根据未来主义，病毒离我们很近，我们还没有对这些巨大而多样的生物进行分类。那些只能生活在活体中的微小生物会对我们的身体造成巨大伤害，但这不是研究人员被它们吸引的唯一原因。我们现在知道病毒在“非病毒性疾病”中可以发挥重要作用，例如肝硬化、慢性疲劳综合征甚至炎症性肠病，但是我们仍然不明白原因。

为了找出原因，我们需要机器学习技术的帮助。由于病毒不能在实验室中生长，科学家们传统上通过对各种环境取样来寻找新的物种，包括地铁车厢和下水道系统。然而，从土壤中提取单一微生物是一个缓慢的过程，这使得研究人员很难理解快速进化的病毒行为。这就是为什么人工智能被牵涉其中。

机器学习是一种用于识别复杂模式的人工智能。该算法由一组数据训练而成，然后成为自治算法。它可以用来扫描大量的基因组数据集，寻找新的病毒。例如，巴西圣保罗大学的生物信息学专家戴伊维德·阿姆加滕利用机器学习来识别隐藏在城市动物园堆肥中的病毒基因组。他说，他正在利用他的发现来理解病毒如何帮助分解有机物，使堆肥更加有效。

阿姆加多受到了任洁开发的工具的启发。任杰是南加州大学的计算生物学家。他使用算法来检查和比较肝硬化患者和健康人的粪便样本。任杰的研究小组发现，一些病毒在健康人群中比在肝硬化患者中更常见，这表明某些病毒可能在疾病中发挥作用。

任杰和其他人的研究结果使科学家怀疑这种病毒是否也能影响不治之症，如慢性疲劳综合症和炎症性肠病。据估计，仅在美国就有大约300万成年人受到这些疾病的影响。康涅狄格州法明顿杰克逊基因医学实验室的免疫学家德雅·乌努马兹对这些推测做出了回应，他观察到病毒可能是炎症反应的来源，这些炎症反应可能会损害我们的新陈代谢和免疫系统。

从识别病毒在非病毒性疾病中的作用到匹配病毒和特定细菌家族之间的耐药性，人工智能可能完全改变微生物在人类生活中的作用。