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

クリス・アンダーソン： あなたはいわゆる天才数学者ですね

And then the NSA came calling.

若くしてハーバード大やMITで 教鞭と取っておられました

What was that about?

するとNSAから 電話がかかってきたとか

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

それはどういう話でしたか？

they didn't exactly come calling.

ジム・サイモンズ：NSA つまり アメリカ国家安全保障局が

They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians

実際に電話してきた わけではありません

to attack secret codes and stuff like that.

プリンストンに彼らの拠点があり

And I knew that existed.

数学者を雇って暗号解読とかを やっていて

And they had a very good policy,

その存在については知っていました

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

とても良い雇用条件で

and at least half your time working on their stuff.

時間の半分を 本来の業務に充てていれば

And they paid a lot.

残りの時間を数学の研究に使うのも 自由だったのです

So that was an irresistible pull.

しかも給料が高かったので

So, I went there.

抗しがたい魅力でした

CA: You were a code-cracker.

だから自分から足を運んだのです

JS: I was.

クリス：暗号解読の任務に就いたのですね

CA: Until you got fired.

ジム：その通りです

JS: Well, I did get fired. Yes.

クリス：解雇されるまでは ですね

CA: How come?

ジム：はい 解雇されました

JS: Well, how come?

クリス：どうしてそうなったのですか？

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

ジム：どうしてって？

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

それは 当時ベトナム戦争の 真っ最中でしたが

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

そこの上司の上司というのが 大の戦争好きで

about how we would win in Vietnam.

ニューヨーク・タイムズ日曜版に ベトナム戦争で勝利する方法について

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

特集記事を書いたのです

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

私は戦争が嫌いですから 愚かなことだと思いました

saying not everyone who works for Maxwell Taylor,

それでタイムズ紙に投稿して それが掲載されました

if anyone remembers that name, agrees with his views.

マクスウェル・テイラーの — みんな彼を覚えているかわかりませんが

And I gave my own views ...

彼の元で働く人間が全部 彼に賛同しているわけではないと言って

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

私自身の考えを書いたのですが —

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

クリス：なるほど クビになるわけだ

But in the end, nobody said anything.

ジム：テイラー将軍とは 意見が異なったということです

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

しかし その時は 何も言われませんでした

and said he was a stringer from Newsweek magazine

当時29歳でしたが 私のところに

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

ニューズウィーク誌の記者だという 若者がやってきてインタビューしたいと言い

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

私が自分の主張に関して 何をしているのかと聞きました

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

私はこう答えました 「今はもっぱら数学をしています

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

戦争が終わったら NSAの仕事に戻ります」

I told my local boss that I gave that interview.

そして私がその日にした 唯一聡明なことをしました

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

インタビューを受けたことを 上司に伝えたのです

And I told him what I said.

「何をしゃべったんだ」と質問され

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

言ったがままに報告しました

He called Taylor; that took 10 minutes.

「テイラー将軍に電話せねばならない」 と彼は言い

I was fired five minutes after that.

10分ほど電話しに行き

CA: OK.

戻って５分後には 解雇されていました

JS: But it wasn't bad.

クリス：なるほど

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

ジム：でも 悪いことではありませんでした

and stepped up your mathematical career.

クリス：それでニューヨーク大 ストーニー・ブルック校で職を得て

You started working with this man here.

数学者としてのキャリアを 歩み始めたのですね

Who is this?

そしてこの人物と一緒に 研究することになりました

JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.

どういう方ですか？

Chern was one of the great mathematicians of the century.

ジム：シンシェン・チャーンです

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

チャーンは20世紀を代表する 数学者の一人です

And I had some ideas,

彼とはバークレー校の大学院生の時からの 知り合いでした

and I brought them to him and he liked them.

私にはちょっとしたアイデアがあって

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

それを彼に話すと彼は興味を示し 共同でやることになりました

There it is.

画面で見てもらうと 簡単に分かると思いますが (笑)

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

これです

Can you explain at all what that work was?

クリス： それが とても有名になる 共著論文へと繋がりました

JS: No.

その内容について 少し紹介いただけませんか？

(Laughter)

ジム：無理だよ

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

(笑)

(Laughter)

ジム：理解できる人ならいいですが —

CA: How about explaining this?

(笑)

JS: But not many. Not many people.

クリス： こちらの説明ならいかがですか？

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

ジム：そういう人は あまり多くはありませんから

so let's start here.

クリス：その理論はこの球と 関係しているということでしたね

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

ここから始めて下さい

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

ジム：たしかに関係しています あの研究のことは この後お話しします

that work was good mathematics.

この球と関係はあるのですが その前に言っておきたいことがあります

I was very happy with it; so was Chern.

あの論文はもっぱら 数学に関するものでした

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

私もチャーンもそのことに 不満はありません

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

今では大きく発展している 数学の分野を切り開きさえしました

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

しかし興味深いことに それが物理学にも応用されるようになったのです

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

私は物理なんて知らないし

And about 10 years after the paper came out,

チャーンだって 大して知らないでしょう

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

論文が出て10年くらいして

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

プリンストン大のエド・ウィッテンという人が ひも理論に応用し始めました

Today, those things in there called Chern-Simons invariants

またロシア人が凝縮系物理学という 理論にも応用し始めました

have spread through a lot of physics.

今では そのチャーン・サイモンズ不変量と 呼ばれるものが

And it was amazing.

物理学の様々な分野で使われています

We didn't know any physics.

驚くばかりです

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

私たちは物理の知識などなく

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

物理学に応用されるなんて 予想もしていませんでした

CA: This is so incredible.

でも それが数学の特徴なのです 何に応用されるか分かりません

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

クリス：素晴らしいことですね

that may or may not perceive the truth.

真理を理解するか 分からないものながら

Somehow, you come up with a mathematical theory,

進化は人の精神をどう形作っていくのか という話をしましたが

not knowing any physics,

あなたは物理学のことを知らずに

discover two decades later that it's being applied

数学の理論を作ったというのに

to profoundly describe the actual physical world.

それが20年後に 現実の物理の世界の

How can that happen?

根本的なところを記述するために 応用されるのですから

JS: God knows.

どうしてそんなことが 可能なのでしょう？

(Laughter)

ジム： 神のみぞ知る です

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

(笑)

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

ユージン・ウィグナーという 有名な物理学者が

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

「(自然科学における) 数学の不条理なまでの 有効性」という論文を書いています

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

数学というものは ある意味で現実の世界に根付いていて

and then it flourishes on its own.

人は数えたり測ったりするようになり みんなすることですが

But so often it comes back to save the day.

その後 独自の発展をしていきます

General relativity is an example.

しかしそれが巡り巡って 現実の問題を解決するのです

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

一般相対性理論がその一例です

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

ヘルマン・ミンコフスキーが その名を冠する幾何学を考え出し

So, you never know. It is a mystery.

アインシュタインが「これこそ一般相対性理論の 記述に求めていたものだ！」と見出す

It is a mystery.

数学理論がどう使われるかなんて 分かりません

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

実に不思議なものです

Tell us about this.

クリス：ここに素晴らしい 数学の成果の一例があります

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

これについて解説して下さい

you know, those squares.

ジム：これはボール － 球で 表面に格子が組まれています

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

正方形の形をしていますね

the great mathematician, in the 1700s.

ここで説明することは レオンハルト・オイラーによって見出されたことです

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

1700年代の偉大な数学者です

algebraic topology, geometry.

その発見は数学の とても重要な分野である

That paper up there had its roots in this.

代数的位相数幾何学へと 発展しました

So, here's this thing:

私たちの論文も ここにルーツがあります

it has eight vertices, 12 edges, six faces.

では説明しましょう

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

ここには８つの頂点、12の辺と ６つの面があります

you get two.

頂点の数から辺の数を引き 面の数を足すと

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

２となります

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

２です　まあそんなもんでしょう

this has 12 vertices and 30 edges

別のケースを見てみましょう 三角形で覆ってみます

and 20 faces, 20 tiles.

今度は12の頂点 30の辺、20の面があり

And vertices minus edges plus faces still equals two.

20枚のタイルで覆われていますが

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

頂点－辺＋面は またもや２になります

cover this thing with all kinds of polygons and triangles

実際のところ 覆うものが たとえ

and mix them up.

三角形や他の多角形 それが混合していようとも

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

結果は同じで

Here's a different shape.

頂点－辺＋面 は２になるのです

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

今度は別の形です

covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces.

トーラスで ドーナツ状の形をしています

Vertices minus edges comes out to be zero.

これを長方形で覆います 頂点は16、辺は32、面の数は16です

It'll always come out to zero.

頂点－辺＋面 は０になります

Every time you cover a torus with squares or triangles

いつだって０です

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

トーラスは 正方形、三角形や

So, this is called the Euler characteristic.

他のどんなもので覆っても ０になるのです

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

このような数を オイラーの標数といいます

It's pretty amazing.

位相不変量と呼ばれるものの一種です

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

とても興味深いことです

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

どの様にやっても いつも同じ結果が得られます

into a subject which is now called algebraic topology.

この分野は1700年代中頃に芽生え

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

今では代数的位相幾何学と 呼ばれるものになりました

into higher-dimensional theory,

クリス：あなた方が作り上げた理論は

higher-dimensional objects, and found new invariances?

ここにヒントを得て より高い次元の理論へと

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

高次元の物体へと拡げ 新たな不変量を見出したということですね

Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.

ジム：そうです　しかし高次元の 不変量自体は以前からありました

There were a bunch of these types of invariants.

ポントリャーギン類 それにチャーンの名が付いたのもありました

I was struggling to work on one of them

こういった不変量は たくさんあって

and model it sort of combinatorially,

私はそのうちの一つについて 研究していたのですが

instead of the way it was typically done,

通常行われていたのとは異なる

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

ある種組み合せ論的な定式化をし

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

その結果 新たな発見があったのです

who wrote almost 70 volumes of mathematics

しかしオイラー先生がいなかったら－

and had 13 children,

彼は70巻もの数学書を 書き上げましたが

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

13人も子供がいたので

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

きっと膝の上に子供を乗せながら 本を書いていたことでしょう

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

オイラー先生がいなかったら このような 不変量は発見されていなかったかもしれません

Let's talk about Renaissance.

クリス：なるほど 素晴らしき知性の一端を見せて頂きました

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

ではルネサンス社の話を聞かせて下さい

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

頭脳明晰なあなたは NSAで暗号解読の仕事に携わりましたが

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

その後ファイナンスの暗号に 取り組むようになりました

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

効率的市場仮説というのを 信じなかったのだと思いますが

The way it's been explained to me,

20年間に驚くほどのリターンを 生み出したある方法を見出しました

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

聞いたところによると

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

それがすごいのは リターンが大きいだけでなく

compared with other hedge funds.

他のヘッジファンドに比べ 驚くほど安定度が高く

So how on earth did you do this, Jim?

リスクが低いのだと

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

どうやったら こんな事が出来たのですか？

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

ジム：まずは優秀な人材を集めました

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

私がトレーディングを始めた時 少し数学に飽きていました

I started trading and it went very well.

30代後半で ちょっとしたお金を持っていました

I made quite a lot of money with pure luck.

トレーディングを始めて これが首尾良くいきました

I mean, I think it was pure luck.

かなり稼ぎましたが 単なる幸運でした

It certainly wasn't mathematical modeling.

偶然だったと思います

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

それは決して数学モデルとは 関係していませんでした

it looks like there's some structure here.

しかし しばらくデータを見ているうちに 気が付きました

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

そこにはある種の構造が 存在するように見えたのです

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

そこで数学者を何人か雇い モデルをいくつか構築し始めました

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

それはIDA(防衛分析研究所)で やっていた類の事です

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

アルゴリズムを設計し コンピューターにかけて

CA: Can we take a look at this?

上手くいくかどうか 試してみるわけです

Because here's a typical graph of some commodity.

クリス：これをご覧いただけますか？

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

これは典型的な相場のグラフで

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

これを見て私ならこう思います 「ランダムに上下しているな

How on earth could you trade looking at that,

全体を見ると少しだけ 上向きの傾向があるかも」

and see something that wasn't just random?

あなたはどうやって ランダムでない部分を見てとり

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

上手く取引をすることが 出来たのですか？

commodities or currencies had a tendency to trend.

ジム： これは昔のものですね 古き時代のグラフです

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

商品や通貨の相場に トレンドがありました

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

ここで見られるような穏やかなトレンドだけでなく 周期的なトレンドがあります

by the average move in the past 20 days --

それが分かったら 過去20日間の平均的な変動から

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

今日の値を予測します

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

上手く予想できれば 儲けることができます

not beautifully, but it would work.

以前には そういう方法が通用しました

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

完璧ではありませんが 上手くいったのです

But this is a year's worth of days,

儲けたり 損したり 儲けたり となりますが

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

長く続けていれば

It's a very vestigial system.

期間全体としては ちょっとしたお金を稼げます

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

今や通用しないやり方です

and see whether, for example,

クリス：あなたは様々なトレンドの 周期を試したのですね

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

例えば 10日周期、15日周期について

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

その先が予測可能かどうか 試そうとしたのですね

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

ジム：様々なものを試し どれが最善かを探すわけです

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

トレンドによる予測は60年代には 上手くいきました

By the '80s, it wasn't.

70年代も そこそこ上手くいきました

CA: Because everyone could see that.

でも80年代は 違いました

So, how did you stay ahead of the pack?

クリス： 皆が同じことを やったからですね

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

あなたは どうやって彼らに 先んじようとしましたか？

shorter-term approaches to some extent.

ジム：別の方法を考えることで 先行しました

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

短期の予測といったものですが —

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

大きいのは大量のデータを 集めたということです

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

当初は手作業でした

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

連邦準備銀行に行って過去の利率の データを複写するといったことです

We got a lot of data.

コンピューターにはデータが 保存されていませんでしたからね

And very smart people -- that was the key.

データを沢山取得しました

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

そして とても頭の良い人達を雇う これが鍵です

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

ファンダメンタル投資する人を どう採用したらいいかなんて分かりませんでした

I couldn't make a business out of that.

何人か雇いましたが 儲けたり 損したりで

But I did know how to hire scientists,

それでは十分な利益が 出せませんでした

because I have some taste in that department.

しかし科学者の採用であれば うまくできました

So, that's what we did.

それに関しては 目が利いたからです

And gradually these models got better and better,

これが種明かしです

and better and better.

そうやって予測モデルは 徐々に改善され

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

さらに改善していきました

which is building this culture, this group of people,

クリス：ルネサンス社の特徴的なことも あなたの業績とされていますね

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

高給に釣られるだけの人は 雇わないという

Their motivation was doing exciting mathematics and science.

社風を作り上げました

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

数学と科学で面白いことがやれるというのが モチベーションになっているという

But some of it was money.