在探讨人工智能与机器学习之间的关系之前，我们首先需要明确两者各自的定义。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人类设计和制造出来的一种能够模仿、扩展、甚至超越人类某些认知功能或行为能力的技术系统。它主要包括自然语言处理、计算机视觉、决策制定等多个方面。

而机器学习（Machine Learning，简称ML）则是人工智能的一个分支，它涉及到如何使计算机系统自动从经验中学习，而无需显式编程。换句话说，通过数据训练算法，使其能根据新信息对自身性能进行优化，这正是机器学习所特有的特性。

了解了这两个概念之后，我们可以更深入地探讨它们之间的联系。在现实应用中，几乎所有的人工智能系统都依赖于某种形式的机器学习。这意味着，无论是在语音识别、图像分类还是推荐系统中，只要涉及到数据分析和模式识别，那么就不可能避免使用到一些类型的机器学习算法。

然而，并非所有的人工智能都依赖于机器学习。在某些情况下，比如逻辑推理或者专门为解决一个具体问题而设计的问题求解程序（例如专门用于解决数学问题或游戏中的最优解），这些领域并没有直接使用传统意义上的“学”来获取知识，而更多的是基于预设规则进行操作。但即便如此，即使没有直接采用ML，也有可能在背后隐含着一定程度上关于如何处理复杂信息的问题，这也可以被看作一种间接性的“学”。

此外，有些时候，一些简单的人工智能任务，如单一规则判断，可以通过编写代码完成，但随着任务变得更加复杂和动态时，就需要引入更高级别的心智功能，如感知世界、理解意图以及做出反应。而这个过程正好体现了人工智能在不断进化成向更加强大的方向发展，从而逐步实现了对自然语言理解、大数据分析等复杂任务的手段。

总之，在当前科技发展水平下，尽管存在一些特殊例外，但大多数现代的人工智能技术都是建立在广泛采纳各种形式和层次上的Machin Learning基础之上。这不仅表明了两者的紧密联系，更说明了未来任何想要真正成为强大AI平台，都将不得不不断提升自己的ML能力，以适应日益增长需求的挑战。此外，对于进一步研究这一领域，以及对于推动科学技术前沿迈进来说，每一次突破都是不可或缺的一环，为我们开启了一扇又一扇新的窗口，让我们去探索那些未曾触碰过的地方，让我们的生活变得更加便捷、高效，同时也让我们的思维方式得到重塑。