Yann LeCun: Pionir Pembelajaran Mendalam & AI Self‑Supervised

Mengapa Yann LeCun Masih Membentuk Cara Kita Membangun AI

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.

Mengapa dia penting (meskipun Anda tidak membaca makalah riset)

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 vs. self-supervised learning, dengan kata-kata sederhana

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.

Apa yang akan dibahas artikel ini

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.

Kerja Awal dan Jalan Menuju Jaringan Saraf

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.

Garis waktu singkat (tanpa detour akademis)

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.

Apa yang membuat pendekatannya berbeda dari AI sebelumnya

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.

Tema berulang: representation learning

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.

Jaringan Saraf Konvolusional (CNN), Dijelaskan Sederhana

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.

Konvolusi, dalam istilah intuitif

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.

Tiga ide besar

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.

Mengapa CNN cocok untuk gambar

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.

Salah kaprah umum

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 dan Kasus untuk Deep Learning yang Praktis

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.

Untuk apa LeNet dibangun

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.

Mengapa ia berpengaruh

Pengaruh LeNet bukan karena demo mencolok. Pengaruhnya karena menunjukkan bahwa pendekatan end-to-end bisa bekerja untuk tugas visi nyata:

• Satu model dapat mempelajari beberapa lapis fitur secara otomatis.
• Pelatihan dilakukan dengan mengoptimalkan seluruh jaringan bersama, bukan bagian demi bagian.
• Performa cukup baik untuk pembenaran penerapan di lingkungan terbatas dan volume tinggi seperti pemrosesan dokumen.

Ide “pelajari fitur dan pengklasifikasi bersama” ini menjadi garis besar menuju keberhasilan deep learning di masa mendatang.

Bagaimana ia meramalkan alur kerja modern

Banyak kebiasaan yang terasa normal dalam deep learning hari ini terlihat pada filosofi dasar LeNet:

• Mulai dengan input yang relatif mentah (piksel) daripada pengukuran yang direkayasa.
• Gunakan prosedur pelatihan umum (optimisasi berbasis gradien) daripada logika khusus.
• Evaluasi pada distribusi data nyata dan iterasi.

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.

Catatan sejarah yang hati-hati

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: Ide Inti di Balik Terobosan

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.

Analogi sehari-hari

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.

Mengapa fitur yang dipelajari sering mengungguli yang dirancang tangan

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:

• Ia memasukkan asumsi manusia tentang apa yang penting.
• Cenderung rusak ketika data bergeser (pencahayaan baru, sudut, gaya, bahasa, perangkat).

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.

Representasi memungkinkan transfer learning

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.

Takeaway praktis: data + objective + evaluasi

Jika Anda membangun AI dalam tim, representation learning menyarankan urutan prioritas yang sederhana:

1. Data: dapatkan cakupan variasi dunia nyata.
2. Objective: pilih tujuan pelatihan yang menghargai fitur umum yang berguna, bukan jalan pintas.
3. Evaluasi: uji generalisasi (pengguna baru, kondisi baru), bukan hanya satu tolok ukur.

Dapatkan ketiganya dengan benar, dan representasi yang lebih baik—dan kinerja yang lebih baik—cenderung mengikuti.

Self-Supervised Learning: Apa Itu dan Mengapa Penting

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.

Belajar dari data itu sendiri (tanpa jargon)

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.

Contoh sederhana yang mungkin sudah Anda lihat

Beberapa tugas self-supervised yang umum mudah dibayangkan:

• Memprediksi bagian yang hilang: Sembunyikan potongan teks, patch gambar, atau momen audio, lalu minta model mengisinya.
• Prediksi langkah berikutnya: Diberi bagian awal kalimat, video, atau klip suara, prediksi apa yang terjadi selanjutnya.
• Contrastive learning: Tunjukkan model dua “view” dari item yang sama (mis. dua crop berbeda dari foto) dan ajarkan bahwa keduanya milik item yang sama, sementara item lain berbeda.

Mengapa ini penting: lebih sedikit label manusia, lebih banyak pengetahuan yang dapat dipakai

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.

Di mana digunakan hari ini

Self-supervised learning adalah mesin utama di balik sistem modern dalam:

• Visi: fitur gambar kuat untuk pencarian, deteksi, dan pemeriksaan kualitas
• Bahasa: pemahaman dan generasi teks yang lebih baik
• Audio: pengenalan ucapan dan pemahaman peristiwa audio/pembicara
• Sistem multimodal: model yang menghubungkan teks + gambar (dan kadang audio/video) untuk AI yang lebih kaya dan fleksibel

Supervised vs. Self-Supervised: Cara Memilih Jalur yang Tepat

Memilih antara supervised, unsupervised, dan self-supervised terutama soal satu hal: sinyal apa yang realistis Anda peroleh pada skala besar.

Perbedaannya dengan bahasa sehari-hari

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.

Kapan label sepadan—dan kapan menjadi hambatan

Label berharga ketika:

• Tugas sempit dan stabil (mis. deteksi cacat pada lini manufaktur tetap)
• Kesalahan mahal dan Anda butuh akuntabilitas jelas
• Anda bisa melabel secara konsisten (taksonomi jelas, ambigu rendah)

Label menjadi hambatan ketika:

• Domain sering berubah (produk baru, slang baru, lingkungan baru)
• Pelabelan lambat/mahal (citra medis, teks hukum, kejadian langka)
• “Label benar” subjektif atau bergantung konteks

Cara kerja pretraining self-supervised + fine-tuning di praktik

Pola umum:

1. Pretrain model pada banyak data tak berlabel (atau dikurasi lemah) untuk mempelajari representasi umum.
2. Fine-tune pada set berlabel yang lebih kecil untuk tugas spesifik Anda.

Ini sering mengurangi kebutuhan pelabelan, meningkatkan performa pada setting data-sedikit, dan mentransfer lebih baik ke tugas terkait.

Panduan keputusan cepat untuk tim

• Jika Anda punya banyak label berkualitas dan tujuan jelas: mulai dengan supervised.
• Jika Anda punya banyak data mentah tapi sedikit label: mulai dengan self-supervised, lalu fine-tune.
• Jika tujuan Anda eksplorasi (klaster/anomali) daripada prediksi: pertimbangkan unsupervised, lalu validasi dengan metrik hilir.

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 dan Pandangan Lebih Luas tentang Kecerdasan

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.

Menilai konfigurasi yang baik vs. buruk

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.

Mengapa peneliti tertarik

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.

Koneksi ke world models dan perencanaan

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.

Dari Riset ke Sistem Nyata: Kepemimpinan dan Pengaruh

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.

Mengapa kepemimpinan penting dalam AI

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.

Mengapa laboratorium industri mempercepat kemajuan

Laboratorium industri penting karena beberapa alasan praktis:

• Data: Banyak masalah dunia nyata memerlukan dataset beragam dan berantakan yang tim akademis tidak selalu punya aksesnya.
• Compute: Melatih model besar dan menjalankan eksperimen ekstensif sering butuh infrastruktur di luar anggaran universitas tipikal.
• Umpan balik penerapan: Ketika ide riset sampai ke produk, Anda cepat belajar apa yang gagal—latensi, edge case, kendala privasi, dan ekspektasi manusia.

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.

Bagaimana arah riset muncul dalam produk sehari-hari

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.

Penghargaan dan Turing Award (dengan Hinton dan Bengio)

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.

Apa yang sebenarnya diakui penghargaan itu

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.

Kredit, kolaborasi, dan bagaimana sains bergerak

Penghargaan bisa membuat kemajuan terlihat seperti terjadi melalui beberapa “pahlawan,” tetapi kenyataannya lebih komunal:

• Terobosan bergantung pada alat bersama (dataset, compute, pustaka open-source) dan ribuan perbaikan bertahap.
• Debat dan ketidaksepakatan adalah bagian proses—ide diuji, direvisi, dan kadang digantikan.
• Mahasiswa, tim laboratorium, dan peneliti independen sering melakukan pekerjaan langsung yang membuat teori menjadi dapat dipakai.

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.

Perdebatan, Batasan, dan Apa yang Ingin Diperbaiki oleh Self-Supervised AI

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.

Kritik umum dan pertanyaan terbuka

Beberapa pertanyaan berulang muncul di laboratorium AI dan tim produk:

• “Apakah kita hanya menskalakan pencocokan pola?” Kritikus berpendapat banyak model unggul pada korelasi tetapi kurang pemahaman kausal yang lebih dalam.
• Kerapuhan terhadap pergeseran: Perubahan kecil pada pencahayaan, sudut kamera, frasa, atau konteks bisa menyebabkan kesalahan besar.
• Ketidakjelasan alasan dan transparansi: Sering sulit menjelaskan mengapa jaringan mengambil keputusan, yang mempersulit kepercayaan dan debugging.
• Perilaku long-tail: Sistem bisa sangat baik pada kasus tipikal namun gagal pada kasus langka atau keselamatan-kritis.

Batasan praktis: haus data dan generalisasi

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.

Mengapa self-supervised learning diusulkan sebagai jalan ke depan

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.

Apa yang sudah terbukti vs. apa yang masih riset

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.

Takeaway Praktis untuk Tim yang Membangun AI Hari Ini

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.

Mulailah dari objective dan evaluasi

Sebelum memilih model, tuliskan apa arti “baik” dalam konteks Anda: hasil pengguna, biaya kesalahan, latensi, dan beban pemeliharaan.

Rencana evaluasi praktis biasanya mencakup:

• Metrik utama terkait tujuan produk (mis. recall pada presisi tetap untuk filter keselamatan)
• Sekumpulan stress test kecil (edge case, kelas langka, pergeseran pencahayaan/sudut)
• Baseline yang bisa dikalahkan (heuristik sederhana, model klasik, atau jaringan yang lebih kecil)

Strategi data: pelabelan + penggunaan data tak berlabel

Perlakukan data sebagai aset dengan roadmap. Pelabelan mahal, jadi lakukan dengan sengaja:

• Label untuk keputusan yang benar-benar Anda butuhkan, bukan segala sesuatu yang bisa Anda anotasi
• Gunakan augmentasi untuk mensimulasikan variasi realistis (cropping, blur, perubahan warna), tetapi validasi agar augmentasi itu tidak mengubah makna
• Jika Anda memiliki banyak data tak berlabel, eksplorasi pendekatan self-supervised atau weakly supervised untuk belajar representasi berguna, lalu fine-tune dengan set berlabel yang lebih kecil

Aturan gampang: investasikan lebih awal pada kualitas dan cakupan data sebelum mengejar model yang lebih besar.

Pemilihan model: kapan CNN masih unggul

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.

Mengubah pelajaran riset menjadi perangkat lunak yang bekerja

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.

Bacaan selanjutnya

Jika Anda merencanakan inisiatif AI, jelajahi /docs untuk panduan implementasi, lihat /pricing untuk opsi deployment, atau temukan esai lain di /blog.