在探讨机器学习是人工智能中的哪个分支之前，我们首先需要明确人工智能包含哪些具体内容。人工智能是一个多学科领域，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的计算机程序和系统。这包括但不限于语音识别、图像处理、决策分析和自然语言处理等。

其中，机器学习作为一种重要的技术手段，被广泛应用于这些任务中。它是一种统计方法，允许算法从数据中学习，而无需显式编程。在这个过程中，算法会根据输入数据进行调整，以提高其预测或分类能力。

然而，不同的人可能会有不同的理解和定义对于“人工智能”这一概念。一些专家将其视为一个更广泛的术语，它涵盖了所有自动化过程，从简单的逻辑规则到复杂的人类智力活动。而其他一些则倾向于把它看作是专门指那些模仿人类认知功能，如感知、推理、决策和自然语言理解等方面的技术。

不过，无论如何定位，都可以公认的是，当前最热门且具有革命性影响力的AI研究领域之一就是深度学习，这一技术被许多观察者认为是在实现真正的人类级别AI（AGI）的关键一步。在这之中，一些高级别模型已经展示出惊人的性能，比如AlphaGo击败世界顶尖围棋选手，让人们对未来可能性充满期待。

回到本题，即使考虑到了上述解释，对于普通用户而言，“人工智能”通常指代与人类相似程度较高的一系列技术进步，而“机器学习”，尤其是深度神经网络带来的突破，则被视为实现这些目标的一个关键工具集。在这个意义上，可以说：如果你想了解一个人工智能包含哪些具体内容，你就不得不谈及到那些依赖算法自我优化以解决复杂问题的问题域，并且特别关注基于大规模数据集训练出的模型，以及它们如何模仿甚至超越某些人类思维方式来进行信息处理。

因此，当我们提到“机器学习是人工智能中的哪个分支？”时，我们实际上是在询问这是不是构成整个AI研究领域的一个核心部分？答案是否定的，因为虽然它非常重要，但并非唯一要素。当我们试图回答这个问题时，我们必须将其置于更宽泛的人工智能框架内，并认识到尽管存在着不同层次和子领域，但整体上的联系密不可分。

例如，在讲述关于AI历史发展的时候，如果我们回顾一下近几十年的时间线，我们会发现各个主要创新都紧密相连：从最初尝试直接编程计算机以模拟人类行为，再经过一段时间后逐渐转变至利用大量数据来训练能适应新情况的情况下工作得更好地模型。这正反映出了AI界不断寻求改善现状以及引入新的方法去促进这一点的事实——即使每一次重大突破似乎都像是站在巨人的肩膀上，却又同时也为未来的探索提供了全新的基础设施。

然而，将所有这些结合起来形成一个完整而统一的理论框架仍然是一个挑战。随着时间推移，每一次新的发现都会引发更多问题，就像当初面临的问题一样，那时候大家都在努力找到让电脑变得更加聪明。但现在，当我们通过各种实验室测试证明自己已经取得了一定的成功后，那么接下来要做什么呢？

答案很简单：继续前进！因为科技总是在动态变化，而且这种变化往往伴随着令人难以预见的情形出现。如果有人告诉你他们已经找到了解决一切疑惑所必需知道的事情的话，那么请小心，因为这样的承诺可能只是传统谜团游戏里的老套伎俩——比如说：“我知道秘密，我不会告诉你。” 这样的事情只适合用作玩笑，而不是真的信以为真；至少，在科学界，这样的声明是不被接受滴！

综上所述，虽然深度神经网络及其相关形式给我们的生活带来了极大的便利，同时还开启了通往完全自动化的大门，但还有很多待探索的地方，而且这种探索并不仅仅局限在单一的一块土地，也就是说，还有很多未知领域需要挖掘。因此，要回答“为什么有人说‘Machine Learning’比‘Artificial Intelligence’更加普遍？”这道题目，其实也不太困难，只要记住任何一种假设或陈词滥调都不应忽略现实事物之间可能存在错综复杂关系即可。你可以看到，从根本来说，“Artificial Intelligence”是一个由多种技术组成的大屋宇，而其中每一个房间都是由独特技艺雕琢出来；而且每个房间里都藏着宝藏，但是只有最勇敢并愿意冒险者才能找到它们。而就在这里，“Machine Learning”的房子里隐藏着许多珍贵财富，它们正在塑造我们的未来世界，使之更加精彩无穷。

最后，让我们再次回到原来的主题讨论—"What is Machine Learning?"—并且思考一下ML与AI之间究竟有什么区别？或者说，是怎样平衡使用ML来帮助完成既定目标，同时避免过度依赖ML导致无法有效管理系统运行结果的问题呢？这涉及到诸如监管政策制定者的责任感，以及开发者应该采取何种措施来确保他们创建出来的产品能够安全、高效地服务社会需求。总之，不管是从个人还是公共角度看待此问题，都离不开对自身行动后的反思与持续改进的心态。此外，由此产生的一系列话题讨论进一步强调了该议题对于现代社会乃至未来社会发展所扮演的地位与作用，为今后人们追求智慧与创新提供了丰富资源来源。本文结束处，我希望读者朋友们能对"machine learning"有一份清晰直观的情感共鸣，并愿意积极参与分享自己的见解，以期共同建立起一个健康、包容且开放的心灵交流平台。