就一般对象做出判断的一般性命题重要性往往大于就具体对象做出判断的具体命题。举个例子来讲，说“这只鸡不会游泳”，这条命题的信息量就不大。也许是这只鸡先天发育不良，或者是太笨，所以没学会游泳。单就这只鸡做判断的命题甚至都算不上什么知识。但要是说“所有的鸡都不会游泳”，这条命题的信息量就大了。如果哪一天我再遇到某只会游泳的禽类，那么我就立刻可以下判断：它不是鸡。

    一般性命题形式化的表示为全称量词命题：任意某个集合里的对象都怎么怎么样。通常这个集合是比较大的有限集或者无限集。如果是比较小的有限集好像意义也不大：说某十只鸡都不会游泳，似乎也没有什么信息量。

    但是就较大的有限集或者无限集中的对象做出判断，得到一般性命题，其正确性的建立不是那么容易的。说“这只鸡不会游泳”，我们把它扔到水里看看就行了。说“所有的鸡都不会游泳”，我们就得把古今中外所有的鸡都扔到水里试试。即使我们厉害到把当下的所有鸡都扔到水里试试，也总不可能把未来的所有鸡都扔到水里试试。

    事实上，我们得到的一般性命题，基本上都没有在严格意义上得到证实。我们对一般性命题建立逻辑链，某个一般性命题依赖于另几个一般性命题，长长的逻辑链形成之后，就得到了一般性理论。但整个一般性理论总是建立在最底层的几条一般性命题基础上的。而最底层的几条一般性命题事实上没有在严格意义上得到证实，那么整个一般性理论都没有在严格意义上得到证实。

    尽管如此，整个一般性理论中的每一条一般性命题都与事实高度吻合，没有在现实中找到与之抵触的反例，那么我们就可以有比较大的把握认为一般性理论是真的，至少是比较接近真的，而且是逼近问题本质的，也是大可放心拿来使用的。

    还是说“所有的鸡都不会游泳”这件事。鸡的基因决定了鸡的爪子长成那个形状，这是由遗传学的一般性理论决定的；鸡的形状决定了鸡不会游泳，这是由力学的一般性理论决定的。有这么长长的一条逻辑链，尽管我们没有在严格意义上证实“所有的鸡都不会游泳”这条一般性命题，但理性告诉我们可以相信“所有的鸡都不会游泳”是真的。

    于是人类的求真事业依然是可靠的，不可知论是错误的。