松山教授は, 「尤度最適化に基づく機械学習と計算知能」に関する成果により広く知られている. これは, 「記号とパターンの統合」を行ってIoCT
(Internet of Collaborative Things)への貢献を図るものであり, 同教授が得た二つの博士号から出発している. 一つ目は,早稲田大学における工学博士論文「Studies
on stochastic modeling of neurons」である. これは,神経系におけるスパイク列に存在するランダムさの中に 周波数変調を載せることができることを,
確率過程としてモデル化した成果である. そして二つ目は, スタンフォード大学におけるPh.D.論文「Process distortion measures
and signal processing」である. これは,機械学習的クラスタリングによる音声信号の高能率情報圧縮を,その成果として含んでいる.
松山教授は 以上のような二分野における素養に基づいて, 「ヒト」に代表される生体そのものとその能力の代替を可能とする「マシン」の両方にまたがる
学習アルゴリズムの生成と応用において多くの貢献を果たしている. そして,松山教授は“Founder of the alpha-EM algorithm”とみなされている.