√ Siapa Andrew G. Barto? Kontribusi Besar di Balik Penghargaan Turing Award AI

Siapa Andrew G. Barto? Kontribusi Besar di Balik Penghargaan Turing Award AI

Februari 10, 2026

Pada suatu sore di awal musim semi, di sebuah kampus yang tenang di Amherst, Massachusetts, seorang profesor senior berjalan perlahan melewati lorong-lorong gedung lama Fakultas Ilmu Komputer. Rambutnya memutih, langkahnya santai, dan wajahnya membawa ketenangan khas seorang ilmuwan yang telah berdamai dengan pencapaian panjang hidupnya. Sosok itu adalah Andrew Gehret Barto, seorang akademisi yang namanya mungkin tidak sepopuler Elon Musk atau Demis Hassabis, tetapi bagi dunia kecerdasan buatan, ia adalah figur fundamental—sebuah fondasi yang menopang hampir seluruh inovasi AI modern.

Pada tahun 2024, ketika ACM secara resmi mengumumkan penerima A.M. Turing Award, penghargaan paling prestisius dalam dunia komputasi, nama Barto disandingkan dengan kolaborator lamanya, Richard S. Sutton. Dunia AI pun serentak menengok ke dua tokoh yang selama bertahun-tahun tidak mengejar sorotan media, tetapi mempersembahkan teori, algoritma, dan prinsip-prinsip inti yang hari ini menjadi jantung teknologi AI—mulai dari robot otonom, sistem rekomendasi, hingga model bahasa besar seperti ChatGPT.

Penghargaan itu terasa seperti sebuah momen penegasan: bahwa perjalanan panjang menuju kecerdasan buatan tidak hanya dibentuk oleh raksasa industri, tetapi juga oleh para pemikir teoritis yang selama puluhan tahun berkhidmat dalam kesunyian laboratorium dan ruang kuliah.

Awal Perjalanan: Seorang Mahasiswa Fisika yang Terpikat Pada Perilaku

Andrew Barto tidak selalu bercita-cita menjadi “bapak reinforcement learning.” Ia memulai karier akademiknya sebagai mahasiswa fisika di University of Michigan pada akhir 1960-an. Tapi cerita Barto berubah ketika ia mulai terpesona pada pertanyaan sederhana namun mendalam: bagaimana makhluk hidup belajar?

Pada masa itu, dunia komputasi masih primitif. Komputer besar memenuhi ruangan, algoritma sederhana terasa seperti sihir, dan kecerdasan buatan hanyalah mimpi futuristik. Tetapi di ruang antara fisika, biologi, dan psikologi, Barto melihat celah: kemungkinan bahwa kita bisa meniru sistem belajar manusia dan hewan ke dalam mesin.

Barto bukan sekadar peneliti yang mengutak-atik persamaan. Ia adalah pemikir lintas-disiplin—menggabungkan neuroscience, psikologi perilaku, dan matematika. Ketertarikan itu menuntunnya memasuki bidang adaptive control, sebuah area riset yang kelak menjadi fondasi reinforcement learning.

Ketika banyak ilmuwan pada era tersebut mengejar pembelajaran terawasi (supervised learning), Barto justru menengok ke mekanisme yang lebih mendasar: bagaimana agen (baik manusia maupun mesin) belajar dari konsekuensi tindakan—melalui penghargaan (reward) dan hukuman. Ide itu mengingatkannya pada teori perilaku B. F. Skinner, tetapi dengan pendekatan yang jauh lebih matematis dan komputasional.

Bertemu Richard Sutton: Dua Pemikir yang Menulis Ulang Masa Depan AI

Pertemuan Barto dengan Richard S. Sutton bukan hanya kolaborasi ilmiah; itu adalah momentum sejarah. Keduanya berbagi kegelisahan dan ambisi intelektual tentang bagaimana mesin dapat belajar dari interaksi jangka panjang dengan lingkungan.

Hubungan mereka ibarat pasangan kreatif legendaris di dunia teknologi—seperti Jobs dan Wozniak, tetapi dalam versi akademik dan jauh lebih tenang.

Bersama, mereka mengembangkan dasar-dasar algoritma penguatan:

Temporal Difference (TD) Learning,
Actor-Critic architectures,
Adaptive critics,
dan kemudian memformulasikan filosofi yang menjadi jantung reinforcement learning modern.

Pada pertengahan 1980-an, karya mereka mulai mengguncang ranah kecerdasan buatan. Saat banyak peneliti AI frustasi dengan keterbatasan metode simbolik tradisional, pendekatan Barto dan Sutton menawarkan sesuatu yang radikal: mesin dapat belajar sendiri melalui percobaan, kesalahan, dan reward, mirip seperti manusia.

Itulah momen ketika reinforcement learning tidak lagi hanya teori perilaku, tetapi berkembang menjadi kerangka matematis yang solid—suatu landasan algoritmis yang bisa direplikasi oleh komputer dalam skala besar.

Buku yang Mengubah Dunia AI

Pada tahun 1998, dunia AI mendapat kamus baru yang nantinya menjadi kitab suci para peneliti, insinyur, dan pegiat machine learning:

“Reinforcement Learning: An Introduction.”

Ditulis oleh Sutton dan Barto, buku itu bukan hanya jadi buku teks—tetapi deklarasi intelektual. Gaya penulisan mereka jernih, mengalir, dan sederhana tanpa kehilangan kedalaman. Buku tersebut menjelaskan dunia RL dengan cara yang membuat konsep kompleks seperti fungsi nilai (value function), kebijakan (policy), Q-learning, dan eksplorasi-eksploitasi menjadi masuk akal bahkan bagi pemula.

Jika Anda menelusuri bagan teknologi AI hari ini, hampir semua sistem canggih memiliki akar yang bersentuhan dengan buku tersebut:

AlphaGo dan AlphaZero (DeepMind)
robot navigasi otonom
sistem rekomendasi adaptif
virtual assistant yang belajar dari interaksi
model bahasa seperti ChatGPT yang dilatih dengan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Tentu, Barto tidak membangun semuanya. Tetapi kerangka berpikir yang ia tanamkan menjadi tanah tempat inovasi itu tumbuh.

Bagaimana Reinforcement Learning Mengubah Dunia AI

Untuk memahami dampak Barto, kita perlu memahami keunikan RL. Berbeda dari pembelajaran terawasi yang menelan jutaan data berlabel, RL bekerja seperti cara manusia belajar di kehidupan nyata.

Bayangkan Anda belajar mengendarai sepeda. Tidak ada guru yang memberi Anda label “benar” atau “salah” setiap detik. Anda belajar dengan mencoba, jatuh, bangkit, dan mendapatkan reward berupa stabilitas dan kebebasan bergerak. Begitu pula dengan mesin dalam RL:

mereka menerima umpan balik berupa reward dan menggunakan pengalaman itu untuk meningkatkan policy dari waktu ke waktu.

Inilah filosofi yang menjadi pondasi banyak terobosan AI modern.

DeepMind, misalnya, membangun banyak prestasinya di atas ide-ide RL—mulai dari AlphaGo yang mengalahkan juara dunia Go, hingga agen belajar mandiri yang dapat bermain puluhan game Atari tanpa instruksi manusia.

Setiap kali pencapaian monumental itu dipuji, nama Barto sering muncul di balik layar sebagai bagian arsitek intelektual yang membuatnya mungkin.

Sosok yang Tenang Tetapi Berpengaruh

Mungkin bagian paling menarik dari kisah Andrew Barto bukan prestasi akademisnya, tetapi bagaimana ia menjalani hidup: sederhana, lembut, jauh dari hingar-bingar Silicon Valley.

Barto tidak mengejar spotlight, tidak menjalankan startup miliaran dolar, tidak tampil dalam Ted Talk yang penuh ledakan visual. Tetapi justru itulah yang membuatnya memesona. Di era ketika inovator sering tampil seperti selebritas, Barto tetap seperti ilmuwan klasik—mendalam, reflektif, dan fokus pada persoalan fundamental.

Mahasiswa-mahasiswanya sering menggambarkan Barto sebagai mentor yang sabar, seorang pendengar yang baik, dan pemikir yang selalu memberikan ruang bagi ide baru. Banyak generasi baru peneliti AI besar—termasuk sebagian ilmuwan di DeepMind, Google Brain, dan OpenAI—berakar dari ajaran atau literatur Barto.

Ketika berita Turing Award diumumkan, komunitas AI merayakan kemenangan itu seperti kemenangan kolektif. Wajar saja: ini adalah penghargaan yang terasa terlambat diberikan, tetapi tepat sasaran.

Dari Laboratorium ke Industri: Dampak Modern Reinforcement Learning

Kontribusi Barto bukan sekadar teori. Hari ini, reinforcement learning menjadi tulang punggung banyak inovasi industri:

Robotika Otonom
Robot belajar memegang objek, menavigasi lingkungan, dan mengambil keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.
Sistem Transportasi
Algoritma RL digunakan untuk mengatur lampu lalu lintas adaptif, logistik cerdas, hingga perencanaan rute.
Fintech & Ekonomi
Model RL digunakan dalam optimasi portofolio, prediksi risiko, dan pergerakan pasar.
Perawatan Kesehatan
Sistem dapat merencanakan regimen obat optimal berdasarkan respons pasien.
Gaming & Simulasi
Perusahaan seperti DeepMind dan NVIDIA menggunakan RL untuk menciptakan agen super pintar yang belajar dari lingkungan virtual.

Dan tentu saja—RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) menjadi metode utama dalam melatih model bahasa generatif, termasuk ChatGPT yang Anda gunakan sekarang.

Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana model besar dapat “belajar” menyenangkan pengguna, memberi jawaban sopan, atau mengikuti pedoman etika, jawabannya: kombinasi manusia dan mesin melalui mekanisme reward—ide yang sangat dekat dengan warisan Barto.

Mengapa Turing Award 2024 Sangat Layak untuk Barto

ACM memberikan penghargaan Turing Award kepada Barto dan Sutton bukan hanya karena kontribusi ilmiah, tetapi karena pengaruh transformasional karya mereka.

Dalam rilis resmi, ACM menyoroti:

Perumusan kerangka reinforcement learning modern
Kontribusi pada algoritma TD learning
Peran mereka dalam membentuk lahirnya generasi baru AI otonom

Jika dunia AI modern adalah bangunan megah penuh inovasi dan terobosan, maka Barto adalah salah satu insinyur fondasi yang memastikan bangunan itu kokoh.

Tanpa RL, banyak sistem AI paling canggih yang kita kenal sekarang mungkin tidak akan pernah lahir.

Barto Hari Ini dan Masa Depan Reinforcement Learning

Kini, Andrew G. Barto telah menjadi profesor emeritus. Ia tidak lagi aktif mengajar setiap hari, tetapi tetap terlibat dalam komunitas ilmiah melalui seminar, tulisan, dan kolaborasi. Ia kerap berbicara tentang arah masa depan AI dengan nada bijak—memperingatkan dunia akan pentingnya etika dan pemahaman mendalam tentang bagaimana mesin membuat keputusan.

Konsep RL terus berkembang dengan cepat:

multi-agent RL, deep RL, offline RL, hingga hierarchical RL membuka jalan untuk agen yang lebih pintar dan lebih aman.

Namun di dalam setiap varian baru itu, alurnya tetap sama: agen belajar dari reward. Sebuah prinsip sederhana namun revolusioner—dan itu adalah jejak yang ditinggalkan Barto.

Penutup: Warisan Diam-Diam yang Membangun Masa Depan AI

Kisah Andrew G. Barto bukan kisah tentang kejutan satu malam, bukan pula cerita tentang miliarder teknologi. Ini adalah kisah tentang kesungguhan intelektual, eksplorasi panjang, dan keberanian untuk menggali pertanyaan dasar: bagaimana kita belajar, dan bisakah mesin belajar seperti itu?

Ia mungkin tidak pernah membayangkan bahwa ide-ide risetnya di tahun 1970-an dan 1980-an akan menjadi penggerak utama revolusi AI global. Tetapi sejarah punya caranya sendiri untuk memberi tempat kepada mereka yang meletakkan dasar-dasar peradaban teknologi baru.

Turing Award adalah pengakuan atas karya besar itu.

Dan ketika dunia AI melangkah ke masa depan yang semakin kompleks, nama Andrew G. Barto akan terus tercatat sebagai salah satu arsitek paling berpengaruh dalam perjalanan menuju kecerdasan buatan yang benar-benar otonom.

Admin Februari 10, 2026