Andrew Barto

**Andrew Gehret Barto** (lahir 1948 atau 1949) ialah seorang ahli sains komputer Amerika, yang kini merupakan Profesor Emeritus sains komputer di Universiti Massachusetts Amherst. Barto terkenal dengan sumbangan asasnya dalam bidang pembelajaran pengukuhan pengiraan moden.

## Kehidupan awal dan pendidikan
Andrew Gehret Barto dilahirkan pada tahun 1948 atau 1949. Beliau menerima Sarjana Muda Sains dengan kepujian dalam matematik dari Universiti Michigan pada tahun 1970, selepas pada mulanya mengambil jurusan seni bina dan kejuruteraan tentera laut. Selepas membaca karya Michael Arbib, Warren Sturgis McCulloch, dan Walter Pitts, beliau berminat menggunakan komputer dan matematik untuk memodelkan otak, dan lima tahun kemudian dianugerahkan Doktor Falsafah dalam sains komputer untuk tesis mengenai automata selular.

## Kerjaya
Pada tahun 1977, Barto menyertai Kolej Sains Maklumat dan Komputer di Universiti Massachusetts Amherst sebagai rakan penyelidikan pascakedoktoran, dinaikkan pangkat menjadi profesor madya pada tahun 1982 dan profesor penuh pada tahun 1991. Beliau merupakan pengerusi jabatan dari 2007 hingga 2011 dan ahli fakulti teras bagi program Neurosains dan Perilaku.

Semasa di UMass, Barto mengarah bersama Makmal Pembelajaran Autonomi (pada mulanya Makmal Rangkaian Mudah Suai), yang menjana beberapa gagasan utama dalam pembelajaran pengukuhan. Beliau dan pelajar PhDnya, Richard Sutton bersama-sama mengarang buku *Reinforcement Learning: An Introduction* (MIT Press 1998; edisi ke-2 2018) yang berpengaruh.

### Pembelajaran pengukuhan
Apabila Barto bermula di UMass, beliau menyertai sekumpulan penyelidik yang cuba meneroka perilaku neuron dalam otak manusia sebagai asas untuk kecerdasan manusia, satu konsep yang telah dikembangkan oleh ahli sains komputer A. Harry Klopf. Barto disertai oleh pelajar kedoktorannya, Sutton dalam menggunakan matematik ke arah memajukan konsep dan menggunakannya sebagai asas untuk kecerdasan buatan. Konsep ini dikenali sebagai pembelajaran pengukuhan dan seterusnya menjadi bahagian penting dalam teknik kecerdasan buatan.

Barto dan Sutton menggunakan proses keputusan Markov (MDP) sebagai asas matematik untuk menerangkan cara agen-agen (entiti-entiti algoritma) membuat keputusan apabila berada dalam persekitaran stokastik atau rawak, menerima ganjaran pada akhir setiap tindakan. Teori MDP tradisional menganggap agen-agen mengetahui semua maklumat tentang MDP dalam percubaan mereka untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul mereka. Teknik pembelajaran pengukuhan Barto dan Sutton membenarkan kedua-dua persekitaran dan ganjaran tidak diketahui dan dengan itu membenarkan kategori algoritma ini digunakan untuk pelbagai masalah.

Barto membina makmal di UMass Amherst ke arah membangunkan gagasan mengenai pembelajaran pengukuhan sementara Sutton pulang ke Kanada. Pembelajaran pengukuhan sebagai suatu topik terus berkembang dalam kalangan akademik sehingga salah satu penerapan dunia nyata utamanya yang pertama menyaksikan program AlphaGo Google dibina berdasarkan konsep ini, mengalahkan juara manusia pada ketika itu. Barto dan Sutton telah diiktiraf secara meluas dan diterima sebagai perintis pembelajaran pengukuhan moden, dengan teknik itu sendiri menjadi asas kepada ledakan AI moden.

Barto menerbitkan lebih seratus kertas atau bab pada jurnal, buku serta prosiding persidangan dan bengkel. Beliau dan Richard Sutton ialah adalah penulis bersama bagi buku *Reinforcement Learning: An Introduction*, MIT Press 1998 (edisi ke-2 2018), dan juga penyunting bersama dengan Jennie Si, Warren Powell, dan Don Wunch II bagi *Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming*, Wiley-IEEE Press, 2004.

## Anugerah dan penghormatan
Barto ialah salah seorang felow Persatuan Amerika untuk Kemajuan Sains, felow dan anggota kanan Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik (IEEE), serta anggota Persatuan Kecerdasan Buatan Amerika dan Persatuan untuk Neurosains.

Barto telah dianugerahkan Anugerah Pencapaian Sepanjang Hayat Neurosains UMass pada tahun 2019, Anugerah Perintis Persatuan Rangkaian Neural IEEE pada tahun 2004, dan Anugerah IJCAI untuk Kecemerlangan Penyelidikan pada tahun 2017. Petikan baginya untuk anugerah IJCAI berbunyi: "Profesor Barto diiktiraf kerana penyelidikannya yang inovatif dan berkesan dalam kedua-dua teori dan penerapan pembelajaran pengukuhan."

Pada tahun 2025, beliau menerima Anugerah Turing daripada Persatuan Jentera Pengkomputeran bersama bekas pelajar kedoktorannya Richard S. Sutton untuk hasil kerja mereka dalam pembelajaran pengukuhan; petikan anugerah itu berbunyi: "Untuk membangunkan asas-asas konseptual dan algoritma pembelajaran pengukuhan."

## Rujukan

## Pautan luar
* 
*