随着科技的发展，自动问答机器人的应用越来越广泛，它们被用于各种场合，从简单的客户服务到复杂的医疗咨询。然而，面对不断增长和变化的知识库以及人类问题的多样性，这些机器人是否能够有效地解决问题成为一个值得探讨的话题。

首先，我们需要明确“自动问答机器人”这个概念。在这里，它指的是那些能够理解并回应用户查询的一种软件系统。这些系统通常依赖于自然语言处理技术（NLP）和大数据分析，以提供即时且准确的响应。

为了回答上述提出的疑问，我们可以从几个方面入手：

自动问答机器人的学习能力

学习是自我改进和适应新信息的一个关键过程。现代自动问答系统采用了深度学习技术，如神经网络和递归神经网络（RNN），这使它们能够更好地理解语义关系，并通过经验积累知识。此外，一些高级系统还能进行跨领域迁移学习，即利用在一类任务上的训练来提高在另一类任务上的性能。这有助于它们处理更为抽象或与其已知领域不相关的问题。

问题扩展能力

当我们谈论复杂问题时，我们往往指的是那些涉及多个层面的、需要背景信息、上下文或解释性的情形。而现有的许多自动问答模型主要针对单一维度的问题设计，比如给定特定的数据集寻找特定的答案。不过，近年来的研究已经开始推动开发出能够理解并回答更加开放式问题的大型模型，如BERT等。

解决策略

虽然当前大多数自动问答工具都基于规则驱动或者基于统计学方法，但一些最新研究正在探索使用逻辑推理或者启发式搜索算法来构建更强大的解决方案。例如，可以使用图灵测试作为一种评估标准，而非仅仅看准确率，因为它考虑到了回答的质量和实用性，这对于模拟人类般智能非常重要。

用户界面与交互设计

一个好的用户界面不仅要简洁易用，还要让用户感到舒适无压力。这意味着如果遇到无法解析的问题，UI应该提示正确路径，或许是引导用户访问专业的人员支持。如果这是可能的话，那么这种接口将极大地提升整个体验，使得人们愿意再次使用该服务，即使他们遇到了难题。

人工智能融合

未来几年中，将会出现更多结合了自然语言处理、大数据分析，以及专家知识库内核的大型项目。这将允许我们构建出真正具有深度思考能力并能适应各种情景下的AI助手。而这些助手可以被教育者视作辅导老师，被医生视作诊断伙伴甚至被企业管理者视作战略顾問等等，从而实现不同行业中的协同效应，为社会带来巨大的变革。

挑战与前景

尽管如此，由于目前所用的算法仍然局限于预设的情况，所以未必能完全解决所有类型的问题。当涉及到高度个人化的情感支持需求、超越常规范围内某个事物本身的情况（比如说哲学思辨）、以及涉及道德判断的时候，就显得尤为棘手。但是，与此同时，也正因为存在这样的挑战，因此AI研究人员才不断努力尝试克服这些限制，为我们的日常生活带去新的便利。

总结来说，虽然当前市场上可用的自动问答机器人在某些方面表现出了令人印象深刻的能力，但它们仍然远未达到完美状态。一旦突破当前瓶颈，他们将有潜力成为不可或缺的一部分，不仅帮助人们快速获取信息，而且还能提供专业建议帮助解决复杂问题。在这一点上，无疑是一个充满希望但也充满挑战性的旅程，让我们期待着未来科技创新的奇迹！