of the business.

Vì vậy anh phải luôn đặt việc kinh doanh lên hàng đầu.

CA: A lot of people look at the hedge fund industry now

CA: Rất nhiều người trông chờ vào những quỹ đầu tư công nghiệp hiện nay

and are sort of ... shocked by it,

và khá là sốc về chúng,

by how much wealth is created there,

bởi lợi nhuận có thể kiếm ra từ đó,

and how much talent is going into it.

và bởi bao nhiêu tài năng đang tiếp cận chúng.

Do you have any worries about that industry,

Anh đã bao giờ từng nghi ngại về nền công nghiệp đó,

and perhaps the financial industry in general?

và có thể là ngành tài chính công nghiệp nói chung chưa?

Kind of being on a runaway train that's --

Đại loại như đang trên một con tàu đang chạy--

I don't know -- helping increase inequality?

Tôi không biết nữa-- đang giúp gia tăng sự bất bình đẳng?

How would you champion what's happening in the hedge fund industry?

Anh đấu tranh thế nào cho những gì đang xảy ra với nền công nghiệp quỹ đầu tư?

JS: I think in the last three or four years,

JS: tôi nghĩ rằng trong 3 hay 4 năm trước,

hedge funds have not done especially well.

quỹ đầu tư chưa thực sự làm tốt lắm.

We've done dandy,

Chúng ta đã làm nên điều kì diệu,

but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully.

nhưng tổng thể nền công nghiệp quỹ đầu tư chưa thực sự tuyệt vời lắm.

The stock market has been on a roll, going up as everybody knows,

Thị trường chứng khoán đang phát triển lớn mạnh như mọi người đã biết,

and price-earnings ratios have grown.

và tỷ lệ giá thu về cũng tăng.

So an awful lot of the wealth that's been created in the last --

Vì vậy lợi nhuận khổng lồ cuối cùng cũng được tạo ra--

let's say, five or six years -- has not been created by hedge funds.

xem nào, 5 hay 6 năm nữa-- sẽ không còn được tạo ra bởi quỹ đầu tư.

People would ask me, "What's a hedge fund?"

Mọi người sẽ hỏi tôi rằng, " Quỹ đầu tư là gì?"

And I'd say, "One and 20."

Và tôi sẽ nói rằng, " 1 và 20."

Which means -- now it's two and 20 --

Nghĩa là-- bây giờ là 2 và 20--

it's two percent fixed fee and 20 percent of profits.

2% phí cố định và 20% lợi nhuận.

Hedge funds are all different kinds of creatures.

Quỹ đầu tư là tất cả nhiều loại khác nhau.

CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.

CA: Có tin đồn là bạn phải trả phí cao hơn như vậy một chút.

JS: We charged the highest fees in the world at one time.

JS: Chúng tôi tính phí cao nhất thế giới trong một thời điểm.

Five and 44, that's what we charge.

5 và 44, là mức phí của chúng tôi.

CA: Five and 44.

CA: 5 và 44.

So five percent flat, 44 percent of upside.

Vậy là 5% cố định, 44% lợi nhuận.

You still made your investors spectacular amounts of money.

Ông vẫn khiến nhà đầu tư đầu tư một lượng tiền lớn.

JS: We made good returns, yes.

JS: Chúng tôi mang lại lợi nhuận cao, vâng đúng vậy.

People got very mad: "How can you charge such high fees?"

Mọi người đều giận điên lên: "Sao ông có thể tính phí cao như vậy?"

I said, "OK, you can withdraw."

Tôi nói, " Ok, vậy anh có thể rút lui."

But "How can I get more?" was what people were --

Nhưng "Làm thế nào để tôi nhận được nhiều hơn?" mọi người đều vậy.

(Laughter)

(Cười lớn)

But at a certain point, as I think I told you,

Nhưng tại một thời điểm nhất định, tôi nghĩ là tôi đã nói rồi,

we bought out all the investors because there's a capacity to the fund.

chúng tôi mua lại tất cả khoản đầu tư vì đó là năng lực của quỹ.

CA: But should we worry about the hedge fund industry

CA: Nhưng chúng ta có nên lo lăng về ngành công nghiệp quỹ đầu tư

attracting too much of the world's great mathematical and other talent

thu hút quá nhiều những nhà toán học đại tài trên thế giới và nhiều tài năng khác

to work on that, as opposed to the many other problems in the world?

để làm việc này, và ngược lại với những vấn đề khác trên thế giới?

JS: Well, it's not just mathematical.

JS: Ồ, không phải mỗi toán học thôi đâu.

We hire astronomers and physicists and things like that.

Chúng tôi thuê cả nhà thiên văn học, vật lí học và những thứ kiểu như vậy.

I don't think we should worry about it too much.

Tôi không nghĩ rằng chúng tôi nên lo lắng quá về điều này.

It's still a pretty small industry.

Đây vẫn chỉ là một nền công nghiệp có quy mô khá nhỏ.

And in fact, bringing science into the investing world

Và thật ra, mang khoa học vào lĩnh vực đầu tư

has improved that world.

là đang cải thiện lĩnh vực đó.

It's reduced volatility. It's increased liquidity.

Nó làm giảm thiểu sự biến động, gia tăng tính thanh khoản.

Spreads are narrower because people are trading that kind of stuff.

Sự lan rộng còn hạn hẹp bởi vì mọi người đang giao dịch những thứ như vậy.

So I'm not too worried about Einstein going off and starting a hedge fund.

Tôi không quá lo lắng về việc Einstein sẽ đi tới và bắt đầu đầu tư.

CA: You're at a phase in your life now where you're actually investing, though,

CA: Ông đang thực sự đầu tư, mặc dù,

at the other end of the supply chain --

ở phía bên kia của chuỗi cung ứng--

you're actually boosting mathematics across America.

thật ra là ông đang thúc đẩy toán học trên toàn nước Mỹ.

This is your wife, Marilyn.

Đây là vợ của ông, bà Marilyn.

You're working on philanthropic issues together.

Hai ông bà đang làm công tác từ thiện.

Tell me about that.

Hãy nói cho tôi về công việc này đi ạ.

JS: Well, Marilyn started --

JS: Ồ, Marilyn bắt đầu--

there she is up there, my beautiful wife --

bà ấy đang kia kìa, bà vợ xinh đẹp của tôi--

she started the foundation about 20 years ago.

bà ấy bắt đầu xây dựng quỹ từ thiện từ khoảng 20 năm trước.

I think '94.

Tôi nghĩ là vào năm 1994.

I claim it was '93, she says it was '94,

Tôi cho là vào năm 1993 nhưng bà ấy nói là năm 1994,

but it was one of those two years.

một trong hai năm đó thôi.

(Laughter)

(Cười lớn)

We started the foundation, just as a convenient way to give charity.

Chúng tôi bắt đầu xây dựng quỹ, đơn giản là để đưa cho tổ chức từ thiện.

She kept the books, and so on.

Bà ấy giữ lại những cuốn sách, và cứ như vậy.

We did not have a vision at that time, but gradually a vision emerged --

Lúc đó chúng tôi không nghĩ gì nhiều nhưng dần dần có một khả năng xuất hiện

which was to focus on math and science, to focus on basic research.

nghĩa là tập trung vào toán học và khoa học, tập trung vào nghiên cứu cơ bản nhất.

And that's what we've done.

Và đó chính là việc chúng tôi đã làm.

Six years ago or so, I left Renaissance and went to work at the foundation.

Khoảng 6 năm trước, tôi rời Renaissance và làm việc cho quỹ.

So that's what we do.

Đó là điều chúng tôi làm.

CA: And so Math for America is basically investing

CA: Và Toán học đối với nước Mỹ chỉ đơn thuần là đào tạo

in math teachers around the country,

những giáo viên dạy toán trên khắp cả nước,

giving them some extra income, giving them support and coaching.

cho họ có thêm thu nhập, cho họ sự ủng hộ và dạy dỗ.

And really trying to make that more effective

Và người ta đang thực sự cố gắng để làm cho nó có hiệu quả hơn

and make that a calling to which teachers can aspire.

và biến chúng thành lời kêu gọi để giáo viên có thể mong chờ

JS: Yeah -- instead of beating up the bad teachers,

JS: Vâng--thay vì loại bỏ những giáo viên tồi,

which has created morale problems all through the educational community,

trong đó có vấn đề về đạo đức thông qua tổ chức giáo dục,

in particular in math and science,

đặc biệt là trong toán học và khoa học,

we focus on celebrating the good ones and giving them status.

chúng ta tập trung vào việc tán dương những giáo viên tốt, trao cho họ chức vị.

Yeah, we give them extra money, 15,000 dollars a year.

Vâng, chúng ta trả thêm thu nhập cho họ 15,000 đô một năm.

We have 800 math and science teachers in New York City in public schools today,

Chúng ta có 800 giáo viên dạy toán và khoa học ở New York tại các trường công

as part of a core.

như là một phần thiết yếu.

There's a great morale among them.

Họ có một tinh thần tuyệt với.

They're staying in the field.

Họ làm việc trong lĩnh vực này.

Next year, it'll be 1,000 and that'll be 10 percent

Năm sau, sẽ có 1,000 và sẽ là 10%

of the math and science teachers in New York [City] public schools.

giáo viên toán và khoa học ở New York tại các trường công.

(Applause)

(Vỗ tay).

CA: Jim, here's another project that you've supported philanthropically:

CA: Jim, đây là một dự án tự thiện khác mà ông đang ủng hộ:

Research into origins of life, I guess.

Tìm kiếm những giá trị cốt lõi trong cuộc sống, tôi nghĩ vậy.

What are we looking at here?

Chúng ta đang tìm kiếm điều gì ở đây?

JS: Well, I'll save that for a second.

JS:Ồ, tôi sẽ giữ điều đó đến giây phút cuối cùng.

And then I'll tell you what you're looking at.

Và tôi sẽ nói với anh anh đang nhìn vào thứ gì.

Origins of life is a fascinating question.

Nguồn gốc của cuộc sống là một câu hỏi hay.

How did we get here?

Làm thế nào chúng ta có thể đạt đến mức này?

Well, there are two questions:

Ồ, có hai câu hỏi như thế này:

One is, what is the route from geology to biology --

Một, từ địa chất học đến sinh học là theo con đường nào--

how did we get here?

làm thế nào chúng ta đến đây?

And the other question is, what did we start with?

Và một câu hỏi nữa, Chúng ta bắt đầu với cái gì?

What material, if any, did we have to work with on this route?

Nếu có, chúng ta làm việc với thứ gì trên con đường này?

Those are two very, very interesting questions.

Đây là hai câu hỏi thực sự thực sự rất thú vị.

The first question is a tortuous path from geology up to RNA

Câu hỏi đầu tiên là một con đường quanh co để đi từ địa chất tới RNA ( một phân tử polyme tương tự như DNA)

or something like that -- how did that all work?

hoặc cái gì đó tương tự như vậy-- làm sao chúng hoạt động được?

And the other, what do we have to work with?

Và câu hỏi còn lại, Chúng ta phải làm gì với chúng?

Well, more than we think.

Nhiều hơn chúng ta nghĩ đấy.

So what's pictured there is a star in formation.

Vậy những gì chúng ta thấy ở đây là một ngôi sao đang hình thành.

Now, every year in our Milky Way, which has 100 billion stars,

Bây giờ, hàng năm trong dải ngân hà Milky Way, có 100 tỷ ngôi sao,

about two new stars are created.

có 2 ngôi sao mới được tạo ra.

Don't ask me how, but they're created.

Đừng hỏi tôi làm thế nào, nhưng chúng được tạo ra.

And it takes them about a million years to settle out.

Phải mất hàng triệu năm để hình thành trọn vẹn.

So, in steady state,

Vì vậy, trong một trạng thái ổn định,

there are about two million stars in formation at any time.

có khoảng 2 triệu ngôi sao đang hình thành bất kì lúc nào.

That one is somewhere along this settling-down period.

Có một cái ở đâu đó cũng đang trong giai đoạn nguội dần này

And there's all this crap sort of circling around it,

Và xung quanh nó là một vòng tròn,

dust and stuff.

có bụi và một số thứ khác nữa.

And it'll form probably a solar system, or whatever it forms.

Và nó có thể sẽ hình thành hệ Mặt trời, hoặc bất kì thứ gì khác.

But here's the thing --

Nhưng vấn đề là--

in this dust that surrounds a forming star

trong đám bụi xung quanh ngôi sao mới hình thành này

have been found, now, significant organic molecules.

đã tìm ra, hiện nay, lượng phân tử hữu cơ đáng kể.

Molecules not just like methane, but formaldehyde and cyanide --

Các phân tử này không những là mêtan,foócmanđêhít, xianít

things that are the building blocks -- the seeds, if you will -- of life.

chúng là những khối xây dựng-- những hạt giống, sau này sẽ là sự sống.

So, that may be typical.

Vì vậy, chúng có thể là ví dụ điển hình.

And it may be typical that planets around the universe

Điển hình như các hành tình xung quanh vũ trụ

start off with some of these basic building blocks.

bắt đầu từ một vài những khối xây dựng cơ bản này.

Now does that mean there's going to be life all around?

Vậy nghĩa là sự sống sẽ tồn tại ở khắp nơi?

Maybe.

Có thể lắm chứ.

But it's a question of how tortuous this path is

Nhưng đó là câu hỏi của con đường này quanh co ra làm sao

from those frail beginnings, those seeds, all the way to life.

từ những sự bắt đầu lỏng lẻo, những hạt giống này, bằng tất cả mọi cách để tồn tại.

And most of those seeds will fall on fallow planets.

Và hầu hết các hạt giống này sẽ rơi vào những hành tinh bị bỏ hoang.

CA: So for you, personally,

CA: Vậy đối với ông, cá nhân mà nói,

finding an answer to this question of where we came from,

tìm ra câu trả lời cho câu hỏi chúng ta đến từ đâu,

of how did this thing happen, that is something you would love to see.

mọi chuyện xảy ra như thế nào, là những thứ mà ông rất muốn xem.

JS: Would love to see.

JS: Tôi rất muốn xem chúng.

And like to know --

Và muốn được biết--

if that path is tortuous enough, and so improbable,

nếu con đường này đủ quanh co, và không chắc sẽ xảy ra,

that no matter what you start with, we could be a singularity.

rằng bất kể bạn bắt đầu từ đâu, chúng ta đều đặc biệt.

But on the other hand,

Nhưng mặt khác,

given all this organic dust that's floating around,

đưa tất cả đám bụi hữu cơ này vào không gian,

we could have lots of friends out there.

chúng ta có thể tìm thấy rất nhiều những người bạn ở ngoài kia.

It'd be great to know.

Thật tốt khi biết điều đó.

CA: Jim, a couple of years ago, I got the chance to speak with Elon Musk,

CA: Jim, mấy năm trước, tôi có cơ hội được nói chuyện với Elon Musk,

and I asked him the secret of his success,

và tôi đã hỏi về bí mật thành công của ông ấy,

and he said taking physics seriously was it.

ông nói rằng do đã học một khóa vật lí một cách nghiêm túc.

Listening to you, what I hear you saying is taking math seriously,

Như ông nói thì ông đã học toán học một cách nghiêm túc,

that has infused your whole life.

với cả cuộc đời mình.

It's made you an absolute fortune, and now it's allowing you to invest

Điều đó đã cho ông một khối tài sản lớn, cho phép ông đầu tư

in the futures of thousands and thousands of kids across America and elsewhere.

vào tương lai của hàng nghìn, hàng nghìn trẻ em trên khắp nước Mỹ và những nơi khác

Could it be that science actually works?

Khoa học có thực sự làm được điều đó?

That math actually works?

Toán học có thực sự làm được?

JS: Well, math certainly works. Math certainly works.

JS: Ồ, toán học thực sự làm được. Toán học thực sự có thể.

But this has been fun.

Nhưng cũng thú vị đấy chứ.

Working with Marilyn and giving it away has been very enjoyable.

Làm việc với Marilyn và mang nó đi khắp nơi rất thú vị.

CA: I just find it -- it's an inspirational thought to me,

CA: Thật sự điều này- một suy nghĩ mang lại cảm hứng cho tôi,

that by taking knowledge seriously, so much more can come from it.

bằng việc học tập một cách nghiêm túc, chúng ta có thể làm được rất nhiều việc.

So thank you for your amazing life, and for coming here to TED.

Cám ơn cuộc sống kì diệu của ông, và cám ơn ông đã đến với TED hôm nay.

Thank you.

Cám ơn.

Jim Simons!

Jim Simons !

(Applause)

(Vỗ tay)