Name: 億万長者の数学者 - Numberphile (Billionaire Mathematician - Numberphile)
Uploaded: 2024-10-27T15:29:38.000Z
Duration: 18 min 39 s

法助動詞 A2

過去形

As a child, were you good at mathematics?

子供の頃、数学は得意でしたか？

Like, was mathematics a natural thing for you?

数学はあなたにとって自然なことだったのですか？

そして、私はいつもそれが好きだった。

私は数を数えるのが好きだった。

I liked continually multiplying things by two.

物事を2倍し続けるのが好きだった。

Although by the time I got to a thousand twenty-four or whatever it is, I had enough of it.

とはいえ、1,024本目に入る頃には、もうたくさんだった。

I discovered as a very young kid, maybe four, something called Zeno's Paradox.

私は幼い頃、4歳くらいのときにゼノンのパラドックスというものを発見した。

ゼノンのパラドックスって知ってる？

My father told me that the car could run out of gas.

父は私に、車はガス欠になるかもしれないと言った。

そして、私はその考えに心を痛めた。

そんなことは思いもしなかった。

But then I thought, well, it shouldn't run out.

でも、まあ、なくなることはないだろうと思ったんだ。

It could always use half of what it has, and then it could use half of that and then half of that, and it could go on forever, and so it would never run out.

常に持っているものの半分を使い、さらにその半分を使い、さらにその半分を使い......と、永遠に使い続けることができる。

So, now, it didn't occur to me, yes, but it wouldn't get very far either.

だから、今、思いつかなかったんだ、そう、でも、それもなかなかうまくいかないだろうね。

But the idea that, in principle, you didn't have to run out of gas was kind of a profound thought for a very little boy.

しかし、原理的にはガス欠になることはないという考えは、幼い少年にとってはある意味深い考えだった。

Did it feel like this was where your career was going to take you, or were you like another boy who dreamed of being a baseballer or something?

それとも、野球選手か何かを夢見る少年のようでしたか？

いやいや、そんなことはない。

The only thing I thought about was I would be a mathematician, whatever exactly that meant.

ただひとつ考えていたのは、数学者になるということだった。

I didn't know quite what it meant, except that mathematics was the only subject I really liked.

数学だけが本当に好きな科目だったということ以外は、その意味がよくわからなかった。

They wanted me to go to Berkeley and get away from MIT, meet some new faculty, because I was quite close to the MIT faculty, and they thought, I think they didn't want to get rid of me so much as they thought I was probably pretty good, so I should get exposed to a certain guy named Churn, who was just coming to Berkeley that year.

彼らは、私がMITの教授陣とかなり親しかったので、バークレーに行ってMITから離れ、新しい教授陣と知り合うことを望んだ。

And I got this very nice fellowship, and I went there.

そして、とても素晴らしいフェローシップを得て、そこに行ったんだ。

I was very eager to work with Churn, meet Churn, except he wasn't there.

私はチャーンと一緒に仕事をしたかったし、チャーンに会いたかった。

He celebrated his first year at Berkeley.

He had just come to Berkeley, and he celebrated that first year by taking a sabbatical, so he wasn't there.

彼はバークレーに来たばかりで、その最初の年にサバティカル（研究休暇）を取って祝ったので、その場にはいなかった。

So I worked with another guy, which was fine, and by the time Churn came in the second year,

それで、別の選手と一緒に仕事をしたんだ、

I was already pretty far along with the thesis project.

私はすでに論文プロジェクトをかなり進めていた。

I was giving a seminar at the beginning of my second year at Berkeley, and in walked this tall Chinese guy, and I said to the guy next to me, who's that?

バークレーでの2年目の初めにセミナーをしていた時、背の高い中国人が入ってきたので、私は隣の人に、あれは誰だ？

彼は、ああ、あれはチャーンだ、と言った。

彼が中国人だとは知らなかった。

I thought Churn was probably short for Chernowski or something, or he was probably some Polish guy who had shortened his name to Churn.

チャーンはチェルノフスキーの略か何かで、ポーランド人が自分の名前を短縮してチャーンにしたんだろうと思っていた。

If it had been Chen or Chan, I would have known it was Chinese, but Churn with the R, I didn't know.

チェンやチャンだったら中国語だとわかっただろうが、Rのついたチャーンはわからなかった。

But anyway, so I met Churn then, and we became friends.

でもとにかく、そのときにチャーンと出会って、友達になったんだ。

Of course, I was much younger than he, but we became friends, and later collaborators.

もちろん、私は彼よりずっと若かったが、友人となり、後に共同研究者となった。

So we worked together, and we came up with these results, this whole structure.

そこで私たちは協力し合い、このような結果、このような全体構成を導き出した。

In fact, that's the slides of the presentation that Churn made at the International Congress in the early 70s.

実際、これはチャーンが70年代初頭に国際大会で行ったプレゼンテーションのスライドだ。

とても素晴らしいジオメトリーだった。

I pushed on with it, and we defined some things called differential characters, which was another chapter, working with a guy named Cheeger.

私はそれを推し進め、微分キャラクターというものを定義した。

But the Churn-Simons invariance, about 10 years later, the physicists got a hold of it, and it seemed to be very good for what ailed them, or whatever might have ailed them.

しかし、チャーン＝サイモンズの不変性は、それから約10年後、物理学者たちが手に入れた。

And it wasn't just string theory, as I subsequently developed.

そして、私がその後発展させたように、それは単なる超ひも理論ではなかった。

It was kind of all areas of physics, including condensed matter theory.

物性理論も含め、物理学の全分野を網羅するようなものだった。

Even some astronomers seemed to want to look at those terms.

天文学者の中にも、そのような用語に目を向けたがる人がいるようだ。

That's really what's great about basic science, in this case mathematics.

これこそが基礎科学、この場合は数学の素晴らしいところだ。

つまり、僕は物理学を知らなかったんだ。

It didn't occur to me that this material that Churn and I had developed would find use somewhere else altogether.

チャーンと私が開発したこの素材が、まったく別の場所で使われるとは思いもしなかった。

This happens in basic science all the time, that one guy's discovery leads to someone else's invention and leads to another guy's machine.

ある人の発見が他の人の発明につながり、それがまた別の人の機械につながるということは、基礎科学の世界ではよくあることだ。

Actually, in the middle of my mathematics career, which ended when I was about 37 or 38, was that I spent four years at a place called the Institute for Defense Analyses, down in Princeton, which was a super-secret, government-based,

実は、数学者としてのキャリアの途中、37歳か38歳のときにプリンストンにある国防分析研究所というところに4年間いたことがある、

National Security Agency-based place for code cracking.

国家安全保障局を拠点とする暗号解読のための場所。

But I also learned about computers and algorithms, and I did one thing there that was quite good, because I can't tell you what it was.

でも、コンピューターやアルゴリズムについても学んだ。

So I had a good career there, both doing mathematics and learning about the fun of computer modeling.

そこで私は、数学をやったり、コンピューターモデリングの面白さを学んだりしながら、良いキャリアを積んだ。

My father had made a little bit of money, and I had the opportunity to try investing it.

父が少しお金を稼いだので、それを投資してみる機会があった。

And that was interesting, and I thought, you know, I'm going to try another career altogether.

それが面白くて、別の仕事をやってみようと思ったんだ。

And so I went into the money management business, so to speak.

それで私は、いわば資金管理ビジネスに入った。

So you started with some of your dad's money, and that got you a taste for an interest in it?

お父さんのお金で始めて、それで興味を持った？

And then some other people put up some money, and I did that.

そして、他の何人かがお金を出してくれた。

But no models. No models for the first two years.

しかし、モデルはいない。最初の2年間はモデルなし。

You were just using cunning and, you know, just like normal people do.

あなたは狡猾さと、普通の人がするようなことをしただけだ。

And I brought in a couple of people to work with me, and we were extremely successful.

そして、何人かの人たちを連れてきて一緒に働き、大成功を収めた。

I think it was just plain good luck, but nonetheless, we were very successful.

ただ単に運が良かっただけだと思うが、それでも我々は大成功を収めた。

But I could see that this was a very gut-wrenching business.

しかし、私はこれが非常に腹の痛む仕事であることを理解していた。

You know, you come in one morning, you think you're a genius, the markets are for you.

ある朝やってきて、自分は天才だ、市場は自分のためにあるんだと思う。

We were trading currencies and commodities and financial instruments and so on.

私たちは通貨や商品、金融商品などを取引していた。

株ではなく、そういうものだ。

And the next morning you come, and you feel like a jerk, the market's against you.

そして翌朝になると、相場が不利になり、嫌な気分になる。

And in looking at the patterns of prices,

そして、価格のパターンを見ている、

I could see that there was something we could study here, that there were maybe some ways to predict prices, mathematically or statistically.

数学的、あるいは統計的に価格を予測する方法があるかもしれない。

And I started working on that, and then brought in some other people, and gradually built models.

そして、それに取り組み始め、他の人たちを連れてきて、徐々にモデルを作っていった。

And the models got better and better, and finally the models replaced the fundamental stuff.

そして模型はどんどん良くなり、ついには模型が基本的なものに取って代わった。

I would have thought, with your background, a mathematician, this would have almost occurred to you immediately, like you would have straightaway seen this.

数学者であるあなたの経歴なら、このようなことはすぐに思いつくだろうと思った。

And I brought in a guy who was a wonderful guy, also from the code-cracking place.

そして、同じくコードクラッキングのところから、素晴らしい人物を連れてきた。

I thought, together we'll start building models.

一緒に模型を作り始めようと思ったんだ。

That was fairly early, but it wasn't right away.

かなり早い時期だったが、すぐにはできなかった。

But he got more interested in the fundamental stuff, and he says, the models aren't going to be very strong, and so on and so forth.

でも、彼はもっと根本的なことに興味を持つようになり、モデルはあまり強くないだろう、などと言うようになった。

だから、あまり遠くへは行けなかった。

でも、作るべきモデルがあることはわかっていた。

Then I brought in another mathematician, and a couple more, and a better computer guy.

その後、数学者をもう1人、さらにもう2人、優秀なコンピューター技術者を連れてきた。

And then we started making models, which really worked.

There's something called the efficient market theory, which says that there's nothing in the data, let's say price data, which will indicate anything about the future, because the price is sort of always right.

効率的市場理論と呼ばれるものがあり、それによると、データ、例えば価格データには将来について何かを示すものは何もない。

The price is always right, in some sense.

ある意味、値段は常に適正だ。

しかし、それは真実ではない。

So there are anomalies in the data, even in the price history data.

つまり、価格履歴のデータにも異常があるのだ。

For one thing, commodities especially used to trend, not dramatically trend, but trend.

ひとつには、コモディティは特に、劇的なトレンドではなく、トレンドであったということだ。

So if you could get the trend right, you'd bet on the trend, and you'd make money more often than you wouldn't, whether it was going down or going up.

だから、トレンドを正しく把握できれば、トレンドに賭けることになり、下降するにしても上昇するにしても、儲からないよりは儲かることの方が多い。

But gradually we found more and more and more and more anomalies.

しかし、徐々に異常が見つかっていった。

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