Jelajahi gagasan dan tonggak penting Yann LeCun—dari CNN dan LeNet hingga pembelajaran self-supervised—serta mengapa karyanya masih membentuk AI hari ini.

Yann LeCun adalah salah satu peneliti yang gagasannya perlahan-lahan menjadi “pengaturan default” bagi AI modern. Jika Anda pernah menggunakan fitur buka kunci ala Face ID, penandaan foto otomatis, atau sistem yang mengenali isi gambar, Anda hidup dengan pilihan desain yang LeCun bantu buktikan bisa bekerja pada skala besar.
Pengaruh LeCun tidak terbatas pada satu penemuan. Ia mendorong pola pikir rekayasa yang praktis ke dalam AI: bangun sistem yang mempelajari representasi berguna dari data nyata, berjalan efisien, dan meningkat dengan pengalaman. Kombinasi itu—kejernihan ilmiah plus penekanan pada kinerja dunia nyata—muncul di mana-mana, dari produk computer vision hingga pipeline pelatihan model masa kini.
Deep learning adalah pendekatan luas: menggunakan jaringan saraf berlapis untuk mempelajari pola dari data, bukan menuliskan aturan secara manual.
Self-supervised learning adalah strategi pelatihan: sistem membuat tugas belajar dari data itu sendiri (misalnya, memprediksi bagian yang hilang), sehingga dapat belajar dari jumlah besar informasi tanpa label. LeCun menjadi advokat utama self-supervision karena pendekatan ini lebih mirip cara manusia dan hewan belajar—melalui pengamatan, bukan instruksi terus-menerus.
Ini sebagian biografi, sebagian tur ide inti: bagaimana kerja awal jaringan saraf mengarah ke jaringan konvolusional, mengapa representation learning menjadi sentral, dan mengapa self-supervised learning kini menjadi jalur serius menuju AI yang lebih mampu. Kita akan menutup dengan takeaways praktis untuk tim yang membangun sistem AI hari ini.
Catatan singkat tentang label “bapak kandung deep learning”: itu singkatan populer (sering diterapkan pada LeCun, Geoffrey Hinton, dan Yoshua Bengio), bukan gelar formal. Yang penting adalah rekam jejak ide yang menjadi pondasi.
Karier awal Yann LeCun paling mudah dipahami sebagai taruhan konsisten pada satu gagasan: komputer harus mempelajari fitur yang tepat dari data mentah, bukan bergantung pada manusia untuk merancangnya.
Pada pertengahan hingga akhir 1980-an, LeCun fokus pada masalah praktis dan gigih: bagaimana membuat mesin mengenali pola dalam masukan dunia nyata yang berantakan seperti gambar.
Menjelang akhir 1980-an dan awal 1990-an, ia mendorong metode jaringan saraf yang bisa dilatih secara end-to-end—artinya Anda memberi contoh, dan sistem menyesuaikan dirinya untuk menjadi lebih baik.
Periode ini menyiapkan pekerjaan yang paling ia kenal kemudian (seperti CNN dan LeNet), tetapi cerita kuncinya adalah pola pikir: berhenti berdebat tentang aturan; mulailah belajar dari data.
Banyak AI awal mencoba mengkodekan kecerdasan sebagai aturan eksplisit: “jika X, maka Y.” Itu bisa bekerja dalam situasi yang sangat terkontrol, tetapi kesulitan saat dunia berisik—gaya tulisan tangan berbeda, perubahan pencahayaan pada foto, pergeseran sudut pandang.
Pendekatan LeCun condong ke pembelajaran statistik: latih model dengan banyak contoh, biarkan ia menemukan pola yang mungkin sulit dijelaskan manusia. Alih-alih membuat daftar panjang aturan untuk apa itu “7”, Anda menunjukkan ribuan angka tujuh kepada sistem, dan ia mempelajari representasi yang memisahkan “7” dari “1”, “2”, dan seterusnya.
Sejak awal, tujuannya bukan sekadar “mendapatkan jawaban yang benar.” Tujuannya adalah mempelajari representasi internal yang berguna—fitur kompak dan dapat dipakai ulang yang memudahkan keputusan di masa depan. Tema ini muncul di semua yang ia lakukan berikutnya: model visi yang lebih baik, pelatihan yang lebih skala, dan dorongan menuju self-supervised learning.
CNN adalah tipe jaringan saraf yang dirancang untuk “melihat” pola pada data yang berbentuk gambar (atau apa pun yang tersusun pada grid, seperti frame video). Triknya adalah konvolusi.
Bayangkan konvolusi sebagai detektor pola kecil yang menggeser melintasi gambar. Di setiap posisi, ia bertanya: “Apakah saya melihat sesuatu seperti tepi, sudut, garis, atau tekstur di sini?” Detektor yang sama digunakan di mana pun, sehingga ia bisa mengenali pola itu meskipun muncul di posisi berbeda.
Konektivitas lokal: Setiap detektor melihat patch kecil (bukan seluruh gambar). Itu membuat pembelajaran lebih mudah karena pixel yang berdekatan biasanya saling terkait.
Bobot bersama: Detektor yang menggeser menggunakan angka (bobot) yang sama di setiap lokasi. Ini secara dramatis mengurangi parameter dan membantu model mengenali fitur yang sama di tempat berbeda.
Pooling (atau downsampling): Setelah mendeteksi fitur, jaringan sering merangkum respons terdekat (mis. mengambil nilai maksimum atau rata-rata). Pooling mempertahankan sinyal terkuat, mengurangi ukuran, dan menambah sedikit “kelonggaran” sehingga pergeseran kecil tidak merusak pengenalan.
Gambar punya struktur: piksel yang berdekatan membentuk bentuk bermakna; objek yang sama bisa muncul di mana saja; pola berulang. CNN memasukkan asumsi-asumsi ini ke dalam arsitektur, sehingga mereka belajar fitur visual berguna dengan lebih sedikit data dan komputasi dibanding jaringan fully connected.
CNN bukan sekadar “pengklasifikasi besar.” Ia adalah pipeline pembangun fitur: lapisan awal menemukan tepi, lapisan tengah menggabungkannya menjadi bagian, dan lapisan akhir merangkai bagian menjadi objek.
Selain itu, CNN tidak otomatis “memahami” adegan; ia mempelajari isyarat statistik dari data latih. Itulah mengapa kualitas data dan evaluasi sama pentingnya dengan model itu sendiri.
LeNet adalah contoh awal yang jelas bahwa deep learning itu berguna, bukan sekadar menarik. Dikembangkan pada 1990-an oleh Yann LeCun dan kolaborator, ia dirancang untuk mengenali karakter tulisan tangan—terutama digit—seperti yang ditemukan pada cek, formulir, dan dokumen yang dipindai.
Secara garis besar, LeNet mengambil gambar (mis. crop grayscale kecil yang berisi digit) dan menghasilkan klasifikasi (0–9). Itu terdengar biasa sekarang, tetapi penting karena mengikat seluruh pipeline: ekstraksi fitur dan klasifikasi dipelajari sebagai satu sistem.
Alih-alih bergantung pada aturan yang dirancang tangan—seperti “deteksi tepi, lalu ukur loop, lalu terapkan pohon keputusan”—LeNet mempelajari fitur visual internal langsung dari contoh berlabel.
Pengaruh LeNet bukan karena demo mencolok. Pengaruhnya karena menunjukkan bahwa pendekatan end-to-end bisa bekerja untuk tugas visi nyata:
Ide “pelajari fitur dan pengklasifikasi bersama” ini menjadi garis besar menuju keberhasilan deep learning di masa mendatang.
Banyak kebiasaan yang terasa normal dalam deep learning hari ini terlihat pada filosofi dasar LeNet:
Meskipun model modern menggunakan lebih banyak data, lebih banyak komputasi, dan arsitektur lebih dalam, LeNet menormalkan gagasan bahwa jaringan saraf bisa menjadi alat rekayasa praktis—terutama untuk masalah persepsi.
Layak menjaga klaim tetap sederhana: LeNet bukan “jaringan dalam pertama,” dan ia tidak sendirian memicu ledakan deep learning. Namun ia adalah tonggak yang diakui luas yang menunjukkan representasi yang dipelajari bisa mengungguli pipeline yang dirancang tangan pada masalah konkret penting—bertahun-tahun sebelum deep learning menjadi arus utama.
Representation learning adalah gagasan bahwa model tidak hanya harus belajar jawaban akhir (mis. “kucing” vs “anjing”)—melainkan harus belajar fitur internal yang berguna yang mempermudah banyak keputusan.
Bayangkan merapikan lemari berantakan. Anda bisa memberi label setiap item satu per satu (“kemeja biru”, “mantel musim dingin”, “sepatu lari”). Atau Anda bisa terlebih dulu membuat kategori pengorganisasian—berdasarkan musim, jenis, atau ukuran—lalu menggunakan kategori itu untuk menemukan apa yang Anda butuhkan.
“Representasi” yang baik seperti kategori itu: cara ringkas menggambarkan dunia yang membuat banyak tugas hilir lebih sederhana.
Sebelum deep learning, tim biasanya merekayasa fitur secara manual: detektor tepi, deskriptor tekstur, pengukuran yang disetel hati-hati. Pendekatan itu bisa bekerja, tetapi punya dua batasan besar:
Kontribusi inti LeCun—yang dipopulerkan lewat jaringan konvolusional—adalah menunjukkan bahwa mempelajari fitur langsung dari data dapat mengungguli pipeline yang direkayasa, terutama ketika masalah menjadi berantakan dan beragam. Alih-alih memberi tahu sistem apa yang harus dicari, Anda biarkan ia menemukan pola yang benar-benar prediktif.
Setelah model mempelajari representasi kuat, Anda bisa menggunakannya kembali. Jaringan yang dilatih untuk memahami struktur visual umum (tepi → bentuk → bagian → objek) dapat diadaptasi ke tugas baru dengan lebih sedikit data: deteksi cacat, triase citra medis, pencocokan produk, dan banyak lagi.
Itulah ‘sulap’ praktis representasi: Anda tidak mulai dari nol setiap kali—Anda membangun di atas “pemahaman” input yang dapat dipakai ulang.
Jika Anda membangun AI dalam tim, representation learning menyarankan urutan prioritas yang sederhana:
Dapatkan ketiganya dengan benar, dan representasi yang lebih baik—dan kinerja yang lebih baik—cenderung mengikuti.
Self-supervised learning adalah cara AI belajar dengan menjadikan data mentah sebagai “kuis” sendiri. Alih-alih bergantung pada manusia memberi label setiap contoh (kucing, anjing, spam), sistem menciptakan tugas prediksi dari data itu sendiri dan belajar dengan mencoba menjawabnya.
Bayangkan belajar bahasa dengan membaca: Anda tidak perlu guru memberi label tiap kalimat—Anda bisa mempelajari pola dengan menebak apa yang akan muncul berikutnya dan memeriksa apakah tebakan Anda benar.
Beberapa tugas self-supervised yang umum mudah dibayangkan:
Pelabelan lambat, mahal, dan sering tidak konsisten. Self-supervised learning bisa memanfaatkan jumlah besar data tak berlabel yang organisasi sudah miliki—foto, dokumen, rekaman panggilan, log sensor—untuk mempelajari representasi umum. Kemudian, dengan dataset berlabel yang lebih kecil, Anda fine-tune model untuk tugas spesifik.
Self-supervised learning adalah mesin utama di balik sistem modern dalam:
Memilih antara supervised, unsupervised, dan self-supervised terutama soal satu hal: sinyal apa yang realistis Anda peroleh pada skala besar.
Supervised learning dilatih pada input yang dipasangkan dengan label manusia (mis. “foto ini berisi kucing”). Efisien ketika label akurat.
Unsupervised learning mencari struktur tanpa label (mis. mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku). Berguna, tetapi “struktur” bisa samar dan hasilnya tidak selalu langsung cocok dengan tujuan bisnis.
Self-supervised learning adalah jalan tengah praktis: ia membuat target pelatihan dari data itu sendiri (memprediksi kata yang hilang, frame berikutnya, bagian gambar yang dimask), sehingga Anda masih mendapatkan sinyal belajar tanpa perlu label manual.
Label berharga ketika:
Label menjadi hambatan ketika:
Pola umum:
Ini sering mengurangi kebutuhan pelabelan, meningkatkan performa pada setting data-sedikit, dan mentransfer lebih baik ke tugas terkait.
Pilihan terbaik biasanya dibatasi oleh kapasitas pelabelan, perubahan yang diperkirakan dari waktu ke waktu, dan seberapa luas Anda ingin model menggeneralisasi di luar satu tugas sempit.
Energy-based models (EBM) adalah cara berpikir tentang pembelajaran yang lebih mirip “pemberian peringkat” daripada “pemberian label.” Alih-alih memaksa model mengeluarkan satu jawaban benar (mis. “kucing” atau “bukan kucing”), EBM mempelajari fungsi penilaian: memberi energi rendah (skor baik) pada konfigurasi yang masuk akal, dan energi lebih tinggi (skor buruk) pada yang tidak.
Sebuah “konfigurasi” bisa bermacam-macam: sebuah gambar dan caption yang diusulkan, sebuah adegan parsial dan objek yang hilang, atau status robot dan aksi yang diusulkan. Tugas EBM adalah mengatakan, “Padanan ini cocok” (energi rendah) atau “Ini tampak tidak konsisten” (energi tinggi).
Gagasan sederhana ini kuat karena tidak mengharuskan dunia direduksi menjadi satu label. Anda dapat membandingkan alternatif dan memilih yang bernilai terbaik—yang mirip cara manusia menyelesaikan masalah: mempertimbangkan opsi, menolak yang tidak masuk akal, dan memperbaiki.
Peneliti menyukai EBM karena memungkinkan tujuan pelatihan yang fleksibel. Anda bisa melatih model untuk menurunkan energi pada contoh nyata (lebih baik) dan menaikkan energi pada contoh negatif yang salah. Ini dapat mendorong pembelajaran struktur berguna dalam data—keteraturan, batasan, dan hubungan—daripada menghafal pemetaan dari input ke output.
LeCun mengaitkan perspektif ini dengan tujuan yang lebih luas seperti “world models”: model internal yang menangkap bagaimana dunia cenderung bekerja. Jika sebuah model bisa menilai apa yang masuk akal, ia dapat mendukung perencanaan dengan mengevaluasi masa depan calon atau urutan aksi dan memilih yang tetap konsisten dengan realitas.
LeCun agak unik di antara peneliti AI papan atas karena pengaruhnya melintasi riset akademis dan laboratorium industri besar. Di universitas dan institut riset, karyanya membantu menetapkan agenda untuk jaringan saraf sebagai alternatif serius bagi fitur yang direkayasa—gagasan yang kemudian menjadi pendekatan default di computer vision dan seterusnya.
Bidang riset tidak maju hanya melalui makalah; ia juga berkembang melalui kelompok yang memutuskan apa yang dibangun selanjutnya, benchmark mana yang digunakan, dan ide mana yang layak diskalakan. Dengan memimpin tim dan membimbing peneliti, LeCun membantu menjadikan representation learning—dan kemudian self-supervised learning—sebagai program jangka panjang alih-alih eksperimen sekali jalan.
Laboratorium industri penting karena beberapa alasan praktis:
Meta AI adalah contoh menonjol dari lingkungan semacam ini: tempat tim riset fundamental dapat menguji ide pada skala dan melihat bagaimana pilihan model memengaruhi sistem nyata.
Ketika pemimpin mendorong riset ke arah representasi yang lebih baik, ketergantungan label yang lebih sedikit, dan generalisasi yang lebih kuat, prioritas itu merambat ke luar. Mereka memengaruhi alat yang digunakan orang—pengorganisasian foto, terjemahan, fitur aksesibilitas seperti deskripsi gambar, pemahaman konten, dan rekomendasi. Bahkan jika pengguna tak pernah mendengar istilah “self-supervised,” hasilnya bisa berupa model yang beradaptasi lebih cepat, butuh lebih sedikit anotasi, dan menangani variasi dunia nyata dengan lebih anggun.
Pada 2018, Yann LeCun menerima ACM A.M. Turing Award—sering disebut “Hadiah Nobel bidang komputasi.” Secara garis besar, penghargaan itu mengakui bagaimana deep learning mengubah bidang: alih-alih menuliskan aturan untuk visi atau ucapan, peneliti bisa melatih sistem untuk mempelajari fitur berguna dari data, membuka kenaikan besar dalam akurasi dan kegunaan praktis.
Penghargaan dibagi dengan Geoffrey Hinton dan Yoshua Bengio. Itu penting, karena mencerminkan bagaimana cerita deep learning modern dibangun: kelompok berbeda mendorong bagian yang berbeda maju, kadang paralel, kadang saling membangun.
Bukan soal satu makalah jitu atau satu model tunggal. Ini tentang busur panjang ide yang menjadi sistem dunia nyata—khususnya jaringan saraf yang bisa dilatih pada skala, dan pembelajaran representasi yang menggeneralisasi.
Penghargaan bisa membuat kemajuan terlihat seperti terjadi melalui beberapa “pahlawan,” tetapi kenyataannya lebih komunal:
Karenanya Turing Award paling baik dibaca sebagai sorotan pada titik balik di komputasi—satu yang digerakkan oleh komunitas—di mana LeCun, Hinton, dan Bengio masing-masing membantu membuat deep learning kredibel dan dapat diterapkan.
Bahkan dengan keberhasilan deep learning, karya LeCun berada dalam debat aktif: apa yang sistem hari ini lakukan dengan baik, apa yang masih mereka perjuangkan, dan arah riset mana yang mungkin menutup celah.
Beberapa pertanyaan berulang muncul di laboratorium AI dan tim produk:
Deep learning historisnya haus data: model terawasi mungkin membutuhkan dataset berlabel besar yang mahal dikumpulkan dan dapat memasukkan bias manusia.
Generalisasi juga tidak merata. Model bisa tampak mengesankan pada benchmark namun kesulitan saat diterapkan ke kondisi dunia nyata yang lebih kacau—populasi baru, perangkat baru, alur kerja baru, atau kebijakan baru. Kesenjangan ini membuat tim banyak berinvestasi pada pemantauan, pelatihan ulang, dan evaluasi di luar satu set uji.
SSL berupaya mengurangi ketergantungan pada label dengan belajar dari struktur yang sudah ada dalam data mentah—memprediksi bagian yang hilang, belajar invarian, atau menyelaraskan “view” berbeda dari konten yang sama.
Janji itu sederhana: jika sistem bisa mempelajari representasi berguna dari teks, gambar, audio, atau video tak berlabel dalam jumlah besar, maka dataset berlabel yang lebih kecil mungkin cukup untuk mengadaptasinya ke tugas spesifik. SSL juga mendorong pembelajaran fitur yang lebih umum yang bisa ditransfer antar masalah.
Yang terbukti: SSL dan representation learning dapat secara dramatis meningkatkan performa dan penggunaan ulang di banyak tugas, terutama ketika label langka.
Yang masih riset: belajar world models yang andal, perencanaan, dan penalaran komposisional; mencegah kegagalan saat distribusi bergeser; dan membangun sistem yang belajar terus-menerus tanpa lupa atau drifting.
Karya LeCun mengingatkan bahwa “state of the art” kurang penting dibandingkan kesesuaian dengan tujuan. Jika Anda membangun AI dalam produk, keunggulan Anda sering datang dari memilih pendekatan paling sederhana yang memenuhi kendala dunia nyata.
Sebelum memilih model, tuliskan apa arti “baik” dalam konteks Anda: hasil pengguna, biaya kesalahan, latensi, dan beban pemeliharaan.
Rencana evaluasi praktis biasanya mencakup:
Perlakukan data sebagai aset dengan roadmap. Pelabelan mahal, jadi lakukan dengan sengaja:
Aturan gampang: investasikan lebih awal pada kualitas dan cakupan data sebelum mengejar model yang lebih besar.
CNN tetap menjadi pilihan kuat untuk banyak tugas visi, terutama ketika Anda membutuhkan efisiensi dan perilaku yang dapat diprediksi pada gambar (klasifikasi, deteksi, pipeline mirip OCR). Arsitektur terbaru bisa menang pada akurasi atau fleksibilitas multimodal, tetapi seringkali menelan biaya lebih pada komputasi, kompleksitas, dan usaha deployment.
Jika kendala Anda ketat (mobile/edge, throughput tinggi, anggaran pelatihan terbatas), CNN yang dituning baik dengan data yang bagus sering mengalahkan model “lebih canggih” yang dikirim terlambat.
Tema berulang di karya LeCun adalah pemikiran end-to-end: bukan hanya model, tetapi pipeline di sekitarnya—pengumpulan data, evaluasi, deployment, dan iterasi. Banyak tim terhenti bukan karena arsitekturnya salah, tetapi karena terlalu lama membangun permukaan produk di sekitarnya (alat admin, UI pelabelan, alur kerja review, dashboard pemantauan).
Di sinilah alat “vibe-coding” modern bisa membantu. Misalnya, Koder.ai memungkinkan tim membuat prototipe dan mengirimkan aplikasi web, backend, dan mobile lewat alur kerja berbasis chat—berguna saat Anda butuh aplikasi evaluasi internal cepat (mis. dashboard React dengan backend Go + PostgreSQL), ingin snapshot/rollback selama iterasi cepat, atau perlu mengekspor kode sumber dan men-deploy dengan domain kustom setelah alur stabil. Tujuannya bukan menggantikan riset ML; melainkan mengurangi hambatan antara ide model yang bagus dan sistem yang dapat dipakai.
Jika Anda merencanakan inisiatif AI, jelajahi /docs untuk panduan implementasi, lihat /pricing untuk opsi deployment, atau temukan esai lain di /blog.
Ia membantu membuktikan bahwa representasi yang dipelajari (fitur yang ditemukan dari data) dapat mengungguli aturan yang dirancang tangan pada input dunia nyata yang berisik seperti gambar. Pola pikir itu—pelatihan end-to-end, kinerja yang dapat diskalakan, dan fitur yang dapat dipakai ulang—menjadi template untuk sistem AI modern.
Deep learning adalah pendekatan luas menggunakan jaringan saraf berlapis untuk mempelajari pola dari data.
Self-supervised learning (SSL) adalah strategi pelatihan di mana model menciptakan sinyal belajarnya sendiri dari data mentah (mis. memprediksi bagian yang hilang). SSL sering mengurangi kebutuhan label manual dan dapat menghasilkan representasi yang dapat dipakai ulang.
Konvolusi “menggeser” sebuah detektor kecil (filter) melintasi gambar untuk menemukan pola seperti tepi atau tekstur di mana pun muncul. Menggunakan detektor yang sama di seluruh gambar membuat pembelajaran lebih efisien dan membantu pengenalan tetap bekerja meskipun objek bergerak di dalam frame.
Tiga ide inti:
LeNet menunjukkan bahwa sebuah jaringan saraf end-to-end bisa menangani tugas bisnis nyata (pengenalan digit tulisan tangan) dengan performa kuat. Model ini membantu menormalkan gagasan bahwa ekstraktor fitur dan pengklasifikasi bisa dilatih bersama daripada membuat pipeline yang dirancang tangan.
Ini gagasan bahwa model harus mempelajari fitur internal yang berguna secara luas, bukan hanya label akhir. Representasi yang kuat mempermudah tugas hilir, memungkinkan transfer learning, dan sering meningkatkan ketahanan dibandingkan fitur yang direkayasa secara manual.
Gunakan supervised learning ketika Anda punya banyak label konsisten dan tugas yang stabil.
Gunakan self-supervised pretraining + fine-tuning ketika Anda memiliki banyak data mentah tetapi sedikit label, atau ketika domain diperkirakan akan berubah.
Gunakan unsupervised ketika tujuan Anda adalah eksplorasi (klaster/anomali), lalu validasi dengan metrik hilir.
SSL membuat tugas pelatihan dari data itu sendiri, seperti:
Setelah pretraining, biasanya Anda fine-tune pada set berlabel yang lebih kecil untuk tugas target.
Sebuah energy-based model mempelajari fungsi penilaian: konfigurasi yang masuk akal mendapat energi rendah, yang tidak masuk akal mendapat energi tinggi. Bingkai ini berguna ketika Anda ingin membandingkan alternatif (mendapatkan peringkat) alih-alih memaksa satu label, dan ia terkait dengan ide seperti world models dan perencanaan.
Mulailah dengan mendefinisikan apa arti “baik” dan bagaimana Anda mengukurnya:
Anggap evaluasi dan strategi data sebagai pekerjaan teknik kelas satu, bukan tambahan belakangan.